Microsoft Azure Synapse Analytics ist ein Cloud-Dienst für Big Data. Er vereint alle Funktionen, die für die Datenanalyse, Business Intelligence oder Machine Learning benötigt werden. Hier erfährst du alles, was du über dieses Tool wissen musst: Funktionsweise, Vorteile, Schulungen...
Um von Big Data zu profitieren, müssen verschiedene Werkzeuge verwendet werden. ETL-Software, um Daten zu extrahieren, umzuwandeln und zu laden, ein Data Warehouse, um die Daten zu speichern, und verschiedene Software, um sie zu analysieren.
Mit Azure Synapse Analytics bietet Microsoft einen einzigen Cloud-Dienst an, der all die verschiedenen Tools vereint, die für das Sammeln und Auswerten von Daten benötigt werden. Diese Plattform erfüllt die Anforderungen von Data Engineering, Machine Learning und Business Intelligence.
Was ist Azure Synapse Analytics?
Azure Synapse Analytics ist eine Weiterentwicklung von Azure SQL Data Warehouse. Dieser Dienst war eine Cloud-basierte relationale MPP-Datenbank (Massive Parallel Processing). Sie war darauf ausgelegt, große Datenmengen in der Microsoft Azure Cloud zu verarbeiten und zu speichern.
Als Nachfolger übernimmt Azure Synapse Analytics die MPP-Datenbanktechnologie von Azure SQL Data Warehouse. Sie wird mit dem Namen Synapse SQL bezeichnet. Es wurden jedoch mehrere Funktionen hinzugefügt, um es zu einer der leistungsstärksten Datenanalyselösungen auf dem Markt zu machen.
So vereint Azure Synapse Data Warehousing in der Cloud und Big-Data-Analysen in einer einzigen Plattform. Es ist nicht mehr notwendig, ein Data Warehouse und einen Data Lake separat zu nutzen, da der Dienst alle diese Anforderungen erfüllt.
Um die Daten abzufragen, können serverlose Ressourcen auf Abruf oder bereitgestellte Ressourcen verwendet werden. Verschiedene Tools sind in die Plattform eingebettet. Mit ETL-Software können Daten eingelesen, umgewandelt und aufbereitet werden. Power BI und Azure Machine Learning werden für die Analyse verwendet.
Wie funktioniert Azure Synapse Analytics?
Azure Synapse Analytics ist ein Cloud-Dienst SaaS (Software as a Service). Er besteht aus mehreren Komponenten.
Es gibt verschiedene Analysewerkzeuge: SQL Analytics für T-SQL-basierte Analysen, SQL Cluster mit einer Abrechnung pro Recheneinheit und SQL on Demand mit einer Abrechnung pro verarbeitetem Terabyte.
Darüber hinaus ist Apache Spark vollständig integriert. Es gibt Konnektoren für eine Vielzahl von Quellen. Als Data Warehouse nutzt Azure Synapse den Azure Data Lake Storage Service der zweiten Generation.
Die Sicherheitsfunktionen ermöglichen den Schutz, die Überwachung und die Verwaltung von Daten und Analyselösungen. Single Sign-On und die Azure Active Directory-Integration sind Teil dieser Schutzwerkzeuge.
Der gesamte ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden) von Daten wird unterstützt. Über die Data-Warehouse-Funktionen hinaus ermöglicht Synapse Analytics auch die Erstellung von Berichten und Visualisierungen, insbesondere über das Tool Power BI.
Es werden verschiedene Programmiersprachen unterstützt:
- SQL
- Python
- .NET
- Java
- Scala
- R.
Die Software ist also vielseitig und für eine Vielzahl von Workloads geeignet.
Vorteile von Azure Synapse Analytics
Auf dem Markt der Big-Data-Lösungen bietet Azure Synapse Analytics viele Vorteile. Es handelt sich um eine Komplettlösung für die Datenanalyse.
Die Zentralisierung dieser verschiedenen Tools ermöglicht einen reibungsloseren Betrieb und eine bessere Integration. Dadurch werden Silos vermieden.
Ein weiterer Pluspunkt ist die Integration von Azure Synapse mit anderen Cloud-Diensten von Microsoft. So verbindet sich diese Lösung nativ mit Purview für Data Governance, Azure Machine Learning für maschinelles Lernen, Blob Storage für Container-Speicher, Active Directory für Authentifizierung, Azure Data Lake oder auch der Power BI-Plattform für Business Intelligence.
