Azure Synapse: um guia passo a passo para iniciantes

Benefícios de usar o Azure Synapse

Veja alguns dos benefícios de usar o Azure Synapse Analytics:

• Escalabilidade e flexibilidade: a capacidade de escalar sob demanda permite ajustar rapidamente recursos de computação e armazenamento conforme as necessidades do negócio.
• Plataforma de analytics unificada: ao combinar integração de dados, data warehousing e análises de big data, o Azure Synapse entrega uma solução completa e enxuta.
• Mais produtividade: ferramentas integradas e uma experiência simples ajudam você a ser mais eficiente em tarefas orientadas por dados.
• Custo-benefício: o modelo de escalonamento sob demanda e pagamento conforme o uso ajuda a otimizar custos e reduzir o gasto total com analytics.
• Segurança e conformidade completas: recursos robustos de segurança e certificações de conformidade garantem proteção de dados e atendimento a normas regulatórias.

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Casos de uso do Azure Synapse

O Azure Synapse é uma plataforma versátil que se aplica a uma ampla gama de casos de uso em analytics, tornando-se uma ferramenta poderosa para empresas que querem liberar todo o potencial dos seus dados. 

Alguns dos casos mais comuns incluem:

Azure Synapse vs. Databricks

Azure Synapse e Databricks são plataformas potentes para processamento e analytics em larga escala, mas brilham em áreas diferentes. 

• Azure Synapse é uma solução tudo em um que unifica integração de dados, warehousing e big data analytics, como já mencionamos. É ideal para organizações que precisam de uma plataforma abrangente para lidar com workloads diversos — de dados estruturados a conjuntos massivos.
• Databricks, construído sobre o Apache Spark, especializa-se em ciência de dados colaborativa, engenharia de dados e machine learning. É conhecido por sua força no processamento de dados em larga escala e na implantação de modelos, além de oferecer um ambiente colaborativo para times de dados.

Diferenças e semelhanças

Se quiser entender melhor as ofertas comparáveis de ciência de dados e IA nas nuvens da AWS, Azure e GCP, confira o guia gratuito AWS, Azure e GCP: comparação de serviços para Data Science & AI no Datacamp.

Depois desse panorama do Azure Synapse, vamos colocar a mão na massa!

Configurando o Azure Synapse

Para começar com o Azure Synapse, você precisa ter uma conta Azure ativa. Com a conta pronta, crie um novo workspace do Synapse e configure suas fontes e conexões de dados. 

1. Iniciar o teste gratuito do Azure

Se você é novo no Azure, o primeiro passo é criar uma assinatura. Clique no botão "Start" em "Start with an Azure free trial". 

Durante o cadastro, será preciso verificar sua conta usando um número de telefone e informar um cartão de crédito para verificação.

Comece com um teste gratuito do Azure.

2. Pré-requisito: criar Data Lake Storage Gen2

Antes de avançar com o Azure Synapse, você precisa criar uma conta de Data Lake Storage Gen2 para armazenar e gerenciar seus dados. 

Acesse o portal do Azure e selecione "Create a resource". Escolha "Storage account" e preencha os dados necessários, como o resource group, o nome da conta de armazenamento e a região. 

Garanta que "Azure Blob Storage or Azure Data Lake Storage Gen2" esteja selecionado como serviço principal e configure desempenho e redundância conforme seu caso de uso.

Crie uma conta de armazenamento no Azure.

Depois de preencher os dados, clique em "Review + create" para publicar a conta. A implantação pode levar alguns minutos.

Implantação da conta de armazenamento em andamento.

Quando concluir, sua nova conta Data Lake Storage Gen2 aparecerá em Storage Accounts e estará pronta para uso com o Azure Synapse.

Contas de armazenamento ativas no Azure.

3. Criar o workspace do Synapse

O workspace do Azure Synapse é o ambiente base onde você configura, organiza e gerencia todos os recursos e serviços necessários para integração de dados, analytics e armazenamento. Ele funciona como o hub central de ferramentas e ativos de dados no seu projeto.

