Eu uso o Azure Synapse Analytics principalmente para construir soluções de análise de dados de ponta a ponta, pois ajuda a integrar a ingestão de dados, transformação, armazenamento e análise em uma única plataforma unificada. Adoro sua experiência unificada que combina engenharia de dados, processamento de big data e armazenamento de dados empresariais em um único espaço de trabalho, melhorando significativamente a eficiência e reduzindo a complexidade arquitetônica. Aprecio poder alternar entre SQL sem servidor, pools de SQL dedicados e ambientes Spark de forma contínua. A integração com data lakes e ferramentas como o Power BI é suave, permitindo uma geração de insights mais rápida. Valorizo sua escalabilidade e capacidades de otimização de desempenho, juntamente com a orquestração de pipeline integrada adequada para lidar com cargas de trabalho analíticas em grande escala. Também aprecio como ele se integra ao ecossistema mais amplo do Azure, como o Azure Data Lake Storage e o Azure Machine Learning, facilitando a construção de pipelines de dados de ponta a ponta. A flexibilidade, eficiência operacional e eficiência de custo oferecidas pela consulta sem servidor e escalonamento sob demanda são realmente benéficas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A curva de aprendizado pode ser íngreme, especialmente para equipes que são novas no processamento de dados distribuídos ou arquiteturas híbridas envolvendo pools SQL e Spark. Depurar falhas complexas de pipeline às vezes pode carecer de transparência detalhada de erros, o que aumenta o tempo de solução de problemas. O ajuste de desempenho em pools SQL dedicados também requer um gerenciamento cuidadoso de recursos e design de distribuição, o que pode não ser intuitivo para todos os usuários. Além disso, o monitoramento e a otimização de custos em consultas sem servidor, trabalhos Spark e pools dedicados podem se tornar complexos se a governança não for devidamente estabelecida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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