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Azure Synapse Analytics 아카이브의 새로운 내용

  • 아티클

이 문서에서는 Azure Synapse Analytics의 이전 달 업데이트에 대해 설명합니다. 이번 달의 최신 릴리스는 Azure Synapse Analytics 최신 업데이트를 확인하세요. 각 업데이트는 자세한 정보를 제공하는 Azure Synapse Analytics 블로그 및 문서로 연결됩니다.

일반적으로 사용 가능한 기능

다음 표에는 미리 보기에서 GA(일반 공급)로 전환된 Azure Synapse Analytics 기능의 지난 기록이 나열되어 있습니다.

월 기능 자세한 정보
2022년 7월 Synapse Analytics용 Apache Spark™ 3.2 Synapse Analytics용 Apache Spark™ 3.2는 이제 일반 공급됩니다. 공식 릴리스 정보 및 Spark 3.1과 3.2 간의 마이그레이션 가이드라인을 검토하여 애플리케이션의 잠재적인 변경 내용을 평가합니다. 자세한 내용은 Apache Spark 버전 지원 및 Apache Spark 3.2용 Azure Synapse 런타임을 참조하세요. Azure Synapse Analytics 2022년 7월 업데이트에서 Spark 3.2의 향상된 기능에 대한 주요 내용입니다.
2022년 7월 Azure Synapse 지능형 캐시 기능의 Apache Spark Spark용 지능형 캐시는 할당된 캐시 스토리지 공간 내에 각 읽기를 자동으로 저장하여 기본 파일 변경 내용을 검색하고 파일을 새로 고쳐 최신 데이터를 제공합니다. 자세한 내용은 Apache Spark 풀에 대한 캐시 사용/사용 안 함 방법을 참조하세요.
2022년 6월 맵 데이터 도구 데이터 매핑 도구는 ETL 매핑을 만들고 코드를 작성하지 않고도 원본 데이터에서 Synapse로 데이터 흐름을 매핑할 수 있도록 하는 단계별 프로세스입니다. 데이터 맵 도구에 대한 자세한 내용은 Azure Synapse Analytics의 맵 데이터를 참조하세요.
2022년 6월 사용자 정의 함수 이제 UDF(사용자 정의 함수)가 일반 공급됩니다. 자세한 내용은 매핑 데이터 흐름의 사용자 정의 함수를 참조하세요.
2022년 5월 Power Automate, Logic Apps 및 Power Apps용 Azure Synapse Data Explorer 커넥터 Power Automate용 Azure Data Explorer 커넥터를 사용하면 예약되거나 트리거된 작업의 일부로 흐름을 오케스트레이션 및 예약하고, 알림 및 경고를 보낼 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Power Automate용 Azure Data Explorer 커넥터 및 Power Automate용 Azure Data Explorer 커넥터 사용 예를 참조하세요.
2022년 4월 Azure Synapse SQL에 대한 교차 구독 복원 PowerShell Az.Sql 모듈 3.8 업데이트를 통해 Restore-AzSqlDatabase cmdlet을 전용 SQL 풀의 교차 구독 복원에 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 블로그: 전용 SQL 풀(이전 SQL DW)을 다른 구독으로 복원을 참조하세요. 이 기능은 이제 Synapse 작업 영역의 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW) 및 전용 SQL 풀에서 일반적으로 사용할 수 있습니다. 차이점은 무엇일까요?
2022년 4월 데이터베이스 디자이너 데이터베이스 디자이너를 사용하면 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 Synapse Studio 내에서 데이터베이스를 시각적으로 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터베이스 디자이너의 일반 공급 발표를 참조하세요. 레이크 데이터베이스에 대해 자세히 알아보고 데이터베이스 디자이너를 사용하여 기존 레이크 데이터베이스를 수정하는 방법에 대해 알아봅니다.
2022년 4월 데이터베이스 템플릿 새로운 업계별 데이터베이스 템플릿이 Synapse 데이터베이스 템플릿 일반 공급 블로그에 소개되었습니다. 데이터베이스 템플릿 및 개선된 탐색 환경에 대해 자세히 알아봅니다.
2022년 4월 Synapse 모니터링 운영자 RBAC 역할 Synapse Monitoring Operator RBAC(역할 기반 액세스 제어) 역할을 통해 사용자 페르소나는 이러한 애플리케이션의 실행을 실행하거나 취소할 수 있는 기능 없이 Synapse Pipelines 및 Spark 애플리케이션의 실행을 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 Synapse RBAC 역할을 참조하세요.
2022년 3월 Flowlet Flowlet을 사용하면 새 데이터 흐름 논리의 일부를 설계하거나 기존 데이터 흐름의 일부를 추출하여 Synapse 작업 영역 내에 별도의 아티팩트로 저장할 수 있습니다. 그런 다음 다른 데이터 흐름 내에서 이러한 Flowlet을 재사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Flowlets GA 발표 블로그 게시물을 검토하고 매핑 데이터 흐름의 Flowlet을 참조하세요.
2022년 3월 피드 커넥터 변경 이제 Azure Cosmos DB, Azure Blob Storage, ADLS Gen1, ADLS Gen2 및 CDM(Common Data Model)에 대한 CDC(변경 데이터 캡처) 피드 데이터 흐름 원본 변환이 일반 공급됩니다. 확인란을 선택하기만 하면 ADF에 자동으로 검사점을 관리하고 마지막 파이프라인 실행 이후 업데이트되거나 삽입된 최신 행만 읽도록 지시할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 피드 커넥터 변경 GA 미리 보기 블로그 게시물을 검토하고 Azure Data Factory 또는 Azure Synapse Analytics를 사용하여 Azure Data Lake Storage Gen2에서 데이터 복사 및 변환을 참조하세요.
2022년 3월 전용 SQL 풀을 위한 열 수준 암호화 열 수준 암호화는 이제 Azure Synapse 전용 SQL 풀과 Azure Synapse 작업 영역의 전용 SQL 풀이 있는 신규 및 기존 Azure SQL 논리 서버에서 사용할 수 있도록 일반 공급됩니다. 전용 SQL 풀에 대한 열 수준 암호화에 대한 SSDT(SQL Server Data Tools) 지원은 Visual Studio 2022의 17.2 Preview 2 빌드부터 사용할 수 있습니다.
2022년 3월 Synapse Spark CDM(Common Data Model) 커넥터 CDM 형식 판독기/기록기를 사용하면 Spark 프로그램에서 Spark 데이터 프레임을 통해 CDM 폴더의 CDM 엔터티를 읽고 쓸 수 있습니다. 자세한 내용은 CDM 커넥터가 데이터 읽기, 쓰기, 예제, 알려진 문제를 지원하는 방법을 참조하세요.
2021년 11월 PREDICT 이제 T-SQL PREDICT 구문을 전용 SQL 풀에 대해 일반 안정화 버전으로 사용할 수 있습니다. 전용 SQL 풀을 위한 기계 학습 모델 채점 마법사로 시작합니다.
2021년 10월 Synapse RBAC 역할 Synapse RBAC(역할 기반 액세스 제어) 역할이 이제 일반 공급됩니다. Synapse RBAC 역할 및 PowerShell을 사용한 Azure Synapse RBAC(역할 기반 액세스 제어)에 대해 자세히 알아봅니다.

커뮤니티

이 섹션은 Azure Synapse Analytics 커뮤니티 기회와 Microsoft의 Azure Synapse 인플루언서 프로그램의 아카이브입니다.

월 기능 자세한 정보
2022년 5월 Azure Synapse 인플루언서 프로그램 무료 Azure Synapse 인플루언서 프로그램에 가입하고 클라우드 분석을 통해 다른 사람들이 더 많은 성과를 거둘 수 있도록 돕는 데 전념하는 Synapse 사용자 커뮤니티와 교류합니다. 다음 Synapse 인플루언서 전문가에게 묻기 세션에 지금 등록합니다. 참석은 무료이며 누구나 Synapse 관련 항목에 대한 토론에 참여할 수 있습니다. Azure Synapse YouTube 채널에서 과거에 녹화된 전문가에게 묻기 이벤트를 시청할 수 있습니다.
2022년 3월 Azure Synapse Analytics 및 Microsoft MVP YouTube 동영상 시리즈 Azure Synapse 제품 팀 및 Microsoft MVP 커뮤니티와의 공동 작업인 새로운 Azure Synapse 기능에 대한 YouTube MVP 동영상 시리즈가 출시되었습니다. 자세한 내용은 Azure Synapse Analytics YouTube 채널을 참조하세요.

Azure Synapse Analytics용 Apache Spark

이 섹션은 Azure Synapse Analytics용 Apache Spark 기능의 아카이브입니다.

