{"id":11685,"date":"2021-08-11T00:00:33","date_gmt":"2021-08-11T07:00:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=11685"},"modified":"2025-06-13T20:40:57","modified_gmt":"2025-06-14T03:40:57","slug":"couchbase-analytics-now-supports-azure-blob-storage-using-external-analytics-collections","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/couchbase-analytics-now-supports-azure-blob-storage-using-external-analytics-collections\/","title":{"rendered":"Couchbase Analytics ya es compatible con Azure Blob Storage mediante colecciones de an\u00e1lisis externas"},"content":{"rendered":"

Ahora puedes analizar a\u00fan m\u00e1s datos de tu empresa con Couchbase Analytics<\/strong> - sin tener que mover o migrar un byte.<\/p>\n

A partir de hoy, me complace anunciar la pr\u00f3xima compatibilidad con Microsoft Azure Blob Storage para colecciones de an\u00e1lisis externas<\/strong> (actualmente en Developer Preview). Esta noticia sigue a la compatibilidad con Colecciones de an\u00e1lisis externo para Amazon Web Services Simple Storage Service (AWS S3)<\/a> en la versi\u00f3n 6.6 de Couchbase Server. <\/p>\n

En resumen, este anuncio significa que m\u00e1s clientes de Couchbase pueden combinar datos de fuentes externas (por ejemplo, Azure Blob Storage y AWS S3) con datos locales (An\u00e1lisis de Couchbase<\/a>) as\u00ed como datos remotos de Couchbase (es decir, Recogidas anal\u00edticas a distancia<\/a>).<\/p>\n

(Nota: Este tema se ha tratado de forma similar en Conjuntos de datos externos: Acceso a AWS S3 en Couchbase Analytics<\/a>. Si ya ha utilizado Colecciones de an\u00e1lisis externas, entonces los conceptos tratados en<\/em> este art\u00edculo le resultar\u00e1 familiar).<\/em><\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 utilizar colecciones anal\u00edticas externas?<\/h2>\n

Algunos Couchbase<\/a> Los clientes utilizan Azure Blob Storage para reducir los costes de almacenamiento de grandes vol\u00famenes de datos (por ejemplo, varios a\u00f1os de datos hist\u00f3ricos, datos empresariales offline para aprendizaje autom\u00e1tico, revisiones de productos, etc.). <\/p>\n

Estos clientes desean combinar, consultar y utilizar datos de Azure Blob Storage en tiempo real para usuarios empresariales y an\u00e1lisis de datos. (Descubra c\u00f3mo otros clientes utilizan Couchbase Analytics en este art\u00edculo<\/a>.)<\/p>\n

Para mantener estos datos en un almacenamiento de bajo coste pero seguir utiliz\u00e1ndolos para el an\u00e1lisis de datos, los clientes de Couchbase pueden utilizar Analytics Collections externas. <\/p>\n

C\u00f3mo funcionan las colecciones de an\u00e1lisis externos<\/h2>\n

External Analytics Collections te permite consultar y analizar din\u00e1micamente datos que residen en fuentes externas (como AWS S3 y Azure Blob Storage), permiti\u00e9ndote combinar f\u00e1cilmente datos en tiempo real desde dentro y fuera de tus nodos de Couchbase Analytics. <\/p>\n

Todo lo que necesita para combinar sus conjuntos de datos internos y externos son tres sencillos pasos: <\/p>\n

    \n
  1. Establecer un enlace externo utilizando un Llamada a la API REST<\/a> o la interfaz de l\u00ednea de comandos (CLI)<\/a>.<\/li>\n
  2. Cree una Analytics Collection externa en el enlace externo.<\/li>\n
  3. Consulte la colecci\u00f3n Analytics con N1QL para an\u00e1lisis<\/a> (o su herramienta BI favorita)<\/li>\n

    .\n<\/ol>\n

    Veamos un ejemplo sencillo. <\/p>\n

    iMaz, una empresa de comercio electr\u00f3nico, vende productos de consumo online. Sus datos de pedidos, productos y usuarios se almacenan en un cl\u00faster de Couchbase utilizando los servicios de datos y an\u00e1lisis (en conjuntos separados de nodos en el cl\u00faster). iMaz utiliza el servicio de an\u00e1lisis para ejecutar consultas ad hoc y complejas para analizar su negocio. Almacenan las rese\u00f1as de sus productos en Azure Blob Storage, y les gustar\u00eda combinar y analizar los tres productos m\u00e1s valorados utilizando el servicio Couchbase Analytics.<\/p>\n

    He aqu\u00ed algunos ejemplos de datos de productos:<\/p>\n

    \r\n[\r\n{\r\n  \"id\": \"Product_1\",\r\n  \"docType\": \"Product\",\r\n  \"productId\": 1,\r\n  \"price\": 811.76,\r\n  \"salePrice\": 70.14,\r\n  \"productName\": \"Ergonomic Cotton Ball\",\r\n  \"desc\": \"Plastic fused metallic Ergonomic Cotton Ball\"\r\n}\r\n]\r\n<\/pre>\n
     <\/div>\n
    Y aqu\u00ed hay algunos datos de revisi\u00f3n de muestra:<\/p>\n
    \r\n{\r\n    \"id\": \"Review_0001764a17a844279a2227e137cc4e36\",\r\n    \"docType\": \"Review\",\r\n    \"reviewId\": \"0001764a17a844279a2227e137cc4e36\",\r\n    \"productId\": 1,\r\n    \"userId\": 5862,\r\n    \"reviewerName\": \"M. Schaefer\",\r\n    \"reviewerEmail\": \"...@mmail.com\",\r\n    \"rating\": 5,\r\n    \"title\": \"Works well and meets expectations.\",\r\n    \"review\": \"Product works great and will buy one more for my extended family.\",\r\n    \"reviewDate\": 1597273484\r\n  }\r\n<\/pre>\n
     <\/div>\n
    Ahora vamos a caminar a trav\u00e9s de cada uno de los tres pasos de arriba utilizando el c\u00f3digo de configuraci\u00f3n de ejemplo junto con un N1QL<\/a> para la consulta Analytics.<\/p>\n
    Paso 1: Configurar los enlaces<\/h3>\n
    En primer lugar, tendr\u00e1 que crear un enlace Azure Blob Storage utilizando un archivo Llamada a la API REST<\/a>. (Tambi\u00e9n puede utilizar la CLI para crear enlaces Azure Blob Storage<\/a>.) <\/p>\n
    Tendr\u00e1s que proporcionar:<\/p>\n