Module 1 : Introduction à Azure Synapse Analytics
Qu'est-ce qu'Azure Synapse Analytics ?
Azure Synapse Analytics est une plateforme d'analyse unifiée proposée par Microsoft Azure. Elle combine plusieurs services en un seul environnement :
- Entreposage de données (Data Warehousing)
- Traitement Big Data avec Apache Spark
- Intégration de données (ETL/ELT)
- Exploration et visualisation des données
En résumé : Synapse permet de collecter, préparer, gérer et analyser toutes vos données depuis une interface unique appelée Synapse Studio.
Pourquoi utiliser Azure Synapse ?
1. Unification des outils
Avant Synapse, il fallait utiliser plusieurs services séparés : Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Factory, Azure Databricks, etc. Synapse réunit tout cela.
2. Flexibilité des requêtes
Vous pouvez interroger vos données avec :
- SQL Serverless : Interrogez directement des fichiers (CSV, Parquet, JSON) sans les importer
- SQL Dédié : Data warehouse haute performance pour des requêtes complexes
- Spark : Traitement distribué pour le Big Data et le ML
3. Intégration native
Synapse s'intègre naturellement avec tout l'écosystème Azure : Azure Data Lake, Power BI, Azure Machine Learning, etc.
Cas d'usage typiques
- Business Intelligence : Créer un data warehouse pour alimenter des rapports Power BI
- Data Lake analytics : Analyser des pétaoctets de données stockées dans un Data Lake
- ETL/ELT moderne : Transformer et charger des données depuis diverses sources
- Data Science : Préparer des données et entraîner des modèles ML avec Spark
Concepts clés à retenir
Workspace : L'espace de travail Synapse qui regroupe tous vos ressources (pools, pipelines, bases de données).
Synapse Studio : L'interface web pour gérer et utiliser toutes les fonctionnalités de Synapse.
Linked Services : Les connexions vers vos sources de données externes (Azure Storage, bases SQL, etc.).
Comparaison avec d'autres solutions
| Solution | Type | Avantage Synapse |
|---|---|---|
| Snowflake | Data Warehouse | Intégration Azure native |
| Databricks | Spark/ML | SQL + Spark unifié |
| BigQuery | Serverless SQL | Écosystème Microsoft |