Azure Synapse Analytics ile ilgili sık sorulan sorular

Azure Synapse, çalışma alanınızın güvenliğini kolaylaştıracak bir dizi rol ve kapsam sunar.

Synapse RBAC rolleri:

• Synapse Yöneticisi
• Synapse SQL Yöneticisi
• Synapse Spark Yöneticisi
• Synapse Katkıda Bulunanı
• Synapse Artifact Publisher
• Synapse Artifact User
• Synapse İşlem İşleci
• Synapse Kimlik Bilgisi Kullanıcısı
• Synapse Bağlı Veri Yöneticisi
• Synapse Kullanıcısı

Synapse çalışma alanınızın güvenliğini sağlamak için RBAC Rollerini şu RBAC kapsamlarına atayın:

• Çalışma Alanları
• Spark havuzları
• Tümleştirme çalışma zamanları
• Bağlı hizmetler
• Referans

Ayrıca, ayrılmış SQL havuzları ile bildiğiniz ve sevdiğiniz tüm güvenlik özelliklerine sahip olursunuz.

Başlangıç noktası olarak Azure Synapse, Azure abonelik düzeyinde sağlanan yerleşik maliyet analizi ve maliyet uyarıları ile çalışır.

• Ayrılmış SQL havuzları: Ayrılmış SQL havuzlarının boyutlarını oluşturup belirttiğinizden maliyet ve maliyet üzerinde doğrudan görünürlüğe sahip olursunuz. Azure RBAC rolleri ile hangi kullanıcıların ayrılmış SQL havuzları oluşturabileceğini veya ölçeklendirebileceğini daha fazla denetleyebilirsiniz.

• Sunucusuz SQL havuzları: Günlük, haftalık ve aylık düzeyde harcamaları üst sınırlayan izleme ve maliyet yönetimi denetimleriniz vardır. Daha fazla bilgi için bkz. Sunucusuz SQL havuzu için maliyet yönetimi.

• Sunucusuz Spark havuzları - Synapse RBAC rolleri ile Spark havuzları oluşturabilecek kişileri kısıtlayabilirsiniz.

Synapse çalışma alanları kullanıcı tanımlı klasörleri destekler.

Evet, 10 Haziran 2021 itibarıyla Synapse Studio artık tek bir Azure Synapse Çalışma Alanına birden fazla Power BI çalışma alanı eklemenize olanak tanır.

Azure Synapse Analytics şu anda Azure Cosmos DB'den Synapse Apache Spark'a ve sunucusuz SQL havuzuna Azure Synapse Link'i desteklemektedir. Apache Spark için Azure Synapse Link GA'dır. Sunucusuz SQL havuzu için Synapse Link önizleme aşamasındadır. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Cosmos DB için Azure Synapse Link.

SQL için Azure Synapse Link hem SQL Server 2022 hem de Azure SQL Veritabanı için genel olarak kullanılabilir. Daha fazla bilgi için bkz . SQL için Azure Synapse Link nedir?.

Evet! Tüm İşlem Hattı yapıtları, not defterleri, SQL betikleri ve Spark iş tanımları Git'te bulunur. Tüm havuz tanımları Git'te Azure Resource Manager (ARM) şablonları olarak depolanır. Ayrılmış SQL havuzu nesneleri (şemalar, tablolar, görünümler vb.) CI/CD desteğine sahip veritabanı projeleriyle yönetilir. Daha fazla bilgi için bu CI ve CD Kılavuzu'na göz atın.

Yetenekler ve gereksinimler iki havuz türü arasında farklıdır. Veritabanı nesneleri, sorgu dili özellikleri, güvenlik, araçlar, veri erişimi ve veri biçimi farkları arasında yer alır. SQL havuzlarının ve sunucusuz havuzların ayrıntılı karşılaştırması için havuz karşılaştırması bölümünü ziyaret edin. Her iki tür havuzu kullanırken en iyi yöntemler için lütfen Ayrılmış SQL Havuzu için En İyi Yöntemler ve Sunucusuz SQL Havuzu için En İyi Yöntemler'i görüntüleyin.

