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Azure Data Lake Storage

Funzionalità di Data Lake Storage sicura con scalabilità elevatissima basata sull'archiviazione BLOB di Azure

Usufruisci delle potenti funzionalità di Data Lake nel cloud

Azure Data Lake Storage Gen2 è una soluzione per Data Lake altamente scalabile ed economica per l'analisi dei Big Data. Combina la potenza di un file system ad alte prestazioni con caratteristiche che permettono di ottenere rapidamente informazioni dettagliate in modo scalabile ed economico. Data Lake Storage Gen2 estende le funzionalità di Archiviazione BLOB di Azure ed è ottimizzato per i carichi di lavoro di analisi. Data Lake Storage Gen2 è la soluzione per Data Lake più completa disponibile.

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Rapidità

Testa i modelli più rapidamente grazie a un file system compatibile con Hadoop che supporta operazioni atomiche su file e cartelle ed è ottimizzato per eseguire i processi alla massima velocità.

Scalabile

Estendi la copertura globale, la durabilità e le prestazioni di Archiviazione BLOB di Azure e usufruisci del supporto per un numero elevato di account di archiviazione.

Sicuro

Soddisfa i requisiti più rigorosi per la sicurezza dei dati aziendali con strumenti e risorse come la conformità POSIX, la sicurezza dell'archivio oggetti con crittografia dei dati inattivi, l'integrazione con Azure Active Directory e i firewall per gli account di archiviazione.

Convenienza

Ottieni le funzionalità del Data Lake ai prezzi degli archivi di oggetti cloud. Data Lake Storage Gen2 offre le stesse funzionalità di gestione dei criteri del ciclo di vita e di organizzazione a livello di oggetto incluse nell'Archiviazione BLOB.

Funzionalità per i servizi

Scalabilità elevata

Archiviazione quasi illimitata per i dati di analisi

Prezzi dell'archivio oggetti cloud

Stesso modello di archiviazione dei dati a costi contenuti di Archiviazione BLOB di Azure

Numero ridotto di transazioni per file e cartelle

Transazioni atomiche per cicli di calcolo ridotti ed esecuzione più rapida dei processi

Sicurezza granulare per file e cartelle

Conformità POSIX, elenchi di controllo di accesso con granularità fine

Inserimento semplificato in un singolo archivio

Archiviazione dei dati consolidata tramite Data Lake Storage Gen2 o l'API REST di Archiviazione BLOB

Set di funzionalità completo di Archiviazione BLOB di Azure

Gestione dei criteri del ciclo di vita dei dati, livelli di accesso frequente, sporadico e archivio e supporto per disponibilità elevata/ripristino di emergenza

Controllo degli accessi in base al ruolo e firewall per gli account di archiviazione

Sicurezza a più livelli per regolamentare l'accesso ai dati e consentire l'esecuzione delle analisi solo agli utenti con indirizzi IP autorizzati

Supporto per Common Data Service (CDS)

Possibilità di scambiare i dati con applicazioni potenti come Microsoft Dynamics 365 (for CRM) e Power BI

Partner attendibili

  • Informatica Cloud
  • Attunity
  • WANDisco
  • Striim
  • Qubole
  • Cloudera

Cosa puoi fare con Data Lake Storage?

Data warehouse moderno

最新のデータ ウェアハウス最新のデータ ウェアハウスによって、規模を問わずあらゆるデータを簡単に集約し、分析ダッシュボード、運用レポート、全ユーザーを対象とした高度な分析を通じて分析情報を入手できます。12354
  1. Panoramica
  2. Flusso

Panoramica

Un data warehouse moderno consente di combinare facilmente tutti i dati su qualsiasi scala e di ottenere informazioni dettagliate tramite dashboard di analisi, report operativi o analisi avanzata per tutti gli utenti.

