HDInsight

Bei Bedarf flexibel skalierbar

Azure HDInsight ist eine cloudgestützte Apache Hadoop-Distribution. Dementsprechend ist es auf die Verarbeitung von Daten in beliebigem Umfang ausgelegt und ermöglicht je nach Bedarf eine Skalierung vom Terabytebereich bis in den Petabytebereich. Richten Sie jederzeit eine beliebige Anzahl von Knoten ein. Wir stellen Ihnen nur die von Ihnen genutzte Computeleistung und Speicherkapazität in Rechnung.

Alle Arten von Daten verarbeiten: strukturiert, teilweise strukturiert oder unstrukturiert

Da es sich zu 100 Prozent um Apache Hadoop handelt, kann HDInsight unstrukturierte oder teilweise strukturierte Daten aus Webclickstreams, sozialen Medien, Serverprotokollen, Geräten, Sensoren usw. verarbeiten. Auf diese Weise können Sie neue Datensätze analysieren, um sich neue Geschäftschancen zu erschließen und Ihr Unternehmen voranzubringen.

Entwicklung in Ihrer bevorzugten Sprache

HDInsight verfügt über leistungsstarke Programmiererweiterungen für Sprachen wie C#, Java und .NET. Verwenden Sie die von Ihnen bevorzugte Programmiersprache in Hadoop, um Hadoop-Aufträge zu erstellen, zu konfigurieren, zu übermitteln und zu überwachen. Weitere Informationen

Sparen Sie sich den Kauf und die Wartung von Hardware

Stellen Sie mit HDInsight Hadoop in der Cloud bereit, ohne neue Hardware anschaffen oder vorab andere Investitionen tätigen zu müssen. Der Zeitaufwand für eine Installation oder Einrichtung entfällt. Azure übernimmt all dies für Sie. Nehmen Sie Ihren ersten Cluster in nur wenigen Minuten in Betrieb.

Verwenden Sie Excel oder Ihr bevorzugtes BI-Tool, um Hadoop-Daten zu visualisieren

Aufgrund der Integration in Excel können Sie Ihre Hadoop-Daten mit HDInsight auf neue, einzigartige Weise mithilfe eines Tools visualisieren und analysieren, das den meisten Benutzern bereits vertraut ist. Die Benutzer können HDInsight in Excel als Datenquelle auswählen.

Lokale Hadoop-Cluster mit der Cloud verbinden

HDInsight ist in die Hortonworks Data Platform integriert, sodass Sie Hadoop-Daten von einem lokalen Datencenter zum Sichern, Entwickeln und Testen sowie für Cloud Bursting-Szenarien in die Azure-Cloud verschieben können. Mit dem Microsoft Analytics Platform System können Sie sogar gleichzeitig Abfragen für Ihre lokalen und cloudbasierten Hadoop-Cluster durchführen.

Clusteranpassung zum Ausführen anderer Hadoop-Projekte

Das Apache Hadoop-Ökosystem stellt ein Portfolio schnelllebiger Open Source-Projekte dar, die einer schnellen Entwicklung unterliegen. Mit HDInsight genießen Sie die Flexibilität, beliebige Hadoop-Projekte über benutzerdefinierte Skripts zu nutzen. Dies umfasst gängige Projekte wie Spark, R, Giraph und Solr.

Profitieren Sie von NoSQL-Transaktionsfunktionen

HDInsight umfasst auch Apache HBase, eine spaltenbasierte NoSQL-Datenbank, die auf dem Hadoop Distributed File System (HDFS) ausgeführt wird. Diese ermöglicht Ihnen eine umfangreiche Transaktionsverarbeitung (OLTP) von nicht relationalen Daten, sodass auch Anwendungsfälle wie interaktive Websites oder Sensordaten, die in Azure Blob Storage schreiben, möglich sind.

Stellen Sie Streamverarbeitung in Echtzeit bereit

HDInsight beinhaltet Apache Storm, eine Open Source-Streamanalyseplattform, die Echtzeitereignisse in großem Umfang verarbeiten kann. Dies ermöglicht Ihnen die Verarbeitung von Millionen Ereignissen, während sie generiert werden, und macht Anwendungsfälle wie das "Internet der Dinge" (Internet of Things, IoT) möglich. Zudem erhalten Sie Einblicke über die verbundenen Geräte oder vom Web ausgelöste Ereignisse. Wir vereinfachen die Bereitstellung und Implementierung von Storm. Weitere Informationen zu Storm

Nutzen Sie Spark für interaktive Analysen

HDInsight umfasst Apache Spark, ein Open Source-Projekt im Apache-Ökosystem, mit dem Anwendungen für umfangreiche Datenanalysen im Arbeitsspeicher ausgeführt werden können. Spark ermöglicht bis zu 100-mal schnellere Abfragen als herkömmliche Big Data-Abfragen. Es bietet ein einheitliches Ausführungsmodell für Aufgaben, die für Daten in Azure Storage ausgeführt werden (z. B. ETL-Prozesse, Batchabfragen, interaktive Abfragen, Echtzeitstreaming, Machine Learning und die Verarbeitung von Diagrammen). Weitere Informationen zu Spark

Nutzen Sie R zur Unterstützung von Vorhersagemodellen und Machine Learning

HDInsight umfasst R Server für Hadoop, eine horizontal hochskalierbare Implementierung einer der beliebtesten Programmiersprachen für statistische Berechnungen und Machine Learning. R Server auf HDInsight ist eine Cloudimplementierung der Open Source-Sprache R, die in Hadoop- und Spark-Cluster integriert ist. Mit dieser Lösung wird die vertraute Sprache R mit den erstklassigen Skalierbarkeits- und Leistungsmerkmalen von Hadoop kombiniert. Weitere Informationen zu R Server für HDInsight

Bereitstellen unter Windows und Linux

Bei der Bereitstellung von Big Data-Workloads in Microsoft Azure können Sie Linux- oder Windows-Cluster auswählen. Mit Windows können Sie vorhandenen Windows-basierten Code, einschließlich .NET, zur Skalierung all Ihrer Daten in Azure nutzen. Mit Linux lassen sich vorhandene Hadoop-Workloads in die Cloud verschieben und zusätzliche Big Data-Komponenten integrieren, die im Dienst ausgeführt werden können. Indem Microsoft sowohl Windows- als auch Linux-Cluster unterstützt und Ihnen so ermöglicht, Ihr bevorzugtes Betriebssystem zu nutzen, erhalten Sie Erkenntnisse aus den umfangreichen Datenmengen, die in der Cloud erstellt werden.

*Hadoop und das Hadoop-Elefantenlogo sind Marken der Apache Software Foundation.