Azure wird immer Big-Data-tauglicher. Auf der Entwickler-Konferenz Build 2015 hat Microsoft neue Cloud-Dienste vorgestellt, die auf die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen zielen.
Microsoft setzt auf die Cloud: Auf der derzeit stattfindenden Build-Konferenz in San Francisco hat Microsoft nicht nur Neuigkeiten zu
Windows 10, sondern auch Details über neue Azure-Services veröffentlicht. Viele dieser Dienste richten sich an Firmen, die große Datenmengen verwalten und analysieren müssen. Andere zielen auf eine Verbesserung der Sicherheit. So präsentierte das Unternehmen auch neue Sicherheitsfunktionen für „Azure SQL Server Database“, darunter die sofort verfügbare „Transparent Data Encryption“.
Diese „Transparente Datenverschlüsselung“ (TDE) wurde bereits in SQL Server 2014 genutzt. Sie verschlüsselt sensible Daten in der Datenbank und schützt den für die Verschlüsselung verwendeten symmetrischen Schlüssel mit einem Zertifikat. Wenn ein asymmetrischer Schlüssel zum Einsatz kommt, dann schützt Microsoft ihn mit einem EKM-Modul (Extensible Key Management).
Zudem stellte Microsoft „Azure SQL Database Elastic Database“ vor. Diese Lösung soll es unabhängigen Software- und Service-Anbietern ermöglichen, je nach Bedarf auf Tausende von Datenbanken zuzugreifen und dabei von einem effizienteren Ressourcenverbrauch – eben „elastisch“ – zu profitieren.
SQL Azure Data Warehouse und Azure Data Lake
Das Verwalten riesiger Datenmengen will Microsoft mit dem neuen „SQL Azure Data Warehouse“ erleichtern. Dieser „Warehouse as a Service“-Dienst lässt sich laut Redmond „innerhalb von Sekunden erweitern, zurückfahren und pausieren“.
Mit „Azure Data Lake“ bietet das Unternehmen zudem einen „offenen und hochskalierbaren Datenspeicher an, der Dateien in der Größe von Petabytes“ verwalten kann. Dank einer Highspeed-Integration Mit „Azure HD Insight“, „Azure Machine Learning“, „Cloudera“ und „Hortonworks“ sollen Kunden damit in der Lage sein, auch gigantische Datenmengen schnell auszuwerten.
Microsoft verschiebt den Fokus von Azure damit immer weiter in Richtung Big Data und Analytics.
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