开发工具用于代码测试和程序开发的应用程序。安全识别云实例以及用于管理密钥的保管库等的安全威胁。人工智能和机器学习人工智能和生成预测系统的应用程序。用于编排容器的容器工具，例如 Kubernetes 和 Docker。
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重要组件数据平台和分析组件Azure 提供了许多不同的解决方案来处理大型数据集 - 从集成到云到数据转换和数据利用。
务器数据集成服务，旨在满足大数据时代的需求。您可以集成来自各种源系统的结构化和非结构化数据。但是，很明显，Azure 数据工厂只能在 Microsoft 平台的整体环境中有效运行。
Azure Synapse Analytics是一种结合了企业数据仓库和大数据分析的分析服务。该服务可以集成数据、准备数据并将其提供给其他服务。 Azure Synapse Analytics 提供了一个用于处理数据的整体平台。
Azure Databricks提供了通过 BI 到机器学习等解决方 记者电子邮件列表 案处理、存储、清理、共享、分析、建模和货币化数据集的能力。 Azure Databricks 包含最新版本的 Apache Spark，允许与开源库无缝集成。
除了提到的解决方案之外，还有很多其他解决方案。然而，最重要的是了解上下文中的各个解决方案，并了解哪种解决方案适用于数据处理的哪个点。 Microsoft Azure 中的各种大数据解决方案只有与其他服务协作才能充分发挥其潜力。
人工智能组件 – Azure AI
Azure 拥有各种使用人工智能的模块。 Azure 机器学习和前面提到的 Azure Databricks 就是一个例子。 Azure 机器学习由各种服务组成，例如 Azure 认知服务，通过这些服务，只需很少的编程工作就可以构建和训练图像处理和语言处理 AI。此外，Azure GPU 服务器还提供大型深度学习模型的训练以及完整的 ML Ops 管道，以实现 AI 项目的稳定性和标准化。 Azure Databricks 是 Apache Spark 环境中的大数据分析工具。 Azure Databricks 的巨大优势在于，开发的 AI 解决方案可以在几分钟内创建出来，并且可以自动扩展。可以使用 PyTorch、Tensorflow 或 Scikit learn 等深度学习库构建项目。
有一个 Azure 数据工厂，用于处理混合数据集成、无服务器集成所有数据并将这些数据存储在 Azure Data Lake Storage 中。可以使用 Azure Databricks 构建和训练 AI 应用程序。 Azure Synapse Analytics 是一种结合了数据集成、数据仓库和大数据分析的分析服务。它允许开发人员使用人工智能为数据创建各种见解，并将其作为分析端点提供。结果可以使用 Microsoft 的 Power BI 进行可视化。它可以通过可管理的工作快速创建并提供包含数据管理、数据处理、人工智能和大数据分析以及可视化的完整堆栈。