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Azure
오픈 소스 플랫폼에서 빅 데이터 요구 사항 관리
오픈 소스 분석을 위한 사용자 지정 가능한 엔터프라이즈급 서비스인 Azure HDInsight를 사용하여 Apache Hadoop, Spark, Hive, Kafka 등을 포함한 인기 있는 오픈 소스 프레임워크를 실행합니다. 손쉽게 대용량 데이터를 처리하고 Azure 글로벌 규모와 함께 광범위한 오픈 소스 프로젝트 에코시스템의 모든 이점을 누립니다. 빅 데이터 워크로드 및 프로세싱을 클라우드로 쉽게 마이그레이션합니다.
하드웨어를 설치하거나 인프라를 관리할 필요 없이 오픈 소스 프로젝트와 클러스터를 신속하게 가동합니다.
빅 데이터 클러스터는 사용하는 만큼만 비용을 지불하도록 하는 자동 스케일링 및 가격 책정 계층을 통해 비용을 절감합니다.
30개가 넘는 인증을 통한 엔터프라이즈급 보안 및 업계 최고의 규정 준수로 데이터를 보호합니다.
Hadoop 및 Spark 같은 오픈 소스 기술에 대한 최적화된 구성 요소를 최신 상태로 유지합니다.
오픈 소스 에코시스템에서 프로젝트 빌드
Kafka, HBase 및 Hive LLAP를 포함하여 오픈 소스 프레임워크의 최신 릴리스로 최신 상태를 유지하세요. HDInsight는 Apache Hadoop 및 Spark 에코시스템의 최신 오픈 소스 프로젝트를 지원합니다.
기본적으로 Azure 서비스와 통합
Azure Synapse Analytics, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage, Azure Event Hubs, Azure Data Factory를 포함한 Azure 데이터 스토리지 솔루션 및 서비스와의 원활한 통합을 통해 데이터 레이크를 빌드합니다. 다양한 가상 머신 중에서 선택하고 부하 또는 일정 기반 자동 스케일링 기능을 활용하여 비용을 제어합니다. Azure Monitor 대시보드를 사용하여 전체 데이터 레이크를 모니터링합니다.
여러 언어 및 도구의 유연성 활용
Visual Studio, Eclipse 및 IntelliJ, Jupyter 및 Zeppelin을 포함하여 선호하는 생산성 도구를 사용하세요. Scala, Python, R, JavaScript, .NET 등의 친숙한 언어로 코드를 작성하세요.
기본 제공되는 포괄적인 보안 및 규정 준수
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Microsoft는 사이버 보안 연구 및 개발에 연간 USD10억 이상을 투자합니다.
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Microsoft에 소속된 3,500명이 넘는 보안 전문가가 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 전담합니다.
필요한 만큼만 요금 지불
HDInsight는 광범위한 메모리 또는 컴퓨팅 최적화 플랫폼(가상 머신)을 제공합니다. 성능 및 비용 요구 사항에 가장 적합한 것을 선택하세요.
Azure 무료 계정으로 시작
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크레딧을 다 사용한 후에는 종량제로 전환하여 동일한 무료 서비스로 계속 구축하세요. 월간 체험 한도를 초과해서 사용하는 경우에만 요금을 지불합니다.
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모든 규모의 기업이 신뢰하는 제품
디지털 트랜스포메이션을 가속화하는 Myntra
Myntra는 Microsoft와 긴밀하게 협력하여 공급망 관리에서 재고, 사이트 기능까지, 신뢰할 수 있고 상시 가동되는 하이퍼스케일 및 비용 효율적인 컴퓨팅을 위해 Azure로 플랫폼을 마이그레이션했습니다.
디지털 트랜스포메이션을 가속화하는 Gap Inc.
Gap Inc.는 Azure에서 데이터 플랫폼을 구축하고 중앙 집중화함으로써 이제 고급 분석 및 기계 학습을 적용하여 포트폴리오에 있는 모든 브랜드의 채널에서 고객을 포괄적으로 이해할 수 있습니다.
HDInsight 리소스 및 설명서
학습 리소스 시작하기
HDInsight에 관해 자주 묻는 질문
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Spark, Hadoop, Hive, Kafka 또는 Hbase와 같은 최신 빅 데이터 처리 프레임워크로 매우 큰 데이터 세트를 처리하고 분석하기 위해 사용자 지정 코드를 사용하는 경우 Azure HDInsight의 이점을 누릴 수 있습니다. Azure HDInsight는 클러스터의 구성과 해당 클러스터에 설치된 소프트웨어에 대한 모든 권한을 제공합니다. 온-프레미스 환경 또는 다른 클라우드에서 Hortonworks, Cloudera 또는 MapR 클러스터를 마이그레이션하는 경우에도 HDInsight를 고려할 수 있습니다.
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Azure HDInsight 빅 데이터 처리의 다양한 시나리오에 사용할 수 있습니다. 기록 데이터(이미 수집되고 저장된 데이터) 또는 실시간 데이터(원본에서 직접 스트리밍된 데이터)일 수 있습니다. 이러한 데이터를 처리하는 시나리오는 ETL(일괄 처리), 데이터 웨어하우징, 사물 인터넷(IoT), 데이터 과학 및 하이브리드 범주로 요약할 수 있습니다.
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HDInsight 클러스터 유형 및 프로비저닝 방법에 대해 자세히 알아보려면 Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka 등을 사용하여 HDInsight에서 클러스터를 설정하는 방법에 대한 설명서를 참조하세요.