Flusso

  1. 1 Combina tutti i dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati (log, file e supporti) usando Azure Data Factory in Archiviazione BLOB di Azure.
  2. 2 Sfrutta i dati in Archiviazione BLOB di Azure per eseguire analisi scalabili con Azure Databricks e ottenere dati puliti e trasformati.
  3. 3 I dati puliti e trasformati possono essere spostati in Azure SQL Data Warehouse e combinati con i dati strutturati esistenti, in modo da creare un unico hub per tutti i dati. Sfrutta i connettori nativi tra Azure Databricks e Azure SQL Data Warehouse per accedere e spostare i dati su vasta scala.
  4. 4 Crea report operativi e dashboard di analisi basati su Azure Data Warehouse per derivare informazioni dettagliate dai dati e usa Azure Analysis Services per distribuire questi dati a migliaia di utenti finali.
  5. 5 Esegui query ad hoc direttamente sui dati all'interno di Azure Databricks.

Analisi avanzata su Big Data

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。1234576
  1. Panoramica
  2. Flusso

Panoramica

Trasforma i tuoi dati in informazioni dettagliate di utilità pratica usando gli strumenti di apprendimento automatico migliori del settore. Questa architettura consente di combinare qualsiasi dato su qualsiasi scala, nonché di creare e distribuire modelli di apprendimento automatico personalizzati su vasta scala.

Flusso

  1. 1 Combina tutti i dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati (log, file e supporti) usando Azure Data Factory in Archiviazione BLOB di Azure.
  2. 2 Usa Azure Databricks per pulire e trasformare i set di dati non strutturati e combinarli con dati strutturati provenienti da database operativi o da data warehouse.
  3. 3 Usa tecniche scalabili di apprendimento automatico/profondo per ottenere informazioni dettagliate più approfondite da questi dati grazie a Python, R o Scala, con esperienze di blocco appunti incorporate in Azure Databricks.
  4. 4 Sfrutta i connettori nativi tra Azure Databricks e Azure SQL Data Warehouse per accedere e spostare i dati su vasta scala.
  5. 5 Gli utenti esperti possono sfruttare le funzionalità integrate di Azure Databricks per eseguire la procedura di determinazione delle cause radice e l'analisi dei dati grezzi.
  6. 6 Esegui query ad hoc direttamente sui dati all'interno di Azure Databricks.
  7. 7 Trasferisci le informazioni dettagliate da Azure Databricks in Cosmos DB per renderli accessibili tramite app Web e per dispositivi mobili.

Analisi in tempo reale

リアルタイム分析ライブのストリーミング データから簡単に分析情報を得られます。 あらゆる IoT デバイスや、Web サイトのクリックストリーム ログから継続的にデータを取得して、ほぼリアルタイムで処理することが可能です。12348765
  1. Panoramica
  2. Flusso

Panoramica

Ottieni facilmente informazioni dettagliate dai dati dello streaming live. Acquisisci continuamente dati da qualsiasi dispositivo IoT o log di clickstream di siti Web ed elaborali in tempo quasi reale.

Flusso

  1. 1 Inserisci facilmente i dati dello streaming live relativi a un'applicazione usando il cluster Apache Kafka in Azure HDInsight.
  2. 2 Combina tutti i dati strutturati usando Azure Data Factory in Archiviazione BLOB di Azure.
  3. 3 Sfrutta Azure Databricks per pulire, trasformare e analizzare i dati dello streaming e combinarli con dati strutturati provenienti da database operativi o da data warehouse.
  4. 4 Usa tecniche scalabili di apprendimento automatico/profondo per ottenere informazioni dettagliate più approfondite da questi dati grazie a Python, R o Scala, con esperienze di blocco appunti incorporate in Azure Databricks.
  5. 5 Sfrutta i connettori nativi tra Azure Databricks e Azure SQL Data Warehouse per accedere e spostare i dati su vasta scala.
  6. 6 Crea dashboard di analisi e report incorporati basati su Azure Data Warehouse per condividere informazioni dettagliate all'interno dell'organizzazione e usa Azure Analysis Services per distribuire questi dati a migliaia di utenti.
  7. 7 Gli utenti esperti possono sfruttare le funzionalità integrate di Azure Databricks e Azure HDInsight per eseguire la procedura di determinazione delle cause radice e l'analisi dei dati grezzi.
  8. 8 Trasferisci le informazioni dettagliate da Azure Databricks in Cosmos DB per renderli accessibili tramite app in tempo reale.

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