A big data-alapú feladatokat egy nyílt forráskódú platformon kezelheti
A testre szabható, nagyvállalati szintű, nyílt forráskódú analitikai megoldásokhoz készült Azure HDInsight szolgáltatással könnyedén futtathat népszerű nyílt forráskódú keretrendszereket, mint amilyen például az Apache Hadoop, a Spark, a Hive és a Kafka. Zökkenőmentesen dolgozhat fel hatalmas mennyiségű adatot, és kombinálhatja a nyílt forráskódú projektek ökoszisztémájának előnyeit az Azure által nyújtott globális méretezhetőséggel. A big data-alapú számítási feladatokat és a feldolgozást egyszerűen migrálhatja a felhőbe.
A nyílt forráskódú projekteket és fürtöket egyszerűen és gyorsan be lehet üzemelni anélkül, hogy ehhez hardvert kellene telepíteni, vagy infrastruktúrát kezelni
A big data-fürtök a költségeket automatikus skálázással és olyan díjszabási szintekkel csökkentik, amelyekkel csak a felhasznált erőforrásokért kell fizetnie
Az adatainak védelmében segít a nagyvállalati szintű biztonság és iparági szinten vezető megfelelőség több mint 30 tanúsítvánnyal
A nyílt forráskódú technológiákra, például a Hadoopra vagy a Sparkra optimalizált összetevők segítenek a naprakészség fenntartásában
Projektek létrehozása nyílt forráskódú ökoszisztémában
Tartson lépést a nyílt forráskódú keretrendszerek legújabb kiadásaival, ideértve például a Kafka, a HBase, és a Hive LLAP keretrendszert. A HDInsight támogatja az Apache Hadoop és Spark ökoszisztéma legújabb nyílt forráskódú projektjeit.
Natív integráció az Azure-szolgáltatásokkal
Az adattó kiépítésénél zökkenőmentesen integrálhatja megoldásait az Azure adattárolási megoldásaival és a szolgáltatások széles választékával, ideértve az Azure Synapse Analytics, az Azure Cosmos DB, az Azure Data Lake Storage, az Azure Blob Storage, az Azure Event Hubs és az Azure Data Factory szolgáltatást. A költségeket is kézben tarthatja, hiszen a virtuális gépek széles skálájából választhat, és használhatja a terhelésre vagy az ütemezésre alapuló automatikus skálázási funkciókat. Az Azure Monitor irányítópultjaival a teljes adattót monitorozhatja.
Több nyelv és eszköz rugalmasságát élvezheti
Kedvenc eszközeit és csomagjait használhatja, amilyen például a Visual Studio, az Eclipse, az IntelliJ, a Jupyter vagy a Zeppelin. Már jól ismert nyelveken programozhat, többek között a Scala, a Python, az R, a JavaScript vagy a .NET használatával.
Beépített átfogó biztonság és megfelelőség
-
A Microsoft több mint 1 milliárd USD-t költ évente a kiberbiztonsággal kapcsolatos kutatás-fejlesztési projektekre.
-
Több mint 3500 biztonsági szakértőnk dolgozik azon, hogy megfelelő szintű adatbiztonságot és adatvédelmet nyújthassunk Önnek.
-
Csak azért kell fizetnie, amire szüksége van
A HDInsight a memóriára és a számításra optimalizált platformok (virtuális gépek) széles skáláját kínálja. A teljesítménybeli és a költségekre vonatkozó igényeinek megfelelően választhatja ki az Önnek leginkább megfelelőt.
Kezdjen egy ingyenes Azure-fiókkal
1
2
A kredit felhasználása után váltson használatalapú fizetésre, hogy továbbra is használhassa ezeket az ingyenes szolgáltatásokat. Csak akkor kell fizetnie, ha az ingyenes havi mennyiségnél többet használ.
3
A 12 hónap után továbbra is használhatja a több mint 55 mindig ingyenes szolgáltatást, és továbbra is csak azért kell fizetnie, amit a havi ingyenes mennyiségeken felül használ.
A HDInsight forrásai és dokumentációja
Oktatóanyagok az első lépésekhez
A népszerű fejlesztői forrásanyagok áttekintése
A HDInsighttal kapcsolatos gyakori kérdések
-
Az Azure HDInsight előnyeit hatékonyan kihasználhatja, ha egyéni kódot használ rendkívül nagy adathalmazok feldolgozásához és elemzéséhez az olyan legújabb big data-feldolgozási keretrendszerekkel, mint a Spark, a Hadoop, a Hive, a Kafka vagy a Hbase. Az Azure HDInsighttal teljes körűen szabályozhatja a fürtök és a rajtuk telepített szoftverek konfigurációját. A HDInsight akkor is ajánlható, ha Hortonworks-, Cloudera- vagy MapR-fürtöket migrál a helyszíni környezetből vagy más felhőkből.
-
Az Azure HDInsight számos esetben használható a big data-adatok feldolgozásához. Ezek lehetnek előzményadatok (már összegyűjtött és tárolt adatok) vagy valós idejű adatok (közvetlenül a forrásból streamelt adatok). Az ilyen adatok feldolgozásának forgatókönyveit a következő kategóriákban lehet összegezni: kötegelt feldolgozás (ETL), adattárházak, eszközök internetes hálózata (IoT), adattudomány és hibrid.
-
A HDInsight-fürtök típusairól és a kiépítési módszerekről további információt talál a dokumentációban, amelyben megtudhatja, hogyan állíthat be fürtöket a HDInsightban az Apache Hadoop, az Apache Spark, az Apache Kafka és mások használatával.