Microsoft Azure Synapse Analytics est un service Cloud dédié au Big Data. Il regroupe toutes les fonctionnalités requises pour l'analyse de données, la Business Intelligence ou le Machine Learning. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cet outil : fonctionnement, avantages, formations...
Pour profiter du Big Data, il est nécessaire d’utiliser différents outils. Des logiciels ETL pour extraire, transformer et charger les données, une Data Warehouse pour les stocker et différents logiciels pour les analyser.
Avec Azure Synapse Analytics, Microsoft propose un service Cloud unique regroupant tous les différents outils nécessaires pour collecter et exploiter les données. Cette plateforme répond aux besoins de Data Engineering, de Machine Learning et de Business Intelligence.
Qu'est-ce que Azure Synapse Analytics ?
Azure Synapse Analytics est une évolution de Azure SQL Data Warehouse. Ce service était une base de données relationnelle MPP (traitement massivement parallèle) basée sur le Cloud. Elle était conçue pour traiter et stocker de larges volumes de données sur le Cloud de Microsoft Azure.
En tant que successeur, Azure Synapse Analytics reprend la technologie de base de données MPP de Azure SQL Data Warehouse. Elle est désignée par le nom Synapse SQL. Toutefois, plusieurs fonctionnalités ont été ajoutées pour en faire l’une des plus puissantes solutions d’analyse de données sur le marché.
Ainsi, Azure Synapse combine le Data Warehousing sur le Cloud et l’analyse Big Data en une plateforme unique. Il n’est plus nécessaire d’utiliser séparément une Data Warehouse et un Data Lake, puisque le service répond à tous ces besoins.
Pour interroger les données, il est possible d’utiliser des ressources serverless à la demande ou des ressources approvisionnées. Différents outils sont incorporés à la plateforme. Les logiciels ETL permettent d’ingérer, transformer et préparer les données. De même, Power BI et Azure Machine Learning servent à l’analyse.
Comment fonctionne Azure Synapse Analytics ?
Azure Synapse Analytics est un service Cloud SaaS (logiciel en tant que service). Il est constitué de plusieurs composants.
On retrouve différents outils analytiques : SQL Analytics pour l’analyse basée T-SQL, SQL Cluster avec une facturation par unité de calcul, et SQL sur demande avec une facturation par Terabyte traité.
En outre, Apache Spark est entièrement intégré. On retrouve des connecteurs pour une large variété de sources. En guise de Data Warehouse, Azure Synapse utilise le service Azure Data Lake Storage de seconde génération.
Les fonctionnalités de sécurité permettent de protéger, de surveiller et de gérer les données et les solutions d’analyse. Le single sign-on et l’intégration Azure Active Directory font partie de ces outils de protection.
Tout le processus ETL (extraction, transformation, chargement) des données est pris en charge. Au-delà de ses fonctionnalités de Data Warehouse, Synapse Analytics permet aussi de créer des rapports et des visualisations notamment via l’outil Power BI.
Différents langages de programmation sont pris en charge : SQL, Python, .NET, Java, Scala et R. Ce logiciel est donc versatile, et adapté à une large variété de workloads.
Avantages de Azure Synapse Analytics
Sur le marché des solutions Big Data, Azure Synapse Analytics présente de nombreux avantages. Il s’agit d’une solution complète pour l’analyse de données.
Centraliser ces différents outils permet un fonctionnement plus fluide et une meilleure intégration. Ceci permet d’éviter les silos.
Un autre point fort est l’intégration de Azure Synapse avec les autres services Cloud de Microsoft. Ainsi, cette solution se connecte nativement à Purview pour la gouvernance de données, Azure Machine Learning pour l’apprentissage machine, Blob Storage pour le stockage en conteneur, Active Directory pour pour l’authentification, Azure Data Lake ou encore la plateforme Power BI pour la Business Intelligence.
D’autres applications sont intégrées pour la BI et le Machine Learning telles que Microsoft Dynamics ou Office 365. Tous les services Cloud en SaaS soutenant l’Open Data Initiative peuvent être intégrés. En outre, le studio Azure Synapse permet de développer ses propres solutions de bout en bout.
L’optimisation de workload repose sur la gestion intelligente, l’isolation de workload et la concurrence illimitée. L’intégration HTAP Cloud-native permet aux analystes métier, Data Engineers et Data Scientists d’accéder aux données opérationnelles les plus récentes.
Lorsqu’on manipule des données, la sécurité est primordiale. C’est pourquoi Azure Synapse Analytics intègre des fonctionnalités comme la détection de menace, le chiffrement always-on, le contrôle d’accès granulaire, ou encore le masquage de données dynamique en temps réel.
Pour une entreprise data-driven, la gouvernance de données est indispensable. C’est la raison pour laquelle Microsoft a lancé Azure Purview : un service de Data Gouvernance unifié aidant les organisations à profiter d’une vue d’ensemble de leurs données.
Cette solution permet de découvrir toutes les données au sein de l’entreprise, et de comprendre les liens entre ces données. Elle peut être utilisée pour les données stockées sur site, sur le Cloud, dans les applications SaaS ou sur Power BI. En combinant Azure Synapse Analytics et Purview, les organisations ont toutes les ressources pour la gouvernance et l’analyse de données.
Comment utiliser Azure Synapse Analytics ?
En utilisant Azure Synapse Analytics, vous pouvez révéler toute la valeur du Big Data. Cette solution permet de mettre un terme aux silos existants, et réunit les fonctionnalités de Power BI et Azure Machine Learning tout en offrant les points forts du Cloud.
Pour utiliser Azure Synapse Analytics, vous devez tout d’abord créer un compte Microsoft Azure. Abonnez-vous à la plateforme, et créer un compte Azure Storage. Pendant l’inscription, choisissez Microsoft Synapse comme fournisseur de ressources.
Connectez-vous au Azure Portal, et tapez Synapse workspace dans le panneau de recherche. Choisissez ce service. Sur la page de workspace Synapse, cliquez sur « ajouter ».
Configurez l’espace en indiquant vos identifiants, un groupe de ressources, un nom de workspace, une région et un système de fichier racine. Vous pouvez configurer les options de sécurité et de networking, et ajouter des étiquettes à l’onglet correspondant.
Après vérification, créer le workspace. Dès que le processus d’approvisionnement des ressources sera complet, le workspace apparaîtra dans la liste.
Comment apprendre à utiliser Azure Synapse Analytics ?
Pour maîtriser Azure Synapse Analytics et toutes ses fonctionnalités, vous devez apprendre à utiliser ce service. Pour y parvenir, vous pouvez choisir la formation DataScientest dédiée au cloud Microsoft Azure.
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