Als wir weiterhin große Datenmengen aus verschiedenen Quellen sammeln, liegt der eigentliche Herausforderung darin, diese Daten in handelnde Insights zu verwandeln, die den Entscheidungsprozess und das Wachstum antreiben. Es geht nicht nur um Datenerfassung; es geht darum, den am effizientesten zu finden, um diese Daten skalenfähig zu verwalten, analysieren und nutzen.
Während Organisationen Lösungen für diese Herausforderungen untersuchen, ragen mehrere Plattformen in den Vordergrund. Im Jahr 2024 sind Databricks, Azure Synapse, Google BigQuery und Snowflake unter den beliebtesten Wahl innerhalb der Branche.
Azure Synapse Analytics unterscheidet sich von anderen Anbietern, indem es eine umfassende Plattform anbietet, die Datenintegration, Big Data-Analytics und Unternehmensdatenwirtschaft in einer integrierten Lösung zusammenführt.
In diesem Blog gehen wir darauf ein, warum Azure Synapse im Jahr 2024 eine befriedigende Wahl für Organisationen ist, die ihre Datenoperationen vereinfachen möchten, und wie Sie diese Plattform nutzen können, um einige der komplexen Herausforderungen der Datenanalyse Ihrer Organisation zu lösen.
Was ist Azure Synapse?
Azure Synapse ist eine leistungsstarke, integrierte Analytics-Dienstleistung von Microsoft, die Datenintegration, Big Data und Datenwahrheitung in einer einzigen kohärenten Plattform vereint.
Im Gegensatz zu traditionellen Analytics-Dienstleistungen, die oft mehrere Werkzeuge für verschiedene Stufen des Datenverarbeitungsvorganges erfordern, bringt Azure Synapse diese Fähigkeiten zusammen, ermöglicht es Organisationen, ihre Datenworkflows zu streamline.
Architekturdiagramm von Azure Synapse Analytics. Bildquelle: Microsoft Learn
Egal, ob große Datensets eingespeist, Daten für die Analyse vorbereitet oder komplexe Abfragen ausgeführt werden, Azure Synapse bietet eine integrierte Erfahrung, die den gesamten Prozess vereinfacht.
Eine der Hauptstärken von Azure Synapse ist ihre Flexibilität. Nutzer können Daten auf ihre Bedingungen abfragen, indem sie zwischen serverloser Optionen für On-Demand-Abfragen oder dedizierte Ressourcen für intensive Workloads wählen. Diese Anpassbarkeit ermöglicht es Unternehmen, ihre Analytics-Umgebung auf besondere Bedürfnisse zuzuschneiden, egal ob sie sich für High-Performance-Szenarien skalieren oder Kosten für weniger anspruchsvolle Aufgaben optimieren.
Azure Synapse integriert problemlos mit anderen Azure-Dienstleistungen, wie z.B. Power BI und Azure Machine Learning, ermöglicht eine umfassende Ansicht der Datenanalyse und fördert die Zusammenarbeit zwischen den Datateams.
Wenn Sie erfahren möchten, wie Microsoft Azure und Cloud Computing die Datenanalyse, die Datenwissenschaft und die Ingenieurarbeiten von Unternehmen verbessern können, dann sollten Sie diesen beeindruckenden kostenlosen Introduction to Azure Kurs auf Datacamp anschauen.
Features of Azure Synapse
- Einheitliches Erlebnis: Azure Synapse bietet eine integrierte Plattform für Datenintegration, Datenwirtschaft und Big Data-Analytics, die es Nutzern ermöglicht, ihre Daten flüssig und effizient zu bearbeiten.
- Serverlos und bereitgestellter Compute: Azure Synapse bietet Serverlos- und bereitgestellten Compute-Optionen, die es Nutzern ermöglichen, die für ihre Arbeitslasten am besten geeigneten Ressourcen auszuwählen.
- Integration mit Power BI und Azure Machine Learning: Azure Synapse integriert problemlos mit Power BI und Azure Machine Learning, was Nutzern die Erstellung von Datenvisualisierungen und den einfacheren Einsatz von fortgeschrittenen Analytikfunktionen ermöglicht.
- Erweiterte Sicherheit und Compliance: Azure Synapse verfügt über umfassende Sicherheits- und Compliance-Funktionen, die sicherstellen, dass die Daten geschützt sind und Organisationen den Regelungen entsprechen können.
- Einheitliche Integration mit Azure Data Lake Storage: Die enge Integration von Azure Synapse mit Azure Data Lake Storage ermöglicht Nutzern eine einfache Zugriff und Analyse von in dem Data Lake gespeicherten Daten.
