Comme nous accumulons de plus en plus de volumes importants de données provenant de diverses sources, le véritable défi réside dans la transformation de ces données en vues d’insights exploitable qui guident les décisions et la croissance. Il ne s’agit pas uniquement de la collecte de données, c’est surtout de trouver la manière la plus efficiente de gérer, d’analyser et d’exploiter ces données à l’échelle.
Lorsque les organisations explorent des solutions à ces défis, plusieurs plateformes se détachent. En 2024, Databricks, Azure Synapse, Google BigQuery et Snowflake sont parmi les principales sélections de l’industrie.
Azure Synapse Analytics se distingue des autres acteurs en offrant une plateforme complète comprenant l’intégration des données, les analytics de grand volume de données et le data warehousing pour entreprise dans une solution unique.
Dans ce blog, nous explorerons pourquoi Azure Synapse est devenu une sélection convaincante en 2024 pour les organisations souhaitant streamliner leurs opérations de données et comment vous pouvez l’exploiter pour résoudre certains des défis complexes d’analyse des données de votre organisation.
Qu’est-ce que Azure Synapse ?
Azure Synapse est un service analytique puissant et complet de Microsoft qui unit l’intégration des données, les grands volumes de données et le data warehousing dans une plateforme unique et cohérente.
Contrairement aux services d’analyse traditionnels, qui nécessitent souvent plusieurs outils pour différentes étapes du traitement des données, Azure Synapse rassemble ces capacités, permettant aux organisations de simplifier leurs flux de travail de données.
Diagramme d’architecture d’Azure Synapse Analytics. Source de l’image : Microsoft Learn
Que ce soit l’ingestion de jeux de données importants, la préparation des données pour l’analyse ou l’exécution de requêtes complexes, Azure Synapse offre une expérience unique qui simplifie le processus entier.
L’une des principales forces d’Azure Synapse est sa flexibilité. Les utilisateurs peuvent interroger les données à leur propre rythme, choisissant entre des options sans serveur pour des requêtes à la demande ou des ressources dédiées pour des charges de travail plus intensives. Cette adaptabilité permet aux entreprises de personnaliser leur environnement d’analyse pour répondre à des besoins spécifiques, que ce soit à l’échelle pour des scénarios de haute performance ou à la optimisation des coûts pour des tâches moins exigeantes.
Azure Synapse intègre parfaitement d’autres services Azure, tels que Power BI et Azure Machine Learning, permettant une approche holistique de l’analyse des données et encourageant la collaboration entre les équipes de données.
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Caractéristiques d’Azure Synapse
- Expérience unique : Azure Synapse offre une plateforme unique pour l’intégration des données, les entrepôts de données et les analytics Big Data, ce qui permet aux utilisateurs de travailler avec leurs données de manière fluide et efficace.
- Calcul sans serveur et calcul fourni : Azure Synapse propose des options de calcul sans serveur et de calcul fourni, permettant aux utilisateurs de choisir les ressources les plus appropriées pour leurs charges de travail.
- Intégration avec Power BI et Azure Machine Learning : Azure Synapse intègre parfaitement Power BI et Azure Machine Learning, ce qui permet aux utilisateurs de créer des visualisations de données et d’utiliser facilement les capacités d’analyse avancée.
- Sécurité avancée et conformité : Azure Synapse offre de comprendre des fonctionnalités de sécurité et de conformité complètes, garantissant que les données sont protégées et que les organisations peuvent respecter les exigences réglementaires.
- Intégration fluide avec Azure Data Lake Storage : L’intégration étroite de Azure Synapse avec Azure Data Lake Storage permet aux utilisateurs de facilement accéder et analyser les données stockées dans le data lake.
Avantages de l’utilisation d’Azure Synapse
Voici certains des avantages de l’utilisation d’Azure Synapse Analytics :
- Scalabilité et flexibilité : Azure Synapse offre des capacités de scalabilité à la demande qui permettent aux utilisateurs de rapidement ajuster leurs ressources de calcul et de stockage pour répondre aux besoins évolutifs de leur entreprise.
