Azure Data Lake Storage
Hochgradig skalierbarer und sicherer Data Lake für hochleistungsfähige Analyseworkloads.
Erstellen Sie eine Grundlage für Ihre leistungsstarken Analysen
Eine zentrale Speicherplattform hilft, Datensilos aufzulösen. Optimieren Sie die Kosten durch Tiered Storage und Richtlinienverwaltung. Authentifizieren Sie Daten mit Microsoft Entra ID (ehemals Azure Active Directory) und rollenbasierter Zugriffssteuerung (Role-Based Access Control, RBAC). Und schützen Sie Daten mit Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung ruhender Daten und erweitertem Bedrohungsschutz.
Unbegrenzte Skalierbarkeit und eine Datendauerhaftigkeit von 99,99999999999999 % (16 Neunen) mit automatischer Georeplikation
Äußerst sicherer Speicher mit flexiblen Mechanismen zum Schutz vor Datenzugriff, Verschlüsselung und Kontrolle auf Netzwerkebene
Eine zentrale Speicherplattform für die Erfassung, Verarbeitung und Visualisierung, die die gängigsten Analyseframeworks unterstützt
Kostenoptimierung durch die unabhängige Skalierung von Speicher- und Computeressourcen, Verwaltung von Lebenszyklusrichtlinien und Objektebenentiering
Skalierungsmöglichkeiten für die anspruchsvollsten Analyseworkloads
Erfüllen Sie alle Kapazitätsanforderungen, und verwalten Sie Daten ganz einfach mit der globalen Azure-Infrastruktur. Führen Sie umfangreiche Analyseabfragen mit konsistent hoher Leistung aus.
Nutzung flexibler Sicherheitsmechanismen
Schützen Sie Ihre Data Lake-Umgebung mit Funktionen, die sich von der Verschlüsselung über den Datenzugriff bis hin zur Steuerung auf Netzwerkebene erstrecken und für mehr Sicherheit bei der Erkenntnisgewinnung sorgen sollen.
Aufbau einer skalierbaren Grundlage für Ihre Analysen
Erfassen Sie Daten im großen Umfang mit einer Vielzahl von Datenerfassungstools. Verarbeiten Sie Daten mit Azure Databricks, Azure Synapse Analytics oder Azure HDInsight. Und visualisieren Sie die Daten mit Microsoft Power BI, um transformative Erkenntnisse zu erzielen.
Kostengünstige Cloud Data Lakes erstellen
Optimieren Sie die Kosten durch die unabhängige Skalierung von Speicher- und Computeressourcen – was bei lokalen Data Lakes nicht möglich ist. Skalieren Sie basierend auf der Nutzung hoch oder herunter, und nutzen Sie automatisierte Lebenszyklusverwaltungsrichtlinien zur Optimierung der Speicherkosten.
Integrierte umfassende Sicherheit und Compliance
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Microsoft investiert über 1 Milliarde USD pro Jahr in die Forschung und Entwicklung der Cybersecurity.
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Microsoft beschäftigt mehr als 3.500 Sicherheitsexperten, die ausschließlich den Schutz und die Sicherheit Ihrer Daten im Blick haben.
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Flexible Preise für die Implementierung von Data Lakes
Wählen Sie unter Preisoptionen wie Tarifen, Reservierungen und Lifecycle Management.
Erste Schritte mit einem kostenlosen Azure-Konto
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Nachdem Ihr Guthaben aufgebraucht ist, wechseln Sie zur nutzungsbasierten Zahlung, um Ihr Wachstum mit den gleichen kostenlosen Dienstleistungen voranzutreiben. Es fallen nur Gebühren an, wenn Sie die kostenlosen monatlichen Kontingente überschreiten.
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Die bewährte Lösung für Unternehmen jeder Größe
"Mit Azure haben wir jetzt die Möglichkeit, den Wert unserer Daten schnell zu steigern. Die umsetzbaren Erkenntnisse aus den von uns erstellten Datenmodellen helfen uns dabei, den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken und Risiken zu minimieren."
Ahmed Adnani, Director of Applications and Analytics, Smiths Group
"Microsoft Azure bietet uns ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis, wenn wir für eine bestimmte Aufgabe ein paar Tage lang eine Clustererweiterung benötigen. Anschließend können wir den Verbrauch wieder zurückfahren, um Kosten zu sparen. So etwas ist im Rechenzentrum kaum denkbar. Das war ein großer Game-Changer für uns."
James Ferguson, Product Manager, Marks & Spencer
Häufig gestellte Fragen zu Data Lake Storage
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Da zusätzlich zu den Blobs ein hierarchischer Namespace verwendet wird, bleiben die Kostenvorteile der Cloudspeicherung erhalten, ohne auf die Dateisystemschnittstellen verzichten zu müssen, für die Big Data-Analyseframeworks konzipiert wurden.
Ein einfaches Beispiel ist ein häufig auftretendes Muster eines Analyseauftrags, der Ausgabedaten in ein temporäres Verzeichnis schreibt und dieses Verzeichnis dann während der Commitphase in den endgültigen Namen umbenennt. In einem Objektspeicher (der das Konzept von Verzeichnissen entwurfsbedingt nicht unterstützt), können diese Umbenennungen langwierige Vorgänge sein, die N Kopier- und Löschvorgänge betreffen, wobei N die Anzahl der Dateien im Verzeichnis ist. Durch den hierarchischen Namespace sind diese Bearbeitungsvorgänge für Verzeichnisse atomisch und optimieren so die Leistung und die Kosten. Zusätzlich ermöglicht die Unterstützung von Verzeichnissen als Dateisystemelemente die Anwendung POSIX-konformer Zugriffssteuerungslisten (Access Control Lists, ACLs), die übergeordnete Verzeichnisse verwenden, um Berechtigungen weiterzugeben.
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Ähnlich wie bei anderen Cloudspeicherdiensten wird Data Lake Storage entsprechend der Menge an gespeicherten Daten zuzüglich der Kosten für Vorgänge abgerechnet, die für diese Daten ausgeführt wurden. Hier finden Sie eine Kostenaufschlüsselung.
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Data Lake Storage ist hauptsächlich für die Verwendung mit Hadoop und allen Frameworks konzipiert, die Hadoop FileSystem als Datenzugriffsschicht nutzen (z. B. Spark und Presto). Siehe Details.
In Azure ist Data Lake Storage interoperabel mit:
- Azure Data Factory
- Azure HDInsight
- Azure Databricks
- Azure Synapse Analytics
- Power BI
Der Dienst ist auch im Azure Blob Storage-Ökosystem enthalten.
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Data Lake Storage bietet mehrere Mechanismen für die Datenzugriffssteuerung. Durch den hierarchischen Namespace ist der Dienst der einzige Cloudanalysespeicher, der POSIX-konforme Zugriffssteuerungslisten bietet, die die Basis für Hadoop Distributed File System-Berechtigungen (HDFS) bilden. Data Lake Storage bietet dank Speicherfirewalls, privaten Endpunkten, TLS 1.2-Erzwingung und Verschlüsselung ruhender Daten mit system- oder kundenseitig bereitgestellten Schlüsseln zudem Funktionen für Sicherheit auf Transportebene.