Offiziell verfügbar: Azure Data Lake Storage Gen2 und Azure Data Explorer

Microsoft hat die allgemeine Verfügbarkeit von Azure Data Lake Storage Gen2 und Azure Data Explorer bekannt gegeben. Außerdem wurde eine erste Vorschau des Azure-Dienstes Azure Data Factory Mapping Data Flow zum Testen veröffentlicht.

Azure Data Lake Storage Gen2

Azure Data Lake Storage (ADLS) kombiniert Skalierbarkeit, Kosteneffizienz, Sicherheitsmodell und umfangreiche Funktionen von Azure Blob Storage mit einem Hochleistungs-Dateisystem, das für Analysen konzipiert und mit dem Hadoop Distributed File System kompatibel ist. Eine der Prioritäten bestand darin, sicherzustellen, dass ADLS mit dem Apache-Ökosystem kompatibel ist. Dies wurde durch die Entwicklung des ABFS-Treiber (Azure Blob File System) erreicht. Der ABFS-Treiber ist offiziell Teil von Apache Hadoop und Spark und in vielen kommerziellen Distributionen enthalten.

Weiterführende Informationen zu Azure Data Lake Storage Gen2

• Produktwebseite zu Azure Data Lake Storage
• Dokumentation zu Azure Data Lake Storage (engl.)
• Preise zu Azure Data Lake Storage (engl.)

Azure Data Explorer

Azure Data Explorer (ADX) ist ein schneller, vollständig verwalteter Datenanalysedienst für die Echtzeitanalyse großer Streaming-Datenmengen. ADX kann eine Milliarde Datensätze in weniger als einer Sekunde abfragen, ohne dass Daten oder Metadaten geändert werden müssen. ADX enthält außerdem native Konnektoren für Azure Data Lake Storage, Azure SQL Data Warehouse und Power BI sowie eine intuitive Abfragesprache, mit der Nutzer in wenigen Minuten Einblicke erhalten.

Weiterführende Informationen zu Azure Data Explorer

• Produktwebseite zu Azure Data Explorer
• Dokumentation zu Azure Data Explorer
• Preise zu Azure Data Explorer

Azure Data Factory Mapping Data Flow

Azure Data Factory (ADF) ist ein hybrider Cloud-basierter Datenintegrationsdienst zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverschiebungen und Datentransformation. ADF bietet über 80 integrierte Konnektoren für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Datenquellen. Mit dem Mapping Data Flow von ADF können Nutzer Prozesse zur Datentransformation visuell entwerfen, erstellen und verwalten, ohne Spark kennen zu müssen oder ein tiefes Verständnis von verteilten Infrastrukturen zu haben.

Weiterführende Informationen zu Azure Data Factory Mapping Data Flow

• Produktwebseite zu Azure Data Factory
• Dokumentation: Erstellen einer Data Factory über die Azure Data Factory-Benutzeroberfläche