Günümüzde, geniş çaplı bir iş zekası projesini uçtan uca geliştirmek istediğimizde bir çok farklı platformun bir arada kullanıldığını görmekteyiz. Farklı kaynaklarda, farklı yapılarda bulunan verilerin bir araya getirilmesi, taşınan verilerin belirli bir mimari anlayışa göre modellenmesi, modellenen verilerle makine öğrenmesi ve yapay zeka algoritmalarının geliştirilmesi ve elimizdeki verinin görselleştirilmesi gibi bir çok farklı adımda, birbirinden bağımsız araçlar kullanmamız gerekebilir.
Bu durum, projenin tek bir merkezden yönetilememesi, farklı ortamlarda geliştirilen süreçlerin bir araya getirilememesi gibi problemleri de beraberinde getirmektedir. Microsoft, veri profesyonellerin sıklıkla karşılaştığı bu duruma bir çözüm olarak Azure Synapse Analytics servisini sunmaktadır.
Resim-1
Azure Synapse Analytics eskiden Azure SQL Data Warehouse olarak bildiğimiz yapının yerine gelen çok daha gelişmiş bir platform. Veri ambarı modelleme, veri görselleştirme, makine öğrenimi, veri entegrasyonu (ETL/ELT) gibi süreçlerin tek bir yerden, uçtan uca yönetilebildiği bir platform olarak hizmet veren Azure Synapse Analytics, dağıtık mimari özelliği sayesinde, ihtiyaç duyduğunuz ölçüde işlemci ve depolama alanı kullanmanıza olanak sağlar.
Microsoft Azure Synapse Bileşenleri ve Özellikleri
Şimdi hep beraber Microsoft Azure Synapse Analytics‘i modern iş zekası projelerinde güçlü bir alternatif haline getiren birkaç temel özelliğini inceleyelim.
Resim-2
Azure Synapse Studio
Bilgisayarınızda herhangi bir kurulma ihtiyaç duymadan, tarayıcı üzerinden ulaşabileceğiniz Synapse
Studio ile, Azure Synapse Analytics içerisindeki tüm servisleri yönetebilirsiniz.
Resim-3
Synapse SQL Pools
SQL Pools, eskiden Azure SQL Data Warehouse olarak bildiğimiz yapı ile neredeyse aynı işlevi görüyor diyebiliriz, yani bir nevi SQL veri tabanı görevi gören bir servistir. Bu yüzden SQL Server Management Studio (SSMS) gibi araçlarla üzerinden de bağlantı kurulabilir.
Resim-4
Azure Synapse Data Integration
Synapse Studio arayüzünde Integrate sekmesine tıkladığınızda, kendinizi Data Factory ortamına ışınlanmış gibi hissedebilirsiniz. Panik yapmayın, doğru yerdesiniz. Data Factory ile birebir aynı yapıya sahip olan bu bölümde, Pipeline içerisinde dilediğiniz veri aktarımı senaryolarını (ETL/ELT) oluşturabilirsiniz.
Resim-5
Apache Spark for Azure Synapse
Spark Pool aslında bir Spark motoru sunmaktadır. Yani Spark Core API (Scala, Python vs.), Spark SQL, Spark Streaming, GraphX ve Spark ML bileşenlerini kullanmanıza olanak sağlar.
Resim-6
SQL, Spark, Data Factory, Azure Storage ve Power BI gibi ürünleri bir araya getiren Microsoft Azure Synapse Analytics servisi, limitsiz depolama alanı ve ölçeklenebilir işlemci kapasitesi özelliği sayesinde uçtan uca geliştirilen iş zekası ve analitik çalışmalarında önemli bir avantaj sağlıyor.
İlerleyen bölümlerde bu servisi daha detaylı tanımaya ve deneyimlemeye devam edeceğiz.
Bu konuyla ilgili sorularınızı alt kısımda bulunan yorumlar alanını kullanarak sorabilirsiniz.
Referanslar:
https://www.sqlshack.com/understanding-azure-synapse-analytics-formerly-sql-dw/
TAGs: Azure Synapse Analytics, Azure Synapse Analytics nedir, Synapse Analytics, Synapse Analytics nedir
