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Azure Data Lake Store

Funcionalidad Data Lake segura y escalable de forma masiva basada en Azure Blob Storage

Obtenga funcionalidad avanzada de lago de datos a escala de nube

Azure Data Lake Storage Gen2 es una solución de lago de datos rentable y muy escalable para el análisis de macrodatos. Combina el potencial de un sistema de archivos de alto rendimiento con escala masiva y economía para ayudarle a obtener conclusiones con rapidez. Data Lake Storage Gen2 amplía la funcionalidad de Azure Blob Storage y está optimizado para cargas de trabajo analíticas. Data Lake Storage Gen2 es el lago de datos más completo disponible.

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Rápido

Pruebe modelos en menos tiempo con un sistema de archivos compatible con Hadoop que admite operaciones atómicas de archivos y carpetas, y que está optimizado para ejecutar trabajos a la velocidad del rayo.

Escalable

Amplíe la escala global, la durabilidad y el rendimiento de Azure Blob Storage, y obtenga soporte técnico para cuentas de almacenamiento masivo.

Seguridad

Satisfaga los requisitos más exigentes de seguridad de los datos empresariales con herramientas y recursos como las listas de control de acceso pormenorizado conformes con POSIX, la seguridad de almacén de objetos con cifrado en reposo, la integración con Azure Active Directory y firewalls de cuentas de almacenamiento.

Rentable

Obtenga funcionalidad de lago de datos a precios de almacén de objetos en la nube. Data Lake Storage Gen2 proporciona la misma administración de directivas de ciclo de vida y la misma organización de objetos por niveles que están integradas en Blob Storage.

Características del servicio

Escalabilidad masiva

Almacenamiento casi ilimitado para datos de análisis.

Precios de almacén de objetos en la nube

Mismo modelo de almacenamiento de datos de bajo costo que Azure Blob Storage.

Menos transacciones de archivo y de carpeta

Transacciones atómicas para tener menos ciclos de proceso y una ejecución más rápida de los trabajos.

Seguridad pormenorizada de archivos y carpetas

Listas de control de acceso (ACL) pormenorizado conformes con POSIX.

Ingesta simplificada en un solo almacén

Almacenamiento de datos consolidado con Data Lake Storage Gen2 o la API REST de Blob Storage.

Conjunto de características completo de Azure Blob Storage

Administración de directivas de ciclo de vida de los datos; niveles de acceso frecuente, de acceso esporádico y de archivo; y funcionalidad de alta disponibilidad o recuperación ante desastres.

Acceso basado en rol y firewalls de cuentas de almacenamiento

Seguridad multicapa para gobernar el acceso a los datos de modo que solo los usuarios de direcciones IP autorizadas puedan realizar análisis.

Compatibilidad con Common Data Model (CDM)

Capacidad para intercambiar datos con aplicaciones muy eficaces, como Microsoft Dynamics 365 (para CRM) y Power BI.

Asociados de confianza

  • Informatica Cloud
  • Attunity
  • WANDisco
  • Striim
  • Qubole
  • Cloudera

¿Qué se puede hacer con Data Lake Storage?

Almacenamiento de datos moderno

Nowoczesny magazyn danychNowoczesny magazyn danych umożliwia łatwe łączenie wszystkich typów danych o dowolnej skali oraz udostępnia wszystkim użytkownikom szczegółowe informacje za pomocą analitycznych pulpitów nawigacyjnych, raportów operacyjnych i analizy zaawansowanej.12354
  1. Información general
  2. Flujo

Información general

Los almacenamientos de datos modernos le permiten reunir fácilmente todos sus datos a cualquier escala y obtener información detallada mediante paneles de análisis, informes operativos o análisis avanzados para todos sus usuarios.

