Microsoft推出Azure数据存储Azure数据资源管理器

微软继续支持企业用户的Azure数据服务产品，并宣布Azure Data Lake Storage Gen2和Azure Data Explorer现已普遍可供使用。此外，该公司还透露其Azure数据工厂映射数据流服务现在可供预览，供用户尝试使用他们的Azure工作负载。

在最新的扩展服务是由朱莉娅·怀特，微软的Azure的为公司副总裁近日宣布，在上一个帖子Azure的博客。

我们将继续专注于使Azure成为您数据和分析的最佳场所，”怀特写道。“Azure提供了最全面的分析平台。通过这些更新，Azure巩固了其在分析领域的领导地位。”

Azure Data Storage是云存储，它结合了最好的分层文件系统和blob存储，而Azure Data Explorer是一种快速，完全托管的服务，可以简化对遥测，时间序列和日志数据的临时和交互式分析，White写道。“这项服务为Log Analytics，App Insights，Time Series Insights等其他Azure服务提供支持，可用于查询流数据，以识别趋势，检测异常情况并诊断问题。”

视觉，无代码体验

她写道，Azure数据工厂中新的映射数据流功能的预览提供了可视的无代码体验，可帮助数据工程师将数据转换为新用途。“这补充了Azure数据工厂的代码优先体验，使各种技术水平的数据工程师能够协作并构建强大的混合数据转换管道。”

Azure工程公司产品管理总监Jurgen Willis在一篇相关文章中写道，这两个通用功能和预览功能将为企业Azure用户及其计算基础架构提供创新的可能性。

“ Azure数据湖存储(ADLS)将Azure Blob存储的可扩展性，成本效益，安全模型和丰富功能与高性能文件系统相结合，该系统专为分析而构建，并与Hadoop分布式文件系统兼容，”Willis写道。“在选择云数据湖时，客户不再需要在成本效益和性能之间进行权衡。”

Willis写道，新服务的一个主要优先事项是确保ADLS与Apache生态系统兼容，这是通过开发Azure Blob文件系统(ABFS)驱动程序实现的。

“ABFS驱动程序正式成为Apache Hadoop和Spark的一部分，并被纳入许多商业发行版中，”他解释道。他补充说，文件系统语义是在服务器端实现的，这样就不需要复杂的客户端驱动程序，并确保高保真的文件系统事务。

Willis补充说，为了提高分析性能，实现了支持原子文件和文件夹操作的分层命名空间(HNS)。“这很重要，因为它可以减少与处理blob存储上的大数据相关的开销。这可以加快作业执行速度并降低成本，因为需要的计算操作更少。”

ABFS驱动程序和HNS都显着提高了ADLS性能，消除了规模和性能瓶颈。与此同时，ADLS提供了与Azure Blob存储相同的数据安全功能，包括通过TLS 1.2加密传输和静态数据，存储帐户防火墙，虚拟网络集成和基于角色的访问安全性，他写道。

Willis写道，ADLS文件系统还支持POSIX兼容的访问控制列表(ACL)，它提供精细的安全保护，限制只能访问授权用户，组或服务主体，并提供文件和对象数据保护。ADLS与Azure Databricks，Azure HDInsight，Azure数据工厂，Azure SQL数据仓库和Power BI紧密集成，可实现跨组织的广泛分析工作流程和业务洞察。

Willis写道，Azure Data Lake Storage Gen2专为数据分析而构建，是最全面的数据湖。

同时，Azure Data Explorer(ADX)是一种快速，完全托管的数据分析服务，用于对大量流数据进行实时分析。Willis写道，ADX可以在不到一秒的时间内查询10亿条记录，而无需修改所需的数据或元数据。ADX还包括Azure Data Lake Storage，Azure SQL数据仓库和Power BI的本机连接器，并提供直观的查询语言，以便客户在几分钟内获得洞察力。ADX在41个Azure区域提供，并且由不断增长的合作伙伴生态系统(包括ISV和系统集成商)提供支持。

Willis写道，Azure数据工厂(ADF)中的预览映射数据流功能使客户可以直观地设计，构建和管理数据转换过程，而无需学习Spark或深入了解其分布式基础架构。ADF是一种基于云的混合数据集成服务，用于协调和自动化数据移动和转换。ADF包含80多个内置连接器，用于结构化，半结构化和非结构化数据源。映射数据流将丰富的表达式语言与交互式调试器相结合，可轻松执行，触发和监视ETL作业和数据集成过程。