Sơ Lược Về Azure Synapse Service

Giới thiệu

Azure Synapse Service, trước đây được gọi là kho dữ liệu Azure SQL (Azure SQL Data Warehouse), là một dịch vụ phân tích tích hợp, toàn diện do Microsoft Azure cung cấp. Nó kết hợp dữ liệu lớn và khả năng lưu trữ dữ liệu, cho phép doanh nghiệp thu thập, lưu trữ, phân tích và trực quan hóa khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Azure Synapse Analytics là dịch vụ phân tích và tích hợp dữ liệu dựa trên đám mây có khả năng mở rộng, được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc nhập, chuẩn bị, quản lý và cung cấp dữ liệu ( ingestion, preparation, management, and serving) cho các ứng dụng Machine Learning và thông tin kinh doanh ngay lập tức. DỊch vụ này tích hợp dữ liệu lớn và kho lưu trữ dữ liệu quan hệ và phi qua hệ bằng cú pháp SQL.

Tính năng chính của Azure Synapse

1. Unified Analytics Experience

Azure Synapse cung cấp trải nghiệm thống nhất để thu thập, khám phá, chuẩn bị, quản lý và phân phát dữ liệu cho ML và thông tin kinh doanh. Nó kết hợp những công nghệ SQL tốt nhất được sử dụng trong kho dữ liệu doanh nghiệp, công nghệ Spark được sử dụng cho dữ liệu lớn và Data Explorer để phân tích nhật ký và chuỗi thời gian.

2. Scalability and Performance

Dịch vụ cung cấp các tài nguyên được cung cấp và theo yêu cầu để mở rộng quy mô và tối ưu hóa hiếu suất dựa trên yêu cầu của khối lượng công việc. Nó có thể xử lý hiệu quả hàng petabyte dữ liệu, mang lại hiệu năng truy vấn và xử lý dữ liệu tốc độ cao

3. Intergrated Data intergration

Azure Synapse bao gồm Synapse Pipelines, là khả năng tích hợp dữ liệu tương tự như Azure Data Factory. Nó hỗ trợ hơn 90 trình kết nối tích hợp, cho phép tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm dịch vụ Azure, cơ sở dữ liệu tại chỗ và ứng dụng SaaS.

4. Advance Security and Compliance

Azure Synapse cung cấp các tính năng bảo mật mạnh mẽ, bao gồm mã hóa dữ liệu khi lưu trữ và truyền tải, bảo vệ mối đe dọa nâng cao và bảo mật mạng. Nó cũng tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định của ngành, đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

5. Deep Intergration with Azure Ecosystem

Dịch vụ này tích hợp hoàn hảo với các dịch vụ Azure khác như Azure Machine Learning, Power BI, Azure Data Lake Storage và Azure DevOps, cung cấp một hệ sinh thái toàn diện cho phân tích dữ liệu và học máy.

6. Interactive and Batch Querying

Azure Synapse hỗ trợ cả truy vấn tương tác và truy vấn hàng loạt, cho phép người dùng thực hiện khám phá dữ liệu theo thời gian thực và xử lý dữ liệu quy mô lớn. Nó cung cấp phân tích SQL và Spark để phân tích dữ liệu lớn, cho phép người dùng chọn công cụ tốt nhất cho nhu cầu cụ thể của họ.

7. Managed Evironment

Là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn, Azure Synapse loại bỏ nhu cầu quản lý cơ sở hạ tầng cơ bản, do đó cho phép các doanh nghiệp tập trung vào việc thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu của họ mà không phải lo lắng về sự phức tạp trong vận hành.

Tóm lại, Azure Synapse Analytics là một dịch vụ phân tích linh hoạt, hiệu suất cao giúp các tổ chức khai thác thông tin chi tiết từ tất cả dữ liệu của họ, trên kho dữ liệu và hệ thống dữ liệu lớn, với trải nghiệm thống nhất và tích hợp sâu trong hệ sinh thái Azure. Nó được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của các chuyên gia dữ liệu hiện đại và nhà phân tích kinh doanh, cung cấp các công cụ mạnh mẽ để tích hợp, khám phá, chuẩn bị và phân tích dữ liệu trong một môi trường có tính bảo mật cao và có khả năng mở rộng.

Azure Synapse Architecture

1. Data Ingestion Layer

• Data Pipelines: Synapse Pipelines (tương tự như Azure Data Factory) cho phép tích hợp dữ liệu và xử lý ETL (extract, transform, Loading) từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu tại chỗ, dịch vụ đám mây và ứng dụng SaaS.
• Data Connectors: Hơn 90 trình kết nối tích hợp hỗ trợ việc nhập dữ liệu liền mạch từ nhiều nguồn khác nhau như SQL database, Oracle, SAP, Salesforce, v.v

2. Data Storage Layer

• Azure Data Lake Storage (ADLS): Hồ dữ liệu an toàn và có khả năng mở rộng cao để lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc
• Dedicated SQL Pool: Trước đây được biết đến là SQL Data Warehouse, thành phần này cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu hiệu quả và có thể mở rộng
• Serverless SQL Pools: Cho phép truy vấn dữ liệu được lưu trữ trong ADLS theo yêu cầu mà không cần cung cấp tài nguyên chuyên dụng.
• Apache Spark Poolợs: Cung cấp công cụ xử lý dữ liệu trong bộ nhớ, phân tán để phân tích dữ liệu.

3. Data Processing Layer

• SQL Analytics: Hỗ trợ truy vấn T-SQL để phân tích dữ liệu trong kho dữ liệu và nhóm Serverless SQL pool.
• Apache Spark: Hỗ trợ xử lý dữ liệu lớn bằng Spark cho khối lượng công việc học máy và nâng cao.
• Data Explorer Pools: Được tối ưu hóa để phân tích thời gian thực trên dữ liệu nhật ký và chuỗi thời gian.

4. Management and Orcheatration Layer

• Synapse Studio: Giao diện dựa trên Web hợp nhất cung cấp không gian làm việc cho Data Engineers, Data Scientist, và Business Analysts để cộng tác. Nó bao gồm các công cụ để tích hợp, khám phá, chuẩn bị quản lý và phục vụ dữ liệu.
• Orchestration: Khả năng điều phối tích hợp sẵn để tự động hóa quy trình làm việc, đảm bảo việc di chuyển và xử lý dữ liệu liền mạch.

5. Security and Governance Layer

• Data Security: Các tính năng như mã hóa khi lưu trữ và truyền nhận, bảo vệ khỏi mối đe dọa nâng cao và kiểm soát quyền truy cập để đảm bảo bảo mật dữ liệu.
• Compliance: Tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định của ngành, chẳng hạn như GDPR (General Data Protection Regulation), HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act), ISO (International Organization for Standardization)
• Data Governance: Tích hợp với Azure Purview để lập danh mục, Lineage, và Governance.

6. Intergration and Connectivity Layer

• Power BI: Tích hợp với Power BI để phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
• Azure Machine Learning: Tích hợp để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình Machine Learning
• Azure DevOps: Tích hợp CI/CD (Continuous Integration and Continuous Deployment) cho các giải pháp dữ liệu.

7. Monitoring and Optimization Layer

• Monitoring: Các công cụ giám sát tích hợp để theo dõi hiệu suất, mức sử dụng tài nguyên và quy trình làm việc.
• Optimization: Các công cụ và tính năng để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn, phân bổ tài nguyên và quản lý chi phí.