Neuerungen in Azure Synapse Analytics
Diese Seite wird fortwährend aktualisiert mit einer aktuellen Übersicht der Neuerungen in Azure Synapse Analytics und der Features, die derzeit in der Vorschauversion verfügbar sind. Die neuesten Nachrichten und Features von Azure Synapse finden Sie im Azure Synapse Analytics-Blog und in den begleitenden Videos auf YouTube.
Ältere Updates finden Sie in früheren Azure Synapse Analytics-Blogbeiträgen oder unter früheren Updates in Azure Synapse Analytics.
Wichtig
Microsoft Fabric wurde angekündigt!
- Erfahren Sie mehr über diese aufregende neue Vorschau, und entdecken Sie Was ist Microsoft Fabric?.
- Erste Schritte mit End-to-End-Tutorials in Microsoft Fabric.
- Weitere Informationen finden Sie unter Neuerungen in Microsoft Fabric.
Funktionen, die sich derzeit in der Vorschauphase befinden
In der folgenden Tabelle sind die Features von Azure Synapse Analytics aufgeführt, die sich derzeit in der Vorschau befinden. Previewfunktionen werden alphabetisch sortiert.
Hinweis
Features, die sich derzeit in der Vorschau befinden, sind unter Ergänzende Nutzungsbedingungen verfügbar. Prüfen Sie die rechtlichen Bestimmungen, die für Azure-Features gelten, die sich in der Beta- oder Vorschauphase befinden oder aus anderen Gründen noch nicht allgemein verfügbar sind. Azure Synapse Analytics bietet Previews, über die Sie Features bewerten und Feedback mit der Produktgruppe zu diesen teilen können, bevor sie allgemein verfügbar (GA) werden.
| Feature | Weitere Informationen |
|---|---|
| Apache Spark Delta Lake-Tabellen in serverlosen SQL-Pools | Die Möglichkeit für serverlose SQL-Pools für den Zugriff auf Delta Lake-Tabellen, die in Spark-Datenbanken erstellt wurden, befindet sich in der Vorschauversion. Weitere Informationen finden Sie unter Azure Synapse Analytics: Gemeinsam genutzte Metadatentabellen. |
| Apache Spark-Speicher für Pools für elastische Datenbanken | Azure Synapse Analytics Spark-Pools unterstützen jetzt den Speicher für Pools für elastische Datenbanken in der Vorschau. Poolspeicher für elastische Datenbanken ermöglicht es der Spark-Engine, den temporären Speicher von Workerknoten zu überwachen und bei Bedarf mehr Festplatten anzufügen. Es ist keine Aktion erforderlich und es sollten als Ergebnis weniger Auftragsfehler auftreten. Weitere Informationen finden Sie unter Azure Synapse Analytics Spark: Speicher für Pool für elastische Datenbanken. |
| Apache Spark-Unterstützung für die Programmiersprache R | Die integrierte R-Unterstützung für Apache Spark befindet sich jetzt in der Vorschauphase. |
| Azure Synapse Data Explorer | Azure Synapse Data Explorer bietet interaktive Abfragen, um Erkenntnisse aus Protokoll- und Telemetriedaten zu gewinnen. Connectors für Azure Data Explorer sind für Synapse Data Explorer verfügbar. Weitere Neuigkeiten finden Sie unter Azure Synapse Data Explorer (Vorschau). |
| Durchsuchen von ADLS Gen2-Ordnern im Azure Synapse Analytics-Arbeitsbereich | Sie können nun einen ADLS Gen2-Container oder -Ordner (Azure Data Lake Storage Gen2) in Ihrem Azure Synapse Analytics-Arbeitsbereich in Synapse Studio durchsuchen. Weitere Informationen finden Sie unter Durchsuchen eines ADLS Gen2-Ordners mit ACLs in Azure Synapse Analytics. |
| Erfassen geänderter Daten aus dem Cosmos DB-Analysespeicher | Der Azure Cosmos DB-Analysespeicher unterstützt jetzt Change Data Capture (CDC) für die Azure Cosmos DB-API für NoSQL und die Azure Cosmos DB-API für MongoDB. Weitere Informationen finden Sie unter Erfassen geänderter Daten aus Ihrem Cosmos DB-Analysespeicher und DevBlog: Change Data Capture (CDC) mit Azure Cosmos DB-Analysespeicher. |
| Verteilungsratgeber | Der Verteilungsratgeber ist eine neue Previewfunktion in dedizierten Azure Synapse-SQL-Pools Gen2, das Abfragen analysiert und die besten Verteilungsstrategien für Tabellen empfiehlt, um die Abfrageleistung zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Verteilungsratgeber in Azure Synapse SQL. |
| Verteiltes Deep Neural Network-Training | Erfahren Sie mehr über neue verteilte Trainingsbibliotheken wie Horovod, Petastorm, TensorFlow und PyTorch in den Tutorials zu Deep Learning. |
| Einbetten von ADX-Dashboards | Azure Data Explorer-Dashboards können in ein iFrame eingebettet und in Drittanbieter-Apps gehostet werden. |
| Ablehnen von Optionen für durch Trennzeichen getrennte Textdateien | Die Ablehnungsoptionen für CREATE EXTERNAL TABLE für getrennte Dateien befinden sich in der Vorschauphase. |
| Spark Advisor für Azure Synapse Notebook | Der Spark Advisor für Azure Synapse Notebook analysiert Code, der von Spark ausgeführt wird und zeigt Echtzeitempfehlungen für Notebooks an. Der Spark Advisor bietet Empfehlungen für die Codeoptimierung basierend auf integrierten häufigen Mustern, führt Fehleranalyse durch und sucht die Grundursache von Fehlern. |
| Gültigkeitsdauer im verwalteten virtuellen Netzwerk (VNet) | Reservieren Sie eine Compute-Instanz für die Gültigkeitsdauer (Time-To-Live, TTL) im Gültigkeitszeitraum eines verwalteten virtuellen Netzwerks, wodurch Sie Zeit sparen und die Effizienz verbessern. Weitere Informationen zu dieser Vorschau finden Sie unter Ankündigung der öffentlichen Vorschau der Gültigkeitsdauer (Time-To-Live, TTL) im verwalteten virtuellen Netzwerk. |
| Benutzerseitig zugewiesene verwaltete Identitäten | Jetzt können Sie benutzerseitig zugewiesene verwaltete Identitäten in verknüpften Diensten zur Authentifizierung in Synapse-Pipelines und Datenflüssen verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Anmeldeinformationen in Azure Data Factory und Azure Synapse. |
Allgemein verfügbare Features
In der folgenden Tabelle sind die Features von Azure Synapse Analytics aufgeführt, die innerhalb der letzten 12 Monate von der Vorschauversion auf die allgemeine Verfügbarkeit (General Availability, GA) umgestellt wurden.
