Azure Synapse Analytics nasıl çalışır?
Günümüzün kuruluşlarının analiz gereksinimlerini desteklemek için Azure Synapse Analytics, veri depolama ve işleme için merkezi bir hizmeti, bağlantılı hizmetlerin yaygın olarak kullanılan veri depolarını, işleme platformlarını ve görselleştirme araçlarını tümleştirmenizi sağlayan genişletilebilir bir mimariyle birleştirir.
Azure Synapse Analytics çalışma alanı oluşturma ve kullanma
Synapse Analytics çalışma alanı , analiz çözümünüz için gereken hizmetleri ve veri kaynaklarını yönetebileceğiniz Synapse Analytics hizmetinin bir örneğini tanımlar. Azure portalını kullanarak Azure aboneliğinde etkileşimli olarak Synapse Analytics çalışma alanı oluşturabilir veya Azure PowerShell, Azure komut satırı arabirimi (CLI) veya bir Azure Resource Manager veya Bicep şablonu kullanarak dağıtımı otomatikleştirebilirsiniz.
Synapse Analytics çalışma alanını oluşturduktan sonra, Azure Synapse Analytics için web tabanlı bir portal olan Synapse Studio'yu kullanarak içindeki hizmetleri yönetebilir ve bunlarla veri analizi görevlerini gerçekleştirebilirsiniz.
Veri gölündeki dosyalarla çalışma
Synapse Analytics çalışma alanında temel kaynaklardan biri, veri dosyalarının büyük ölçekte depolanabildiği ve işlenebildiği bir veri gölüdür. Çalışma alanı genellikle bir Azure Data Lake Storage 2. Nesil kapsayıcısına bağlı hizmet olarak uygulanan varsayılan bir veri gölüne sahiptir. Gerektiğinde farklı depolama platformlarını temel alan birden çok veri gölü için bağlı hizmetler ekleyebilirsiniz.
İşlem hatları ile verileri alma ve dönüştürme
Çoğu kurumsal veri analizi çözümünde veriler birden çok işlem kaynağından ayıklanır ve analiz için merkezi bir veri gölüne veya veri ambarı'na aktarılır. Azure Synapse Analytics, bir dizi kaynaktan veri almak, verileri gerektiği gibi dönüştürmek ve sonuçta elde edilen dönüştürülmüş verileri analiz deposuna yüklemek için gerekli etkinlikleri düzenleyen işlem hatlarını oluşturma, çalıştırma ve yönetmeye yönelik yerleşik destek içerir.
Dekont
Azure Synapse Analytics'teki işlem hatları, Azure Data Factory ile aynı temel teknolojiyi temel alır. Azure Data Factory'yi zaten biliyorsanız, Azure Synapse Analytics'te veri alımı ve dönüştürme çözümleri oluşturmak için mevcut becerilerinizden yararlanabilirsiniz.
SQL ile verileri sorgulama ve düzenleme
Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL), verileri sorgulamaya ve işlemeye yönelik yaygın bir dildir ve popüler Microsoft SQL Server veritabanı platformu da dahil olmak üzere ilişkisel veritabanlarının temelini oluşturur. Azure Synapse Analytics, SQL Server ilişkisel veritabanı altyapısını temel alan iki tür SQL havuzu aracılığıyla SQL tabanlı veri sorgulamayı ve işlemeyi destekler:
- Bir veri gölündeki dosya tabanlı verileri sorgulamak için ilişkisel SQL semantiğini kullanmak için iyileştirilmiş yerleşik sunucusuz havuz.
- İlişkisel veri ambarlarını barındıran özel ayrılmış SQL havuzları.
Azure Synapse SQL sistemi, SQL işlemlerini paralel hale getirmek için dağıtılmış bir sorgu işleme modeli kullanır ve ilişkisel veri işleme için yüksek oranda ölçeklenebilir bir çözüm elde edilir. Veri gölündeki dosya verilerinin uygun maliyetli analizi ve işlenmesi için yerleşik sunucusuz havuzu kullanabilir ve kurumsal veri modelleme ve raporlama için ilişkisel veri ambarları oluşturmak üzere ayrılmış SQL havuzlarını kullanabilirsiniz.
Apache Spark ile verileri işleme ve analiz etme
Apache Spark, büyük veri analizi için açık kaynak bir platformdur. Spark, desteklenen programlama dillerinden herhangi biri kullanılarak uygulanabilen işleri çalıştırarak bir veri gölündeki dosyaların dağıtılmış işlenmesini gerçekleştirir. Spark'ta desteklenen diller Python, Scala, Java, SQL ve C# dillerini içerir.
Azure Synapse Analytics'te bir veya daha fazla Spark havuzu oluşturabilir ve veri analizi, makine öğrenmesi ve veri görselleştirme için çözümler oluştururken kod ve notları birleştirmek üzere etkileşimli not defterleri kullanabilirsiniz.
Veri Gezgini ile verileri keşfetme
Azure Synapse Veri Gezgini, Azure Synapse Analytics'te Azure Veri Gezgini hizmetini temel alan bir veri işleme altyapısıdır. Veri Gezgini toplu iş ve akış verilerinin yüksek performanslı, düşük gecikme süreli analizini etkinleştirmek için Kusto Sorgu Dili (KQL) adlı sezgisel bir sorgu söz dizimi kullanır.
Diğer Azure veri hizmetleriyle tümleştirme
Azure Synapse Analytics, uçtan uca analiz çözümleri için diğer Azure veri hizmetleriyle tümleştirilebilir. Tümleşik çözümler şunlardır:
- Azure Synapse Link, Azure Cosmos DB, Azure SQL Veritabanı, SQL Server ve Microsoft Power Platform Dataverse'deki işletimsel veriler ile Azure Synapse Analytics'te sorgulanabilen analitik veri depolama alanı arasında neredeyse gerçek zamanlı eşitleme sağlar.
- Microsoft Power BI tümleştirmesi, veri analistlerinin Bir Power BI çalışma alanını Synapse çalışma alanıyla tümleştirmesine ve Azure Synapse Studio'da etkileşimli veri görselleştirmesi gerçekleştirmesine olanak tanır.
- Microsoft Purview tümleştirmesi, kuruluşların Azure Synapse Analytics'teki veri varlıklarını kataloglamalarına olanak tanır ve Azure Synapse Analytics'e veri alan veri işlem hatlarını uygularken veri mühendislerinin veri varlıklarını bulmasını ve veri kökenini izlemesini kolaylaştırır.
- Azure Machine Learning tümleştirmesi, veri analistlerinin ve veri bilimcilerinin tahmine dayalı model eğitimini ve tüketimini analiz çözümleriyle tümleştirmesini sağlar.