Als we door middel van diverse bronnen steeds grotere hoeveelheden data verzamelen, ligt de echte uitdaging in het veranderen van deze data in actieverleidende inzichten die besluitvorming en groei drijven. Het gaat niet alleen om dataverzameling; het gaat om het vinden van de meest efficiënte manier om deze data op schaal te beheren, te analyseren en te benutten.
Als organisaties oplossingen zoeken voor deze uitdagingen, komen verschillende platformen naar voren. In 2024 zijn Databricks, Azure Synapse, Google BigQuery en Snowflake onder de topkeuzes in de industrie.
Azure Synapse Analytics onderscheidt zich van andere spelers door een volledig platform te bieden dat data-integratie, big data-analyse en enterprise datawarehousing combineert in één oplossing.
In deze blogpost zullen we kijken waarom Azure Synapse in 2024 een aantrekkelijke keuze is voor organisaties die hun data-operaties willen streamlineen en hoe u deze kunt gebruiken om enkele van uw organisatie complexe dataanalyse uitdagingen op te lossen.
Wat is Azure Synapse?
Azure Synapse is een krachtige, eind-tot-eind analytics dienst van Microsoft die gegevensintegratie, big data en datawarehousing verenigt in één coherende platform.
In tegenstelling tot traditionele analytics diensten die vaak meerdere tools nodig hebben voor verschillende stadia van gegevensverwerking, brengt Azure Synapse deze mogelijkheden samen, waardoor organisaties hun gegevenswerkstromen kunnen streamlineren.
Diagram van de Azure Synapse Analytics architectuur. Afbeeldingsbron: Microsoft Learn
Of het nu gaat om het ingestelen van grote gegevenssets, het voorbereiden van gegevens voor analyse of het uitvoeren van complexe query’s, biedt Azure Synapse een geünificeerde ervaring die het gehele proces simplificeert.
Eén van de kenmerkende sterktes van Azure Synapse is zijn flexibiliteit. Gebruikers kunnen gegevens op hun eigen voorwaarden verzoeken, kiezen tussen serverloze opties voor op aanvraag queries of toegewezen resources voor meer intensieve taken. Deze aanpasbaarheid laat bedrijven toe hun analytics omgeving aan te passen aan specifieke behoeften, ofwel om schaalbaarheid voor high-performance scenario’s te bieden of kosten te optimaliseren voor minder intensieve taken.
Azure Synapse integreert gemakkelijk met andere Azure diensten, zoals Power BI en Azure Machine Learning, wat een holistisch aanpak tot data analytics mogelijk maakt en de samenwerking binnen data teams bevordert.
Als u wilt leren over de kracht van Microsoft Azure en cloudcomputing en hoe ze bedrijven kunnen helpen hun data-analyse, data-wetenschap en engineering workload te verbeteren, kijk dan eens naar deze geweldige gratis Introductie tot Azure cursus op Datacamp.
Functies van Azure Synapse
- Gecombineerde ervaring: Azure Synapse biedt een gecombineerde platform voor data-integratie, datawarehousing en big data-analyse, die gebruikers ermee gemakkelijker en efficiënter kunnen werken met hun data.
- Serverloos en geleverd compute: Azure Synapse biedt serverloze en geleverde computeopties, diegebruikers de mogelijkheid geven het meest geschikte resource voor hun taken te kiezen.
- Integratie met Power BI en Azure Machine Learning: Azure Synapse werkt gemakkelijk samen met Power BI en Azure Machine Learning, diegebruikers de mogelijkheid geven geavanceerde data-visualisaties te maken en de capaciteiten van geavanceerde analyse gemakkelijk uit te buiten.
- Geavanceerde beveiliging en compliantie: Azure Synapse beschikt over uitgebreide beveiligings- en compliantie-functies, die ervoor zorgen dat de data beschermd is enorganisaties aan de regelgeving kunnen voldoen.
- Gemakkelijke integratie met Azure Data Lake Storage: De strikte integratie van Azure Synapse met Azure Data Lake Storage biedt gebruikers de mogelijkheid gemakkelijk toegang te krijgen tot en data uit het data lake te analyseren.
