Big Data

HDInsight support in Azure CLI now out of preview

martes, 17 de septiembre de 2019

We are pleased to share that support for HDInsight in Azure CLI is now generally available. The addition of the `az hdinsight` command group allows you to easily manage your HDInsight clusters using simple commands while taking advantage of all that Azure CLI has to offer, such as cross-platform support and tab completion.

Program Manager, Azure HDInsight

MileIQ and Azure Event Hubs: Billions of miles streamed

jueves, 18 de julio de 2019

MileIQ automates mileage logging to create accurate records of miles driven, minimizing the effort and time needed with manual calculations. Real-time mileage tracking produces over a million location signal events per hour, requiring fast and resilient event processing that scales.

Sr. Software Engineer, Mobile Data Labs

Eliminación de silos 2.0: acceso multiprotocolo para Azure Data Lake Storage

jueves, 18 de julio de 2019

Los lagos de datos en la nube resuelven un problema fundamental para el análisis de macrodatos, ya que proporcionan almacenamiento seguro y escalable para los datos que tradicionalmente se encuentran en silos de datos separados. Desde el principio, los lagos de datos se diseñaron para derribar las barreras de los datos e iniciar los esfuerzos de análisis de macrodatos.

Senior Program Manager, Azure Storage

New capabilities in Stream Analytics reduce development time for big data apps

martes, 16 de julio de 2019

Azure Stream Analytics is a fully managed PaaS offering that enables real-time analytics and complex event processing on fast moving data streams. Thanks to zero-code integration with over 15 Azure services, developers and data engineers can easily build complex pipelines for hot-path analytics within a few minutes.

Principal Program Manager, Azure Big Data

Análisis basados en eventos con Azure Data Lake Storage Gen2

miércoles, 26 de junio de 2019

La mayoría de las empresas de hoy día utilizan canalizaciones de análisis para el procesamiento por lotes y en tiempo real. Una característica común en estas canalizaciones es que los datos llegan a intervalos irregulares desde orígenes diferentes. Esto aumenta la complejidad al tener que organizar la canalización para que los datos se procesen en su debido momento.

Senior Program Manager, Azure Storage

Build more accurate forecasts with new capabilities in automated machine learning

jueves, 6 de junio de 2019

Build more accurate forecasts with the release of capabilities in automated machine learning. Have scenarios that require have gaps in training data or need to apply contextual data to improve your forecast or need to apply lags to your features? Learn more about the new capabilities that can assist you.

Senior Program Manager, Azure Machine Learning