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Que hay de nuevo en el Azure Data Lake Storage Gen2

Que hay de nuevo en el Azure Data Lake Storage Gen2

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Novedades de Azure Data Lake Storage
eduardo.castro@linchpinpeople.com
I n f o r m a c i ó n g e n e r a l s o b r e A z u r e D a t a
L a k e S t o r a g e
Integración de AAD, RBAC,
Seguridad de la cuenta de
almacenamiento
Soporte HA/DR a través de
ZRS y RA-GRS
Almacenamiento de blobs
Sistema de archivos jerárquico
Seguridad
Mejoras en el
rendimiento
Escalabilidad y
eficacia de los
costos
Gestión de datos
 Plataforma de almacenamiento
optimizado para Analytics
 Construido sobre Azure
plataforma de almacenamiento
de objetos
 Diseño para un rápido
acristalamiento Rendimiento
 En Precios de almacenamiento
de objetos
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 Disponible desde Feb 2019
ADLS API
A c c e s o m u l t i p r o t o c o l o c o n B l o b
Integración de AAD, RBAC, Seguridad de la
cuenta de almacenamiento
Soporte HA/DR a través de ZRS y RA-GRS
Almacenamiento de blobs
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Mejoras en el
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API de blob
(GA)
Escala y eficacia
de los costos
ADLS API
Gestión de datos
Analytics
HDFS, Spark/Hive, Data Warehouse,
Machine Learning
Copia de seguridad y archivo
Copias de seguridad del servidor,
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Datos semiestructurados
Aplicación & Usuario
Aplicaciones Web & Mobile, CDN
Interactivo
¿ Q u é h e m o s h a b i l i t a d o ?
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Eliminación suave
Nivel Premium
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Cuadrícula de eventos
Blob SDK, PowerShell, CLI
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Integración de servicios de
Azure
DesarrolloVista previaGa
 El acceso a múltiples protocolos sienta las bases para Capacidades de
Blob Storage para cargas de trabajo de Analytics
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 Aplicaciones/servicios existentes mediante Blob API sólo el trabajo sin
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 Servicios de Azure habilitados en Gen2
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V i s t a p r e v i a : S D K d e l s i s t e m a d e
a r c h i v o s p a r a A n a l y t i c s
Integración de AAD, RBAC, Seguridad de la
cuenta de almacenamiento
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A c c e s o m u l t i p r o t o c o l o c o n N F S v 3
Integración de AAD, RBAC, Seguridad de la
cuenta de almacenamiento
Soporte HA/DR a través de ZRS y RA-GRS
Almacenamiento de blobs
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API NFS v3 (versión
preliminar)
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HDFS, Spark/Hive, Data Warehouse,
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  • 1. Novedades de Azure Data Lake Storage eduardo.castro@linchpinpeople.com
  • 2. I n f o r m a c i ó n g e n e r a l s o b r e A z u r e D a t a L a k e S t o r a g e Integración de AAD, RBAC, Seguridad de la cuenta de almacenamiento Soporte HA/DR a través de ZRS y RA-GRS Almacenamiento de blobs Sistema de archivos jerárquico Seguridad Mejoras en el rendimiento Escalabilidad y eficacia de los costos Gestión de datos  Plataforma de almacenamiento optimizado para Analytics  Construido sobre Azure plataforma de almacenamiento de objetos  Diseño para un rápido acristalamiento Rendimiento  En Precios de almacenamiento de objetos  Disponible en todas las regiones de Azure  Disponible desde Feb 2019 ADLS API
  • 3. A c c e s o m u l t i p r o t o c o l o c o n B l o b Integración de AAD, RBAC, Seguridad de la cuenta de almacenamiento Soporte HA/DR a través de ZRS y RA-GRS Almacenamiento de blobs Sistema de archivos jerárquico Seguridad Mejoras en el rendimiento API de blob (GA) Escala y eficacia de los costos ADLS API Gestión de datos Analytics HDFS, Spark/Hive, Data Warehouse, Machine Learning Copia de seguridad y archivo Copias de seguridad del servidor, almacenamiento de archivos Datos semiestructurados Aplicación & Usuario Aplicaciones Web & Mobile, CDN Interactivo
