Azure Synapse : guide pas à pas pour débutants

Avantages d’Azure Synapse

Voici quelques avantages d’Azure Synapse Analytics :

• Scalabilité et flexibilité : grâce à la mise à l’échelle à la demande, vous adaptez rapidement vos ressources de calcul et de stockage aux besoins métiers.
• Plateforme analytique unifiée : en combinant intégration de données, entrepôt et big data, Azure Synapse propose une solution analytique à la fois complète et rationalisée.
• Productivité accrue : des outils intégrés et une expérience fluide pour gagner en efficacité sur toutes les tâches pilotées par les données.
• Maîtrise des coûts : la mise à l’échelle à la demande et la tarification à l’usage aident à optimiser les dépenses analytiques.
• Sécurité et conformité complètes : des fonctionnalités de sécurité robustes et des certifications pour répondre aux réglementations en vigueur.

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Cas d’usage d’Azure Synapse

Azure Synapse est une plateforme polyvalente qui s’applique à un large éventail de cas d’analyse de données : un véritable levier pour les entreprises désirant tirer tout le potentiel de leurs données. 

Parmi les cas les plus courants :

Azure Synapse vs Databricks

Azure Synapse et Databricks sont deux plateformes puissantes de traitement et d’analytique à grande échelle, mais elles excellent sur des terrains différents. 

• Azure Synapse est une solution tout-en-un qui unifie intégration, entrepôt et big data, comme expliqué plus haut. Idéale pour les organisations en quête d’une plateforme globale capable de gérer des workloads variés, des données structurées aux volumes massifs.
• Databricks, bâti sur Apache Spark, se spécialise dans la data science collaborative, l’ingénierie de données et le machine learning. Il est réputé pour sa force en traitement à grande échelle et en déploiement de modèles, et propose un environnement collaboratif pour les équipes data.

Différences et similitudes

Si vous souhaitez en savoir plus sur les offres comparables en data science et IA dans les clouds AWS, Azure et GCP, consultez le guide gratuit comparatif des services AWS, Azure et GCP pour la data science et l’IA sur Datacamp.

Après cet aperçu complet d’Azure Synapse, passons à la pratique !

Configuration d’Azure Synapse

Pour commencer avec Azure Synapse, vous avez besoin d’un compte Azure actif. Une fois votre compte configuré, vous pouvez créer un nouvel espace de travail Synapse et paramétrer vos sources et connexions de données. 

1. Démarrer l’essai gratuit Azure

Si vous débutez sur Azure, commencez par créer un abonnement. Cliquez sur le bouton « Start » sous « Start with an Azure free trial ». 

Lors de l’inscription, vous devrez vérifier votre compte via un numéro de téléphone et fournir une carte bancaire à des fins de vérification.

Commencez avec un essai gratuit Azure.

2. Prérequis : créer Data Lake Storage Gen2

Avant d’aller plus loin avec Azure Synapse, vous devez créer un compte Data Lake Storage Gen2 pour stocker et gérer vos données. 

Dans le portail Azure, cliquez sur « Create a resource ». Choisissez « Storage account » et renseignez les informations requises : groupe de ressources, nom du compte de stockage, région, etc. 

Assurez-vous que « Azure Blob Storage or Azure Data Lake Storage Gen2 » est sélectionné comme service principal, puis configurez les paramètres de performance et de redondance selon votre cas d’usage.

Créer un compte de stockage Azure.

Après avoir rempli le formulaire, cliquez sur « Review + create » pour déployer le compte de stockage. Le déploiement peut prendre quelques minutes.

Déploiement du compte de stockage en cours.

Une fois le déploiement terminé, votre nouveau compte Data Lake Storage Gen2 apparaîtra dans la section Storage Accounts et sera prêt à être utilisé avec Azure Synapse.

Comptes de stockage actifs dans Azure.

3. Créer un espace de travail Synapse

L’espace de travail Azure Synapse est l’environnement de base où configurer, organiser et gérer toutes les ressources et services nécessaires à l’intégration de données, à l’analytique et au stockage. Il sert de hub central pour accéder aux outils et actifs data de votre projet Synapse.

Créez l’espace de travail en cliquant sur « Create Synapse Workspace ».

