体验新的分析类型
Azure Synapse Analytics 是一种无限制的分析服务，它将数据集成、企业数据仓库和大数据分析结合在一起。借助它可使用无服务器或专用选项，根据自己的需求大规模地查询数据。Azure Synapse 将这些领域紧密结合，以统一的体验引入、探索、准备、转换、管理和提供数据服务，满足即时 BI 和机器学习的需求。
Azure Synapse Analytics 功能
| 无限规模 | 正式发布 | 预览 |
|---|---|---|
| 针对数据仓库的智能工作负载管理 | ||
| 具有具体化视图和结果集缓存的大型分析查询的亚秒级性能 | ||
| 使用 T-SQL 进行无服务器数据湖探索 | ||
| Apache Spark 工作负载的自动暂停/恢复和自动缩放 | ||
| 快速探索日志和遥测数据 | ||
| 适用于 Azure Synapse Analytics 的 Power BI 性能加速器 | ||
| 深入的见解 | ||
| Power BI 集成 | ||
| 流分析（数据仓库） | ||
| 无代码 AI | ||
| Azure 机器学习集成 | ||
| 统一体验 | ||
| 无代码 ETL/ELT 数据集成 | ||
| 统一的管理和监视 | ||
| 数据库模板（特定于行业） | ||
| 聚合分析 | ||
| Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB | ||
| Azure Synapse Link for Dataverse | ||
| 出色的安全性 | ||
| 与 Azure Purview 集成以进行数据管理 | ||
| 动态数据掩码 | ||
| 具有专用终结点的托管虚拟网络 | ||
| 列级和行级安全性 | ||
| 列级加密 |
无限规模
极快速地跨数据仓库和大数据分析系统提供从所有数据中获取的见解。
深入的见解
提高从所有数据中发现见解的能力，并将机器学习模型应用于所有智能应用。
统一体验
通过开发端到端分析解决方案的统一体验，显著缩短项目开发时间。
聚合分析
通过 Azure Synapse Link 消除数据障碍并针对操作数据和商业应用程序数据执行分析，无数据移动。
出色的安全性
使用市场上非常先进的安全和隐私功能（例如列级和行级安全，以及动态数据掩码）保护数据。
跨数据仓库、数据湖、操作数据库和大数据分析系统从所有数据中获取见解。使用所选语言查询关系数据和非关系数据。对于任务关键型工作负载，可以使用智能工作负载管理、工作负载隔离和无限制的并发来轻松优化所有查询的性能。
了解详细信息
使用统一的体验生成端到端分析解决方案。Synapse Studio 为数据准备、数据管理、数据探索、数据仓库、大数据和 AI 任务提供了一个工作区。数据工程师可以使用无代码的视觉环境来管理数据管道。数据库管理员，自动执行查询优化。数据科学家在几分钟内即可生成概念证明。业务分析师可以安全地访问数据集，并使用 Power BI 在几分钟内生成仪表板 - 始终使用相同的分析服务。
消除使得对存储在其他系统（例如操作数据库和商业应用程序）中的数据运行分析任务复杂化的障碍。对于操作数据，使用 Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB 实现简单、低成本的云原生混合事务/分析处理 (HTAP) 解决方案。只需单击一下即可消除 Azure 数据库与 Azure Synapse 之间的障碍，从而近乎实时地从实时操作数据存储中获取见解。对于商业应用程序数据，使用 Azure Synapse Link for Dataverse 可以对来自 Dynamics 365 和 Power Platform 的数据运行高级分析任务。
了解详细信息
利用高级安全和隐私功能（如自动威胁检测和始终开启的加密）保护数据安全。通过列级和行级安全性、列级加密和动态数据掩码确保精细控制，从而实时自动保护敏感数据。
了解详细信息主要服务功能
统一的分析平台
通过单个统一的环境执行数据集成、数据探索、数据仓库、大数据分析和机器学习任务。
无服务器和专用选项
同时支持数据湖和数据仓库用例，并为每个工作负载选择性价比最高的定价选项。
企业数据仓库
在性能业界领先的 SQL 引擎久经考验的基础上构建任务关键型数据仓库。
数据湖探索
结合关系数据和非关系数据，并使用用于构建数据仓库解决方案的服务轻松查询数据湖中的文件。
无代码的混合数据集成
在无代码的视觉环境中生成 ETL/ELT 进程，从超过 95 个本机连接器轻松引入数据。
深度集成的 Apache Spark 和 SQL 引擎
加强处理高级分析解决方案的数据专业人员之间的协作。在数据仓库和 Spark 引擎上轻松使用 T-SQL 查询。
日志和遥测分析
使用业界领先的文本索引技术，通过 Azure Synapse 数据资源管理器分布式查询引擎从时序、日志和遥测数据中获取见解。
语言选项
无论使用无服务器资源还是专用资源，都可使用你偏好的语言，包括 T-SQL、KQL、Python、Scala、Spark SQL 和 .Net。
集成的 AI 和 BI
通过 Azure 机器学习、Azure 认知服务和 Power BI 的深入集成来完善端到端分析解决方案。
云原生 HTAP
只需单击一下，即可从操作数据库（例如 Azure Cosmos DB）存储的实时事务数据中获取见解。
适用于所有数据工作负载的无限制分析服务
经过优化的 Apache Spark
使用最新的 Spark 运行时通过无服务器 Spark 池处理大数据。
GPU 加速
