Mentre continuiamo ad accumulare grandi quantità di dati da varie fonti, il vero challenge sta nell’trasformare questi dati in viste azionabili che guidino le decisioni e la crescita. Non si tratta solo della raccolta dati, ma di trovare il modo più efficiente per gestire, analizzare e sfruttare questi dati a scala.
Nel cercare soluzioni a questi challenge, diverse piattaforme emergono in primo piano. Nel 2024, Databricks, Azure Synapse, Google BigQuery e Snowflake sono tra le scelte più popolari dell’industria.
Azure Synapse Analytics si distingue dagli altri concorrenti offrendo una piattaforma completa che comprende integrazione dati, analisi big data e data warehousing aziendale in una soluzione unificata.
In questo blog, esploreremo perché Azure Synapse sia diventata una scelta affascinante nel 2024 per organizzazioni che vogliono streamline le loro operazioni dati e come possiate sfruttarla per risolvere alcuni dei più complessi challenge di analisi dati dell’organizzazione.
Cos’è Azure Synapse?
Azure Synapse è un potente servizio di analisi end-to-end di Microsoft che unisce integrazione dati, grandi dati e data warehousing in una singola piattaforma coerente.
A differenza dei tradizionali servizi di analisi che spesso richiedono molti strumenti per differenti fasi di processamento dati, Azure Synapse riunisce queste capacità, permettendo alle organizzazioni di semplificare i loro flussi di lavoro dati.
Diagramma dell’architettura di Azure Synapse Analytics. Fonte dell’immagine: Microsoft Learn
Sia per l’ingestione di grandi set di dati, la preparazione dati per l’analisi o l’esecuzione di query complesse, Azure Synapse offre un’esperienza unificata che semplifica l’intero processo.
Una delle principali forze di Azure Synapse è la sua flessibilità. Gli utenti possono interrogare i dati a loro piacimento, scegliendo tra le opzioni serverless per query su richiesta o risorse dedicate per carichi di lavoro più intensi. questa adattabilità consente alle aziende di personalizzare il loro ambiente di analisi per soddisfare specifiche necessità, scalando per scenari di alta performance o ottimizzando i costi per compiti meno richiedenti.
Azure Synapse si integra senza problemi con altri servizi di Azure, come Power BI e Azure Machine Learning, permettendo un approcio olistico all’analisi dati e favorendo la collaborazione tra i team dati.
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Caratteristiche di Azure Synapse
- Esperienza unificata: Azure Synapse offre una piattaforma unificata per l’integrazione dati, il data warehousing e l’analisi big data, consentendo agli utenti di lavorare con i loro dati in modo seamless e efficiente.
- Calcolo serverless e calcolo fornito: Azure Synapse offre opzioni di calcolo serverless e fornito, permettendo agli utenti di scegliere le risorse più appropriate per i loro carichi di lavoro.
- Integrazione con Power BI e Azure Machine Learning: Azure Synapse si integra seamlessmente con Power BI e Azure Machine Learning, consentendo agli utenti di creare visualizzazioni dati e sfruttare le capacità di analisi avanzate facilmente.
- Sicurezza avanzata e conformità: Azure Synapse si orgoglia di una serie di funzionalità di sicurezza e conformità complete, garantendo che i dati siano protetti e che le organizzazioni possano soddisfare i requisiti normativi.
- Integrazione seamless con Azure Data Lake Storage: L’intricata integrazione di Azure Synapse con Azure Data Lake Storage consente agli utenti di accedere e analizzare facilmente i dati memorizzati nel data lake.
Vantaggi dell’utilizzo di Azure Synapse
Ecco alcuni degli benefici dell’uso di Azure Synapse Analytics:
- Scalabilità e flessibilità: Le capacità di scalabilità richiesta di Azure Synapse permettono agli utenti di adeguare rapidamente le loro risorse di calcolo e di archiviazione alle esigenze del business in mutamento.
- Piattaforma unificata di analytics: Combinando l’integrazione dati, il data warehousing e l’analisi di grandi quantità di dati, Azure Synapse offre una soluzione analitica completa e streamlined.
- Incremento della produttività: Le integrazioni di Azure Synapse e l’esperienza utente seamlesso aiutano gli utenti nell’aumentare la produttività e l’efficienza nei loro compiti basati sui dati.
- Efficienza costosa: Il modello di dimensionamento su richiesta e la modalità di pagamento per uso di Azure Synapse possono aiutare le organizzazioni nell’ottimizzare i costi e nell’ ridurre le spese complessive per l’analisi dei dati.
- Sicurezza e conformità completa: Le funzionalità di sicurezza robuste e le certificazioni di conformità di Azure Synapse garantiscono la protezione dei dati e permettono alle organizzazioni di soddisfare i requisiti normativi.
