Il Rise of Unified Analytics Platforms

Le imprese moderne generano una vasta quantità di dati da sistemi transazionali, dispositivi IoT, social media e applicazioni operative. I magazzini tradizionali di dati lottano per gestire la varietà e la velocità di queste informazioni, mentre i silos di dati separati creano sfide di frammentazione e governance. Azure Synapse Analytics affronta questo divario fornendo un servizio di analisi unificato che riunisce grandi strumenti di elaborazione dei dati e di archiviazione dei dati sotto un unico livello di gestione.

Capacità principali di Azure Synapse Analytics

Azure Synapse è progettato come un servizio di analisi senza limiti che separa la computazione dallo storage, consentendo lo scaling indipendente delle risorse. Combina grandi motori di dati come Apache Spark con il warehousing dati enterprise attraverso pool SQL dedicati e SQL serverless. Questa convergenza significa che ingegneri e analisti di dati possono lavorare nello stesso ambiente utilizzando linguaggi come T-SQL, Python, Scala e .NET. La piattaforma include anche l'integrazione di dati integrati.

Big Data Processing con Apache Spark

Azure Synapse fornisce pool Apache Spark nativi che possono essere forniti in pochi secondi. Queste piscine supportano trasformazioni di dati su larga scala, analisi dello streaming e formazione del modello di apprendimento automatico. Gli ingegneri possono scrivere notebook PySpark o Scala all'interno dello spazio di lavoro Synapse Studio, sfruttando le librerie di scintilla familiari per i lavori ETL. L'accoppiamento stretto con Azure Data Lake Storage Gen2 consente ai lavori di Spark di accedere ai dati senza spostarli, riducendo la la strutturazione e la gestione dei dati in tempo.

Avvertenza dati Enterprise con piscine SQL Dedicate

Per i dati strutturati e per l'analisi ad alte prestazioni, Azure Synapse offre piscine SQL dedicate (ex SQL Data Warehouse), che utilizzano un'architettura di elaborazione massicciamente parallela (MPP) per distribuire l'esecuzione delle query attraverso più nodi, consentendo risposte di query di secondo su terabyte di dati.

SQL senza server per le query on-Demand

Oltre alle piscine dedicate, Azure Synapse include un endpoint SQL serverless che consente di interrogare i dati direttamente dai file in Azure Data Lake o Blob Storage utilizzando standard T-SQL. Non c'è bisogno di fornire o gestire server; si viene fatturati solo per la quantità di dati scansionati. Questo è l'ideale per analisi ad-hoc, esplorazione dei dati e trasformazione dei dati grezzi nel lago senza spostarlo in un magazzino.

Caratteristiche chiave in dettaglio

L'articolo originale elencava diverse caratteristiche ad alto livello. Di seguito, ciascuna viene ampliata con implicazioni pratiche e dettagli tecnici.

Piattaforma unificata

Azure Synapse fornisce un unico spazio di lavoro chiamato Synapse Studio, che integra l'ingestione dei dati, l'esplorazione, la trasformazione, la querying, la visualizzazione e la gestione. A differenza delle generazioni precedenti dove è necessario strumenti separati per ETL, data warehousing e big data processing, Synapse Studio offre interfacce di codice-first e low-code.

Scalabilità

Per le piscine SQL dedicate, è possibile scalare le risorse di calcolo in pochi minuti tramite il portale Azure, T-SQL, o PowerShell, regolando per cambiare le richieste di carico di lavoro. L'architettura separa la computazione dallo storage, quindi scaling non richiede il movimento dei dati. Per le piscine Spark, è possibile configurare il numero di nodi e nodi dimensione per sessione, e la configurazione di pool corrente autoscale basate solo su SQL Server.

Integrazione dei dati

Azure Synapse include Synapse Pipelines, un servizio ETL/ELT basato su cloud derivato da Azure Data Factory. Con oltre 100 connettori integrati, è possibile ingerire i dati da database on-premises, applicazioni SaaS (Salesforce, Dynamics 365), servizi Azure (Blob, Data Lake, Cosmos DB), e fonti cloud di terze parti (Amazon S3, Google BigQuery).

