布莱恩·贝瑞|2015年1月7日
旨在解决大数据类型问题的新Azure服务的速度继续加快。这在很大程度上是由于Azure作为一个稳定可靠的公共云产品的不断成熟。事实上，商业数据科学工作中盈利的关键与当今云服务如何有效地提供大数据功能有很大关系。
在Azure中提供了几件Microsoft Big Data解决方案，允许我们在“云级”中真正构建大数据解决方案。在大数据（卷，品种和速度）的3-V的上下文中，“云级”意味着大量的经济高效存储，尺码数据和“摄取”每秒数百万行数据。
1.Azure Blob存储消除了数据科学团队为数据湖提供pb或更多冗余存储的需求。
2.Azure服务总线和事件中心提供来自网站、应用程序和设备的遥测接收。每秒钟从各种各样的来源接收数百万个事件。
3.Azure Stream Analytics处理“动态”数据转换。在传统的BI中，我们汇总和总结“静止”的数据。大数据的速度要求技术在运动中聚合和总结数据。
4. Azure HD Insight是Microsoft的Apache Hadoop发行版。Developed by Hortonworks, its 100% compatible with Hadoop toolsets such as Pig, Hive, SQOOL, etc. The Map and Reduce components can be deployed as Microsoft.NET assemblies, written in Microsoft C# I’ll add another V, because “Cloud-Scale” does not translate well in the land of humans. In order for insights to be actionable (and profitable), our Big Data solution must simplify the information在视觉上凡人。
5. Power BI是云服务，可让您共享，协作和访问任何设备上任何位置的Excel报告。
大数据图片正在焦点上，它不需要顾问，硬件或Hadoop专家的一批人来实现。必威伙伴投资于微软商业智能的企业可以使用中型数据科学项目进入物联网时代，并增长到“云规模”。