Vorteile von Azure Synapse
Hier sind einige der Vorteile der Verwendung von Azure Synapse Analytics:
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Die verlangungsbasierte Skalierfunktionen von Azure Synapse ermöglichen es den Benutzern, ihre Rechen- und Speicherressourcen schnell an die wechselnden Geschäftsanforderungen anzupassen.
- Einheitliche Analyseplattform: Durch die Kombination von Datenintegration, Datenwirtschaft und großdatenanalytischen Verfahren bietet Azure Synapse eine umfassende und optimierte Lösung für Analytik.
- Verbesserte Produktivität: Die integrierten Tools von Azure Synapse und die flüssige Benutzererfahrung helfen den Benutzern, ihre datengesteuerten Aufgaben produktiver und effizienter zu erledigen.
- Kosteneffizienz: Azure Synapse’s auf Anfrage skalierendes und pauschalen Gebührenmodell kann Unternehmen helfen, Kosten zu optimieren und die Gesamtausgaben für Datenanalyse zu reduzieren.
- umfassende Sicherheit und Compliance: Azure Synapse’s robuste Sicherheitsfunktionen und Compliance-Zertifizierungen sichern die Datenschutz und helfen Organisationen, regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
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Anwendungsfall für Azure Synapse
Azure Synapse ist eine vielseitige Plattform, die auf eine breite Palette von Datenanalyse-Anwendungen angewendet werden kann und somit ein leistungsstarkes Tool für Unternehmen ist, die das vollständige Potenzial ihrer Daten entschlüsseln wollen.
Einige der häufigsten Anwendungsfälle beinhalten:
Azure Synapse vs. Databricks
Azure Synapse und Databricks sind starke Plattformen für skalierende Datenverarbeitung und Analytics, die jedoch in verschiedenen Bereichen besonders geeignet sind.
- Azure Synapse ist eine All-in-One-Lösung, die Datenintegration, Datenlagerung und Big Data-Analytics vereint, wie zuvor erwähnt. Es ist ideal für Organisationen, die eine umfassende Plattform benötigen, um vielfältige Workloads zu bearbeiten, von strukturierten Daten bis zu umfangreichen Datensätzen.
- Databricks, basierend auf Apache Spark, bietet spezialisiert Collaborative Data Science, Data Engineering und Machine Learning an. Es ist bekannt für seine Stärke in der großskaligen Datenverarbeitung und Modelldeployment und bietet eine Collaborative Umgebung für Data Teams.
Unterschiede und Ähnlichkeiten
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Nach einer umfassenden Übersicht über Azure Synapse, lassen Sie uns mit den Händen in die Arbeit gehen!
Einrichten von Azure Synapse
Um mit Azure Synapse zu beginnen, müssen Sie einen aktiven Azure-Konto haben. Sobald Ihr Konto eingerichtet ist, können Sie ein neues Synapse-Arbeitsbereich erstellen und Ihre Datenquellen und Verbindungen einrichten.
1. Starten Sie eine Azure-Testversion kostenlos.
Wenn Sie neu bei Azure sind, ist der erste Schritt die Erstellung eines Abonnements. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Start“ unter „Mit einer kostenlosen Azure-Testversion beginnen“.
Während des Anmeldeprozesses müssen Sie Ihr Konto mit einer Telefonnummer verifizieren und Kreditkarteninformationen zur Überprüfung angeben.
Starten Sie mit einer kostenlosen Azure-Testversion.
2. Voraussetzung: Data Lake Storage Gen2 erstellen
Bevor Sie mit Azure Synapse fortfahren, müssen Sie ein Data Lake Storage Gen2 Konto erstellen, um Ihre Daten zu speichern und zu verwalten.
Beginnen Sie, indem Sie zum Azure-Portal navigieren und „Create a resource“ auswählen. Wählen Sie „Speicherkonto“ und geben Sie die erforderlichen Details ein, etwa die Ressourcengruppe, den Namen des Speicherkontos und die Region.
Stellen Sie sicher, dass „Azure Blob Storage oder Azure Data Lake Storage Gen2“ als primärer Dienst ausgewählt ist und konfigurieren Sie weitere Einstellungen wie Leistung und Redundanz entsprechend Ihrem Anwendungsfall.
Erstellen Sie ein Azure-Speicherkonto.
Nachdem Sie die Details eingegeben haben, klicken Sie auf „Überprüfen + erstellen“, um das Speicherkonto zu deployieren. Es kann mehrere Minuten dauern, bis der Speicher部署 abgeschlossen ist.
Speicherkonto deployment in Bearbeitung.
