ÜBERSICHT
Erstellen Sie eine Grundlage für Ihre leistungsstarken Analysen
Eine zentrale Speicherplattform hilft, Datensilos aufzulösen. Optimieren Sie die Kosten durch mehrstufigen Speicher und Richtlinienverwaltung. Authentifizieren Sie Daten mit Microsoft Entra ID (ehemals Azure Active Directory) und rollenbasierter Zugriffssteuerung (RBAC). Und schützen Sie Daten mit Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung ruhender Daten und erweitertem Bedrohungsschutz.
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Erfüllen Sie alle Kapazitätsanforderungen, und verwalten Sie Daten ganz einfach mit der globalen Azure-Infrastruktur. Führen Sie umfangreiche Analyseabfragen mit konsistent hoher Leistung aus.
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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.
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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.
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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.
Funktionen
Wichtige Funktionen der Speicherplattform
Skalierbarkeit
Unbegrenzte Skalierbarkeit und eine Datendauerhaftigkeit von 99,99999999999999 % (16 Neunen) mit automatischer Georeplikation.
Sicherheit
Hochsicherer Speicher mit flexiblen Schutzmechanismen für Datenzugriff, Verschlüsselung und Netzwerksteuerung.
Analysen
Eine zentrale Speicherplattform für die Erfassung, Verarbeitung und Visualisierung, die die gängigsten Analyseframeworks unterstützt.
Optimierung
Kostenoptimierung durch unabhängiges Skalieren von Speicher und Rechenleistung, Verwaltung von Lifecycle-Richtlinien und Objekt-Stufung.
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
Flexible Preise für die Implementierung von Data Lakes
Wählen Sie unter Preisoptionen wie Tarifen, Reservierungen und Lebenszyklusverwaltung.
Kundenreferenzen
Bei Unternehmen aller Größen bewährt
Ressourcen
Entwicklerressourcen
FAQ
Häufig gestellte Fragen
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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. -
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
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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.
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