Sinapsis Azure: Guía paso a paso para principiantes

Ventajas de utilizar Azure Synapse

Estas son algunas de las ventajas de utilizar Azure Synapse Analytics:

• Escalabilidad y flexibilidad: Las capacidades de escalado bajo demanda de Azure Synapse permiten a los usuarios ajustar rápidamente sus recursos informáticos y de almacenamiento para satisfacer las cambiantes necesidades empresariales.
• Plataforma analítica unificada: Al combinar la integración de datos, el almacenamiento de datos y la analítica de big data, Azure Synapse proporciona una solución analítica completa y racionalizada.
• Mayor productividad: Las herramientas integradas y la experiencia de usuario sin fisuras de Azure Synapse ayudan a los usuarios a ser más productivos y eficientes en sus tareas basadas en datos.
• Rentabilidad: El escalado bajo demanda y el modelo de precios de pago por uso de Azure Synapse pueden ayudar a las organizaciones a optimizar costes y reducir el gasto total en análisis de datos.
• Seguridad y cumplimiento exhaustivos: Las sólidas funciones de seguridad y las certificaciones de cumplimiento de Azure Synapse garantizan que los datos estén protegidos y que las organizaciones puedan cumplir los requisitos normativos.

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Casos de uso de Azure Synapse

Azure Synapse es una plataforma versátil que puede aplicarse a una amplia gama de casos de uso de análisis de datos, lo que la convierte en una poderosa herramienta para las empresas que buscan liberar todo el potencial de sus datos. 

Algunos de los casos de uso más comunes son

Azure Sinapsis vs. Databricks

Azure Synapse y Databricks son potentes plataformas analíticas y de procesamiento de datos a gran escala, pero destacan en áreas diferentes. 

• Azure Synapse es una solución todo en uno que unifica la integración de datos, el almacenamiento y la analítica de big data, como ya se ha mencionado. Es ideal para las organizaciones que necesitan una plataforma integral para gestionar diversas cargas de trabajo, desde datos estructurados hasta conjuntos de datos masivos.
• Databricks, basado en Apache Spark, specializa la ciencia de datos colaborativa, la ingeniería de datos y el aprendizaje automático. Es conocido por su fortaleza en el procesamiento de datos a gran escala y el despliegue de modelos, y ofrece un entorno de colaboración para los equipos de datos.

Diferencias y similitudes

Si te interesa saber más sobre ofertas comparables de ciencia de datos e IA en la nube de AWS, Azure y GCP, consulta la guía gratuita Comparación de servicios de AWS, Azure y GCP para ciencia de datos e IA en Datacamp.

Después de una visión general de Azure Synapse, ¡pongámonos manos a la obra!

Configuración de Azure Synapse

Para empezar a utilizar Azure Synapse, necesitarás tener una cuenta Azure activa. Una vez configurada tu cuenta, puedes crear un nuevo espacio de trabajo Synapse y configurar tus fuentes de datos y conexiones. 

1. Iniciar la prueba gratuita de Azure

Si eres nuevo en Azure, el primer paso es crear una suscripción. Haz clic en el botón "Comenzar" bajo "Comenzar con una prueba gratuita de Azure". 

Durante el proceso de registro, tendrás que verificar tu cuenta utilizando un número de teléfono y proporcionar información de tu tarjeta de crédito para fines de verificación.

Empieza con una prueba gratuita de Azure.

2. Requisito previo: Crear almacenamiento de lago de datos Gen2

Antes de proceder con Azure Synapse, debes crear una cuenta Data Lake Storage Gen2 para almacenar y gestionar tus datos. 

Empieza por navegar al portal de Azure y seleccionar "Crear un recurso". Elige "Cuenta de almacenamiento" y rellena los datos necesarios, como el grupo de recursos, el nombre de la cuenta de almacenamiento y la región. 

Asegúrate de que "Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage Gen2" está seleccionado como servicio principal, y configura otros ajustes como el rendimiento y la redundancia según tu caso de uso.

