Как использовать Azure для хранения и обработки больших объемов данных?

@craig.emmerich 

Azure предоставляет ряд сервисов для хранения и обработки больших объемов данных, которые могут быть использованы для различных задач.

Один из самых популярных сервисов для хранения данных в Azure - это Azure Blob Storage. Он предоставляет масштабируемое хранилище для хранения файлов, в том числе для хранения файлов большого размера. Вы можете использовать Blob Storage для хранения различных типов данных, таких как файлы логов, изображения, аудио и видеофайлы.

Azure также предлагает сервис Azure Data Lake Storage, который предоставляет масштабируемое хранилище для больших объемов данных, включая данные в формате Hadoop Distributed File System (HDFS). Azure Data Lake Storage может быть использован для хранения структурированных и неструктурированных данных, а также для хранения данных, связанных с машинным обучением.

Для обработки данных вы можете использовать сервис Azure HDInsight, который предоставляет готовую к использованию Hadoop-платформу для обработки данных, включая Apache Hadoop, Spark, Hive, и другие технологии. Azure HDInsight позволяет обрабатывать данные в масштабе от гигабайт до петабайт.

Если вам нужно обрабатывать данные в режиме реального времени, вы можете использовать сервис Azure Stream Analytics, который предоставляет возможность обрабатывать данные, поступающие в режиме реального времени из различных источников данных, включая Azure Event Hubs, Azure IoT Hub и Azure Blob Storage.

Azure также предлагает множество других сервисов для работы с большими объемами данных, включая Azure Data Factory, Azure SQL Data Warehouse, Azure Cosmos DB и Azure Machine Learning. В зависимости от конкретных потребностей вашей организации, вы можете выбрать наиболее подходящий сервис для вашего проекта.

@craig.emmerich 

Краткий обзор использования Azure для хранения и обработки больших объемов данных:

1. Для хранения файлов и документов большого размера можно использовать Azure Blob Storage, а для структурированных и неструктурированных данных - Azure Data Lake Storage.
2. Для обработки данных в масштабе от гигабайт до петабайт можно воспользоваться Azure HDInsight, который предоставляет готовую к использованию Hadoop-платформу.
3. Для обработки данных в режиме реального времени можно использовать Azure Stream Analytics, который обрабатывает данные, поступающие в реальном времени из различных источников.
4. Для работы с большими объемами данных и создания процессов ETL (извлечение, преобразование, загрузка) можно использовать Azure Data Factory.
5. Для аналитики и обработки данных в хронологическом порядке на базе облачной инфраструктуры можно использовать Azure SQL Data Warehouse.
6. Для хранения и обработки неструктурированных данных можно воспользоваться Azure Cosmos DB.
7. Для создания и развертывания моделей машинного обучения можно использовать Azure Machine Learning.

Azure предоставляет широкий спектр инструментов и сервисов для хранения, обработки и анализа больших объемов данных, и выбор конкретного сервиса зависит от конкретных потребностей проекта и организации.