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Casi d’uso per Azure Synapse
Azure Synapse è una piattaforma versatile che può essere applicata a una vasta gamma di casi d’uso per l’analisi dati, rendendola uno strumento potente per le aziende che cercano di sbloccare il pieno potenziale dei loro dati.
Alcuni degli usi più comuni comprendono:
Azure Synapse contro Databricks
Azure Synapse e Databricks sono potenti piattaforme di processamento e analytics a larga scala dati, ma eccellono in aree differenti.
- Azure Synapse è una soluzione all-in-one che unisce l’integrazione dati, il data warehousing e l’analytics big data, come menzionato prima. È ideale per organizzazioni in need di una piattaforma completa per gestire diversi workload, da dati strutturati a dataset di grandi dimensioni.
- Databricks, basato su Apache Spark, si concentra sulla ricerca collaborativa delle scienze dati, dell’ingegneria dati e dell’apprendimento automatico. È conosciuto per la sua forza nel processing dati a grande scala e nella distribuzione di modelli, offrendo un ambiente collaborativo per i team dati.
Differenze e similarità
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Dopo un’introduzione completa ad Azure Synapse, andiamo a fare pratica!
Configurazione di Azure Synapse
Per iniziare con Azure Synapse, dovrai avere un account Azure attivo. Una volta creato il tuo account, puoi creare un nuovo spazio di lavoro Synapse e configurare le tue fonti dati e le connessioni.
1. Inizia il provare gratuito Azure
Se sei nuovo su Azure, il primo passo è creare un abbonamento. Clicca sul pulsante “Inizia” sotto “Inizia con una prova gratuita di Azure.”
Durante il processo di registrazione, dovrai verificare il tuo account utilizzando un numero di telefono e fornire informazioni sulla carta di credito a scopo di verifica.
Inizia con una prova gratuita di Azure.
2. Prerequisito: Crea Data Lake Storage Gen2
Prima di procedere con Azure Synapse, devi creare un account Data Lake Storage Gen2 per archiviare e gestire i tuoi dati.
Inizia navigando nel portale di Azure e selezionando “Crea una risorsa.” Scegli “Account di archiviazione” e compila i dettagli richiesti, come il gruppo di risorse, il nome dell’account di archiviazione e la regione.
Assicurarsi di aver selezionato “Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage Gen2” come servizio primario e configurare altre impostazioni come prestazioni e ridondanza in base al proprio caso d’uso.
Creare un account di storage di Azure.
Dopo aver compilato i dettagli, fare clic su “Visualizza + crea” per distribuire l’account di storage. Può richiedere alcuni minuti prima che la distribuzione del storage sia completata.
In corso di distribuzione dell’account di storage.
Una volta completata la distribuzione, il nuovo account Data Lake Storage Gen2 sarà elencato nella sezione Account di Storage e sarà pronto per l’uso con Azure Synapse.
Account di archiviazione attivi in Azure.
3. Crea uno spazio di lavoro Synapse
Lo spazio di lavoro Synapse in Azure è l’ambiente di base in cui puoi impostare, organizzare e gestire tutte le risorse e i servizi necessari per l’integrazione dati, l’analisi e l’archiviazione in Synapse. Funge da hub centrale per la configurazione e l’accesso a various tools and data assets nel tuo progetto Synapse.
Crea uno spazio di lavoro Synapse cliccando sul pulsante “Crea uno spazio di lavoro Synapse”.
Creazione dello spazio di lavoro Synapse.
Nel passo successivo, dovrai compilare il modulo per creare il tuo spazio di lavoro Synapse in Azure.
Inizia selezionando il tuo abbonamento e il gruppo di risorse, poi inserisci un nome per il tuo spazio di lavoro e scegli la regione appropriata.
Creazione di un spazio di lavoro Synapse – compilazione dei dettagli.
Reviziona i dettagli sulla scheda finale prima di cliccare sul pulsante “Crea”.
Convalida dello spazio di lavoro Synapse.
Potrebbe impiegare diversi minuti prima che lo spazio di lavoro Azure Synapse sia impostato.
Implementazione in corso dell’analisi di Azure Synapse.
Creato lo spazio di lavoro “datacamp” di Azure Synapse Analytics.
Una volta distribuito lo spazio di lavoro, fare clic sul suo nome per aprirlo.
4. Apri Synapse Studio
Azure Synapse Studio è l’interfaccia web per la gestione e l’interazione con il tuo spazio di lavoro Azure Synapse. Fornisce uno spazio di lavoro unificato in cui puoi svolgere attività di integrazione dati, analisi di grandi dati e data warehousing in un solo posto.
Studio Synapse è essenziale perché consente di sviluppare, gestire e monitorare rapidamente i tuoi data pipeline, script SQL, job Spark e altro senza dover passare da differenti tool o ambienti.