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| April 2023 | Apache Spark: Optimierter Schreibvorgang | Optimized Write (optimierter Schreibvorgang) ist eine Delta Lake in Azure Synapse-Previewfunktion, die die Anzahl der von Apache Spark 3 (3.1 und 3.2) geschriebenen Dateien reduziert und darauf abzielt, die individuelle Dateigröße der geschriebenen Daten zu erhöhen. |
| März 2023 | Cosmos DB-Synapse Link für Azure Data Explorer allgemeine Verfügbarkeit | Azure Data Explorer unterstützt die vollständig verwaltete Datenerfassung aus Azure Cosmos DB mithilfe eines Änderungsfeeds. Wir unterstützen jetzt Cosmos DB-Konten hinter einem verwalteten privaten Endpunkt oder einem Dienstendpunkt. Weitere Informationen finden Sie unter Erfassen von Daten aus Azure Cosmos DB in Azure Data Explorer. |
| März 2023 | Mehrspaltige Verteilung in dedizierten SQL-Pools | Sie können jetzt Tabellen per Hash auf mehrere Spalten verteilen, um eine gleichmäßigere Verteilung der Basistabelle zu erreichen, die Datenschiefe im Laufe der Zeit zu verringern und die Abfrageleistung zu verbessern. Weitere Informationen zu diesem allgemein verfügbaren Feature finden Sie in den drei Optionen CREATE MATERIALIZED VIEW, CREATE TABLE-Verteilungsoptionen oder CREATE TABLE AS SELECT-Verteilungsoptionen. |
| März 2023 | Bereitstellen von Synapse SQL serverlos mit SSDT | Die lang erwartete Sql-Package-Unterstützung für serverlose SQL-Pools Azure Synapse Analytics ist jetzt ab SqlPackage 161.8089.0 verfügbar. Serverlose SQL-Pools werden für die Extraktions- und Veröffentlichungsaktionen unterstützt. |
| Februar 2023 | ADX Dashboards allgemeine Verfügbarkeit | Azure Data Explorer-Dashboards sind jetzt allgemein verfügbar und verwenden die Azure Data Explorer-Webbenutzeroberfläche, und ermöglichen es Ihnen, Ihre Daten End-to-End zu untersuchen, beginnend mit der Datenerfassung, dem Ausführen von Abfragen und letztendlich dem Erstellen von Dashboards. |
| Februar 2023 | Unterstützung von UTF-8- und japanischen Sortierungen für dedizierte SQL-Pools | Sowohl UTF-8-Unterstützung als auch japanische Sortierungen sind jetzt allgemein für dedizierte SQL-Pools verfügbar. |
| Februar 2023 | Azure Synapse Runtime für Apache Spark 3.3 | Die Azure Synapse-Runtime für Apache Spark 3.3 ist jetzt allgemein verfügbar. Basierend auf unseren Tests mit dem Branchenbenchmark von 1 TB TPC-H werden Sie wahrscheinlich eine um bis zu 77 % gesteigerte Leistung feststellen. |
| Dezember 2022 | SSIS IR Express Virtual Network Injection | Sowohl die Standard- als auch Express-Methoden zum Einfügen Ihrer SSIS-Integration Runtime (IR) in ein VNet sind jetzt allgemein verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Allgemeine Verfügbarkeit von Express Virtual Network Injection für SSIS in Azure Data Factory. |
| November 2022 | Erfassen von Daten aus Azure Stream Analytics in Synapse Data Explorer | Die Möglichkeit, einen Streaming Analytics-Auftrag zum Sammeln von Daten aus einem Event Hub zu verwenden und sie an Ihren Azure Data Explorer-Cluster zu senden, ist jetzt allgemein verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Erfassen von Daten aus Azure Stream Analytics in Azure Data Explorer und ADX-Ausgabe von Azure Stream Analytics. |
| November 2022 | Azure Synapse Link für SQL | Azure Synapse Link für SQL ist nun für SQL Server 2022 und Azure SQL-Datenbank allgemein verfügbar. Das Feature Azure Synapse Link für SQL ermöglicht eine Datenreplikation nahezu in Echtzeit mit wenig oder ohne Programmierung von Ihren SQL-basierten Betriebsspeichern in Azure Synapse Analytics. Stellen Sie BI-Berichte für operative Daten ganz einfach in Quasi-Echtzeit und mit minimalen Auswirkungen auf Ihren Betriebsspeicher bereit. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Azure Synapse Link für SQL? |
| Oktober 2022 | SAP CDC-Connector (GA) | Der Datenconnector für SAP Change Data Capture (CDC) ist jetzt allgemein verfügbar (GA) Weitere Informationen finden Sie unter Ankündigung einer öffentlichen Vorschau der SAP CDC-Lösung in Azure Data Factory und Azure Synapse Analytics und SAP CDC-Lösung in Azure Data Factory. |
| September 2022 | MERGE T-SQL-Syntax | Die MERGE T-SQL-Syntax war eine dringend nachgefragte Ergänzung der Synapse T-SQL-Bibliothek. Wie in SQL Server, kapselt die MERGE-Syntax INSERT-/UPDATE-/DELETE-Anweisungen in eine einzelne Hochleistungsanweisung. Verfügbar in dedizierten SQL-Pools in Version 10.0.17829 und höher. Weitere Informationen finden Sie im Merge T-SQL-Ankündigungsblog. |
| Juli 2022 | Apache Spark™ 3.2 für Synapse Analytics | Apache Spark™ 3.2 für Synapse Analytics ist jetzt allgemein verfügbar. Lesen Sie die offiziellen Versionshinweise und Migrationsrichtlinien zwischen Spark 3.1 und 3.2, um mögliche Änderungen an Ihren Anwendungen zu bewerten. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützung von Apache Spark-Versionen und Azure Synapse-Runtime für Apache Spark 3.2. Highlights der Verbesserungen in Spark 3.2 im Azure Synapse Analytics-Update aus Juli 2022. |
| Juli 2022 | Feature: Apache Spark in Azure Synapse Intelligent Cache | Intelligent Cache für Spark speichert jeden Lesevorgang automatisch innerhalb des zugewiesenen Cachespeicherplatzes. Dabei werden Änderungen an den zugrunde liegenden Dateien erkannt und die Dateien aktualisiert, um die neuesten Daten bereitzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren/Deaktivieren des Caches für Ihren Apache Spark-Pool. |
| Juni 2022 | Datenzuordnungstool | Das Datenzuordnungstool ist ein geführter Prozess, mit dem Benutzer ETL-Zuordnungen und Zuordnungsdatenflüsse zwischen Ihren Quelldaten und Synapse erstellen können, ohne Code schreiben zu müssen. Weitere Informationen zum Datenzuordnungstool finden Sie unter Zuordnen von Daten in Azure Synapse Analytics. |
| Juni 2022 | Benutzerdefinierte Funktionen | Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) sind jetzt allgemein verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte Funktionen in Zuordnungsdatenflüssen. |
Community
Dieser Abschnitt fasst die neuen Möglichkeiten der Azure Synapse Analytics-Community und das Azure Synapse Influencer-Programm von Microsoft zusammen.