- Plateforme d’analyse unifiée : En combinant l’intégration des données, les annales de données et les analyses de données de grand volume, Azure Synapse offre une solution d’analyse complète et simplifiée.
- Productivité accrue : Les outils intégrés et l’expérience utilisateur sans interruption d’Azure Synapse aident les utilisateurs à traiter plus productivement et efficacement leurs tâches basées sur les données.
- Efficacité budgétaire : Le modèle de dimensionnement à la demande et de facturation à l’utilisation de Azure Synapse permet aux organisations d’optimiser leurs coûts et de réduire leurs dépenses globales en analytics des données.
- Sécurité et conformité complètes : Les fonctionnalités de sécurité robustes et les certifications de conformité d’Azure Synapse assurent la protection des données et permettent aux organisations de répondre aux exigences réglementaires.
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Utilisations des Azure Synapse
Azure Synapse est une plateforme polyvalente qui peut être appliquée à une large gamme de cas d’utilisation d’analyse de données, ce qui en fait une puissante arme pour les entreprises souhaitant déverrouiller le plein potentiel de leurs données.
Certains des cas d’utilisation les plus courants incluent :
Azure Synapse vs. Databricks
Azure Synapse et Databricks sont des puissantes plateformes de traitement et d’analyse de données à grande échelle, mais elles excèlent dans des domaines différents.
- Azure Synapse est une solution unique qui unit l’intégration des données, l’entrepôt de données et l’analyse des grandes données, comme mentionné précédemment. Elle est idéale pour les organisations ayant besoin d’une plateforme complète pour gérer des charges de travail diverses, allant从 des données structurées à des jeux de données massifs.
- Databricks, construit sur Apache Spark, se spécialise dans la science des données collaborative, l’ingénierie des données et l’apprentissage automatique. Il est connu pour ses compétences dans le traitement de données à grande échelle et le déploiement de modèles, et offre un environnement collaboratif pour les équipes de données.
Différences et similitudes
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Apres un aperçu complet de Azure Synapse, passons à la pratique !
Configurer Azure Synapse
Pour commencer avec Azure Synapse, vous devez avoir un compte Azure actif. Une fois que votre compte est créé, vous pouvez créer un nouveau workspace Synapse et configurer vos sources de données et vos connexions.
1. Commencez à essayer gratuitement Azure.
Si vous ne connaissez pas Azure, la première étape consiste à créer un abonnement. Cliquez sur le bouton « Démarrer » sous « Démarrer avec un essai gratuit d’Azure ».
Au cours du processus d’inscription, vous devrez vérifier votre compte à l’aide d’un numéro de téléphone et fournir des informations sur votre carte de crédit à des fins de vérification.
Démarrez avec un essai gratuit d’Azure.
2. Prérequis : Créez Data Lake Storage Gen2
Avant de procéder avec Azure Synapse, vous devez créer un compte Data Lake Storage Gen2 pour stocker et gérer vos données.
Commencez par naviguer sur le portail Azure et sélectionnez « Créer une ressource ». Choisissez « Compte de stockage » et remplissez les détails requis, tels que le groupe de ressources, le nom du compte de stockage et la région.
Ensurez que « Azure Blob Storage ou Azure Data Lake Storage Gen2 » est sélectionné comme service primaire, et configurez les autres réglages tels que la performance et la redondance selon votre cas d’utilisation.
Créer un compte de stockage Azure.
Après avoir rempli les détails, cliquez sur « Examiner + créer » pour déployer le compte de stockage. Il peut falloir plusieurs minutes avant que le déploiement du stockage soit terminé.
Déploiement du compte de stockage en cours.
Une fois le déploiement terminé, votre nouveau compte Data Lake Storage Gen2 sera listé sous la section Comptes de stockage et sera prêt à être utilisé avec Azure Synapse.
