私たちはさまざまな源から大きな量のデータを集め続けていますが、実際の課題はこれらのデータを決断と成長に役立つアクションアイデアに変換することです。データの集積だけでなく、最も効率的な管理、分析、およびこれらのデータをスケール上で活用する方法を見つけることです。
組織がこれらの課題に対する解決策を探求する际に、いくつかのプラットフォームが前面に浮かびます。2024年には、Databricks、Azure Synapse、Google BigQuery、およびSnowflakeが業界で最も人気のある選択肢である。
Azure Synapse Analyticsは、データ統合、大規模データ分析、企業データウェアハウsingを unified solutionに含んだ完璧なプラットフォームを提供して、他のプレイヤーから区別されています。
このブログで、Azure Synapseが2024年に組織がデータ操作を流線化するのに魅力的な選択肢になる理由、および組織の複雑なデータ分析課題を解決するためにどのように活用するかを探ることにします。
Azure Synapseとは何か？
Azure Synapseは、マイクロソフトからの強力な、データ統合、大規模データ処理、およびデータウェアハウsingを单一の一貫性のあるプラットフォームに統合する終端から終端の分析サービスです。
通常の分析サービスとは異なり、複数のツールを必要とする場合が多いデータ処理の異なる段階では、Azure Synapseはこれらの機能を一つにまとめ、組織がデータのワークフローを流暢にすることができます。
Azure Synapse Analyticsのアーキテクチャ図。画像のソース: Microsoft Learn
大規模なデータセットの取り込み、データの分析準備、または複雑なクエリの実行においても、Azure Synapseは统一された体験を提供し、整个のプロセスを簡素化します。
Azure Synapseの重要な強みの1つは、フレキシブル性です。ユーザーは自分の条件でデータをクエリすることができ、オンデマンドのクエリにはサーバレスの選択肢、もしくはより強いワークロードには専用のリソースを選ぶことができます。この適応性により、ビジネスは特定のニーズに合わせて分析環境をカスタマイズすることができます。高性能シーンに応じてスケールアップすることも、少ししか要求のないタスクに最適化するコストを節約することもできます。
Azure Synapseは、Power BIやAzure Machine Learningなどの他のAzureサービスと密接に統合し、データ分析における全体的な取り組みを可能にし、データチーム間の協力を促進します。
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Azure Synapseの特徴
- 统一された体験: Azure Synapseはデータ統合、データウェアハウsing、および大数据分析のための统一されたプラットフォームを提供し、ユーザーがデータを一貫して効果的に操作することができます。
- サーバレスとプロビジョニングされたコンピューティング: Azure Synapseはサーバレスとプロビジョニングされたコンピューティングのオプションを提供し、ユーザーがワークロードに最適なリソースを選択することができます。
- Power BIとAzure Machine Learningとの統合: Azure SynapseはPower BIとAzure Machine Learningと一貫した統合を提供し、ユーザーがデータ的可視化を作成し、高度な分析機能を簡単に活用することができます。
- 高度なセキュリティと合规性: Azure Synapseは最も完全なセキュリティと合规性機能を誇りに持っており、データが保護されることを保証し、組織が规律的な要件を満たすことができます。
- Azure Data Lake Storageとの統合: Azure SynapseはAzure Data Lake Storageと非常に密接に統合されており、ユーザーはデータ湖に格納されたデータに簡単にアクセスして分析することができます。
Azure Synapseを使用する利点
Azure Synapse Analyticsのいくつかの利点が以下にあります。
- スケール性和フレキシビリティ:Azure Synapseの依頼に応じたスケール機能を利用することで、ユーザーは业务の変更に応じて計算とストレージ資源を迅速に調整することができます。
- 統合された分析プラットフォーム:データ統合、データウェアハウス、および大数据分析を統合して、Azure Synapseは全面的でストリームライン化された分析解決策を提供します。
- 生産性の向上: Azure Synapse の統合されたツールと无缝なユーザー体験が、データ駆動のタスクにおいて、ユーザーの生産性と効率を高めます。
- コスト効率: Azure Synapse の要求に応じたスケーリングと料金プロンプトの価格モデルは、組織がコストを最適化し、全体的なデータ分析支出を减少することを助けるかもしれません。