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| April 2023 | Azure Synapse MVP-Ecke | März-Highlights aus der Microsoft Azure Synapse MVP-Blogreihe in der Azure Synapse MVP-Ecke. |
| März 2023 | Azure Synapse MVP-Ecke | Februar-Highlights aus der Microsoft Azure Synapse MVP-Blogreihe in der Azure Synapse MVP-Ecke. |
| Februar 2023 | Azure Synapse MVP-Ecke | Januar-Highlights aus der Microsoft Azure Synapse MVP-Blogreihe in der Azure Synapse MVP-Ecke. |
| Januar 2023 | Azure Synapse MVP-Ecke | Dezember-Highlights aus der Microsoft Azure Synapse MVP-Blogreihe in der Azure Synapse MVP-Ecke. |
| Dezember 2022 | Azure Synapse MVP-Ecke | November-Highlights aus der Microsoft Azure Synapse MVP-Blogreihe in der Azure Synapse MVP-Ecke dieses Monats. |
| November 2022 | Azure Synapse Influencer-Programm | Das Azure Synapse Influencer-Programm bietet exklusive Veranstaltungen und Q&A-Sitzungen wie „Fragen Sie die Expert*innen des Microsoft-Produktteams“, bei denen Mitglieder direkt mit Produktexpert*innen interagieren können, indem sie Fragen zu verschiedenen rotierenden Themen stellen. Erhalten Sie Feedback von Mitgliedern der Azure Synapse Analytics Influencer-Community. |
| Oktober 2022 | Azure Synapse MVP-Ecke | Oktober-Highlights aus der Microsoft Azure Synapse MVP-Blogreihe in der Azure Synapse MVP-Ecke dieses Monats. |
| September 2022 | Azure Synapse MVP-Ecke | September-Highlights aus der Microsoft Azure Synapse MVP-Blogreihe in der Azure Synapse MVP-Ecke dieses Monats. |
| Mai 2022 | Azure Synapse Influencer-Programm | Melden Sie sich für unser kostenloses Azure Synapse Influencer-Programm an, und schließen Sie sich einer Community von Synapse-Benutzern an, die anderen dabei helfen möchten, mit Cloudanalysen mehr zu erreichen. Registrieren Sie sich jetzt für unsere nächste Synapse Influencer-Sitzung mit Antworten von Experten. Die Teilnahme ist kostenlos und jeder ist herzlich eingeladen, sich an der Diskussion über Synapse-Themen zu beteiligen. Auf dem Azure Synapse YouTube-Kanal können Sie frühere aufgezeichnete Veranstaltungen mit Antworten von Experten ansehen. |
Apache Spark für Azure Synapse Analytics
Dieser Abschnitt fasst die jüngsten neuen Features und Funktionen von Apache Spark für Azure Synapse Analytics zusammen.
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| April 2023 | Delta Lake – Zusammenführung mit geringem Shuffle (Low Shuffle Merge) | Low Shuffle Merge-Optimierung für Delta-Tabellen ist jetzt in Apache Spark 3.2- und 3.3-Pools verfügbar. Sie können jetzt eine Delta-Tabelle mit erweiterten Bedingungen mithilfe des Delta Lake MERGE-Befehls aktualisieren. |
| März 2023 | Neue Funktion der Bibliotheksverwaltung: In-Line-Installation | %pip und %conda sind jetzt in Apache Spark für Synapse verfügbar! %pip und %conda sind Befehle, die auf Notebooks zum Installieren von Python-Paketen verwendet werden können. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Python-Paketen mit Sitzungsbereich über %pip- und %conda-Befehle. |
| März 2023 | Erhöhen der Azure Synapse Analytics Spark-Leistung um bis zu 77 % | Weitere Regionen erhalten die Leistungssteigerung für Azure Synapse Spark-Workloads, darunter zuletzt Korea, Mitte, Indien, Mitte und Australien, Südosten. |
| März 2023 | Azure Synapse Spark Notebook – Komponententests | Erfahren Sie, wie Sie Komponententestfälle für Spark-Aufträge testen und erstellen, die mit Synapse Notebook entwickelt wurden. |
| März 2023 | Apache Spark 2.4- und 3.1-Deaktivierungszyklus | Die Azure Synapse Runtime für Apache Spark 2.4 und 3.1 sind in den Deaktivierungszyklus eingetreten. Apache Spark 2.4 wird am 29. September 2023 eingestellt, und Apache Spark 3.1 wird am 26. Januar 2024 eingestellt. Sie sollten Ihre Workloads innerhalb dieses Zeitraums auf eine neuere Apache Spark-Runtime verlagern. Weitere Informationen finden Sie unter Apache Spark-Runtimes in Azure Synapse. sehen Sie sich hierzu den Spark-Migrationsleitfaden an. |
| Februar 2023 | Azure Synapse Runtime für Apache Spark 3.3 | Die Azure Synapse-Runtime für Apache Spark 3.3 ist jetzt allgemein verfügbar. Basierend auf unseren Tests mit dem Branchenbenchmark von 1 TB TPC-H werden Sie wahrscheinlich eine um bis zu 77 % gesteigerte Leistung feststellen. |
| Januar 2023 | Spark Advisor für Azure Synapse Notebook | Der Spark Advisor für Azure Synapse Notebook analysiert Code, der von Spark ausgeführt wird und zeigt Echtzeitempfehlungen für Notebooks an. Der Spark Advisor bietet Empfehlungen für die Codeoptimierung basierend auf integrierten häufigen Mustern, führt Fehleranalyse durch und sucht die Grundursache von Fehlern. |
| Januar 2023 | Verbessern der Auslastung des Spark-Pools mit Synapse Genie | Das Synapse Genie Framework verbessert die Auslastung des Spark-Pools, indem mehrere Synapse-Notebooks in derselben Spark-Poolinstanz ausgeführt werden. Weitere Informationen zu diesem metadatengesteuerten Hilfsprogramm, das in Python geschrieben wurde, finden Sie hier. |
| November 2022 | Azure Synapse Runtime für Apache Spark 3.3 | Die Azure Synapse Runtime für Apache Spark 3.3 befindet sich derzeit in der Vorschauphase. Weitere Informationen finden Sie im Blogbeitrag zur Apache Spark 3.3-Vorschau. Basierend auf unseren Tests mit dem Branchenbenchmark von 1 TB TPC-H werden Sie wahrscheinlich eine um bis zu 77 % gesteigerte Leistung feststellen. |
