微软Azure云端大数据解决方案概览

云上云下容灾—微软AzureSite Recovery前几天看到一句有关云发展趋势的描述，私有云已在身后、公有云还在彼岸、混合云就在脚下。

个人感觉这个说法也比较符合云发展的现实情况。

今天讨论的话题跟混合云容灾有关，微软Hyper-V和VMware在私有市场占据半壁江山，针对客户的私有云，他们也提供了私有云和混合云容灾方案。

这一篇文章我们先讨论下微软的云容灾方案，下一篇我们对于的来讨论VMware的SiteRecoveryManager方案。

关于容灾的基础知识，如恢复点目标(RPO)、恢复时间目标(RTO)、容灾等级等，在此我就不多说了，不清楚的读者可以在网上查查资料。

微软刚刚发布云容灾工具时，起名字叫Hyper-VRecoveryManager，这项服务允许Azure或Hyper-V虚拟机可以在主备站点实现数据容灾和恢复。

后来微软更名为AzureSiteRecovery，从更名来看，AzureSiteRecovery更加接近Azure云服务，支持私有云之间容灾、私有云和Azure公有云之间容灾。

主备站点数据同步可以基于Hyper-VReplica功能或存储的远程复制功能实现，另外，配合SystemCenterVirtualMachineManager(SCVMM)来实现阵列管理和复制业务配置。

AzureSiteRecovery(ASR)可以对虚拟机进行类持续复制和故障转移功能，为虚拟机和数据提供保护。

使用ASR必须先要申请Azure 公有云账号，用来配置复制任务，建立容灾、恢复管理任务等。

ASR 具有广泛兼容性，支持Windows环境和Linux环境等，无论是基于Hyper-V、VMware，还是其他平台的物理环境，都可提供混合云业务连续性解决方案。

私有云容灾在私有云环境中，主备站点存储都由一家厂商提供，有时甚至是同一型号。

为了节约主机资源、避免业务影响，一般建议采用存储阵列的快照和复制功能，实现在企业内部的私有云之间进行同步或异步数据复制，同时，可以借助ASR和SCVMM建立基于端到端存储阵列的复制、灾难和恢复功能。

Azure Stack HCI 超融合解决方案概览GPS CSA Tianhao CaoAzure HybridInnovation anywhere with AzureSingle control plane with Azure ArcExtend to the edge with Azure IoTBring Azure services to any infrastructure Modernize datacenters with Azure Stack了解更多：Azure Stack Edge云托管设备Azure Stack HCI超融合基础架构Azure Stack Hub云原生集成系统Azure Stack产品线的拓展Azure Stack HCI超融合混合的Azure 服务交付广泛硬件支持此前…行业标准级x86服务器+高速存储与网络组件SAN / NAS存储连接虚拟机管理器网络设备交换机专门用途的Host操作系统最新的Azure虚拟机管理程序，内置软件定义存储与网络针对虚拟作业优化，组件更少，结构更简单适合远程管理需求，极尽轻简的本地用户界面Azure Stack HCI 软件定义数据中心Hyper-V SDS SDN认证过的硬件( 2节点~16节点)Windows/Linux VMsVM 加密SnapshotClone自动或手动VM 漂移自动Fail OverVM Affinity喜好规则两份或三份数据复本磁盘、服务器容错存储复制（同步或异步）数据去重，压缩和加密In-Memory 缓存百万级IOPS基于VM的IOPS QoSVirtual NetworkVNet Peering负载均衡ACLUDR用户自定义路由VPN Gateway动态IP或静态IPWAC 管理中心基于延伸群集实现本地灾难恢复建立跨房间、跨建筑甚至跨城市的Azure Stack HCI群集同步或异步存储复制、可选加密方案、站点本地弹性拉伸超融合群集北京上海Azure Stack HCI超融合高性能的超融合架构混合的Azure 服务交付广泛硬件支持一键快速配置HCI虚拟机容灾到Azure云内置Azure Stack HCI 云监控基于Azure Stack HCI的Azure Kubernetes Service•使用Azure Stack HCI运行Linux和Windows容器•可使用Kubernetes Dashboard和kubectl等熟悉的工具•集成Arc Enabled K8S 服务•在本地使用Arc Enabled Data Service 和Arc Enabled ML Service•微软负责端到端的安全保护，包括对应OSS组件的安全更新•集成Active Directory(AD）、Azure ADNEW组织在本地使用ARM 群组和标签进行注册和组织计费根据核心/时间通过订阅付费支持通过Azure 门户请求技术支持正在预览Kubernetes 使用托管Kubernetes运行容器化应用策略将Azure 策略配置分配给主机和VM 恢复通过云备份和站点恢复功能保护虚拟机已发布联网安全地实现本地到Azure 虚拟网络的连接Azure Stack HCI 集成Azure混合云服务监控涵盖众多细分指标和警报的全局视图Azure 自助服务分配访问权限，方便其他Azure 用户创建VM开发中即将发布*注册到Azure激活HCIAzure Stack HCI超融合高性能的超融合架构混合的Azure服务交付根据你的需求扩展2节点起步，随时扩展，不影响现有业务Up to 16 servers per cluster Up to 4,000 TB storage capacity per cluster Up to 896 physical cores per cluster Up to 48TB memory per cluster Beyond 1,000servers with cluster sets Automatic VM load balancing Automatic storage rebalancing添加磁盘到添加服务器到集群中登录/HCI查看优选供应商列表并选择适合的硬件设备200+解决方案25+合作伙伴集成系统与认证节点示例What does Azure Stack HCI charge for?Cores Days 80706050403020100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30Physical coresCores from running virtual machines$10/month per physical processor core 1Predictable Doesn’t vary with consumption, more VMs doesn’t cost moreSimple No math with memory, storage, or network ingress/egress Rewards Those who virtualize efficiently, with higher v-to-p density1Price is subject to change before launch (but we think this is right)国内版2.1元/天31天=>65.1元per physical processor core 1How does it work: License guests and apps separately As little or as much Windows Server as you need, like other HCI platformsWhat you want to run:Linux applicationsOpen source softwareWhat you buy:OEM HW+Azure Stack HCI+Nothing else from MicrosoftList price freeWhat you want to run:A few Windows Server rolesor applicationsWhat you buy:Validated OEM HW+Azure Stack HCI+Windows Server 2019 Standard(s)List price 882 USD per 2 guests*What you want to run:Unlimited Windows Serverroles or applicationsWhat you buy:Validated OEM HW+Azure Stack HCI+Windows Server 2019 DatacenterList price 6,155 USD for unlimited guests* Host: SubscriptionGuest: PerpetualEnded微软Microsoft ，其超融合软件与其公有云Azure有着天然的支持。