Analisi avanzata

Integrazione nativa con Azure Machine Learning[] ti permette di formare, distribuire e gestire i modelli direttamente da Synapse Studio. Puoi usare i notebook Synapse per esplorare i dati e costruire modelli utilizzando Python o R, quindi registrare il miglior modello nello spazio di lavoro ML e distribuirlo come endpoint REST. L'integrazione di Power BI è altrettanto senza soluzione di continuità: puoi creare report di dati cognitivi direttamente da Synapure da Synoma

Sicurezza e governance

I dati vengono crittografati a riposo utilizzando Azure Storage Service Encryption e in transito utilizzando TLS. Azure Active Directory integrazione consente un controllo accessi basato su singoli segni e ruoli (RBAC) nello spazio di lavoro, nel database e nei livelli di asset di dati.

Architettura profonda Dive

L’architettura di Azure Synapse non consente di ottimizzare le prestazioni e i costi. Il servizio è costruito su uno strato di calcolo distribuito che comunica con uno strato di archiviazione persistente (Azure Data Lake Storage Gen2 o Blob Storage). In pool SQL dedicati, i dati vengono distribuiti su 60 distribuzioni utilizzando una strategia di hash, round-robin o replica.

Per i carichi di lavoro Spark, l'architettura è simile: il master Spark funziona sul nodo di controllo e i nodi di operai corrispondono ai nodi di calcolo. I dati vengono letti direttamente dallo strato di archiviazione, sfruttando i predicati pushdown e il caching per accelerare le prestazioni. L' endpoint SQL serverless utilizza un metadati store condiviso e calcola le domande duplicate in modalità parallela, controllando le partizioni.

Utilizzare i casi che dimostrano il valore

Azure Synapse è distribuito in tutte le industrie per una varietà di scenari:

  • Log Analysis:[]] Una società di vendita al dettaglio ingerisce miliardi di eventi clickstream dalla sua piattaforma di e-commerce in Azure Data Lake. Utilizzando i notebook Synapse Spark, puliscono e aggregano i dati orariamente. Serverless SQL consente ai propri analisti di interrogare i modelli di comportamento degli utenti in tempo reale senza fornire calcolo, mentre i dashboard giornalieri dedicati SQL pools di marketing per i team.
  • Manutenzione predittiva:[[]] Un'azienda manifatturiera raccoglie i dati dei sensori dalle apparecchiature di fabbrica. Synapse Pipelines trasmette i dati in una sessione Spark dove vengono eseguiti i modelli di rilevamento delle anomalie. L'output viene memorizzato in un pool SQL dedicato utilizzato da Power BI segnala che i team di manutenzione allerta quando le attrezzature mostrano segni di guasto.
  • Unified Customer 360:[]] Un'azienda di servizi finanziari fonde dati CRM, record di transazioni e analisi web in un unico modello di dati. Le piscine SQL di Azure Synapse consentono un'unione e aggregazioni complesse in miliardi di righe, mentre SQL serverless consente agli scienziati di esplorare rapidamente nuove fonti di dati.
  • Analisi a tempo reale:[] Un provider di soluzioni IoT utilizza Azure Synapse con Azure Stream Analytics per lo streaming in tempo reale. I dati vengono trasmessi dai dispositivi in un hub eventi, poi vengono trasformati in streaming Spark e scritti in un pool SQL dedicato dove un cruscotto Power BI mostra metriche live con latenza sub-seconda.

Tecniche di Ottimizzazione delle prestazioni

Per ottenere il massimo da Azure Synapse, prendere in considerazione queste migliori pratiche:

  • Scelte di distribuzione:[] Per le piscine SQL dedicate, scegliere la distribuzione di hash su una colonna con alta cardinalità (ad esempio, ID cliente) per bilanciare i carichi di dati attraverso le distribuzioni.
  • Indexing e partizione:[[]] Utilizzare indici di colonne a grappolo per tabelle di grandi dimensioni per ottenere elevate prestazioni di compressione e scansione più veloce.
  • Caching del risultato:[ Abilita il caching dei risultati in pool SQL dedicati per riutilizzare i risultati delle query per query di frequente esecuzione, riducendo l'utilizzo dei calcoli e migliorando i tempi di risposta.
  • Gestione del carico di lavoro:[[] Utilizzare la classificazione del carico di lavoro e l'importanza di priorizzare le domande critiche.
  • Data Skew Mitigation:[[]] Monitorare le colonne chiave di distribuzione per l'utilizzo di sistemi DMVs. Se una distribuzione contiene in modo sproporzionato più dati, le degrade delle prestazioni.