Crea una cuenta de almacenamiento Azure.

Tras rellenar los datos, haz clic en "Revisar + crear" para desplegar la cuenta de almacenamiento. Pueden pasar varios minutos antes de que se complete el despliegue del almacenamiento.

Despliegue de la cuenta de almacenamiento en curso.

Una vez completado el despliegue, tu nueva cuenta Data Lake Storage Gen2 aparecerá en la sección Cuentas de almacenamiento y estará lista para su uso con Azure Synapse.

Cuentas de almacenamiento activo en Azure.

3. Crear espacio de trabajo Synapse

El espacio de trabajo de Azure Synapse es el entorno básico en el que puedes configurar, organizar y gestionar todos los recursos y servicios necesarios para la integración, el análisis y el almacenamiento de datos dentro de Azure Synapse. Actúa como eje central para configurar y acceder a diversas herramientas y activos de datos en tu proyecto Synapse.

Crea el espacio de trabajo Azure Synapse haciendo clic en el botón "Crear espacio de trabajo Synapse".

Crear espacio de trabajo Synapse.

En el siguiente paso, tendrás que rellenar el formulario para crear tu espacio de trabajo Azure Synapse. 

Empieza seleccionando tu suscripción y tu grupo de recursos, después introduce un nombre para tu espacio de trabajo y elige la región adecuada. 

Crear un espacio de trabajo Synapse - completar los detalles.

Revisa los detalles en la última pestaña antes de pulsar el botón "Crear". 

Validar el espacio de trabajo Synapse.

Pueden pasar varios minutos antes de que se despliegue el espacio de trabajo de Azure Synapse.

Despliegue de Azure Synapse Analytics en curso.

Espacio de trabajo Azure Synapse Analytics "datacamp" creado.

Una vez desplegado el espacio de trabajo, haz clic en su nombre para abrirlo.

4. Abrir el Estudio Synapse

Azure Synapse Studio es la interfaz basada en web para gestionar e interactuar con tu espacio de trabajo Azure Synapse. Proporciona un espacio de trabajo unificado en el que puedes realizar tareas de integración de datos, análisis de big data y almacenamiento de datos, todo en un mismo lugar. 

Synapse Studio es esencial porque te permite desarrollar, gestionar y supervisar rápidamente tus canalizaciones de datos, scripts SQL, trabajos de Spark y mucho más, sin tener que cambiar entre distintas herramientas o entornos. 

Synapse Studio.

Importar un conjunto de datos

En Synapse Studio, puedes importar los datos de varias fuentes distintas. Puedes importarla desde una cuenta de almacenamiento Gen2 vinculada al espacio de trabajo Synapse (consulta el paso 2 anterior), desde una base de datos de un servidor SQL o desde fuentes externas. 

Para este tutorial, utilizaremos uno de los conjuntos de datos de muestra, "Datos COVID-19 de Bing", disponible en la Galería Synapse. 

Para importar, haz clic en "Conjunto de datos" en el menú de navegación de la izquierda y, a continuación, haz clic en "Signo +" → "Galería".

Galería de conjuntos de datos en Synapse Studio.

Puedes revisar los metadatos y las filas de muestra de los datos antes de hacer clic en el botón "Añadir conjunto de datos" para importar estos datos.

Revisa el conjunto de datos en Synapse Studio.

Una vez que la importación se haya realizado correctamente, podrás ver el conjunto de datos en "Datos".

Pestaña Datos en Synapse Studio.

Escribir y ejecutar consultas

Azure Synapse Studio proporciona una interfaz fácil de usar para escribir y ejecutar consultas. Puedes utilizar SQL para realizar una amplia gama de tareas de análisis de datos, desde la simple recuperación de datos hasta análisis más complejos. 

Synapse Studio también te permite guardar y gestionar tus consultas y ver y manejar los resultados de tus consultas.

