Data Lake Analytics

按需分析作业服务,可促进智能操作

针对千万亿字节的数据,使用 U-SQL、R、Python 和 .Net 轻松开发和运行大规模并行数据转换和处理程序。无需管理基础结构,可按需处理数据、即时扩展,按作业付费。

在几秒钟内开始,即时扩展,按作业付费

借助 Azure Data Lake Analytics,瞬间处理好大数据作业。无需担心基础设施,因为无需等待、管理或调整服务器、虚拟机或群集。即时调整处理能力,采用 Azure Data Lake Analytics 单位 (AU) 测量,每个作业一个至数千个。仅为每个作业使用的处理付费。

简单地开发大规模并行程序

U-SQL 是一种有表现力且可扩展的简单语言,用户只需写入一次代码并令其自动适应所需规模。利用按 .NET 语言、R 或 Python 写入的现有库,可处理各类工作负荷(例如查询、ETL、分析、机器学习、机器翻译、图像处理和情绪分析)的千万亿字节的数据。观看 Azure Data Lake 的 U-SQL 查询执行视频,了解我们如何使用 U-SQL 内置认知库在一百万张图像中检测对象类型。

轻松地调试和优化大数据程序

在云分布式程序中调试时与在专用环境中调试程序时一样容易出现故障。执行环境在程序运行时对其进行主动分析,并提供建议以提高性能和降低成本。例如,如果你请求为程序提供 1000 AU,而实际仅需 50 AU,系统将建议仅使用 50 AU,从而减少 95% 的成本。

将分析虚拟化

通过优化关系源(例如 Azure SQL 数据库和 Azure SQL 数据仓库)的数据虚拟化,可对所有数据进行操作。通过将处理移动到源数据附近(而不移动数据)来自动优化查询,从而最大限度地提高性能和减少延迟。

企业级安全、审核和支持

将本地安全和管理控制扩展到云,并满足安全和监管符合性要求。通过 Azure Active Directory 内置有单一登录 (SSO)、多重身份验证,以及数百万标识的无缝管理功能。默认开启基于角色的访问控制,并允许审核所有处理和管理操作。对于大数据解决方案,我们保证 99.9% 的企业级 SLA 和全天候支持。

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