Lakehouse, Apache Parquet gibi açık doğrudan erişimli veri biçimlerini temel alır. Makine öğrenmesi ve veri bilimi için birinci sınıf desteğe sahiptir. Delta tablosu, Apache Spark DataFrame okuma ve yazma API'leri tarafından sağlanan çoğu seçeneği destekleyen bir Delta Lake'te bulunan verilerin görünümüdür. Lakehouses, veri eskime durumu, güvenilirlik, toplam sahip olma maliyeti ve veri kilitleme gibi veri ambarlarıyla ilgili önemli zorluklara yardımcı olabilir. Delta tablolarında otomatik sıkıştırma ve uyarlamalı sorgu planları gibi iyileştirmeler sağlanır. Delta Lake ile ilgili ayrıntılı bir kılavuz için Delta Lake Kılavuzu'nu ziyaret edin.

Otomatik Sıkıştırma, Delta tabloları için Otomatik İyileştirme'nin iki tamamlayıcı özelliğinden biridir. Bir tabloya yazma işlemi başarılı olduktan sonra, Otomatik Sıkıştırma en fazla sayıda küçük dosyaya sahip bölümler için dosyaları daha da sıkıştırabilir. Gecikme süresi eklemenin kabul edilebilir olduğu ve tablonuzda düzenli OPTIMIZE çağrıları olmadığında akış kullanım örnekleri için Otomatik Sıkıştırma'ya katılmanız önerilir. Otomatik İyileştirme ve Otomatik Sıkıştırma hakkında daha fazla bilgi için bu Otomatik İyileştirme Kılavuzu'na göz atın.

Synapse İşlem Hattındaki her etkinlik, bağlı hizmet içinde belirtilen kimlik bilgileri kullanılarak yürütülür.

Şu anda hayır.

Bazı farklılıklara örnek olarak genel parametrelerin desteklenmesi, Veri Akışı için Spark İşleri'nin izlenmesi ve Integration Runtime paylaşımı verilebilir. Daha fazla bilgi için Veri Entegrasyonu - Synapse ve ADF için bu belgeyi gözden geçirin.

Şu anda JSON'ı özgün işlem hattından dışarı aktarıp Synapse çalışma alanınıza aktararak Azure Data Factory işlem hatlarınızı ve ilgili yapıtlarınızı el ile yeniden oluşturmanız gerekir.

Bu Hızlı Başlangıç Kılavuzu'na göz atın.

Bu kullanım örneği için iki seçenek vardır. Bir seçenek, işlem hatlarını ADF'de tutmaktır ve bir web etkinliğini sarmalamanız gerekir. Bu seçenek hakkında daha fazla bilgi için lütfen bu Web Etkinliği Kılavuzu'nu görüntüleyin. Diğer seçenek, işlem hatlarını Synapse'e geçirmektir. İkinci seçenek hakkında daha fazla bilgi için bu Geçiş Kodu Örneğine göz atın.

Synapse için Apache Spark, diğer hizmetlerle (Microsoft Entra ID, AzureML vb.) ve ek kitaplıklarla (mssparktuils, Hummingbird) ve önceden ayarlanmış performans yapılandırmalarıyla tümleştirme desteği sunan Apache Spark'tır.

Apache Spark üzerinde çalışmakta olan tüm iş yükleri değişiklik olmadan Azure Synapse için Apache Spark üzerinde çalışır.

Eylül 2023 itibarıyla Azure Synapse Apache Spark, Spark 3.3'i tam olarak destekler. Temel bileşenlerin ve şu anda desteklenen sürümlerin tam listesi için bkz . Apache Spark sürüm desteği.

Evet, Azure Synapse Apache Spark mssparkutils kitaplığını sağlar. Yardımcı programın tam belgeleri için bkz . Microsoft Spark yardımcı programlarına giriş.

Oturum parametrelerini ayarlamak için %%configure magic available komutunu kullanın. Parametrelerin etkili olması için bir oturum yeniden başlatması gerekir.

Küme düzeyi parametrelerini ayarlamak için Spark havuzu için bir spark.conf dosyası sağlayabilirsiniz. Bu havuz daha sonra yapılandırma dosyasında geçmiş olan parametreleri kabul eder.

Azure Synapse, belirli kullanım örnekleri için amaca yönelik altyapılar sağlar. Synapse için Apache Spark, küme modeli olarak değil iş hizmeti olarak tasarlanmıştır. İnsanların çok kullanıcılı bir küme modeli istemesi iki senaryo vardır.

Senaryo 1: Bi amacıyla veri sunma amacıyla bir kümeye erişen birçok kullanıcı.

Bu görevi gerçekleştirmenin en kolay yolu, Verileri Spark ile pişirmek ve ardından Synapse SQL'in sunma özelliklerinden yararlanarak Power BI'ı bu veri kümelerine bağlamaktır.

Senaryo 2: Tasarruf etmek için tek bir kümede birden çok geliştiricinin olması.

