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Novità dell'archivio di Azure Synapse Analytics

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Questo articolo descrive gli aggiornamenti del mese precedente ad Azure Synapse Analytics. Per la versione del mese più recente, vedere gli aggiornamenti più recenti di Azure Synapse Analytics. Ogni aggiornamento è collegato al blog di Azure Synapse Analytics e a un articolo che fornisce altre informazioni.

Funzionalità disponibili a livello generale

La tabella seguente elenca una cronologia precedente delle funzionalità di Azure Synapse Analytics che sono passate dall'anteprima alla disponibilità generale (GA).

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Luglio 2022 Apache Spark™ 3.2 per Synapse Analytics Apache Spark™ 3.2 per Synapse Analytics è ora disponibile a livello generale. Esaminare le note sulla versione ufficiali e le linee guida per la migrazione tra Spark 3.1 e 3.2 per valutare le potenziali modifiche alle applicazioni. Per altre informazioni, vedere Supporto della versione di Apache Spark e Runtime di Azure Synapse per Apache Spark 3.2. Miglioramenti in evidenza in Spark 3.2 nell'aggiornamento di luglio 2022 per Azure Synapse Analytics.
Luglio 2022 Funzionalità Cache intelligente per Apache Spark in Azure Synapse La Cache intelligente per Spark archivia automaticamente ogni lettura all'interno dello spazio di archiviazione della cache allocato, rilevando le modifiche ai file sottostanti e aggiornando i file per fornire i dati più recenti. Per altre informazioni, vedere come Abilitare/disabilitare la cache per il pool di Apache Spark.
Giugno 2022 Strumento Mapping dei dati Lo strumento Mapping dei dati è un processo guidato che consente agli utenti di creare mapping ETL e flussi di dati per mapping dai dati di origine a Synapse senza scrivere codice. Per altre informazioni sullo strumento Mapping dei dati, vedere Mapping dei dati in Azure Synapse Analytics.
Giugno 2022 Funzioni definite dall'utente Le funzioni definite dall'utente sono ora disponibili a livello generale. Per altre informazioni, vedere Funzioni definite dall'utente nei flussi di dati per mapping.
Maggio 2022 Connettore Esplora dati di Azure Synapse per Power Automate, App per la logica e Power Apps Il connettore Esplora dati di Azure per Power Automate consente di orchestrare e pianificare flussi, inviare notifiche e avvisi come parte di un'attività pianificata o attivata. Per altre informazioni, vedere Connettore esplora dati di Azure per Microsoft Power Automate ed Esempi di utilizzo per il connettore Esplora dati di Azure per Power Automate.
Aprile 2022 Ripristino tra sottoscrizioni per Azure Synapse SQL Con l'aggiornamento 3.8 del modulo Az.Sql di PowerShell, il cmdlet Restore-AzSqlDatabase può essere usato per il ripristino di pool SQL dedicati tra sottoscrizioni. Per altre informazioni, vedere Blog: Ripristinare un pool SQL dedicato (in precedenza SQL DW) in una sottoscrizione diversa. Questa funzionalità è ora disponibile a livello generale per i pool SQL dedicati (in precedenza SQL Data Warehouse) e i pool SQL dedicati in un'area di lavoro di Synapse. Qual è la differenza?
Aprile 2022 Progettazione database La finestra di progettazione di database consente agli utenti di creare visivamente database all'interno di Synapse Studio senza scrivere una singola riga di codice. Per altre informazioni, vedere Annuncio della disponibilità generale della finestra di progettazione di database. Altre informazioni su database Lake e su Come modificare un database Lake esistente usando la finestra di progettazione di database.
Aprile 2022 Modelli di database Il blog relativo alla disponibilità generale dei modelli di database Synapse presenta nuovi modelli di database specifici dei diversi settori. Altre informazioni sui modelli di database e sull'esperienza di esplorazione migliorata.
Aprile 2022 Ruolo Controllo degli accessi in base al ruolo dell'Operatore monitoraggio Synapse Il ruolo Controllo degli accessi in base al ruolo dell'Operatore monitoraggio Synapse consente a un utente tipo di monitorare l'esecuzione di pipeline di Synapse e applicazioni Spark senza avere la possibilità di eseguire o annullare l'esecuzione di queste applicazioni. Per altre informazioni, vedere Ruoli Controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse.
Marzo 2022 Flowlet I flowlet consentono di progettare parti della nuova logica del flusso di dati o di estrarre parti di un flusso di dati esistente e salvarle come artefatto separato all'interno dell'area di lavoro di Synapse. È quindi possibile riutilizzare questi flowlet all'interno di altri flussi di dati. Per altre informazioni, vedere il post di blog relativo all'annuncio della disponibilità generale dei flowlet e leggere Flowlet nel flusso di dati per mapping.
Marzo 2022 Connettori del feed di modifiche Le trasformazioni dell'origine del flusso di dati dei feed CDC (Changed Data Capture) per Azure Cosmos DB, Archiviazione BLOB di Azure, ADLS Gen1, ADLS Gen2 e Common Data Model (CDM) sono ora disponibili a livello generale. Selezionando semplicemente una casella, è possibile indicare ad Azure Data Factory di gestire automaticamente un checkpoint e leggere solo le righe più recenti aggiornate o inserite dopo l'ultima esecuzione della pipeline. Per altre informazioni, vedere il post di blog relativo all'anteprima in disponibilità generale dei connettori del feed di modifiche e leggere Copiare e trasformare i dati in Azure Data Lake Storage Gen2 usando Azure Data Factory o Azure Synapse Analytics.
Marzo 2022 Crittografia a livello di colonna per pool SQL dedicati La Crittografia a livello di colonna è ora disponibile a livello generale per l'uso nei server logici SQL di Azure nuovi ed esistenti con pool SQL dedicati di Azure Synapse e pool SQL dedicati nelle aree di lavoro di Azure Synapse. Il supporto di SQL Server Data Tools (SSDT) per la crittografia a livello di colonna per i pool SQL dedicati è disponibile a partire dalla build 17.2 Preview 2 di Visual Studio 2022.
Marzo 2022 Connettore Common Data Model (CDM) per Spark in Synapse Il lettore/writer per formato CDM consente a un programma Spark di leggere e scrivere entità CDM in una cartella CDM tramite dataframe Spark. Per altre informazioni, vedere in che modo il connettore CDM supporta la lettura e la scrittura di dati, esempi e problemi noti.
Novembre 2021 PREDICT La sintassi PREDICT T-SQL è ora disponibile a livello generale per i pool SQL dedicati. Introduzione alla Procedura guidata di assegnazione di punteggi al modello di Machine Learning per i pool SQL dedicati.
Ottobre 2021 Ruoli Controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse I ruoli Controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse sono ora disponibili a livello generale. Altre informazioni sui Ruoli Controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse e Controllo degli accessi in base al ruolo di Azure Synapse con PowerShell.

Community

Questa sezione è un archivio delle opportunità della community di Azure Synapse Analytics e del programma Azure Synapse Influencers da Microsoft.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Maggio 2022 Programma Azure Synapse Influencer È possibile iscriversi al Programma Azure Synapse Influencer gratuito e interagire con una community di utenti di Synapse che si impegnano per aiutare gli altri utenti a ottenere risultati migliori con l'analisi cloud. È possibile iscriversi ora alla prossima sessione "Ask the Experts" del programma Synapse Influencer. La partecipazione è gratuita e tutti sono invitati a partecipare e discutere gli argomenti correlati a Synapse. È possibile guardare gli eventi "Ask the Experts" registrati nel canale YouTube di Azure Synapse.
Marzo 2022 Serie di video di YouTube su Azure Synapse Analytics e Microsoft MVP Grazie a un'attività congiunta con il team del prodotto Azure Synapse e la community Microsoft MVP, è stata lanciata una nuova serie di video di YouTube per MVP sulle funzionalità di Azure Synapse. Per altre informazioni, vedere il canale YouTube di Azure Synapse Analytics.

