MS, 무제한 클라우드 데이터 분석 서비스 “Azure Synapse Analytics” 국내 공식 출시

주요 기능 및 이점

1. 통합된 경험

Azure Synapse는 클라우드 규모에서 데이터 통합, 엔터프라이즈 데이터 웨어하우징 및 빅데이터 분석을 통합합니다. 이러한 워크로드 통합을 통해 조직은 End-to-End 개발 시간과 통찰력 확보 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 또한, 데이터 수집, 준비 및 변환과 같은 중요한 작업에 대해 no-code 환경과 code-first 환경을 모두 제공합니다.

분석 시스템의 관리 및 모니터링이 훨씬 더 쉬워졌습니다. 클릭 한 번으로 팀은 전체 분석 시스템을 보호하고, Synapse 작업 공간을 만들 때 관리형 가상 네트워크 (Managed Virtual Network) 기능을 선택하기만 하면 데이터 유출을 방지할 수 있습니다. 이는 팀이 서비스 간 연결 보안, 방화벽 구축 또는 서브넷 관리 등에 상당한 시간을 투자하는 대신 인사이트에 초점을 맞출 수 있는 귀중한 시간을 제공해 줍니다.

2. 통합 분석

마이크로소프트는 지난 몇 년간 현대적인 대규모 데이터 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 차세대 쿼리 처리 엔진 및 데이터 관리를 재설계하고 생성하였습니다. 그 결과 Azure Synapse를 지원하는 새로운 클라우드 네이티브 분산 SQL 엔진이 탄생했습니다. 워크로드 요구사항에 따라 소수 코어의 쿼리에서 수천 개의 노드로 확장할 수 있습니다.

Azure Synapse는 Apache Spark와 새로운 SQL 엔진을 긴밀하게 통합하여 이전에는 불가능했던 데이터 전문가 간의 생산성과 공동 작업을 지원합니다. 또한 T-SQL, Python, Scala 및 Java를 포함하여 개발자가 선호하는 인기 언어를 지원합니다.

쿼리 처리를 위한 새롭고 유연한 서비스 모델을 통해 데이터 팀은 서버리스 및 전용 옵션을 모두 사용할 수 있습니다. 이제 조직은 각 사용 사례에 대해 가장 비용 효율이 높은 옵션을 선택할 수 있고, 이를 통해 빠른 데이터 탐색을 위한 Data Lake의 이점 또는 예측할 수 있고 미션 크리티컬한 워크로드를 위한 전용 데이터 웨어하우스의 이점을 누릴 수 있습니다.

 3. 통합 데이터팀 

Azure Synapse는 또한 Microsoft Power BI 및 Azure Machine Learning과 긴밀하게 통합됩니다. Synapse Studio에 통합된 PowerBI를 통해 BI 전문가는 Data Pipeline, Data Lake 및 데이터 웨어하우스를 수용하는 동일한 서비스에서 작업할 수 있으므로 대시 보드를 위해 깨끗하고 안전한 데이터에 액세스하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다. 초고속 쿼리 성능을 위해 Azure Synapse용 새로운 Power BI 성능 가속기는 몇 번의 클릭만으로 구체화된 뷰의 생성 및 최적화를 자동화합니다.

예측 분석을 위해 팀은 데이터 이동이 필요 없는 간단한 안내 사용자 환경을 사용하여 Azure Machine Learning 모델 레지스트리에서 Azure Synapse로 직접 ML를 배포할 수 있습니다. 엔진 내 ML 스코어링은 데이터가 플랫폼을 벗어나지 않으므로 완전한 데이터 보안을 유지하면서 몇 초 만에 수백만 개의 예측을 생성할 수 있습니다. 또한 AutoML을 사용하면 고도로 훈련된 데이터 과학자가 없는 조직을 포함한 모든 데이터 팀이 데이터에 머신 러닝 모델을 자동으로 적용하고 예측 통계를 생성할 수 있습니다. Git 통합을 통한 CI/CD 지원을 포함한 코드 없는 프로그래밍 방식 통합의 통합은 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 BI 전문가 간의 원활한 버전 제어, 협업 및 코드 관리를 가능하게 하여 다양한 사용 사례에서 높은 생산성을 제공할 수 있습니다.

적용 사례

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