Hay una herramienta en Microsoft Azure que nos permite tener toda esa experiencia unificada con el fin de lograr satisfacer las necesidades empresariales combinadas con el aprendizaje automático. En este articulo hablaremos un poco sobre esa gran herramienta.
Azure Synapse Analytics, este es un servicio de análisis empresarial ilimitado que reúne y acelera el tiempo para la integración de datos, el almacenamiento de ellos y el sistema de big data, este servicio se encarga de reunir lo mejor de las tecnologías SQL utilizadas en el almacenamiento de los datos, así como también de las tecnologías de Spark, Data Explorer, Pipelines junto con una profunda integración de otros servicios de Azure como Power Bi, CosmoDB y AzureML. Esto le da la libertad de poder consultar los datos como uno quiera usando opciones sin servidor o dedicadas a gran escala.
Desglosando un poco sobre las tecnologías veremos un poco de cada una de ellas.
Con Synapse SQL podremos tratar escenarios de transmisión utilizando capacidades integradas para transferir datos desde la fuente de datos en la nube hacia las tablas SQL y con la integración de IA mediante el uso de modelos aprendizaje automático debido a que es un sistema de consultas distribuidas para T-SQL. También podemos obtener un mejor rendimiento y un costo predecibles con SQL dedicados para reservar la capacidad de procesamiento mientras con SQL sin servidor podemos tratar las cargas de trabajos imprevistas o en ráfagas.
Con la tecnología de Spark logramos integrar el motor de big data de código abierto, la ingeniería de datos, ETL, el aprendizaje automático. Proporciona compatibilidad integrada con .NET para Spark por lo que es posible reutilizar el código .NET dentro de una aplicación Spark, también están los modelos de ML con algoritmos SparkML y la integración de AzureML para Apache Spark.
Con la tecnología de Data Explorer se le logra brindar a los clientes consultas para trabajar con información de registros y datos de telemetría. La tecnología de Data Explorer se utiliza para complementar los motores de tiempo de ejecución de SQL y Spark, el cual se optimiza porque utiliza la tecnología de indexación.
Y por último tenemos Synapse Studio es la herramienta central que se usa para administrar todas las características de Azure Synapse Analytics para que el usuario tenga todo a la mano.