Comptes de stockage actifs dans Azure.
3. Créer un espace Synapse
L’espace de travail Azure Synapse est l’environnement de base où vous pouvez configurer, organiser et gérer toutes les ressources et services nécessaires pour l’intégration des données, l’analyse et le stockage dans Azure Synapse. Il agit en tant que hub central pour configurer et accéder à divers outils et actifs de données dans votre projet Synapse.
Créer un espace de travail Synapse en cliquant sur le bouton « Créer un espace de travail Synapse ».
Création de l’espace de travail Synapse.
Dans l’étape suivante, vous devrez remplir le formulaire pour créer votre espace de travail Azure Synapse.
Commencez par sélectionner votre abonnement et votre groupe de ressources, puis entrez un nom pour votre espace de travail et choisissez la région appropriée.
Création d’un espace Synapse – remplissage des détails.
Revisez les détails sur l’onglet final avant de cliquer sur le bouton « Créer ».
Validation de l’espace Synapse.
Il peut falloir plusieurs minutes avant que l’espace de travail Azure Synapse soit déployé.
Déploiement de l’analyse Azure Synapse en cours.
Espace d’analyse Azure Synapse créé.
Une fois l’espace déployé, cliquez sur son nom pour l’ouvrir.
4. Ouvrir Synapse Studio
Azure Synapse Studio est l’interface Web pour gérer et interagir avec votre espace de travail Azure Synapse. Il offre un espace de travail unique où vous pouvez effectuer des tâches d’intégration de données, d’analyse de données volumineuses et de data warehousing en un seul endroit.
Studio est essentiel parce qu’il vous permet de développer, gérer et surveiller rapidement vos pipelines de données, scripts SQL, jobs Spark et plus encore, sans devoir passer d’outils ou d’environnements différents.
Synapse Studio.
Importer un jeu de données
Dans Synapse Studio, vous pouvez importer des données à partir de plusieurs sources différentes. Vous pouvez les importer à partir d’un compte de stockage Gen2 lié au workspace Synapse (voir l’étape 2 ci-dessus), d’une base de données SQL Server ou de sources externes.
Pour ce tutoriel, nous utiliserons l’un des jeux de données exemples, “Bing COVID-19 Data,” disponible dans la Galerie Synapse.
Pour importer, cliquez sur “Dataset” dans le menu de navigation de gauche, puis cliquez sur “+ signe” → « Gallery. »
Galerie de jeux de données dans Synapse Studio.
Vous pouvez examiner les métadonnées et les lignes d’exemple des données avant de cliquer sur le bouton “Ajouter le dataset” pour importer ces données.
Évaluer le jeu de données dans Synapse Studio.
Une fois l’importation réussie, vous serez en mesure de voir le jeu de données sous la rubrique « Données ».
Onglet Données dans Synapse Studio.
Écrire et exécuter des requêtes
Azure Synapse Studio offre une interface utilisateur友善 pour écrire et exécuter des requêtes. Vous pouvez utiliser SQL pour réaliser une large gamme de tâches d’analyse des données, allant de simples retraits de données à des analytics plus complexes.
Synapse Studio vous permet également de sauvegarder et gérer vos requêtes et d’afficher et traiter les résultats de vos requêtes.
Vous pouvez analyser ce jeu de données en utilisant un script SQL ou en créant un notebook. Dans un notebook, vous pouvez charger le jeu de données en tant que DataFrame Spark et utiliser Spark pour la manipulation et l’analyse des données.
Pour exécuter des requêtes SQL sur ce jeu de données, cliquez sur les trois points situés à côté du nom du jeu de données.
Analyse de données dans Synapse Studio avec SQL.
En cliquant sur “Sélectionner les 100 premières lignes”, une boîte de dialogue deéditeur SQL s’ouvrira où vous pouvez écrire des requêtes SQL et les exécuter pour visualiser les résultats.
