Data Lake Analytics

インテリジェントなアクションを実現するオンデマンドジョブ分析サービス

ペタバイト規模のデータを扱う超並列データ変換処理プログラムを U-SQL、R、Python、.NET で容易に開発および実行できます。管理しなければならないインフラストラクチャはありません。オンデマンドでデータを処理し、瞬時に拡大縮小することができ、お支払いはジョブ単位の従量課金のみです。

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数秒で起動、瞬時に拡大縮小、ジョブ単位の従量課金

Azure Data Lake Analytics でビッグデータのジョブを数秒で処理できます。管理や調整が必要なサーバー、仮想マシン、クラスターがないので、インフラストラクチャの心配は不要です。処理能力 (Azure Data Lake Analytics ユニット (AU) でカウント) を瞬時に、ジョブごとに 1 から数千までに拡大縮小できます。お支払いは、ジョブ単位で使用した処理に対してのみ発生します。

超並列プログラムを簡単に開発

U-SQL は、シンプルで表現力の高い拡張可能な言語であり、コードを一度記述した後は、必要なスケールで自動的に並列化できます。.NET 言語、R、Python などで記述された既存のライブラリを活用することで、クエリ、ETL、分析、機械学習、機械翻訳、イメージング処理、感情分析などの多様なワークロードカテゴリでペタバイト規模のデータを処理できます。U-SQL のビルトイン Cognitive ライブラリを使用して 100 万イメージのオブジェクトタイプを検出する方法については、Azure Data Lake の U-SQL クエリの実行に関するビデオをご覧ください。

ビッグデータプログラムのデバッグおよび最適化を簡単に

クラウドで配布されたプログラムのエラーのデバックを、個人環境でのプログラムのデバッグ並みに簡単に行えます。Microsoft の実行環境では、プログラムの実行中にアクティブな分析が実行され、パフォーマンス向上やコスト削減のための推奨事項が提案されます。たとえば、プログラム用に 1000 AU をリクエストしたが 50 AU しか必要ではない場合、システムは 50 AU のみを使用するように推奨します。そうすればコストを 95% 削減できます。

分析を仮想化

Azure SQL Database、Azure SQL Data Warehouse などのリレーショナルソースのデータ仮想化が最適化され、すべてのデータに対応可能です。データを移動することなく処理をソースデータに近づけるため、パフォーマンスが最大限に、待機時間が最短になります。そうすることで、クエリが自動的に最適化されます。

エンタープライズグレードのセキュリティ、監査、サポート

オンプレミスのセキュリティとガバナンス制御をクラウドに拡張して、セキュリティや規制コンプライアンスの要件を満たすことができます。Azure Active Directory によるシングルサインオン (SSO)、多要素認証、数百万の ID のシームレス管理などの機能が備わっています。役割ベースのアクセス制御と、すべての処理や管理操作を監査する機能が既定で備わっています。ビッグデータソリューションに関して、Microsoft は 99.9% のエンタープライズグレード SLA と 365 日 24 時間体制のサポートを保証します。