월 기능 자세한 정보
2022년 5월 이제 Python에서 Apache Spark용 Azure Synapse 전용 SQL 풀 커넥터 사용 가능 이전에는 Apache Spark용 Azure Synapse 전용 SQL 풀 커넥터를 Scala에서만 사용할 수 있었습니다. 이제 Spark 3에서 Python과 함께 Apache Spark용 전용 SQL 풀 커넥터를 사용할 수 있습니다.
2022년 5월 Azure Synapse Apache Spark 구성 관리 새로운 Apache Spark 구성 기능을 사용하면 자동 제안 및 기본 제공 유효성 검사 규칙을 사용하여 독립형 Spark 구성 아티팩트를 만들 수 있습니다. Spark 구성 아티팩트를 사용하면 Azure Synapse 작업 영역 내부 및 전체에서 Spark 구성을 공유할 수 있습니다. 또한 Spark 구성을 Spark 풀, Notebook 및 재사용을 위한 Spark 작업 정의와 쉽게 연결하고 Spark 구성을 여러 위치에 복사해야 하는 필요성을 최소화할 수 있습니다.
2022년 4월 Synapse Analytics용 Apache Spark 3.2 Synapse Analytics용 Apache Spark 3.2는 미리 보기로 제공됩니다. 공식 Spark 3.2 릴리스 정보 및 Spark 3.1과 3.2 간의 마이그레이션 가이드라인을 검토하여 애플리케이션의 잠재적인 변경 내용을 평가합니다. 자세한 내용은 Apache Spark 버전 지원 및 Apache Spark 3.2용 Azure Synapse 런타임을 참조하세요.
2022년 4월 Spark 작업 정의를 위한 매개 변수화 이제 변수, 메타데이터를 기반으로 매개 변수를 동적으로 할당하거나 Spark 작업 정의 작업에 대한 파이프라인 특정 매개 변수를 할당할 수 있습니다. 자세한 내용은 Apache Spark 작업 정의를 사용하여 데이터 변환을 참조하세요.
2022년 4월 Apache Spark Notebook 스냅샷 파이프라인 Notebook 실행 실패가 있거나 장기 실행 Notebook 작업이 있는 경우 Notebook의 스냅샷에 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 Synapse Notebook을 실행하여 데이터 변환 및 Microsoft Spark 유틸리티 소개를 읽어보세요.
2022년 3월 Synapse Spark CDM(Common Data Model) 커넥터 CDM 형식 판독기/기록기를 사용하면 Spark 프로그램에서 Spark 데이터 프레임을 통해 CDM 폴더의 CDM 엔터티를 읽고 쓸 수 있습니다. 자세한 내용은 CDM 커넥터가 데이터 읽기, 쓰기, 예제, 알려진 문제를 지원하는 방법을 참조하세요.
2022년 3월 Synapse Spark 전용 SQL 풀 커넥터의 성능 최적화 Apache Spark용 Azure Synapse 전용 SQL 풀 커넥터의 새로운 개선 사항은 데이터 이동을 줄이고 COPY INTO를 활용합니다. 성능 테스트는 이전 버전보다 5배 이상 향상된 것으로 나타났습니다. 이러한 개선 사항을 활용하기 위해 사용자가 작업을 취하지 않아도 됩니다. 자세한 내용은 블로그: Synapse Spark 전용 SQL 풀(DW) 커넥터: 성능 개선을 참조하세요.
2022년 3월 모든 Spark Dataframe SaveMode 선택 지원 Apache Spark용 Azure Synapse 전용 SQL 풀 커넥터는 이제 Append, Overwrite, ErrorIfExists, Ignore의 네 가지 Spark Dataframe SaveMode 선택 항목을 모두 지원합니다. Spark SaveMode에 대한 자세한 내용은 공식 Apache Spark 설명서를 참조하세요.
2022년 3월 Azure Synapse Analytics 지능형 캐시 기능의 Apache Spark Spark용 지능형 캐시는 할당된 캐시 스토리지 공간 내에 각 읽기를 자동으로 저장하여 기본 파일 변경 내용을 검색하고 파일을 새로 고쳐 최신 데이터를 제공합니다. 이 미리 보기 기능에 대해 자세히 알아보려면 Apache Spark 풀에 대한 캐시 사용/사용 안 함 방법이나 블로그 게시물을 참조하세요.

데이터 통합

이 섹션은 Azure Synapse Analytics 데이터 통합 기능의 아카이브입니다. ADF(Azure Data Factory) 또는 Synapse 파이프라인을 사용하여 Azure Synapse Analytics에 데이터 로드 방법을 알아봅니다.

월 기능 자세한 정보
2022년 6월 SAP CDC 커넥터 미리 보기 이제 SAP CDC(변경 데이터 캡처)용 새 데이터 커넥터를 미리 보기로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Data Factory 및 Azure Synapse Analytics의 SAP CDC 솔루션 공개 미리 보기 발표 및 Azure Data Factory의 SAP CDC 솔루션을 참조하세요.
2022년 6월 조인 변환의 유사 조인 옵션 유사성 임계값 점수 슬라이더가 있는 유사 일치 사용이 매핑 데이터 흐름의 조인 변환에 추가되었습니다.
2022년 6월 맵 데이터 도구 GA 이제 맵 데이터 도구가 일반 공급된다는 소식을 전하게 되어 기쁘게 생각합니다. 데이터 매핑 도구는 ETL 매핑을 만들고 코드를 작성하지 않고도 원본 데이터에서 Synapse로 데이터 흐름을 매핑할 수 있도록 하는 단계별 프로세스입니다.
2022년 6월 새 매개 변수를 사용하여 파이프라인 다시 실행 이제 파이프라인 편집기로 돌아갈 필요 없이 모니터링 페이지에서 파이프라인을 다시 실행할 때 파이프라인 매개 변수를 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 파이프라인 및 작업 다시 실행을 참조하세요.
2022년 6월 사용자 정의 함수 GA 매핑 데이터 흐름의 UDF(사용자 정의 함수)가 이제 GA(일반 공급)되었습니다.
2022년 5월 CSV로 파이프라인 모니터링 내보내기 파이프라인 모니터링을 CSV로 내보내는 기능 및 기타 모니터링 개선 사항이 ADF에 도입되었습니다.
2022년 5월 PostgreSQL 및 MySQL에서 자동 증분 원본 데이터 로드 이제 ADF에서 기본적으로 PostgreSQL 및 MySQL에서 Synapse SQL 및 Azure Database로의 자동 증분 원본 데이터 로드를 사용할 수 있습니다.
2022년 5월 어설션 변환 오류 처리 이제 매핑 데이터 흐름의 어설션 변환에 따라 싱크에 오류 처리가 추가되었습니다. 이제 실패한 행을 선택한 싱크 또는 별도의 파일로 출력할지 여부를 선택할 수 있습니다.
2022년 5월 매핑 데이터 흐름 프로젝션 편집 매핑 데이터 흐름에서 이제 원본 프로젝션 열 이름 및 열 형식을 업데이트할 수 있습니다.
2022년 4월 Synapse Data Flows에 대한 Dataverse 커넥터 Dataverse는 이제 Synapse Data Flows에 대한 원본 및 싱크 커넥터입니다. Azure Data Factory 또는 Azure Synapse Analytics를 사용하여 Dynamics 365(Microsoft Dataverse) 또는 Dynamics CRM에서 데이터를 복사 및 변환할 수 있습니다.
2022년 4월 구성 가능한 Synapse Pipelines 웹 작업 응답 시간 제한 응답 시간 제한 속성 httpRequestTimeout을 사용하여 HTTP 요청에 대한 시간 제한을 최대 10분까지 정의할 수 있습니다. 웹 작업은 확장 가능한 웹 API/서비스를 빌드하기 위해 제안된 방식인 비동기 요청-회신 패턴을 따르는 API와 매우 잘 작동합니다.
2022년 3월 Synapse Data Flows에 대한 sFTP 커넥터 Synapse 데이터 흐름의 네이티브 sftp 커넥터는 Synapse의 시각적 낮은 코드 데이터 흐름 인터페이스를 사용하여 sFTP에서 데이터를 읽고 쓸 수 있도록 지원됩니다. 자세한 내용은 Azure Data Factory 또는 Azure Synapse Analytics를 사용하여 SFTP 서버에서 데이터 복사 및 변환을 참조하세요.
2022년 3월 데이터 미리 보기의 데이터 흐름 개선 매핑 데이터 흐름의 데이터 미리 보기 및 디버그 개선 사항에 추가된 기능을 검토합니다.
2022년 3월 파이프라인 스크립트 작업 이제 스크립트 작업을 사용하여 데이터를 변환하여 DDL과 DML을 모두 수행하는 SQL 명령을 호출할 수 있습니다.
2021년 12월 Azure Cosmos DB용 Synapse Link에 대한 사용자 지정 파티션 쿼리에 자주 사용되는 필드를 기반으로 사용자 지정 파티션을 만들어 Spark 쿼리의 쿼리 실행 시간을 개선합니다. 자세한 내용은 Azure Cosmos DB용 Azure Synapse Link의 사용자 지정 분할(미리 보기)을 참조하세요.

데이터베이스 템플릿 및 데이터베이스 디자이너

이 섹션은 데이터베이스 템플릿 및 데이터베이스 디자이너 기능의 아카이브입니다.

월 기능 자세한 정보
2022년 4월 데이터베이스 디자이너 데이터베이스 디자이너를 사용하면 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 Synapse Studio 내에서 데이터베이스를 시각적으로 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터베이스 디자이너의 일반 공급 발표를 참조하세요. 레이크 데이터베이스에 대해 자세히 알아보고 데이터베이스 디자이너를 사용하여 기존 레이크 데이터베이스를 수정하는 방법에 대해 알아봅니다.
2022년 4월 데이터베이스 템플릿 새로운 업계별 데이터베이스 템플릿이 Synapse 데이터베이스 템플릿 일반 공급 블로그에 소개되었습니다. 데이터베이스 템플릿 및 개선된 탐색 환경에 대해 자세히 알아봅니다.
2022년 4월 레이크 데이터베이스 복제 Synapse Studio에서 이제 레이크 데이터베이스에서 사용할 수 있는 작업 메뉴를 사용하여 데이터베이스를 복제할 수 있습니다. 자세한 내용은 방법: Lake 데이터베이스 복제를 참조하세요.
2022년 4월 와일드카드를 사용하여 사용자 지정 폴더 계층 지정 Lake 데이터베이스는 Lake에 있는 데이터 위에 위치하며 이 데이터는 새 파티션 패턴에 맞지 않는 중첩된 폴더에 있을 수 있습니다. 이제 와일드카드를 사용하여 사용자 지정 폴더 계층 구조를 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 방법: Datalake 수정을 참조하세요.
2022년 1월 새 데이터베이스 템플릿 새로운 산업별 자동차, 유전체학, 제조 및 제약 템플릿에 대해 자세히 알아보고 Synapse Studio 갤러리에서 데이터베이스 템플릿을 시작합니다.