Apache Spark per Azure Synapse Analytics

Questa sezione è un archivio di funzionalità di Apache Spark per Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Maggio 2022 Connettore del pool SQL dedicato di Azure Synapse per Apache Spark ora disponibile in Python In precedenza, il connettore del pool SQL dedicato di Azure Synapse per Apache Spark era disponibile solo con Scala. Ora il connettore del pool SQL dedicato per Apache Spark può essere usato con Python in Spark 3.
Maggio 2022 Gestire la configurazione di Apache Spark di Azure Synapse Con la nuova funzionalità di configurazione di Apache Spark, è possibile creare un artefatto di configurazione Spark autonomo con suggerimenti automatici e regole di convalida predefinite. L'artefatto di configurazione di Spark consente di condividere la configurazione di Spark all'interno di aree di lavoro e tra aree di lavoro di Azure Synapse. È anche possibile associare facilmente la configurazione di Spark a un pool di Spark, a un notebook e a una definizione di processo Spark per riutilizzare e ridurre al minimo la necessità di copiare la configurazione di Spark in più posizioni.
Aprile 2022 Apache Spark 3.2 per Synapse Analytics Apache Spark 3.2 per Synapse Analytics con disponibilità in anteprima. Esaminare le note sulla versione ufficiali di Spark 3.2 e le linee guida per la migrazione tra Spark 3.2 e 3.1 per valutare le potenziali modifiche alle applicazioni. Per altre informazioni, vedere Supporto della versione di Apache Spark e Azure Synapse Runtime per Apache Spark 3.2.
Aprile 2022 Parametrizzazione per la definizione del processo Spark È ora possibile assegnare parametri in modo dinamico in base a variabili e metadati o specificare parametri specifici della pipeline per l'attività di definizione del processo Spark. Per altre informazioni, vedere Trasformare i dati usando la definizione del processo Apache Spark.
Aprile 2022 Snapshot del notebook di Apache Spark È possibile accedere a uno snapshot del notebook quando si verifica un errore di esecuzione del notebook della pipeline o quando è presente un processo notebook a esecuzione prolungata. Per altre informazioni, vedere Trasformare i dati eseguendo un notebook di Synapse e Introduzione alle utilità di Microsoft Spark.
Marzo 2022 Connettore Common Data Model (CDM) per Spark in Synapse Il lettore/writer per formato CDM consente a un programma Spark di leggere e scrivere entità CDM in una cartella CDM tramite dataframe Spark. Per altre informazioni, vedere in che modo il connettore CDM supporta la lettura e la scrittura di dati, esempi e problemi noti.
Marzo 2022 Ottimizzazione delle prestazioni per il connettore per i pool SQL dedicati di Synapse per Spark Nuovi miglioramenti al Connettore per i pool SQL dedicati di Azure Synapse per Apache Spark per ridurre lo spostamento dei dati e sfruttare COPY INTO. I test delle prestazioni hanno indicato almeno un miglioramento di circa 5 volte rispetto alla versione precedente. Non è necessaria alcuna azione da parte dell'utente per sfruttare questi miglioramenti. Per altre informazioni, vedere Blog - Connettore per i pool SQL dedicati di Synapse per Spark (DW): Miglioramenti delle prestazioni.
Marzo 2022 Supporto per tutte le opzioni SaveMode del dataframe Spark Il Connettore per i pool SQL dedicati di Azure Synapse per Apache Spark supporta ora tutte e quattro le opzioni SaveMode del dataframe Spark: Append, Overwrite, ErrorIfExists, Ignore. Per altre informazioni su SaveMode di Spark, vedere la documentazione ufficiale di Apache Spark.
Marzo 2022 Funzionalità Cache intelligente per Apache Spark in Azure Synapse Analytics La Cache intelligente per Spark archivia automaticamente ogni lettura all'interno dello spazio di archiviazione della cache allocato, rilevando le modifiche ai file sottostanti e aggiornando i file per fornire i dati più recenti. Per altre informazioni su questa funzionalità di anteprima, vedere come Abilitare/disabilitare la cache per il pool di Apache Spark o vedere il post di blog.

Integrazione dei dati

Questa sezione è un archivio di funzionalità per l'integrazione dei dati di Azure Synapse Analytics. Informazioni su come Caricare i dati in Azure Synapse Analytics usando Azure Data Factory (ADF) o una pipeline di Synapse.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Giugno 2022 Anteprima del connettore SAP CDC Un nuovo connettore dati per SAP Change Data Capture (CDC) è ora disponibile in anteprima. Per altre informazioni, vedere Annuncio dell'anteprima pubblica della soluzione SAP CDC in Azure Data Factory e Azure Synapse Analytics e Soluzione SAP CDC in Azure Data Factory.
Giugno 2022 Opzione join fuzzy nella trasformazione Join Usare la corrispondenza fuzzy con un dispositivo di scorrimento del punteggio di soglia di somiglianza aggiunto alla Trasformazione Join in flussi di dati per mapping.
Giugno 2022 Disponibilità generale dello strumento Mapping dei dati Lo strumento Mapping dei dati è ora disponibile a livello generale. Lo strumento Mapping dei dati è un processo guidato che consente agli utenti di creare mapping ETL e flussi di dati per mapping dai dati di origine a Synapse senza scrivere codice.
Giugno 2022 Eseguire di nuovo una pipeline con nuovi parametri È ora possibile modificare i parametri della pipeline quando si esegue di nuovo una pipeline dalla pagina Monitoraggio senza dover tornare all'editor della pipeline. Per altre informazioni, vedere Eseguire di nuovo pipeline e attività.
Giugno 2022 Disponibilità generale delle funzioni definite dall'utente Le Funzioni definite dall'utente nei flussi di dati per mapping sono ora disponibili a livello generale.
Maggio 2022 Esportare il monitoraggio della pipeline come file CSV La possibilità di esportare il monitoraggio delle pipeline in file CSV e altri miglioramenti del monitoraggio sono stati introdotti in Azure Data Factory.
Maggio 2022 Caricamento incrementale automatico dei dati di origine da PostgreSQL e MySQL Il caricamento incrementale dei dati di origine da PostgreSQL e MySQL in modo automatico in Synapse SQL e Azure Database è ora disponibile in modo nativo in Azure Data Factory.
Maggio 2022 Gestione degli errori di trasformazione Assert La gestione degli errori è stata aggiunta ai sink dopo una trasformazione Assert nel flusso di dati per mapping. È ora possibile scegliere se restituire le righe non riuscite nel sink selezionato o in un file separato.
Maggio 2022 Modifica dei flussi di dati per mapping Nei flussi di dati per mapping è ora possibile aggiornare i nomi e i tipi delle colonne di proiezione di origine.
Aprile 2022 Connettore Dataverse per i flussi di dati Synapse Dataverse è ora un connettore di origine e sink per i flussi di dati di Synapse. È possibile Copiare e trasformare i dati da Dynamics 365 (Microsoft Dataverse) o Dynamics CRM usando Azure Data Factory o Azure Synapse Analytics.
Aprile 2022 Timeout configurabile per le risposte delle attività Web delle pipeline di Synapse Con la proprietà di timeout della risposta httpRequestTimeout è possibile definire un timeout fino a 10 minuti per la richiesta HTTP. Le attività Web funzionano benissimo con le API che seguono il modello asincrono request/reply, un approccio consigliato per la creazione di API Web o servizi Web scalabili.
Marzo 2022 Connettore FTP sicuro per i flussi di dati Synapse È supportato un connettore FTP sicuro nativo nei flussi di dati di Synapse per leggere e scrivere dati da FTP sicuro usando l'interfaccia visiva dei flussi di dati a basso codice in Synapse. Per altre informazioni, vedere Copiare e trasformare i dati nel server FTP sicuro usando Azure Data Factory o Azure Synapse Analytics.
Marzo 2022 Miglioramenti del flusso di dati per l'anteprima dei dati Esaminare le funzionalità aggiunte all'Anteprima dei dati e i miglioramenti del debug nel flusso di dati per mapping.
Marzo 2022 Attività Script delle pipeline È ora possibile Trasformare i dati usando l'attività Script per richiamare i comandi SQL per eseguire sia DDL che DML.
Dicembre 2021 Collegamento alle partizioni personalizzate per Synapse per Azure Cosmos DB È possibile migliorare i tempi di esecuzione delle query Spark creando partizioni personalizzate in base ai campi usati di frequente nelle query. Per altre informazioni, vedere Partizionamento personalizzato in Collegamento ad Azure Synapse per Azure Cosmos DB (anteprima).

Modelli di database e finestra di progettazione di database

Questa sezione è un archivio di funzionalità dei modelli di database e della finestra di progettazione di database.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Aprile 2022 Progettazione database La finestra di progettazione di database consente agli utenti di creare visivamente database all'interno di Synapse Studio senza scrivere una singola riga di codice. Per altre informazioni, vedere Annuncio della disponibilità generale della finestra di progettazione di database. Altre informazioni su database Lake e su Come modificare un database Lake esistente usando la finestra di progettazione di database.
Aprile 2022 Modelli di database Il blog relativo alla disponibilità generale dei modelli di database Synapse presenta nuovi modelli di database specifici dei diversi settori. Altre informazioni sui modelli di database e sull'esperienza di esplorazione migliorata.
Aprile 2022 Clonare il database Lake In Synapse Studio è ora possibile clonare un database usando il menu azione disponibile nel database Lake. Per altre informazioni, vedere Procedura: Clonare un database Lake.
Aprile 2022 Usare caratteri jolly per specificare gerarchie di cartelle personalizzate I database Lake si trovano sopra i dati presenti nel Lake e questi dati possono risiedere in cartelle annidate che non rientrano in criteri di partizione lineari. È ora possibile usare caratteri jolly per specificare gerarchie di cartelle personalizzate. Per altre informazioni, vedere Procedura: Modificare un Data Lake.
2022 gennaio Nuovi modelli di database Altre informazioni sui nuovi modelli specifici del settore, ovvero per settore automobilistico, genomica, produzione e prodotti farmaceutici, e introduzione ai modelli di database nella raccolta di Synapse Studio.

