Avis et détails du produit Azure Synapse Analytics

J'utilise Azure Synapse Analytics pour les flux ETL/ingénierie des données, et j'apprécie sa capacité à traiter de grandes quantités de données, similaire à Databricks ou MS Fabric. J'aime les principales connexions qu'il offre avec Azure Data Lake et d'autres solutions Azure, qui aident à sauvegarder les données ingérées efficacement. Un autre aspect que j'apprécie est la facilité d'utilisation avec les pipelines de données, en particulier l'approche low-code qui me permet de créer un prototype et un flux ETL de base en quelques minutes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je crois qu'il doit améliorer ses fonctionnalités d'intégration avec Git ; je n'aime pas le fait que chaque changement soit un commit sans message de commit clair. Temps de démarrage du Spark Pool plus rapide. Meilleur cadre d'intégration Git. Une implémentation similaire à Databricks est la meilleure. De plus, il est impossible de revoir le code et les pipelines dans Azure DevOps, puisque tous les fichiers sont des JSON. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

est comment il unifie l'entreposage de données et le big data en une seule plateforme, facilitant ainsi l'interrogation et l'analyse de grands ensembles de données de manière efficace. Il intègre SQL pour les requêtes structurées, Apache Spark pour le traitement de big data, et des pipelines pour une ingestion et une transformation de données sans heurts. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que je n'aime pas à propos d'Azure Synapse Analytics, c'est que la configuration initiale peut être complexe, nécessitant souvent une expertise supplémentaire pour que tout fonctionne correctement. Le débogage et la surveillance peuvent également sembler limités, surtout lorsqu'il s'agit de gérer de grands pipelines ou des charges de travail Spark. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'utilise principalement Azure Synapse Analytics pour construire des solutions d'analyse de données de bout en bout, car il aide à intégrer l'ingestion, la transformation, le stockage et l'analyse des données dans une plateforme unifiée. J'adore son expérience unifiée qui combine l'ingénierie des données, le traitement des big data et l'entreposage de données d'entreprise dans un seul espace de travail, améliorant considérablement l'efficacité et réduisant la complexité architecturale. J'apprécie de pouvoir passer sans problème entre SQL sans serveur, des pools SQL dédiés et des environnements Spark. L'intégration avec les lacs de données et des outils comme Power BI est fluide, permettant une génération d'insights plus rapide. J'apprécie ses capacités de scalabilité et d'optimisation des performances, ainsi que l'orchestration de pipeline intégrée adaptée à la gestion de charges de travail analytiques à grande échelle. J'apprécie également comment il s'intègre à l'écosystème Azure plus large, comme Azure Data Lake Storage et Azure Machine Learning, facilitant la construction de pipelines de données de bout en bout. La flexibilité, l'efficacité opérationnelle et l'efficacité des coûts offertes par les requêtes sans serveur et le scaling à la demande sont vraiment bénéfiques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La courbe d'apprentissage peut être abrupte, surtout pour les équipes qui sont nouvelles dans le traitement de données distribuées ou les architectures hybrides impliquant des pools SQL et Spark. Déboguer des échecs de pipeline complexes peut parfois manquer de transparence détaillée des erreurs, ce qui augmente le temps de dépannage. L'optimisation des performances dans les pools SQL dédiés nécessite également une gestion attentive des ressources et une conception de distribution, ce qui peut ne pas être intuitif pour tous les utilisateurs. De plus, la surveillance et l'optimisation des coûts à travers les requêtes sans serveur, les tâches Spark et les pools dédiés peuvent devenir complexes si la gouvernance n'est pas correctement établie. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime que toutes les données soient au même endroit, les carnets, le code, les tableaux, c'est facile à utiliser et l'interface utilisateur est agréable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, il y a de petits bugs. Lorsque je fais des modifications dans les carnets, je dois valider à chaque fois ; sinon je perds ces modifications. De plus, lorsque j'exécute un carnet, cela est détecté comme un changement dans le contrôle de version. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Azure Synapse Analytics avait une interface utilisateur merveilleuse appelée Synapse Studio qui le rend extrêmement facile à utiliser. Il est hautement évolutif, ce qui facilite la découverte d'informations importantes sur les données. Il permet de lier des ressources et de travailler avec des scripts ainsi que des notebooks Spark. Sa fonctionnalité d'intégration des pools Spark rend le traitement et l'analyse des données sans tracas. Il a la sécurité d'Azure, donc il n'y a pas de compromis à ce niveau non plus. Dans l'ensemble, c'est un outil incontournable pour l'ETL cloud et l'analyse de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a rien que je n'aime pas à propos de Sunapse analytics en tant que tel. Juste une amélioration que j'aimerais voir est l'ajout de la fonctionnalité de glisser-déposer dans son interface utilisateur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il offre une intégration profonde d'Azure Machine Learning, des services cognitifs et de Power BI.

Il possède les capacités analytiques de big data de Spark et l'intégration de données pour déplacer les données entre les deux.

C'est le dépassement de l'outil Azure Data Factory, il fournit le stockage indépendant et le cluster de calcul.

Il fournit les pools SQL qui sont des pools SQL dédiés et des pools SQL sans serveur avec lesquels nous pouvons travailler selon les données.

Il offre une intégration de données hybride en utilisant cela, nous pouvons nous connecter avec SQL sur site et le stockage basé sur le cloud. Il offre une solution complète.

Il propose l'entreposage de données dans le cloud, la création de tableaux de bord et l'analyse d'apprentissage automatique dans un espace de travail unique, ce qui rend Synapse plus puissant qu'ADF.

Il peut ingérer tous types de données, y compris les données relationnelles et non relationnelles, et peut voir les données en SQL.

Il offre un traitement parallèle qui gère la charge de travail analytique et traite de grands volumes de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Dans l'ensemble, Synapse est correct, mais il y a quelques problèmes -

Il n'y a aucun moyen de migrer des données d'un pool SQL dédié vers un pool SQL sans serveur, ce qui augmente l'intervention manuelle et cela peut être fatigant pour les grandes quantités de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Plateforme d'analytique unifiée

Évolutivité et performance

Capacités d'analytique avancées

Sécurité et conformité

Optimisation des coûts

Intégration avec les services Azure Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Maturité des fonctionnalités : Comme pour toute technologie en évolution, certaines fonctionnalités ou caractéristiques d'Azure Synapse Analytics pourraient encore être en cours de maturation ou d'amélioration. Cela pourrait entraîner des limitations ou des lacunes occasionnelles dans certains domaines, nécessitant des solutions de contournement ou des approches alternatives. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure chose à propos de la plateforme d'analytique Azure Synapse est qu'elle fournit tous les services sous un seul toit, ce qui réduit la dépendance et aide également à gérer tous les services en une seule fois. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il y a beaucoup de choses à ne pas aimer à propos d'Azure Synapse Analytics. L'une des choses est que les CTE ne sont pas pris en charge dans l'instance de pool SQL, qu'elle soit sans serveur ou dédiée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus à propos d'Azure Synapse Analytics, c'est qu'il nous offre une instance gérée de bout en bout. Que ce soit Azure SQL ou ADF et toute autre fonctionnalité. Nous n'avons pas besoin de gérer les connexions, elles sont toutes gérées par Synapse. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La structure des coûts est difficile à comprendre. Et les métriques de journalisation ne sont pas faciles à utiliser. L'intégration de sources de données externes tierces semble manquer à cette capacité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

SQL support, Interface utilisateur est rapide à apprendre, Connectivité Power BI Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Fonctionnalités SQL limitées disponibles, Les modifications et mises à jour peuvent recevoir une explication plus détaillée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.