Éditeur SQL dans Synapse Studio.
Si vous souhaitez visualiser la sortie plutôt qu’une vue de table, cliquez sur “Graphique” sous “Résultats”.
Afficher les résultats de recherche sous forme de graphique dans Synapse Studio.
Ces modifications sont en premier lieu enregistrées comme brouillons lors de la création ou de la modification d’un script SQL. En cliquant sur le bouton « Publier » en haut, vous validez ces modifications, assurant que la dernière version est stockée dans l’espace de travail.
Publier un script SQL dans Synapse Studio signifie enregistrer votre script dans l’espace de travail Synapse, le rendant disponible pour une utilisation future, la collaboration et le contrôle de version.
Exemple : Analyse de la croissance quotidienne des cas confirmés de COVID-19 à l’échelle mondiale
Exécutez un script SQL sur ce jeu de données pour analyser la hausse quotidienne des cas confirmés de COVID-19 à l’échelle mondiale.
La requête extrait des données du jeu de données « Bing COVID-19 dataset », calcule le nombre de nouveaux cas signalés chaque jour en comparant le nombre de cas confirmés du jour actuel au nombre de cas confirmés du jour précédent, et trie les résultats par date.
Requête SQL dans l’éditeur SQL de Synapse Studio.
Analyse des données dans les notebooks
Dans Synapse Studio, vous pouvez analyser des données en utilisant des notebooks, qui offrent un environnement interactif pour exécuter du code, visualiser les résultats et effectuer des analyses de données.
Les notebooks de Synapse Studio supportent plusieurs langages, y compris PySpark, qui est particulièrement puissant pour le traitement de grandes quantités de données.
Pour exécuter un notebook dans Synapse Studio, il faut le rattacher à un pool Apache Spark, qui fournit les ressources de calcul distribué nécessaires pour traiter des jeux de données importants de manière efficiente.
Un pool Apache Spark est une collection de nœuds de calcul qui sont dynamiquement affectés pour exécuter vos jobs Spark. Si vous n’avez pas déjà de pool Spark, vous pouvez en créer un en naviguant vers la section « Gérer les piscines » dans Synapse Studio, où vous pouvez spécifier le nombre de nœuds, leur taille et d’autres configurations.
Une fois que votre pool Spark est configuré et rattaché au notebook, vous pouvez exécuter des cellules de code dans le notebook pour charger, manipuler et analyser les données, comme illustré dans la capture d’écran ci-dessous.
Cette configuration vous permet d’utiliser pleinement le pouvoir de Spark pour analyser à grande échelle les données directement à l’intérieur d’Azure Synapse.
Analyser des données en utilisant des notebooks dans Synapse Studio.
Intégrer Azure Synapse avec d’autres services Azure
Azure Synapse intègre parfaitement d’autres services Azure, ce qui vous permet de construire des solutions complètes pour l’analyse des données.
Quelques intégrations clés incluent :
- Azure Data Factory : Utilisez Azure Data Factory pour orchestrer des flux de données complexes et automatiser des processus ETL (Extraire, Transformer, Charger) ou ELT (Extraire, Charger, Transformer). En intégrant Azure Synapse à Data Factory, vous pouvez facilement déplacer et transformer des données issues de diverses sources vers votre espace de travail Synapse, assurant ainsi que vos données sont toujours prêtes à être analysées.
- Power BI : Azure Synapse intègre de manière fluide Power BI, vous permettant de créer des visualisations de données avancées et des tableaux de bord interactifs. Cette intégration permet aux entreprises de transformer les données brutes en rapports pouvant être partagés au sein des équipes, favorisant ainsi le processus de prise de décisions basé sur les données et améliorant les capacités d’intelligence de negoces.
