Trace Id is missing
Gå til hovedinnhold
Azure

Azure Data Lake Storage

Massivt skalerbar og sikker datasjø for analysearbeidsbelastninger med høy ytelse.

Aktiver verdien i dataene raskere med datasjø-grunnlaget i Microsoft Fabric, nå i forhåndsversjon. Finn ut mer

Bygg et grunnlag for analyser med høy ytelse

Eliminer datasiloer med én enkelt lagringsplattform. Optimaliser kostnadene med nivådelt lagrings- og policyadministrasjon. Godkjenn data ved hjelp av Microsoft Entra ID (tidligere Azure Active Directory) og rollebasert tilgangskontroll (RBAC). Og bidra til å beskytte dataene med sikkerhetsfunksjoner som kryptering av inaktive data og avansert trusselbeskyttelse.

Overfør Hadoop-datasjøene med WANDisco LiveData Platform for Azure

Ubegrenset skalering og datarobusthet med 16 9-tall med automatisk georeplikering

Svært sikker lagring med fleksible mekanismer for beskyttelse på tvers av datatilgang, kryptering og kontroll på nettverksnivå.

Én enkelt lagringsplattform for inntak, behandling og visualisering som støtter de vanligste analyserammeverkene

Kostnadsoptimalisering via uavhengig skalering av lagring og databehandling, administrasjon av livssykluspolicy og nivådeling på objektnivå

Skaler for å samsvare med de mest krevende analysearbeidsbelastningene

Oppfyll eventuelle kapasitetskrav og administrer data på en enkel måte med global Azure-infrastruktur. Kjør analysespørringer i stor skala med konsekvent høy ytelse.

Et datalagringsrom
Et Microsoft-sikkerhetskontor med ordene Beskytt, Oppdag og Svar på veggene

Bruk fleksible sikkerhetsmekanismer

Beskytt datasjøen med funksjonalitet som omfatter både kryptering, datatilgang og kontroll på nettverksnivå, alt utformet for å gi deg innsikt på en tryggere måte.

Bygg et skalerbart grunnlag for analysene dine

Ta inn data i stor skala ved hjelp av et bredt spekter av datainntaksverktøy. Behandle data med Azure Databricks, Azure Synapse Analytics eller Azure HDInsight. Og visualiser dataene med Microsoft Power BI for å få transformerende innsikt.

Hånd på et nettbrett som viser analyser i Azure
En person som holder en presentasjon foran en liten mengde, med Dynamics 365 som vises på veggen bak dem

Bygg kostnadseffektive skybaserte datasjøer

Optimaliser kostnadene ved å skalere lagring og databehandling uavhengig – noe du ikke kan gjøre med lokale datasjøer. Hev eller senk nivået basert på bruk, og dra nytte av policyer for automatisert administrasjon av livssyklus for optimalisering av lagringskostnadene.

Omfattende innebygd sikkerhet og forskriftssamsvar

Kom i gang med en gratis Azure-konto

1

Begynn gratis. Få USD 200 i kreditt som du kan bruke innen 30 dager. Mens du har kreditten, kan du få et fritt antall av de mest populære tjenestene våre, og over 55 andre tjenester som alltid er kostnadsfrie.

2

Etter kreditten kan du gå over til forbruksbasert betaling for å fortsette å utvikle med de samme gratistjenestene. Du betaler bare hvis du bruker mer enn det kostnadsfrie månedlige antallet.

3

Etter 12 måneder får du fortsatt over 55 tjenester som alltid er kostnadsfrie, og du betaler kun for det du bruker utover de kostnadsfrie månedlige beløpene.

Anerkjent av selskaper i alle størrelser

"Med Azure har vi nå muligheten til raskt å skape verdier fra dataene våre. Den handlingsrettede innsikten fra datamodellene vi oppretter, vil hjelpe oss med å øke inntektene, redusere kostnadene og minimere risiko."

Ahmed Adnani, Director of Applications and Analytics, Smiths Group

Smiths Group

"Microsoft Azure kommer godt med når vi har behov for store klynger i et par dager for å gjøre en jobb. Deretter kan vi kvitte oss med dem for å spare inn. Datasenteret er derimot nesten helt uegnet. Dette har virkelig endret alt for oss."

James Ferguson, Product Manager, Marks & Spencer

Marks and Spencer
Tilbake til faner

Vanlige spørsmål om Data Lake Storage

  • Ved å legge det hierarkiske navneområdet oppå BLOBer bevares kostnadsfordelene ved skylagring uten at det går ut over filsystemgrensesnittene som rammeverkene for stordataanalyse ble utformet for.

    Et enkelt eksempel er et vanlig mønster med en analysejobb som skriver utdata til en midlertidig katalog, og som deretter endrer navn på katalogen til det endelige navnet i løpet av commit-fasen. I et objektlager (som bevisst ikke støtter kataloger) kan disse navneendringene være lange operasjoner som omfatter N kopierings- og sletteoperasjoner, der N er antallet filer i katalogen. Med det hierarkiske navneområdet er disse katalogmanipuleringsoperasjonene atomiske, noe som gir bedre ytelse og lavere kostnader. I tillegg tillater støtte av kataloger som elementer i filsystemet bruken av POSIX-kompatible tilgangskontrollister (ACL-er) som bruker overordnede kataloger til å overføre tillatelser.

  • I likhet med andre skylagringstjenester faktureres Data Lake Storage i henhold til mengden lagrede data pluss eventuelle kostnader for operasjoner som utføres på disse dataene. Se en kostnadsoversikt.

  • Data Lake Storage er først og fremst utformet for å fungere med Hadoop og alle rammeverk som bruker Hadoop FileSystem som datatilgangslag (for eksempel Spark og Presto). Se detaljer.

    I Azure er Data Lake Storage interoperabel med:

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

    Tjenesten er også inkludert i økosystemet Azure Blob Storage.

  • Data Lake Storage gir flere mekanismer for datatilgangskontroll. Ved å tilby det hierarkiske navneområdet er tjenesten det eneste skyanalyselageret som har POSIX-kompatible tilgangskontrollister (ACL-er) som danner grunnlaget for Hadoop Distributed File System (HDFS)-tillatelser. Data Lake Storage inkluderer også funksjoner for sikkerhet på transportnivå via lagringsbrannmurer, private endepunkter, TLS 1.2-håndheving, og kryptering av inaktive data ved hjelp av systemnøkler eller kundeangitte nøkler.

Når du er klar, konfigurerer vi en gratis Azure-konto for deg

Prøv Azure gratis