Sobald die部署 abgeschlossen ist, wird Ihr neues Data Lake Storage Gen2-Konto unter der Kategorie Speicherkonten aufgeführt und bereit für die Verwendung mit Azure Synapse sein.
Aktive Speicherkonten in Azure.
3. Erstellen eines Synapse-Arbeitsbereichs
Der Azure Synapse Arbeitsbereich ist die grundlegende Umgebung, in der Sie Einrichtungen, Ressourcen und Dienste für Datenintegration, Analytik und Speicherung innerhalb von Azure Synapse einrichten, organisieren und verwalten können. Er agiert als zentraler Hub für die Konfiguration und den Zugriff auf verschiedene Tools und Datenanzeigen in Ihrem Synapse-Projekt.
Erstellen Sie einen Azure Synapse Arbeitsbereich, indem Sie auf die Schaltfläche „Synapse-Arbeitsbereich erstellen“ klicken.
Erstellen des Synapse-Arbeitsbereichs.
Im nächsten Schritt müssen Sie das Formular ausfüllen, um Ihren Azure Synapse Arbeitsbereich zu erstellen.
Beginnen Sie mit der Auswahl Ihrer Abonnement und Ressourcengruppe, geben Sie dann einen Namen für Ihr Arbeitsbereich ein und wählen Sie die entsprechende Region.
Erstellen eines Synapse-Arbeitsbereichs – Angabe von Details.
Bewerten Sie die Details auf der letzten Registerkarte, bevor Sie auf die Schaltfläche „Erstellen“ klicken.
Überprüfen des Synapse-Arbeitsbereichs.
Es kann mehrere Minuten dauern, bis der Azure Synapse-Arbeitsbereich部署 werden kann.
Bereitstellung von Azure Synapse Analytics in Bearbeitung.
Azure Synapse Analytics Arbeitsbereich „datacamp“ erstellt.
Sobald der Arbeitsbereich deployiert ist, klicken Sie auf seinen Namen, um ihn zu öffnen.
4. Synapse Studio öffnen
Azure Synapse Studio ist die Web-basierte Oberfläche zur Verwaltung und Interaktion mit Ihrem Azure Synapse-Arbeitsbereich. Es bietet eine vereinheitlichte Arbeitsfläche, auf der Sie Datenintegration, große Datenanalysen und Datenwirtschaftsaufgaben in einem Ort ausführen können.
Synapse Studio ist unerlässlich, da es Ihnen erlaubt, Ihre Datenpipelines, SQL-Skripte, Spark-Jobs und mehr schnell zu entwickeln, zu verwalten und zu überwachen, ohne zwischen verschiedenen Tools oder Umgebungen zu wechseln.
Synapse Studio.
Datensatz importieren
In Synapse Studio können Sie Daten aus mehreren verschiedenen Quellen importieren. Sie können sie aus einem Gen2-Speicherkonto importieren, das mit dem Synapse-Arbeitsbereich verknüpft ist (siehe Schritt 2 oben), aus einer SQL-Server-Datenbank oder aus externen Quellen.
Für dieses Tutorial verwenden wir eine der Beispieldatenbanken, “Bing COVID-19 Data”, die in der Synapse Gallery verfügbar sind.
Zum Importieren klicken Sie auf “Datensatz” im linken Navigationsmenü und klicken dann auf das “+”-Symbol → „Gallery.“
Datensatz-Galerie in Synapse Studio.
Sie können die Metadaten und Beispielzeilen aus den Daten anschauen, bevor Sie auf die Schaltfläche “Datensatz hinzufügen” klicken, um diese Daten zu importieren.
Synapse Studio verwenden, um das Review-Datensatz zu betrachten.
Nach erfolgreicher Importierung können Sie das Datensatz unter „Daten“ sehen.
Synapse Studio Daten-Registerkarte.
Schreiben und Ausführen von Abfragen
Azure Synapse Studio bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Schreiben und Ausführen von Abfragen. Sie können SQL verwenden, um eine Vielzahl von Datenanalyseaufgaben auszuführen, von einfachem Datenabruf bis hin zu komplexeren Analysen.
Synapse Studio ermöglicht Ihnen auch, Ihre Abfragen zu speichern und zu verwalten und die Ergebnisse Ihrer Abfragen zu betrachten und zu verarbeiten.
Du kannst diese Datenmenge mithilfe eines SQL-Skripts analysieren oder durch die Erstellung eines Notizbuchs. In einem Notizbuch kannst du die Datenmenge als Spark-DataFrame laden und Spark für Datenmanipulation und Analyse verwenden.
Um SQL-Abfragen auf dieser Datenmenge auszuführen, klicke auf die drei Pfeile neben dem Namen der Datenmenge.