比较各种云计算服务提供商随着当今数字化时代的到来，云计算已经成为企业日常业务中必不可少的一部分。

随着越来越多的企业开始使用云服务，市场上出现了许多云计算服务提供商，这些云计算服务提供商提供了各种各样的基础设施和服务。

就像选择任何其他工具一样，对于企业来说，选择一个合适的云计算服务提供商非常关键，因为企业将会把大部分应用和业务数据都放在云服务提供商的系统中。

在本文中，我将会比较五家云计算服务提供商：亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云和IBM云。

本文将比较这些平台之间的区别，以及它们的优点和缺点，以帮助企业找到最适合自己业务需求的平台。

1.亚马逊AWS作为云计算市场的领导者，亚马逊AWS快速成为最热门的云计算服务提供商之一。

AWS通过其灵活的定价和广泛的功能提供了极高的可用性，强大的计算和存储能力。

AWS的优点是：优点：-全球范围的覆盖：AWS的全球范围的数据中心提供了广泛的数据存储选择，这有助于企业快速扩展和进入全球市场。

-丰富的功能：AWS提供了多样化的功能，能满足各种不同的企业需求，企业可以满足自己的业务需要来选择最合适的服务。

-高度可定制：AWS的定价方式非常灵活，企业可以根据实际使用情况自由选择自己需要的服务。

AWS开放了自己的API，所以企业可以很容易地自定义或创建自己的解决方案，以满足特定的需求。

缺点：-价格较高：AWS的价格比较高，对于小型企业或初创企业来说，使用亚马逊AWS可能会导致高昂的费用。

-开始时可能存在技术难题：AWS的用户界面可能需要一些学习成本，这可能使一些初学者有点头疼。

2.微软Azure作为另一个领先的云计算服务提供商，微软Azure提供了丰富的基础设施和服务。

Azure的优点是：优点：-灵活的计费方式：Azure上的计费方式相对灵活，根据企业所选择的服务可灵活付费，免费试用等优惠政策也是吸引中小企业使用Azure平台的优势。

