Synapse 구현 성공 방법론: 전용 SQL 풀 디자인 평가

아티클
02/12/2024

참고 항목

이 문서는 디자인에 따른 Azure Synapse 구현 성공 문서 시리즈의 일부를 구성합니다. 시리즈에 대한 개요는 Azure Synapse 구현 성공 디자인을 참조하세요.

전용 SQL 풀 디자인을 평가하여 문제를 식별하고 지침 및 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다. “솔루션 개발이 시작되기 전에” 디자인을 평가하면 방해 요소 및 예기치 않은 디자인 변경을 방지할 수 있습니다. 이렇게 하면 프로젝트의 타임라인과 예산을 보호할 수 있습니다.

Synapse SQL에는 컴퓨팅 데이터 처리를 여러 노드에 분산하는 스케일 아웃 아키텍처가 있습니다. 시스템 데이터와 독립적으로 컴퓨팅을 확장할 수 있도록 컴퓨팅이 스토리지에서 분리됩니다. 자세한 내용은 Azure Synapse Analytics의 전용 SQL 풀(이전 명칭 SQL DW) 아키텍처를 참조하세요.

평가 분석

평가 단계에서는 원래 시스템이 배포된 방법에 대한 정보와 구현된 구조의 세부 정보를 수집했습니다. 이제 이 정보를 통해 구현된 항목과 개발해야 하는 항목 간의 차이를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 이제 해시 분산 테이블 대신 라운드 로빈 테이블을 디자인할 때 미치는 영향 또는 복제된 테이블을 올바르게 사용할 경우의 성능 이점을 고려해야 합니다.

대상 아키텍처 검토

전용 SQL 풀을 성공적으로 배포하려면 비즈니스 요구 사항에 맞는 아키텍처를 채택하는 것이 중요합니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure의 데이터 웨어하우징을 참조하세요.

마이그레이션 경로

Azure Synapse에 대한 마이그레이션 프로젝트는 다른 데이터베이스 마이그레이션과 비슷합니다. 원래 시스템과 Azure Synapse 간에 차이가 있을 수 있습니다.

다음을 위한 명확한 마이그레이션 경로가 설정되었는지 확인합니다.

데이터베이스 개체, 스크립트 및 쿼리
데이터 전송(원본에서 내보내기 및 클라우드로 전송)
Azure Synapse로 초기 데이터 로드
로그인 및 사용자
데이터 액세스 제어(행 수준 보안)

자세한 내용은 Azure Synapse Analytics에서 전용 SQL 풀로 데이터 웨어하우스 마이그레이션을 참조하세요.

기능 차이

원래 시스템이 Azure Synapse에서 지원되지 않는 기능에 따라 달라지는지 여부를 확인합니다. 전용 SQL 풀에서 지원되지 않는 기능에는 XML 및 공간 데이터 형식과 같은 특정 데이터 형식과 커서가 포함됩니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

전용 SQL 풀 테스트

다른 프로젝트와 마찬가지로 전용 SQL 풀이 필요한 비즈니스 요구 사항을 제공하는지 확인하기 위해 테스트를 수행해야 합니다. 데이터 품질, 데이터 통합, 보안 및 성능을 테스트하는 것이 중요합니다.

다음 단계

Azure Synapse 성공 디자인 시리즈의 다음 문서에서 Spark 풀 디자인을 평가하여 문제를 식별하고 지침 및 요구 사항을 충족하는지 확인하는 방법을 알아봅니다.

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