Vad är Azure Synapse Analytics?

Azure Synapse är en företagsanalystjänst som påskyndar tiden till insikt i informationslager och stordatasystem. Azure Synapse samlar det bästa av SQL-tekniker som används i företagets informationslager, Spark-tekniker som används för stordata, Data Explorer för logg- och tidsserieanalys, Pipelines för dataintegrering och ETL/ELT samt djupintegrering med andra Azure-tjänster som Power BI, CosmosDB och AzureML.

Diagram of Azure Synapse Analytics architecture.

Branschledande SQL

Synapse SQL är ett distribuerat frågesystem för T-SQL som möjliggör datalagerhantering och datavirtualiseringsscenarier och utökar T-SQL för att hantera scenarier för direktuppspelning och maskininlärning.

  • Synapse SQL erbjuder både serverlösa och dedikerade resursmodeller. För förutsägbara prestanda och kostnader skapar du dedikerade SQL-pooler för att reservera beräknings för data som lagras i SQL-tabeller. Använd den alltid tillgängliga, serverlösa SQL-slutpunkten för oplanerade eller burstiga arbetsbelastningar.
  • Använda inbyggda strömningsfunktioner för att landa data från molndatakällor i SQL-tabeller
  • Integrera AI med SQL med hjälp av maskininlärningsmodeller för att poängsätta data med hjälp av funktionen T-SQL PREDICT

Apache Spark av branschstandard

Apache Spark för Azure Synapse integrerar apache spark på djupet – den mest populära öppen källkod stordatamotor som används för dataförberedelse, datateknik, ETL och maskininlärning.

  • ML-modeller med SparkML-algoritmer och AzureML-integrering för Apache Spark 3.1 med inbyggt stöd för Linux Foundation Delta Lake.
  • Förenklad resursmodell som gör att du inte behöver bekymra dig om att hantera kluster.
  • Snabb start av Spark och aggressiv autoskalning.
  • Inbyggt stöd för .NET för Spark så att du kan återanvända dina C#-kunskaper och befintlig .NET-kod i ett Spark-program.

Arbeta med din Data Lake

Azure Synapse tar bort de traditionella teknikbarriärerna mellan att använda SQL och Spark tillsammans. Du kan sömlöst blanda och matcha baserat på dina behov och kunskaper.

  • Tabeller som definierats för filer i datasjön används sömlöst av antingen Spark eller Hive.
  • SQL och Spark kan direkt utforska och analysera Parquet-, CSV-, TSV- och JSON-filer som lagras i datasjön.
  • Snabb, skalbar datainläsning mellan SQL- och Spark-databaser

Inbyggd dataintegrering

Azure Synapse innehåller samma Dataintegration motor och upplevelser som Azure Data Factory, så att du kan skapa omfattande ETL-pipelines utan att lämna Azure Synapse Analytics.

  • Mata in data från över 90 datakällor
  • Kodfri ETL med dataflödesaktiviteter
  • Dirigera notebook-filer, Spark-jobb, lagrade procedurer, SQL-skript med mera

Datautforskaren (förhandsversion)

Azure Synapse Data Explorer ger kunderna en interaktiv frågeupplevelse för att låsa upp insikter från logg- och telemetridata. För att komplettera befintliga SQL- och Apache Spark-analyskörningsmotorer optimeras Data Explorer-analyskörningen för effektiv logganalys med hjälp av kraftfull indexeringsteknik för att automatiskt indexera fritext och halvstrukturerade data som ofta finns i telemetridata.

Använd Data Explorer som en dataplattform för att skapa loganalyser i nära realtid och IoT-analyslösningar för att:

  • Konsolidera och korrelera dina loggar och händelsedata mellan lokala datakällor, molndatakällor från tredje part.
  • Påskynda AI Ops-resan (mönsterigenkänning, avvikelseidentifiering, prognostisering med mera)
  • Ersätt infrastrukturbaserade loggsökningslösningar för att spara kostnader och öka produktiviteten.
  • Skapa en IoT Analytics-lösning för dina IoT-data.
  • Skapa SaaS-analyslösningar för att erbjuda tjänster till dina interna och externa kunder.

En enhetlig miljö

Synapse Studio är ett enda sätt för företag att skapa lösningar, underhålla och skydda allt i en enda användarupplevelse

  • Utföra viktiga uppgifter: mata in, utforska, förbereda, orkestrera, visualisera
  • Övervaka resurser, användning och användare i SQL, Spark och Data Explorer
  • Använda rollbaserad åtkomstkontroll för att förenkla åtkomsten till analysresurser
  • Skriva SQL-, Spark- eller KQL-kod och integrera med FÖRETAGETS CI/CD-processer

Interagera med Synapse-communityn

Nästa steg