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Azure HDInsight: Autoskalierung jetzt allgemein verfügbar

Aktualisiert: 07 November, 2019

Die Autoskalierung für Azure HDInsight ist jetzt in allen Regionen für Apache Spark- und Hadoop-Workloads allgemein verfügbar. Diese Funktion ermöglicht die Verwendung von Big-Data-Analyseworkloads auf kosteneffizientere und produktivere Art und Weise, sodass Sie eine erhöhte Nutzung von HDInsight-Clustern gewährleisten können und nur für die benötigten Kapazitäten zahlen.

Abhängig von Ihren Anforderungen können Sie zwischen der lastbasierten und der zeitplanbasierten Autoskalierung wählen. Mit der lastbasierten Autoskalierung kann die Clustergröße basierend auf den aktuellen Ressourcenanforderungen hoch- und herunterskaliert werden, während bei der zeitplanbasierten Autoskalierung die Clustergröße basierend auf dem vordefinierten Zeitplan geändert werden kann.

Die Unterstützung für die Autoskalierung von HBase- und LLAP-Workloads befindet sich ebenfalls in der öffentlichen Vorschauversion. Hier finden Sie weitere Informationen.

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