¿Qué es Azure Synapse Analytics?

Siempre llega el momento de modernizar las plataformas y si aún no estás familiarizado con este servicio, es un buen momento para irlo conociendo de a poco. Pero, ¿qué es Azure Synapse Analytics? Vamos a verlo como uno de los productos más innovadores pensado en analítica de la familia de SQL

¿De la familia de SQL? Es posible que hayas conocido a este servicio como Azure SQL Datawarehouse (2016) pues fue el antecesor. Con la adopción del nuevo nombre, llegaron nuevas formas de trabajo.

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En palabras más resumidas

• Recurso enfocado en Datawarehouses y sistemas de Big Data
• Lo mejor de SQL + el poder de Spark
• Diseñado sobre tecnología MPP (Massively Parallel Processing)

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¿Y qué hacemos desde Azure Synapse Analytics?

Como lo dice el punto anterior, la principal ventaja que puedes esperar de este servicio es aprovechar las capacidades de procesamiento que tiene.

Una arquitectura que permite distribuir el cómputo en diferentes nodos. Además de separar lo que es cómputo de lo que es almacenamiento, lo que en términos sencillos diría «no importa dónde o qué tipo de información tienes, el poder de procesamiento de esa información viene separado». Claro, esto permite una escalabilidad independiente y más eficiente.

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Todo bien para empezar

Y pues vamos a hablar bastante de Synapse así que no quiero llenar (aún) el post con mucha información.

Quiero que vayas tomando conceptos generales.

Azure Synapse Analytics nos llega como un espacio de trabajo que podría englobar todo el proceso de ingesta, preparación, entrenamiento y visualización de la información. Todo con componentes propios de Synapse o simplemente integrándose de una manera muy sencilla a otros servicios de Azure.

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Ahora que ya has dado el primer paso, nos toca ir a los siguientes puntos.

• Arquitecturas con Azure Synapse Analytics
• Métodos para cargar información a Synapse (pipelines)
• Cómo almacenar la información (distribuciones)
• Integración con Machine Learning y Artificial Intelligence

Como puedes ver, hay mucho más de qué hablar. Espera próximamente los siguientes artículos.