Voordelen van het gebruik van Azure Synapse
Hier zijn enkele van de voordelen van het gebruik van Azure Synapse Analytics:
- Scalability en flexibiliteit: Azure Synapse biedt de mogelijkheid om op aanvraag de reken- en opslagressourcen snel aan te passen aan veranderde zakelijke behoeften.
- Geïntegreerde analytics platform: door data-integratie, data-warehousing en big data analytics te combineren, biedt Azure Synapse een complete en geautomatiseerde oplossing voor analytics.
- Verbeterde productiviteit: De geïntegreerde tools van Azure Synapse en de doorlopende gebruikerservaring helpen gebruikers meer productief en efficiënter te zijn in hun data-gebaseerde taken.
- Kostenefficiëntie: Azure Synapse’s op aanvraag schalen en betaalschema per gebruik kunnen helpen aanorganisaties om kosten te optimaliseren en de totale kosten van dataanalyse te verminderen.
- Complete veiligheid en compliantie: Azure Synapse’s robuuste veiligheidseigenschappen en compliantiecertificaten zorgen ervoor dat data beschermd wordt en dat organisaties aan de regelgeving kunnen voldoen.
Kickstart uw cloudavontuur met de Azure Fundamentals Certification. Voorbereid u op het Microsoft AZ-900 examen met de door DataCamp expertelijk gecreëerde track. door middel van DataCamp’s partnership met Microsoft, krijgt u ook een korting van 50% op de examenkosten!
Toepassingen voor Azure Synapse
Azure Synapse is een veelzijdige platform dat kan worden toegepast op een brede reeks van data-analysegebruiksgevallen, waardoor het een krachtige tool is voor bedrijven die proberen de volledige potentie van hun data te ontgrendelen.
Enkele van de meest voorkomende toepassingen zijn:
Azure Synapse vs. Databricks
Azure Synapse en Databricks zijn krachtige platformsen voor schaalbare dataverwerking en analyse, maar ze zijn goed in verschillende gebieden.
- Azure Synapse is een alles-in-één oplossing die data-integratie, datawarehousing en big data-analyse verenigt, zoals eerder genoemd. Het is ideaal voor organisaties die een complete platform nodig hebben om diverse takenlasten te behandelen, van gestructureerd data tot massale gegevenssets.
- Databricks, gebouwd op Apache Spark, specialiseert zich in gezamenlijke data wetenschap, data engineering en machine learning. Het is bekend om zijn sterke kanten in grootschalige data verwerking en model implementatie en biedt een gezamenlijke omgeving aan voor data teams.
Verschillen en overeenkomsten
Als u meer wilt leren over vergelijkbare data science- en AI-offertes op de AWS, Azure en GCP-clouds, kijk dan op de gratis AWS, Azure en GCP Service Vergelijking voor Data Science & AIgids op Datacamp.
Nadat we een alomvattende overzicht hebben gegeven van Azure Synapse, laten we ons handen aan de werkelijkheid!
Instellen van Azure Synapse
Om aan de slag te gaan met Azure Synapse, moet u een actief Azure-account hebben. Zodra uw account is ingesteld, kunt u een nieuwe Synapse-werkruimte aanmaken en uw gegevensbronnen en verbindingen configureren.
1. Start de Azure gratis proefperiode
Als je nieuw bent bij Azure, is de eerste stap het aanmaken van een abonnement. Klik op de knop “Start” onder “Begin met een gratis Azure-proefversie.”
Tijdens het aanmeldproces moet je je account verifiëren met een telefoonnummer en creditcardinformatie verstrekken voor verificatiedoeleinden.
Begin met een gratis Azure-proefversie.
2. Vereiste: Maak Data Lake Storage Gen2
Voordat je verdergaat met Azure Synapse, moet je een Data Lake Storage Gen2-account aanmaken om je gegevens op te slaan en te beheren.
Begin door naar het Azure-portaal te gaan en “Een bron maken” te selecteren. Kies “Opslagaccount” en vul de vereiste gegevens in, zoals de resourcegroep, opslagaccountnaam en regio.
Zorg er voor dat “Azure Blob Storage of Azure Data Lake Storage Gen2” is geselecteerd als primair service, en configureer andere instellingen zoals prestaties en redundantie volgens uw gebruiksgeval.
Maak een Azure-opslagaccount aan.
