Azure Data Lake Store
Massively scalable, secure data lake functionality built on Azure Blob Storage
Get powerful data lake functionality at cloud scale
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. Almacene los datos una vez y acceda a ellos desde interfaces de sistema de archivos compatibles con Blob Storage y HDFS, sin cambios de programación ni copia de datos. Data Lake Storage Gen2 es el lago de datos más completo disponible.
"ADLS Gen2 will streamline our analytics process and deliver better end to end performance with lower cost."
Danny Siegel, Vice President of Information Delivery Systems, Newell Brands
"WANDisco’s Fusion replication technology combined with Azure Data Lake Storage Gen2 provides our joint customers a compelling LiveData solution for hybrid cloud data migration and disaster recovery."
David Richards, Co-Founder and CEO of WANdisco
"Data management and data governance is top of mind for customers implementing cloud analytics solutions. The Azure Data Lake Storage Gen2 team have been fantastic partners ensuring tight integration to provide a best-in-class customer experience as our customers adopt ADLS Gen2."
Ronen Schwartz, Sr. Vice president & General Manager, Data Integration and Cloud Integration at Informatica
Fast
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
Aproveche la escala global, la durabilidad y el rendimiento de Azure Blob Storage, incluida la admisión de cuentas de almacenamiento masivo.
Secure
Nuestro sistema de archivos de lago de datos está diseñado para satisfacer los requisitos más exigentes de seguridad de los datos empresariales. Ofrece compatibilidad con listas de control de acceso pormenorizado conformes con POSIX, seguridad de almacén de objetos con cifrado en reposo, integración con Azure Active Directory y firewalls de cuentas de almacenamiento.
Rentable
Get data lake functionality at cloud object store pricing levels. Data Lake Storage Gen2 provides the same lifecycle policy management and object-level tiering that’s built into Blob Storage.
Service capabilities
Massive scalability
Near limitless storage for analytics data
Cloud object store pricing
Same low-cost data storage model as Azure Blob Storage
Fewer file and folder transactions
Atomic transactions for fewer compute cycles and faster job execution
Granular file and folder security
POSIX-compliant, fine-grained access control lists (ACLs)
Simplified ingestion in a single store
Consolidated data storage using the Data Lake Storage Gen2 or Blob Storage REST API
Full Azure Blob Storage feature set
Data lifecycle policy management; hot, cool, and archive tiers; and high availability/disaster recovery support
Role-based access and storage account firewalls
Multi-layer security to govern data access so only users from authorized IPs can perform analytics
Common data model (CDM) support
Ability to exchange data with powerful applications like Microsoft Dynamics 365 (for CRM) and Power BI
Trusted partners
¿Qué se puede hacer con Data Lake Storage?
Almacenamiento de datos moderno
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.
- 1 Combine en Azure Blob Storage todos sus datos estructurados, no estructurados y semiestructurados (registros, archivos y multimedia) con Azure Data Factory.
- 2 Aproveche los datos en Azure Blob Storage para realizar análisis escalables con Azure Databricks y lograr datos limpios y transformados.
- 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 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 Ejecute consultas puntuales directamente a los datos dentro de Azure Databricks.
Análisis avanzados de macrodatos
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.
- 1 Reúna en Azure Blob Storage todos sus datos estructurados, no estructurados y semiestructurados (registros, archivos y multimedia) con Azure Data Factory.
- 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 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 Saque partido a los conectores nativos entre Azure Databricks y Azure SQL Data Warehouse para acceder a los datos y moverlos a escala.
- 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 Ejecute consultas puntuales directamente a los datos dentro de Azure Databricks.
- 7 Lleve los conocimientos de Azure Databricks a Cosmos DB para que sean accesibles mediante aplicaciones web y móviles.
Análisis en tiempo real
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.
- 1 Ingiera fácilmente datos de streaming en vivo de una aplicación con un cluster de Apache Kafka en Azure HDInsight.
- 2 Reúna en Azure Blob Storage todos sus datos estructurados mediante Azure Data Factory.
- 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 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 Saque partido a los conectores nativos entre Azure Databricks y Azure SQL Data Warehouse para acceder a los datos y moverlos a escala.
- 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 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 Lleve los conocimientos de Azure Databricks a Cosmos DB para que sean accesibles mediante aplicaciones en tiempo real.
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