Kurš Azure pakalpojums var nodrošināt lielu datu analīzi mašīnmācībai?
Kurš Azure pakalpojums var nodrošināt lielu datu analīzi mašīnmācībai?

Video: Kurš Azure pakalpojums var nodrošināt lielu datu analīzi mašīnmācībai?

Video: Kurš Azure pakalpojums var nodrošināt lielu datu analīzi mašīnmācībai?
Video: Big data analytics and AI with Azure Databricks 2024, Maijs
Anonim

Mācīšanās Ceļa apraksts

Microsoft Azure nodrošina robusts pakalpojumus analīzei lielie dati . Viens no efektīvākajiem veidiem ir uzglabāt savu datus iekšā Azure dati Lake Storage Gen2 un pēc tam apstrādājiet to, izmantojot Spark on debeszils Datu ķieģeļi. debeszils Straume Analytics (ASA) pieder Microsoft apkalpošana reāllaikā datu analītika.

Kas ir debeszils lielie dati?

Lielie dati ir vispārīgs termins, kas apraksta a liels apjoms no datus . Tomēr kontekstā ar datus analītika, mākslīgais intelekts un mašīnmācība, Lielie dati attiecas uz a liels komplekts datus kas tiek analizēts ar tehnoloģiju kopumu, lai atklātu modeļus vai tendences.

Kā arī, kādas reāllaika analīzes iespējas nodrošina Azure? Microsoft debeszils Straume Analytics ir Microsoft bezservera mērogojams sarežģīts notikumu apstrādes dzinējs, kas lietotājiem ļauj izstrādāt un palaist īsts - laika analīze vairākās datu plūsmās no tādiem avotiem kā ierīces, sensori, tīmekļa vietnes, sociālie mediji un citas lietojumprogrammas.

Kā arī zināt, kas ir Azure datu analīze?

Azure dati Ezers Analytics ir pēc pieprasījuma analītika darba pakalpojums, kas vienkāršo lielu datus . Viegli attīstīties un darboties masveidā paralēli datus transformācijas un apstrādes programmas U-SQL, R, Python un. Ja nav pārvaldāmas infrastruktūras, varat apstrādāt datus pēc pieprasījuma, nekavējoties mērogojiet un maksājiet tikai par darbu.

Kā Microsoft izmanto lielos datus?

Microsoft ņem Lielie dati miljardam cilvēku, nodrošinot vieglu piekļuvi visiem datus , liels vai maza, un ļauj lietotājiem analizēt visu datus ar pazīstamiem rīkiem, piemēram, Excel. Jaunās tehnoloģijas, piemēram, Apache Hadoop, var uzglabāt un analizēt nestrukturētus petabaitus datus lēti.

Ieteicams: