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クイック スタート:ARM テンプレートを使用して Azure Synapse Analytics ワークスペースを作成する

この Azure Resource Manager テンプレート (ARM テンプレート) で、基になる Azure Data Lake Storage を使用して Azure Synapse Analytics ワークスペースを作成します。 Azure Synapse Analytics ワークスペースは、Azure Synapse Analytics の分析プロセス用の、安全性に優れたコラボレーションの境界です。

Azure Resource Manager テンプレートは JavaScript Object Notation (JSON) ファイルであり、プロジェクトのインフラストラクチャと構成が定義されています。 このテンプレートでは、宣言型の構文が使用されています。 デプロイを作成するプログラミング コマンドのシーケンスを記述しなくても、そのデプロイに関する意図を記述できます。

お使いの環境が前提条件を満たしていて、ARM テンプレートの使用に慣れている場合は、[Azure へのデプロイ] を選択してください。 テンプレートが Azure portal で開きます。

Azure Resource Manager テンプレートを Azure にデプロイするボタンを示すスクリーンショット。

前提条件

Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。

Azure Synapse Analytics ワークスペースを作成するには、Azure 共同作成者ロールおよびユーザー アクセス管理者のアクセス許可、またはそのサブスクリプションの所有者ロールが必要です。 詳細については、「Azure portal を使用して Azure ロールを割り当てる方法」を参照してください。

テンプレートを確認する

テンプレートを確認するには、 [Visualize](視覚化) リンクを選択します。 次に [テンプレートの編集] を選択します。

デプロイ テンプレートを視覚化するボタンを示すスクリーンショット。

このテンプレートでは、次の 2 つのリソースが定義されます。

  • ストレージ アカウント
  • ワークスペース

テンプレートのデプロイ

  1. Azure にサインインし、テンプレートを開くには次の画像を選択します。 このテンプレートで、Azure Synapse Analytics ワークスペースが作成されます。

    ARM テンプレートを Azure にデプロイするボタンを示すスクリーンショット。

  2. 次の値を入力または更新します。

    • サブスクリプション:Azure サブスクリプションを選択します。
    • [リソース グループ] : [新規作成] を選択して、リソース グループの一意の名前を入力し、 [OK] を選択します。 新しいリソース グループにより、リソースのクリーンアップが容易になります。
    • [リージョン] :リージョンを選択します。 例として、米国中部があります。
    • Name:ワークスペースの名前を入力します。
    • [SQL Administrator login](SQL 管理者のログイン) : SQL Server の管理者のユーザー名を入力します。
    • [SQL Administrator password](SQL 管理者のパスワード) : SQL Server の管理者のパスワードを入力します。
    • [タグ値] : 既定値のままにします。
    • [確認と作成] : 選択。
    • 作成:選択。
  3. デプロイ後、さらに多くのアクセス許可が必要になります。

    • Azure portal で、ワークスペースの他のユーザーをワークスペースの共同作成者ロールに割り当てます。 詳細については、「Azure portal を使用して Azure ロールを割り当てる方法」を参照してください。
    • Synapse Studio を使用して、他のユーザーに適切な Azure Synapse Analytics ロールベースのアクセス制御ロールを割り当てます。
    • Azure Storage アカウントの所有者ロールのメンバーは、ストレージ BLOB データ共同作成者ロールを Azure Synapse Analytics ワークスペースのマネージド サービス ID および他のユーザーに割り当てる必要があります。

Azure Synapse Analytics と Azure Resource Manager の詳細については、

次に、データの分析と探索を開始するために、SQL プールを作成するか、Apache Spark プールを作成することができます。