Azure HDInsight

PŘEHLED

Správa potřeb souvisejících s velkými objemy dat v rámci opensourcové platformy

Spouštějte oblíbené opensourcové architektury, jako jsou Hadoop, Spark, Hive a Kafka, s využitím Azure HDInsight, přizpůsobitelné analytické služby na podnikové úrovni, která zpracovává rozsáhlá data v globálním měřítku a zjednodušuje migraci úloh s velkými objemy dat do cloudu.

Udržujte si přehled o nejnovějších verzích open source architektur, včetně Kafka, HBase a Hive LLAP. Služba HDInsight podporuje nejnovější opensourcové projekty z ekosystémů Apache Hadoop a Spark.
Vytvářejte datová jezera prostřednictvím bezproblémové integrace s řešeními a službami datového úložiště Azure, včetně služeb Azure Synapse Analytics, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage, Azure Event Hubs a Azure Data Factory. Možnost volby z celé řady virtuálních počítačů a využití funkcí automatického škálování na základě zatížení nebo rozvrhu vám umožní mít náklady pod kontrolou. K monitorování kompletního datového jezera můžete využít Azure Monitor.
Můžete používat vaše oblíbené nástroje podporující produktivitu, včetně sady Visual Studio, Eclipse, IntelliJ, Jupyter a Zeppelin. Kód můžete psát ve známých jazycích, jako jsou Scala, Python, R, JavaScript a .NET.

Funkce

Spravované opensourcové clustery pro zabezpečené a škálovatelné analýzy

Zabezpečení

Integrované zabezpečení a dodržování předpisů

34 000

Technici věnující se na plný úvazek bezpečnostním iniciativám v Microsoftu.

15 000

Partneři se specializovanými znalostmi v oblasti zabezpečení

>100

Certifikace dodržování předpisů, včetně více než 50 certifikátů specifických pro globální oblasti a země

Další informace o zabezpečení v Azure

Osoba, která sedí v autě a používá přenosný počítač.

Ceny

Platíte jenom za to, co potřebujete

HDInsight nabízí širokou škálu platforem optimalizovaných pro paměť nebo výpočetní funkce (virtuálních počítačů). Vyberte si tu, která nejlépe vyhovuje vašim požadavkům na výkon a náklady.

Zobrazit ceny služby Azure HDInsight

Příběhy zákazníků

Řešení, kterému důvěřují společnosti všech velikostí

Fialové pozadí s logem Microsoftu s výrazným písmenem M.

Myntra zrychluje svou digitální transformaci

Myntra při migraci své platformy do Azure, od správy dodavatelských řetězců přes inventarizaci až po webové možnosti, úzce spolupracovala s Microsoftem a zajistila si důvěryhodné, hyperškálované a cenově výhodné výpočetní funkce, které jsou neustále k dispozici.

Muž a žena se dívají na přenosný počítač.

Gap Inc. zrychluje svou digitální transformaci

Díky sestavení a centralizaci své datové platformy v Azure teď Gap Inc. může využívat pokročilé analýzy a strojové učení k získání komplexního přehledu o zákaznících napříč kanály, a to pro všechny značky ve svém portfoliu.

Zdroje informací

Materiály a dokumentace k HDInsightu

Vytvořte cluster Apache Spark v Azure HDInsight pomocí webu Azure Portal

Naučte se používat Apache Spark SQL s poznámkovými bloky Jupyter ve službě HDInsight.

Další informace

Dva lidé sedící na pohovce diskutující o obsahu na přenosném počítači v prostředí obýváku s orámovaným obrázkem na pozadí

Vytváření analytických řešení pro opensourcový software (OSS) s využitím Azure HDInsight

Prozkoumejte školení pro vytváření opensourcových analytických řešení v HDInsight.

Další informace

Co je Azure HDInsight?

Seznamte se s kompletními funkcemi a architekturou Azure HDInsight.

Další informace

Nejčastější dotazy

Služba Azure HDInsight je pro vás výhodná, pokud využíváte vlastní kód ke zpracovávání a analýze extrémně velkých datových sad s využitím architektury zpracování velkých objemů dat, jako je Spark, Hadoop, Hive, Kafka nebo Hbase. Azure HDInsight vám dává plnou kontrolu nad konfigurací vašich clusterů a softwarem, který je v nich nainstalovaný. Použití HDInsightu byste také měli zvážit, pokud migrujete clustery Hortonworks, Cloudera nebo MapR z místních prostředí nebo jiných cloudů.
Azure HDInsight je možné používat v nejrůznějších scénářích zpracování velkých objemů dat. Může se jednat o historická data (data, která jsou už shromážděná a uložená), nebo o data v reálném čase (data proudící přímo ze zdroje). Scénáře pro zpracování takovýchto dat je možné shrnout do následujících kategorií: dávkové zpracování (ETL), datové sklady, Internet věcí (IoT), datové vědy a hybridní řešení.
Pokud se chcete dozvědět víc o metodách zřizování a typech clusterů HDInsight, přečtěte si naši dokumentaci zaměřenou na postupy při nastavování clusterů v HDInsightu s využitím služeb Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka a dalších.