Datenanalyse in Synapse Studio mit SQL.
Klicken Sie auf „100 Zeilen anzeigen“, um einen SQL-Editor zu öffnen, in dem Sie SQL-Abfragen schreiben und ausführen können, um die Ergebnisse anzuzeigen.
SQL-Editor in Synapse Studio.
Wenn du die Ausgabe stattdessen als Tabellenansicht visualisieren möchtest, klicke auf „Diagramm“ unter „Ergebnisse“.
Synapse Studio zeigt Abfrageergebnisse als Diagramm an.
Diese Änderungen werden beim Erstellen oder Ändern eines SQL-Skripts zunächst als Entwürfe gespeichert. Durch Klicken des „Veröffentlichen“-Buttons oben werden diese Änderungen festgeschrieben, sodass die aktuelle Version im Arbeitsbereich gespeichert wird.
Veröffentlichen eines SQL-Skripts in Synapse Studio bedeutet, Ihres Skripts im Synapse-Arbeitsbereich zu speichern, sodass es für die Zukunft verfügbar, für die Zusammenarbeit und den Versionskontroll-Prozess ist.
Beispiel: Analyse der täglichen Zunahme an bestätigten COVID-19-Fällen weltweit
Lassen Sie uns ein SQL-Abfrage auf diesem Datensatz ausführen, um die tägliche Zunahme an bestätigten COVID-19-Fällen weltweit zu analysieren.
Die Abfrage holt Daten aus dem „Bing COVID-19 Datensatz“, berechnet die Anzahl der täglich gemeldeten neuen Fälle, indem die bestätigten Fälle des aktuellen Tages mit dem zuvorigen Tag verglichen werden und ordnet die Ergebnisse nach Datum.
SQL-Abfrage im Synapse Studio SQL-Editor.
Datenanalyse in Notebooks
In Synapse Studio kann man Daten mithilfe von Notebooks analysieren, die ein interaktives Umfeld für den Ausführung von Code, Visualisierung von Ergebnissen und Datenanalyse bieten.
Notebooks in Synapse Studio unterstützen mehrere Sprachen, einschließlich PySpark, der besonders für die großdatenspezifische Verarbeitung leistungsfähig ist.
Um ein Notebook in Synapse Studio zu betreiben, sollten Sie es einem Apache Spark Pool anbinden, der die notwendigen verteilten Rechenressourcen bereitstellt, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten.
Ein Apache Spark Pool ist eine Sammlung von Rechenknoten, die dynamisch zugewiesen werden, um Ihre Spark-Jobs auszuführen. Wenn Sie keinen Spark Pool bereits haben, können Sie einen erzeugen, indem Sie zu der Sektion „Pools verwalten“ in Synapse Studio navigieren und dort die Anzahl der Knoten, ihre Größe und andere Konfigurationen angeben.
Sobald Ihr Spark Pool eingerichtet ist und dem Notebook angegliedert ist, können Sie in dem Notebook Codezellen ausführen, um Daten zu laden, zu manipulieren und zu analysieren, wie im folgenden Bildschirmfoto gezeigt.
Diese Einrichtung ermöglicht Ihnen, die volle Leistung von Spark für die großskalige Datenanalyse direkt innerhalb von Azure Synapse zu nutzen.
Daten mit Notebooks in Synapse Studio analysieren.
Integration von Azure Synapse mit anderen Azure-Diensten
Azure Synapse integriert problemlos mit anderen Azure-Diensten, ermöglicht die Erstellung umfassender Datenanalyse-Lösungen.
Wichtige Integrationen beinhalten:
- Azure Data Factory: Verwenden Sie Azure Data Factory, um komplizierte Datenworkflows zu orkestrieren und ETL- (Extrahieren, Transformieren, Laden) oder ELT- (Extrahieren, Laden, Transformieren) Prozesse automatisch auszuführen. Durch die Integration von Azure Synapse mit Data Factory können Sie leicht Daten aus verschiedenen Quellen in Ihren Synapse-Arbeitsbereich verschieben und verarbeiten, um sicherzustellen, dass Ihre Daten immer für Analysen bereitgestellt sind.
- Power BI: Azure Synapse arbeitet flüssig mit Power BI zusammen, indem Sie fortschrittliche Datenvisualisierungen und interaktive Dashboards erzeugen können. Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, Rohdaten in klugen, visuell beeindruckenden Berichten zu verwandeln, die across Teams geteilt werden können, was datengesteuerte Entscheidungen und die Kapazitäten für betriebliche Intelligenz fördert.
