Azure Synapse Analytics là một dịch vụ phân tích dữ liệu đám mây mạnh mẽ và linh hoạt. Cung cấp nhiều công cụ phân tích đa dạng, tích hợp AI và Machine Learning và bảo vệ dữ liệu của bạn với các tính năng bảo mật tiên tiến. Tuy nhiên, nó cũng có một số nhược điểm như khó khăn trong việc cấu hình và triển khai, chi phí, yêu cầu kỹ năng kỹ thuật cao và hạn chế về tính tương thích. Hãy cùng Mastering Data Analytics tìm hiểu thêm nhé!

1. Azure Synapse Analytics là gì?

Azure Synapse Analytics là một dịch vụ phân tích đám mây được cung cấp bởi Microsoft Azure. Nó được thiết kế để giúp các tổ chức xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp, từ việc tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu cho đến phân tích và trình bày kết quả. Azure Synapse Analytics kết hợp các tính năng của các công cụ lưu trữ dữ liệu, kho dữ liệu, khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu, và cung cấp các công cụ để phát triển và triển khai các ứng dụng phân tích dữ liệu.

2. Các tính năng chính của Azure Synapse Analytics bao gồm:

Tích hợp dữ liệu: Azure Synapse Analytics cho phép tổ chức kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm các kho dữ liệu và các hệ thống cơ sở dữ liệu phi quan hệ, để tạo ra một kho dữ liệu đồng nhất.

Kho dữ liệu: Azure Synapse Analytics cung cấp các công cụ để lưu trữ và quản lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Các tập dữ liệu này có thể được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc các kho dữ liệu phi quan hệ.

Khai thác dữ liệu: Azure Synapse Analytics cung cấp các công cụ để khai thác dữ liệu, bao gồm các kỹ thuật Machine Learning và AI, để khám phá các mối quan hệ và xu hướng trong các tập dữ liệu.

Phân tích dữ liệu: Azure Synapse Analytics cung cấp các công cụ để phân tích dữ liệu, bao gồm các báo cáo, trực quan hóa dữ liệu, và các bảng điều khiển để hiển thị các kết quả phân tích.

Công cụ phát triển: Azure Synapse Analytics cung cấp các công cụ để phát triển các ứng dụng phân tích dữ liệu, bao gồm các công cụ phát triển BI và các công cụ lập trình.

Tích hợp công cụ: Azure Synapse Analytics cung cấp tích hợp với các công cụ phân tích dữ liệu khác của Microsoft, bao gồm Power BI, Azure Machine Learning và Azure Data Factory.

Xem thêm: Các Nguồn Dữ Liệu Azure

3. Azure Synapse Analytics hoạt động như thế nào?

Azure Synapse Analytics là giải pháp phân tích một cửa cung cấp các khả năng sau:

Nhóm chuyên dụng của Máy chủ SQL, được gọi là Synapse SQL, những máy chủ này cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để triển khai kho dữ liệu dưới vỏ bọc của nó. Cho phép trao quyền với mô hình không có máy chủ dành cho khối lượng công việc. Cho phép mở khóa thông tin chi tiết từ kho lưu trữ dữ liệu mà không cần trải qua các quy trình thiết lập kho dữ liệu chính thức.

Khả năng tích hợp dữ liệu và ETL từ các nguồn khác nhau bằng cách sử dụng Synapse Pipelines cho phép tổ chức xử lý dữ liệu một cách hiệu quả cho mục đích lưu trữ và phân tích. Các quy trình công việc có thể tái sử dụng và khả năng điều phối Đường ống dễ dàng thích ứng. Sự hỗ trợ cho các dịch vụ tính toán dữ liệu lớn như HDInsight cho Hadoop và DataBricks làm cho công cụ này trở thành một công cụ ETL mạnh mẽ hơn.

Cho phép phát triển khối lượng công việc dữ liệu lớn và giải pháp máy học với Apache Spark cho Azure Synapse. Nền tảng này xử lý khối lượng công việc dữ liệu lớn bằng cách cho phép các tài nguyên điện toán hiệu năng cao có thể mở rộng quy mô lớn. Các thuật toán SparkML và tích hợp Azure ML làm cho nó trở thành một giải pháp hoàn chỉnh để đào tạo khối lượng công việc máy học

Cung cấp các phân tích hoạt động theo thời gian thực từ các nguồn dữ liệu hoạt động bằng Synapse Link.

4. Ưu điểm và nhược điểm của Azure Synapse Analytics

4.1. Ưu điểm:

Tính linh hoạt và tính mở rộng cao: Azure Synapse Analytics cho phép bạn tùy chỉnh và mở rộng kho dữ liệu và tính năng phân tích theo nhu cầu của bạn.

Cung cấp các công cụ phân tích đa dạng: Dịch vụ cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu đa dạng như SQL, Spark và Power BI, cho phép bạn khai thác và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Tích hợp dữ liệu dễ dàng: Azure Synapse Analytics có tính năng tích hợp dữ liệu mạnh mẽ, giúp bạn kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau để tạo ra một kho dữ liệu đồng nhất và dễ dàng truy cập.

Tích hợp AI và Machine Learning: Azure Synapse Analytics tích hợp các công nghệ AI và Machine Learning, cho phép bạn tạo các mô hình dự đoán và phân tích dữ liệu phức tạp.

Hiệu quả về chi phí: Azure Synapse Analytics giúp bạn giảm chi phí phát triển và vận hành một hệ thống phân tích dữ liệu phức tạp, bởi vì bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng.

Bảo mật dữ liệu: Azure Synapse Analytics bảo vệ dữ liệu của bạn với các tính năng bảo mật tiên tiến như mã hóa và kiểm soát truy cập.

4.2. Nhược điểm:

Khó khăn trong việc cấu hình và triển khai: Azure Synapse Analytics là một dịch vụ đám mây phức tạp, do đó, việc cấu hình và triển khai có thể đòi hỏi một số kiến thức kỹ thuật.

Chi phí cao đối với một số tổ chức: Đúng rằng có sự lựa chọn serverless, và nó có thể giúp tiết kiệm chi phí. Khi sử dụng serverless, bạn chỉ trả tiền cho những tài nguyên thực sự sử dụng trong quá trình xử lý dữ liệu, ví dụ như CPU, bộ nhớ và lưu trữ tạm thời. Khi không sử dụng tài nguyên này, bạn sẽ không bị tính phí cho chúng.

Yêu cầu kỹ năng kỹ thuật cao: Azure Synapse Analytics yêu cầu kiến thức kỹ thuật để sử dụng hiệu quả, do đó nếu bạn không có nhân lực có kỹ năng kỹ thuật, việc triển khai và sử dụng có thể gặp khó khăn.

Hạn chế về tính tương thích: Azure Synapse Analytics có thể không tương thích với tất cả các ứng dụng và hệ thống khác.

Tính ổn định: Dù đã được Microsoft đầu tư và phát triển rất nhiều, dịch vụ vẫn còn đôi khi gặp phải các vấn đề về ổn định và hiệu suất.

Đòi hỏi kết nối internet ổn định: Để sử dụng, bạn cần có kết nối Internet ổn định để đảm bảo rằng bạn có thể truy cập dữ liệu của mình mọi lúc mọi nơi.

Xem thông tin khai giảng Khóa học Business Intelligence mới nhất tại Mastering Data Analytics. Liên hệ 0961 48 48 66 hoặc inbox Fanpage Mastering Data Analytics để đăng ký nhanh nhất nhé!