| September 2022 | Neue informative Livy-Fehlercodes | Genauere Fehlercodes beschreiben die Ursache des Fehlers und ersetzen die vorherigen generischen Fehlercodes. Bisher wurden alle Fehler in nicht erfolgreichen Spark-Aufträgen mit einem generischen Fehlercode angezeigt: LIVY_JOB_STATE_DEAD. |
| September 2022 | Neue Abfrageoptimierungstechniken in Apache Spark für Azure Synapse Analytics | Lesen Sie die Ergebnisse der Arbeit von Microsoft, die zu erheblichen Leistungsvorteilen bei der TPC-DS-Referenzworkload sowie zu einer deutlichen Reduzierung der Zeit für die Generierung von Abfrageplänen geführt hat. |
| August 2022 | Apache Spark-Speicher für Pools für elastische Datenbanken | Azure Synapse Analytics Spark-Pools unterstützen jetzt den Speicher für Pools für elastische Datenbanken in der Vorschau. Speicher für Pools für elastische Datenbanken ermöglicht es der Spark-Engine, den temporären Speicher der Workerknoten zu überwachen und bei Bedarf zusätzliche Festplatten hinzuzufügen. Es ist keine Aktion erforderlich und es sollten als Ergebnis weniger Auftragsfehler auftreten. Weitere Informationen finden Sie im Blog: Azure Synapse Analytics Spark-Speicher für Pools für elastische Datenbanken ist für die öffentliche Vorschau verfügbar. |
| August 2022 | Apache Spark: Optimierter Schreibvorgang | „Optimize Write“ (optimierter Schreibvorgang) ist eine Delta Lake on Synapse-Previewfunktion, die die Anzahl der von Apache Spark 3 (3.1 und 3.2) geschriebenen Dateien reduziert und darauf abzielt, die individuelle Dateigröße der geschriebenen Daten zu erhöhen. Weitere Informationen finden Sie unter Die Notwendigkeit, das Schreiben auf Apache Spark zu optimieren. |
Datenintegration
Dieser Abschnitt fasst die jüngsten neuen Features und Funktionen der Azure Synapse Analytics-Datenintegration zusammen. Erhalten Sie Informationen zum Laden von Daten in Azure Synapse Analytics mithilfe einer Azure Data Factory- (ADF) oder Synapse-Pipeline.
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| April 2023 | Erfassen geänderter Daten aus dem Cosmos DB-Analysespeicher (Public Preview) | Der Azure Cosmos DB-Analysespeicher unterstützt jetzt Change Data Capture (CDC) für die Azure Cosmos DB-API für NoSQL und die Azure Cosmos DB-API für MongoDB. Weitere Informationen finden Sie unter Erfassen geänderter Daten aus Ihrem Cosmos DB-Analysespeicher und DevBlog: Change Data Capture (CDC) mit Azure Cosmos DB-Analysespeicher. |
| März 2023 | Deep Dive: Sicherheit für Speicherereignisauslöser für Synapse-Pipelines | Dieser Blogbeitrag im Bereich Customer Success Engineering bietet einen Deep Dive in die Sicherheit für Speicherereignisauslöser für Azure-Synapse-Pipelines. ADF- und Synapse-Pipelines bieten ein Feature, mit dem die Pipelineausführung basierend auf verschiedenen Ereignissen ausgelöst werden kann, z. B. das Erstellen oder Löschen von Speicherblobs. Dies kann von Kunden verwendet werden, um eine ereignisgesteuerte Pipelineorchestrierung zu implementieren. |
| Januar 2023 | Inkrementelle SQL-CDC-Extraktion unterstützt jetzt numerische Spalten | Wenn Sie das inkrementelle Extrahierens aus SQL Server-CDC in Dataflows aktivieren, können Sie nur Zeilen verarbeiten, die sich seit der letzten Ausführung der Pipeline geändert haben. Unterstützte inkrementelle Spaltentypen umfassen jetzt Datum/Uhrzeit und numerische Spalten. |
| Dezember 2022 | Einschleusung virtueller Express-Netzwerke | Sowohl die Standard- als auch Express-Methoden zum Einfügen Ihrer SSIS-Integration Runtime (IR) in ein VNet sind jetzt allgemein verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Allgemeine Verfügbarkeit von Express Virtual Network Injection für SSIS in Azure Data Factory. |
| Oktober 2022 | SAP CDC-Connector (GA) | Der Datenconnector für SAP Change Data Capture (CDC) ist jetzt allgemein verfügbar (GA) Weitere Informationen finden Sie unter Ankündigung einer öffentlichen Vorschau der SAP CDC-Lösung in Azure Data Factory und Azure Synapse Analytics und SAP CDC-Lösung in Azure Data Factory. |
| September 2022 | Gantt-Diagrammansicht | Sie können ihre Aktivitätsausführungen jetzt mit einem Gantt-Diagramm in der Azure Data Factory Integration Runtime-Überwachung anzeigen. |
| September 2022 | Verbesserungen bei der Überwachung | Wir haben ein neues Bündel von Verbesserungen an der Überwachungserfahrung, basierend auf Communityfeedback, veröffentlicht. |
| September 2022 | Optimierung der maximalen Spaltenanzahl im Zuordnungsdatenfluss | Bei durch Trennzeichen getrennten Textdatenquellen wie CSVs können Sie mithilfe einer neuen Einstellung für maximale Spalten die maximale Anzahl von Spalten festlegen. |
| September 2022 | Konvertierung des Typs NUMBER (Zahl) in ganze Zahlen (integer) im Oracle-Datenquellenconnector | Neue Eigenschaft zum Konvertieren des Oracle-Typs „NUMBER“ (Zahl) in einen entsprechenden ganzzahligen Typ in der Quelle über die neue Eigenschaft convertDecimalToInteger. Weitere Informationen finden Sie unter Oracle-Quellenconnector. |
| September 2022 | Unterstützung für das Senden eines Texts mit der HTTP-Anforderungsmethode „DELETE“ in der Webaktivität | Neue Unterstützung für das Senden eines Texts (optional) bei Verwendung der Methode „DELETE“ in der Webaktivität. Weitere Informationen finden Sie unter den verfügbaren Typeigenschaften für die Webaktivität. |