개발자 경험

이 섹션은 Azure Synapse Analytics 개발자를 위한 삶의 질 및 기능 개선 사항의 아카이브입니다.

월 기능 자세한 정보
2022년 5월 업데이트된 Azure Synapse Analyzer 보고서 Synapse Analyzer 보고서 버전 2.0의 새로운 기능에 대해 알아봅니다.
2022년 4월 Azure Synapse 분석기 보고서 Azure Synapse 분석기 보고서는 성능 문제로 이어질 수 있는 데이터베이스에 있을 수 있는 일반적인 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.
2022년 4월 게시되지 않은 Notebook 참조 이제는 %run Notebook을 사용할 때 게시되지 않은 Notebook을 참조할 수 있도록 '게시되지 않은 Notebook 참조'가 사용 가능하도록 설정할 수 있습니다. 가능하도록 설정하면 Notebook 실행은 Notebook 웹 캐시에서 현재 콘텐츠를 가져오기 때문에 Notebook 편집기의 변경 내용을 게시(라이브 모드)하거나 커밋(Git 모드)하지 않고도 다른 Notebook에서 즉시 참조할 수 있습니다.
2022년 3월 표준 출력을 표시하는 예외가 있는 코드 셀 이제 Synapse Notebooks에서 Python 및 Scala 언어에 대한 코드 문이 실패할 때 표준 출력 및 예외 메시지가 모두 표시됩니다. 예제는 Synapse Notebooks: 표준 출력을 표시하는 예외 코드 셀을 참조하세요.
2022년 3월 Notebook 코드 셀 실행에 부분 출력 사용 가능 이제 Synapse Notebooks에서 셀이 끝날 때까지 기다리지 않고 셀이 실행될 때 작성하는 모든 내용(예: println 명령 사용)을 볼 수 있습니다. 예제는 Synapse Notebooks: Notebooks 코드 셀을 실행하는 데 부분 출력을 사용할 수 있음을 참조하세요.
2022년 3월 파이프라인 매개 변수를 사용하여 Spark 세션 구성을 동적으로 제어 이제 Synapse Notebooks에서 파이프라인 매개 변수를 사용하여 Notebooks %%configure magic으로 세션을 구성할 수 있습니다. 예제는 Synapse Notebooks: 파이프라인 매개 변수를 사용하여 Spark 세션 구성을 동적으로 제어를 참조하세요.
2022년 3월 Notebook 세션 재사용 및 관리 이제 Synapse Notebook에서 새 세션을 시작할 필요 없이 활성 세션을 편리하게 다시 사용하고 활성 세션 목록에서 활성 세션을 보고 관리할 수 있습니다. 세션을 보려면 Notebooks에서 점 3개를 선택하고 세션 관리를 선택합니다. 예를 들어 Synapse Notebooks: Notebooks 세션 재사용 및 관리를 참조하세요.
2022년 3월 Python 로깅 지원 이제 Synapse Notebooks에서 드라이버 로그와 함께 Python 로깅 모듈을 통해 작성된 모든 내용이 캡처됩니다. 예제는 Synapse Notebooks: Python 로깅 지원을 참조하세요.

Machine Learning

이 섹션은 Azure Synapse Analytics에서 기계 학습 모델에 대한 기능 및 개선 사항의 아카이브입니다.

월 기능 자세한 정보
2022년 6월 분산 심층 신경망 학습(미리 보기) Azure Synapse 런타임에는 분산 학습에 일반적으로 사용되는 Petastorm 및 Horovod와 같은 지원 라이브러리도 포함되어 있습니다. 이 기능은 현재 미리 보기에서 사용할 수 있습니다. Apache Spark 3.1 및 3.2용 Azure Synapse Analytics 런타임에는 이제 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 가장 일반적인 딥 러닝 라이브러리에 대한 지원도 포함됩니다. Azure Synapse Analytics GPU 가속 풀 내에서 이러한 라이브러리를 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 딥 러닝 자습서을 참조하세요.
2021년 11월 PREDICT 이제 T-SQL PREDICT 구문을 전용 SQL 풀에 대해 일반 안정화 버전으로 사용할 수 있습니다. 전용 SQL 풀을 위한 기계 학습 모델 채점 마법사로 시작합니다.

샘플 및 지침

이 섹션은 Azure Synapse Analytics에 대한 지침 및 샘플 프로젝트 리소스의 아카이브입니다.

월 기능 자세한 정보
2022년 6월 Synapse Analytics를 사용한 Azure Orbital 분석 이제 Azure Synapse Analytics와 함께 지리 공간 라이브러리 및 AI 모델을 사용하여 우주 데이터를 추출, 로드, 변환 및 분석하는 엔드투엔드 구현을 보여 주는 Azure Orbital 분석 샘플 솔루션을 제공합니다. 또한 샘플 솔루션은 지리 공간적별 Azure AI 서비스 모델, 파트너의 AI 모델 및 자체 데이터 가져오기 모델을 통합하는 방법을 보여 줍니다.
2022년 6월 Oracle용 마이그레이션 가이드 이제 Oracle에서 Azure Synapse Analytics로의 Microsoft 작성 마이그레이션 가이드를 사용할 수 있습니다. Oracle 마이그레이션을 위한 디자인 및 성능.
2022년 6월 Azure Synapse의 성공적인 설계 Azure Synapse 개념 증명 플레이북은 SQL 또는 Spark 워크로드의 개념 증명 범위, 디자인, 실행 및 평가에 대한 가이드를 제공합니다.
2022년 6월 Teradata용 마이그레이션 가이드 이제 Teradata에서 Azure Synapse Analytics로의 Microsoft 작성 마이그레이션 가이드를 사용할 수 있습니다. Teradata 마이그레이션을 위한 디자인 및 성능.
2022년 6월 IBM Netezza용 마이그레이션 가이드 이제 IBM Netezza에서 Azure Synapse Analytics로의 새로운 Microsoft 작성 마이그레이션 가이드를 사용할 수 있습니다. IBM Netezza 마이그레이션을 위한 디자인 및 성능.

보안

이 섹션은 Azure Synapse Analytics의 보안 기능 및 설정의 아카이브입니다.

월 기능 자세한 정보
2022년 4월 Synapse 모니터링 운영자 RBAC 역할 Synapse Monitoring Operator RBAC(역할 기반 액세스 제어) 역할을 통해 사용자 페르소나는 이러한 애플리케이션의 실행을 실행하거나 취소할 수 있는 기능 없이 Synapse Pipelines 및 Spark 애플리케이션의 실행을 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 Synapse RBAC 역할을 참조하세요.
2022년 3월 최소 TLS 버전 적용 이제 Synapse 작업 영역에서 전용 SQL 풀의 최소 TLS 버전을 높이거나 낮출 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure SQL 연결 설정을 참조하세요. 작업 영역 관리 SQL API를 사용하여 최소 TLS 설정을 수정할 수 있습니다.
2022년 3월 Azure Synapse Analytics는 이제 Azure AD(Azure Active Directory) 전용 인증을 지원합니다. 이제 Azure Active Directory 인증을 사용하여 SQL 풀을 포함한 모든 Azure Synapse 리소스에 대한 액세스를 중앙에서 관리할 수 있습니다. 만들 때 또는 Azure Portal을 통해 작업 영역을 만든 후 로컬 인증을 사용하지 않도록 설정할 수 있습니다.
2021년 12월 사용자 할당 관리 ID 이제 Synapse Pipelines 및 Dataflows에서 인증을 위해 연결된 서비스에서 사용자 할당 관리 ID를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Data Factory 및 Azure Synapse의 자격 증명을 참조하세요.
2021년 12월 Azure Synapse Analytics 작업 영역에서 ADLS Gen2 폴더 찾아보기 이제 Synapse Studio의 특정 컨테이너 또는 폴더에 연결하여 Azure Synapse Analytics 작업 영역에서 ADLS Gen2(Azure Data Lake Storage Gen2) 컨테이너 또는 폴더를 탐색하고 보안할 수 있습니다.
2021년 12월 새 Synapse 작업 영역에 적용된 TLS 2.1 2021년 12월부터 새로운 Synapse 작업 영역에 대해서만 TLS 1.2에 대한 요구 사항이 구현되었습니다.

