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Azure Synapse Analytics란?

Azure Synapse는 데이터 웨어하우스와 빅 데이터 시스템 전체에서 인사이트를 얻는 시간을 앞당길 수 있는 엔터프라이즈 분석 서비스입니다. Azure Synapse는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우징에 사용되는 최고의 SQL 기술, 빅 데이터에 사용되는 Spark 기술, 로그 및 시계열 분석을 위한 Data Explorer, 데이터 통합 및 ETL/ELT를 위한 파이프라인, Power BI, CosmosDBAzureML과 같은 Azure 서비스와의 긴밀한 통합을 결합합니다.

Diagram of Azure Synapse Analytics architecture.

업계 최고의 SQL

Synapse SQL은 데이터 웨어하우징 및 데이터 가상화 시나리오를 지원하고 T-SQL을 확장하여 스트리밍 및 기계 학습 시나리오를 처리하는 T-SQL용 분산 쿼리 시스템입니다.

  • Synapse SQL은 서버리스전용 리소스 모델을 모두 제공합니다. 예측 가능한 성능 및 비용을 위해 전용 SQL 풀을 생성하여 SQL 테이블에 저장된 데이터를 위한 처리 성능을 예약합니다. 계획하지 않은 워크로드나 버스티 워크로드에는 항상 사용 가능한 서버리스 SQL 엔드포인트를 사용합니다.
  • 기본 제공 스트리밍 기능을 사용하여 클라우드 데이터 원본의 데이터를 SQL 테이블로 이동합니다.
  • T-SQL PREDICT 함수를 통해 데이터의 점수를 매기는 기계 학습 모델을 사용하여 AI와 SQL을 통합합니다.

업계 표준 Apache Spark

Azure Synapse용 Apache Spark는 데이터 준비, 데이터 엔지니어링, ETL 및 기계 학습에 사용되는 가장 인기있는 오픈 소스 빅 데이터 엔진인 Apache Spark를 긴밀하고 원활하게 통합합니다.

  • Linux Foundation Delta Lake가 기본적으로 지원되는 Apache Spark 3.1용 AzureML 통합 및 SparkML 알고리즘이 포함된 ML 모델입니다.
  • 클러스터 관리에 대해 걱정할 필요가 없는 간소화된 리소스 모델
  • 신속한 Spark 시작 및 적극적인 자동 크기 조정
  • Spark 애플리케이션 내에서 기존 .NET 코드와 C# 전문 지식을 활용할 수 있도록 .NET for Spark 기본 지원

Data Lake 사용

Azure Synapse는 SQL과 Spark를 함께 사용하는 기존의 기술 장벽을 제거합니다. 사용자의 요구 사항과 전문 지식에 맞게 원활하게 조합하여 사용할 수 있습니다.

  • 데이터 레이크의 파일에서 정의된 테이블은 Spark 또는 Hive에서 원활하게 사용됩니다.
  • SQL과 Spark는 데이터 레이크에 저장된 Parquet, CSV, TSV 및 JSON 파일을 직접 검색하고 분석할 수 있습니다.
  • SQL과 Spark 데이터베이스 사이의 빠르고 확장성 있는 데이터 로딩

기본 제공 데이터 통합

Azure Synapse에는 Azure Data Factory와 동일한 데이터 통합 엔진과 환경이 포함되어 있으므로 Azure Synapse Analytics를 종료하지 않고도 다양한 규모의 ETL 파이프라인을 만들 수 있습니다.

  • 90개 이상의 데이터 원본에서 데이터 수집
  • 데이터 흐름 활동을 사용하는 코드 없는 ETL
  • Notebooks, Spark 작업, 저장 프로시저, SQL 스크립트 등 오케스트레이션

데이터 탐색기(미리 보기)

Azure Synapse Data Explorer는 로그 및 원격 분석 데이터를 통해 인사이트를 확보할 수 있는 대화형 쿼리 환경을 고객에게 제공합니다. 기존 SQL 및 Apache Spark 분석 런타임 엔진을 보완하기 위해 Data Explorer 분석 런타임은 강력한 인덱싱 기술을 사용하여 효율적인 로그 분석에 최적화되어 원격 분석 데이터에서 일반적으로 제공되는 자유 텍스트 및 반구조적 데이터를 자동으로 인덱싱합니다.

거의 실시간으로 로그 분석 및 IoT 분석 솔루션을 빌드하기 위한 데이터 플랫폼으로 Data Explorer를 사용하여 다음을 수행합니다.

  • 온-프레미스, 클라우드, 타사 데이터 원본에서 로그 및 이벤트 데이터를 통합하고 상관 관계를 설정합니다.
  • AI Ops 경험(패턴 인식, 변칙 검색, 예측 등) 가속화
  • 인프라 기반 로그 검색 솔루션을 대체하여 비용을 절감하고 생산성을 높입니다.
  • IoT 데이터를 위한 IoT Analytics 솔루션을 빌드합니다.
  • 내부 및 외부 고객에게 서비스를 제공하는 분석 SaaS 솔루션을 빌드합니다.

통합 환경

Synapse Studio는 기업이 단일 사용자 환경에서 솔루션을 빌드하고, 유지 관리하고, 보안을 유지하는 단일 방법을 제공합니다.

  • 주요 작업 수행: 수집, 탐색, 준비, 오케스트레이션, 시각화
  • SQL, Spark 및 Data Explorer에서 리소스, 사용량 및 사용자 모니터링
  • 역할 기반 액세스 제어를 사용하여 분석 리소스에 대한 액세스 간소화
  • SQL, Spark 또는 KQL 코드를 작성하고 엔터프라이즈 CI/CD 프로세스와 통합

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