Esperienza sviluppatore

Questa sezione è un archivio di miglioramenti della qualità della vita e delle funzionalità per gli sviluppatori in Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Maggio 2022 Report aggiornato dell'analizzatore di Azure Synapse Informazioni sulle nuove funzionalità della versione 2.0 del report dell'analizzatore di Synapse.
Aprile 2022 Report dell'analizzatore di Azure Synapse Il Report dell'analizzatore di Azure Synapse consente di identificare i problemi comuni che possono essere presenti nel database e che possono causare problemi di prestazioni.
Aprile 2022 Riferimento a notebook non pubblicati Quando si usano notebook %run, è ora possibile abilitare l'opzione 'unpublished notebook reference', che consentirà di fare riferimento a notebook non pubblicati. Se questa opzione è abilitata, l'esecuzione del notebook recupera il contenuto corrente nella cache Web del notebook, ovvero altri notebook possono fare immediatamente riferimento alle modifiche apportate nell'editor di notebook senza che sia necessario pubblicarli (modalità live) o sottoporli a commit (modalità Git).
Marzo 2022 Celle di codice con eccezione per visualizzare l'output standard Nei notebook di Synapse vengono ora visualizzati sia i messaggi di output standard sia i messaggi di eccezione quando un'istruzione di codice ha esito negativo per i linguaggi Python e Scala. Per esempi, vedere Notebook di Synapse: elle di codice con eccezione per visualizzare l'output standard.
Marzo 2022 L'output parziale è disponibile per l'esecuzione di celle di codice del notebook Nei notebook di Synapse è ora possibile visualizzare qualsiasi elemento scritto (con i comandi println, ad esempio) durante l'esecuzione della cella, anziché attendere fino al termine. Per esempi, vedere Notebook di Synapse: L'output parziale è disponibile per l'esecuzione di celle di codice del notebook.
Marzo 2022 Controllare dinamicamente la configurazione della sessione Spark con i parametri della pipeline Nei notebook di Synapse è ora possibile usare i parametri della pipeline per configurare la sessione con il notebook %%configure magic. Per esempi, vedere Notebook di Synapse: Controllare dinamicamente la configurazione della sessione Spark con i parametri della pipeline.
Marzo 2022 Riutilizzare e gestire le sessioni di notebook Nei notebook di Synapse è ora facile riutilizzare una sessione attiva in modo pratico senza doverne avviare una nuova e visualizzare e gestire le sessioni attive nell'elenco Sessioni attive. Per visualizzare le sessioni, selezionare i 3 puntini nel notebook e selezionare Gestisci sessioni. Per esempi, vedere Notebook di Synapse: Riutilizzare e gestire le sessioni di notebook.
Marzo 2022 Supporto per la registrazione di Python Nei notebook di Synapse viene ora acquisito qualsiasi elemento scritto tramite il modulo di registrazione Python, oltre ai log dei driver. Per esempi, vedere Notebook di Synapse: Supporto per la registrazione di Python.

Machine Learning

Questa sezione include un archivio di funzionalità e miglioramenti ai modelli di Machine Learning in Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Giugno 2022 Training distribuito della rete neurale profonda (anteprima) Il runtime di Azure Synapse include anche librerie di supporto come Petastorm e Horovod, comunemente usate per il training distribuito. Questa funzionalità è attualmente disponibile in anteprima. Il runtime di Azure Synapse Analytics per Apache Spark 3.1 e 3.2 include ora anche il supporto per le librerie di Deep Learning più comuni, ad esempio TensorFlow e PyTorch. Per altre informazioni su come sfruttare queste librerie all'interno dei pool con accelerazione GPU di Azure Synapse Analytics, vedere le Esercitazioni su Deep Learning.
Novembre 2021 PREDICT La sintassi PREDICT T-SQL è ora disponibile a livello generale per i pool SQL dedicati. Introduzione alla Procedura guidata di assegnazione di punteggi al modello di Machine Learning per i pool SQL dedicati.

Esempi e indicazioni

Questa sezione è un archivio di indicazioni e risorse di progetti di esempio per Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Giugno 2022 Analisi di Azure Orbital con Synapse Analytics È ora disponibile una soluzione di esempio di analisi Azure Orbital che mostra un'implementazione end-to-end di estrazione, caricamento, trasformazione e analisi dei dati spaziali tramite librerie geospaziali e modelli di intelligenza artificiale con Azure Synapse Analytics. La soluzione di esempio illustra anche come integrare modelli dei Servizi di Azure AI specifici dell'ambito geospaziale, i modelli di intelligenza artificiale dei partner e i modelli BYOD (Bring-Your-Own-Data).
Giugno 2022 Guide alla migrazione per Oracle È ora disponibile una nuova guida alla migrazione creata da Microsoft per la migrazione da Oracle ad Azure Synapse Analytics. Progettazione e prestazioni per le migrazioni Oracle.
Giugno 2022 "Success by Design" di Azure Synapse Il Playbook del modello di verifica di Azure Synapse fornisce una guida per definire l'ambito, progettare, eseguire e valutare un modello di verifica per i carichi di lavoro SQL o Spark.
Giugno 2022 Guide alla migrazione per Teradata È ora disponibile una nuova guida alla migrazione creata da Microsoft per la migrazione da Teradata ad Azure Synapse Analytics. Progettazione e prestazioni per le migrazioni Teradata.
Giugno 2022 Guide alla migrazione per IBM Netezza È ora disponibile una nuova guida alla migrazione creata da Microsoft per la migrazione da IBM Netezza ad Azure Synapse Analytics. Progettazione e prestazioni per le migrazioni IBM Netezza.

Sicurezza

Questa sezione è un archivio di funzionalità e impostazioni di sicurezza in Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Aprile 2022 Ruolo Controllo degli accessi in base al ruolo dell'Operatore monitoraggio Synapse Il ruolo Controllo degli accessi in base al ruolo dell'Operatore monitoraggio Synapse consente a un utente tipo di monitorare l'esecuzione di pipeline di Synapse e applicazioni Spark senza avere la possibilità di eseguire o annullare l'esecuzione di queste applicazioni. Per altre informazioni, vedere Ruoli Controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse.
Marzo 2022 Imporre la versione minima di TLS È ora possibile aumentare o ridurre la versione minima di TLS per i pool SQL dedicati nelle aree di lavoro di Synapse. Per altre informazioni, vedere Impostazioni di connettività di Azure SQL. La API SQL gestita dell'area di lavoro può essere usata per modificare le impostazioni minime di TLS.
Marzo 2022 Azure Synapse Analytics supporta ora solo l'autenticazione di Azure Active Directory (Azure AD) È ora possibile usare l'autenticazione di Azure Active Directory per gestire centralmente l'accesso a tutte le risorse di Azure Synapse, inclusi i pool SQL. È possibile disabilitare l'autenticazione locale al momento della creazione o dopo la creazione di un'area di lavoro tramite il portale di Azure.
Dicembre 2021 Identità gestite assegnate dall'utente È ora possibile usare identità gestite assegnate dall'utente nei servizi collegati per l'autenticazione in pipeline e flussi di dati di Synapse. Per altre informazioni, vedere Credenziali in Azure Data Factory e Azure Synapse.
Dicembre 2021 Esplorare le cartelle di ADLS Gen2 nell'area di lavoro di Azure Synapse Analytics È ora possibile esplorare e proteggere un contenitore o una cartella di Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) nell'area di lavoro di Azure Synapse Analytics connettendosi a un contenitore o a una cartella specifica in Synapse Studio.
Dicembre 2021 Imposizione di TLS 2.1 per le nuove aree di lavoro di Synapse A partire da dicembre 2021, è stato implementato un requisito per TLS 1.2 solo per le nuove aree di lavoro di Synapse.