Puedes analizar este conjunto de datos utilizando un script SQL o creando un Cuaderno. En un Cuaderno, puedes cargar el conjunto de datos como un Spark DataFrame y utilizar Spark para la manipulación y el análisis de los datos.

Para ejecutar consultas SQL en este conjunto de datos, haz clic en los tres puntos situados junto al nombre del conjunto de datos.

Analizar datos en Synapse Studio con SQL.

Al hacer clic en "Seleccionar TOP 100 filas" se abrirá un editor SQL donde puedes escribir consultas SQL y ejecutarlas para ver los resultados.

Editor SQL en Synapse Studio.

Si quieres visualizar el resultado en lugar de una vista de tabla, haz clic en "Gráfico" en "Resultados".

Visualización de los resultados de la consulta como Gráfico en Synapse Studio.

Esos cambios se guardan inicialmente como borradores cuando creas o modificas un script SQL. Publicar el script haciendo clic en el botón "Publicar" de la parte superior confirma esos cambios, asegurando que la última versión se almacena en el espacio de trabajo.

Publicar un script SQL en Synapse Studio significa guardar tu script en el espacio de trabajo de Synapse, haciéndolo disponible para su uso futuro, colaboración y control de versiones.

Ejemplo: Análisis del crecimiento diario de los casos confirmados de COVID-19 en todo el mundo

Ejecutemos una consulta SQL en este conjunto de datos para analizar el aumento diario de casos confirmados de COVID-19 en todo el mundo. 

La consulta recupera datos del "conjunto de datos Bing COVID-19", calcula el número de casos nuevos notificados cada día comparando los casos confirmados del día actual con el recuento del día anterior, y ordena los resultados por fecha. 

Consulta SQL en el editor SQL de Synapse Studio.

Analizar datos en cuadernos

En Synapse Studio, puedes analizar datos utilizando cuadernos, que proporcionan un entorno interactivo para ejecutar código, visualizar resultados y realizar análisis de datos. 

Los cuadernos de Synapse Studio admiten varios lenguajes, incluido PySpark, que es especialmente potente para el procesamiento de big data. 

Para ejecutar un Notebook en Synapse Studio, adjúntalo a un pool de Apache Spark, que proporciona los recursos informáticos distribuidos necesarios para procesar grandes conjuntos de datos de forma eficiente.

Un pool de Apache Spark es una colección de nodos de computación que se asignan dinámicamente para ejecutar tus trabajos Spark. Si aún no tienes un pool Spark, puedes crear uno navegando a la sección "Gestionar pools" de Synapse Studio, donde puedes especificar el número de nodos, su tamaño y otras configuraciones. 

Una vez que tu pool Spark esté configurado y conectado al bloc de notas, puedes ejecutar celdas de código dentro del bloc de notas para cargar, manipular y analizar datos, como se muestra en la captura de pantalla siguiente. 

Esta configuración te permite aprovechar toda la potencia de Spark para el análisis de datos a gran escala directamente dentro de Azure Synapse.

Analiza datos utilizando Cuadernos en Synapse Studio.

Integración de Azure Synapse con otros servicios de Azure

Azure Synapse se integra perfectamente con otros servicios de Azure, lo que te permite crear soluciones completas de análisis de datos. 

Algunas integraciones clave son:

