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微软和Azure的StreamSets 

为Microsoft SQL和微软Azure数据平台带来数据操作的敏捷性 

所有的数据,没有任何摩擦

当工具太多时, 太多的复杂性, 过多的手工编码会降低数据集成的速度, 你需要一种更好的方式来为微软Azure数据仓库迁移提供数据, Azure数据湖摄入, 利用SQL Server 2019大数据集群. 

StreamSets本机支持所有Microsoft和Azure数据平台,所以您可以使用 为整个微软提供一个平台 及以后. 一个可视化的界面使它很容易 建立和运营智能数据管道 对变化的感知和反应 预构建的源和目标 帮助您快速连接到微软生态系统中的系统. 

Microsoft SQL和Azure的数据ops敏捷性
构建智能数据管道,而无需手工编码
易于检测和处理数据漂移
检测,加密和掩码敏感数据在运动

Azure和SQL Server的本地集成

为您的Microsoft和Azure数据项目提供快速数据集成. 

面向Microsoft SQL Server的敏捷数据操作
微软和HDInsight的数据操作敏捷性
微软Azure的数据ops敏捷性
Azure数据湖存储的数据操作敏捷性
Azure和数据ricks的数据操作敏捷性
微软Azure上360客户数据湖截图

本地执行
Azure

在这些平台上可以轻松地在本地和多个云环境之间移动:

  • Azure虚拟机(vm) 
  • Azure Kubernetes
  • Azure HDInsight 
  • SQL Server 2019大数据集群 
  • Azure砖
从微软Azure市场获得它

加速你的微软和Azure项目

Azure上的现代数据仓库

Azure上的现代数据仓库

streamset使它很容易 迁移整个数据集 从Azure数据湖存储(ADLS)第1代、第2代和Azure SQL数据库中进出. 在ADLS中自动创建分区,在Azure SQL中自动创建表.

学习如何

Azure上的实时分析

迁移到云数据湖

从本地数据湖迁移到云数据湖不需要花费数月甚至数周的时间. 使用意图驱动的数据管道,你可以从 Hadoop FS到Azure Data Lake仅需数小时.

学习如何

Azure上的人工智能和机器学习

人工智能与机器学习

SQL Server 2019大数据集群提供了一个专门使用容器化应用构建的弹性数据平台, 包括Apache Spark、HDFS和SQL Server. 利用Apache Spark和等新引擎的强大功能 水平扩展存储 与Microsoft SQL的信心和结构.

学习如何

微软混合的力量没有复杂性

检测和响应数据漂移

其他工具可以让你将数据集成到SQL Server和Azure中. 但当意外发生时,这些数据管道就会中断, 他们很难转移到新的数据处理和云平台. 只有StreamSets数据操作平台特性 智能数据管道 内置 数据漂移检测 和处理, 以及混合云架构, 这样即使不断变化,你的运营也能顺利进行.

注意:避免云数据仓库中的数据漂移
在微软Azure上使用数据ops敏捷性检测和响应数据漂移

Design-Deploy-Operate不断

在静态数据世界中,预先开发人员的生产力比操作更重要. 在连续的数据世界中,操作就是一切. 在整个设计-部署-操作生命周期中,通过自动化和协作来关闭操作和开发之间的循环. StreamSets控制中心 监控飞行数据 检测变更并预测下游问题,以确保连续的数据交付不会出现错误或数据丢失. 

观察:实践中的数据操作-为变化而设计
在微软Azure上使用敏捷数据ops进行连续设计、部署和操作

快一点,自信一点

当您的业务在传统架构上快速发展时,可能会出现问题. 但是当你慢慢来的时候,你就落后了. 沙巴体育下载给你 端到端透明度 跨您的数据基础设施,这样您就可以检测紧急模式和设计. 实时数据地图, 可强制执行的数据性能sla和数据保护帮助您在用户试验和创新时专注于使数据可靠. 

观看:使用Azure数据湖的一家大银行的下一代分析
微软Azure上的数据操作透明性

准备开始?

沙巴体育手机版将帮助您开始构建管道或查看该平台的运行情况.

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