Crie o workspace clicando no botão “Create Synapse Workspace”.

Criando o workspace do Synapse.

Na etapa seguinte, preencha o formulário para criar o seu workspace do Azure Synapse. 

Selecione sua assinatura e o resource group, informe um nome para o workspace e escolha a região apropriada. 

Criando o workspace do Synapse — preenchendo os detalhes.

Revise as informações na aba final e clique em “Create”. 

Validando o workspace do Synapse.

A implantação do workspace do Azure Synapse pode levar alguns minutos.

Implantação do Azure Synapse Analytics em andamento.

Workspace Azure Synapse Analytics “datacamp” criado.

Assim que o workspace for implantado, clique no nome para abri-lo.

4. Abrir o Synapse Studio

O Azure Synapse Studio é a interface web para gerenciar e interagir com seu workspace do Azure Synapse. Ele oferece um espaço unificado para realizar integração de dados, big data analytics e tarefas de data warehousing em um só lugar. 

O Synapse Studio é essencial porque permite desenvolver, gerenciar e monitorar rapidamente pipelines de dados, scripts SQL, jobs Spark e muito mais — sem trocar de ferramentas ou ambientes. 

Synapse Studio.

Importando um conjunto de dados

No Synapse Studio, você pode importar dados de várias fontes. É possível importar de uma conta Gen2 vinculada ao workspace (veja o passo 2), de um banco SQL Server ou de fontes externas. 

Neste tutorial, vamos usar um dos datasets de exemplo, o “Bing COVID-19 Data”, disponível na Synapse Gallery. 

Para importar, clique em “Dataset” no menu lateral esquerdo e, em seguida, no “sinal de +” → "Gallery".

Galeria de datasets no Synapse Studio.

Você pode revisar os metadados e linhas de amostra antes de clicar em “Add dataset” para importar.

Revisando o dataset no Synapse Studio.

Quando a importação concluir, você verá o dataset em “Data”.

Aba Data no Synapse Studio.

Escrevendo e executando consultas

O Azure Synapse Studio oferece uma interface amigável para escrever e executar consultas. Você pode usar SQL para uma ampla gama de tarefas — desde consultas simples até análises mais complexas. 

O Synapse Studio também permite salvar e gerenciar suas consultas, bem como visualizar e manipular seus resultados.

Você pode analisar este dataset com um script SQL ou criando um Notebook. Em um Notebook, dá para carregar o dataset como um Spark DataFrame e usar o Spark para manipulação e análise.

Para executar consultas SQL nesse dataset, clique nos três pontos ao lado do nome do conjunto de dados.

Analisando dados no Synapse Studio com SQL.

Ao clicar em “Select TOP 100 rows”, abre-se o editor SQL, onde você pode escrever consultas e executar para ver os resultados.

Editor SQL no Synapse Studio.

Se preferir visualizar o resultado em gráfico em vez de tabela, clique em “Chart” em “Results”.

Vendo resultados da consulta como gráfico no Synapse Studio.

Ao criar ou modificar um script SQL, as mudanças são salvas inicialmente como rascunho. Publicar o script clicando em “Publish” grava essas alterações, garantindo que a versão mais recente fique armazenada no workspace.

Publicar um script SQL no Synapse Studio significa salvá-lo no workspace para uso futuro, colaboração e controle de versão.

Exemplo: analisando o crescimento diário de casos confirmados de COVID-19 no mundo

Vamos executar uma consulta SQL nesse dataset para analisar o aumento diário de casos confirmados de COVID-19 globalmente. 

A consulta recupera dados do “Bing COVID-19 dataset”, calcula o número de novos casos informados por dia comparando os confirmados do dia atual com o dia anterior e ordena os resultados por data. 

Consulta SQL no editor do Synapse Studio.

Analisando dados em Notebooks

No Synapse Studio, você pode analisar dados usando notebooks, que oferecem um ambiente interativo para executar código, visualizar resultados e conduzir análises. 

Os notebooks no Synapse Studio suportam várias linguagens, incluindo PySpark, especialmente poderoso para processamento de big data. 