- Azure Machine Learning : Fusez la puissance de traitement des données d’Azure Synapse avec Azure Machine Learning pour développer des capacités de prévision avancées. Cette intégration vous permet de trainer, déployer et gérer des modèles d’apprentissage automatique directement dans votre environnement Synapse, ce qui permet de faire des prédictions plus précises et de mettre en œuvre des stratégies plus intelligentes basées sur les données.
- Azure Databricks :Pour les organisations axées sur la science des données collaborative et l’apprentissage automatique, l’intégration d’Azure Synapse avec Azure Databricks offre une solution puissante. Cette intégration facilite la collaboration sans interruption entre les scientifiques des données, les ingénieurs et les analystes, leur permettant de construire et de scaler des pipelines de données, de développer des modèles et d’effectuer des analyses avancées dans un environnement unifié et collaboratif.
Meilleures Pratiques pour l’Utilisation d’Azure Synapse
Pour tirer le meilleur de Azure Synapse, il est important de suivre les meilleures pratiques, telles que :
- Optimiser les formats de stockage des données : Le choix des formats de stockage des données adaptés, comme Parquet ou ORC, est crucial pour assurer des performances d’interrogation optimales et un traitement des données efficace. Ces formats sont conçus pour l’analyse des grandes quantités de données et peuvent réduire considérablement les temps d’exécution des requêtes et les coûts de stockage en apportant un soutien à la stockage colonne et à la compression.
- Gérer les ressources de calcul avec efficacité : La gestion efficace des ressources de calcul est essentielle pour établir un équilibre entre les performances et l’efficacité coûtale. En élevant ou abaissant les ressources en fonction des besoins de charge de travail et en utilisant des options sans serveur où c’est pertinent, vous pouvez s’assurer que vous ne dépensez pas de calcul inutilisé en excès tout en répondant aux besoins de performance.
- Mise en œuvre des meilleures pratiques de sécurité :La sécurité doit être une priorité majeure lors de l’utilisation d’Azure Synapse. Pour protéger les informations sensibles, mettez en œuvre des mesures de sécurité robustes, telles que l’encodage des données, le contrôle d’accès basé sur des rôles et l’isolation réseau.
- Surveillance et dépannage des charges de travail :La surveillance continue de vos charges de travail Azure Synapse est essentielle pour maintenir une performance optimale et identifier les problèmes potentiels avant qu’ils n’impactent les opérations. Utilisez des outils de surveillance intégrés pour suivre l’utilisation des ressources, la performance des requêtes et l’efficacité du pipeline de données, et soyez actif dans le dépannage d’anomalies pour minimiser les interruptions.
Conclusion
Azure Synapse Analytics est une solution puissante et polyvalente pour les organisations souhaitant exploiter pleinement le potentiel de leurs données. En unifiant l’intégration des données, l’analyse des grandes quantités de données et le stockage de données enterprise dans une plateforme unique et complète, Azure Synapse donne aux entreprises la possibilité de rationaliser leurs opérations de données et d’extraire des vues d’ensemble de valeur avec une efficacité sans précédent.
La flexibilité, la scalabilité et l’intégration sans fil d’Azure Synapse avec d’autres services Azure en font l’outil idéal pour diverses tâches axées sur les données, depuis l’analyse en temps réel jusqu’aux projets complexes de machine learning. Puisque les données augmentent en volume et en importance, Azure Synapse s’impose comme un outil crucial pour les organisations souhaitant rester concurrentielles dans un monde de plus en plus centré sur les données.
En adoptant Azure Synapse, les entreprises peuvent optimiser leurs processus de données actuels et ouvrir la voie à de futures innovations en analytics de données. A mesure que nous avançons, la capacité de convertir rapidement et efficacement les données en vues insights actionnables sera une caractéristique clé qui distinguera les organisations réussies. Azure Synapse offre la solide base nécessaire pour relever ce défi en tête, permettant aux entreprises de déverrouiller de nouvelles opportunités et de stimuler la croissance par le pouvoir de leurs données.
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