| August 2022 | Zuordnungsdatenflüsse unterstützen jetzt die visuelle Umwandlungstransformation | Die Umwandlungstransformation ermöglicht müheloses Ändern der Datentypen einzelner Spalten in einem Datenfluss. |
| August 2022 | Standardaktivitätstimeout wurde in „12 Stunden“ geändert | Der standardmäßige Aktivitätstimeout beträgt jetzt 12 Stunden. |
| August 2022 | Erhöhte Benutzerfreundlichkeit für den Generator von Pipelineausdrücken | Wir haben unsere Benutzeroberfläche für den Ausdrucks-Generator aktualisiert, um das Erstellen von Pipelineentwürfen zu vereinfachen. |
| August 2022 | Neue Benutzeroberfläche für Inline-Datasettypen von Zuordnungsdatenflüssen | Wir haben unsere Benutzeroberfläche für Datenflussquellen aktualisiert, um Ihnen die Suche nach Ihrem Inline-Datasettyp zu erleichtern. |
| Juli 2022 | Gültigkeitsdauer im verwalteten virtuellen Netzwerk (VNet) | Reservieren Sie eine Compute-Instanz für die Gültigkeitsdauer (Time-To-Live, TTL) im Gültigkeitszeitraum eines verwalteten virtuellen Netzwerks, wodurch Sie Zeit sparen und die Effizienz verbessern. Weitere Informationen zu dieser Vorschau finden Sie unter Ankündigung der öffentlichen Vorschau der Gültigkeitsdauer (Time-To-Live, TTL) im verwalteten virtuellen Netzwerk. |
| Juni 2022 | Vorschauversion des SAP CDC-Connectors | Ein neuer Datenconnector für SAP Change Data Capture (CDC) ist jetzt in der Vorschauversion verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Ankündigung einer öffentlichen Vorschau der SAP CDC-Lösung in Azure Data Factory und Azure Synapse Analytics und SAP CDC-Lösung in Azure Data Factory. |
| Juni 2022 | Fuzzy-Join-Option in Join-Transformation | Die Fuzzyübereinstimmung mit einem Schieberegler für den Ähnlichkeitsschwellenwert wurde der Join-Transformation in Zuordnungsdatenflüssen hinzugefügt. |
| Juni 2022 | Allgemeine Verfügbarkeit des Datenzuordnungstools | Wir freuen uns, bekanntzugeben, dass das Datenzuordnungstool jetzt allgemein verfügbar ist. Das Datenzuordnungstool ist ein geführter Prozess, mit dem Benutzer ETL-Zuordnungen und Zuordnungsdatenflüsse zwischen Ihren Quelldaten und Synapse erstellen können, ohne Code schreiben zu müssen. |
| Juni 2022 | Erneutes Ausführen der Pipeline mit neuen Parametern | Sie können jetzt Pipelineparameter ändern, wenn Sie eine Pipeline auf der Überwachungsseite erneut ausführen, ohne zum Pipeline-Editor zurückkehren zu müssen. Weitere Informationen finden Sie unter Erneutes Ausführen von Pipelines und Aktivitäten. |
| Juni 2022 | Allgemeine Verfügbarkeit von benutzerdefinierten Funktionen (GA) | Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) in Zuordnungsdatenflüssen sind jetzt allgemein verfügbar (GA). |
Datenbankvorlagen und Datenbank-Designer
In diesem Abschnitt werden die neuesten Features und Funktionen von Datenbankvorlagen und des Datenbank-Designers zusammengefasst.
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| Juli 2022 | Durchsuchen von Branchenvorlagen | Durchsuchen Sie Branchenvorlagen und fügen Sie Tabellen hinzu, um Ihre eigene Lake-Datenbank zu erstellen. Erfahren Sie mehr über die Möglichkeiten zum Durchsuchen von Branchenvorlagen und zu den ersten Schritten im Schnellstart: Erstellen einer neuen Lake-Datenbank anhand von Datenbankvorlagen. |
Entwicklerumgebung
In diesem Abschnitt finden Sie eine Zusammenfassung der jüngsten Verbesserungen der Lebensqualität und der Features für Entwickler in Azure Synapse Analytics.
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| Mai 2023 | Verwenden von Azure DevOps mit Synapse-Arbeitsbereichen zum Erstellen von Hot Fixes in Produktionsumgebungen | Blogbeitrag zum Bereitstellen eines Fixes aus Ihrem Synapse-Arbeitsbereich in einem Synapse-Produktionsarbeitsbereich, ohne sich negativ auf laufende Entwicklungsprojekte zu auswirken. |
| Dezember 2022 | MSSparkUtils ist das Multifunktionstool in Synapse Spark. | MSSparkUtils ist ein integriertes Paket, mit dem Sie allgemeine Aufgaben, die als Microsoft Spark-Hilfsprogramme bezeichnet werden, problemlos ausführen können. Sie haben u. a. die Möglichkeit, Ergebnisse zwischen Notebooks freizugeben. |
| September 2022 | Synapse CICD zum Veröffentlichen von Arbeitsbereichsartefakten | Die Integration von Synapse Studio in ein Quellcodeverwaltungssystem wie Azure DevOps Git oder GitHub hat sich als eines der bevorzugten Features von Synapse Studio für die Zusammenarbeit und die Bereitstellung von Quellcodeverwaltung für Azure Synapse herausgestellt. Im Visual Studio Marketplace gibt es eine Synapse-Arbeitsbereichsbereitstellungsaufgabe, um die Veröffentlichung zu automatisieren. |
| Juli 2022 | Kompatibilität von Synapse-Notebooks mit IPython | Der offizielle Kernel für Jupyter-Notebooks ist IPython und wird jetzt auch von Synapse-Notebooks unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter Synapse-Notebooks jetzt vollständig kompatibel mit IPython. |
| Juli 2022 | Mssparkutils verfügt jetzt über die Methode „spark.stop()“ | Dem Paket „mssparkutils“ wurde eine neue API, mssparkutils.session.stop(), hinzugefügt. Dieses Feature ist praktisch, wenn mehrere Sitzungen mit demselben Spark-Pool ausgeführt werden. Die neue API ist für Scala und Python verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Beenden einer interaktiven Sitzung. |
Maschinelles Lernen
In diesem Abschnitt werden die aktuellsten neuen Features und Verbesserungen für Machine Learning-Modelle in Azure Synapse Analytics zusammengefasst.