- 包括的な安全性と合规性: Azure Synapse の強力な安全性の機能と合规性の cer tification sは、データを保護し、組織が规制要件を満たすことができるようにする。
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Azure Synapseの使用例
Azure Synapseは、幅広いデータ分析の使用例に適用できる多用途のプラットフォームであり、データの全ての可能性を解き放つ強力なツールとなります。
最も一般的な使用例は以下の通りです。
Azure SynapseとDatabricksの比較
Azure SynapseとDatabricksは、大規模なデータ処理と分析のプラットフォームで強力ですが、異なる領域で優れています。
- Azure Synapseは、前述の通り、データ統合、仓储、および大データ分析を统合する全く一つのソリューションです。多様なワークロードを处理するために、構造化されたデータから巨大なデータセットまでの全面的なプラットフォームが必要な組織に最適です。
- データブリックス, Apache Sparkに基づいて構築され, コラボATIVEデータ科学、データエンジニアリング、および機械学習に specializes。大規模データ処理とモデルのデプロイの強みで知られており、データチーム用のコラボATIVE環境を提供します。
差分と共通点
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Azure Synapse の完全な概览を受け取った後、手をかけてみよう！
Azure Synapse の設定
Azure Synapse を始めるためには、有効な Azure アカウントが必要です。アカウントを設定した後、新しい Synapse ワークスペースを作成し、データ源と接続を構成することができます。
1. Azure の無料試用版を開始します。
Azureを初めて使用する場合、最初のステップはサブスクリプションを作成することです。「Azureの無料試用を開始する」ボタンをクリックしてください。
サインアッププロセス中に、電話番号を使用してアカウントを確認し、確認のためにクレジットカード情報を提供する必要があります。
Azureの無料試用を開始する。
2. 前提条件: Data Lake Storage Gen2の作成
Azure Synapseを進める前に、データを保存および管理するためのData Lake Storage Gen2アカウントを作成する必要があります。
Azureポータルに移動し、「リソースの作成」を選択することから始めてください。「ストレージアカウント」を選択し、リソースグループ、ストレージアカウント名、リージョンなどの必要な詳細を入力します。
「Azure Blob Storage または Azure Data Lake Storage Gen2」を主要サービスとして選択し、パフォーマンスや冗長性などの其他の設定を、ご使用の場合によって調整してください。
Azure ストレージアカウントを作成します。
詳細を入力した後、「確認 + 作成」をクリックしてストレージアカウントをデプロイします。ストレージのデプロイは数分間に渡る場合があります。
ストレージアカウントのデプロイ中です。
デプロイが完了すると、新しい Data Lake Storage Gen2 アカウントはストレージアカウントセクションに表示され、Azure Synapse と一緒に使用できる状態になります。
Azure での活動的なストレージアカウント。
3. Synapse ワークスペースを作成する
Azure Synapse ワークスペースは、データ統合、分析、および Azure Synapse 内でストレージを必要とするすべてのリソースとサービスを設定、組織、管理するための基盤的な環境です。これは、Synapse プロジェクト内のさまざまなツールとデータ資産にアクセスするための設定やアクセスの中心地を構成します。
「Synapse ワークスペースを作成する」ボタンをクリックして Azure Synapse ワークスペースを作成します。
Synapse ワークスペースを作成しています。
次の手順で、Azure Synapse ワークスペースを作成するためにフォームを埋めます。
スクリプトの開始で、あなたのサブスクリプションとリソースグループを選択し、ワークスペースの名前を入力し、適切な地域を選択してください。
Synapse ワークスペースの作成 – 詳細を記入します。
最後のタブにある詳細を確認して「作成」をクリックします。
Synapse ワークスペースの有効性を確認しています。
Azure Synapse ワークスペースのデプロイは数分間行われます。
Azure Synapse Analytics のデプロイが進行中です。
Azure Synapse Analytics ワークスペース「datacamp」を作成しました。
ワークスペースがデプロイされたら、名前をクリックして開きます。
4. Synapse Studio を開く