Esplora dati di Azure Synapse

Esplora dati di Azure (ADX) è un servizio di esplorazione dati rapido e a scalabilità elevata per dati di log e di telemetria. Offre l'inserimento da Hub eventi, hub IoT, BLOB scritti in contenitori BLOB e processi di Analisi di flusso di Azure. Questa sezione include un archivio di funzionalità di Esplora dati di Azure Synapse e del Linguaggio di query Kusto (KQL). Altre informazioni su Qual è la differenza tra Esplora dati di Azure Synapse ed Esplora dati di Azure? (anteprima)

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Giugno 2022 Nuova home page di Web Explorer La nuova home page Web Explorer di Azure Synapse rende ancora più semplice iniziare a usare Web Explorer di Synapse.
Giugno 2022 Raccolta di esempi di Web Explorer La raccolta di esempi di Web Explorer fornisce esempi end-to-end del modo in cui i clienti sfruttano i casi d'uso più diffusi di Esplora dati di Synapse, tra cui esempi di dati dei log, dati delle metriche, dati IoT e Big Data di base.
Giugno 2022 Funzionalità di drill-through dei dashboard di Web Explorer È ora possibile usare i drill-through come parametri nei dashboard di Web Explorer di Synapse.
Giugno 2022 Impostazioni del fuso orario per Web Explorer Le Impostazioni del fuso orario di Web Explorer si applicano ora sia ai risultati della query sia al dashboard. Se si modifica il fuso orario, i dashboard verranno aggiornati automaticamente per presentare i dati con il fuso orario selezionato.
Maggio 2022 Query live di Esplora dati di Synapse in Excel Usando la nuova funzionalità Apri in Excel dell'esperienza Web di Esplora dati, è ora possibile fornire l'accesso ai risultati live della query condividendo la cartella di lavoro di Excel connessa con colleghi e membri del team. È possibile aprire la query live in una cartella di lavoro di Excel e aggiornarla direttamente da Excel per ottenere i risultati più aggiornati delle query. Per creare una cartella di lavoro di Excel connessa a Esplora dati di Synapse, iniziare eseguendo una query nell'esperienza Web.
Maggio 2022 Usare identità gestite per le tabelle esterne di SQL Server Con il supporto dell'identità gestita, la definizione della tabella di Esplora dati di Synapse è ora più semplice e sicura. È ora possibile usare identità gestite anziché immettere le credenziali. Per altre informazioni sulle tabelle esterne, vedere Creare e modificare tabelle esterne di SQL Server.
Maggio 2022 Connettore di Esplora dati di Azure Synapse per Microsoft Power Automate, App per la logica e Power Apps I nuovi connettori di Esplora dati di Azure per Power Automate sono disponibili a livello generale. Per altre informazioni, vedere Connettore di Esplora dati di Azure per Microsoft Power Automate, App per la logica Microsoft ed Esplora dati di Azure e la possibilità di Creare un'applicazione Power Apps per eseguire query sui dati in Esplora dati di Azure.
Maggio 2022 Routing di eventi dinamici dall'hub eventi a più database È ora supportato il routing dei dati degli eventi da Hub eventi di Azure/Hub IoT di Azure/Griglia di eventi di Azure a più database ospitati in un singolo cluster di Esplora dati di Azure. Per altre informazioni sul routing dinamico, vedere Inserimento dall'hub eventi.
Maggio 2022 Configurare un database usando uno script inline KQL come parte del modello di distribuzione ARM JSON L'esecuzione di uno script KQL (Kusto Query Language) per configurare il database può essere ora completata usando uno script inline fornito inline come parametro per un modello di ARM JSON.

Collegamento ad Azure Synapse è un sistema automatizzato per la replica dei dati da SQL Server o Database SQL di Azure, Azure Cosmos DBo Dataverse in Azure Synapse Analytics. Questa sezione è un archivio di notizie sulla funzionalità Collegamento ad Azure Synapse.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Maggio 2022 Collegamento ad Azure Synapse per SQL (anteprima) Collegamento ad Azure Synapse per SQL è disponibile in anteprima sia per SQL Server 2022 sia per il Database SQL di Azure. La funzionalità Collegamento ad Azure Synapse offre la replica dei dati quasi in tempo reale con poco o zero codice dagli archivi operativi basati su SQL in Azure Synapse Analytics. È possibile fornire report di business intelligence sui dati operativi quasi in tempo reale, con un impatto minimo sull'archivio operativo. L'anteprima di Collegamento ad Azure Synapse per SQL è stata annunciata. Per altre informazioni, vedere Blog: Approfondimento su Collegamento ad Azure Synapse per SQL.

Synapse SQL

Questa sezione include un archivio di miglioramenti e funzionalità nei pool SQL in Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Giugno 2022 Aumento del limite di dimensioni dei set di risultati La dimensione massima dei set di risultati della query nei pool SQL serverless è stata aumentata da 200 GB a 400 GB.
Maggio 2022 Calcolo automatico della lunghezza delle colonne di caratteri per i pool SQL serverless Non è più necessario definire le lunghezze delle colonne di caratteri per i pool SQL serverless nel Data Lake. È possibile ottenere prestazioni ottimali delle query senza dover definire lo schema, perché il pool SQL serverless userà automaticamente lunghezze medie calcolate delle colonne e la stima della cardinalità.
Aprile 2022 Disponibilità generale del ripristino tra sottoscrizioni per Azure Synapse SQL Con l'aggiornamento 3.8 del modulo Az.Sql di PowerShell, il cmdlet Restore-AzSqlDatabase può essere usato per il ripristino di pool SQL dedicati tra sottoscrizioni. Per altre informazioni, vedere Ripristinare un pool SQL dedicato in una sottoscrizione diversa. Questa funzionalità è ora disponibile a livello generale per i pool SQL dedicati (in precedenza SQL Data Warehouse) e i pool SQL dedicati in un'area di lavoro di Synapse. Qual è la differenza?
Aprile 2022 Ripristinare il pool SQL dal server o dall'area di lavoro rimossi Con i cmdlet di Ripristino di PowerShell nei moduli Az.Sql e Az.Synapse è ora possibile eseguire il ripristino da un server o un'area di lavoro eliminata senza inviare un ticket di supporto. Per altre informazioni, vedere Ripristinare un pool SQL dedicato da un'area di lavoro di Azure Synapse eliminata o Ripristinare un pool SQL dedicato autonomo (in precedenza SQL Data Warehouse) da un server eliminato, a seconda dello scenario.
Marzo 2022 Crittografia a livello di colonna per pool SQL dedicati La Crittografia a livello di colonna è ora disponibile a livello generale per l'uso nei server logici SQL di Azure nuovi ed esistenti con pool SQL dedicati di Azure Synapse e pool SQL dedicati nelle aree di lavoro di Azure Synapse. Il supporto di SQL Server Data Tools (SSDT) per la crittografia a livello di colonna per i pool SQL dedicati è disponibile a partire dalla build 17.2 Preview 2 di Visual Studio 2022.
Marzo 2022 Esecuzione parallela per CETAS Sono ora possibili prestazioni migliori per CREATE TABLE AS SELECT (CETAS) e le istruzioni SELECT successive grazie all'uso di piani di esecuzione paralleli. Per esempi, vedere Prestazioni migliori per CETAS e istruzioni SELECT successive.

Aggiornamenti mensili precedenti in Azure Synapse Analytics

Di seguito è riportato il formato precedente degli aggiornamenti mensili delle notizie per Synapse Analytics.

Aggiornamento di giugno 2022

Generali

  • Analisi di Azure Orbital con Synapse Analytics: è ora disponibile una soluzione di esempio di analisi Azure Orbital che mostra un'implementazione end-to-end di estrazione, caricamento, trasformazione e analisi dei dati spaziali tramite librerie geospaziali e modelli di intelligenza artificiale con Azure Synapse Analytics. La soluzione di esempio illustra anche come integrare modelli dei Servizi di Azure AI specifici dell'ambito geospaziale, i modelli di intelligenza artificiale dei partner e i modelli BYOD (Bring-Your-Own-Data).

  • "Success by Design" di Azure Synapse: il successo del progetto non è un caso e richiede un'attenta pianificazione ed esecuzione. Sono ora disponibili i playbook "Success by Design" di Synapse Analytics. Il Playbook del modello di verifica di Azure Synapse fornisce una guida per definire l'ambito, progettare, eseguire e valutare un modello di verifica per i carichi di lavoro SQL o Spark. Queste guide contengono procedure consigliate dalle implementazioni di soluzioni più impegnative e complesse che incorporano Azure Synapse. Per altre informazioni sul playbook del modello di verifica di Azure Synapse, vedere Success by Design.

SQL

Aumento del limite di dimensioni dei set di risultati: come noto, si può usare Azure Synapse Analytics per lavorare con grandi quantità di dati. Tenendo presente questo aspetto, le dimensioni massime dei set di risultati delle query nei pool SQL serverless sono state aumentate da 200 GB a 400 GB. Questo limite viene condiviso tra query simultanee. Per altre informazioni su questo aumento del limite di dimensioni e altri vincoli, vedere Self-help per il pool SQL serverless.

Esplora dati di Synapse

  • Nuova home page Web Explorer: la nuova home page Web Explorer di Synapse rende ancora più semplice iniziare a usare Web Explorer di Synapse. La home page Web Explorer include ora le sezioni seguenti:

    • Attività iniziali: raccolta di esempio che offre query e dashboard di esempio per i casi d'uso più diffusi di Esplora dati di Synapse.
    • Consigliati: moduli di apprendimento più diffusi progettati per consentire di usare in modo ottimale Web Explorer di Synapse e KQL.
    • Documentazione: documentazione di base e avanzata per Web Explorer di Synapse.

  • Raccolta di esempi di Web Explorer: un ottimo modo per ottenere informazioni su un prodotto consiste nel vedere come viene usato da altri utenti. La raccolta di esempi di Web Explorer fornisce esempi end-to-end del modo in cui i clienti sfruttano i casi d'uso più diffusi di Esplora dati di Synapse, tra cui esempi di dati dei log, dati delle metriche, dati IoT e Big Data di base. Ogni esempio include il set di dati, query ben documentate e un dashboard di esempio. Per altre informazioni sulla raccolta di esempi, vedere Esplora dati di Azure in 60 minuti con la nuova raccolta di esempi.