Weitere Anwendungen für BI und Machine Learning sind integriert, wie Microsoft Dynamics oder Office 365. Alle SaaS-Cloud-Dienste, die die Open Data Initiative unterstützen, können integriert werden. Darüber hinaus ermöglicht das Azure Synapse Studio die Entwicklung eigener End-to-End-Lösungen.
Die Workload-Optimierung basiert auf intelligentem Management, Workload-Isolation und unbegrenzter Konkurrenz. Die Cloud-native HTAP-Integration ermöglicht es Business-Analysten, Data Engineers und Data Scientists, auf die aktuellsten Betriebsdaten zuzugreifen.
Wenn man mit Daten umgeht, ist Sicherheit von größter Bedeutung. Deshalb beinhaltet Azure Synapse Analytics Funktionen wie Threat Detection, Always-on-Verschlüsselung, granulare Zugriffskontrolle und dynamische Datenmaskierung in Echtzeit.
Für ein datengetriebenes Unternehmen ist Data Governance unerlässlich. Aus diesem Grund hat Microsoft Azure Purview eingeführt: ein einheitlicher Data-Governance-Dienst, der Organisationen hilft, einen umfassenden Überblick über ihre Daten zu erhalten.
Diese Lösung ermöglicht es, alle Daten innerhalb der Organisation zu entdecken und die Verbindungen zwischen diesen Daten zu verstehen.
Sie kann für Daten verwendet werden, die vor Ort, in der Cloud, in SaaS-Anwendungen oder in Power BI gespeichert sind. Durch die Kombination von Azure Synapse Analytics und Purview haben Organisationen alle Ressourcen für die Datenverwaltung und -analyse zur Verfügung.
Wie verwendet man Azure Synapse Analytics ?
Durch die Verwendung von Azure Synapse Analytics kannst du den vollen Wert von Big Data offenbaren. Diese Lösung löst bestehende Silos auf und vereint die Funktionen von Power BI und Azure Machine Learning mit den Stärken der Cloud.
Um Azure Synapse Analytics nutzen zu können, musst Du zunächst ein Microsoft Azure-Konto erstellen. Abonniere die Plattform und erstelle ein Azure Storage-Konto. Wähle während der Anmeldung Microsoft Synapse als Ressourcenanbieter.
Melde Dich beim Azure Portal an und gib Synapse workspace in das Suchfeld ein. Wähle diesen Dienst aus. Klicke auf der Synapse-Workspace-Seite auf „Hinzufügen“.
Richte den Space ein, indem du deine Logins, eine Ressourcengruppe, einen Workspace-Namen, eine Region und ein Stammdateisystem angibst. Du kannst die Sicherheits- und Networking-Optionen konfigurieren und dem entsprechenden Reiter Labels hinzufügen.
Nach der Überprüfung den Workspace erstellen. Sobald der Prozess der Ressourcenbeschaffung abgeschlossen ist, wird der Workspace in der Liste erscheinen.
Wie lernt man Azure Synapse Analytics ?
Um Azure Synapse Analytics mit all seinen Funktionen zu beherrschen, musst du lernen, wie du diesen Dienst nutzen kannst. Um dies zu erreichen, kannst du den DataScientest-Kurs wählen, der der Microsoft Azure-Cloud gewidmet ist.
Wir bieten dir die Möglichkeit, fünf verschiedene Azure-Zertifizierungen zu erwerben:
- AI-900 (Künstliche Intelligenz)
- AZ-900 (Datenmanipulation),
- DP-900 (Datenbanken),
- DP-100 (Machine Learning)
- DP-203 (Verwaltung von Datenpipelines).
Dieser intensive dreitägige Fernkurs besteht zu 50 % aus Einzelcoaching und zu 50 % aus einer Masterclass.
Sobald Du die Zertifizierung erhalten hast, verfügst du über alle erforderlichen Fähigkeiten, um als Experte für die Azure-Cloud zu arbeiten. Melde dich jetzt für den nächsten Start an.
Du weißt alles über Azure Synapse Analytics. Hier erfährst du alles, was du über die Microsoft Azure Cloud und die Business-Intelligence-Plattform Power BI von Microsoft wissen musst.