Azure Synapse Studioは、Azure Synapse ワークスペースを管理し、操作するためのwebベースのインターフェースです。これは、データ統合、大規模データ分析、データウェアハウス業務をすべて一度の場所で行える统一されたワークスペースを提供します。
Synapse Studioは、異なるツールや環境を介して切り替えずに、迅速にデータパイプライン、SQLスクリプト、Sparkジョブなどを開発、管理、および監視することができるため、欠かせません。
Synapse Studio。
データセットをインポートする
Synapse Studioでは、いくつかの異なる源からデータを取り込むことができます。 Synapseワークスペースに接続されたGen2ストレージアカウントから(上の手順2を参照)、SQLサーバーデータベースから、または外部の源からデータを取り込むことができます。
このチュートリアルでは、Synapseギャラリーにあるいくつかのサンプルデータセットの1つ、「Bing COVID-19 Data」を使用します。
取り込むには、左側のナビゲーションメニューの「データセット」をクリックし、そして「+記号」→「ギャラリー」をクリックします。
Synapse Studioのデータセットギャラリー。
データのメタデータとサンプル行を確認した後、「データセットを追加」のボタンをクリックしてこのデータを取り込むことができます。
Synapse Studioでデータセットをレビューする。
インポートが成功すると、「データ」の下にデータセットを見ることができます。
Synapse Studioの「データ」タブ。
クエリの書き込みと実行
Azure Synapse Studioは、クエリの書き込みと実行に向けたユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。SQLを使用して、簡単なデータの取得からより複雑な分析まで幅広いデータ分析任务を行います。
Synapse Studioはまた、クエリを保存与管理し、クエリの結果を表示し处理することもできます。
このデータセットをSQLスクリプトを使用して、またはノートブックを作成して分析することができます。ノートブックでは、データセットをSpark DataFrameとして読み込んだ後、Sparkを使用してデータの操作や分析を行うことができます。
このデータセットにSQLクエリを実行するには、データセット名の隣接する3つの点のボタンをクリックします。
SQLを使用してSynapse Studioでデータを分析する。
「最初の100行を選択」をクリックすると、SQLエディターを開き、SQLクエリを書いて実行することで結果を表示することができます。
Synapse StudioのSQLエディター。
表形式でなく出力を視覚化したい場合は、「結果」の下の「チャート」をクリックします。
Synapse Studioでクエリ結果をチャートとして表示する。
SQLスクリプトを作成や修正する際には、最初は草稿として保存されます。スクリプトを「Publish」ボタンを押して公開することで、これらの変更を確定させ、Workspaceに最新のバージョンを保管します。
Synapse StudioでSQLスクリプトを公開すると、スクリプトをSynapse Workspaceに保存し、将来の使用、协作、バージョン管理に利用できるようにします。
例: 世界中のCOVID-19確定症例の日々の成長を分析する
このデータセットに対して、世界のCOVID-19確定症例の日々の増加を分析するSQLクエリを実行しましょう。
クエリは、「Bing COVID-19 データセット」からデータを取得し、現在日の確定病例数を前日の数に比べて、日次の新たな症例数を計算し、結果を日付で並べ替えます。
Synapse Studio SQL エディタでの SQL クエリ。
ノートブックでのデータ分析
Synapse Studio では、コードの実行、結果の的可視化、データ分析を行うためのインタラクティブな環境を提供するノートブックを使用してデータを分析することができます。
Synapse Studio のノートブックは、大数据処理に特に強力な PySpark を含む複数の言語をサポートしています。
Synapse Studioでノートブックを実行するには、Apache Sparkプールに接続する必要があり、大規模なデータセットを効率よく処理するために必要な分散型コンピューティングリソースを提供します。
Apache Sparkプールは、動的に割り当てられてSparkジョブを実行するコンピュートノードのコレクションです。Sparkプールをまだ持っていない場合は、Synapse Studioの「プール管理」セクションに移動し、ノードの数、サイズ、その他の設定を指定することで1つを作成することができます。
Sparkプールが設定され、ノートブックに接続された後、下のスクリーンショットのように、ノートブック内のコードセルを実行してデータを読み込む、操作する、分析することができます。
この設定により、Azure Synapse内で直接Sparkの完全なパワーを利用して大規模なデータ分析を行うことができます。
Synapse Studioでノートブックを使用してデータを分析する。
