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Azure Data Lake Storage

高パフォーマンスな分析ワークロード用の大規模かつスケーラブルで安全なデータ レイク

分析の基盤を構築

単一のストレージ プラットフォームでデータ サイロを解消します。階層型ストレージとポリシー管理でてコストを最適化します。Azure Active Directory (Azure AD) とロール ベースのアクセス制御 (RBAC) を使用してデータを認証します。また、保存時の暗号化や高度な脅威保護などのセキュリティ機能を使用してデータを保護します。

自動 geo レプリケーションによる無制限のスケーリングと 99.99999999999999% (シックスティーン ナイン) のデータ耐久性

データ アクセス、暗号化、ネットワークレベルの制御に柔軟に対応した保護メカニズムにより、高い安全性を実現

最も一般的な分析フレームワークをサポートするインジェスト、プロセス、視覚化のための単一のストレージ プラットフォーム

ストレージとコンピューティングの独立したスケーリング、ライフサイクル ポリシー管理、オブジェクトレベルの階層化によるコスト最適化

最も要求の厳しい分析ワークロードに合わせてスケーリング

Azure グローバル インフラストラクチャを使用して、容量要件を満たし、データを簡単に管理できます。大規模な分析クエリを一貫した高パフォーマンスで実行します。

柔軟なセキュリティ メカニズムを活用

暗号化、データ アクセス、ネットワーク レベルの制御にまたがる機能でデータ レイクを保護します。これは、分析情報をより安全に把握できるように設計されています。

分析のスケーラブルな基盤を構築

幅広いデータ インジェスト ツールを使用して、大規模なデータを取り込みます。Azure Databricks、Synapse Analytics、または HDInsight を使用してデータを処理します。また、Microsoft Power BI を使用してデータを視覚化し、変革をもたらす分析情報を得ることができます。

費用対効果の高いデータ レイクを構築

ストレージとコンピューティングを個別にスケーリングしてコストを最適化します。これは、オンプレミスのデータ レイクでは実行できません。使用量に応じて階層を増減し、自動化されたライフサイクル管理ポリシーを活用してストレージ コストを最適化します。

包括的なセキュリティとコンプライアンスの組み込み

  • Microsoft ではサイバーセキュリティの研究と開発に年間 USD 10 億を超える投資を行っています。

  • Microsoft には、データ セキュリティとプライバシーを専門とする 3,500 人を超えるセキュリティ エキスパートがいます。

  • Azure は、他のクラウド プロバイダーを上回る数の認定を受けています。包括的なリストをご確認ください。

データ レイク構築の柔軟な価格設定

階層化、予約、ライフサイクル管理などの価格オプションを選択できます。

あらゆる規模の企業から寄せられる信頼

Rockwell Automation はビジネスの分析情報を拡大

産業オートメーション企業の Rockwell Automation 社は、ストレージ、コンピューティング、スケーラビリティを最適化し、総保有コストを削減するための分析ニーズに対応した統合プラットフォームを作成しました。

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 氏、アプリケーションおよび分析担当ディレクター、Smith Group
Smiths Group

"Microsoft Azure gives us good value when we need huge clusters for a couple of days to do a job, then lets us get rid of them to conserve, whereas the datacenter is almost completely unfeasible. That was a big, big game-changer for us."

Marks & Spencer、プロダクト マネージャー、James Ferguson 氏
Marks and Spencer

"Operating on Azure, we have opportunities to improve of the speed, range, accuracy, and localization of our forecasts—it's just a question of what to prioritize first."

Brad Beechler 氏 (シニア機械学習サイエンティスト)
AccuWeather

Data Lake Storage の最新情報、ブログ、お知らせ

Data Lake Storage についてよく寄せられる質問

  • BLOB の上に階層型名前空間を追加すると、ビッグ データ分析フレームワークが設計されたファイル システム インターフェイスを損なうことなく、クラウド ストレージのコスト面での利点を維持できます。

    簡単な例として、出力データを一時ディレクトリに書き込んでから、そのディレクトリの名前をコミット フェーズ中に最終的な名前に変更する分析ジョブのパターンが頻繁に発生します。オブジェクト ストア (仕様ではディレクトリの概念をサポートしていません) では、これらの名前変更は、N 回のコピーと削除操作を伴う長時間の操作になる可能性があります (N はディレクトリ内のファイル数です)。階層型名前空間を使用すると、これらのディレクトリ操作はアトミックになり、パフォーマンスとコストが向上します。さらに、ファイル システムの要素としてディレクトリをサポートすると、親ディレクトリを使用してアクセス許可を伝達する POSIX 準拠のアクセス制御リスト (ACL) のアプリケーションを適用できます。

  • Similar to other cloud storage services, Data Lake Storage is billed according to the amount of data stored plus any costs of operations performed on that data. See a cost breakdown.
  • Data Lake Storage is primarily designed to work with Hadoop and all frameworks that use the Hadoop FileSystem as their data access layer (for example, Spark and Presto). See details.

    In Azure, Data Lake Storage integrates with:

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

    The service is also integrated into a massive and mature ecosystem around Azure Blob Storage.

  • Data Lake Storage provides multiple mechanisms for data access control. By offering the Hierarchical Namespace, the service is the only cloud analytics store that features POSIX-compliant access control lists (ACLs) that form the basis for Hadoop Distributed File System (HDFS) permissions. Data Lake Storage also includes capabilities for transport-level security via storage firewalls, private endpoints, TLS 1.2 enforcement, and encryption at rest using system or customer supplied keys.

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