05.11.2019

Was der neue Azure-Service Synapse Analytics kann und welche Vorteile er bietet

Technical Value

Azure Synapse Analytics

Modern Data Warehouse
Quelle: Azure Synapse Analytics – Next-gen Azure SQL Data Warehouse

Neben vielen neuen Details verbirgt sich hinter Azure Synapse Analytics zunächst die Zusammenfassung bisheriger Möglichkeiten unter einer neuen webbasierten Arbeitsoberfläche (Workspace).

Workspace
Quelle: Microsoft Azure Synapse Analytics

Integriert wurden u. a. Azure Data Factory mit den Mapping Data Flows – einem graphischen ETL-Tool, nicht unähnlich zu den Integration Services aus dem SQL Server.

ETL-Tool
Quelle: Microsoft Azure Synapse Analytics
ETL-Tool
Quelle: Microsoft Azure Synapse Analytics

Als Datenspeicher für strukturierte Daten wurde das Azure Data Warehouse überarbeitet und integriert, genauso wie Power BI inkl. der vielen Power BI-Datenquellen, der Zugriff auf Daten über den Common Data Service (CDS) und schnelle AI-Einblicke.

Während man bisher eher entweder den Data Lake oder ein DWH abgefragt hat, ist hier die Datenpipeline durch neue Bausteine wie eine "On demand" und "Serverless" Spark Engine-Integration nahtlos abgebildet.

Hiermit können die Daten auf dem Data Lake in SQL, Python oder Scala als auch .NET aus der gleichen Umgebung abgefragt werden, mit der man dann auch die Daten des DWH abfragt.

Dateien auf dem Data Lake können sofort z. B. mittels SQL analysiert werden.

Daten Data Lake
Quelle: Microsoft Azure Synapse Analytics
Daten Data Lake
Quelle: Microsoft Azure Synapse Analytics

Die strukturierten Daten des DWH können ebenso im gleichen Workspace abgefragt werden. DWH- und Data Lake-Tabellen befinden sich in der Oberfläche in einem Zugriff – für den Anwender sind beide gleichermaßen greifbar und zusammen auswertbar.

DWSQL Query
Quelle: Microsoft Azure Synapse Analytics

Die Integration umfasst auch Power BI:

Integration Power BI
Quelle: Microsoft Azure Synapse Analytics

Genauso wie Azure Machine Learning, hier wurde u. a. SQL um ML-Befehle ergänzt:

SQL ML-Befehle
Quelle: Microsoft Azure Synapse Analytics

In der Keynote auf der Ignite wurden zu Azure Synapse Analytics bereits beeindruckende Performance-Tests gezeigt:

So ist man z. B. gegenüber AWS Redshift und Google BigQuery nun führend bezüglich der Abfrageperformance bzgl. standardisierter TPC-H Testabfragen auf sehr großen Datenmengen (1 Petabyte). Zudem geht die Konkurrenz wohl bei > 100 konkurrierenden Abfragen in die Knie, während Azure Synapse Analytics hier weiterskaliert.

Sicher wären viele weitere Detail-Neuerungen zu nennen, das Wichtigste ist jedoch das einfache und integrierte Setup im Gegensatz zum individuellen Zusammenbau der Komponenten für eine Kundenumgebung.

Zudem können die verschiedenen Rollen eines Unternehmens vom Data Engineer über den Data Scientisten bishin zum Business Analyst in einem Workspace zusammenarbeiten, was sicherlich die Geschwindigkeit, um von Daten zu Werten zu kommen, beschleunigt und die Zusammenarbeit optimiert.

Die Highlights zusammengefasst:

  • Enterprise Data Warehousing (MPP)
  • Data Lake Exploration
  • Wahl der Sprache (T-SQL, Python, Scala, Spark SQL, .nET)
  • Wahl der Ausführungsressource: Serverless oder dedizierte Rechenressourcen
  • Integrierte SPARK und SQL Engines (T-SQL Queries on Spark!)
  • Streaming Datenintegration und Analyse
  • Business Intelligence und Artificial Intelligence integriert

Das Ganze gekoppelt mit den Möglichkeiten des größten verfügbaren DataCenter-Netzwerkes, der Azure Cloud, ergibt hochspannende Möglichkeiten für alle Unternehmen, Ihre Datenplattform auf modernste Beine zu stellen, wobei bisherige Azure BI-/Big Data-/AI-Nutzer ihre Bausteine in den neuen Workspace integrieren können.

 'The Future Has Already Arrived — It’s Just Not Evenly Distributed Yet.'

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