Microsoft Azure-Pläne und -Preise

Schätzen Sie die Kosten anhand von beispielhaften Azure-Arbeitslasten

Mit Microsoft Azure können Unternehmen ihre Geschäftsziele mit wettbewerbsfähigen Pay-per-Use-Preisen im Rahmen ihres Budgets realisieren. Azure ermöglicht Unternehmen die Konzipierung, Bereitstellung und bedarfsweise Skalierung von Add-On-Komponenten und -Diensten, beginnend mit der Migration des ersten Arbeitspensums bis hin zur Feinabstimmung komplexer Implementierungen. Dabei ist nur zu bezahlen, was auch wirklich verwendet wird.

Verschaffen Sie sich nachfolgend einen Überblick zu den Optionen ausgewählter Azure-Projekte.

Datenarchitekturen

Data Warehousing und Analyse

Azure bietet Cloud-Lösungen für die Integration grosser Datenmengen aus mehreren Quellen in eine einheitliche Analyseplattform. Dieses Szenario basiert auf einer Vertriebs- und Marketinglösung. Die Designmuster sind jedoch für alle Branchen wie z. B. E-Commerce, Einzelhandel und Gesundheitswesen relevant, in denen erweiterte Analysen grosser Datenmengen erforderlich sind.

Das Ziel des Beispielunternehmens besteht darin, verschiedene Arten von Datenquellen in einer Cloud-Plattform zu verwalten und eine gemeinsame Systematik und Struktur zu definieren, um den Abgleich zu vereinfachen, eine schnelle Analyse zu ermöglichen und die Kosten für die Aufrechterhaltung der lokalen Infrastruktur zu senken.

Mögliche Anwendungsfälle

  • Richten Sie ein Data Warehouse als einzige konsolidierte Datenbank ein.
  • Integrieren Sie relationl data sources mit anderen unstrukturierten Datensätzen.
  • Verwenden Sie semantische Modellierung und leistungsstarke Visualisierungstools für einfachere Datenanalysen.

Lösungsarchitektur

1. Die Aktualisierungen für jede Datenquelle werden regelmäßig in einen Staging-Bereich im Azure Blob-Speicher exportiert.

2. Data Factory lädt die Daten inkrementell aus dem Blob-Speicher in Staging-Tabellen in Azure Synapse Analytics. Die Daten werden während dieses Vorgangs bereinigt und transformiert. Polybase kann den Prozess für große Datenmengen parallelisieren.

3. Nach dem Laden eines neuen Datenstapels ins Warehouse wird ein zuvor erstelltes tabellarisches Analysis Services-Modell aktualisiert. Dieses semantische Modell vereinfacht die Analyse von Geschäftsdaten und -beziehungen.

4. Geschäftsanalysten verwenden Microsoft Power BI zur Analyse der Daten im Warehouse über das semantische Analysis Services-Modell.

Preisbeispiel

Beispiel für monatliche Kosten für eine Data Warehousing-Lösung mit Azure Synapse und Power BI embedded:

98.290,77 €

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KI

Chatbot

Mithilfe von Azure-Diensten wie dem Bot Service und Language Understanding oder den Sprach-API-Diensten können Unternehmen Kunden unterstützen und Bestellungen oder Reservierungen mit automatisierten, skalierbaren Bots verarbeiten.

Dieses Beispielszenario kann auf Unternehmen übertragen werden, bei denen Chatbots in Anwendungen integriert werden sollen. Eine Hotelkette nutzt einen C#-Chatbot, mit dem Kunden die Verfügbarkeit von Unterkünften prüfen und diese via Internet oder mobile App buchen können.

Mögliche Anwendungsfälle

  • Präsentation des Take-away-Speisenangebots eines Restaurants inklusive Bestellungen
  • Überprüfung der Verfügbarkeit von Hotelzimmern inklusive Reservierung
  • Suche nach Fotos und Bestellung von Abzügen

Lösungsarchitektur

1. Der Kunde nutzt den Chatbot via App.

2. Der Benutzer wird mittels Azure Active Directory B2C authentifiziert.

3. Der Benutzer interagiert mit dem Bot-Service und fordert Informationen zur Verfügbarkeit des Hotels an.

4. Cognitive Services verarbeitet die in natürlicher Sprache erfolgte Anfrage.

5. Sobald der Benutzer zufrieden ist, aktualisiert der Bot die Reservierung des Kunden in einer SQL-Datenbank.

6. Application Insights sammelt während des gesamten Prozesses Runtime-Telemetrie zur Unterstützung des DevOps-Teams bei der Leistungsoptimierung.