Azure Synapse与其他 Azure サービスの統合
Azure Synapse は、他の Azure サービスと簡単に統合でき、全面的なデータ分析ソリューションを構築することができます。
主要な統合には以下が含まれます:
- Azure Data Factory:Azure Data Factoryを使用して複雑なデータワークフローをオーケストレートし、ETL (抽出、変換、読み取り) または ELT (抽出、読み取り、変換) プロセスを自動化します。Azure SynapseをData Factoryと統合すると、 various sources から Synapse ワークスペースに簡単に移動して変換することができ、データが常に分析に準備されているようにします。
- Power BI: Azure Synapse は Power BI と顺利に統合しており、高度なデータ的可視化やインタラクティブなダッシュボードを作成することができます。この統合は、企業が原始データを洞察的で視覚的に魅力的なレポートに変換することを可能にし、チーム間で共有することで、データ駆動の決断を促進し、ビジネスインテリジェントの能力を高めます。
- Azure マシン学習:Azure Synapseのデータ処理能力とAzure マシン学習を統合して、高度な予測分析機能を開発します。この統合により、Synapse環境内で直接機械学習モデルをトレーニング、デプロイ、管理することができ、より正確な予測を行い、データ駆動の戦略をよりスマートにすることができます。
- Azure Databricks:組織が共同データ科学や機械学習に焦点を当てる場合、Azure SynapseとAzure Databricksの統合は強力なソリューションを提供します。この統合は、データ科学者、エンジニア、アナリスト間の一貫したコラボを促進し、データパイプラインの構築とスケールアウト、モデルの開発、そして高度な分析を unified, collaborative environment で行えます。
Azure Synapse の使用上のベストプractices
Azure Synapse の最大の利点を得るためには、以下のようなベストプractices に従うことが重要です。
- データ格式的优化:适切なデータ格式的选择、例えばParquetやORCは、最適なクエリパフォーマンスと効率的なデータ処理を保証するために重要です。これらの格式は大規模データ分析のために設計され、列式存储と圧縮をサポートしているため、クエリ実行時間とストレージコストを大幅に削減することができます。
- コンピュート資源の効率管理:効率的なコンピュート資源管理は、パフォーマンスとコスト効率のバランスを保証する关键です。ワークロードの要求に応じてリソースをscale upまたはscale downすることで、未使用のコンピュートパワーに対する過剰な支出を避けながら、パフォーマンス要求を満たすことができます。
- セキュリティの最善の慣習の実装:Azure Synapseを使用する際には、セキュリティを最優先事項とするべきです。機密情報を保護するために、データエンクリプション、ロール基盤のアクセスコントロール、ネットワーク隔離などの強力なセキュリティ措置を実装してください。
- ワークロードの監視とトラブルシューティング:Azure Synapseのワークロードについての常時監視は、最善のパフォーマンスを維持し、操作を影響する可能性のある問題を事前に発見するために非常に重要です。組み込まれた監視ツールを使用してリソース使用状況、クエリパフォーマンス、データパイプラインの効率を追跡し、異常をプロアクティブにトラブルシューティングして、混乱を最小限にするでしょう。
結論
Azure Synapse Analyticsは、データの可能性を最大限に活用したい組織にとって強力かつ多用途なソリューションです。データ統合、ビッグデータ分析、およびエンタープライズデータウェアハウジングを単一の包括的なプラットフォームに統合することで、Azure Synapseは企業がデータ操作を合理化し、前例のない効率で貴重な洞察を引き出すことを可能にします。
プラットフォームの柔軟性、スケーラビリティ、および他のAzureサービスとのシームレスな統合により、リアルタイム分析から複雑な機械学習プロジェクトまで、さまざまなデータ駆動型タスクに最適です。データの量と重要性が増す中、Azure Synapseはデータ中心の世界で競争力を保ちたい組織にとって重要なツールとして位置づけられています。
Azure Synapseを采用することで、事業単位は現在のデータプロセスを最適化し、データ分析における将来の革新を開拓することができます。私たちが前向きするにつれて、データを迅速かつ有効にアクションに変換する能力は、成功する組織にとって重要な区別要素となります。Azure Synapseは、この挑戦に直面していくために必要な強固な基盤を提供しています。事業単位は新たな機会を解かし、データのパワーによって成長を促進することができます。
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