Nadat u de gegevens heeft ingevuld, klikt u op “Bekijk + maken” om het opslagaccount te implementeren. Het kan enkele minuten duren voordat de implementatie van de opslag is voltooid.
Ingang van implementatie van opslagaccount.
Zodra de implementatie voltooid is, zal uw nieuwe Data Lake Storage Gen2-account worden weergegeven onder de sectie Opslagaccounts en klaar zijn voor gebruik met Azure Synapse.
Actieve opslagaccounts in Azure.
3. Maak een Synapse werkruimte
Azure Synapse werkruimte is de basisomgeving waarin u kunt instellen, organiseren en beheren van alle resources en services nodig voor gegevensintegratie, analytics en opslag binnen Azure Synapse. Het fungeert als het centraal knooppunt voor het configureren en toegang geven tot diverse hulpprogrammas en gegevensactiva’s in uw Synapse project.
Maak een Azure Synapse werkruimte door op de knop “Maak Synapse Werkruimte” te klikken.
Bezig met maken van Synapse werkruimte.
In het volgende stap moet u het formulier invullen om uw Azure Synapse werkruimte aan te maken.
Begin door uw abonnement en resourcegroep te selecteren, voer vervolgens een naam in voor uw werkruimte en kies de geschikte regio.
Aanmaken van een Synapse-werkruimte – gegevens invullen.
Bekijk de gegevens op de laatste tabblad voordat u op de “Aanmaken” knop klikt.
Validatie van de Synapse-werkruimte.
Het kan enkele minuten duren voordat de Azure Synapse-werkruimte is geïmplementeerd.
Implementatie van Azure Synapse Analytics in bewerking.
Azure Synapse Analytics werkruimte “datacamp” aangemaakt.
Klik op de naam van de werkruimte nadat ze is geïmplementeerd om deze te openen.
4. Open Synapse Studio
Azure Synapse Studio is de webgebaseerde interface voor het beheren en interactie met uw Azure Synapse-werkruimte. Het biedt een geünificeerde werkruimte waar u taken voor data-integratie, big data-analyse en datawarehousing op een enkele plek uitvoert.
Synapse Studio is noodzakelijk omdat het u toegestaan om snel uw data-pijplijnen, SQL-scripts, Spark-taken en meer te ontwikkelen, beheren en monitoren zonder tussen verschillende tools of omgevingen te schakelen.
Synapse Studio.
Importeren van een dataset
In Synapse Studio kun je data importeren van verschillende bronnen. Je kunt het importeren van een Gen2 opslagaccount dat is gekoppeld aan de Synapse werkruimte (zie stap 2 hierboven), van een SQL-serverdatabase of van externe bronnen.
Voor dit handleiding zullen we een van de voorbeeld datasets gebruiken, “Bing COVID-19 Data,” beschikbaar in de Synapse Gallery.
Om te importeren, klik op “Dataset” in de linkerzijbalk en klik vervolgens op “+ teken” → “Galerij.”
Dataset Galerij in Synapse Studio.
U kunt de metadata en voorbeeld rijen van de data bekijken voordat u op de knop “Dataset toevoegen” klikt om de data te importeren.
Review gegevensset in Synapse Studio.
Als de import succesvol is, zult u de gegevensset kunnen zien onder “Gegevens”.
Gegevenspaneel in Synapse Studio.
Schrijven en uitvoeren van queries
Azure Synapse Studio biedt een gebruiksvriendelijke interface voor het schrijven en uitvoeren van queries. U kunt SQL gebruiken om een breed scala aan taken uit te voeren, van eenvoudige gegevensophaling tot complexe analytics.
Synapse Studio laat u ook toe om uw queries op te slaan en te beheren en de resultaten van uw queries te bekijken en af te handelen.
U kunt dit gegevensset analyseren door middel van een SQL-script of door het maken van een Notitieblad. In een Notitieblad kunt u het gegevensset laden als een Spark DataFrame en gebruikken Spark voor gegevensbewerking en analyse.
Om SQL-query’s uit te voeren op dit gegevensset, klikt u op de drie puntjes naast de naam van het gegevensset.
Gegevens analyseren in Synapse Studio met SQL.
Als u “SELECT TOP 100 RIjen” klikt, zal dit een SQL-editor openen waarin u SQL-query’s kunt schrijven en uitvoeren om de resultaten te bekijken.