Azure Synapse 데이터 탐색기

ADX(Azure Data Explorer)는 로그 및 원격 분석 데이터에 사용 가능한 빠르고 확장성이 우수한 데이터 탐색 서비스입니다. Event Hubs, IoT Hub, Blob 컨테이너에 작성된 Blob 및 Azure Stream Analytics 작업에서 수집을 제공합니다. 이 섹션은 Azure Synapse Data Explorer 및 KQL(Kusto 쿼리 언어) 기능의 아카이브입니다. Azure Synapse Data Explorer와 Azure Data Explorer의 차이점은 무엇인가요?에 대해 자세히 알아봅니다.(미리 보기)

월 기능 자세한 정보
2022년 6월 Web Explorer 새 홈페이지 새로운 Azure Synapse Web Explorer 홈페이지를 통해 Synapse Web Explorer를 훨씬 더 쉽게 시작할 수 있습니다.
2022년 6월 Web Explorer 샘플 갤러리 Web Explorer 샘플 갤러리는 고객이 로그 데이터, 메트릭 데이터, IoT 데이터 및 기본 빅 데이터 예와 같은 자주 사용되는 Synapse Data Explorer 사용 사례를 활용하는 방법에 대한 엔드투엔드 샘플을 제공합니다.
2022년 6월 Web Explorer 대시보드 드릴스루 기능 이제 Synapse Web Explorer 대시보드에서 드릴스루를 매개 변수로 사용할 수 있습니다.
2022년 6월 Web Explorer의 표준 시간대 설정 이제 Web Explorer의 표준 시간대 설정이 쿼리 결과와 대시보드 모두에 적용됩니다. 표준 시간대를 변경하면 대시보드가 자동으로 새로 고쳐져 선택한 표준 시간대의 데이터가 표시됩니다.
2022년 5월 Excel의 Synapse Data Explorer 라이브 쿼리 새로운 데이터 탐색기 웹 환경 Excel에서 열기 기능을 사용하면 연결된 Excel 통합 문서를 동료 및 팀 구성원과 공유하여 쿼리의 실시간 결과에 액세스할 수 있습니다. Excel 통합 문서에서 라이브 쿼리를 열고 Excel에서 직접 새로 고침하여 최신 쿼리 결과를 얻을 수 있습니다. Synapse Data Explorer에 연결된 Excel 통합 문서를 만들려면 웹 환경에서 쿼리를 실행하는 것부터 시작합니다.
2022년 5월 외부 SQL Server 테이블에 관리 ID 사용 관리 ID 지원을 통해 이제 Synapse Data Explorer 테이블 정의가 더 간단하고 안전해졌습니다. 이제 자격 증명을 입력하는 대신 관리 ID를 사용할 수 있습니다. 외부 테이블에 대한 자세한 내용은 SQL Server 외부 테이블 만들기 및 변경을 참조하세요.
2022년 5월 Microsoft Power Automate, Logic Apps 및 Power Apps용 Azure Synapse Data Explorer 커넥터 Power Automate용 새 Azure Data Explorer 커넥터가 GA(일반 공급)되었습니다. 자세한 내용은 Microsoft Power Automate용 Azure Data Explorer 커넥터, Microsoft Logic App 및 Azure Data Explorer, Azure Data Explorer 데이터를 쿼리하는 Power Apps 애플리케이션 만들기 기능을 읽어보세요.
2022년 5월 이벤트 허브에서 여러 데이터베이스로의 동적 이벤트 라우팅 이제 단일 ADX 클러스터에서 호스트된 Azure Event Hubs/Azure IoT Hub/Azure Event Grid에서 여러 데이터베이스로 이벤트 데이터 라우팅을 지원합니다. 동적 라우팅에 대한 자세한 내용은 이벤트 허브에서 수집을 참조하세요.
2022년 5월 JSON ARM 배포 템플릿의 일부로 KQL 인라인 스크립트를 사용하여 데이터베이스 구성 이제 JSON ARM 템플릿에 대한 매개 변수로 인라인으로 제공되는 인라인 스크립트를 사용하여 KQL(Kusto 쿼리 언어) 스크립트를 실행하여 데이터베이스를 구성할 수 있습니다.

Azure Synapse Link는 데이터를 SQL Server 또는 Azure SQL Database, Azure Cosmos DB 또는 Dataverse에서 Azure Synapse Analytics로 복제하도록 자동화된 시스템입니다. 이 섹션은 Azure Synapse Link 기능에 대한 뉴스의 아카이브입니다.

월 기능 자세한 정보
2022년 5월 SQL용 Azure Synapse Link 미리 보기 SQL용 Azure Synapse Link는 SQL Server 2022 및 Azure SQL Database에 대한 미리 보기입니다. Azure Synapse Link 기능은 SQL 기반 운영 저장소에서 Azure Synapse Analytics로 데이터를 코드 없이 거의 실시간으로 복제합니다. 운영 저장소에 미치는 영향을 최소화하면서 작동 데이터에 대한 BI 보고를 거의 실시간으로 제공합니다. SQL용 Azure Synapse Link 미리 보기가 발표되었습니다. 자세한 내용은 블로그: SQL용 Azure Synapse Link 심층 분석을 참조하세요.

Synapse SQL

이 섹션은 Azure Synapse Analytics의 SQL 풀에 대한 개선 사항 및 기능의 아카이브입니다.

월 기능 자세한 정보
2022년 6월 결과 집합 크기 제한 증가 서버리스 SQL 풀의 쿼리 결과 집합의 최대 크기가 200GB에서 400GB로 증가했습니다.
2022년 5월 서버리스 SQL 풀에 대한 자동 문자 열 길이 계산 데이터 레이크의 서버리스 SQL 풀에 대한 문자 열 길이를 더 이상 정의할 필요가 없습니다. 서버리스 SQL 풀은 자동으로 계산된 평균 열 길이와 카디널리티 예측을 사용하므로 스키마를 정의할 필요 없이 최적의 쿼리 성능을 가져올 수 있습니다.
2022년 4월 Azure Synapse SQL GA용 교차 구독 복원 PowerShell Az.Sql 모듈 3.8 업데이트를 통해 Restore-AzSqlDatabase cmdlet을 전용 SQL 풀의 교차 구독 복원에 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 전용 SQL 풀을 다른 구독으로 복원을 참조하세요. 이 기능은 이제 Synapse 작업 영역의 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW) 및 전용 SQL 풀에서 일반적으로 사용할 수 있습니다. 차이점은 무엇일까요?
2022년 4월 삭제된 서버 또는 작업 영역에서 SQL 풀 복구 Az.Sql 및 Az.Synapse 모듈의 PowerShell 복원 cmdlet을 사용하면 이제 지원 티켓을 제출하지 않고도 삭제된 서버 또는 작업 영역에서 복원할 수 있습니다. 자세한 내용은 시나리오에 따라 삭제된 Azure Synapse 작업 영역에서 전용 SQL 풀 복원 또는 삭제된 서버에서 독립 실행형 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW) 복원을 참조하세요.
2022년 3월 전용 SQL 풀을 위한 열 수준 암호화 열 수준 암호화는 이제 Azure Synapse 전용 SQL 풀과 Azure Synapse 작업 영역의 전용 SQL 풀이 있는 신규 및 기존 Azure SQL 논리 서버에서 사용할 수 있도록 일반 공급됩니다. 전용 SQL 풀에 대한 열 수준 암호화에 대한 SSDT(SQL Server Data Tools) 지원은 Visual Studio 2022의 17.2 Preview 2 빌드부터 사용할 수 있습니다.
2022년 3월 CETAS의 병렬 실행 이제 병렬 실행 계획을 사용하여 CREATE TABLE AS SELECT(CETAS) 및 후속 SELECT 문의 성능이 향상되었습니다. 예제는 CETAS 및 후속 SELECT의 성능 향상을 참조하세요.

Azure Synapse Analytics의 이전 월별 업데이트

다음은 Synapse Analytics에 대한 월간 뉴스 업데이트의 이전 형식입니다.

2022년 6월 업데이트

일반

  • Synapse Analytics를 사용한 Azure Orbital 분석 - 이제 Azure Synapse Analytics와 함께 지리 공간 라이브러리 및 AI 모델을 사용하여 우주 데이터를 추출, 로드, 변환 및 분석하는 엔드투엔드 구현을 보여 주는 Azure Orbital 분석 샘플 솔루션을 제공합니다. 또한 샘플 솔루션은 지리 공간적별 Azure AI 서비스 모델, 파트너의 AI 모델 및 자체 데이터 가져오기 모델을 통합하는 방법을 보여 줍니다.

  • Azure Synapse의 성공적인 디자인 - 프로젝트의 성공은 우연이 아니며 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 이제 Synapse Analytics의 디자인별 성공 플레이북을 사용할 수 있습니다. Azure Synapse 개념 증명 플레이북은 SQL 또는 Spark 워크로드의 개념 증명 범위, 디자인, 실행 및 평가에 대한 가이드를 제공합니다. 이 가이드에는 Azure Synapse를 통합하는 가장 어렵고 복잡한 솔루션 구현의 모범 사례가 포함되어 있습니다. Azure Synapse 개념 증명 플레이북에 대해 자세히 알아보려면 디자인별 성공을 참조하세요.

SQL

결과 집합 크기 제한 증가 - Azure Synapse Analytics로 전환하여 많은 양의 데이터를 처리한다는 것을 알고 있습니다. 이를 염두에 두고 서버리스 SQL 풀의 쿼리 결과 집합의 최대 크기가 200GB에서 400GB로 증가했습니다. 이 제한은 동시 쿼리 간에 공유됩니다. 이 크기 제한 증가 및 기타 제약 조건에 대해 자세히 알아보려면 서버리스 SQL 풀 자가 진단을 참조하세요.

Synapse 데이터 탐색기

  • Web Explorer 새 홈페이지 - 새 Synapse Web Explorer 홈페이지를 통해 Synapse Web Explorer를 훨씬 더 쉽게 시작할 수 있습니다. 이제 Web Explorer 홈페이지에 다음 섹션이 포함됩니다.

    • 시작 – 자주 사용되는 Synapse Data Explorer 사용 사례에 대한 예 쿼리 및 대시보드를 제공하는 샘플 갤러리입니다.
    • 권장 사항 – Synapse Web Explorer 및 KQL을 마스터하는 데 도움이 되도록 설계된 자주 사용되는 학습 모듈입니다.
    • 설명서 – Synapse Web Explorer 기본 및 고급 설명서.