Studio Synapse.
Importazione di un Set di Dati
In Synapse Studio, è possibile importare i dati da diverse fonti. Puoi importarli da un account di storage Gen2 collegato all’area di lavoro di Synapse (vedi passo 2 sopra), da una base di dati SQL Server o da fonti esterne.
Per questo tutorial, useranno uno dei dataset di esempio, “Bing COVID-19 Data,” disponibili nella Galleria Synapse.
Per importare, fai clic su “Dataset” nel menu di navigazione sinistro e poi su “+ segno” → “Galleria.”
Galleria Dataset in Synapse Studio.
Puoi revisionare i metadati e le righe di esempio dei dati prima di fare clic sul pulsante “Aggiungi dataset” per importare questi dati.
Rivisita il set di dati in Synapse Studio.
Una volta importato correttamente, sarai in grado di visualizzare il set di dati nella sezione “Dati”.
Pannello Dati in Synapse Studio.
Scrittura e esecuzione di query
Azure Synapse Studio offre una interfaccia utente amichevole per la scrittura e l’esecuzione di query. È possibile utilizzare SQL per svolgere una vasta gamma di attività di analisi dati, dalla semplice estrazione dati a analytics più complessi.
Synapse Studio consente inoltre di salvare e gestire le tue query e di visualizzare e gestire i risultati delle tue query.
Puoi analizzare questo set di dati utilizzando uno script SQL o creando una Notebook. In una Notebook, puoi caricare il set di dati come un DataFrame Spark e usare Spark per la manipolazione e l’analisi dati.
Per eseguire query SQL su questo set di dati, clicca sui tre punti accanto al nome del set di dati.
Analisi dati in Synapse Studio con SQL.
Cliccando su “Seleziona le prime 100 righe” si aprirà un editor SQL in cui puoi scrivere query SQL e eseguirle per visualizzare i risultati.
Editor SQL in Synapse Studio.
Se vuoi visualizzare l’output invece di una visualizzazione tabellare, clicca su “Grafico” sotto “Risultati”.
Visualizzare i risultati della query come grafico in Synapse Studio.
Quelle modifiche vengono inizialmente salvate come bozze quando si crea o modifica un script SQL. Pubblicando lo script facendo clic sul pulsante “Pubblica” in alto, vengono confermate queste modifiche, garantendo che la versione più recente sia memorizzata nello spazio di lavoro.
Pubblicare un script SQL in Synapse Studio significa salvare lo script negli spazi di lavoro di Synapse, rendendolo disponibile per futuri usi, collaborazioni e controllo delle versioni.
Esempio: Analisi del crescimento giornaliero dei casi confermati di COVID-19 a livello mondiale
Eseguiamo un’query SQL su questo set di dati per analizzare l’aumento giornaliero dei casi confermati di COVID-19 a livello mondiale.
La query recupera dati dal “set di dati Bing COVID-19”, calcola il numero di nuovi casi riportati ogni giorno confrontando il numero di casi confermati del giorno attuale con quello del giorno precedente, e ordina i risultati per data.
Interrogazione SQL in Synapse Studio SQL editor.
Analisi dati nei notebook
In Synapse Studio, è possibile analizzare i dati utilizzando i notebook, che forniscono un ambiente interattivo per l’esecuzione di codice, la visualizzazione di risultati e l’analisi dati.
I notebook in Synapse Studio supportano molteplici linguaggi, incluso PySpark, che è particolarmente potente per il processamento di grandi quantità di dati.
Per eseguire un Notebook in Synapse Studio, lo si deve collegare a un pool Apache Spark, che fornisce le risorse di calcolo distribuito necessarie per processare efficientemente dataset di grandi dimensioni.
Un pool Apache Spark è una raccolta di nodi di calcolo che vengono allocati dinamicamente per eseguire i tuoi job Spark. Se non hai già un pool Spark, puoi crearne uno navigando nella sezione “Gestisci pool” in Synapse Studio, dove puoi specificare il numero di nodi, le loro dimensioni e altre configurazioni.
Una volta impostato il tuo pool Spark e collegato al notebook, puoi eseguire cellule di codice all’interno del notebook per caricare, manipolare e analizzare i dati, come mostrato nella screenshot sottostante.
Questa configurazione ti consente di sfruttare appieno il potere di Spark per l’analisi di dati a larga scala direttamente all’interno di Azure Synapse.
Analizzare i dati utilizzando Notebooks in Synapse Studio.
Integrazione di Azure Synapse con altri servizi Azure
Azure Synapse si integra in modo semplice con altri servizi Azure, permettendogli di costruire soluzioni completamente integrate per l’analisi dati.