使用 Nvidia GPU 以三倍速度执行数据处理和机器学习任务。
自动缩放、自动暂停/恢复和缓存
按需启动群集并以动态方式进行横向缩减、横向扩展、暂停和恢复。
简化的 ETL
在与数据仓库相同的分析平台中管理数据管道。
无代码数据整理
执行无代码交互式数据探索，并将其添加到数据管道。
内置连接器
使用超过 95 个内置连接器引入软件即服务 (SaaS) 应用中的数据。
Synapse SQL
在业界领先的 SQL 引擎上构建任务关键工作负载。
SQL 池可伸缩性
轻松缩放工作负载并获得可预测成本，无任何隐藏费用。
引擎内预测分析
直接在数据仓库中在几秒钟内生成数百万个预测。
智能工作负载管理
优化数据仓库以确保资源得到正确使用。
用于 SQL 代码转换的免费实用工具
在数分钟内通过 Azure Synapse Pathway 自动转换 SQL 代码。
使用自适应缓存立即查询结果
获得有保证的针对复杂查询的快速性能，而无需任何查询费用。
内置的数据湖探索功能
立即通过内置的无服务器查询终结点来探索数据湖。
Delta Lake 支持
分析以 Delta Lake 文件格式存储的数据，并针对这些数据创建报表。
分析所有数据
快速分析各种数据格式，包括 Parquet、CSV 和 JSON。
提高开发人员工作效率
通过自动架构推理，只需单击一下即可分析数据。
最大化现有技能
使 SQL 专业人员能够在使用 T-SQL 的同时探索数据湖。
按查询付费
只需为所执行的查询付费，而无需为每个工作负载预配资源。
操作分析
对操作数据执行分析，而无需复制或移动数据。
流式处理分析
在 Azure Synapse 中使用事件中心高级版（一种链接服务）创建流式处理作业。
Microsoft Dataverse
只需单击几下鼠标，即可自动引入和分析商业应用程序数据。
日志和遥测见解
通过 Azure Synapse 数据资源管理器探索原始遥测和时序数据。
无代码机器学习
直接在 Azure Synapse 中部署机器学习模型，无需使用任何代码。
融合 AI 的数据管道
将 AI 直接应用到 Azure Synapse 中的数据管道，并自动执行见解。
利用 Azure Synapse Pathway 加速数据仓库迁移
使用该点选式解决方案可自动执行强制性和关键的数据仓库迁移步骤，该解决方案可扫描源系统、生成库存报表，并在几分钟内转换现有代码，而无需数周或数月时间。无需手动重写 - 可在数分钟内转换超过 100,000 行 SQL 代码。
用于各行业的 Azure Synapse Analytics
通过行业领先的功能确保数据安全
以新式方法管理大数据、策展个性化客户体验，并通过实施有效的合规性和管理实践来保护客户数据，从而在竞争中保持领先地位。详细了解 Azure 金融服务。
提供个性化体验
连接不同的数据源，以创建全面的客户资料，并在每个接触点策展卓越的个性化体验。
欺诈检测
使用端到端分析解决方案建立客户信任，使用该解决方案，可全天监视各帐户和设备的活动，在第一时间检测出欺诈行为。
管理风险
通过灵活的合并方法收集和分析企业数据，以管理风险并缓解威胁。开发具有成本效益的解决方案，以便快速对风险做出可操作的响应。
通过实时见解优化供应链
通过 Azure Synapse Analytics 大规模获取实时见解。行业 4.0 结合了操作和分析技术，并促进了对新数据和现有数据的实时访问。详细了解 Azure 在制造业的应用。
最大化整体设备效率 (OEE)
通过最大限度地提高可用性、性能和质量，提高工厂生产力。通过在 Azure 上使用具有无限规模的高级分析来生成强大的见解。
减少计划外停机时间
预测资产故障，以避免成本昂贵的停机时间、降低维护成本，并提高运营效率。应用无需移动数据的高级分析和机器学习模型来优化预测维护。
增强供应链可见性
连接整个供应链中的数据源，以全面了解你的业务。通过高级的分析和机器学习提高可见性，以提高复原力并获得竞争优势。
了解你的客户并统一不同的数据孤岛
使用有助于了解客户和创建可复原供应链的端到端分析服务，统一来自多个渠道的数据并发现实时见解。详细了解 Azure 零售。
个性化建议
引入、处理和分析数据，以生成关键见解，帮助你提供更好的客户服务。实时整合不同的客户数据源和处理数据，以便全面了解你的客户。
使用全渠道优化
通过全渠道优化提供无缝客户旅程，使客户能够切换平台、设备和渠道，同时保持整体性体验。
构建具有弹性的供应链
通过客户的浏览行为和购买后行为检测出趋势，为销售决策提供信息。通过端到端分析消除数据孤岛，并通过共享库存数据来增强供应商协作。
通过行业领先的合规性功能保护数据
医疗保健行业面临患者期望不断变化、监管限制和护理人员短缺的压力。提供个性化护理，保护健康信息和增强护理团队能力。详细了解 Azure 医疗。
个性化智能护理
个性化护理，方法是为患者提供对健康数据的访问权，这些数据可使患者在正确的时间获得正确的护理。通过在整个健康 IT 系统中聚合数据和自动完成日常操作来优化操作。
实现临床分析
分析患者数据，将症状与疾病联系起来，并推荐治疗方案。使用临床变量来检测影响治疗和再入院评分的趋势和预测因素。
应用合规性分析
跨数据集确定监管风险和工作流程效率。加强问责制并支持整个健康运营机构的质量度量。始终保持敏感数据的安全和隐私。
数据安全和隐私是不可协商的
-
通过一系列业界领先的安全性和合规性功能，保护、监视和管理数据和分析解决方案。
-
使用单一登录和 Azure Active Directory 集成，使数据专业人员能够有更多的时间来发现见解。
-
Azure 拥有比任何其他云提供商都多的认证。查看完整列表。
提供灵活性和控制力的定价