  • Web Explorer 샘플 갤러리 - 제품에 대해 알아보는 가장 좋은 방법은 다른 사람들이 제품을 어떻게 사용하고 있는지 보는 것입니다. Web Explorer 샘플 갤러리는 고객이 로그 데이터, 메트릭 데이터, IoT 데이터 및 기본 빅 데이터 예와 같은 자주 사용되는 Synapse Data Explorer 사용 사례를 활용하는 방법에 대한 엔드투엔드 샘플을 제공합니다. 각 샘플에는 데이터 세트, 잘 문서화된 쿼리 및 샘플 대시보드가 포함됩니다. 샘플 갤러리에 대해 자세히 알아보려면 새로운 샘플 갤러리를 사용하여 60분 안에 Azure Data Explorer를 참조하세요.

  • Web Explorer 대시보드 드릴스루 기능 - 이제 Synapse Web Explorer 대시보드에 드릴스루 기능을 추가할 수 있습니다. 새로운 드릴스루 기능을 사용하면 대시보드 페이지 간에 쉽게 앞뒤로 이동할 수 있습니다. 이는 컨텍스트 필터를 사용하여 대시보드를 연결함으로써 가능합니다. 이러한 상황별 드릴스루 정의는 대시보드에서 선택한 타일의 시각적 상호 작용을 편집하여 수행됩니다. 드릴스루 기능에 대한 자세한 내용은 드릴스루를 대시보드 매개 변수로 사용을 참조하세요.

  • Web Explorer의 표준 시간대 설정 - 다른 표준 시간대의 데이터를 표시할 수 있다는 것은 매우 강력합니다. 이제 UTC 시간, 현지 표준 시간대 또는 모니터링되는 디바이스/컴퓨터의 표준 시간대로 데이터를 볼 수 있습니다. 이제 Web Explorer의 표준 시간대 설정이 쿼리 결과와 대시보드 모두에 적용됩니다. 표준 시간대를 변경하면 대시보드가 자동으로 새로 고쳐져 선택한 표준 시간대의 데이터가 표시됩니다. 표준 시간대 설정에 대한 자세한 내용은 날짜/시간을 특정 표준 시간대로 변경을 참조하세요.

데이터 통합

  • 조인 변환의 퍼지 조인 옵션 - 슬라이딩 유사성 점수 옵션이 있는 퍼지 일치가 매핑 데이터 흐름의 조인 변환에 추가되었습니다. 정확히 일치하는 것이 아니라 유사한 데이터 값에 대해 내부 및 외부 조인을 만들 수 있습니다! 이전에는 정확히 일치를 사용해야 했습니다. 슬라이딩 스케일 값이 60%에서 100%로 변경되어 일치 항목의 유사성 임계값을 쉽게 조정할 수 있습니다. 퍼지 조인에 대한 자세한 내용은 매핑 데이터 흐름의 조인 변환을 참조하세요.

  • 맵 데이터 [일반 공급] - 이제 맵 데이터 도구가 일반 공급된다는 소식을 전하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 데이터 매핑 도구는 ETL 매핑을 만들고 코드를 작성하지 않고도 원본 데이터에서 Synapse로 데이터 흐름을 매핑할 수 있도록 하는 단계별 프로세스입니다. 맵 데이터에 대해 자세히 알아보려면 Azure Synapse Analytics의 맵 데이터를 참조하세요.

  • 새 매개 변수로 파이프라인 다시 실행 - 이제 파이프라인 편집기로 돌아갈 필요 없이 모니터링 페이지에서 파이프라인을 다시 실행할 때 파이프라인 매개 변수를 변경할 수 있습니다. 새 매개 변수로 파이프라인을 실행한 후 페이지 간에 전환하지 않고도 이전 실행과 비교하여 새 실행을 쉽게 모니터링할 수 있습니다. 새 매개 변수를 사용하여 파이프라인을 다시 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 파이프라인 및 작업 다시 실행을 참조하세요.

  • 사용자 정의 함수[일반 공급] - 이제 UDF(사용자 정의 함수)가 일반 공급된다는 소식을 전하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 사용자 지정 함수를 사용하여 여러 매핑 데이터 흐름에서 재사용할 수 있는 사용자 지정 식을 만들 수 있습니다. 더 이상 동일한 문자열 조작, 수학 계산 또는 기타 복잡한 논리를 여러 번 사용할 필요가 없습니다. 사용자 정의 함수는 개발자가 공통 함수 집합을 그룹화하는 데 도움이 되도록 라이브러리에 그룹화됩니다. 사용자 정의 함수에 대한 자세한 내용은 매핑 데이터 흐름의 사용자 정의 함수를 참조하세요.

기계 학습

Horovod 및 Petastorm을 사용한 분산 심층 신경망 학습[공개 미리 보기] - GPU 가속 풀을 만들고 관리하는 프로세스를 단순화하기 위해 Azure Synapse는 하위 수준 라이브러리를 사전 설치하고 컴퓨팅 노드 간에 복잡한 네트워킹 요구 사항을 모두 설정합니다. 이 통합을 통해 사용자는 GPU 가속 풀을 몇 분 이내에 시작할 수 있습니다.

이제 Azure Synapse Analytics는 딥 러닝 인프라에 대한 기본 제공 지원을 제공합니다. Apache Spark 3.1 및 3.2용 Azure Synapse Analytics 런타임에는 이제 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 가장 일반적인 딥 러닝 라이브러리에 대한 지원이 포함됩니다. Azure Synapse 런타임에는 분산 학습에 일반적으로 사용되는 Petastorm 및 Horovod와 같은 지원 라이브러리도 포함되어 있습니다. 이 기능은 현재 공개 미리 보기로 사용할 수 있습니다.

Azure Synapse Analytics GPU 가속 풀 내에서 이러한 라이브러리를 활용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 딥 러닝 자습서을 참조하세요.

2022년 5월 업데이트

이번 달에는 다음 업데이트가 Azure Synapse Analytics에 적용되었습니다.

일반

새 Azure Synapse Influencer 프로그램에 참여하세요! 클라우드 분석을 통해 서로 더 많은 성과를 달성할 수 있도록 서로 돕는 Azure Synapse Influencers 커뮤니티에 가입하세요! Azure Synapse 인플루언서 프로그램은 소셜 미디어를 통해 Synapse 관련 콘텐츠, 발표 및 제품 뉴스를 공유하여 커뮤니티를 적극적으로 지원하는 Azure Synapse Analytics 사용자 및 옹호자를 인정합니다.

SQL

  • Azure Synapse Analytics의 Dedicated SQL 풀용 데이터 웨어하우스 마이그레이션 가이드 - 클라우드 마이그레이션이 제공하는 이점으로 인해 기존 데이터 웨어하우스 환경에서 빠르고 쉬운 마이그레이션을 위해 따라야 할 단계, 프로세스 또는 지침을 찾는 경우가 많습니다. Azure Synapse Analytics에서 전용 SQL 풀로 쉽게 전환할 수 있도록 데이터 웨어하우스 마이그레이션 가이드 집합을 릴리스했습니다.

  • 자동 문자 열 길이 계산 - 더 이상 문자 열 길이를 정의할 필요가 없습니다! 서버리스 SQL 풀을 사용하면 스키마를 미리 알지 않고도 데이터 레이크의 파일을 쿼리할 수 있습니다. 최적의 성능을 가져오기 위해 문자 열의 길이를 지정하는 것이 가장 좋습니다. 이제는 아닙니다! 이 새로운 기능을 사용하면 스키마를 정의하지 않고도 최적의 쿼리 성능을 얻을 수 있습니다. 서버리스 SQL 풀은 유추된 각 문자 열 또는 100바이트보다 크게 정의된 문자 열에 대한 평균 열 길이를 계산합니다. 스키마는 동일하게 유지되지만 서버리스 SQL 풀은 내부적으로 계산된 평균 열 길이를 사용합니다. 또한 이전에 만들어진 통계가 없는 경우 카디널리티 예측을 자동으로 계산합니다.

Synapse용 Apache Spark

  • Python에서 Apache Spark용 Azure Synapse Dedicated SQL 풀 커넥터 사용 가능 - 이전에는 Azure Synapse Dedicated SQL 풀 커넥터를 Scala에서만 사용할 수 있었습니다. 이제 Spark 3에서 Python과 함께 사용할 수 있습니다. Scala와 Python 구현 간의 유일한 차이점은 선택적 Scala 콜백 핸들이며, 이를 통해 쓰기 후 메트릭을 수신할 수 있습니다.

    다음은 이제 Spark 3의 Python에서 지원됩니다.

    • Azure AD(Active Directory) 인증 또는 기본 인증을 사용하여 읽기
    • Azure AD 인증 또는 기본 인증을 사용하여 내부 테이블에 쓰기
    • Azure AD 인증 또는 기본 인증을 사용하여 외부 테이블에 쓰기

    Python의 커넥터에 대한 자세한 내용은 Apache Spark용 Azure Synapse 전용 SQL 풀 커넥터를 참조하세요.

  • Azure Synapse Apache Spark 구성 관리 - Spark에는 수백 개의 속성이 있기 때문에 Apache Spark 구성 관리는 항상 어려운 작업입니다. Spark 구성에 대한 최적의 가치를 파악하는 것도 어렵습니다. 새로운 Spark 구성 관리 기능을 사용하면 자동 제안 및 기본 제공 유효성 검사 규칙을 사용하여 독립 실행형 Spark 구성 아티팩트를 만들 수 있습니다. Spark 구성 아티팩트를 사용하면 Azure Synapse 작업 영역 내부 및 전체에서 Spark 구성을 공유할 수 있습니다. 또한 Spark 구성을 Spark 풀, Notebook 및 재사용을 위한 Spark 작업 정의와 쉽게 연결하고 Spark 구성을 여러 위치에 복사해야 하는 필요성을 최소화할 수 있습니다. 새로운 Spark 구성 관리 기능에 대해 자세히 알아보려면 Apache Spark 구성 관리를 참조하세요.

