Azure Synapse Analytics Reseñas y Detalles del Producto

es cómo unifica el almacenamiento de datos y los grandes datos en una sola plataforma, facilitando la consulta y el análisis de grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Integra SQL para consultas estructuradas, Apache Spark para el procesamiento de grandes datos y pipelines para la ingesta y transformación de datos sin problemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que no me gusta de Azure Synapse Analytics es que la configuración inicial puede ser compleja, a menudo requiriendo experiencia adicional para que todo funcione sin problemas. La depuración y el monitoreo también pueden parecer limitados, especialmente al gestionar grandes flujos de trabajo o cargas de trabajo de Spark. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo Azure Synapse Analytics principalmente para construir soluciones de análisis de datos de extremo a extremo, ya que ayuda a integrar la ingesta de datos, la transformación, el almacenamiento y el análisis en una única plataforma unificada. Me encanta su experiencia unificada que combina la ingeniería de datos, el procesamiento de grandes volúmenes de datos y el almacenamiento de datos empresariales dentro de un solo espacio de trabajo, mejorando significativamente la eficiencia y reduciendo la complejidad arquitectónica. Aprecio que puedo cambiar sin problemas entre SQL sin servidor, grupos de SQL dedicados y entornos Spark. La integración con lagos de datos y herramientas como Power BI es fluida, lo que permite una generación de insights más rápida. Valoro sus capacidades de escalabilidad y optimización del rendimiento, junto con la orquestación de canalizaciones integrada adecuada para manejar cargas de trabajo de análisis a gran escala. También aprecio cómo se integra con el ecosistema más amplio de Azure, como Azure Data Lake Storage y Azure Machine Learning, facilitando la construcción de canalizaciones de datos de extremo a extremo. La flexibilidad, eficiencia operativa y eficiencia de costos que ofrece la consulta sin servidor y la escalabilidad bajo demanda son realmente beneficiosas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La curva de aprendizaje puede ser pronunciada, especialmente para los equipos que son nuevos en el procesamiento de datos distribuidos o en arquitecturas híbridas que involucran grupos de SQL y Spark. Depurar fallos complejos en las canalizaciones a veces puede carecer de transparencia detallada de errores, lo que aumenta el tiempo de resolución de problemas. La optimización del rendimiento en grupos de SQL dedicados también requiere una gestión cuidadosa de los recursos y un diseño de distribución, lo cual puede no ser intuitivo para todos los usuarios. Además, el monitoreo y la optimización de costos a través de consultas sin servidor, trabajos de Spark y grupos dedicados pueden volverse complejos si no se establece una gobernanza adecuada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Azure Synapse Analytics tenía una interfaz de usuario maravillosa llamada Synapse Studio que lo hace extremadamente fácil de usar. Es altamente escalable, lo que facilita encontrar información de datos importantes. Permite vincular recursos y trabajar con scripts, así como con cuadernos de Spark. Su característica de integrar grupos de Spark hace que el procesamiento y análisis de datos sea sin complicaciones. Tiene la seguridad de Azure, por lo que no hay compromiso en eso tampoco. En resumen, es una herramienta de ETL en la nube y análisis de datos de referencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay nada que no me guste de Sunapse analytics como tal. Solo una mejora que me gustaría ver es la adición de la función de arrastrar y soltar en su interfaz de usuario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Proporciona una integración profunda de Azure Machine Learning, Cognitive Services y Power BI.

Tiene las capacidades analíticas de big data de Spark y la integración de datos para mover datos entre ambos.

Es la superación de la herramienta Azure Data Factory, proporciona el almacenamiento independiente y el clúster de cómputo.

Proporciona los grupos de SQL que son grupos de SQL dedicados y grupos de SQL sin servidor con los que podemos trabajar según los datos.

Proporciona integración de datos híbrida, mediante la cual podemos conectarnos con SQL local y almacenamiento basado en la nube. Proporciona una solución completa.

Ofrece almacenamiento de datos en la nube, creación de paneles y análisis de aprendizaje automático en un solo espacio de trabajo, lo que hace que Synapse sea más poderoso que ADF.

Puede ingerir todo tipo de datos, incluidos datos relacionales y no relacionales, y puede ver datos en SQL.

Proporciona procesamiento paralelo que gestiona la carga de trabajo analítica y procesa grandes volúmenes de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En general, Synapse está bien, pero hay algunos problemas:

No hay forma de migrar datos de un grupo de SQL dedicado a un grupo de SQL sin servidor, lo que aumenta la intervención manual y esto puede ser agobiante para grandes volúmenes de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Plataforma de Análisis Unificada

Escalabilidad y Rendimiento

Capacidades de Análisis Avanzadas

Seguridad y Cumplimiento

Optimización de Costos

Integración con Servicios de Azure Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Madurez de las características: Al igual que con cualquier tecnología en evolución, ciertas características o funcionalidades dentro de Azure Synapse Analytics podrían estar aún madurando o en proceso de mejoras. Esto podría resultar en limitaciones ocasionales o brechas en ciertas áreas, requiriendo soluciones alternativas o enfoques diferentes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor de la plataforma de análisis Azure Synapse es que proporciona todos los servicios bajo un solo paraguas, lo que reduce la dependencia y también ayuda a gestionar todos los servicios a la vez. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay muchas cosas que no gustan de Azure Synapse Analytics. Una de ellas es que CTE no es compatible en la instancia de SQL pool, ya sea serverless o dedicada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Azure Synapse Analytics es que nos proporciona una instancia gestionada de extremo a extremo. Ya sea Azure SQL o ADF y cualquier otra funcionalidad. No necesitamos gestionar ninguna conexión, todas son gestionadas por Synapse. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La estructura de costos es difícil de entender. Y las métricas de registro no son fáciles de usar. La capacidad de integrar fuentes de datos externas de terceros parece estar ausente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Soporte SQL, la interfaz de usuario es fácil de aprender, conectividad con Power BI. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Funciones limitadas de SQL disponibles, los cambios y actualizaciones pueden recibir una explicación más detallada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mejor vista como una tabla y perspectivas. SQL sin servidor es la mejor ventaja en eso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Conectarse al ámbito desde el sinapsis es difícil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La dinámica de Azure, integración perfecta con todas las demás aplicaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada todavía Aunque el front end podría ser reconstruido nuevamente para el futuro Reseña recopilada por y alojada en G2.com.