Recensioni e Dettagli del Prodotto Azure Synapse Analytics

è come unifica il data warehousing e i big data in un'unica piattaforma, rendendo più facile interrogare e analizzare grandi set di dati in modo efficiente. Integra SQL per query strutturate, Apache Spark per l'elaborazione di big data e pipeline per un'ingestione e trasformazione dei dati senza soluzione di continuità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che non mi piace di Azure Synapse Analytics è che la configurazione iniziale può essere complessa, spesso richiedendo competenze aggiuntive per far funzionare tutto senza intoppi. Anche il debug e il monitoraggio possono sembrare limitati, specialmente quando si gestiscono grandi pipeline o carichi di lavoro Spark. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utilizzo principalmente Azure Synapse Analytics per costruire soluzioni di analisi dei dati end-to-end poiché aiuta a integrare l'ingestione, la trasformazione, l'archiviazione e l'analisi dei dati in un'unica piattaforma unificata. Amo la sua esperienza unificata che combina l'ingegneria dei dati, l'elaborazione di big data e il data warehousing aziendale all'interno di un unico spazio di lavoro, migliorando significativamente l'efficienza e riducendo la complessità architettonica. Apprezzo il fatto di poter passare senza problemi tra SQL serverless, pool SQL dedicati e ambienti Spark. L'integrazione con data lake e strumenti come Power BI è fluida, consentendo una generazione di insight più rapida. Valuto la sua scalabilità e le capacità di ottimizzazione delle prestazioni, insieme all'orchestrazione delle pipeline integrata adatta a gestire carichi di lavoro analitici su larga scala. Apprezzo anche come si integri con l'ecosistema Azure più ampio, come Azure Data Lake Storage e Azure Machine Learning, facilitando la costruzione di pipeline di dati end-to-end. La flessibilità, l'efficienza operativa e l'efficienza dei costi offerte dalle query serverless e dalla scalabilità on-demand sono davvero vantaggiose. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La curva di apprendimento può essere ripida, specialmente per i team che sono nuovi all'elaborazione distribuita dei dati o alle architetture ibride che coinvolgono pool SQL e Spark. Il debug dei fallimenti di pipeline complesse può a volte mancare di trasparenza dettagliata degli errori, il che aumenta il tempo di risoluzione dei problemi. L'ottimizzazione delle prestazioni nei pool SQL dedicati richiede anche una gestione attenta delle risorse e un design di distribuzione, che potrebbe non essere intuitivo per tutti gli utenti. Inoltre, il monitoraggio e l'ottimizzazione dei costi tra query serverless, lavori Spark e pool dedicati possono diventare complessi se la governance non è adeguatamente stabilita. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Azure Synapse Analytics aveva una meravigliosa interfaccia utente chiamata Synapse Studio che lo rende estremamente facile da usare. È altamente scalabile, il che facilita il reperimento di informazioni sui dati importanti. Consente di collegare risorse e lavorare con script e notebook Spark. La sua funzione di integrazione dei pool Spark rende l'elaborazione e l'analisi dei dati senza problemi. Ha la sicurezza di Azure, quindi non ci sono compromessi nemmeno su questo. In sintesi, è uno strumento cloud ETL e di analisi dei dati da scegliere. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è nulla che non mi piaccia di Sunapse analytics in sé. Solo un miglioramento che mi piacerebbe vedere è l'aggiunta della funzione di trascinamento nella sua interfaccia utente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Fornisce un'integrazione profonda di Azure Machine Learning, Cognitive Services e Power BI.

Ha le capacità analitiche di big data di Spark e l'integrazione dei dati per spostare i dati tra entrambi.

È il superamento dello strumento Azure Data Factory, fornisce l'archiviazione indipendente e il cluster di calcolo.

Fornisce i pool SQL che sono pool SQL dedicati e pool SQL serverless con cui possiamo lavorare in base ai dati.

Fornisce un'integrazione dati ibrida utilizzando la quale possiamo connetterci con SQL on-premise e archiviazione basata su cloud. Fornisce una soluzione completa.

Offre data warehousing cloud, dashboarding e analisi di machine learning in un unico spazio di lavoro, il che rende Synapse più potente di ADF.

Può ingerire tutti i tipi di dati, inclusi dati relazionali e non relazionali, e può visualizzare i dati in SQL.

Fornisce l'elaborazione parallela che gestisce il carico di lavoro analitico e processa grandi volumi di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Nel complesso, Synapse va bene, ma ci sono alcuni problemi -

Non c'è modo di migrare i dati da un pool SQL dedicato a un pool SQL serverless, il che aumenta l'intervento manuale e questo può essere faticoso per grandi quantità di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Piattaforma di Analisi Unificata

Scalabilità e Prestazioni

Capacità di Analisi Avanzate

Sicurezza e Conformità

Ottimizzazione dei Costi

Integrazione con i Servizi Azure Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Maturità delle Funzionalità: Come con qualsiasi tecnologia in evoluzione, alcune funzionalità o caratteristiche all'interno di Azure Synapse Analytics potrebbero essere ancora in fase di maturazione o in corso di miglioramento. Questo potrebbe comportare occasionali limitazioni o lacune in alcune aree, richiedendo soluzioni alternative o approcci diversi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La cosa migliore della piattaforma di analisi Azure Synapse è che fornisce tutti i servizi sotto un unico ombrello, il che riduce la dipendenza e aiuta anche a gestire tutti i servizi contemporaneamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ci sono molte cose da non apprezzare di Azure Synapse Analytics. Una di queste è che le CTE non sono supportate nell'istanza del pool SQL, sia essa serverless o dedicata. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che mi piace di più di Azure Synapse Analytics è che ci offre un'istanza gestita end-to-end. Che si tratti di Azure SQL o ADF e qualsiasi altra funzionalità, non dobbiamo gestire alcuna connessione, sono tutte gestite da Synapse. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La struttura dei costi è difficile da comprendere. E le metriche di registrazione non sono facili da usare. L'integrazione di fonti di dati esterne di terze parti sembra mancare questa capacità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Supporto SQL, l'interfaccia utente è facile da imparare, connettività Power BI Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Funzionalità SQL limitate disponibili, le modifiche e gli aggiornamenti possono essere spiegati in modo più dettagliato Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Meglio visualizzare come una tabella e approfondimenti. SQL serverless è il miglior vantaggio in questo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Connettersi al purview da synapse è difficile Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La dinamica di Azure, integrazione senza soluzione di continuità con tutte le altre app Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente ancora, anche se il front end potrebbe essere ricostruito di nuovo per il futuro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.