Azure HDInsight

OVERSIGT

Administrer dine behov for big data på en platform med åben kildekode

Kør populære open source-frameworks som Hadoop, Spark, Hive og Kafka med Azure HDInsight – en analysetjeneste i virksomhedsklassen, der kan tilpasses og behandler enorme datamængder i global skala og gør det enklere at flytte big data-arbejdsbelastninger til skyen.

Hold dig opdateret om de nyeste versioner af åben kildekode-frameworks som Kafka, HBase og Hive LLAP. HDInsight understøtter de nyeste projekter med åben kildekode fra økosystemerne Apache Hadoop og Spark.
Opret din datasø gennem problemfri integration med Azure-løsninger og -tjenester til datalager, herunder Azure Synapse Analytics, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage, Azure Event Hubs og Azure Data Factory. Hold styr på omkostningerne ved at vælge fra en lang række virtuelle maskiner og ved at udnytte funktionerne til automatisk skalering af belastning eller tidsplan. Overvåg hele din datasø ved hjælp af Azure Monitor-dashboards.
Brug dine foretrukne produktivitetsværktøjer, bl.a. Visual Studio, Eclipse, IntelliJ, Jupyter og Zeppelin. Skriv kode i velkendte sprog, f.eks. Scala, Python, R, JavaScript og .NET.

Funktioner

Administrerede klynger, med åben kildekode til sikker og skalerbar analyse

Sikkerhed

Integreret sikkerhed og overholdelse af angivne standarder

34,000

Ingeniører på tilsvarende fuldtidsbasis, der er dedikeret til sikkerhedsinitiativer hos Microsoft.

15.000

Partnere med specialiseret sikkerhedsekspertise.

>100

Overholdelsescertificeringer, herunder mere end 50, der er specifikke for globale regioner og lande.

Få mere at vide om sikkerhed i Azure

En person, der sidder i en bil og bruger en bærbar computer.

Priser

Betal kun for det, du har brug for

HDInsight byder på en lang række hukommelses- eller beregningsoptimerede platforme (virtuelle maskiner). Vælg den, der passer bedst til dine krav til ydeevne og omkostninger.

Se priser på Azure HDInsight

Kundehistorier

Betroet af virksomheder i alle størrelser

En lilla baggrund med Microsoft-logoet med bogstavet M.

Myntra sætter fart på sin digitale transformation

Myntra har arbejdet tæt sammen med Microsoft om at migrere deres platform – lige fra administration af forsyningskæden til lager og webstedsfunktionalitet – til Azure for at få betroet, altid tilgængelig hyperskalering og omkostningseffektiv databehandling.

En mand og en kvinde kigger på en bærbar computer.

Gap Inc. sætter fart på sin digitale transformation

Ved at basere og centralisere sin dataplatform på Azure kan Gap Inc. nu anvende avanceret analyse og maskinel indlæring til at få en omfattende forståelse af kunderne på tværs af kanaler for alle brands i deres portefølje.

Ressourcer

Ressourcer og dokumentation til HDInsight

En person, der bruger en bærbar computer.

Opret en Apache Spark-klynge i HDInsight ved hjælp af Azure-portalen

Få mere at vide om, hvordan du bruger Apache Spark SQL med Jupyter-notesbøger i HDInsight.

Få mere at vide

To personer, der sidder på en sofa og taler om indhold på en bærbar computer i en stue med indrammet kunst i baggrunden

Udvikling af OSS-analyseløsninger (Software med åben kildekode) med HDInsight

Se nærmere på træning i udvikling af analyseløsninger med åben kildekode på HDInsight.

Få mere at vide

Hvad er HDInsight?

Få mere at vide om de fulde funktionaliteter og arkitekturen i HDInsight.

Få mere at vide

Ofte stillede spørgsmål

Du vil få fordel af Azure HDInsight, hvis du bruger brugerdefineret kode til at behandle og analysere ekstremt store datasæt med de nyeste strukturer til behandling af big data, f.eks. Spark, Hadoop, Hive, Kafka eller Hbase. Med Azure HDInsight får du fuld kontrol over konfigurationen af dine klynger og den software, der er installeret på dem. Du kan også overveje HDInsight, hvis du migrerer Hortonworks-, Cloudera- eller MapR-klynger fra det lokale miljø eller andre cloudmiljøer.
Azure HDInsight kan bruges til en lang række scenarier med behandling af big data. Det kan være historiske data (data, der allerede er indsamlet og gemt) eller data i realtid (data, der streames direkte fra kilden). Scenarierne til behandling af sådanne data kan opsummeres i følgende kategorier: batchbehandling (ETL), data warehousing, Tingenes internet (IoT), datavidenskab og hybrid.
Hvis du vil vide mere om HDInsight-klynger og klargøringsmetoder, skal du læse vores dokumentation om, hvordan du konfigurerer klynger i HDInsight med Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka m.fl.