  • Funzionalità di drill-through dei dashboard di Web Explorer: è ora possibile aggiungere funzionalità di drill-through ai dashboard di Web Explorer di Synapse Le nuove funzionalità di drill-through consentono di spostarsi facilmente tra le pagine dei dashboard, grazie all'uso di un filtro contestuale per connettere i dashboard. La definizione di questi drill-through contestuali viene eseguita modificando le interazioni visive del riquadro selezionato nel dashboard. Per altre informazioni sulle funzionalità di drill-through, vedere Usare drill-through come parametri del dashboard.

  • Impostazioni del fuso orario per Web Explorer: la possibilità di visualizzare i dati in fusi orari diversi è molto potente. È ora possibile decidere di visualizzare i dati nell'ora UTC, nel fuso orario locale o nel fuso orario del dispositivo/computer monitorato. Le impostazioni del fuso orario di Web Explorer si applicano ora sia ai risultati della query sia al dashboard. Se si modifica il fuso orario, i dashboard verranno aggiornati automaticamente per presentare i dati con il fuso orario selezionato. Per altre informazioni sulle impostazioni del fuso orario, vedere Modificare il valore datetime in un fuso orario specifico.

Integrazione dei dati

  • Opzione Join fuzzy nella trasformazione Join: la corrispondenza fuzzy con un'opzione scorrevole per il punteggio di somiglianza è stata aggiunta alla trasformazione Join in flussi di dati per mapping. È possibile creare inner join e outer join su valori di dati simili anziché corrispondenze esatte. In precedenza sarebbe stato necessario usare una corrispondenza esatta. Il valore della scala scorrevole è compreso tra 60% e 100%, semplificando quindi la regolazione della soglia di somiglianza della corrispondenza. Per altre informazioni sui join fuzzy, vedere Trasformazione Join nel flusso di dati per mapping.

  • Mapping dei dati [disponibile a livello generale]: lo strumento Mapping dei dati è ora disponibile a livello generale. Lo strumento Mapping dei dati è un processo guidato che consente agli utenti di creare mapping ETL e flussi di dati per mapping dai dati di origine a Synapse senza scrivere codice. Per altre informazioni sul Mapping dei dati, vedere Mapping dei dati in Azure Synapse Analytics.

  • Nuova esecuzione della pipeline con nuovi parametri: è ora possibile modificare i parametri della pipeline quando si esegue di nuovo una pipeline dalla pagina Monitoraggio senza dover tornare all'editor della pipeline. Dopo aver eseguito una pipeline con nuovi parametri, è possibile monitorare facilmente la nuova esecuzione rispetto a quelle precedenti senza dover passare da una pagina all'altra. Per altre informazioni sulla nuova esecuzione delle pipeline con nuovi parametri, vedere Eseguire di nuovo pipeline e attività.

  • Funzioni definite dall'utente [disponibili a livello generale]: le funzioni definite dall'utente (UDF) sono ora disponibili a livello generale. Grazie alle funzioni definite dall'utente, è possibile creare espressioni personalizzate che possono essere riutilizzate in più flussi di dati per mapping. Non è più necessario usare più volte la stessa manipolazione di stringhe, gli stessi calcoli matematici o altre logiche complesse. Le funzioni definite dall'utente verranno raggruppate nelle librerie per consentire agli sviluppatori di raggruppare set comuni di funzioni. Per altre informazioni sulle funzioni definite dall'utente, vedere Funzioni definite dall'utente nei flussi di dati per mapping.

Apprendimento automatico

Training distribuito della rete neurale profonda con Horovod e Petastorm [anteprima pubblica]: per semplificare il processo di creazione e gestione di pool con accelerazione GPU, Azure Synapse si occupa della preinstallazione di librerie di basso livello e della configurazione di tutti i requisiti di rete complessi tra i nodi di calcolo. Questa integrazione consente agli utenti di iniziare a usare pool con accelerazione GPU in pochi minuti.

Azure Synapse Analytics offre ora il supporto integrato per l'infrastruttura di Deep Learning. Il runtime di Azure Synapse Analytics per Apache Spark 3.1 e 3.2 include ora il supporto per le librerie di Deep Learning più comuni, ad esempio TensorFlow e PyTorch. Il runtime di Azure Synapse include anche librerie di supporto come Petastorm e Horovod, comunemente usate per il training distribuito. Questa funzionalità è attualmente disponibile in anteprima pubblica.

Per altre informazioni su come sfruttare queste librerie all'interno dei pool con accelerazione GPU di Azure Synapse Analytics, vedere le Esercitazioni su Deep Learning.

Aggiornamento di maggio 2022

Gli aggiornamenti seguenti sono novità di questo mese per Azure Synapse Analytics.

Generali

Connettiti al nuovo programma di influencer di Azure Synapse! Unisciti a una community di influencer di Azure Synapse che si aiutano a ottenere di più con l'analisi cloud! Il programma Azure Synapse Influencers riconosce gli utenti e i sostenitori di Azure Synapse Analytics che supportano attivamente la community condividendo contenuti, annunci e notizie sui prodotti correlati a Synapse tramite social media.

SQL

  • Guida alla migrazione del data warehouse per i pool SQL dedicati in Azure Synapse Analytics: considerati i vantaggi offerti dalla migrazione cloud, gli utenti cercano spesso passaggi, processi o linee guida da seguire per migrazioni rapide e semplici da ambienti data warehouse esistenti. È stato appena rilasciato un set di guide alla migrazione di data warehouse per semplificare la transizione ai pool SQL dedicati in Azure Synapse Analytics.

  • Calcolo automatico della lunghezza della colonna di caratteri: non è più necessario definire le lunghezze delle colonne di caratteri. I pool SQL serverless consentono di eseguire query sui file nel Data Lake senza conoscere lo schema in anticipo. La procedura consigliata consiste nello specificare le lunghezze delle colonne di caratteri per ottenere prestazioni ottimali. Ora non è più così. Grazie a questa nuova funzionalità, è possibile ottenere prestazioni ottimali delle query senza dover definire lo schema. Il pool SQL serverless calcolerà la lunghezza media della colonna per ogni colonna di caratteri dedotta o colonna di caratteri definita come maggiore di 100 byte. Lo schema rimarrà invariato, mentre il pool SQL serverless userà internamente le lunghezze medie delle colonne calcolate. Viene inoltre calcolata automaticamente anche la stima della cardinalità nel caso in cui non sia stata creata in precedenza alcuna statistica.

Apache Spark per Synapse

  • Connettore per i pool SQL dedicati di Azure Synapse per Apache Spark ora disponibile in Python: in precedenza, il connettore per i pool SQL dedicati di Azure Synapse era disponibile solo con Scala. È ora possibile usarlo con Python in Spark 3. L'unica differenza tra le implementazioni di Scala e Python è l'handle di callback Scala facoltativo, che consente di ricevere metriche post-scrittura.

    Le operazioni seguenti sono ora supportate in Python in Spark 3:

    • Lettura tramite l'autenticazione di Azure Active Directory (AD) o l'autenticazione di base
    • Scrittura in una tabella interna tramite l'Autenticazione di Azure AD o l'autenticazione di base
    • Scrittura in una tabella esterna tramite l'Autenticazione di Azure AD o l'autenticazione di base

    Per altre informazioni sul connettore in Python, vedere Connettore per i pool SQL dedicati di Azure Synapse per Apache Spark.

  • Gestire la configurazione di Apache Spark in Azure Synapse: la gestione della configurazione di Apache Spark è sempre un'attività complessa perché Spark ha centinaia di proprietà. È anche difficile conoscere il valore ottimale per le configurazioni di Spark. Con la nuova funzionalità di gestione della configurazione di Apache Spark, è possibile creare un artefatto di configurazione Spark autonomo con suggerimenti automatici e regole di convalida predefinite. L'artefatto di configurazione di Spark consente di condividere la configurazione di Spark all'interno di aree di lavoro e tra aree di lavoro di Azure Synapse. È anche possibile associare facilmente la configurazione di Spark a un pool di Spark, a un notebook e a una definizione di processo Spark per riutilizzare e ridurre al minimo la necessità di copiare la configurazione di Spark in più posizioni. Per altre informazioni sulla nuova funzionalità di gestione della configurazione di Spark, vedere Gestire la configurazione di Apache Spark.

Esplora dati di Synapse

  • Query live di Esplora dati di Synapse in Excel: usando la nuova funzionalità Apri in Excel dell'esperienza Web di Esplora dati, è ora possibile fornire l'accesso ai risultati live della query condividendo la cartella di lavoro di Excel connessa con colleghi e membri del team.  È possibile aprire la query live in una cartella di lavoro di Excel e aggiornarla direttamente da Excel per ottenere i risultati più aggiornati delle query. Per altre informazioni sulla query live di Excel, vedere Aprire query live in Excel.

