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

Tip

Microsoft Fabric Data Warehouse는 데이터 레이크 기반의 엔터프라이즈 규모 관계형 웨어하우스로, 미래 대비 아키텍처, 기본 제공 AI 및 새로운 기능을 제공합니다. 데이터 웨어하우징이 처음이라면, Fabric Data Warehouse부터 시작하세요. 기존 전용 SQL 풀 워크로드는 Fabric으로 업그레이드함으로써 데이터 과학, 실시간 분석 및 보고 전반에 걸쳐 새로운 기능에 액세스할 수 있습니다.

Azure Synapse Analytics 내의 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW) 기능을 사용하면 사용자가 Azure의 다른 많은 서비스와 통합할 수 있습니다. 전용 SQL 풀은 다음과 같은 몇 가지 추가 서비스를 활용할 수 있습니다.

  • Power BI
  • Azure Data Factory
  • Azure Machine Learning (애저 머신 러닝)
  • Azure Stream Analytics

Azure 전체의 통합 서비스에 대한 자세한 내용은 통합 파트너문서를 검토하세요.

Power BI

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

  • 직접 연결: 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)을 사용하여 프로비전된 데이터 웨어하우스에 대한 논리적 푸시다운을 사용하는 고급 연결입니다. 푸시다운은 더 큰 규모를 더욱 빠르게 분석합니다.
  • Power BI에서 열기: 'Power BI에서 열기' 단추는 간소화된 연결 방법을 위해 Power BI에 인스턴스 정보를 전달합니다.

자세한 내용은 Power BI와 통합 또는 Power BI 설명서를 참조하세요.

Azure Data Factory

Azure Data Factory는 사용자에게 복잡한 추출 및 로드 파이프라인을 만들 수 있는 관리형 플랫폼을 제공합니다. Azure Data Factory와 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW) 통합에는 다음이 포함됩니다.

  • 저장 프로시저: 저장 프로시저 실행을 오케스트레이션합니다.
  • 복사: ADF를 사용하여 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)로 데이터를 이동합니다. 이 작업은 ADF의 표준 데이터 이동 메커니즘 또는 PolyBase를 커버 아래에 사용할 수 있습니다.

자세한 내용은 Azure Data Factory와 통합을 참조하세요.

Azure Machine Learning (애저 머신 러닝)

Azure Machine Learning은 완전 관리형 분석 서비스로, 대규모 예측 도구 집합을 사용하여 복잡한 모델을 만들 수 있습니다. 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)은 이러한 모델의 원본 및 대상으로 지원되며 다음과 같은 기능이 있습니다.

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

자세한 내용은 Azure Machine Learning과 통합을 참조하세요.

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics는 Azure Event Hub에서 생성된 이벤트 데이터를 처리하고 소비하기 위한 복잡하고 완전히 관리되는 인프라입니다. 전용 SQL 풀(이전의 SQL DW)과 통합하면 스트리밍 데이터를 관계형 데이터와 함께 효과적으로 처리 및 저장하여 더 심층적이고 고급 분석을 가능하게 할 수 있습니다.

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

자세한 내용은 Azure Stream Analytics와 통합을 참조하세요.

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