-微软生态圈：微软的客户可以轻松整合微软的企业解决方案（如Office 365等），使云工作流程更加无缝。

常见的云计算技术平台介绍云计算技术是当今信息技术领域中的重要发展方向之一，它已经广泛应用于各个行业和领域。

在支持企业的数字化转型过程中，云计算技术平台扮演着重要角色。

本文将介绍几种常见的云计算技术平台，包括亚马逊云计算（AWS）、微软云计算平台（Azure）、谷歌云平台（GCP）和IBM云计算平台。

1. 亚马逊云计算（AWS）亚马逊云计算（Amazon Web Services）是全球领先的云计算平台之一。

AWS提供了广泛的云服务，包括计算、存储、数据库、网络、人工智能和机器学习等。

AWS的弹性计算云（EC2）是最著名的云计算服务之一，它使用户能够轻松创建、管理和扩展虚拟服务器实例。

此外，AWS还提供了弹性块存储（EBS）和简单存储服务（S3）等存储服务，以及关系型数据库服务（RDS）和无服务器计算服务（Lambda）等其他基础设施服务。

2. 微软云计算平台（Azure）微软云计算平台（Microsoft Azure）是另一家领先的云计算服务提供商。

Azure提供了一系列云服务，包括计算、存储、数据库、人工智能、物联网和区块链等。

Azure的虚拟机（Virtual Machines）提供了灵活可扩展的计算资源，可以根据需求进行快速部署和管理。

此外，Azure还提供了Blob存储和文件存储等多种存储选项，以及Azure SQL数据库和Cosmos DB等数据库服务。

Azure还积极推进人工智能和机器学习领域，在此方面提供了许多工具和服务，如Azure机器学习服务（Azure Machine Learning）和认知服务（Cognitive Services）等。

3. 谷歌云平台（GCP）谷歌云平台（Google Cloud Platform）是谷歌提供的云计算服务平台。

GCP提供了计算、存储、数据库、人工智能和大数据等一系列云服务。

GCP的计算引擎（Compute Engine）允许用户创建和管理虚拟机实例，并提供了可扩展的计算能力。

微软Azure云平台技术介绍Azure 基础服务和最佳实践—虚拟机常规用途A 系列：基准CPU 计算能力，最高提供8 核心56G 内存以及16X500iops 的磁盘能力。

适用开发测试、生成服务器、代码存储库、低流量网战和Web 应用程序、微服务、早期产品试验和小型数据库；常规均衡D 系列：1.6 倍于A 系列VM，高CPU/ 内存比以及最多140G 内存和本地高速缓存SSD。

适用于生产应用程序、需更多内存的应用程序、I/O 密集应用如高性能数据库；计算机优化F 系列：2 倍于A 系列的CU，Inter Turbo Boost 技术、本地高速缓存SSD。

适用于计算集中的服务如游戏、分析等，这也是最具性价比的虚拟机系列。

微软Azure 虚拟机提供了业界独有的高可用单实例SLA 和多种负载均衡方式，对于任何为所有磁盘使用高存储的单实例虚拟机，能保证有不少于99.9% 的时间内具有虚拟机的连接性。

同时，Azure 启动计算资源提前预付计划，即EA 客户若拥有稳定并可预估的工作负载，且能够提前给出适用Azure 计算能力的承诺和计划，则可享受高折扣，这对于有意使用Azure 平台的用户来说可谓是一大利好消息！Azure 基础服务和最佳实践—网络和安全对于用户而言，保证网络的安全性至关重，微软在这方面也做了大量的努力。

Azure 平台采用了多个层次来确保用户的应用和数据安全，在Internet 流量进入Azure 虚拟网络之前，Azure 平台本身将实施两层安全性：DDoS 保护和公共IP 地址。

流量进入虚拟网络后，有许多功能将派上用场。

Azure 虚拟网络是客户连接其工作负荷的基础，也是应用基本网络层安全性的所在之处。

它是客户在Azure 中的专用网络（虚拟网络覆盖），并具有以下功能和特性：流量隔离：虚拟网络是Azure 平台上的流量隔离边界。

一个虚拟网络中的虚拟机(VM) 无法与不同虚拟网络中的VM 直接通信，即使这两个虚拟网络是由同一个客户所创建。

云计算亚马逊AWS微软Azure和谷歌云的比较教程云计算亚马逊 AWS、微软 Azure 和谷歌云的比较教程云计算已经成为现代企业的重要组成部分，因为它允许企业以更灵活的方式处理数据和应用程序。

