Azure Data Lake Storage
Hochgradig skalierbarer und sicherer Data Lake für hochleistungsfähige Analyseworkloads
Eine Grundlage für Ihre Analysen
Eine zentrale Speicherplattform hilft, Datensilos aufzulösen. Optimieren Sie die Kosten durch Tiered Storage und Richtlinienverwaltung. Authentifizieren Sie Daten mit Azure Active Directory (Azure AD) und der rollenbasierte Zugriffssteuerung (Role-Based Access Control, RBAC). Und schützen Sie Daten mit Sicherheitsfunktionen wie der Verschlüsselung ruhender Daten und Advanced Threat Protection.
Unbegrenzte Skalierbarkeit und eine Datendauerhaftigkeit von 99,99999999999999 % (16 Neunen) mit automatischer Georeplikation
Äußerst sicher mit flexiblen Schutzmechanismen für Datenzugriff, Verschlüsselung und Steuerung 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 Tiering auf Objektebene
Skalierungsmöglichkeiten für die anspruchsvollsten Analyseworkloads
Erfüllen Sie alle Kapazitätsanforderungen, und verwalten Sie Daten auf einfache Weise mit der globalen Azure-Infrastruktur. Führen Sie umfangreiche Analyseabfragen mit gleichbleibend 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, Synapse Analytics oder HDInsight. Und visualisieren Sie die Daten mit Microsoft Power BI, um transformative Erkenntnisse zu erzielen.
Erstellen kosteneffizienter Data Lakes
Optimieren Sie die Kosten durch die unabhängige Skalierung von Speicher- und Computeressourcen – was bei lokalen Data Lakes nicht möglich ist. Skalieren Sie abhängig von der Nutzung hoch oder herunter, und optimieren Sie die Speicherkosten durch automatisierte Richtlinien für das Lifecycle Management.
Umfassende Sicherheit und Compliance, integriert
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Microsoft investiert jedes Jahr mehr als USD 1 Mrd. in die Forschung und Entwicklung der Cybersecurity.
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Wir beschäftigen mehr als 3,500 Sicherheitsexperten, die ausschließlich den Schutz und die Sicherheit Ihrer Daten im Blick haben.
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Azure verfügt über mehr Zertifizierungen als jeder andere Cloudanbieter. Sehen Sie sich die vollständige Liste an.
Flexible Preise für die Implementierung von Data Lakes
Wählen Sie unter Preisoptionen wie Tarifen, Reservierungen und Lifecycle Management.
Die bewährte Lösung für Unternehmen jeder Größe
Rockwell Automation erweitert geschäftliche Einblicke
Das Unternehmen für Industrieautomation Rockwell Automation hat eine einheitliche Plattform für seine Analyseanforderungen entwickelt, um die Speicherung, Computeleistung und Skalierbarkeit zu optimieren und so die Gesamtkosten zu reduzieren.
Ahmed Adnani, Director of Applications and Analytics, Smiths Group"With Azure, we now have the capability to rapidly drive value from our data. The actionable insights from the data models we're creating will help us increase revenue, reduce costs, and minimize risk."
James Ferguson, Product Manager, Marks & Spencer"Microsoft Azure gives us good value when we need huge clusters for a couple of days to do a job, then lets us get rid of them to conserve, whereas the datacenter is almost completely unfeasible. That was a big, big game-changer for us."
Brad Beechler, Senior Machine Learning Scientist"Operating on Azure, we have opportunities to improve of the speed, range, accuracy, and localization of our forecasts—it's just a question of what to prioritize first."
Updates, Blogbeiträge und Ankündigungen zu Data Lake Storage
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AKTUALISIEREN
Azure Blob storage - Inventory generally availability
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 für einen Analyseauftrag, bei dem Ausgabedaten in ein temporäres Verzeichnis geschrieben werden, während der Name dieses Verzeichnisses dann in der Commitphase in den endgültigen Namen geändert wird. In einem Objektspeicher (der das Konzept von Verzeichnissen standardmäßig nicht unterstützt) können diese Umbenennungen langwierige Vorgänge mit „n“ Kopier- und Löschvorgängen verursachen, wobei „n“ der Anzahl von Dateien im Verzeichnis entspricht. 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). Details anzeigen
In Azure ist Data Lake Storage in folgende Komponenten integriert:
- Azure Data Factory
- Azure HDInsight
- Azure Databricks
- Azure Synapse Analytics
- Power BI
Der Dienst ist auch in ein umfangreiches und ausgereiftes Ökosystem rund um Azure Blob Storage integriert.
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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.