- Azure Machine Learning: Kombinieren Sie die Datenverarbeitungskraft von Azure Synapse mit Azure Machine Learning, um fortschrittliche vorhersageanalytische Fähigkeiten freizuschalten. Diese Integration ermöglicht es Ihnen, maschinelle Lernmodelle direkt innerhalb Ihrer Synapse-Umgebung zu trainieren, deployieren und verwalten, was genauere Voraussagen und cleverere datengesteuerte Strategien ermöglicht.
- Azure Databricks: Für Organisationen, die sich auf die zusammenhängende Datenwissenschaft und die maschinelle Lernung konzentrieren, bietet die Integration von Azure Synapse mit Azure Databricks eine leistungsstarke Lösung. Diese Integration ermöglicht eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Analysten, die sie dazu befähigt, Datenpipelines aufzubauen und skalieren, Modelle zu entwickeln und fortgeschrittene Analytik zu betreiben, alles in einer vereinheitlichten und zusammenarbeitenden Umgebung.
Best Practices für die Nutzung von Azure Synapse
Um das Beste aus Azure Synapse zu holen, ist es wichtig, die besten Praktiken zu befolgen, wie z.B.:
- Optimierung von Datenspeicherformaten: Der Auswahl der richtigen Datenspeicherformate, wie z.B. Parquet oder ORC, ist entscheidend für die Gewährleistung eines optimalen Abfrageleistung und effizienten Datenverarbeitung. Diese Formate sind speziell für die Big Data-Analytik konzipiert und können die Abfrageausführungszeiten und die Speicherkosten erheblich verringern, indem sie die Spaltenspeicherung und Komprimierung unterstützen.
- Effiziente Verwaltung von Rechenressourcen: Die effiziente Verwaltung von Rechenressourcen ist entscheidend, um Leistung und Kosteneffizienz auszubalancieren. Indem Sie Ressourcen je nach Arbeitslastanforderungen skalieren und in geeigneten Fällen Serverless-Optionen verwenden, können Sie sicherstellen, dass Sie keine unbenutzten Rechenkapazitäten übersteigern und dennoch Leistungsanforderungen erfüllen.
- Sicherheitsbest Practices implementieren:Sicherheit sollte eine absolute Priorität sein, wenn Azure Synapse verwendet wird. Um sensible Informationen zu schützen, sind robuste Sicherheitsmaßnahmen erforderlich, wie z.B. Datenverschlüsselung, rollenbasierte Zugriffssteuerung und Netzwerkisolation.
- Überwachung und Fehlerbehebung von Workloads:Die kontinuierliche Überwachung Ihrer Azure Synapse Workloads ist wichtig, um optimale Leistung zu gewährleisten und möglichen Problemen vor der Beeinträchtigung von Operationen zu begegnen. Verwenden Sie integrierte Überwachungswerkzeuge, um Ressourcennutzung, Abfrageleistung und Datenpipelineeffizienz zu verfolgen, und agieren Sie proaktiv, um jegliche Abweichungen aufzuspüren und Störungen zu minimieren.
Fazit
Azure Synapse Analytics ist eine leistungsstarke und vielseitige Lösung für Organisationen, die das vollständige Potenzial ihrer Daten nutzen möchten. Durch die Vereinigung von Datenintegration, großschenkligen Datenanalysen und Enterprisedatenwarehousing in einer einzigen umfassenden Plattform ermöglicht Azure Synapse Geschäften, ihre Datenoperationen zu streamlineren und wertvolle Insights mit bisher ungeahnter Effizienz zu extrahieren.
Die Flexibilität, Skalierbarkeit und die nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten machen die Plattform zu einer ideale Wahl für verschiedene datengetriebene Aufgaben, von Echtzeitanalyse bis zu komplexen Maschine Learning-Projekten. Angesichts der zunehmenden Datenmenge und Bedeutung positioniert Azure Synapse sich als ein entscheidendes Werkzeug für Organisationen, die immer datenzentrierter werdenden Welt konkurrenzfähig bleiben wollen.
Durch die Adoption von Azure Synapse können Unternehmen ihre bestehenden Datenprozesse optimieren und den Weg für zukünftige Innovationen in der Datenanalyse ebnen. Angesichts der Entwicklung ist die Fähigkeit, Daten schnell und effektiv in handelbare Insights zu verwandeln, ein entscheidender Unterschiedierer für erfolgreiche Organisationen. Azure Synapse stellt die robuste Grundlage bereit, die notwendig ist, um diese Herausforderung direkt anzugehen, und ermöglicht es Unternehmen, neue Möglichkeiten freizuschalten und durch die Macht der Daten Wachstum zu驱动.
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