Alcune integrazioni chiave includono:
- Azure Data Factory: Utilizzare Azure Data Factory per organizzare flussi di dati complessi e automatizzare processi ETL (Estrai, Trasforma, Carica) o ELT (Estrai, Carica, Trasforma). Integrendolo con Azure Synapse, puoi facilmente spostare e trasformare i dati da varie fonti nel tuo spazio di lavoro di Synapse, garantendo sempre che i tuoi dati siano pronti per l’analisi.
- Power BI: Azure Synapse integratosi Power BI in maniera fluida, permettendoti di creare visualizzazioni avanzate dei dati e cruscotti interattivi. Questa integrazione consente alle aziende di trasformare i dati grezzi in rapporti chiari e coinvolgenti da visualizzare in team, incoraggiare la presa di decisioni basate su dati e migliorare le capacità di business intelligence.
- Azure Machine Learning:Combinare la potenza di processamento dati di Azure Synapse conAzure Machine Learning per sbloccare capacità avanzate di analisi predittiva. Questa integrazione consente di addestrare, implementare e gestire modelli di apprendimento automatico direttamente all’interno dell’ambiente Synapse, permettendo predizioni più precise e strategie basate su dati più intelligenti.
- Azure Databricks: Per organizzazioni focalizzate sulla collaborazione tra data science e machine learning, l’integrazione di Azure Synapse con Azure Databricks fornisce una soluzione potente. Questa integrazione agevolata la collaborazione tra i data scientist, gli ingegneri e gli analisti, permettendogli di costruire e scalare pipeline dati, sviluppare modelli e condurre analisi avanzate in un ambiente unificato e collaborativo.
Migliori pratiche per l’utilizzo di Azure Synapse
Per ottenere il massimo da Azure Synapse, è importante seguire le migliori pratiche, come:
- Ottimizzazione dei formati di archiviazione dati: La scelta dei formati di archiviazione dati corretti, come Parquet o ORC, è cruciale per garantire un ottimo rendimento nelle query e un efficiente processamento dei dati. Questi formati sono progettati per l’analisi dei grandi dati e possono ridurre significativamente i tempi di esecuzione delle query e i costi di archiviazione attraverso la supporto alla memorizzazione in colonne e alla compressione.
- Gestione efficiente delle risorse di calcolo: La gestione efficiente delle risorse di calcolo è fondamentale per bilanciare prestazioni e cost-effectiveness. Riscalando o ampliando le risorse in base alle richieste di carico di lavoro e utilizzando opzioni serverless dove possibile, si può garantire di non spendere in eccesso su potenza di calcolo non utilizzata mentre continua a soddisfare i requisiti di prestazione.
- Implementare le migliori pratiche di sicurezza:La sicurezza dovrebbe essere una priorità primaria quando si utilizza Azure Synapse. Per proteggere informazioni sensibili, implementare misure di sicurezza robuste, come la cifratura dei dati, il controllo di accesso basato su ruoli e l’isolamento della rete.
- Monitoraggio e risoluzione dei problemi delle workload:Il monitoraggio continuo delle workload di Azure Synapse è essenziale per mantenere una performance ottimale e identificare eventuali problemi prima che questi influiscano sulle operazioni. Utilizzare gli strumenti di monitoraggio integrati per tenere traccia dell’utilizzo delle risorse, della performance delle query e dell’efficienza del pipeline dati, e agire preventivamente nella risoluzione di eventuali anomalie per minimizzare le interruzioni.
Conclusione
Azure Synapse Analytics è una soluzione potente e versatile per le organizzazioni che cercano di sfruttare al massimo il proprio potenziale dati. Unendo l’integrazione dati, l’analisi di grandi dati e il data warehousing aziendale in una singola piattaforma completa, Azure Synapse dà agli business la possibilità di semplificare le loro operazioni dati e estrarre risultati preziosi con una efficienza senza precedenti.
La flessibilità, la scalabilità e l’integrazione senza soluzione di Azure Synapse con altri servizi Azure la rendono ideale per varie attività guidate da dati, dalla analisi reale-time alle complicate progetti di apprendimento automatico. Con l’aumento del volume e dell’importanza dei dati, Azure Synapse si colloca come strumento cruciale per le organizzazioni che cercano di rimanere competitive in un mondo sempre più incentrato sui dati.
Adottando Azure Synapse, le aziende possono ottimizzare i propri processi attuali relativi ai dati e aprire la strada alle future innovazioni nell’analisi dati. mentre procediamo, la capacità di convertire velocemente e efficientemente i dati in informazioni attive sarà un punto di differenziazione chiave per le organizzazioni di successo. Azure Synapse fornisce la solida base necessaria per affrontare questo挑战 direttamente, permettendo alle aziende di sbloccare nuove opportunità e guidare la crescita attraverso il potere dei dati.
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