Azure Data Lake Storage

Lac de données hautement scalable et sécurisé pour vos charges de travail d’analytique hautes performances

Créez une base pour vos analytiques

Éliminez les silos de données avec une seule plateforme de stockage. Optimisez les coûts grâce au stockage hiérarchisé et à la gestion des stratégies. Authentifiez les données à l’aide d’Azure Active Directory (Azure AD) et du contrôle d’accès en fonction du rôle (RBAC). Contribuez à la protection des données avec des fonctionnalités de sécurité telles que le chiffrement au repos et la protection avancée contre les menaces.

Échelle illimitée et durabilité des données de 99.999999999 % avec la géoréplication automatique

Sécurité maximale avec des mécanismes flexibles pour la protection de l’accès aux données, le chiffrement et le contrôle au niveau du réseau

Plateforme de stockage unique pour l’ingestion, le traitement et la visualisation qui prend en charge les frameworks d’analytique les plus courants

Optimisation des coûts via une mise à l’échelle indépendante du stockage et du calcul, la gestion des stratégies de cycle de vie et la hiérarchisation au niveau des objets

Mettez à l’échelle en fonction de vos charges de travail analytiques les plus exigeantes

Répondez à toutes les besoins de capacité et gérez facilement les données avec l’infrastructure Azure globale. Exécutez des requêtes analytiques à grande échelle avec des performances élevées constantes.

Utilisez des mécanismes de sécurité flexibles

Protégez votre lac de données avec des fonctionnalités qui couvrent le chiffrement, l’accès aux données et le contrôle au niveau du réseau, le tout étant conçu pour vous aider à sécuriser l’obtention d’insights.

Créez une base scalable pour vos analytiques

Ingérez des données à grande échelle à l’aide d’un large éventail d’outils d’ingestion de données. Traitez les données à l’aide d’Azure Databricks, de Synapse Analytics ou de HDInsight. Visualisez les données avec Microsoft Power BI pour obtenir des insights transformationnels.

Créez des lacs de données économiques

Optimisez les coûts en mettant à l’échelle le stockage et le calcul indépendamment, ce que vous ne pouvez pas faire avec les lacs de données locaux. Changez d’échelle en fonction de l’utilisation et tirez parti des stratégies de gestion du cycle de vie automatisées pour optimiser les coûts de stockage.

Sécurité et conformité complètes et intégrées

  • Microsoft investit plus de USD 1 milliards de dollars par an dans la recherche et le développement en matière de cybersécurité.

  • Nous employons plus de 3,500 experts de sécurité qui se consacrent à la sécurité et à la protection des données personnelles.

  • Azure offre plus de certifications de conformité que tout autre fournisseur de cloud. Affichez la liste complète.

Tarification flexible pour la création de lacs de données

Choisissez parmi différentes options de tarification, notamment la hiérarchisation, les réservations et la gestion du cycle de vie.

Approuvé par des organisations de toutes tailles

Rockwell Automation enrichit les insights métier

L’entreprise d’automatisation industrielle Rockwell Automation a créé une plateforme unifiée pour ses besoins analytiques afin d’optimiser le stockage, le calcul et la scalabilité, réduisant ainsi le coût total de possession.

RockwellAutomation

"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."

Ahmed Adnani, directeur Applications et analytiques, Smiths Group
Smiths Group

La traduction automatique propulse Volkswagen

Le groupe Volkswagen a utilisé Azure comme base pour son service de gestion de la traduction, qui fournit des documents dans plus de 40 langues.

Volkswagen

Mises à jour, billets de blog et annonces en lien avec Data Lake Storage

Questions fréquentes sur Data Lake Storage

  • L’ajout de l’espace de noms hiérarchique au-dessus des objets blob permet de conserver les avantages en matière de coûts du stockage cloud, sans compromettre les interfaces de système de fichiers pour lesquelles les frameworks d’analytique Big Data ont été conçus.

    Voici un exemple simple : un modèle fréquemment utilisé d’un travail analytique qui écrit des données de sortie dans un répertoire temporaire, puis renomme ce répertoire en lui donnant un nom final pendant la phase de validation. Dans un magasin d’objets (qui, par défaut, ne prend pas en charge la notion de répertoires), ces renommages peuvent être des opérations très longues impliquant N opérations de copie et de suppression, où N est le nombre de fichiers dans le répertoire. Avec l’espace de noms hiérarchique, ces opérations de manipulation de répertoire sont atomiques, ce qui améliore les performances et les coûts. En outre, la prise en charge des répertoires en tant qu’éléments du système de fichiers permet l’application de listes de contrôle d’accès (ACL) compatibles POSIX qui utilisent des répertoires parents pour propager les autorisations.

  • À l’instar des autres services de stockage cloud, Data Lake Storage est facturé en fonction de la quantité de données stockées, ainsi que des coûts liés aux opérations effectuées sur ces données. Consultez une répartition des coûts.
  • Data Lake Storage est principalement conçu pour fonctionner avec Hadoop et tous les frameworks qui utilisent le système de fichiers Hadoop en tant que couche d’accès aux données (par exemple, Spark et Presto). Afficher les détails.

    Dans Azure, Data Lake Storage s’intègre à :

    • Azure Data Factory
    • Azure HDInsight
    • Azure Databricks
    • Azure Synapse Analytics
    • Power BI

    Le service est également intégré à un écosystème immense et bien développé autour du Stockage Blob Azure.

  • Data Lake Storage fournit plusieurs mécanismes pour le contrôle d’accès aux données. En proposant l’espace de noms hiérarchique, le service est le seul magasin d’analytiques cloud qui comporte des listes de contrôle d’accès (ACL) compatibles POSIX qui constituent la base des autorisations du système de fichiers Hadoop DFS (HDFS). Data Lake Storage inclut également des fonctionnalités de sécurité au niveau du transport via des pare-feu de stockage, des points de terminaison privés, l’application de TLS 1.2 et le chiffrement au repos à l’aide de clés fournies par le système ou par le client.

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