{"id":13348,"date":"2022-06-06T11:27:41","date_gmt":"2022-06-06T18:27:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=13348"},"modified":"2025-06-13T17:32:06","modified_gmt":"2025-06-14T00:32:06","slug":"external-analytics-collections-with-azure-blob-storage","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/external-analytics-collections-with-azure-blob-storage\/","title":{"rendered":"Obtenga informaci\u00f3n de Azure Blob Storage mediante colecciones de an\u00e1lisis externas"},"content":{"rendered":"

Tras el apoyo a Analytics <\/span>colecciones externas para Amazon Web Services (AWS) Simple Storage Service (S3)<\/span><\/a> en el <\/span>Lanzamiento de Couchbase Server 6.6<\/span><\/a>Couchbase se complace en anunciar la pr\u00f3xima compatibilidad y disponibilidad general de <\/span>Azure Blob Storage para colecciones externas de Analytics<\/b>. Esto permitir\u00e1 a los clientes combinar datos de fuentes externas (por ejemplo, AWS S3 y Azure Blob Storage) con datos locales (Analytics Collections), as\u00ed como con datos remotos de Couchbase (<\/span>Recogidas anal\u00edticas a distancia<\/span><\/a>).<\/span><\/p>\n

Caso pr\u00e1ctico del cliente<\/span><\/h2>\n

Algunos clientes utilizan Azure Blob Storage para reducir los costes de almacenamiento y almacenar 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.). Han expresado su deseo de combinar, consultar y utilizar los datos de Azure Blob Storage en tiempo real para poner estos datos a disposici\u00f3n de los usuarios empresariales para el an\u00e1lisis de datos. Lea aqu\u00ed m\u00e1s informaci\u00f3n sobre otros Casos pr\u00e1cticos de an\u00e1lisis<\/a><\/span>.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funcionan las colecciones externas de Analytics?<\/span><\/h2>\n

Esta secci\u00f3n se trat\u00f3 anteriormente en <\/span>Blog de conjuntos de datos externos de AWS S3 Analytics<\/span><\/a>. Si ya ha utilizado colecciones externas de Analytics mediante S3, esta parte ya le resultar\u00e1 familiar.<\/span><\/p>\n

Las colecciones de External Analytics proporcionan la capacidad de consultar y analizar din\u00e1micamente datos que residen en fuentes externas (por ejemplo, AWS S3 y Azure Blob Storage), permitiendo a los usuarios combinar f\u00e1cilmente datos en tiempo real tanto desde dentro como desde fuera de sus nodos de Couchbase Analytics. Esto se consigue en tres sencillos pasos:<\/span><\/p>\n

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  1. \n
      \n
    1. Establecer un enlace externo utilizando un <\/span>Llamada a la API REST<\/span><\/a>, <\/span>interfaz de l\u00ednea de comandos (CLI)<\/span><\/a>o <\/span>Couchbase Server Workbench<\/span><\/a>.<\/span><\/li>\n
    2. Cree una colecci\u00f3n Analytics externa en el enlace externo.<\/span><\/li>\n
    3. Consultar la colecci\u00f3n Analytics mediante <\/span>SQL++ para an\u00e1lisis<\/span><\/a>\u00a0(o utilice <\/span>Tableau con Couchbase Analytics Conector Tableau<\/span><\/a>).<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Veamos un ejemplo sencillo. 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 con servicios de datos y an\u00e1lisis (en conjuntos separados de nodos del cl\u00faster). Utilizan el servicio Analytics para ejecutar consultas ad hoc y complejas para analizar su negocio. iMaz tambi\u00e9n almacena las rese\u00f1as de sus productos en Azure Blob Storage, y les gustar\u00eda combinar y analizar los 3 productos m\u00e1s valorados utilizando el servicio Couchbase Analytics.<\/span><\/p>\n

      Muestra de datos del producto:<\/span><\/p>\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<\/pre>\n
      Muestra de datos de revisi\u00f3n:<\/p>\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}<\/pre>\n
      Repasemos cada uno de los tres pasos anteriores con un ejemplo de c\u00f3digo de configuraci\u00f3n junto con un archivo <\/span>SQL<\/span><\/a> consulta. Aqu\u00ed tiene tambi\u00e9n un v\u00eddeo de demostraci\u00f3n:<\/span><\/p>\n