Planes y precios de Microsoft Azure

Costes estimados basados en cargas de trabajo de Azure a modo de ejemplo

Microsoft Azure ayuda a las organizaciones a cumplir sus objetivos empresariales dentro de un presupuesto con unos precios competitivos y de pago por uso. Desde la migración de la primera carga de trabajo hasta el ajuste de implementaciones complejas, Azure permite a las organizaciones crear e implementar componentes y servicios de complementos, y escalarlos conforme necesiten, pagando solo por aquello que usen.

Explora las distintas opciones para los proyectos Azure que mostramos a continuación.

arquitecturas de datos

Almacenamiento y análisis de datos

Azure ofrece soluciones en la nube que permiten la integración de grandes cantidades de datos desde múltiples fuentes en una plataforma de análisis unificada. Este escenario se basa en una solución de marketing y venta, aunque los patrones de diseño son relevantes para cualquier industria que necesite análisis avanzados de grandes conjuntos de datos, como es el caso del comercio electrónico, la venta al por menor y la sanidad.

Aquí, los objetivos de la empresa a modo de ejemplo deben combinar distintos tipos de fuentes de datos en una plataforma en la nube, definir una taxonomía y estructura comunes para simplificar la comparación y permitir un análisis rápido, y reducir los costes de mantener una infraestructura local.

Casos de uso potenciales

  • Establecer un almacenamiento de datos como única fuente de información para todos los datos.
  • Integrar fuentes de datos relacionales con otros conjuntos de datos no estructurados.
  • Usar un modelo semántico y potentes herramientas de visualización para análisis más sencillos de datos.

Arquitectura de la solución

1. For each data source, any updates are exported periodically into a staging area in Azure Blob storage.

2. Data Factory incrementally loads the data from Blob storage into staging tables in Azure Synapse Analytics. The data is cleansed and transformed during this process. Polybase can parallelise the process for large datasets.

3. After loading a new batch of data into the warehouse, a previously created Analysis Services tabular model is refreshed. This semantic model simplifies the analysis of business data and relationships.

4. Business analysts use Microsoft Power BI to analyse warehoused data via the Analysis Services semantic model.

Ejemplo de precios

Ejemplo de coste mensual para una solución de almacenamiento de datos con Azure Synapse y Power BI integrado:

98 290,77 €

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IA

Bot de chat conversacional

Usando servicios Azure tales como Bot Service y Language Understanding o Speech API, las empresas pueden ayudar a sus clientes y procesar pedidos o reservas con bots automatizados y escalables.

Este escenario de ejemplo es aplicable a aquellos negocios que necesiten integrar un bot de chat conversacional en algunas aplicaciones. Un bot de chat C# se puede emplear en una cadena de hoteles que permita a los clientes comprobar la disponibilidad y hacer reservas a través de la web o de una aplicación móvil.

Casos de uso potenciales

  • Ver el menú de comida para llevar de un restaurante y pedir comida
  • Comprobar la disponibilidad de un hotel y hacer una reserva
  • Buscar fotos disponibles y encargar impresiones

Arquitectura de la solución

1. El cliente accede al bot de chat a través de la aplicación.

2. El usuario se autentica mediante Azure Active Directory B2C

3. El usuario interactúa con el servicio de bot y solicita información sobre la disponibilidad del hotel.

4. Cognitive Services procesa la solicitud de lenguaje natural.

5. Una vez que el usuario está satisfecho, el bot actualiza la reserva del cliente en una base de datos SQL.

6. Application Insights reúne la telemetría del tiempo de ejecución a lo largo del proceso para ayudar al equipo de DevOps a mejorar el rendimiento.

Ejemplo de precios

Ejemplo de coste mensual inicial para un pequeño bot de chat conversacional comercial (50 000 usuarios mensuales):

1330,21 €

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apps web

Front-end en comercio electrónico

Muchas páginas web de comercio electrónico deben hacer frente a fluctuaciones a lo largo del tiempo. Cuando la demanda de productos o servicios aumenta, las herramientas PaaS permiten a los propietarios gestionar automáticamente más clientes y más transacciones. Esta plataforma en línea de venta de entradas para conciertos aprovecha la economía de la nube para mitigar los inconvenientes de la variabilidad del tráfico, ya que los propietarios solo pagan por lo que usan.

Casos de uso potenciales

  • Cualquier aplicación que necesite escalarse para gestionar picos de tráfico en momentos distintos.
  • Aplicaciones diseñadas para operar con alta disponibilidad en distintas regiones de Azure por todo el mundo.

Arquitectura de la solución

1. Azure Traffic Manager routes a user's request to the e-commerce site hosted in Azure App Service.

2. Azure CDN serves static images and content to the user.

3. User signs in to the application through an Azure Active Directory B2C tenant.

4. User searches for concerts using Azure Search.

5. Web site pulls concert details from Azure SQL Database.

6. Web site refers to purchased ticket images in Blob Storage.

7. Database query results are cached in Azure Cache for Redis to improve performance.

8. User submits ticket orders and concert reviews, which are placed in the queue.

9. Azure Functions processes order payment and concert reviews.

10. Cognitive Services provides an analysis of the concert review to determine the sentiment (positive or negative).

11. Application Insights provides performance metrics for monitoring the health of the web application.

Ejemplo de precios

Ejemplo de coste mensual inicial para un front-end comercial de tamaño medio para la venta de tickets en línea (100 000 usuarios mensuales):

774,25 €

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arquitecturas de datos

Detección de fraudes en tiempo real

A los sistemas analíticos tradicionales en línea les puede llevar horas transformar y analizar datos para identificar transacciones fraudulentas y actividad anómala. Al emplear servicios Azure completamente gestionados tales como Event Hubs y Stream Analytics, las empresas pueden eliminar la necesidad de gestionar servidores individuales al mismo tiempo que reducen costes y aprovechan la experiencia de Microsoft en la ingesta de datos escalada en la nube y los análisis en tiempo real.

Casos de uso potenciales

  • Detectar llamadas telefónicas fraudulentas a teléfonos móviles en escenarios de telecomunicaciones.
  • Identificar transacciones fraudulentas de tarjetas de crédito para instituciones bancarias.
  • Identificar compras fraudulentas en escenarios de venta al por menor o de comercio electrónico.

Arquitectura de la solución

1. Mobile phone call metadata is sent from the source system to an Azure Event Hubs instance.

2. A Stream Analytics job is started, which receives data via the event hub source.

3. The Stream Analytics job runs a predefined query to transform the input stream and analyse it based on a fraudulent-transaction algorithm. This query uses a tumbling window to segment the stream into distinct temporal units.

4. The Stream Analytics job writes the transformed stream representing detected fraudulent calls to an output sink in Azure Blob storage.

Ejemplo de precios

Ejemplo de coste mensual inicial para un proceso de tamaño medio que gestiona 100 millones de eventos a través de cinco unidades estándar de streaming al mes:

909,88 €

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Azure y ALSO Cloud Marketplace: la combinación perfecta

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