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| März 2023 | Verwenden von OpenAI GPT in Synapse Analytics | Microsoft bietet Azure OpenAI als Azure Cognitive Service an, und Sie können in Synapse Spark auf die GPT-Modelle von Azure OpenAI zugreifen. |
| November 2022 | R-Unterstützung (Vorschau) | Azure Synapse Analytics bietet jetzt integrierte R-Unterstützung für Apache Spark, die sich derzeit in der Vorschauphase befindet. Installieren Sie beispielsweise eine R-Bibliothek aus CRAN und CRAN-Momentaufnahmen. |
| August 2022 | SynapseML v.0.10.0 | Neue Version von SynapseML v0.10.0 (ehemals MMLSpark), einer Open-Source-Bibliothek, die die Erstellung von hochgradig skalierbaren Machine Learning-Pipelines vereinfachen soll. Erfahren Sie mehr über die neuesten Ergänzungen zu SynapseML und die ersten Schritte mit SynapseML. |
| August 2022 | Unterstützung von .NET | SynapseML v0.10 bietet vollständige Unterstützung für .NET-Sprachen wie C# und F#. Ein .NET SynapseML-Beispiel finden Sie unter .NET-Beispiel mit LightGBMClassifier. |
| August 2022 | Azure OpenAI Servicesupport | Mit SynapseML können Benutzer jetzt auf die 175-Milliarden-Parameter-Sprachmodelle (GPT-3) von OpenAI zugreifen, die Text und Code in nahezu menschlicher Qualität generieren und vervollständigen können. Weitere Informationen finden Sie unter Azure OpenAI für Big Data. |
| August 2022 | Unterstützung der MLflow-Plattform | SynapseML-Modelle lassen sich jetzt mit MLflow integrieren und bieten volle Unterstützung für das Speichern, Laden, Bereitstellen und automatische Protokollieren. |
| August 2022 | SynapseML in Binder | Wir wissen, dass Spark für erstmalige Benutzer einschüchternd sein kann, aber keine Sorge, denn mit der Technologie Binder können Sie SynapseML in Binder erforschen und damit experimentieren, ohne dass eine Einrichtung, Installation, Infrastruktur oder ein Azure-Konto erforderlich ist. |
| Juni 2022 | Verteiltes Deep Neural Network-Training (Vorschau) | Die Azure Synapse-Runtime enthält auch unterstützende Bibliotheken wie Petastorm und Horovod, die häufig für verteiltes Training verwendet werden. Dieses Feature befindet sich derzeit in der Vorschauversion. Die Azure Synapse Analytics-Runtime für Apache Spark 3.1 und 3.2 bietet jetzt auch Unterstützung für die gängigsten Deep Learning-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch. Weitere Informationen dazu, wie Sie diese Bibliotheken in Ihren Azure Synapse Analytics-Pools mit GPU-Beschleunigung nutzen können, erhalten Sie in den Deep Learning-Tutorials. |
Beispiele und Anleitungen
In diesem Abschnitt werden neue Anleitungen und Beispielprojektressourcen für Azure Synapse Analytics zusammengefasst.
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| Mai 2023 | Implementieren der Dimension für langsame Änderungen mit Synapse | Veranschaulichen Sie die Verwendung eines serverlosen SQL-Pools, um den Dimensionstyp 2 der langsamen Änderung zusätzlich zu einem Data Lake zu implementieren. |
| Mai 2023 | CI & CD mit Azure Synapse Dedicated SQL Pool | Verwenden Sie Versionskontrolle, Continuous Integration & Deployment, und bewährte Methoden zum Verwalten des ALM-Lebenszyklus eines Azure Synapse Data Warehouses mit diesem Blogartikel. |
| März 2023 | Erstellen einer Datenlösung in Azure Synapse Analytics mit Snapshot Serengeti | Dies ist eine vierteilige Serie zum Erstellen einer End-to-End-Lösung für Datenanalyse und maschinelles Lernen in Azure Synapse Analytics. Das in dieser Lösung verwendete Dataset ist das Snapshot Serengeti-Dataset, das aus einer umfangreichen Sammlung von Bildern von Kamerafallen besteht. |
| März 2023 | Einführung in Kusto-Abfragesprache (Kusto Query Language, KQL) | Dieser Blogbeitrag zum Customer Success Engineering bietet eine Einführung in die Kusto-Abfragesprache (Kusto Query Language, KQL), eine leistungsstarke Abfragesprache zum Analysieren großer Mengen strukturierter, teilstrukturierter und unstrukturierter (Freitext)-Daten. |
| März 2023 | Erstellen eines benutzerdefinierten Notfallwiederherstellungsplans für Ihren Synapse-Arbeitsbereich | Eine mehrteilige Blogreihe zum Erstellen eines Notfallwiederherstellungsplans für den Synapse-Arbeitsbereich. |
| März 2023 | Azure Synapse Konnektivität: öffentliche Endpunkte, private Endpunkte, verwaltetes VNET und verwaltete private Endpunkte | Eine dreiteilige, von Experten geschriebene Blogreihe über Azure Synapse Konnektivität für die verschiedenen Netzwerkoptionen, einschließlich Konnektivität für eingehende dedizierte öffentliche Pool-Endpunkte, private Azure Synapse-Endpunkte sowie verwaltetes VNet und verwaltete private Endpunkte. |
| Februar 2023 | Dashboards der Verlaufsüberwachung für dedizierte Azure Synapse SQL-Pools | Eine exemplarische Vorgehensweise für die Schritte zum Aktivieren der Verlaufsüberwachung mithilfe von Azure Monitor-Arbeitsmappenvorlagen zusätzlich zu Azure Metrics und Azure Log Analytics |
| Januar 2023 | Lesen von Data Lake mit serverlosen Synapse-Pools | Eine zweiteilige Anleitung zur Verwendung von OPENROWSET zum Abfragen eines Pfads innerhalb des Lakes oder zur Verwendung einer externen Tabelle zum Abfragen eines Pfads innerhalb des Lakes |
| Januar 2023 | Strukturiertes Streaming in Synapse Spark | Ein detailliertes Beispiel für das Streamen von IoT-Temperaturdaten von IoT-Geräten in Synapse Spark |
| Januar 2023 | Erstellen eines DNS-Alias für einen dedizierten SQL-Pool im Synapse-Arbeitsbereich für die Notfallwiederherstellung | Ein benutzerdefiniertes DNS für dedizierte SQL-Pools (früher SQL DW) kann während eines Notfalls eine Umleitung an Clientprogramme bereitstellen. |