在云计算领域，亚马逊 AWS、微软Azure 和谷歌云是最为知名的服务提供商。

在本文中，我们将比较这三种云计算服务并提供一些教程。

一、云计算服务介绍亚马逊 AWS是云计算服务的先行者，成立于2006年。

AWS的客户包括了Netflix、Pinterest和Airbnb等大型企业以及初创企业。

AWS提供了众多的服务，包括计算、存储、数据库、分析、机器学习和人工智能等。

微软 Azure是微软公司提供的云计算服务，其成立于2010年。

Azure为客户提供了众多的解决方案，包括计算、存储、数据库、分析、机器学习和人工智能等。

Azure的客户包括了Coca-Cola、HP和ASOS 等。

谷歌云是谷歌公司提供的云计算服务，成立于2011年。

谷歌云为企业提供了可扩展的计算、存储和分析服务，同时还提供了人工智能和精准搜索等高级功能。

谷歌云的客户包括了Snapchat、Spotify和Siemens等。

二、云计算服务比较1. 定价模型AWS和Azure都是将计算时间和存储空间作为计费依据。

谷歌云则提供了更多的选择，例如按需计费和预付费套餐。

2. 交付速度所有这三家云计算提供商都提供了快速和高效的服务交付。

3. 可靠性AWS和Azure都是高度可靠的云计算服务提供商。

谷歌云的可靠性也很好，但AWS和Azure的可靠性更佳。

4. 安全性安全性一直是云计算领域的一个重点，AWS、Azure和谷歌云都提供了出色的安全措施。

5. 技术支持AWS、Azure和谷歌云都提供了可靠的技术支持，包括在线文档、社区论坛和专业技术支持。

三、如何选择最适合你的云计算服务1. 业务需求考虑你的业务需求，例如计算、存储和数据处理的规模等。

2. 价格根据你的预算选择最适合的云计算服务，同时考虑一个可扩展的模型以适应将来的需求。

微软三大云计算产品全概览微软三大云计算产品全概览对广大中国企业来说，“Azure”是一个既熟悉又陌生的单词。

熟悉是因为在微软的云计算战略和云计算产品中Azure平台占有举足轻重的地位，它早已成为企业关注的焦点；陌生是因为在国内还没有任何Azure平台商用的实施案例。

不久前，微软披露了Microsoft Office 365套件以及私有云产品包Hyper-V Cloud，也都是还未正式面市，就已经聚集了极高的人气。

本技术手册将为您介绍Azure平台和其实施案例、Microsoft Office 365功能和价格以及Hyper-V Cloud。

Windows Azure Platform微软公司最近发布了Azure云计算服务的大量新功能，并将其宣传为真正的云计算基础设施服务。

在Beta版中发布的新功能包括Azure "roles"（角色或虚拟机）的远程桌面查看功能、对互联网信息服务（IIS）的完全支持功能、在Azure和其他服务托管中创建和维护定制化虚拟机（VM）的能力。

微软发布Azure新功能发力云计算Azure多项功能明年面市为企业应用扫除障碍微软专家深度解析：Azure运行模式微软专家深度解析：Azure平台虚拟化和安全机制SQL Azure价格解析：是否适合您的预算SQL Azure功能探秘Microsoft SQL Azure数据库入门指南（上）Microsoft SQL Azure数据库入门指南（下）Windows Azure客户案例分享：美联社Office 365微软近期揭开了Microsoft Office 365的神秘面纱，该款产品将以按月付费订阅的方式向用户提供Microsoft Office、SharePoint Online、Exchange Online以及Lync Online等多项服务。

微软透露，Office 365将会于2011年与用户见面。

解开Office 365谜底：价格和适用人群Hyper-V Cloud微软联合六家服务器厂商推出了认证私有云产品包“Hyper-V Cloud”，其产品中包括了各种硬件和微软的虚拟化及管理软件。

【第1篇】INTRODUCING THE AZURE SERVICES PLATFORM【IT168 技术文档】Azure 是什么？简单的说，Azure services Platform 是一个基于微软数据中心的Internet 云端服务平台，为我们提供了一个实时操作系统和一系列的开发、存储、数据存储、Hosting 等服务。

更简单地说：Azure 就是传说中的云计算，是微软实现云计算的平台。

上一段内容比较概括和振奋人心。

相信很多人和我一样，一直听说“云计算”，但是从来都不知道云计算到底为何物。

"云计算"这一概念性的东西，被媒体炒作得跟当年的“Web 2.0”一样热。

终于，Azure 这一亲切的平台带我们很轻松地去体验"云计算"的云里雾里。

对，亲切。

因为Azure 和其他几乎所有的微软技术一样，有一个莫大的好处：上手非常容易。

第二篇：Azure Services基础:SQL Data Services(SDS) 概述第三篇：Azure Services基础:SQL Data Services 编程基础第四篇：Azure Services基础:.NET Services概述第五篇：Azure Services基础:理解Windows Azure服务架构第六篇：Azure Services基础:Windows Azure Storage概览第七篇：Azure Services基础: Provider概述对于我们这些早已习惯和熟悉Visual Studio 各种开发的dev 来说，我们很容易就会爱上Azure。