Integrazione con l'ecosistema Azure

Azure Synapse non opera in isolamento, integra profondamente con altri servizi Azure per formare una piattaforma di dati completa:

  • Azure Data Lake Storage Gen2:[]] Lo storage primario per Synapse, fornendo autorizzazioni gerarchiche namespace e POSIX. I dati nel lago possono essere interrogati da Spark, serverless SQL o pool SQL dedicati senza copiare.
  • Azure Data Factory:[] I Pipeline Synapse sono costruiti su Data Factory, quindi puoi anche usare il servizio standalone Data Factory per il movimento dei dati ibridi.
  • Power BI:[] Sono supportate DirectQuery e le connessioni in modalità importazione. È inoltre possibile utilizzare i dataset Power BI per costruire modelli compositi che combinano i dati Synapse con altre fonti.
  • Azure Purview:[] Per la governance dei dati, Purview scans Synapse workspaces per popolare un catalogo di dati, tracciare l'allineamento e applicare le politiche di classificazione dei dati. I titolari di dati possono impostare etichette di sensibilità che fluiscono in Power BI e altri strumenti di consumo.
  • Azure DevOps e GitHub:[[] Synapse Studio supporta l'integrazione del controllo sorgente utilizzando repository, consentendo CI/CD per pipeline, notebook e script SQL.

Gestione dei costi e Modelli di prezzi

Azure Synapse offre diversi componenti di prezzo che possono essere ottimizzati:

  • Dedicated SQL Pool:[] Pay per DWU (Data Warehouse Unit) per la computazione prevista. È possibile mettere in pausa la piscina quando non è in uso per fermare le spese, e scalare dinamicamente up / down.
  • Serverless SQL:[] Pay per TB di dati trattati. Se avete modelli di query imprevedibili o ad-hoc, serverless è più economico di una piscina dedicata.
  • Apache Spark Pool:[] Pay per vCore-hour of compute. È possibile scegliere auto-scaling e impostare nodi minimi/maximum.
  • Synapse Pipelines:[]] Fatturato in base al numero di attività e alle ore di esecuzione di integrazione. L'orchestrazione su grandi set di dati può essere ottimizzata utilizzando flussi di dati solo quando necessario.
  • Deposito dati:[[] Azure Data Lake Storage addebita spese di archiviazione separate (per GB / mese). Utilizzando il livello di archiviazione fresco o archivio per i dati storici può ridurre i costi, ma assicurarsi che sia accessibile quando necessario.

Iniziare con Azure Synapse

Iniziare fornendo uno spazio di lavoro Azure Synapse Analytics dal portale Azure. È possibile scegliere regione, data lake storage e SQL pool impostazioni. Una volta che lo spazio di lavoro è pronto, aprire Synapse Studio per iniziare la costruzione. Utilizzare la galleria di tutorial integrata per imparare per esempio: caricare un set di dati del campione, eseguire un taccuino Spark, creare una vista T-SQL e costruire un report di trigger di Power BI.

Conclusioni

Azure Synapse Analytics si è evoluta da un semplice data warehouse in una piattaforma di analisi unificata che soddisfa le esigenze delle moderne organizzazioni basate sui dati. Combinando grandi elaborazioni di dati, warehousing aziendale e queryless server in un unico servizio, elimina l'attrito tra l'ingegneria dei dati e l'analisi dei dati.

Per esplorare ulteriormente, fare riferimento a ]La documentazione ufficiale di Microsoft per le guide di architettura, le migliori pratiche e i tutorial di avvio rapido.Per i modelli di distribuzione reali, controllare L'architettura dei dati di Azure e ]]I grandi esempi di integrazione di BI]