  • Usare identità gestite per tabelle esterne di SQL Server: uno dei principali vantaggi di Azure Synapse è la possibilità di riunire l'integrazione dei dati, il data warehousing aziendale e l'analisi dei Big Data. Con il supporto dell'identità gestita, la definizione della tabella di Esplora dati di Synapse è ora più semplice e sicura. È ora possibile usare identità gestite anziché immettere le credenziali.

    Una tabella SQL esterna è un'entità dello schema che fa riferimento ai dati archiviati all'esterno del database di Esplora dati di Synapse. Usando il comando Crea e modifica tabelle esterne di SQL Server, è possibile aggiungere facilmente tabelle SQL esterne allo schema del database di Esplora dati di Synapse.

    Per altre informazioni sulle identità gestite, vedere Panoramica delle identità gestite.

    Per altre informazioni sulle tabelle esterne, vedere Creare e modificare tabelle esterne di SQL Server.

  • Il nuovo modulo KQL Learn (2 su 3) è disponibile. - Il vantaggio principale del Linguaggio di query Kusto (KQL) è la semplicità di esecuzione di query su combinazioni di dati strutturati, semistrutturati e non strutturati. Per semplificare l'apprendimento di KQL, vengono rilasciati i moduli Learn specifici. In precedenza è stato rilasciato il modulo Scrivere la prima query con il Linguaggio di query Kusto. Il nuovo modulo di questo mese è Ottenere informazioni dettagliate dai dati usando il Linguaggio di query Kusto.

    KQL è il linguaggio di query usato per eseguire query su Big Data di Esplora dati di Synapse. KQL ha una community di utenti in rapida crescita, con centinaia di migliaia di sviluppatori, ingegneri dei dati, analisti dei dati e studenti.

    Per scoprire quanto è facile imparare a usare in modo ottimale KQL, vedere il modulo di Learn su KQL più recente.

    Per altre informazioni su KQL, vedere Panoramica del Linguaggio di query Kusto (KQL).

  • Connettore Esplora dati di Azure Synapse per Microsoft Power Automate, App per la logica e Power Apps [disponibile a livello generale]: il connettore Esplora dati di Azure per Power Automate consente di orchestrare e pianificare flussi, inviare notifiche e avvisi nell'ambito di un'attività pianificata o attivata. Per altre informazioni, vedere Connettore esplora dati di Azure per Microsoft Power Automate ed Esempi di utilizzo per il connettore Esplora dati di Azure per Power Automate.

  • Routing di eventi dinamici dall'hub eventi a più database: il routing degli eventi da Hub eventi/Hub IoT/Griglia di eventi è un'attività comunemente eseguita dagli utenti di Esplora dati di Azure. In precedenza era possibile instradare gli eventi solo a un singolo database per ogni connessione definita. Se si volevano instradare gli eventi a più database, era necessario creare più connessioni cluster di Esplora dati di Azure.

    Per semplificare l'esperienza, è ora supportato il routing dei dati degli eventi a più database ospitati in un singolo cluster di Esplora dati di Azure. Per altre informazioni sul routing dinamico, vedere Inserimento dall'hub eventi.

  • Configurazione di un database usando uno script inline KQL come parte del modello di distribuzione ARM JSON: in precedenza Esplora dati di Azure supportava l'esecuzione di uno script KQL (Linguaggio di query Kusto) per configurare il database durante la distribuzione del modello di Resource Manager (ARM). È ora possibile eseguire questa operazione usando uno script inline fornito inline come parametro per un modello di Resource Manager JSON. Per altre informazioni sull'uso di uno script inline KQL, vedere Configurare un database usando uno script del Linguaggio di query Kusto.

Integrazione dei dati

  • Esportazione del monitoraggio della pipeline come file CSV: in seguito a numerose richieste della community per la funzionalità, è stata aggiunta la possibilità di esportare il monitoraggio della pipeline in file CSV. È sufficiente filtrare la schermata Esecuzioni pipeline sui dati desiderati e selezionare Esporta in CSV*. Per altre informazioni sull'esportazione del monitoraggio delle pipeline e altri miglioramenti del monitoraggio, vedere Miglioramenti del monitoraggio di Azure Data Factory.

  • Caricamento incrementale dei dati semplificato per Synapse e Database di Azure per PostgreSQL e MySQL: in una soluzione di integrazione dei dati il caricamento incrementale dei dati dopo un caricamento completo iniziale è uno scenario ampiamente usato. Il caricamento incrementale automatico dei dati di origine è ora disponibile in modo nativo per Synapse SQL e Database di Azure per PostgreSQL e MySQL. Gli utenti possono "abilitare l'estrazione incrementale" e solo le righe inserite o aggiornate verranno lette dalla pipeline. Per altre informazioni sul caricamento incrementale dei dati, vedere Copiare in modo incrementale i dati da un archivio dati di origine a un archivio dati di destinazione.

  • Funzioni definite dall'utente per i flussi di dati per mapping [anteprima pubblica]: gli utenti hanno segnalato la necessità di usare più volte la stessa manipolazione di stringhe, gli stessi calcoli matematici o altre logiche complesse. Grazie alla nuova funzionalità Funzioni definite dall'utente, è ora possibile creare espressioni personalizzate che possono essere riutilizzate in più flussi di dati per mapping. Le funzioni definite dall'utente verranno raggruppate nelle librerie per consentire agli sviluppatori di raggruppare set comuni di funzioni. Dopo aver creato una libreria del flusso di dati, è possibile aggiungere le funzioni definite dall'utente. È anche possibile aggiungere più argomenti per rendere la funzione più riutilizzabile. Per altre informazioni sulle funzioni definite dall'utente, vedere Funzioni definite dall'utente nei flussi di dati per mapping.

  • Gestione degli errori Assert: a gestione degli errori è stata aggiunta ai sink dopo una trasformazione Assert. Le trasformazioni Assert consentono di creare regole personalizzate per la qualità dei dati e la convalida dei dati. È ora possibile scegliere se restituire le righe non riuscite nel sink selezionato o in un file separato. Per altre informazioni sulla gestione degli errori, vedere Trasformazione dei dati Assert nel flusso di dati per mapping.

  • Modifica della proiezione dei flussi di dati per mapping: sono stati apportati nuovi aggiornamenti dell'interfaccia utente per la modifica della proiezione di origine nei flussi di dati per mapping. È ora possibile aggiornare i nomi e i tipi delle colonne di proiezione di origine. Per altre informazioni sulla modifica della proiezione di origine, vedere Trasformare Source nel flusso di dati per mapping.

Collegamento ad Azure Synapse per SQL Server: a Microsoft Build 2022 è stata annunciata la disponibilità in anteprima pubblica del Collegamento ad Azure Synapse per SQL, sia per SQL Server 2022 che sia il Database SQL di Azure. Le informazioni dettagliate di qualità elevata e basate sui dati sono fondamentali per consentire alle aziende di rimanere competitive. La velocità di recupero di tali informazioni può fare la differenza. La natura costosa e dispendiosa in termini di tempo delle pipeline ETL e ELT tradizionali non è più sufficiente. Con questa versione è ora possibile sfruttare la replica dei dati quasi in tempo reale con poco o zero codice dagli archivi operativi basati su SQL in Azure Synapse Analytics. Questo approccio semplifica l'esecuzione della creazione di report di business intelligence sui dati operativi quasi in tempo reale, con un impatto minimo sull'archivio operativo. Per altre informazioni, vedere Annuncio dell'anteprima pubblica di Collegamento ad Azure Synapse per SQL e guardare il video di YouTube.

Aggiornamento di aprile 2022

Gli aggiornamenti seguenti sono novità di questo mese per Azure Synapse Analytics.

SQL

  • Il ripristino tra sottoscrizioni per Azure Synapse SQL è ora disponibile a livello generale. In precedenza erano necessari molti passaggi non documentati per ripristinare un pool SQL dedicato in un'altra sottoscrizione. Con l'aggiornamento 3.8 del modulo PowerShell Az.Sql è ora possibile usare il cmdlet Restore-AzSqlDatabase per il ripristino tra sottoscrizioni. Per altre informazioni, vedere Ripristinare un pool SQL dedicato (in precedenza SQL DW) in una sottoscrizione diversa.

  • È ora possibile ripristinare un pool SQL da un server o un'area di lavoro eliminata. Con i cmdlet di ripristino di PowerShell nei moduli Az.Sql e Az.Synapse è ora possibile eseguire il ripristino da un server o un'area di lavoro eliminata senza inviare un ticket di supporto. Per altre informazioni, vedere Pool SQL dell'area di lavoro di Synapse o Pool SQL autonomi (in precedenza SQL Data Warehouse), a seconda dello scenario.

Modelli di database di Synapse e finestra di progettazione di database

  • In base ai feedback più frequenti dei clienti, sono stati apportati miglioramenti significativi all'esperienza di esplorazione durante la creazione di un database Lake usando un modello specifico di settore. Per altre informazioni, vedere Avvio rapido: Creare un nuovo database Lake sfruttando i modelli di database.