管理端到端分析解决方案的资源和成本，并只为你使用的功能付费。
Azure Synapse Analytics 入门
了解如何通过设置一个免费的 Azure 帐户、创建新的工作区，并启动你在知识中心中的第一个项目，快速开始使用 Azure Synapse。
了解为什么各种规模的公司都选择 Azure Synapse Analytics
Walgreens 进行运营转型
Anne Cruz，Walgreens 供应链和销售规划 IT 经理"With Azure Synapse, we were able to create a platform that is streamlined, scalable, elastic, and cost effective, enabling my business users to make the right decisions for the fast-paced market."
Co-op 解锁见解和新用例
James Bleasby，Co-op 数据平台项目经理"The Azure platform has underpinned our agile and experimental approach to evolving the Co-op Data Platform, enabling us to learn on the go and pivot rapidly when needed."
Marks & Spencer 加快见解获取速度
James Ferguson，Marks & Spencer 产品经理"We needed a place where they could use self-service to get responses quickly. They're using Azure Synapse to push all that data out to Microsoft Power BI. Now, people who didn't typically have access to data or had to wait for IT to create a dashboard, they're able to figure it out themselves."
ClearSale 保护在线客户
Flavio Pega，ClearSale 数据工程师"Not only does Azure Synapse Analytics help us meet demand, [but] we are confident that our users can use direct queries to make sure they're always sharing the latest insights."
Neogrid 同步其供应链
Emerson Tobar，Neogrid 首席技术官"Azure Synapse naturally facilitates collaboration and brings our data teams together. Working in the same analytics service will enable our teams to develop advanced analytics solutions faster, as well as provide a simplified and fast way to securely access and share data in a compliant manner."
CCC Marketing 从 Oracle Exadata 迁移到 Azure
Matsui Taro，CCC Marketing IT 高级经理"By consolidating a system comprising three DB appliances into Azure Synapse Analytics, we were able to reduce the costs by 30 percent. The costs for data linkage and development were also significantly reduced."
随时了解最新的 Azure Synapse Analytics 新闻
常见问题解答
-
Azure Synapse Analytics 是一种无限制的分析服务，它将数据集成、企业数据仓库和大数据分析结合在一起。借助它可使用无服务器资源或专用资源，根据自己的需求大规模地查询数据。Azure Synapse 将这些领域紧密结合，以统一的体验引入、探索、准备、转换、管理和提供数据服务，满足即时 BI 和机器学习的需求。
-
曾经的 Azure Synapse Analytics（之前称为 SQL DW）现在在 Azure 门户中标记为专用 SQL 池（以前称为 SQL 数据仓库）。现在，现有客户可以使用专用 SQL 池（以前称为 SQL DW）在生产环境中继续运行现有数据仓库工作负载，而无需进行任何更改。如果现有客户希望利用 Azure Synapse Analytics 中的统一体验提供的所有最新创新，他们可以选择使用 Synapse 工作区管理其现有数据仓库。通过此路径，现有的 Azure SQL 数据仓库客户可以在不影响工作负载的情况下继续运行当前数据仓库，并且可以轻松开始使用 Azure Synapse Analytics 中的最新创新，例如无服务器数据湖探索和集成的 SQL 和 Apache Spark 引擎。
-
可通过 Azure 免费帐户立即开始使用，或联系销售人员了解详细信息。