Compartir vía


¿Qué es Azure Synapse Analytics?

Azure Synapse es un servicio de análisis empresarial que acelera el tiempo necesario para obtener información de los sistemas de almacenamientos de datos y de macrodatos. Azure Synapse reúne lo mejor de las tecnologías SQL que se usan en el almacenamiento de datos empresariales, las tecnologías de Spark que se utilizan para macrodatos, Data Explorer para análisis de serie temporal y de registro, Pipelines para la integración de datos y ETL/ELT, y la integración profunda con otros servicios de Azure, como Power BI, CosmosDB y AzureML.

Diagrama de la arquitectura de Azure Synapse Analytics.

SQL líder del sector

Synapse SQL es un sistema de consultas distribuidas para T-SQL que permite escenarios de almacenamiento y virtualización de datos, y que extiende T-SQL para abordar escenarios de streaming y aprendizaje automático.

  • Synapse SQL ofrece modelos de recurso sin servidor y dedicados. Para obtener un rendimiento y un costo predecibles, cree grupos de SQL dedicados para reservar la capacidad de procesamiento de los datos almacenados en tablas SQL. En el caso de cargas de trabajo no planeadas o en ráfagas, utilice el punto de conexión SQL sin servidor siempre disponible.
  • Use las funcionalidades integradas de streaming para destinar datos de los orígenes de datos en la nube a tablas SQL.
  • Integración de IA con SQL mediante el uso de modelos de aprendizaje automático para puntuar los datos mediante la función PREDICT de T-SQL

Apache Spark estándar del sector

Apache Spark para Azure Synapse se integra profundamente y sin fisuras en Apache Spark, el motor de macrodatos de código abierto más popular que se usa para la preparación de datos, la ingeniería de datos, ETL y el aprendizaje automático.

  • Modelos de aprendizaje automático con algoritmos de SparkML e integración de Azure Machine Learning para Apache Spark 3.1 con compatibilidad integrada con el modelo delta de Linux Foundation.
  • Modelo de recursos simplificado que evita tener que preocuparse por la administración de clústeres.
  • Inicio rápido de Spark y escalado automático agresivo.
  • Compatibilidad integrada de .NET para Spark que le permite volver a usar la experiencia en C# y el código .NET existente en una aplicación de Spark.

Trabajar con lagos de datos

Azure Synapse elimina las barreras de la tecnología tradicionales entre el uso conjunto de SQL y Spark. Puede combinar y comparar sin problemas en función de sus necesidades y conocimientos.

  • Spark o Hive pueden usar sin problemas las tablas definidas en el lago de datos.
  • SQL y Spark pueden explorar y analizar directamente los archivos Parquet, CSV, TSV y JSON almacenados en el lago de datos.
  • Carga de datos rápida y escalable entre las bases de datos de SQL y de Spark

Integración de datos integrada

Azure Synapse incluye el mismo motor de integración de datos y experiencias que Azure Data Factory, lo que permite crear canalizaciones de ELT a escala enriquecidas sin tener que salir de Azure Synapse Analytics.

  • Ingesta de datos de más de 90 orígenes de datos
  • ETL sin código con actividades de flujo de datos
  • Orquestación de cuadernos, trabajos de Spark, procedimientos almacenados, scripts de SQL, etc

Data Explorer (versión preliminar)

Azure Synapse Data Explorer proporciona a los clientes una experiencia de consulta interactiva para desbloquear información de registros generados por el sistema. Para complementar los motores de tiempo de ejecución de análisis de SQL y Apache Spark existentes, el tiempo de ejecución de análisis de Data Explorer está optimizado para realizar un análisis de registros eficaz gracias a una tecnología de indexación que se usa para indexar automáticamente los datos semiestructurados y de texto libre que se encuentran comúnmente en los registros generados por el sistema.

Use el Explorador de datos como una plataforma de datos para crear soluciones de análisis de registros y análisis de IoT casi en tiempo real para:

  • Consolidar y correlacionar los datos de registros y eventos entre orígenes de datos locales, en la nube y de terceros.
  • Acelerar el recorrido de las operaciones de inteligencia artificial (reconocimiento de patrones, detección de anomalías, previsión, etc.).
  • Reemplazar las soluciones de búsqueda de registros basadas en infraestructuras para ahorrar costos y aumentar la productividad.
  • Compilar soluciones de análisis de IoT para los datos de IoT.
  • Compilar soluciones de SaaS de análisis para ofrecer servicios a los clientes internos y externos.

Experiencia unificada

Synapse Studio proporciona una manera única para que las empresas creen, mantengan y protejan sus soluciones en una sola experiencia de usuario.

  • Realice tareas clave: ingesta, exploración, preparación, orquestación, visualización.
  • Supervisión de recursos, uso y usuarios en SQL, Spark y Data Explorer
  • Use el control de acceso basado en rol para simplificar el acceso a los recursos de análisis.
  • Escriba código SQL, Spark o KQL, e intégrelo con procesos de CI/CD empresariales

Interacción con la comunidad de Synapse

Pasos siguientes