Création de l’espace de travail Synapse.

Ensuite, remplissez le formulaire de création de votre espace de travail Azure Synapse. 

Sélectionnez votre abonnement et votre groupe de ressources, donnez un nom à l’espace et choisissez la région appropriée. 

Création de l’espace de travail Synapse : saisie des détails.

Vérifiez les informations sur l’onglet final, puis cliquez sur « Create ». 

Validation de l’espace de travail Synapse.

Le déploiement de l’espace de travail Azure Synapse peut prendre plusieurs minutes.

Déploiement d’Azure Synapse Analytics en cours.

Espace de travail Azure Synapse Analytics « datacamp » créé.

Une fois le déploiement terminé, cliquez sur son nom pour l’ouvrir.

4. Ouvrir Synapse Studio

Azure Synapse Studio est l’interface web pour gérer et interagir avec votre espace de travail Azure Synapse. C’est un espace unifié pour réaliser, au même endroit, l’intégration de données, l’analytique big data et l’entrepôt de données. 

Synapse Studio est essentiel : il vous permet de développer, gérer et superviser rapidement vos pipelines de données, scripts SQL, jobs Spark et bien plus, sans changer d’outils ni d’environnements. 

Synapse Studio.

Importer un jeu de données

Dans Synapse Studio, vous pouvez importer des données depuis différentes sources : un compte de stockage Gen2 lié à l’espace de travail (voir étape 2), une base SQL Server ou des sources externes. 

Pour ce tutoriel, nous utiliserons l’un des jeux de données d’exemple, « Bing COVID-19 Data », disponible dans la Synapse Gallery. 

Pour l’import, cliquez sur « Dataset » dans le menu de navigation de gauche, puis sur le « + » → « Gallery ».

Galerie de jeux de données dans Synapse Studio.

Vous pouvez consulter les métadonnées et des lignes d’exemple avant de cliquer sur « Add dataset » pour l’import.

Aperçu du jeu de données dans Synapse Studio.

Une fois l’import réussi, le jeu de données apparaîtra sous « Data ».

Onglet Data dans Synapse Studio.

Rédiger et exécuter des requêtes

Azure Synapse Studio fournit une interface conviviale pour écrire et exécuter des requêtes. Vous pouvez utiliser SQL pour un grand nombre de tâches, de la simple extraction à l’analyse avancée. 

Synapse Studio permet également d’enregistrer et gérer vos requêtes, ainsi que de consulter et exploiter les résultats.

Vous pouvez analyser ce jeu de données via un script SQL ou en créant un Notebook. Dans un Notebook, vous chargez le jeu de données en Spark DataFrame et utilisez Spark pour la manipulation et l’analyse.

Pour lancer des requêtes SQL sur ce jeu de données, cliquez sur les trois points à côté de son nom.

Analyser les données dans Synapse Studio avec SQL.

Cliquer sur « Select TOP 100 rows » ouvre un éditeur SQL où écrire et exécuter vos requêtes pour en visualiser les résultats.

Editeur SQL dans Synapse Studio.

Pour une visualisation graphique plutôt qu’un tableau, cliquez sur « Chart » dans « Results ».

Afficher les résultats de requête en graphique dans Synapse Studio.

Lorsque vous créez ou modifiez un script SQL, les changements sont d’abord enregistrés comme brouillon. La publication via le bouton « Publish » en haut valide ces changements et conserve la dernière version dans l’espace de travail.

Publier un script SQL dans Synapse Studio signifie l’enregistrer dans l’espace de travail pour un usage ultérieur, la collaboration et le contrôle de version.

Exemple : analyser la progression quotidienne des cas confirmés de COVID-19 dans le monde

Lançons une requête SQL sur ce jeu de données pour analyser l’augmentation quotidienne des cas confirmés de COVID-19 à l’échelle mondiale. 

La requête récupère les données du « Bing COVID-19 dataset », calcule le nombre de nouveaux cas rapportés chaque jour en comparant les cas confirmés du jour au cumul de la veille, puis classe les résultats par date. 

Requête SQL dans l’éditeur SQL de Synapse Studio.

Analyser des données dans des notebooks

Dans Synapse Studio, vous pouvez analyser les données via des notebooks, un environnement interactif pour exécuter du code, visualiser les résultats et conduire des analyses. 

