这是Microsoft提供的两种不同产品。我将尝试解释这些差异，但这将取决于您的需求。还有Azure Databricks也运行Spark，因此，如果这些不能满足您的需求，可以查看。
Azure ML Studio
- 使用不需要编码的拖放界面，除非您需要以编程方式使用REST API来调用模型。
- 在可用模型方面有限，以及您可以执行的所有数据清理，但您可以执行自定义R / Python脚本来为您执行这些操作。
- 据我所知，这是免费使用和玩的，但Azure ML Services是微软在为生产用途构建模型方面所关注的。
使用Spark群集的HDInsight
- 创建一个安装了Spark的虚拟机，您可以将其连接到该虚拟机或运行Jupyter笔记本。
- 允许您使用Azure Data Factory创建完整的大数据管道。
- 为您提供SparkML，您可以使用Azure ML Studio构建更多自定义模型。
- 可以比Azure ML Studio更好地处理流数据。
我认为这主要归结为您是想尝试制作基本模型，还是想构建一个完整的大数据工作流程来创建机器学习模型。
希望至少能让你更好地理解两者之间的关系。如果您有更多问题，请随时提出。