Bu senaryoya uyması için her geliştiriciye az sayıda Spark kaynağı kullanacak şekilde ayarlanmış sunucusuz bir Spark havuzu vermelisiniz. Sunucusuz Spark havuzları herhangi bir maliyete mal olmadığından, etkin olarak kullanılana kadar birden çok geliştirici olduğunda maliyeti en aza indirir. Havuzlar, birbirleriyle kolayca çalışabilmeleri için meta verileri (Spark tabloları) paylaşır.

Spark havuzunu oluştururken, synapse çalışma alanından veya Azure portalından dış paketleri bir requirements.txt dosyası aracılığıyla yükleyebilirsiniz. Bkz. Azure Synapse Analytics'te Apache Spark kitaplıklarını yönetme.

Synapse Spark'ta MSSparkUtils, deneyiminizi geliştirmek ve diğer araç ve hizmetlerle tümleştirmeyi kolaylaştırmak için çeşitli yardımcı programlar sunar. Dosya sistemleriyle çalışın, ortam değişkenlerini alın, not defterlerini birbirine zincirleyin ve el ile en az adımla gizli dizilerle çalışın. Tüm belgeler için lütfen Microsoft Spark Yardımcı Programları sayfasını ziyaret edin.

Ayrılmış SQL havuzları (eski adıYLA SQL DW), bir Azure Hizmet Olarak Platform (PaaS) kurumsal veri ambarı platformudur. Mevcut ayrılmış SQL havuzlarını (eski adı SQL DW) sorgulayabilir ve ayrıca Azure Synapse çalışma alanınızda yeni ayrılmış SQL havuzları oluşturabilirsiniz. Azure Synapse çalışma alanlarındaki ayrılmış SQL havuzunun tüm özellikleri tek başına ayrılmış SQL havuzuna (eski adı SQL DW) uygulanmaz ve tam tersi de geçerlidir. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Synapse ayrılmış SQL havuzları (eski adıYLA SQL DW) ile Azure Synapse Analytics çalışma alanında ayrılmış SQL havuzları arasındaki fark nedir? Mevcut bir ayrılmış SQL havuzu (eski adı SQL DW) için Azure Synapse çalışma alanı özelliklerini etkinleştirmek için bkz . Ayrılmış SQL havuzunuz (eski adı SQL DW) için çalışma alanını etkinleştirme.

Synapse SQL'deki T-SQL özellik farklılıklarının tam listesini bulabilirsiniz.

"Taşıma" veya "geçiş" gerekli değildir. Mevcut havuzlarınızda yeni çalışma alanı özelliklerini etkinleştirmeyi seçebilirsiniz. Bunu yaparsanız hataya neden olan hiçbir değişiklik yoktur; bunun yerine Synapse Studio, Spark ve sunucusuz SQL havuzları gibi yeni özellikleri kullanabilirsiniz. Azure Synapse çalışma alanlarındaki ayrılmış SQL havuzunun tüm özellikleri ayrılmış SQL havuzuna (eski adı SQL DW) uygulanmaz ve tam tersi de geçerlidir. Var olan bir ayrılmış SQL havuzu (eski adı SQL DW) için çalışma alanı özelliklerini etkinleştirmek için bkz . Ayrılmış SQL havuzunuz (eski adı SQL DW) için çalışma alanını etkinleştirme.

Varsayılan olarak, tüm yeni ayrılmış SQL havuzları bir çalışma alanına dağıtılır; ancak, yine de tek başına form faktöründe ayrılmış bir SQL havuzu (eski adı SQL DW) oluşturabilirsiniz.

Yönetilen bir sanal ağ ile veya olmadan, genel ağlardan çalışma alanınıza bağlanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Bağlantı Ayarları. Genel ağlardan erişim, genel ağ erişim özelliği veya çalışma alanı güvenlik duvarı etkinleştirilerek denetlenebilir. Alternatif olarak, yönetilen bir özel uç nokta ve Özel Bağlantı kullanarak çalışma alanınıza bağlanabilirsiniz. Azure Synapse Analytics Yönetilen Sanal Ağ olmayan Synapse çalışma alanlarının yönetilen özel uç noktalar aracılığıyla bağlanma özelliği yoktur.

Sonraki adımlar

• Azure Synapse Analytics'i kullanmaya başlama
• Çalışma alanı oluşturma
• Sunucusuz SQL havuzunu kullanma
• Azure Synapse Analytics bilinen sorunları
• Azure Synapse Analytics'teki Yenilikler