در دنیای داده های محور امروز ، سازمان ها برای استخراج بینش های ارزشمند از داده های خود به راه حل های تحلیلی قدرتمند و مقیاس پذیر نیاز دارند. Azure Synapse Analytics پاسخ مایکروسافت به این نیاز است – یک سرویس تحلیلی کاملاً مدیریت شده و بی حد و حصر که انبارداری داده ها و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را به یک بستر واحد می رساند.
تجزیه و تحلیل Azure Synapse چیست؟
Azure Synapse Analytics یک بستر یکپارچه است که به شما امکان می دهد داده ها را برای نیازهای فوری کسب و کار (BI) و یادگیری ماشین (ML) در مصرف ، تهیه ، مدیریت و خدمت کنید. این مجموعه جامع از ابزارها و خدمات طراحی شده برای رسیدگی به بارهای متنوع داده ها ، از انبارداری داده های سنتی گرفته تا پردازش پیچیده داده های بزرگ.
مؤلفه ها و ویژگی های کلیدی:
- استخر اختصاصی SQL (انبارداری داده): یک معماری پردازش به طور موازی (MPP) برای انبارداری داده های با کارایی بالا فراهم می کند. این امکان را به شما می دهد تا داده های ساختاری را با استفاده از SQL ذخیره و تجزیه و تحلیل کنید. عملکرد و هزینه قابل پیش بینی را برای بار کاری تقاضا ارائه می دهد.
- استخر SQL بدون سرور (Data Lake Analytics): شما را قادر می سازد بدون نیاز به بارگیری داده ها یا مدیریت زیرساخت ، داده ها را مستقیماً در ذخیره سازی دریاچه Azure Data با استفاده از SQL پرس و جو کنید. مدل پرداخت برای هر پرس و جو آن را برای تجزیه و تحلیل موقت و اکتشاف داده ها ایده آل می کند. از قالب های مختلف فایل مانند پارکت ، CSV و JSON پشتیبانی می کند.
- Apache Spark Pool (Big Data Analytics): Apache Spark ، یک موتور پردازش توزیع شده منبع باز ، برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ. این امکان را به شما می دهد تا با استفاده از زبانهایی مانند Python ، Scala ، Java و .NET ، مهندسی داده ها ، تهیه داده ها و یادگیری ماشین را انجام دهید.
- Synapse Data Explorer: یک سرویس اکتشاف سریع و مقیاس پذیر ، برای مصرف و تجزیه و تحلیل داده های با حجم بالا ، با سرعت بالا از منابعی مانند دستگاه های IoT ، برنامه ها و وب سایت ها طراحی شده است. از زبان پرس و جو Kusto (KQL) استفاده می کند ، که برای تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی بهینه شده است.
- استودیوی سیناپس: فضای کاری یکپارچه برای مهندسین داده ، دانشمندان داده و تحلیلگران تجارت. این یک رابط واحد برای مدیریت کلیه جنبه های تجزیه و تحلیل Synapse ، از جمله ادغام داده ها ، اکتشاف داده ها ، انبارداری داده ها و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ فراهم می کند. شامل نویسندگی کد ، اشکال زدایی ، نظارت و قابلیت های امنیتی است.
- ادغام داده ها (خطوط لوله): خطوط لوله Synapse یک سرویس Cloud ETL کاملاً مدیریت شده برای ادغام داده ها ارائه می دهد. شما می توانید خطوط لوله داده پیچیده ای را برای انتقال و تبدیل داده ها از منابع مختلف به Synapse Analytics و سایر خدمات لاجورد ایجاد کنید و بیش از 100 کانکتور داخلی را اعمال کنید.
- امنیت: Synapse Analytics ویژگی های امنیتی قوی ، از جمله رمزگذاری داده ها را در حالت استراحت و در ترانزیت ، کنترل دسترسی و تشخیص تهدید فراهم می کند. این کار با Azure Active Directory برای مدیریت هویت ادغام می شود.
- ادغام با اکوسیستم لاجورد: یکپارچه با سایر خدمات لاجورد ، مانند Azure Data Lake Storage ، کارخانه داده لاجورد ، یادگیری ماشین لاجورد و Power BI ادغام می شود.
مزایای استفاده از Azure Synapse Analytics:
- بستر یکپارچه: نیاز به انبارداری داده های جداگانه و راه حل های تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ، ساده سازی مدیریت داده ها و کاهش هزینه ها را از بین می برد.
- مقیاس پذیری: مقیاس پذیری بی حد و حصر را برای رسیدگی به حجم داده های در حال رشد و افزایش تقاضای کاربر فراهم می کند.
- عملکرد: تجزیه و تحلیل های با کارایی بالا را با معماری MPP و موتورهای پرس و جو بهینه ارائه می دهد.
- مقرون به صرفه بودن: برای بهینه سازی هزینه ها ، مدل های مختلف قیمت گذاری ، از جمله گزینه های پرداخت به عنوان خود را ارائه می دهد.
- سهولت استفاده: مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها را با یک فضای کاری یکپارچه و ابزارهای بصری ساده می کند.
- امنیت: ویژگی های امنیتی جامع را برای محافظت از داده های حساس فراهم می کند.
موارد استفاده:
- انبارداری داده ها: ساخت و مدیریت یک انبار داده سنتی برای اطلاعات و گزارشگری تجارت.
- تجزیه و تحلیل داده های بزرگ: پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ از منابع مختلف مانند رسانه های اجتماعی ، دستگاه های IoT و سیاهههای مربوط به وب.
- تجزیه و تحلیل در زمان واقعی: تجزیه و تحلیل داده های جریان در زمان واقعی برای شناسایی روندها و الگوهای.
- اکتشاف داده ها: کاوش و کشف بینش های جدید از داده ها با استفاده از نمایش داده های موقت و تجسم تعاملی.
- یادگیری ماشین: آموزش و استقرار مدل های یادگیری ماشین با استفاده از داده های بزرگ.
شروع با Azure Synapse Analytics:
- یک اشتراک لاجورد ایجاد کنید: اگر قبلاً یکی از آنها را ندارید ، یک اشتراک لاجورد رایگان ایجاد کنید.
- یک فضای کاری Synapse ایجاد کنید: در پورتال لاجورد ، یک فضای کاری جدید Synapse ایجاد کنید.
- پیکربندی حساب ذخیره سازی: برای ذخیره داده ها ، یک حساب موجود Azure Data Lake Storage Gen2 ایجاد یا استفاده کنید.
- استخرهای SQL و استخرهای جرقه ایجاد کنید: تهیه استخرهای SQL اختصاصی ، استخرهای بدون سرور SQL و استخرهای Spark Apache بر اساس نیاز شما.
- شروع به کاوش و تجزیه و تحلیل داده ها: از Synapse Studio برای اتصال به منابع داده ، ایجاد خطوط لوله داده ، اجرای نمایش داده شد و ایجاد تجسم استفاده کنید.
نتیجه گیری:
Azure Synapse Analytics یک بستر قدرتمند و همه کاره است که یک راه حل جامع برای انبارداری داده ها و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ارائه می دهد. معماری یکپارچه ، مقیاس پذیری ، عملکرد و سهولت استفاده آن ، آن را به عنوان یک انتخاب ایده آل برای سازمانها در هر اندازه که به دنبال باز کردن ارزش داده های خود هستند ، می کند.