Preisbeispiel

Beispiel für die monatlichen Einstiegskosten für einen kleinen kommerziellen Chatbot (50.000 monatliche Benutzer):

1.330,21 €

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Web-Apps

E-Commerce-Frontend

Viele E-Commerce-Websites haben im Laufe der Zeit mit schwankenden Besucherzahlen zu kämpfen. Wenn die Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen steigt, können Eigentümer mit PaaS-Tools automatisiert mehr Kunden und Transaktionen abwickeln. Diese Online-Konzertticket-Plattform nutzt die Vorteile der Cloud-Ökonomie, um die Nachteile schwankender Besucherzahlen abzumildern: es wird nur bezahlt, was auch benutzt wird.

Mögliche Anwendungsfälle

  • Alle Anwendungen, die skaliert werden müssen, um den Besucheransturm zu unterschiedlichen Zeiten verarbeiten zu können.
  • Anwendungen, die auf einen Betrieb mit hoher Verfügbarkeit in verschiedenen Azure-Regionen weltweit ausgelegt sind.

Lösungsarchitektur

1. Azure Traffic Manager leitet die Anfrage eines Benutzers an die via Azure App Service gehostete E-Commerce-Site weiter.

2. Azure CDN liefert dem Benutzer statische Bilder und Inhalte.

3. Der Benutzer meldet sich über einen Azure Active Directory B2C-Mieter bei der Anwendung an.

4. Der Benutzer sucht mithilfe von Azure Search nach Konzerten.

5. Die Website ruft Konzertdetails aus der Azure SQL-Datenbank ab.

6. Die Website nutzt Bilder gekaufter Tickets via Blob Storage.

7. Datenbankabfrageergebnisse werden zur Leistungsverbesserung in Azure Cache for Redis zwischengespeichert.

8. Der Benutzer übermittelt Ticketbestellungen und Konzertbewertungen, die in der Warteschlange platziert werden.

9. Azure Functions verarbeitet Zahlungen und Konzertkritiken.

10. Cognitive Services führt eine Analyse der Konzertkritiken durch, um die Stimmung (positiv oder negativ) zu ermitteln.

11. Application Insights bietet Leistungskennzahlen zur Überwachung des Zustands der Webanwendung.

Preisbeispiel

Beispiel für die monatlichen Einstiegskosten für ein mittelgrosses kommerzielles E-Ticketing-Frontend (100.000 monatliche Benutzer):

774,25 €

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Datenarchitekturen

Betrugserkennung in Echtzeit

Herkömmliche Online-Analysesysteme benötigen mitunter Stunden für die Datentransformation und -analyse, um betrügerische Transaktionen und anomale Aktivitäten identifizieren zu können. Durch die Nutzung von Fully Managed Azure Services wie Event Hubs und Stream Analytics können Unternehmen die Verwaltung einzelner Server überflüssig machen, Kosten senken und von Microsofts Fachwissen hinsichtlich cloudbasierter Datenerfassung und Echtzeitanalyse profitieren.

Mögliche Anwendungsfälle

  • Erkennung betrügerischer Mobiltelefonanrufe im Rahmen von Telekommunikationsszenarien.
  • Identifizierung betrügerischer Kreditkartentransaktionen für Banken.
  • Identifizierung betrügerischer Einkäufe im Einzelhandels- oder E-Commerce-Rahmen.

Lösungsarchitektur

1. Metadaten von Mobiltelefonanrufen werden vom Ursprungssystem an eine Azure Event Hubs-Instanz gesendet.

2. Ein Stream Analytics-Job wird initiiert, der Daten über die Event-Hub-Quelle empfängt.

3. Der Stream Analytics-Job führt eine vordefinierte Abfrage aus, um den Eingabe-Stream zu transformieren und basierend auf einem Algorithmus in Bezug auf betrügerische Transaktionen zu analysieren. Diese Abfrage verwendet ein Tumbling Window, um den Stream in verschiedene zeitliche Einheiten zu zerlegen.

4. Der Stream Analytics-Job schreibt den transformierten Stream mit den erkannten betrügerischen Aufrufen in einen Output Sink im Azure Blob-Speicher.

Preisbeispiel

Beispiel für die monatlichen Einstiegskosten für einen mittelgrossen Prozess, der 100 Mio. Ereignisse über fünf Standard-Streaming-Einheiten pro Monat verarbeitet:

909,88 €

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