Synapse Data Explorer

  • Excel의 Synapse Data Explorer 실시간 쿼리 - 새로운 데이터 탐색기 웹 환경 Excel에서 열기 기능을 사용하면 연결된 Excel 통합 문서를 동료 및 팀 구성원과 공유하여 쿼리의 실시간 결과에 대한 액세스를 제공할 수 있습니다.  Excel 통합 문서에서 라이브 쿼리를 열고 Excel에서 직접 새로 고침하여 최신 쿼리 결과를 얻을 수 있습니다. Excel 라이브 쿼리에 대한 자세한 내용은 Excel에서 라이브 쿼리 열기를 참조하세요.

  • 외부 SQL Server 테이블에 관리 ID 사용 - Azure Synapse의 주요 이점 중 하나는 데이터 통합, 엔터프라이즈 데이터 웨어하우징 및 빅 데이터 분석을 통합하는 기능입니다. 관리 ID 지원을 통해 이제 Synapse Data Explorer 테이블 정의가 더 간단하고 안전해졌습니다. 이제 자격 증명을 입력하는 대신 관리 ID를 사용할 수 있습니다.

    외부 SQL 테이블은 Synapse Data Explorer 데이터베이스 외부에 저장된 데이터를 참조하는 스키마 엔터티입니다. SQL Server 외부 테이블 만들기 및 변경 명령을 사용하여 외부 SQL 테이블을 Synapse Data Explorer 데이터베이스 스키마에 쉽게 추가할 수 있습니다.

    관리 ID에 대해 자세히 알아보려면 관리 ID 개요를 참조하세요.

    외부 테이블에 대한 자세한 내용은 SQL Server 외부 테이블 만들기 및 변경을 참조하세요.

  • 새로운 KQL Learn 모듈(3개 중 2개)이 출시되었습니다! - KQL(Kusto 쿼리 언어)의 장점은 구조화된, 반구조화된 및 구조화되지 않은 데이터를 함께 쿼리하는 단순성입니다. KQL을 더 쉽게 배울 수 있도록 Learn 모듈을 출시합니다. 이전에 Kusto 쿼리 언어로 첫 번째 쿼리 작성을 릴리스했습니다. 이번 달의 새로운 기능은 Kusto 쿼리 언어를 사용하여 데이터에서 인사이트 가져오기입니다.

    KQL은 Synapse Data Explorer 빅 데이터 쿼리에 사용되는 쿼리 언어입니다. KQL에는 수십만 명의 개발자, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 및 학생이 있는 빠르게 성장하는 사용자 커뮤니티가 있습니다.

    최신 KQL 학습 모델을 체크 아웃하고 KQL 마스터가 되는 것이 얼마나 쉬운지 직접 체크 아웃합니다.

    KQL에 대해 자세히 알아보려면 KQL(Kusto 쿼리 언어) 개요를 참조하세요.

  • Microsoft Power Automate, Logic Apps 및 Power Apps용 Azure Synapse Data Explorer 커넥터[일반 공급] - Power Automate용 Azure Data Explorer 커넥터를 사용하면 예약되거나 트리거된 작업의 일부로 흐름을 오케스트레이션 및 예약하고, 알림 및 경고를 보낼 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Power Automate용 Azure Data Explorer 커넥터 및 Power Automate용 Azure Data Explorer 커넥터 사용 예를 참조하세요.

  • 이벤트 허브에서 여러 데이터베이스로 동적 이벤트 라우팅 - 이벤트 허브/IOT 허브/Event Grid에서 이벤트 라우팅은 일반적으로 ADX(Azure Data Explorer) 사용자가 수행하는 작업입니다. 이전에는 정의된 연결당 단일 데이터베이스로만 이벤트를 라우팅할 수 있었습니다. 이벤트를 여러 데이터베이스로 라우팅하려면 여러 ADX 클러스터 연결을 만들어야 했습니다.

    환경을 단순화하기 위해 이제 단일 ADX 클러스터에서 호스팅되는 여러 데이터베이스로 이벤트 데이터 라우팅을 지원합니다. 동적 라우팅에 대한 자세한 내용은 이벤트 허브에서 수집을 참조하세요.

  • JSON ARM 배포 템플릿의 일부로 KQL 인라인 스크립트를 사용하여 데이터베이스 구성 - 이전에는 Azure Data Explorer에서 KQL(Kusto 쿼리 언어) 스크립트 실행을 지원하여 ARM(Azure Resource Manager) 템플릿 배포 중에 데이터베이스를 구성할 수 있었습니다. 이제 JSON ARM 템플릿에 대한 매개 변수로 인라인으로 제공되는 인라인 스크립트를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. KQL 인라인 스크립트 사용에 대한 자세한 내용은 Kusto 쿼리 언어 스크립트를 사용하여 데이터베이스 구성을 참조하세요.

데이터 통합

  • CSV로 파이프라인 모니터링 내보내기 - 이 기능에 대한 많은 커뮤니티 요청을 받은 후 파이프라인 모니터링을 CSV로 내보내는 기능이 추가되었습니다. 파이프라인 실행 화면을 원하는 데이터로 필터링하고 CSV로 내보내기*를 선택하기만 하면 됩니다. 파이프라인 모니터링 및 기타 모니터링 개선 사항 내보내기에 대해 자세히 알아보려면 Azure Data Factory 모니터링 개선 사항을 참조하세요.

  • Synapse와 Azure Database for PostgreSQL 및 MySQL을 위한 증분 데이터 로드 - 데이터 통합 솔루션에서 초기 전체 데이터 로드 후 데이터 증분 로드는 널리 사용되는 시나리오입니다. 자동 증분 원본 데이터 로드는 이제 기본적으로 Synapse SQL 및 Azure Database for PostgreSQL 및 MySQL에 사용할 수 있습니다. 사용자는 "증분 추출을 사용하도록 설정"할 수 있으며 삽입되거나 업데이트된 행만 파이프라인에서 읽습니다. 증분 데이터 로드에 대한 자세한 내용은 원본 데이터 저장소에서 대상 데이터 저장소로 데이터 증분 복사를 참조하세요.

  • 매핑 데이터 흐름을 위한 사용자 정의 Functions[공개 미리 보기] - 동일한 문자열 조작, 수학 계산 또는 기타 복잡한 논리를 여러 번 수행하는 자신을 발견할 수 있다고 합니다. 이제 새로운 사용자 지정 함수 기능을 사용하여 여러 매핑 데이터 흐름에서 재사용할 수 있는 사용자 지정 식을 만들 수 있습니다. 사용자 정의 함수는 개발자가 공통 함수 집합을 그룹화하는 데 도움이 되도록 라이브러리에 그룹화됩니다. 데이터 흐름 라이브러리를 만든 후에는 사용자 정의 함수를 추가할 수 있습니다. 함수를 더 많이 재사용할 수 있도록 여러 인수를 추가할 수도 있습니다. 사용자 정의 함수에 대한 자세한 내용은 매핑 데이터 흐름의 사용자 정의 함수를 참조하세요.

  • 어설션 오류 처리 - 이제 어설션 변환 후 싱크에 오류 처리가 추가되었습니다. 어설션 변환을 사용하면 데이터 품질 및 데이터 유효성 검사를 위한 사용자 지정 규칙을 빌드할 수 있습니다. 이제 실패한 행을 선택한 싱크 또는 별도의 파일로 출력할지 여부를 선택할 수 있습니다. 오류 처리에 대한 자세한 내용은 매핑 데이터 흐름에서 데이터 변환 어설션을 참조하세요.

  • 매핑 데이터 흐름 투영 편집 - 매핑 데이터 흐름에서 원본 투영 편집에 대한 새로운 UI 업데이트가 이루어졌습니다. 이제 원본 프로젝션 열 이름 및 열 형식을 업데이트할 수 있습니다. 원본 프로젝션 편집에 대한 자세한 내용은 매핑 데이터 흐름의 원본 변환을 참조하세요.

SQL Server용 Azure Synapse Link - Microsoft Build 2022에서 SQL Server 2022 및 Azure SQL Database에 대한 SQL용 Azure Synapse Link의 공개 미리 보기 가용성을 발표했습니다. 데이터 기반의 품질 인사이트는 회사가 경쟁력을 유지하는 데 매우 중요합니다. 이러한 인사이트를 달성하는 속도가 모든 차이를 만들 수 있습니다. 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 기존 ETL 및 ELT 파이프라인의 특성으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 이 릴리스를 사용하면 이제 SQL 기반 운영 저장소에서 Azure Synapse Analytics로 코드가 필요 없고 거의 실시간으로 데이터 복제를 활용할 수 있습니다. 따라서 운영 저장소에 미치는 영향을 최소화하면서 거의 실시간으로 작동 데이터에 대한 BI 보고를 더 쉽게 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL용 Azure Synapse Link의 공개 미리 보기 발표를 읽고 YouTube 동영상을 시청하세요.

2022년 4월 업데이트

이번 달에는 다음 업데이트가 Azure Synapse Analytics에 적용되었습니다.

SQL

  • 이제 Azure Synapse SQL 대한 구독 간 복원이 일반 공급됩니다. 이전에는 전용 SQL 풀을 다른 구독으로 복원하기 위해 문서화되지 않은 여러 단계를 수행했습니다. 이제 PowerShell Az.Sql 모듈 3.8 업데이트를 사용하면 구독 간 복원에 Restore-AzSqlDatabase cmdlet을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 전용 SQL 풀(이전 SQL DW)을 다른 구독으로 복원을 참조하세요.