| Dezember 2022 | Azure Synapse: Data Lake, Delta Lake und Data Lakehouse | Lesen Sie einen neuen Success Engineering-Blogbeitrag, in dem die Begriffe Data Lake, Delta Lake und Data Lakehouse näher erläutert werden. |
| November 2022 | Auswirkungen des Schutzes vor Datenexfiltration (Data Exfiltration Protection, DEP) auf Azure Synapse Analytics-Pipelines | Schutz vor Datenexfiltration (Data Exfiltration Protection, DEP) ist ein Feature, das zusätzliche Einschränkungen in Bezug auf die Fähigkeit von Azure Synapse Analytics ermöglicht, eine Verbindung mit anderen Diensten herzustellen. |
| November 2022 | Erste Schritte mit REST-APIs für Azure Synapse Analytics – Apache Spark-Pool | Wir stellen Anweisungen zum Einrichten und Verwenden von Synapse-REST-Endpunkten bereit und beschreiben die von REST-APIs unterstützten Apache Spark-Poolvorgänge. |
| November 2022 | Beseitigen von Irrtümern über Azure Synapse Data Explorer | Eine zweiteilige Erklärung Beseitigen von Irrtümern über Data Explorer in Azure Synapse und Datenerfassung mit Azure Synapse Data Explorer. |
| November 2022 | Synapse Spark Delta-Zeitreise | Delta Lake-Zeitreise ermöglicht Point-in-Time-Momentaufnahmen von Abfragen oder sogar Rollbacks irrtümlicher Updates. |
| September 2022 | Worin besteht der Unterschied zwischen einem dedizierten SQL-Pool (früher SQL DW) und serverlosem SQL-Pool in Synapse? | Grundlegendes zum Unterschied zwischen dedizierten und serverlosen Pools und deren Parallelität. Weitere Informationen finden Sie unter den grundlegenden Konzepten dedizierter SQL-Pools und serverloser SQL-Pools. |
| September 2022 | Lesen von Delta Lake in dedizierten SQL-Pool | Beispielskript, um Delta Lake-Dateien direkt in den dedizierten SQL-Pool zu importieren und Features wie Zeitreise zu unterstützen. Eine Erläuterung finden Sie unter Lesen von Delta Lake in dedizierten SQL-Pool. |
| September 2022 | Azure Synapse Customer Success Engineering-Blogreihe | Die neue Azure Synapse Customer Success Engineering-Blogreihe startet mit einer detaillierten Einführung in Lakehouse-Erstellung – Implementieren einer Data Lake-Strategie mit Azure Synapse. |
| Juni 2022 | Azure Orbital Analytics mit Synapse Analytics | Wir bieten jetzt eine Azure Orbital Analytics-Beispiellösung mit einer End-to-End-Implementierung zum Extrahieren, Laden, Transformieren und Analysieren von Raumfahrtdaten mithilfe von räumlichen Bibliotheken und KI-Modellen mit Azure Synapse Analytics. Die Beispiellösung veranschaulicht außerdem, wie raumbezogene Azure KI Services-Modelle, KI-Modelle von Partnern und BYOD-Modelle (Bring-Your-Own-Data) integriert werden. |
| Juni 2022 | Migrationsleitfäden für Oracle | Ein neuer, von Microsoft verfasster Migrationsleitfaden für Oracle zu Azure Synapse Analytics ist jetzt verfügbar. Entwurf und Leistung für Oracle-Migrationen. |
| Juni 2022 | Mit dem richtigen Azure Synapse-Entwurf zum Erfolg | Das Azure Synapse-Proof-of-Concept-Playbook bietet einen Leitfaden zum Umfang, Entwerfen, Ausführen und Bewerten eines Proof-of-Concept für SQL- oder Spark-Workloads. |
| Juni 2022 | Migrationsleitfäden für Teradata | Ein neuer, von Microsoft verfasster Migrationsleitfaden für Teradata zu Azure Synapse Analytics ist jetzt verfügbar. Entwurf und Leistung für Teradata-Migrationen. |
| Juni 2022 | Migrationsleitfäden für IBM Netezza | Ein neuer, von Microsoft verfasster Migrationsleitfaden für IBM Netezza zu Azure Synapse Analytics ist jetzt verfügbar. Entwurf und Leistung für IBM Netezza-Migrationen. |
Sicherheit
In diesem Abschnitt finden Sie eine Zusammenfassung der aktuellsten neuen Sicherheitsfeatures und -einstellungen in Azure Synapse Analytics.
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| Dezember 2022 | Auswirkungen des Schutzes vor Datenexfiltration (Data Exfiltration Protection, DEP) auf Azure Synapse Analytics-Pipelines | Schutz vor Datenexfiltration (Data Exfiltration Protection, DEP) ist ein Feature, das zusätzliche Einschränkungen in Bezug auf die Fähigkeit von Azure Synapse Analytics ermöglicht, eine Verbindung mit anderen Diensten herzustellen. |
| August 2022 | Ausführen von Azure Synapse Spark-Notebooks mit systemseitig zugewiesener verwalteter Identität | Sie können Synapse Spark-Notebooks jetzt einfach mit der systemseitig zugewiesenen verwalteten Identität (oder der vom Arbeitsbereich verwalteten Identität) ausführen, indem Sie im Sitzungsmenü Konfigurieren die Option Als verwaltete Identität ausführen aktivieren. Mit diesem Feature können Sie überprüfen, ob Ihr Notebook wie erwartet funktioniert, wenn Sie die systemseitig zugewiesene verwaltete Identität verwenden, bevor Sie das Notebook in einer Pipeline verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltete Identität für Azure Synapse. |
| Juli 2022 | Änderungen an Berechtigungen, die für die Veröffentlichung in Git erforderlich sind | Jetzt sind nur noch Git-Berechtigungen und die Rolle „Synapse Artifact Publisher“ (Synapse RBAC, Herausgeber von Synapse-Artefakten) erforderlich, um Änderungen im Git-Modus zu committen. Weitere Informationen finden Sie unter Erzwingung der Zugriffssteuerung in Synapse Studio. |
Azure Synapse Data Explorer (Vorschau)
Azure Data Explorer (ADX) ist ein schneller und hochgradig skalierbarer Dienst zur Untersuchung von Protokoll- und Telemetriedaten. Es ermöglicht die Erfassung von Daten aus Event Hubs, aus IoT Hub-Instanzen, aus Blobs, die in Blobcontainer geschrieben wurden, und aus Azure Stream Analytics-Aufträgen. In diesem Abschnitt finden Sie eine Zusammenfassung der neuen Features und Möglichkeiten von Azure Synapse Data Explorer und der Kusto-Abfragesprache (KQL). Lesen Sie mehr über Was ist der Unterschied zwischen Azure Synapse Data Explorer und Azure Data Explorer?