• Azure Data Factory: Utiliza Azure Data Factory para orquestar flujos de trabajo de datos complejos y automatizar procesos ETL (Extraer, Transformar, Cargar) o ELT (Extraer, Cargar, Transformar). Al integrar Azure Synapse con Data Factory, puedes mover y transformar fácilmente datos de diversas fuentes a tu espacio de trabajo de Synapse, asegurándote de que tus datos estén siempre listos para el análisis.
• Power BI: Azure Synapse se integra sin problemashly con Power BI, permitiéndote crear visualizaciones avanzadas de datos y cuadros de mando interactivos. Esta integración permite a las empresas transformar datos brutos en informes perspicaces y visualmente atractivos que pueden compartirse entre equipos, fomentando la toma de decisiones basada en datos y mejorando las capacidades de inteligencia empresarial.
• Azure Aprendizaje Automático: Combina la potencia de procesamiento de datos de Azure Synapse con Azure Machine Learning para desplegarck capacidades avanzadas de análisis predictivo. Esta integración te permite entrenar, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático directamente dentro de tu entorno Synapse, permitiendo predicciones más precisas y estrategias más inteligentes basadas en datos.
• Azure Databricks: Para las organizaciones centradas en la ciencia de datos colaborativa y el aprendizaje automático, la integración de Azure Synapse con Azure Databricks proporciona una potente solución. Esta integración facilita la colaboración sin fisuras entre científicos de datos, ingenieros y analistas, permitiéndoles construir y escalar canalizaciones de datos, desarrollar modelos y realizar análisis avanzados en un entorno unificado y colaborativo.

Buenas prácticas para utilizar Azure Synapse

Para sacar el máximo partido de Azure Synapse, es importante seguir las mejores prácticas, como:

• Optimizar los formatos de almacenamiento de datos: Seleccionar los formatos de almacenamiento de datos adecuados, como Parquet u ORC, es crucial para garantizar un rendimiento óptimo de las consultas y un procesamiento eficaz de los datos. Estos formatos están diseñados para el análisis de grandes volúmenes de datos y pueden reducir significativamente los tiempos de ejecución de las consultas y los costes de almacenamiento, ya que admiten el almacenamiento en columnas y la compresión.
• Gestionar eficazmente los recursos informáticos: Gestionar eficazmente los recursos informáticos es clave para equilibrar rendimiento y rentabilidad. Escalando los recursos hacia arriba o hacia abajo en función de las demandas de la carga de trabajo y utilizando opciones sin servidor cuando sea apropiado, puedes asegurarte de que no estás gastando demasiado en potencia de cálculo no utilizada mientras sigues cumpliendo los requisitos de rendimiento.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad: La seguridad debe ser una prioridad máxima al utilizar Azure Synapse. Para proteger la información sensible, aplica medidas de seguridad sólidas, como la encriptación de datos, el control de acceso basado en funciones y el aislamiento de la red.
• Supervisión y resolución de problemas de las cargas de trabajo: La supervisión continua de tus cargas de trabajo de Azure Synapse es esencial para mantener un rendimiento óptimo e identificar posibles problemas antes de que afecten a las operaciones. Utiliza las herramientas de supervisión integradas para realizar un seguimiento del uso de los recursos, el rendimiento de las consultas y la eficiencia de la canalización de datos, y sé proactivo en la resolución de cualquier anomalía para minimizar las interrupciones.

Conclusión

Azure Synapse Analytics se erige como una solución potente y versátil para las organizaciones que buscan aprovechar todo el potencial de sus datos. Al unificar la integración de datos, el análisis de big data y el almacenamiento de datos empresariales en una única plataforma integral, Azure Synapse permite a las empresas agilizar sus operaciones de datos y extraer información valiosa con una eficacia sin precedentes.

La flexibilidad, escalabilidad y perfecta integración de la plataforma con otros servicios de Azure la hacen ideal para diversas tareas basadas en datos, desde análisis en tiempo real hasta complejos proyectos de aprendizaje automático. A medida que los datos crecen en volumen e importancia, Azure Synapse se posiciona como una herramienta crucial para las organizaciones que buscan seguir siendo competitivas en un mundo cada vez más centrado en los datos.

Al adoptar Azure Synapse, las empresas pueden optimizar sus procesos de datos actuales y allanar el camino para futuras innovaciones en el análisis de datos. A medida que avanzamos, la capacidad de convertir rápida y eficazmente los datos en información procesable será un factor diferenciador clave para las organizaciones de éxito. Azure Synapse proporciona la sólida base necesaria para afrontar este reto de frente, permitiendo a las empresas desbloquear nuevas oportunidades e impulsar el crecimiento a través del poder de los datos.

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