  • 이제 삭제된 서버 또는 작업 영역에서 SQL 풀을 복구할 수 있습니다. Az.Sql 및 Az.Synapse 모듈의 PowerShell 복원 cmdlet을 사용하면 이제 지원 티켓을 제출하지 않고도 삭제된 서버 또는 작업 영역에서 복원할 수 있습니다. 자세한 내용은 시나리오에 따라 Synapse 작업 영역 SQL 풀 또는 독립 실행형 SQL 풀(이전 SQL DW)을 참조하세요.

Synapse 데이터베이스 템플릿 및 데이터베이스 디자이너

  • 인기 있는 고객 피드백에 따라 업계 템플릿을 사용하여 Lake 데이터베이스를 만들 때 탐색 환경을 크게 개선했습니다. 자세한 내용은 빠른 시작: 데이터베이스 템플릿을 활용하여 새 Lake 데이터베이스 만들기를 참조하세요.

  • Lake 데이터베이스를 복제하는 옵션이 추가되었습니다. 이를 통해 새 버전의 데이터베이스를 관리하거나 개별 단계에서 진화하는 스키마를 지원할 수 있는 추가 기회를 얻을 수 있습니다. Lake 데이터베이스에서 사용할 수 있는 작업 메뉴를 사용하여 데이터베이스를 신속하게 복제할 수 있습니다. 자세한 내용은 방법: Lake 데이터베이스 복제를 참조하세요.

  • 이제 와일드카드를 사용하여 사용자 지정 폴더 계층 구조를 지정할 수 있습니다. Lake 데이터베이스는 Lake에 있는 데이터 위에 위치하며 이 데이터는 새 파티션 패턴에 맞지 않는 중첩된 폴더에 있을 수 있습니다. 이전에는 Lake 데이터베이스를 쿼리하려면 디렉터리 구조를 수동으로 지정하거나 와일드카드 문자를 사용할 수 있는 기능 없이 폴더 아이콘을 사용하여 찾아볼 수 있는 간단한 디렉터리 구조에 데이터가 있어야 했습니다. 자세한 내용은 방법: Datalake 수정을 참조하세요.

Synapse용 Apache Spark

  • Synapse Analytics에서 Apache Spark™ 3.2의 미리 보기가 가능하다는 기쁜 소식을 알려드립니다. 이 새 버전은 사용자가 요청한 향상된 기능을 통합하고 1,700개 이상의 Jira 티켓을 해결합니다. 전체 수정 사항 및 기능 목록은 공식 릴리스 정보를 검토하고 애플리케이션에 대한 잠재적인 변경 내용을 평가하려면 Spark 3.1과 3.2 간의 마이그레이션 지침을 검토하세요. 자세한 내용은 Apache Spark 버전 지원 및 Apache Spark 3.2용 Azure Synapse 런타임을 참조하세요.

  • 변수, 메타데이터를 기반으로 동적으로 매개 변수를 할당하거나 파이프라인 특정 매개 변수를 지정하는 것이 주요 기능 요청 중 하나였습니다. 이제 Spark 작업 정의 활동에 대한 매개 변수화가 릴리스되어 그렇게 할 수 있습니다. 자세한 내용은 Apache Spark 작업 정의를 사용하여 데이터 변환을 참조하세요.

  • 파이프라인 Notebook 실행 실패 또는 장기 실행 Notebook 작업이 있는 경우 Notebook의 스냅샷에 액세스해 달라는 고객 요청을 받는 경우가 많습니다. Synapse Notebook 스냅샷 기능이 릴리스되어 이제 원래 Notebook 코드, 셀 출력 및 입력 매개 변수를 사용하여 Notebook 활동 실행의 스냅샷을 볼 수 있습니다. Spark 유틸리티를 통해 다른 Notebook을 참조하는 경우 참조하는 Notebook 셀 출력에서 참조된 Notebook의 스냅샷에 액세스할 수도 있습니다. 자세한 내용은 Synapse Notebook을 실행하여 데이터 변환 및 Microsoft Spark 유틸리티 소개를 읽어보세요.

보안

  • 이제 Synapse 모니터링 운영자 RBAC 역할이 일반 공급됩니다. Synapse의 GA 이후 고객은 가상 사용자가 Synapse Pipelines 및 Spark 애플리케이션의 실행을 취소하거나 실행할 수 있는 권한 없이도 해당 애플리케이션의 실행을 모니터링할 수 있는 세분화된 RBAC(역할 기반 액세스 제어) 역할을 요청했습니다. 이제 고객은 이러한 모니터링 가상 사용자에게 Synapse 모니터링 운영자 역할을 할당할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 규정을 준수하면서 개인이나 팀에 작업을 유연하게 위임할 수 있습니다. Synapse RBAC 역할을 읽고 자세히 알아보세요.

데이터 통합

  • Microsoft에서 Dataverse가 Synapse Data Flows에 원본 및 싱크 커넥터로 추가되어 이제 Dataverse 환경에 직접 액세스하는 Synapse에서 로우 코드 데이터 변환 ETL 작업을 빌드할 수 있습니다. 이 새 커넥터를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 매핑 데이터 흐름 속성을 참조하세요.

  • 웹 작업에 대한 1분 시간 제한은 충분하지 않다고(특히 동기 API의 경우) 들었습니다. 이제 응답 시간 제한 속성 'httpRequestTimeout'을 사용하여 HTTP 요청에 대한 시간 제한을 최대 10분까지 정의할 수 있습니다. 웹 작업 응답 제한 시간 개선 사항을 읽고 자세히 알아보세요.

개발자 경험

  • 이전에는 다른 Notebook에서 Notebook을 참조하려는 경우 게시된 콘텐츠나 커밋된 콘텐츠만 참조할 수 있었습니다. 이제는 %run Notebook을 사용할 때 게시되지 않은 노트북을 참조할 수 있도록 '게시되지 않은 Notebook 참조'가 가능하도록 설정할 수 있습니다. 가능하도록 설정하면 Notebook 실행은 Notebook 웹 캐시에서 현재 콘텐츠를 가져오기 때문에 Notebook 편집기의 변경 내용을 게시(라이브 모드)하거나 커밋(Git 모드)하지 않고도 다른 Notebook에서 즉시 참조할 수 있습니다. 자세한 내용은 게시되지 않은 Notebook 참조를 읽어보세요.

2022년 3월 업데이트

이번 달에는 다음 업데이트가 Azure Synapse Analytics에 적용되었습니다.

개발자 환경

  • 이제 예외가 발생하는 Synapse Notebook의 코드 셀에 예외 메시지와 함께 표준 출력이 표시됩니다. 이 기능은 Python 및 Scala 언어에 대해 지원됩니다. 자세한 내용은 코드 문이 실패할 때의 예제 출력을 참조하세요.

  • 이제 Synapse Notebook은 코드 셀을 실행할 때 부분 출력을 지원합니다. 자세한 내용은 이 블로그 게시물의 예제를 참조하세요.

  • 이제 파이프라인 매개 변수를 사용하여 Notebook 작업에 대한 Spark 세션 구성을 동적으로 제어할 수 있습니다. 자세한 내용은 Synapse Notebook의 변수 탐색기 기능을 참조하세요.

  • 이제 새 Notebook 세션을 시작하지 않고도 Notebook 세션을 다시 사용하고 관리할 수 있습니다. 선택한 Notebook을 다른 Notebook에서 시작된 목록의 활성 세션에 쉽게 연결할 수 있습니다. Notebook에서 세션을 분리하고, 세션을 중지하고, 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 활성 Notebook 세션을 관리하는 방법을 참조하세요.

  • 이제 Synapse Notebook은 드라이버 로그 외에도 Python 로깅 모듈을 통해 작성된 모든 항목을 캡처합니다. 자세한 내용은 Python 로깅에 대한 지원을 참조하세요.

SQL

  • 이제 Azure Synapse 전용 SQL 풀에 대한 열 수준 암호화가 일반 공급됩니다. 열 수준 암호화를 사용하면 각 키에 대해 고유한 액세스 권한이 있는 각 열에 대해 서로 다른 보호 키를 사용할 수 있습니다. CLE 적용 열의 데이터는 디스크에서 암호화되며 DECRYPTBYKEY 함수를 사용하여 암호를 해독할 때까지 메모리에서 암호화된 상태로 유지됩니다. 자세한 내용은 데이터 열을 암호화하는 방법을 참조하세요.

  • 서버리스 SQL 풀은 이제 CETAS(Select로 외부 테이블 만들기) 및 후속 SELECT 쿼리에 대해 더 나은 성능을 지원합니다. 성능 향상에는 CETAS 실행 속도가 빨라지고 여러 파일을 출력하는 병렬 실행 계획이 포함됩니다. 자세한 내용은 Synapse SQL이 포함된 CETAS 문서 및 블로그 게시물을 참조하세요.

Synapse용 Apache Spark

  • Synapse Spark CDM(Common Data Model) 커넥터는 이제 일반 공급됩니다. CDM 형식 판독기/기록기를 사용하면 Spark 프로그램에서 Spark 데이터 프레임을 통해 CDM 폴더의 CDM 엔터티를 읽고 쓸 수 있습니다. 자세한 내용은 CDM 커넥터가 데이터 읽기, 쓰기, 예제, 알려진 문제를 지원하는 방법을 참조하세요.

  • Synapse Spark DW(Dedicated SQL Pool) 커넥터는 이제 향상된 성능을 지원합니다. 새 아키텍처는 중복 데이터 이동을 제거하고 PolyBase 대신 COPY-INTO를 사용합니다. SQL 기본 인증을 통해 인증하거나 Azure Active Directory/Azure AD 기반 인증 방법을 옵트인할 수 있습니다. 이제 이전 버전보다 최대 5배 개선되었습니다. 자세한 내용은 Apache Spark용 Azure Synapse Dedicated SQL 풀 커넥터를 참조하세요.

