Big data bővített analitika

Adatait a gyakorlatban is hasznosítható ismeretekké alakíthatja a kategóriájában elsőrangú gépi tanulás eszközkészlet használatával. Ez az architektúra lehetővé teszi, hogy bármilyen típusú és bármennyi adatot kombinálhasson egymással, és egyedi gépi tanulási modelleket alkalmazzon ipari méretű adatbázisokon.

ビッグ データの高度な分析クラス最高の機械学習ツールを使用して、お持ちのデータをアクションにつながる分析情報に変えましょう。このアーキテクチャを利用すれば、規模を問わずあらゆるデータを結合し、大規模なカスタムの機械学習モデルを構築、デプロイできます。1234567

Az Azure Data Factory segítségével minden strukturált, strukturálatlan és félig strukturált adatát (naplókat, fájlokat és médiát) egy helyre gyűjtheti az Azure Blob Storage-ba.

Az Azure Databricks használatával tisztíthatja és átalakíthatja a streamelt adatokat, majd kombinálhatja őket a műveleti adatbázisokból vagy adattárházakból származó strukturált adatokkal.

Méretezhető gépi tanulási és deep learning-technikákat alkalmazhat ugyanezen adatok mélyebb elemzéséhez a Python, az R vagy a Scala nyelvek, valamint az Azure Databricksen belüli jegyzetfüzetek használatával.

Az adatok méretezett eléréséhez és áthelyezéséhez natív összekötőket vehet igénybe az Azure Databricks és az Azure Synapse Analytics között.

Az Azure Databricks beépített funkcióinak kiaknázása révén a felhasználók meghatározhatják a gyökérokokat és elemezhetik a nyers adatokat.

Alkalmi lekérdezéseket futtathat az adatokon közvetlenül az Azure Databricksben.

Az Azure Databricks elemzéseit webes- és mobilalkalmazásokon keresztül hozzáférhetővé teheti a Cosmos DB-ből.

  1. 1 Az Azure Data Factory segítségével minden strukturált, strukturálatlan és félig strukturált adatát (naplókat, fájlokat és médiát) egy helyre gyűjtheti az Azure Blob Storage-ba.
  2. 2 Az Azure Databricks használatával tisztíthatja és átalakíthatja a streamelt adatokat, majd kombinálhatja őket a műveleti adatbázisokból vagy adattárházakból származó strukturált adatokkal.
  3. 3 Méretezhető gépi tanulási és deep learning-technikákat alkalmazhat ugyanezen adatok mélyebb elemzéséhez a Python, az R vagy a Scala nyelvek, valamint az Azure Databricksen belüli jegyzetfüzetek használatával.
  4. 4 Az adatok méretezett eléréséhez és áthelyezéséhez natív összekötőket vehet igénybe az Azure Databricks és az Azure Synapse Analytics között.
  1. 5 Az Azure Databricks beépített funkcióinak kiaknázása révén a felhasználók meghatározhatják a gyökérokokat és elemezhetik a nyers adatokat.
  2. 6 Alkalmi lekérdezéseket futtathat az adatokon közvetlenül az Azure Databricksben.
  3. 7 Az Azure Databricks elemzéseit webes- és mobilalkalmazásokon keresztül hozzáférhetővé teheti a Cosmos DB-ből.

Implementálási segédlet

Termékek/Leírás Dokumentáció

Azure Synapse Analytics

Az Azure Synapse Analytics egy gyors, rugalmas és megbízható felhőalapú elemzési platform, amelynek használatával egy nagy mértékben párhuzamosított feldolgozási architektúra segítségével rugalmasan, egymástól függetlenül skálázhatja a számítási és az adattárolási erőforrásokat.

Data Factory

Az Azure Data Factory egy hibrid adatintegrációs szolgáltatás, amelynek segítségével létrehozhatja, ütemezheti, és koordinálhatja ETL/ELT-munkafolyamatait.

Azure Blob Storage

Az Azure Blob Storage egy nagy mértékben méretezhető objektumtároló, amely egyszerűen és költséghatékonyan tárol bármilyen típusú strukturálatlan adatot (kép, videó, audio, dokumentum, stb.).

Azure Databricks

Az Azure Databricks egy gyors, könnyű és együttműködő Apache Spark-alapú elemzési platform.

Azure Cosmos DB

Az Azure Cosmos DB egy globálisan elosztott, többmodelles adatbázis-szolgáltatás. Azt is megismerheti, hogyan replikálhatja adatait tetszőleges számú Azure-régióban és hogyan méretezheti az átviteli sebességet a tárolótól függetlenül.

Azure Analysis Services

Az Azure Analysis Services egy nagyvállalati szintű elemzési szolgáltatás, amely lehetővé teszi a BI-alkalmazások biztonságos szabályozását, telepítését, tesztelését és üzembe helyezését.

A Power BI egy olyan üzleti elemző eszközkészlet, amellyel az elemzéseket az egész vállalat számára elérhetővé teheti. Lehetővé teszi, hogy egyszerre több száz adatforráshoz kapcsolódjon, leegyszerűsíti az adatok előkészítését, és használatával ad-hoc elemzések is végezhetőek. Látványosan illusztrált jelentéseket hozhat létre, majd közzéteheti őket, hogy a webes- és mobilalkalmazásokon keresztül az egész vállalat számára elérhetőek legyenek.

Kapcsolódó megoldásarchitektúrák

Modern data warehouseA modern data warehouse lets you bring together all your data at any scale easily, and means you can get insights through analytical dashboards, operational reports or advanced analytics for all your users.12345

Modern adattárház

A modern adattárház bármely méretezésben lehetővé teszi az adatok egy helyre gyűjtését, és minden felhasználó hozzájuthat az elemzési irányítópultok, a működési jelentések és a bővített analitika által nyújtott eredményekhez.