  • 4. ¿ Q u é h e m o s h a b i l i t a d o ? Instantáneas Eliminación suave Nivel Premium Nivel de archivo Gestión del ciclo de vida Cuadrícula de eventos Blob SDK, PowerShell, CLI Nivel caliente y fresco Integración de servicios de Azure DesarrolloVista previaGa  El acceso a múltiples protocolos sienta las bases para Capacidades de Blob Storage para cargas de trabajo de Analytics  Las capacidades serán habilitado en fases  Aplicaciones/servicios existentes mediante Blob API sólo el trabajo sin cambios en el código  Servicios de Azure habilitados en Gen2  Azure Stream Analytics  Captura de Event Hubs  IOT Hub  Azure Data Box  Aplicaciones lógicas Conector de Power BI, Azure Search (versión preliminar)
  • 5. V i s t a p r e v i a : S D K d e l s i s t e m a d e a r c h i v o s p a r a A n a l y t i c s Integración de AAD, RBAC, Seguridad de la cuenta de almacenamiento Soporte HA/DR a través de ZRS y RA-GRS Almacenamiento de blobs Sistema de archivos jerárquico Seguridad Mejoras en el rendimiento Blob API (GA) Escala y eficacia de los costos Gestión de datos .NET SDK, Python SDK, Java SDK PowerShell, CLI Blob API API de carpetas ACL API ADLS API
  • 6. A c c e s o m u l t i p r o t o c o l o c o n N F S v 3 Integración de AAD, RBAC, Seguridad de la cuenta de almacenamiento Soporte HA/DR a través de ZRS y RA-GRS Almacenamiento de blobs Sistema de archivos jerárquico Seguridad Mejoras en el rendimiento Blob API Escala y eficacia de los costos ADLS API Gestión de datos API NFS v3 (versión preliminar) HPC, IOT, AI Datos de HPCAutónoma Medios de comunicación, Genómica Analytics HDFS, Spark/Hive, Data Warehouse, Machine Learning Copia de seguridad y archivo Copias de seguridad de servidores, almacenamiento de archivos, datos semiestructurados Aplicación & Usuario Aplicaciones web y móviles, CSN, Interactiva
  • 7. V i s t a p r e v i a : I n t e g r a c i ó n d e E v e n t G r i d Centros de eventos Stream Analytics Data Factory PrepararIngerir Dispositivos y Sensores Medio Registros Archivos Databricks Modelo & Serve SQL Data Warehouse Power BI Azure Analysis Services Data Lake Storage Gen2Aplicaciones empresariales/personaliz adas Cuadrícula de eventos Función  Archivo Y Carpeta los eventos se capturan automáticamente para impulsar el análisis impulsado por eventos  Event Grid consume eventos y los enruta a los suscriptores  Los suscriptores con enlaces web se suscriben a estos eventos (Azure Event Hubs, Azure Functions, Logic Apps)
  • 8. V i s t a p r e v i a : G e s t i ó n d e l c i c l o d e v i d a Automatización basada en reglas para la organización de niveles de datos y la gestión de retención • Hot to Cool • Hot to Archive • Cool to Archive • Deletion Las reglas son ejecutadas diariamente en la cuenta de almacenamiento Las reglas se pueden aplicar a contenedores o a un subconjunto de blobs (utilizando prefijos como filtros) Hot Cool Archive
  • 9. P r ó x i m a m e n t e : C o n s u l t a r á p i d a  Optimiza acceso a datos estructurados filtrando datos directamente en el servicio de almacenamiento  Single file predicate evaluation and column projection para optimizar los motores de análisis  Formatos de archivo compatibles: CSV, JSON (otros que se agregarán)  Ejemplo SELECT Region, Product, Revenue FROM file WHERE Number_Of_Items < 250 AND Sales_Date > '2019-07-01' 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 01 11 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1
  • 10. V i s t a p r e v i a : A z u r e S y n a p s e A n a l y t i c s Azure Data Lake Storage es la base de almacenamiento para Azure Synapse Analytics Plataforma Azure Almacenamiento de Data Lake Modelo de datos comunes Seguridad empresarial Optimizado para Análisis METASTORE Seguridad Administración Monitoreo INTEGRACIÓN DE DATOS Tiempos de ejecución de Análisis Provisionado BAJO DEMANDA Factores de forma SQL Idiomas Python .NET Java Scala R Experiencia Synapse Analytics Studio Inteligencia Artificial / Aprendizaje Automático / Internet de las cosas Aplicaciones inteligentes / Inteligencia empresarial