  • È stata aggiunta l'opzione per clonare un database Lake. Questo approccio offre opportunità aggiuntive per gestire nuove versioni di database o supportare schemi che si evolvono in passaggi discreti. È possibile clonare rapidamente un database usando il menu di azione disponibile nel database Lake. Per altre informazioni, vedere Procedura: Clonare un database Lake.

  • È ora possibile usare caratteri jolly per specificare gerarchie di cartelle personalizzate. I database Lake si trovano sopra i dati presenti nel Lake e questi dati possono risiedere in cartelle annidate che non rientrano in criteri di partizione lineari. In precedenza l'esecuzione di query sui database Lake richiedeva che i dati esistessero in una struttura di directory semplice che era possibile esplorare usando l'icona della cartella, senza la possibilità di specificare manualmente la struttura di directory o usare caratteri jolly. Per altre informazioni, vedere Procedura: Modificare un Data Lake.

Apache Spark per Synapse

  • È ora disponibile in anteprima Apache Spark™ 3.2 in Synapse Analytics. Questa nuova versione incorpora miglioramenti richiesti dall'utente e risolve più di 1.700 ticket di Jira. Esaminare le note sulla versione ufficiali per ottenere l'elenco completo delle correzioni e delle funzionalità ed esaminare le linee guida per la migrazione tra Spark 3.1 e 3.2 per valutare le potenziali modifiche alle applicazioni. Per altre informazioni, vedere Supporto della versione di Apache Spark e Azure Synapse Runtime per Apache Spark 3.2.

  • La possibilità di assegnare dinamicamente parametri in base a variabili e metadati o di specificare determinati parametri delle pipeline è stata una delle richieste di funzionalità principali. Grazie al rilascio della parametrizzazione per l'attività di definizione del processo Spark, è ora possibile adottare questo approccio. Per altre informazioni, vedere Trasformare i dati usando la definizione del processo Apache Spark.

  • I clienti richiedono spesso la possibilità di accedere allo snapshot del notebook quando si verifica un errore di esecuzione del notebook della pipeline o in caso di processo del notebook a esecuzione prolungata. Grazie al rilascio della funzionalità Snapshot di notebook di Synapse, è ora possibile visualizzare lo snapshot dell'esecuzione attività Notebook con il codice notebook originale, l'output della cella e i parametri di input. Se si fa riferimento ad altri notebook tramite utilità di Spark, è anche possibile accedere allo snapshot del notebook a cui si fa riferimento dall'output della cella notebook di riferimento. Per altre informazioni, vedere Trasformare i dati eseguendo un notebook di Synapse e Introduzione alle utilità di Microsoft Spark.

Sicurezza

  • Il ruolo Controllo degli accessi in base al ruolo dell'Operatore monitoraggio Synapse è ora disponibile a livello generale. Dopo la disponibilità generale di Synapse, i clienti hanno richiesto un ruolo Controllo degli accessi in base al ruolo con granularità fine che consente a un utente tipo di monitorare l'esecuzione di pipeline di Synapse e applicazioni Spark senza avere la possibilità di eseguire o annullare l'esecuzione di queste applicazioni. I clienti possono ora assegnare il ruolo Operatore monitoraggio Synapse a tali utenti tipo di monitoraggio. Ciò consente alle organizzazioni di rimanere conformi pur avendo flessibilità nella delega delle attività a singoli utenti o team. Per altre informazioni, vedere Ruoli Controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse.

Integrazione dei dati

  • Microsoft ha aggiunto Dataverse come connettore di origine e sink ai flussi di dati di Synapse in modo da consentire di creare processi ETL di trasformazione dei dati con poco codice in Synapse direttamente all'ambiente Dataverse. Per altre informazioni su come usare questo nuovo connettore, vedere Proprietà del flusso di dati per mapping.

  • Gli utenti hanno segnalato che un timeout di 1 minuto per l'attività Web non era abbastanza lungo, soprattutto nei casi di API sincrone. Grazie alla proprietà di timeout della risposta "httpRequestTimeout", è ora possibile definire un timeout fino a 10 minuti per la richiesta HTTP. Per altre informazioni, vedere Miglioramenti del timeout della risposta delle attività Web.

Esperienza sviluppatore

  • In precedenza, se si voleva fare riferimento a un notebook in un altro notebook, era possibile fare riferimento solo a contenuto pubblicato o di cui era stato eseguito il commit. Quando si usano notebook %run, è ora possibile abilitare l'opzione 'unpublished notebook reference', che consentirà di fare riferimento a notebook non pubblicati. Se questa opzione è abilitata, l'esecuzione del notebook recupera il contenuto corrente nella cache Web del notebook, ovvero altri notebook possono fare immediatamente riferimento alle modifiche apportate nell'editor di notebook senza che sia necessario pubblicarli (modalità live) o sottoporli a commit (modalità Git). Per altre informazioni, vedere Riferimento a un notebook non pubblicato.

Aggiornamento di marzo 2022

Gli aggiornamenti seguenti sono novità di questo mese per Azure Synapse Analytics.

esperienza di sviluppo

  • Le celle di codice nei notebook di Synapse che generano un'eccezione visualizzeranno ora l'output standard insieme al messaggio di eccezione. Questa funzionalità è supportata per i linguaggi Python e Scala. Per altre informazioni, vedere l'output di esempio quando un'istruzione di codice ha esito negativo.

  • I notebook di Synapse supportano ora l'output parziale durante l'esecuzione di celle di codice. Per altre informazioni, vedere gli esempi in questo post di blog

  • È ora possibile controllare dinamicamente la configurazione della sessione di Spark per l'attività del notebook con i parametri della pipeline. Per altre informazioni, vedere la funzionalità di esplorazione delle variabili dei notebook di Synapse.

  • È ora possibile riutilizzare e gestire le sessioni di notebook senza doverne avviare una nuova. È possibile connettere facilmente un notebook selezionato a una sessione attiva nell'elenco avviato da un altro notebook. È possibile scollegare una sessione da un notebook, arrestare la sessione e monitorarla. Per altre informazioni, vedere Come gestire le sessioni attive del notebook.

  • I notebook di Synapse acquisiscono qualsiasi elemento scritto tramite il modulo di registrazione Python, oltre ai log dei driver. Per altre informazioni, vedere Supporto per la registrazione di Python.

SQL

  • La crittografia a livello di colonna per i pool SQL dedicati di Azure Synapse è ora disponibile a livello generale. Con la crittografia a livello di colonna, è possibile usare chiavi di protezione diverse per ogni colonna e assegnare a ogni chiave autorizzazioni di accesso specifiche. I dati nelle colonne con imposizione di crittografia a livello di colonna vengono crittografati su disco e rimangono crittografati in memoria finché non viene usata la funzione DECRYPTBYKEY per decrittografarli. Per altre informazioni, vedere Come crittografare una colonna di dati.

  • I pool SQL serverless supportano ora prestazioni migliori per CETAS (Create External Table as Select) e le query SELECT successive. I miglioramenti delle prestazioni includono un piano di esecuzione parallelo che comporta un'esecuzione CETAS più rapida e l'output di più file. Per altre informazioni, vedere l'articolo CETAS con Synapse SQL e il post di blog

Apache Spark per Synapse

  • Il connettore Common Data Model (CDM) per Spark in Synapse è ora disponibile a livello generale. Il lettore/writer per formato CDM consente a un programma Spark di leggere e scrivere entità CDM in una cartella CDM tramite dataframe Spark. Per altre informazioni, vedere in che modo il connettore CDM supporta la lettura e la scrittura di dati, esempi e problemi noti.

  • Il connettore per i pool SQL dedicati di Synapse per Spark supporta ora prestazioni migliorate. La nuova architettura elimina lo spostamento ridondante dei dati e usa COPY-INTO anziché PolyBase. È possibile eseguire l'autenticazione tramite l'autenticazione di base di SQL o acconsentire esplicitamente al metodo di autenticazione basato su Azure Active Directory/Azure AD. Le prestazioni risultano circa 5 volte migliori rispetto alla versione precedente. Per altre informazioni, vedere Connettore per i pool SQL dedicati di Azure Synapse per Apache Spark

  • Il connettore per i pool SQL dedicati (DW) di Synapse per Spark supporta ora tutte le opzioni SaveMode del dataframe Spark. Supporta le modalità Append, Overwrite, ErrorIfExists e Ignore. Append e Overwrite sono fondamentali per la gestione dell'inserimento dati su larga scala. Per altre informazioni, vedere Supporto di SaveMode per operazioni di scrittura in dataframe

  • Accelerare la velocità di esecuzione di Spark usando la nuova funzionalità Cache intelligente. Questa funzionalità è attualmente in anteprima pubblica. La Cache intelligente archivia automaticamente ogni lettura all'interno dello spazio di archiviazione della cache allocato, rilevando le modifiche ai file sottostanti e aggiornando i file per fornire i dati più recenti. Per altre informazioni, vedere come Abilitare/disabilitare la cache per il pool di Apache Spark o vedere il post di blog

Sicurezza

  • Azure Synapse Analytics supporta ora l'autenticazione di Azure Active Directory (Azure AD). È possibile attivare l'autenticazione di Azure AD durante la creazione dell'area di lavoro o dopo la creazione dell'area di lavoro. Per altre informazioni, vedere Come usare l'autenticazione di Azure AD con Synapse SQL.