Para rodar um Notebook no Synapse Studio, vincule-o a um pool do Apache Spark, que fornece os recursos distribuídos necessários para processar grandes volumes de dados com eficiência.

Um pool do Apache Spark é um conjunto de nós de computação alocados dinamicamente para executar seus jobs Spark. Se você ainda não tem um pool, crie um em "Manage pools" no Synapse Studio, definindo número de nós, tamanho e outras configurações. 

Com o Spark pool criado e vinculado ao notebook, você pode executar células de código para carregar, manipular e analisar dados, como no exemplo abaixo. 

Esse setup permite aproveitar todo o poder do Spark para análise em larga escala diretamente no Azure Synapse.

Analise dados com Notebooks no Synapse Studio.

Integrando o Azure Synapse com outros serviços do Azure

O Azure Synapse se integra perfeitamente a outros serviços do Azure, permitindo construir soluções completas de analytics. 

Algumas integrações-chave incluem:

• Azure Data Factory: use o Azure Data Factory para orquestrar workflows complexos e automatizar processos ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform). Integrando o Synapse ao Data Factory, você move e transforma dados de várias fontes para o seu workspace, deixando tudo pronto para análise.
• Power BI: o Azure Synapse integra-se suavidamente ao Power BI, permitindo criar visualizações avançadas e dashboards interativos. Assim, as empresas transformam dados brutos em relatórios envolventes, compartilháveis entre times, fortalecendo decisões baseadas em dados e ampliando capacidades de BI.
• Azure Machine Learning: combine o poder de processamento do Azure Synapse com o Azure Machine Learning para destravar analytics preditivo avançado. Treine, publique e gerencie modelos diretamente no seu ambiente do Synapse para previsões mais precisas e estratégias realmente orientadas por dados.
• Azure Databricks: para organizações focadas em ciência de dados colaborativa e machine learning, integrar Azure Synapse com Azure Databricks cria uma solução poderosa. Essa integração facilita a colaboração entre cientistas, engenheiros e analistas de dados para construir e escalar pipelines, desenvolver modelos e realizar analytics avançado em um ambiente unificado.

Boas práticas ao usar o Azure Synapse

Para tirar o máximo do Azure Synapse, vale seguir boas práticas como:

• Otimizar formatos de armazenamento: escolher formatos como Parquet ou ORC é crucial para desempenho de consulta e processamento eficiente. Eles são projetados para big data, reduzem tempo de execução e custos de armazenamento com colunaridade e compressão.
• Gerenciar computação com eficiência: dimensione recursos de acordo com a demanda, usando opções serverless quando fizer sentido. Assim, você equilibra performance e custo, sem pagar por capacidade ociosa.
• Implementar segurança como prioridade: proteja informações sensíveis com criptografia, controle de acesso baseado em função (RBAC) e isolamento de rede.
• Monitorar e solucionar workloads: monitore continuamente o uso de recursos, desempenho de consultas e eficiência dos pipelines com as ferramentas nativas. Antecipe anomalias para minimizar interrupções.

Conclusão

O Azure Synapse Analytics é uma solução poderosa e versátil para organizações que desejam extrair o máximo valor dos seus dados. Ao unificar integração de dados, big data analytics e data warehousing corporativo em uma única plataforma, o Azure Synapse ajuda a simplificar operações e acelerar a geração de insights.

Sua flexibilidade, escalabilidade e integração com outros serviços do Azure o tornam ideal para tarefas orientadas por dados — de analytics em tempo real a projetos complexos de machine learning. Com o crescimento contínuo do volume e da importância dos dados, o Azure Synapse se posiciona como ferramenta essencial para quem quer se manter competitivo em um mundo cada vez mais data-driven.

Ao adotar o Azure Synapse, as empresas otimizam seus processos atuais e abrem caminho para inovações futuras em analytics. A capacidade de transformar dados em insights acionáveis com rapidez e efetividade será um grande diferencial — e o Azure Synapse oferece a base robusta para encarar esse desafio, desbloqueando oportunidades e impulsionando crescimento com o poder dos dados.

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