SQL-editor in Synapse Studio.
Als u in plaats van een tabelweergave de uitvoer wilt visualiseren, klikt u op “Grafiek” onder “Resultaten”.
Bekijk queryresultaten als grafiek in Synapse Studio.
Deze wijzigingen worden aanvankelijk als concepten opgeslagen wanneer u een SQL-script creëert of wijzigt. Door op de “Publiceren”-knop bovenaan te klikken worden deze wijzigingen vastgelegd, waardoor de laatste versie in het werkruimte wordt opgeslagen.
Publiceren van een SQL-script in Synapse Studio betekent het opslaan van uw script in de Synapse-werkruimte, zodat het voor toekomstig gebruik, samenwerking en versiebeheer beschikbaar is.
Voorbeeld: Analyseer dagelijkse groei in wereldwijde gevalen van COVID-19
Laat ons een SQL-query op dit dataset uitvoeren om de dagelijkse stijging in wereldwijde gevalen van COVID-19 te analyseren.
De query haalt gegevens uit de “Bing COVID-19 dataset”, berekent het aantal nieuwe gevallen gemeld elke dag door de huidige dag’s bevestigde gevallen te vergelijken met het aantal van de vorige dag, en ordent de resultaten per datum.
SQL-query in Synapse Studio SQL-editor.
Dataanalyse in Notities
In Synapse Studio kunt u gegevens analyseren met notities, die een interactieve omgeving bieden voor het uitvoeren van code, het visualiseren van resultaten en het uitvoeren van dataanalyse.
Notities in Synapse Studio ondersteunen verschillende talen, inclusief PySpark, die bijzonder krachtig is voor grootscale gegevensverwerking.
Om een Notebook in Synapse Studio te draaien, moet u deze aan een Apache Spark-pool koppelen, die de vereiste ge分布式rechningsbronnen biedt om efficient grote datasets te verwerken.
Een Apache Spark-pool is een verzameling van rekenknoopten die dynamisch worden toegewezen om uw Spark- taken uit te voeren. Als u nog geen Spark-pool heeft, kunt u er een aanmaken door naar de sectie “Pools beheren” te navigeren in Synapse Studio, waar u het aantal knooppunten, hun grootte en andere configuraties kunt specificeren.
Nadat uw Spark-pool is ingesteld en aan de notebook is gekoppeld, kunt u codecellen binnen de notebook uitvoeren om gegevens te laden, te manipuleren en te analyseren, zoals getoond in het schermafbeelding hieronder.
Deze configuratie stelt u in staat de volledige kracht van Spark te gebruiken voor schaalbaar dataanalyse direct binnen Azure Synapse.
Gegevens analyseren met Notebooks in Synapse Studio.
Integreren van Azure Synapse met andere Azure-services
Azure Synapse integreert gemakkelijk met andere Azure-services, waardoor u comprehensive data analytics oplossingen kunt bouwen.
Enkele belangrijke integraties zijn:
- Azure Data Factory:Gebruik Azure Data Factory om complexe gegevenswerkstromen te orkestreren en ETL- (Extract, Transform, Load) of ELT- (Extract, Load, Transform) processen te automatiseren. door Azure Synapse te integreren met Data Factory, kunt u gemakkelijk gegevens van verschillende bronnen verplaatsen en transformeren naar uw Synapse-werkruimte, zodat uw gegevens altijd klaar zijn voor analyse.
- Power BI: Azure Synapse werkt gemakkelijk Power BI mee, waardoor u in staat bent om geavanceerde data visualisaties en interactieve dashboardsen te maken. Deze integratie maakt het mogelijk voor bedrijven om ruwe data te transformeren in inzichtelijke en visueel aantrekkelijke rapporten die over teams kunnen worden gedeeld, het aanvaard van data-gebaseerde besluitvorming en de business intelligence-capabilities van bedrijven te versterken.
- Azure Machine Learning: Combineer de gegevensverwerkingseenheid van Azure Synapse met Azure Machine Learning om geavanceerde voorspellende analytische mogelijkheden vrij te geven. Deze integratie maakt het mogelijk om machine learning-modellen rechtstreeks binnen uw Synapse-omgeving te trainen, uit te voeren en te beheren, wat beter nauwkeurige voorspellingen en intelligente data-gebaseerde strategieën mogelijk maakt.
