Azure HDInsight
Bereitstellen von Hadoop-, Spark- und HBase-Cloudclustern.
ÜBERSICHT
Verwalten Sie Ihre Big Data-Anforderungen auf einer Open-Source-Plattform
Führen Sie beliebte Open-Source-Frameworks wie Hadoop, Spark, Hive und Kafka mit Azure HDInsight aus – einem anpassbaren Analysedienst für Unternehmen, der große Datenmengen in globalem Maßstab verarbeitet und die Migration von Big Data-Workloads in die Cloud vereinfacht.
- Behalten Sie stets den Überblick über die neuesten Releases von Open Source-Frameworks, einschließlich Kafka, HBase und Hive LLAP. HDInsight unterstützt die aktuellen Open-Source-Projekte aus den Apache Hadoop- und Spark-Ökosystemen.
- Erstellen Sie Ihren Data Lake über eine nahtlose Integration mit Datenspeicherlösungen und entsprechenden Diensten von Azure, z. B. Azure Synapse Analytics, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage, Azure Event Hubs und Azure Data Factory. Durch die große Auswahl verfügbarer VMs behalten Sie immer die Kontrolle über entstehende Kosten. Zusätzlich können Sie auf der Auslastung oder auf Plänen basierende Funktionen für die automatische Skalierung verwenden. Mithilfe von Azure Monitor-Dashboards können Sie Ihren gesamten Data Lake überwachen.
- Verwenden Sie vertraute Produktivitätstools wie Visual Studio, Eclipse, IntelliJ, Jupyter und Zeppelin. Schreiben Sie Code in bekannten Sprachen wie Scala, Python, R, JavaScript und .NET.
Funktionen
Verwaltete Open-Source-Cluster für sichere, skalierbare Analysen
Schnelle Clustereinrichtung
Open-Source-Projekte und Cluster sind schnell einsatzbereit, ohne dass Hardware installiert oder Infrastruktur verwaltet werden muss.
Flexibles Kostenmanagement
Big Data-Cluster reduzieren Kosten über automatische Skalierung und Tarife, die Ihnen eine nutzungsbasierte Bezahlung ermöglichen.
Vertrauenswürdiger Datenschutz
Sie profitieren von Sicherheit auf Unternehmensniveau und branchenführender Compliance mit über 30 Zertifizierungen, die Sie beim Schutz Ihrer Daten unterstützen.
Moderner Open-Source-Support
Optimierte Komponenten für Open-Source-Technologien wie Hadoop und Spark sorgen dafür, dass Sie stets auf dem aktuellen Stand sind.
Sicherheit
Eingebettete Sicherheit und Compliance
34.000
Mitarbeiterkapazität von Ingenieuren, die sich bei Microsoft ausschließlich Sicherheitsinitiativen widmen.
15 000
Partner mit spezialisierten Sicherheitskompetenzen.
>100
Compliance-Zertifizierungen, darunter mehr als 50, die speziell auf globale Regionen und Länder ausgerichtet sind.
Preise
Bezahlen Sie nur für die tatsächliche Nutzung
HDInsight bietet eine große Bandbreite an arbeitsspeicher- oder computeoptimierten Plattformen (VMs). Wählen Sie eine Option, die Ihren Anforderungen an Leistung und Kosten am besten entspricht.
Kundenreferenzen
Bei Unternehmen aller Größen bewährt
Ressourcen
HDInsight-Ressourcen und -Dokumentation
FAQ
Häufig gestellte Fragen
- Sie profitieren von Azure HDInsight, wenn Sie benutzerdefinierten Code verwenden, um besonders umfangreiche Datasets mit aktuellen Frameworks für die Big Data-Verarbeitung wie Spark, Hadoop, Hive, Kafka oder Hbase zu verarbeiten und zu analysieren. Azure HDInsight gibt Ihnen die vollständige Kontrolle über die Konfiguration Ihrer Cluster und der darauf installierten Software. Sie können ebenfalls von HDInsight profitieren, wenn Sie Hortonworks-, Cloudera- oder MapR-Cluster aus lokalen Umgebungen oder anderen Clouds migrieren.
- Azure HDInsight kann im Rahmen verschiedenster Szenarios für die Big Data-Verarbeitung verwendet werden. Dabei kann es sich um Verlaufsdaten (Daten, die bereits erfasst und gespeichert wurden) oder um Echtzeitdaten (Daten, die direkt von der Quelle gestreamt werden) handeln. Die Szenarios für das Verarbeiten solcher Daten kann in den folgenden Kategorien zusammengefasst werden: Batchverarbeitung (ETL), Data Warehousing, Internet der Dinge (IoT), Data Science und Hybridlösungen.
- Informationen zu HDInsight-Clustertypen und Bereitstellungsmethoden finden Sie in unserer Dokumentation zum Einrichten von Clustern in HDInsight mit Apache Hadoop, Apache Spark oder Apache Kafka.
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