Azure Synapse Analytics es un servicio de almacenamiento y análisis de datos que nos ofrece Microsoft dentro del ecosistema de servicios de Azure. Este “nuevo servicio” no es solo la evolución natural de Azure SQL Data Warehouse (SQL DW) sino que nos proporciona una serie de componentes para poder ingerir, preparar, administrar y servir datos según las necesidades del negocio.
Los cuatro componentes principales del servicio son los siguientes:
- SQL de Synapse: Análisis basado en T-SQL completo: disponible con carácter general
- Grupo de SQL dedicado (pago por DWU aprovisionado)
- Grupo de SQL sin servidor (pago por TB procesado) (preview)
- Spark: profunda integración con Apache Spark (preview)
- Canalizaciones de Synapse: integración de datos híbridos (preview)
- Studio: Experiencia de usuario unificada (preview)
Uno de los puntos fuertes que presenta Azure Synapse es su capacidad de análisis ilimitado, esta vez pudiendo usar la palabra ILIMITADO en mayúsculas. Tenemos la libertad de aprovisionamiento bajo demanda del uso de las DWU según las necesitemos en el procesamiento de nuestros datos o acceder a un nuevo modelo de procesamiento bajo demanda, que nos proporcionará un ahorro considerable de costes.
Como un posible escenario de implementación, podemos utilizar el que nos propone como ejemplo la calculadora de precios de Azure:
En este caso realizamos la ingesta de datos en nuestra arquitectura mediante el uso de (1) Azure Data Factory para poder crear los flujos de trabajos de los ETLs.
Una vez los tengamos ingeridos, utilizaremos como almacenamiento (2) Azure Blog Storage para el almacenamiento masivo y escalable de la información, con lo que nos permitirá almacenar cualquier tipo de datos, ya sean estructurados o no estructurados. En este paso, podemos elegir entre pasar por Azure Databricks o cargar los datos directamente en Azure Synapse con Polybase.
En el paso intermedio, nos encontramos con (3) Azure Databricks, servicio basado en Apache Spark y que nos permitirá la colaboración en áreas de trabajo interactivas y aumentar la capacidad de análisis e inteligencia artificial. Utilizando el conector entre Synapse y Databricks podremos cargar o descargar los datos según la necesidad de análisis del dato.
Con (4) Azure Analysis Services, podremos gobernar, implementar probar y desplegar la solución para que finalmente podamos representar la información en (5) Power BI.
En caso de no necesitar un escenario como el anterior, podríamos tener toda la potencia de análisis de Azure Synapse trabajando la ingesta y almacenamiento de los datos y cargarlos directamente con Polybase en Synapse para luego representarlos directamente con Power BI, con lo que reduciríamos los costes de nuestra solución.
Si necesitas asesoramiento sobre la utilización de Azure Synapse, no dudes en contactar con nosotros mediante el formulario de contacto que encontrarás a continuación.
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