- Azure Databricks:Voor organisaties die gericht zijn op gezamenlijke data science en machine learning, biedt de integratie van Azure Synapse met Azure Databricks een krachtige oplossing. Deze integratie faciliteert een doorlopende samenwerking tussen data scientists, ingenieurs en analyseurs, die ze in staat stellen om gegevenspipelines te bouwen en schaalbaar te maken, modellen te ontwikkelen en geavanceerde analytics uit te voeren in een geünificeerde, samenwerkende omgeving.
Best practices voor het gebruik van Azure Synapse
Om het beste uit Azure Synapse te halen, is het belangrijk om de best practices te volgen, zoals:
- Optimaliseren van gegevensopslagformaten: Het kiezen van de juiste gegevensopslagformaten, zoals Parquet of ORC, is crucial voor het waarborgen van optimale queryprestaties en efficiente gegevensverwerking. Deze formaten zijn ontworpen voor big data analytics en kunnen significant de tijd voor het uitvoeren van queries en de opslagkosten verminderen door ondersteuning van kolommenopslag en compressie.
- Efficient beheren van rekenbronnen: Efficient beheren van rekenbronnen is crucial voor het evenwicht tussen prestatie en kosteneffectiviteit. Door resources aan te passen aan de verwachtingen van de werklast en, waar nodig, gebruik te maken van serverloze opties, kun je ervoor zorgen dat u geen budget spendeert op ongebruikte rekenkracht terwijl u nog steeds de prestatievereisten meet.
- Beveiligingsbest practices implementeren: Veiligheid moet een bovenliggende prioriteit zijn bij het gebruik van Azure Synapse. Om gevoelige informatie te beschermen, moeten krachtige beveiligingsmaatregelen worden ingevoerd, zoals gegevensencryptie, rolgebaseerde toegangscontrole en netwerkisolatie.
- Monitoring en probleemoplossing van werklasten: Continu monitor van uw Azure Synapse-werklasten is essentieel voor het behoud van optimale prestaties en het identificeren van potentiële problemen voordat ze de operationele processen beïnvloeden. Gebruik de ingebouwde monitoringgereedschappen om gegevensbronnen te volgen, queryprestaties te meten en data-pijplijnen te optimaliseren, en zijn vooraan in het onderzoeken van afwijkingen om de storingen te minimaliseren.
Conclusie
Azure Synapse Analytics is een krachtige en verschillende oplossing voor organisaties die het volledige potentieel van hun data willen benutten. door de unificatie van data-integratie, big data-analyse en enterprise datawarehousing in één, compleet platform, ontsluit Azure Synapse bedrijven om hun data-operaties te streamlineren en waardevolle inzichten met ongekende efficiëntie uit te提取en. Het flexibele, schaalbare en gemakkelijke samenstellen van andere Azure-services maakt het ideaal voor vele data-gebaseerde taken, van real-time-analyse tot complexe machine learning-projecten. Met de toenemende omvang en belangrijkheid van data positioneert Azure Synapse zich als een cruciale tool voor organisaties die op een steeds meer data-centrische wereldwillen blijven concurreren.
De platformvrijheid, schaalbaarheid en gemakkelijke integratie met andere Azure-diensten maken het ideaal voor verschillende data-gebaseerde taken, van real-time-analyse tot complexe machine learning-projecten. Met de toenemende omvang en belangrijkheid van data groeit Azure Synapse uit tot een cruciale tool voor organisaties die willen blijven concurreren in een steeds meer data-centrische wereld.
door het gebruik van Azure Synapse, kunnen bedrijven hun huidige gegevensprocessen te optimaliseren en de weg vrijmaken voor toekomstige innovaties in gegevensanalyse. Met de vooruitgang wordt de mogelijkheid om gegevens snel en effectief om te zetten in actiebare inzichten een belangrijke differentiator zijn voor succesvolle organisaties. Azure Synapse biedt de robuuste basis nodig om deze uitdaging direct aan te gaan, waardoor bedrijven nieuwe kansen ontgrendelen en groei drijven door de kracht van gegevens.
Wil je uw carrière in data science aanmoedigen? Bekijk The 13 Best Azure Certifications For 2024 op Datacamp.