  • Supporto API per generare o ridurre la versione minima di TLS per i pool SQL dedicati di SQL Server dell'area di lavoro gestita. Per altre informazioni, vedere Come aggiornare l'impostazione minima di TLS o leggere il post di blog per altri dettagli.

Integrazione dei dati

Aggiornamento di febbraio 2022

Gli aggiornamenti seguenti sono novità di questo mese per Azure Synapse Analytics.

SQL

Integrazione dei dati

Aggiornamento di gennaio 2022

Gli aggiornamenti seguenti sono novità di questo mese per Azure Synapse Analytics.

Apache Spark per Synapse

È ora possibile usare quattro nuovi modelli di database in Azure Synapse. Per altre informazioni sui modelli per settore automobilistico, genomica, produzione e prodotti farmaceutici, vedere il post di blog o l'articolo sui modelli di database. Questi modelli sono attualmente disponibili in anteprima pubblica nella raccolta di Synapse Studio.

Machine Learning

Miglioramenti alla libreria di Machine Learning v0.9.5 di Synapse (precedentemente denominata MMLSpark). Questa versione semplifica la creazione di pipeline di Machine Learning altamente scalabili con Apache Spark. Per altre informazioni, leggere il post di blog sulle nuove funzionalità di questa versione o vedere le note sulla versione complete

Sicurezza

  • Panoramica della sicurezza di Azure Synapse Analytics: white paper che copre i cinque livelli di sicurezza. I livelli di sicurezza includono l'autenticazione, il controllo di accesso, la protezione dei dati, la sicurezza di rete e la protezione dalle minacce. Comprendere ogni funzionalità di sicurezza nel dettaglio per implementare una baseline di sicurezza standard del settore e proteggere i dati nel cloud.

  • TLS 1.2 è ora necessario per le aree di lavoro di Synapse appena create. Per altre informazioni, vedere in che modo TLS 1.2 offre sicurezza avanzata usando questo articolo o il post di blog. I tentativi di accesso a un'area di lavoro di Synapse appena creata dalle connessioni che usano versioni TLS inferiori alla 1.2 avranno esito negativo.

Integrazione dei dati

Synapse SQL

Aggiornamento di dicembre 2021

Gli aggiornamenti seguenti sono novità di questo mese per Azure Synapse Analytics.

Apache Spark per Synapse

  • Accelerare i carichi di lavoro Spark con l'accelerazione GPU NVIDIA Blog Articolo
  • Montare l'archiviazione remota in un pool Spark di Synapse - Blog Articolo
  • Leggere e scrivere dati in modo nativo in ADLS con Pandas Blog Articolo
  • Allocazione dinamica di executor per Spark Blog Articolo

Machine Learning

  • Libreria di Machine Learning di Synapse Blog Articolo
  • Introduzione ai modelli intelligenti predefiniti innovativi Blog Articolo
  • Creazione di sistemi di intelligenza artificiale responsabile con la libreria di Machine Learning di Synapse Blog Articolo
  • PREDICT è ora disponibile a livello generale per i pool SQL dedicati di Synapse Blog Articolo
  • Punteggio semplice e scalabile con PREDICT e MLFlow per Apache Spark per Synapse Blog Articolo
  • Soluzioni di intelligenza artificiale per la vendita al dettaglio Blog Articolo

Sicurezza

  • Identità gestite assegnate dall'utente ora supportate nelle pipeline di Synapse in anteprima Blog Articolo
  • Esplorare le cartelle di ADLS Gen2 in un'area di lavoro di Azure Synapse Analytics in anteprima Blog Articolo

Integrazione dei dati

  • Attività Fail della pipeline Blog Articolo
  • Il flusso di dati per mapping ottiene nuovi connettori nativi Blog Articolo
  • Altri formati di esportazione di notebook: HTML, Python e LaTeX Blog
  • Tre nuovi tipi di grafico nella visualizzazione notebook: box plot, istogramma e tabella pivot Blog
  • Riconnettersi alla sessione del notebook persa Blog

Integrare

  • Collegamento ad Azure Synapse per Dataverse Blog Articolo
  • Collegamento alle partizioni personalizzate per Collegamento ad Azure Synapse per Azure Cosmos DB in anteprima Blog Articolo
  • Strumento Mapping dei dati (anteprima pubblica), un'esperienza ETL senza codice Blog Articolo
  • Riutilizzo rapido del cluster Spark Blog Articolo
  • Trasformazione Chiamata esterna Blog Articolo
  • Flowlet (anteprima pubblica) Blog Articolo

Aggiornamento di novembre 2021

Gli aggiornamenti seguenti sono novità di questo mese per Azure Synapse Analytics.

Esplora dati di Synapse

  • Esplora dati di Synapse è ora disponibile in anteprima Blog Articolo

Usare database e Data Lake

  • Introduzione ai database Lake (in precedenza noti come database Spark) Blog Articolo
  • La finestra di progettazione dei database Lake è ora disponibile in anteprima Blog Articolo
  • Modelli di database e finestra di progettazione di database Blog Articolo

SQL

  • Il supporto di Delta Lake per SQL serverless è disponibile a livello generale Blog Articolo
  • Eseguire query su più percorsi di file usando OPENROWSET in SQL serverless Blog Articolo
  • Le query SQL serverless possono ora restituire fino a 200 GB di risultati Blog Articolo
  • Gestione di righe non valide con OPENROWSET in SQL serverless Blog Articolo

Apache Spark per Synapse

  • Accelerare i carichi di lavoro Spark con l'accelerazione GPU NVIDIA Blog Articolo
  • Montare l'archiviazione remota in un pool Spark di Synapse - Blog Articolo
  • Leggere e scrivere dati in modo nativo in ADLS con Pandas Blog Articolo
  • Allocazione dinamica di executor per Spark Blog Articolo

Machine Learning

  • Libreria di Machine Learning di Synapse Blog Articolo
  • Introduzione ai modelli intelligenti predefiniti innovativi Blog Articolo
  • Creazione di sistemi di intelligenza artificiale responsabile con la libreria di Machine Learning di Synapse Blog Articolo
  • PREDICT è ora disponibile a livello generale per i pool SQL dedicati di Synapse Blog Articolo
  • Punteggio semplice e scalabile con PREDICT e MLFlow per Apache Spark per Synapse Blog Articolo
  • Soluzioni di intelligenza artificiale per la vendita al dettaglio Blog Articolo

Sicurezza

  • Identità gestite assegnate dall'utente ora supportate nelle pipeline di Synapse in anteprima Blog Articolo
  • Esplorare le cartelle di ADLS Gen2 in un'area di lavoro di Azure Synapse Analytics in anteprima Blog Articolo

Integrazione dei dati

  • Attività Fail della pipeline Blog Articolo
  • Il flusso di dati per mapping ottiene nuovi connettori nativi Blog Articolo
  • Collegamento ad Azure Synapse per Dataverse Blog Articolo
  • Collegamento alle partizioni personalizzate per Collegamento ad Azure Synapse per Azure Cosmos DB in anteprima Blog Articolo

Aggiornamento del mese di ottobre 2021

Gli aggiornamenti seguenti sono novità di questo mese per Azure Synapse Analytics.

Generali

  • Gestire i costi con i piani di pre-acquisto di Azure Synapse Blog Articolo
  • Spostare l'area di lavoro di Azure Synapse tra aree di Azure Blog Articolo

Apache Spark per Synapse

  • Ottimizzazioni delle prestazioni di Spark Blog

Sicurezza

  • Tutti i ruoli Controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse sono ora disponibili a livello generale per l'uso in produzione Blog Articolo
  • Applicare identità gestite assegnate dall'utente per la doppia crittografia Blog Articolo
  • Gli amministratori di Synapse hanno ora accesso con privilegi elevati ai pool SQL dedicati Blog Articolo

Governance

  • Le aree di lavoro di Synapse possono ora eseguire automaticamente il push dei dati di derivazione in Microsoft Purview Blog Articolo

Integrare

  • Usare Stringify nei flussi di dati per trasformare facilmente tipi di dati complessi in stringhe Blog Articolo
  • Controllare la durata (TTL) della sessione di Spark nei flussi di dati Blog Articolo

CI/CD e Git

  • Distribuire le aree di lavoro di Synapse usando GitHub Actions Blog Articolo
  • Maggiore controllo per la creazione di rami Git in Synapse Studio Blog Articolo

esperienza di sviluppo

  • Modifica del Markdown migliorata nell'anteprima dei notebook di Synapse Blog Articolo
  • Rendering automatico dei dataframe Pandas come tabelle HTML formattate in modo corretto Blog Articolo
  • Usare i widget IPython nei notebook di Synapse Blog Articolo
  • Contesto di runtime Mssparkutils ora disponibile per Python e Scala Blog Articolo

Passaggi successivi

Introduzione ad Azure Synapse Analytics