Megosztás a következőn keresztül:


Mi az az Azure Synapse Analytics?

Az Azure Synapse egy nagyvállalati elemzési szolgáltatás, amely felgyorsítja az adatraktárak és big data rendszerek áttekintésének idejét. Az Azure Synapse egyesíti a nagyvállalati adattárházakban használt SQL-technológiák, a big data-hoz használt Spark-technológiák, a napló- és idősorozat-elemzéshez használt Data Explorer, az adatintegrációhoz és az ETL/ELT-hez készült folyamatok, valamint a más Azure-szolgáltatásokkal, például a Power BI-val, a CosmosDB-vel és az AzureML-sel való mély integrációt.

Az Azure Synapse Analytics architektúrájának diagramja.

Iparágvezető SQL

A Synapse SQL egy elosztott lekérdezési rendszer a T-SQL-hez, amely lehetővé teszi az adatraktározási és adatvirtualizálási forgatókönyveket, és kibővíti a T-SQL-t a streamelési és gépi tanulási forgatókönyvek kezelésére.

  • A Synapse SQL kiszolgáló nélküli és dedikált erőforrásmodelleket is kínál. A kiszámítható teljesítmény és a költséghatékonyság érdekében hozzon létre dedikált SQL-készleteket az SQL-táblákban tárolt adatok hatékony feldolgozásához. Nem tervezett vagy kipukkanó számítási feladatokhoz használja a mindig elérhető kiszolgáló nélküli SQL-végpontot.
  • Beépített streamelési képességek használata a felhőbeli adatforrásokból származó adatok SQL-táblákba való levezetéséhez
  • Az AI és az SQL integrálása gépi tanulási modellek használatával az adatok pontozásához a T-SQL PREDICT függvény használatával

Iparági szabványnak megfelelő Apache Spark

Az Azure Synapse-hez készült Apache Spark mélyen és zökkenőmentesen integrálja az Apache Sparkot– ez a legnépszerűbb nyílt forráskód big data motor, amelyet adatelőkészítéshez, adatfejlesztéshez, ETL-hez és gépi tanuláshoz használnak.

  • Ml-modellek SparkML-algoritmusokkal és Azure Machine Learning-integrációval az Apache Spark 3.1-hez a Linux Foundation Delta Lake beépített támogatásával.
  • Egyszerűsített erőforrásmodell, amely nem kell aggódnia a fürtök kezelésével kapcsolatban.
  • Gyors Spark-indítás és agresszív automatikus skálázás.
  • A Sparkhoz készült .NET beépített támogatása lehetővé teszi a C# szakértelmének és a meglévő .NET-kódnak a Spark-alkalmazáson belüli újrafelhasználását.

A Data Lake használata

Az Azure Synapse megszünteti az SQL és a Spark együttes használata közötti hagyományos technológiai korlátokat. Igényei és szakértelme alapján zökkenőmentesen kombinálhatja és egyeztetheti azokat.

  • A Data Lake-fájlokon definiált táblákat a Spark vagy a Hive zökkenőmentesen használja fel.
  • Az SQL és a Spark közvetlenül feltárhatja és elemezheti a Data Lake-ben tárolt Parquet-, CSV-, TSV- és JSON-fájlokat.
  • Gyors, méretezhető adatbetöltés SQL- és Spark-adatbázisok között

Beépített adatintegráció

Az Azure Synapse ugyanazt a adatintegráció motort és élményt tartalmazza, mint az Azure Data Factory, így az Azure Synapse Analytics elhagyása nélkül is gazdag, nagy léptékű ETL-folyamatokat hozhat létre.

  • Adatok betöltése több mint 90 adatforrásból
  • Kód nélküli ETL adatfolyam-tevékenységekkel
  • Jegyzetfüzetek, Spark-feladatok, tárolt eljárások, SQL-szkriptek és egyebek vezénylése

Adatkezelő (előzetes verzió)

Az Azure Synapse Data Explorer interaktív lekérdezési felületet biztosít az ügyfeleknek a rendszer által létrehozott naplókból származó megállapítások feltárásához. A meglévő SQL- és Apache Spark-elemzési futtatókörnyezeti motorok kiegészítése érdekében a Data Explorer analytics-futtatókörnyezete hatékony naplóelemzésre van optimalizálva hatékony indexelési technológiával, amely automatikusan indexeli a rendszer által létrehozott naplókban gyakran használt szabadszöveges és félig strukturált adatokat.

Az Adatkezelőt adatplatformként használhatja közel valós idejű naplóelemzési és IoT-elemzési megoldások létrehozásához a következő célokra:

  • A naplók és események adatainak összesítése és korrelálása helyszíni, felhőbeli és külső adatforrásokban.
  • Gyorsítsa fel az AI Ops-folyamatot (mintafelismerés, anomáliadetektálás, előrejelzés stb.)
  • Cserélje le az infrastruktúra-alapú naplókeresési megoldásokat a költségek megtakarítása és a termelékenység növelése érdekében.
  • IoT Analytics-megoldás létrehozása az IoT-adatokhoz.
  • Elemzési SaaS-megoldásokat hozhat létre, hogy szolgáltatásokat nyújtson belső és külső ügyfeleinek.

Egységes felület

A Synapse Studio egyetlen módot kínál a vállalatok számára megoldások létrehozására, karbantartására és védelmére egyetlen felhasználói felületen

  • Fő feladatok végrehajtása: betöltés, felfedezés, előkészítés, vezénylés, vizualizáció
  • Erőforrások, használat és felhasználók monitorozása az SQL, a Spark és az Adatkezelő között
  • Szerepköralapú hozzáférés-vezérlés használata az elemzési erőforrásokhoz való hozzáférés egyszerűsítéséhez
  • SQL-, Spark- vagy KQL-kód írása és integrálása vállalati CI/CD-folyamatokkal

Együttműködés a Synapse-közösséggel

Következő lépések