官方也说了：Get Started Quickly Using Your Existing Skills. 也就是说，你根本不需要学习更多的知识，就可以通过Azure 开发各种云端应用，体验“云计算”。

也许几句话根本介绍不完。

确实，我也是看了好几天Whitepaper、SDK 和Forum 才完全了解了Azure 的结构和技术。

azure获取log结果read timeout的解决方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:本文将讨论在使用Azure获取日志结果时可能遇到的"read timeout"错误，并提供解决方法。

Azure是一款流行的云服务平台，提供了丰富的功能和服务，其中包括监控和日志记录功能。

通过使用Azure日志服务，用户可以轻松地收集、查看和分析应用程序和系统的日志数据。

然而，在实际应用中，当用户尝试获取日志结果时，可能会遇到一个常见的问题，即"read timeout"错误。

这个错误通常表示在获取日志结果时超过了设定的时间限制，导致操作失败。

对于那些对实时日志数据非常重要的业务应用来说，这个错误可能会对其业务流程产生不可忽视的影响。

因此，本文的目的是帮助读者了解Azure获取日志结果的过程，并分析引起"read timeout"错误的可能原因。

接着，我们将介绍一种解决方法，即增加超时时间，来应对这个错误。

通过本文的阅读，读者将能够更好地理解并解决在使用Azure日志服务时遇到的"read timeout"错误问题。

在下一节中，我们将详细介绍Azure获取日志结果的过程，以便读者对该过程有一个清晰的了解。

文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：文章结构:本文将围绕在Azure获取log结果过程中可能出现的问题——read timeout进行讨论，并提出相应的解决方法。

具体而言，本文分为以下几个部分：1. 引言1.1 概述：简要介绍了Azure获取log结果的背景和意义。

1.2 文章结构：介绍了本文的整体结构和各个部分的内容安排。

1.3 目的：明确了本文的目标和写作意图。

2. 正文2.1 了解Azure获取log结果的过程：详细介绍了Azure获取log 结果的整体过程，并对其中涉及到的关键步骤进行解析。

2.2 分析read timeout错误的原因：深入剖析了read timeout 错误发生的可能原因，包括网络延迟、请求超时等因素。

微软大数据解决方案关键词：大数据，解决方案，hadoop，apache总体介绍为了从数据中寻找商业价值，如今的企业面临着越来越多的挑战：首先，新的设备和传感器不断出现，导致数据持续激增和硬件成本迅速下降。

如今，更多的企业需要存储TB甚至PB 的数据。

其次，当客户既以关系型格式存储结构化数据，又存储非结构化数据时（例如WORD或者PDF文件、图像、视频和地理空间数据），数据会更加复杂。

事实上，行业分析师证实，超过80%的数据是非结构化数据。

最后，客户同样面临着数据处理速度带来的挑战——处理流式数据的企业（例如网站上的点击流）需要实时更新数据来为实时的广告服务或者向用户呈现实时的数据。

微软对Big Data已经做了很久的研究：为了呈递高质量的搜索结果，微软在Bing中分析了超过100PB的数据。

另外，微软提供了一些解决方案来帮助客户面对处理大数据带来的挑战。

在Microsoft(R) SQL Server(R) 2008 R2, SQL Server(R) Fast Track 数据仓库，商业数据仓库和SQL Server(R) 2008 R2 并行数据仓库中，数据仓库解决方案提供了一个可靠的并且可扩展的平台，该平台可用于在传统数据仓库中存储和分析数据。

并行数据仓库（PDW）为客户提供了企业级的性能：处理超过600TB的大量数据。

针对技术计算，微软还为LINQ to HPC（高性能计算）提供了分布式的运行时和编程模型。

除了以上提到的传统功能外，为了通过激活任何规模的新数据类型来向所有用户展现提供商业洞察力的版本，微软将Apache HadoopTM做为端到端发展路线的一部分。

微软Big Data 解决方案微软致力于向所有用户提供任何数据中的商业洞察力，包括非结构化数据中的潜在洞察力。

为了完成这个目标，微软将为Windows Server和Windows Azure推出基于分布式的Apache HadoopTM，以此帮助促进它在企业中的应用。