  • Synapse Spark DW(Dedicated SQL Pool) 커넥터는 이제 모든 Spark Dataframe SaveMode 선택을 지원합니다. 추가, 덮어쓰기, ErrorIfExists 및 무시 모드를 지원합니다. 추가 및 덮어쓰기는 대규모로 데이터 수집을 관리하는 데 중요합니다. 자세한 내용은 DataFrame 쓰기 SaveMode 지원을 참조하세요.

  • 새 Intelligent Cache 기능을 사용하여 Spark 실행 속도를 가속화합니다. 이 기능은 현재 공개 미리 보기로 제공됩니다. 지능형 캐시는 할당된 캐시 스토리지 공간 내에 각 읽기를 자동으로 저장하여 기본 파일 변경 내용을 검색하고 파일을 새로 고쳐 최신 데이터를 제공합니다. 자세한 내용은 Apache Spark 풀에 대한 캐시를 활성/비활성화 방법을 참조하거나 블로그 게시물을 참조하세요.

보안

데이터 통합

2022년 2월 업데이트

이번 달에는 다음 업데이트가 Azure Synapse Analytics에 적용되었습니다.

SQL

데이터 통합

2022년 1월 업데이트

이번 달에는 다음 업데이트가 Azure Synapse Analytics에 적용되었습니다.

Synapse용 Apache Spark

이제 Azure Synapse에서 4개의 새 데이터베이스 템플릿을 사용할 수 있습니다. 블로그 게시물 또는 데이터베이스 템플릿 문서에서 Automotive, Genomics, Manufacturing 및 Pharmaceuticals 템플릿에 대해 자세히 알아보세요. 이러한 템플릿은 현재 공개 미리 보기로 제공되며 Synapse Studio 갤러리 내에서 사용할 수 있습니다.

Machine Learning

Synapse Machine Learning 라이브러리 v0.9.5(이전에는 MMLSpark라고 함)가 개선되었습니다. 이 릴리스는 Apache Spark를 사용하여 대규모로 확장 가능한 기계 학습 파이프라인 만들기를 간소화합니다. 자세한 내용은 이 릴리스의 새로운 기능에 대한 블로그 게시물을 읽거나 전체 릴리스 정보를 참조하세요.

보안

  • Azure Synapse Analytics 보안 개요 - 5가지 보안 계층을 다루는 백서입니다. 보안 계층에는 인증, 액세스 제어, 데이터 보호, 네트워크 보안 및 위협 방지가 포함됩니다. 각 보안 기능을 자세히 이해하여 업계 표준 보안 기준을 구현하고 클라우드에서 데이터를 보호합니다.

  • 이제 새로 만든 Synapse 작업 영역에는 TLS 1.2가 필요합니다. 자세한 내용은 이 문서 또는 블로그 게시물을 사용하여 TLS 1.2에서 향상된 보안을 제공하는 방법을 참조하세요. 1.2 미만의 TLS 버전을 사용하는 연결에서 새로 만들어진 Synapse 작업 영역에 대한 로그인 시도는 실패합니다.

데이터 통합

  • Assert 변환을 사용하는 데이터 품질 유효성 검사 규칙 - 이제 Synapse 데이터 흐름에서 Assert 변환을 사용하여 데이터 품질, 데이터 유효성 검사 및 스키마 유효성 검사를 Synapse ETL 작업에 쉽게 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 매핑 데이터 흐름 문서 또는 블로그 게시물에서 Assert 변환을 참조하세요.

  • Dynamics용 네이티브 데이터 흐름 커넥터 - Synapse 데이터 흐름은 이제 새 데이터 흐름 Dynamics 커넥터를 통해 Dynamics에 직접 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 이 문서 또는 블로그 게시물을 사용하여 데이터 흐름에서 데이터 세트를 만들어 읽고, 변환하고, 집계하고, 조인하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. 그런 다음, 기본 제공 Synapse Spark 컴퓨팅을 사용하여 Dynamics에 데이터를 다시 쓸 수 있습니다.

  • 파이프라인 식에 추가된 IntelliSense 및 자동 완성 - IntelliSense를 사용하면 식을 쉽게 만들고 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 식 구문을 확인하고, 함수를 찾고, 파이프라인에 코드를 추가하는 방법을 참조하세요.

Synapse SQL

2021년 12월 업데이트

이번 달에는 다음 업데이트가 Azure Synapse Analytics에 적용되었습니다.

Synapse용 Apache Spark

Machine Learning

  • Synapse Machine Learning 라이브러리 블로그 기사
  • 최신 미리 빌드된 인텔리전트 모델 시작 블로그 기사
  • Synapse ML 라이브러리를 사용하여 책임감 있는 AI 시스템 구축 블로그 기사
  • PREDICT가 이제 Synapse 전용 SQL 풀에 대해 일반 공급 블로그 기사
  • Synapse용 Apache Spark에서 PREDICT 및 MLFlow를 사용한 간단하고 확장 가능한 점수 매기기 블로그 기사
  • 소매 AI 솔루션 블로그 기사

보안

  • 이제 Synapse Pipelines에서 사용자가 할당한 관리 ID 지원(미리 보기) 블로그 기사
  • Azure Synapse Analytics 작업 영역에서 ADLS Gen2 폴더 찾아보기(미리 보기) 블로그 기사

데이터 통합

  • 파이프라인 실패 작업 블로그 기사
  • 매핑 데이터 흐름을 위한 새 네이티브 커넥터 블로그 기사
  • 추가 Notebook 내보내기 형식: HTML, Python 및 LaTeX 블로그
  • Notebook 보기의 세 가지 새 차트 유형: 상자 그림, 히스토그램 및 피벗 테이블 블로그
  • 손실된 Notebook 세션 다시 연결 블로그

통합

2021년 11월 업데이트

이번 달에는 다음 업데이트가 Azure Synapse Analytics에 적용되었습니다.

Synapse Data Explorer

  • Synapse Data Explorer를 이제 미리 보기로 사용할 수 있음 블로그 기사

데이터베이스 및 데이터 레이크 작업

  • Lake 데이터베이스(이전 명칭 Spark 데이터베이스) 소개 블로그 기사
  • Lake 데이터베이스 디자이너를 이제 미리 보기로 사용할 수 있음 블로그 기사
  • 데이터베이스 템플릿 및 데이터베이스 디자이너 블로그 기사

SQL

  • 서버리스 SQL에 대한 Delta Lake 지원이 일반 공급됨 블로그 기사
  • 서버리스 SQL에서 OPENROWSET을 사용하여 여러 파일 경로 쿼리 블로그 기사
  • 서버리스 SQL 쿼리에서 이제 최대 200GB의 결과를 반환할 수 있음 블로그 기사
  • 서버리스 SQL에서 OPENROWSET을 사용하여 잘못된 행 처리 블로그 기사

Synapse용 Apache Spark

Machine Learning

  • Synapse Machine Learning 라이브러리 블로그 기사
  • 최신 미리 빌드된 인텔리전트 모델 시작 블로그 기사
  • Synapse ML 라이브러리를 사용하여 책임감 있는 AI 시스템 구축 블로그 기사
  • PREDICT가 이제 Synapse 전용 SQL 풀에 대해 일반 공급 블로그 기사
  • Synapse용 Apache Spark에서 PREDICT 및 MLFlow를 사용한 간단하고 확장 가능한 점수 매기기 블로그 기사
  • 소매 AI 솔루션 블로그 기사

보안

  • 이제 Synapse Pipelines에서 사용자가 할당한 관리 ID 지원(미리 보기) 블로그 기사
  • Azure Synapse Analytics 작업 영역에서 ADLS Gen2 폴더 찾아보기(미리 보기) 블로그 기사

데이터 통합

  • Dataverse용 Azure Synapse Link 블로그 기사
  • Azure Cosmos DB용 Azure Synapse Link에 대한 사용자 지정 파티션 미리 보기 블로그 기사

2021년 10월 업데이트

이번 달에는 다음 업데이트가 Azure Synapse Analytics에 적용되었습니다.

일반

  • Azure Synapse 사전 구매 플랜을 사용하여 비용 관리 블로그 기사
  • Azure 지역에서 Azure Synapse 작업 영역 이동 블로그 기사

Synapse용 Apache Spark

보안

  • 모든 Synapse RBAC 역할은 이제 프로덕션에서 사용하도록 일반 공급됨 블로그 기사
  • 이중 암호화를 위해 사용자가 할당한 관리 ID 적용 블로그 기사
  • Synapse 관리자는 이제 전용 SQL 풀에 관리자 권한으로 액세스할 수 있음 블로그 기사

거버넌스

  • Synapse 작업 영역에서 이제 계보 데이터를 Microsoft Purview로 자동으로 푸시할 수 있음 블로그 기사

통합

  • 데이터 흐름에서 Stringify를 사용하여 복잡한 데이터 형식을 문자열로 쉽게 변환 블로그 기사
  • 데이터 흐름에서 Spark 세션 TTL(Time to Live) 제어 블로그 기사

CI/CD 및 Git

  • GitHub Actions를 사용하여 Synapse 작업 영역 배포 블로그 기사
  • Synapse Studio에서 Git 분기를 만들어 추가적으로 제어 블로그 기사

개발자 환경

  • Synapse Notebook 미리 보기에서 Markdown 편집 개선 블로그 기사
  • Pandas 데이터 프레임에서 깔끔하게 서식이 지정된 HTML 테이블 자동 렌더링 블로그 기사
  • Synapse Notebook에서 IPython 위젯 사용 블로그 기사
  • 이제 Python 및 Scala 에서 Mssparkutils 런타임 컨텍스트 사용 가능 블로그 기사

다음 단계

Azure Synapse Analytics 시작