Les notebooks prennent en charge plusieurs langages, dont PySpark, particulièrement puissant pour le big data. 

Pour exécuter un notebook, rattachez-le à un pool Apache Spark, qui fournit les ressources de calcul distribuées nécessaires pour traiter efficacement de grands volumes.

Un pool Apache Spark est un ensemble de nœuds de calcul alloués dynamiquement pour exécuter vos jobs Spark. Si vous n’en avez pas encore, créez-le depuis « Manage pools » dans Synapse Studio, où vous définissez le nombre et la taille des nœuds ainsi que d’autres paramètres. 

Une fois le pool configuré et lié au notebook, vous pouvez exécuter des cellules pour charger, manipuler et analyser les données, comme illustré ci-dessous. 

Vous exploitez ainsi toute la puissance de Spark pour l’analyse à grande échelle directement dans Azure Synapse.

Analyser des données avec des notebooks dans Synapse Studio.

Intégrer Azure Synapse avec d’autres services Azure

Azure Synapse s’intègre sans accroc avec d’autres services Azure pour construire des solutions analytiques complètes. 

Parmi les intégrations clés :

• Azure Data Factory : orchestrez des workflows complexes et automatisez des processus ETL/ELT. En l’inté grant avec Synapse, vous déplacez et transformez facilement des données de diverses sources vers votre espace, toujours prêtes pour l’analyse.
• Power BI : Azure Synapse s’intègre parfaitement avec Power BI, vous permettant de créer des visualisations avancées et des tableaux de bord interactifs. Cette intégration aide à transformer des données brutes en rapports percutants partagés à l’échelle de l’entreprise, pour des décisions vraiment basées sur les données.
• Azure Machine Learning : combinez la puissance de traitement d’Azure Synapse avec Azure Machine Learning pour débloquer des capacités prédictives avancées. Entraînez, déployez et gérez des modèles directement dans Synapse pour des prédictions plus justes et des stratégies data plus fines.
• Azure Databricks : pour les organisations axées sur la data science collaborative et le machine learning, l’intégration Synapse + Azure Databricks offre une solution puissante. Elle facilite la collaboration entre data scientists, ingénieurs et analystes pour construire des pipelines, développer des modèles et réaliser des analyses avancées dans un environnement unifié.

Bonnes pratiques avec Azure Synapse

Pour tirer le meilleur parti d’Azure Synapse, adoptez notamment les bonnes pratiques suivantes :

• Optimiser les formats de stockage : choisir des formats tels que Parquet ou ORC améliore nettement les performances de requête et l’efficacité du traitement (stockage colonnaire, compression, etc.).
• Gérer efficacement les ressources de calcul : mettez à l’échelle selon la charge et utilisez le serverless quand c’est pertinent pour équilibrer performance et coûts.
• Appliquer les meilleures pratiques de sécurité : chiffrement des données, contrôle d’accès basé sur les rôles et isolation réseau pour protéger les informations sensibles.
• Superviser et dépanner les charges : surveillez en continu l’usage des ressources, les performances des requêtes et l’efficacité des pipelines, et anticipez les anomalies pour limiter les interruptions.

Conclusion

Azure Synapse Analytics est une solution puissante et polyvalente pour les organisations qui souhaitent exploiter pleinement leurs données. En unifiant intégration, big data et entrepôt d’entreprise dans une plateforme unique, Azure Synapse permet de rationaliser les opérations data et d’extraire des insights de grande valeur avec une efficacité inédite.

Sa flexibilité, sa scalabilité et son intégration transparente avec les autres services Azure en font un choix idéal pour des usages variés, de l’analytique temps réel aux projets de machine learning complexes. À mesure que le volume et l’importance des données croissent, Azure Synapse s’impose comme un outil clé pour rester compétitif dans un monde de plus en plus data-centric.

En adoptant Azure Synapse, vous optimisez vos processus actuels et préparez le terrain pour de futures innovations analytiques. Demain, la capacité à transformer rapidement et efficacement les données en actions sera un avantage clé. Azure Synapse fournit le socle robuste pour relever ce défi, débloquant de nouvelles opportunités et stimulant la croissance grâce à la donnée.

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