Azure Data Lake Store
Lago de datos seguro y escalable de forma masiva para sus cargas de trabajo de análisis de alto rendimiento
Cree una base para sus análisis
Elimine los silos de datos con una sola plataforma de almacenamiento. Optimice los costos con un almacenamiento por niveles y la administración de las directivas. Autentique los datos con Azure Active Directory (Azure AD) y el control de acceso basado en rol (RBAC). Y ayude a proteger los datos con características de seguridad como el cifrado en reposo y la protección contra amenazas avanzada.
Escalabilidad ilimitada y una durabilidad extraordinaria de los datos con replicación geográfica automática.
Alta seguridad con mecanismos flexibles de protección para el acceso a los datos, el cifrado y el control a nivel de red.
Plataforma de almacenamiento única para la ingesta, el procesamiento y la visualización que admite los marcos de análisis más comunes.
Optimización de los costos con el escalado independiente del almacenamiento y el proceso, administración de directivas del ciclo de vida y almacenamiento por niveles de los objetos individuales.
Modifique la escala de su infraestructura para adaptarla a las cargas de trabajo de análisis más exigentes
Satisfaga sus requisitos de capacidad y administre los datos con facilidad, con la infraestructura mundial de Azure. Ejecute consultas de análisis a gran escala con un alto rendimiento constante.
Utilice mecanismos de seguridad flexibles
Proteja su lago de datos con características que abarcan el cifrado, el acceso a los datos y el control a nivel de red, todo ello diseñado para ayudarle a generar información de una forma más segura.
Cree una base escalable para sus análisis
Permita la ingesta de datos a gran escala con una amplia gama de herramientas para la ingesta de datos. Procese los datos con Azure Databricks, Synapse Analytics o HDInsight. Y visualice los datos con Microsoft Power BI para obtener una información transformadora.
Cree lagos de datos rentables
Optimice los costos con el escalado independiente de los recursos de proceso y almacenamiento, algo que no puede hacer con los lagos de datos del entorno local. Cambie a un nivel superior o inferior en función del uso, y aproveche las directivas de administración automatizada del ciclo de vida para optimizar los costos de almacenamiento.
Seguridad y cumplimiento normativo completos e integrados
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Microsoft invierte más de USD 1 millardo al año en la investigación y el desarrollo de la ciberseguridad.
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Contamos con más de 3,500 expertos en seguridad dedicados a proteger la seguridad y la privacidad de los datos.
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Azure tiene más certificaciones que cualquier otro proveedor en la nube. Vea la lista completa.
Precios flexibles para la creación de lagos de datos
Elija entre diferentes opciones de precios, incluidos los niveles, las reservas y la administración del ciclo de vida.
Recursos para el desarrollador
Recursos
Documentación de procedimientos
Compañías de todos los tamaños confían en él
Rockwell Automation amplía la información empresarial
La empresa de automatización industrial Rockwell Automation creó una plataforma unificada para sus necesidades analíticas con el fin de optimizar el almacenamiento, el proceso y la escalabilidad, lo que le permitió reducir el costo total de propiedad.
Ahmed Adnani, director de aplicaciones y análisis, 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, director de productos, 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, científico sénior de aprendizaje automático"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."
Actualizaciones, blogs y anuncios de Data Lake Storage
Preguntas más frecuentes sobre Data Lake Storage
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Agregar el espacio de nombres jerárquico encima de los blobs permite conservar las ventajas económicas del almacenamiento en la nube sin comprometer las interfaces de sistema de archivos para las que se diseñaron los marcos de análisis de macrodatos.
Un ejemplo sencillo es un patrón que se produce con frecuencia de un trabajo de análisis que escribe los datos de salida en un directorio temporal y, después, le cambia el nombre al directorio para ponerle el nombre definitivo durante la fase de confirmación. En un almacén de objetos (que, por diseño, no admite la noción de directorios), estos cambios de nombre pueden ser operaciones largas que impliquen N operaciones de copia y eliminación, donde N es el número de archivos del directorio. Con el espacio de nombres jerárquico, estas operaciones de manipulación de directorios son atómicas, lo que mejora el rendimiento y el costo. Además, admitir directorios como elementos del sistema de archivos permite la aplicación de listas de control de acceso (ACL) conformes con POSIX que usan directorios principales para propagar los permisos.
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De forma similar a otros servicios de almacenamiento en la nube, Data Lake Storage se factura en función de la cantidad de datos almacenados más los costos de las operaciones realizadas en esos datos. Vea un desglose de los costos.
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Data Lake Storage está diseñado principalmente para que funcione con Hadoop y todos los marcos que usan el sistema de archivos de Hadoop como capa de acceso a los datos (por ejemplo, Spark y Presto). Vea lo detalles.
En Azure, Data Lake Storage se integra con:
- Azure Data Factory
- Azure HDInsight
- Azure Databricks
- Azure Synapse Analytics
- Power BI
El servicio se integra también en un ecosistema masivo y organizado en torno a Azure Blob Storage.
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Data Lake Storage proporciona varios mecanismos para el control de acceso a los datos. Al ofrecer el espacio de nombres jerárquico, el servicio es el único almacén de análisis en la nube que incluye listas de control de acceso (ACL) conformes con POSIX, que constituyen la base de los permisos del sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS). Data Lake Storage también incluye características de seguridad de la capa transporte a través de firewalls de almacenamiento, puntos de conexión privados, la implementación de TLS 1.2 y el cifrado en reposo con claves suministradas por el cliente o por el sistema.