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다른 서비스를 Azure Synapse Analytics의 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)과 통합합니다.

  • 아티클

Azure Synapse Analytics의 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW) 기능을 통해 사용자는 Azure의 여러 다른 서비스와 통합할 수 있습니다. 전용 SQL 풀은 다음과 같은 몇 가지 추가 서비스를 활용할 수 있습니다.

  • Power BI
  • Azure Data Factory
  • Azure Machine Learning
  • Azure Stream Analytics

Azure 전체의 통합 서비스에 대한 자세한 내용은 통합 파트너 문서를 참조하세요.

Power BI

Power BI 통합을 통해 Power BI의 동적 보고 및 시각화와 데이터 웨어하우스의 컴퓨팅 능력을 결합할 수 있습니다. Power BI 통합에는 현재 다음이 포함됩니다.

  • 직접 연결: 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)을 사용하여 프로비저닝된 데이터 웨어하우스에 대해 논리적 푸시다운을 사용하는 고급 연결입니다. 푸시다운은 더 큰 규모를 더욱 빠르게 분석합니다.
  • Power BI에서 열기: 'Power BI에서 열기' 단추를 통해 인스턴스 정보를 Power BI에 전달하여 간단한 연결 방법을 제공합니다.

자세한 내용은 Power BI와 통합 또는 Power BI 설명서를 참조하세요.

Azure Data Factory

Azure 데이터 팩터리는 복잡한 추출을 만들고 파이프라인을 로드할 수 있는 관리되는 플랫폼을 사용자에게 제공합니다. Azure Data Factory의 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW) 통합에는 다음이 포함됩니다.

  • 저장 프로시저: 저장 프로시저의 실행을 오케스트레이션합니다.
  • 복사: ADF를 사용하여 데이터를 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)로 이동합니다. 이 작업에서는 백그라운드에서 ADF의 표준 데이터 이동 메커니즘 또는 PolyBase가 사용될 수 있습니다.

자세한 내용은 Azure Data Factory와 통합을 참조하세요.

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning은 사용자가 다양한 예측 도구를 활용하여 복잡한 모델을 만들 수 있는 완전히 관리되는 분석 서비스입니다. 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)은 이러한 모델의 소스 및 대상으로 모두 지원되며 다음과 같은 기능이 있습니다.

  • 데이터 읽기: 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)에 대해 T-SQL을 사용하여 대규모로 모델을 구동합니다.
  • 데이터 쓰기: 모델의 변경 내용을 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)에 다시 커밋합니다.

자세한 내용은 Azure Machine Learning과 통합을 참조하세요.

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics는 Azure Event Hub에서 생성된 이벤트 데이터를 처리 및 사용하기 위한 복잡하고 완전히 관리되는 인프라입니다. 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)과 통합하면 스트리밍 데이터를 관계형 데이터와 함께 효과적으로 처리하고 저장할 수 있으므로 보다 심층적인 고급 분석을 사용할 수 있습니다.

  • 작업 출력: Stream Analytics 작업의 출력을 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)로 직접 보냅니다.

자세한 내용은 Azure Stream Analytics와 통합을 참조하세요.