Flujo

  1. 1 Combine en Azure Blob Storage todos sus datos estructurados, no estructurados y semiestructurados (registros, archivos y multimedia) con Azure Data Factory.
  2. 2 Aproveche los datos en Azure Blob Storage para realizar análisis escalables con Azure Databricks y lograr datos limpios y transformados.
  3. 3 Los datos limpios y transformados se pueden trasladar a Azure SQL Data Warehouse y, allí, combinarlos con los datos estructurados existentes para crear un centro para todos sus datos. Saque partido a los conectores nativos entre Azure Databricks y Azure SQL Data Warehouse para acceder a los datos y moverlos a escala.
  4. 4 Cree informes operativos y paneles analíticos en Azure Data Warehouse para extraer información detallada de los datos, y use Azure Analysis Services para servirlos a miles de usuarios finales.
  5. 5 Ejecute consultas puntuales directamente a los datos dentro de Azure Databricks.

Análisis avanzados de macrodatos

Pokročilé analýzy velkých objemů datTransformujte vaše data na užitečné přehledy s využitím nejlepších nástrojů strojového učení ve své třídě. Tato architektura umožňuje kombinovat libovolná data v libovolném měřítku a vytvářet a nasazovat vlastní modely strojového učení ve velkém.1234576
  1. Información general
  2. Flujo

Información general

Transforme los datos en información procesable gracias a las mejores herramientas de aprendizaje automático de su clase. Esta arquitectura le permite combinar cualquier dato a cualquier escala, y construir e implementar modelos de aprendizaje automático personalizados a escala.

Flujo

  1. 1 Reúna en Azure Blob Storage todos sus datos estructurados, no estructurados y semiestructurados (registros, archivos y multimedia) con Azure Data Factory.
  2. 2 Use Azure Databricks para limpiar y transformar los conjuntos de datos sin estructura y combinarlos con datos estructurados de bases de datos o almacenamientos de datos operativos.
  3. 3 Utilice técnicas escalables de aprendizaje automático o aprendizaje profundo para obtener información más detallada de estos datos mediante Python, R o Scala y disfrute de experiencias de cuaderno integradas en Azure Databricks.
  4. 4 Saque partido a los conectores nativos entre Azure Databricks y Azure SQL Data Warehouse para acceder a los datos y moverlos a escala.
  5. 5 Los usuarios avanzados aprovecharán las funcionalidades integradas de Azure Databricks para realizar análisis de la causa principal y análisis de datos sin procesar.
  6. 6 Ejecute consultas puntuales directamente a los datos dentro de Azure Databricks.
  7. 7 Lleve los conocimientos de Azure Databricks a Cosmos DB para que sean accesibles mediante aplicaciones web y móviles.

Análisis en tiempo real

Analýzy v reálném časeSnadno získáte přehledy ze živých streamovaných dat. Můžete průběžně zachycovat data z libovolného zařízení IoT nebo protokoly z navštívených webových stránek a zpracovávat je téměř v reálném čase.12348765
  1. Información general
  2. Flujo

Información general

Obtenga información detallada fácilmente a partir de los datos de streaming en vivo. Capture datos continuamente desde dispositivos IoT o registros de los flujos de clics de los sitios web, y procéselos en tiempo casi real.

Flujo

  1. 1 Ingiera fácilmente datos de streaming en vivo de una aplicación con un cluster de Apache Kafka en Azure HDInsight.
  2. 2 Reúna en Azure Blob Storage todos sus datos estructurados mediante Azure Data Factory.
  3. 3 Use Azure Databricks para limpiar, transformar y analizar los conjuntos de datos y combinarlos con datos estructurados de bases de datos o almacenamientos de datos operativos.
  4. 4 Utilice técnicas escalables de aprendizaje automático o aprendizaje profundo para obtener información más detallada de estos datos mediante Python, R o Scala y disfrute de experiencias de cuaderno integradas en Azure Databricks.
  5. 5 Saque partido a los conectores nativos entre Azure Databricks y Azure SQL Data Warehouse para acceder a los datos y moverlos a escala.
  6. 6 Cree paneles de análisis e informes integrados en Azure Data Warehouse para compartir la información detallada en su organización y use Azure Analysis Services para servir estos datos a miles de usuarios.
  7. 7 Los usuarios avanzados aprovecharán las funcionalidades integradas de Azure Databricks y Azure HDInsight para realizar análisis de la causa principal y análisis de datos sin procesar.
  8. 8 Lleve los conocimientos de Azure Databricks a Cosmos DB para que sean accesibles mediante aplicaciones en tiempo real.

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