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| April 2023 | ARM-Vorlage zum Bereitstellen von Azure Data Explorer DB mit Cosmos DB-Verbindung | Eine ARM-Vorlage ist jetzt verfügbar, um schnell einen Azure Data Explorer-Cluster mit systemseitig zugewiesener Identität, einer Datenbank, einem Azure Cosmos DB-Konto (NoSql), einer Azure Cosmos DB-Datenbank, einem Azure Cosmos DB-Container und einer Datenverbindung zwischen dem Cosmos DB-Container und der Kusto-Datenbank (unter Verwendung der systemseitig zugewiesenen Identität) bereitzustellen. |
| April 2023 | Erfassen von Daten aus Azure Events Hub in den kostenlosen ADX-Tarif | Azure Data Explorer unterstützt jetzt die Integration mit Events Hub im kostenlosen ADX-Tarif. Weitere Informationen finden Sie unter Kostenlose Event Hub-Datenanalyse mit Azure Data Explorer. |
| März 2023 | Anzeigen des Clusterverlaufs im Kusto-Data Explorer | Es ist jetzt einfacher, den Verlauf von Abfragen und Befehlen zu verfolgen, die in einem Kusto-Cluster mit .show queries und .show commands-and-queries ausgeführt wurden. |
| März 2023 | Amazon S3-Unterstützung im Kusto- Webexplorer | Sie können jetzt über den Erfassungshub im Kusto-Webexplorer (KWE) Daten aus Amazon S3 nahtlos erfassen. |
| März 2023 | Unterstützung von visuellen Plotly-Objekten | Verwenden Sie die Plotly-Diagrammerstellungsbibliothek, um Visualisierungen für eine KQL-Abfrage mithilfe des „render“-Operators zu erstellen, oder interaktiv beim Erstellen von ADX-Dashboards. |
| Februar 2023 | ADX Dashboards allgemeine Verfügbarkeit | Azure Data Explorer-Dashboards sind jetzt allgemein verfügbar und verwenden die Azure Data Explorer-Webbenutzeroberfläche, und ermöglichen es Ihnen, Ihre Daten End-to-End zu untersuchen, beginnend mit der Datenerfassung, dem Ausführen von Abfragen und letztendlich dem Erstellen von Dashboards. |
| Februar 2023 | ADX-Dateierfassung unterstützt bis zu 1000 Dateien | Der ADX-Erfassungs-Assistent unterstützt jetzt bis zu 1000 Dateien (zuvor 10) gleichzeitig. |
| Januar 2023 | Apache Log4j 2-Connector für Azure Data Explorer | Die Apache Log4J 2-Senke für Azure Data Explorer wurde entwickelt, um Ihre Log4j 2-Protokolldaten einfach an Azure Data Explorer zu streamen, wo Sie Ihre Protokolle in Echtzeit analysieren, visualisieren und Warnungen für sie ausgeben können. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit Apache Log4j und Azure Data Explorer. |
| Januar 2023 | Erfassen bereits vorhandener Event Hub-Ereignisse in ADX | ADX kann jetzt über das Startdatum des Ereignisabrufs Event Hubs-Daten erfassen, die vor der Erstellung einer Event Hubs-Datenverbindung in Ihrem ADX-Cluster vorhanden waren. |
| Januar 2023 | Multivariate Anomalieerkennung | ADX enthält native Unterstützung für die Erkennung von Anomalien über mehrere Zeitreihen mithilfe der Funktion series_decompose_anomalies(). Weitere Informationen finden Sie unter Erkennung von multivariaten Anomalien. |
| Januar 2023 | Verbesserte bedingte Formatierung im Dashboard | Die bedingte Formatierung hilft dabei, Anomalien oder Ausreißerdatenpunkte visuell sichtbar zu machen. Jetzt können Sie ein Visual entweder mithilfe von Bedingungen formatieren oder indem Sie Designs auf numerische Spalten oder diskrete Werte auf nicht numerische Spalten anwenden. |
| Januar 2023 | Neue Anzeigeoptionen für Kreisdiagramme | Konzentrieren Sie sich dank neuer Anzeigeoptionen für Kreisdiagramme in Dashboards auf Daten, die Ihnen wichtig sind. |
| Dezember 2022 | ADX Kusto Web Explorer (KWE) JPath-Viewer | Die JPath-Notation beschreibt den Pfad zu einem oder mehreren Elementen in einem JSON-Dokument. Verwenden Sie die neue erweiterte Ansicht, um schnell ein bestimmtes Element eines JSON-Texts abzurufen und den Pfadausdruck ganz einfach zu kopieren. Ein Beispiel finden Sie unter JPath-Viewer. |
| Dezember 2022 | Beseitigen von Irrtümern in Bezug auf die Datennutzung mithilfe von Azure Synapse Data Explorer | Leitfaden zu den verschiedenen Möglichkeiten zum Abrufen, Nutzen und Visualisieren von Daten aus Azure Synapse Data Explorer |
| November 2022 | Unterstützung der Freigabe auf Tabellenebene über Azure Data Share | Wir haben jetzt Unterstützung für die Freigabe auf Tabellenebene über die Azure Data Share-Schnittstelle hinzugefügt, mit der Sie bestimmte Tabellen in der Datenbank freigeben können. Dies ermöglicht Ihnen, Ihre Daten problemlos und sicher für Personen in Ihrem Unternehmen oder externe Partner freizugeben. |
| November 2022 | Erfassen von Daten aus Azure Stream Analytics in Synapse Data Explorer | Die Möglichkeit, einen Streaming Analytics-Auftrag zum Sammeln von Daten aus einem Event Hub zu verwenden und sie an Ihren Azure Data Explorer-Cluster zu senden, ist jetzt allgemein verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Erfassen von Daten aus Azure Stream Analytics in Azure Data Explorer und ADX-Ausgabe von Azure Stream Analytics. |
| November 2022 | Parse-kv-Operator | Der neue parse-kv-Operator extrahiert strukturierte Informationen aus einem Zeichenfolgenausdruck und stellt die Informationen in Form eines Schlüssel-Wert-Paars dar. Sie können ein vorgegebenes Trennzeichen, ein nicht vorgegebenes Trennzeichen oder einen regulären Ausdruck (RegEx) über einen regulären RE2-Ausdruck verwenden. |
| Oktober 2022 | Leader und Follower in ADX-Clustern | Verwenden Sie die Datenbankseite im Azure-Portal, um ganz einfach alle Follower-Datenbanken zu identifizieren, die einem Leader folgen, sowie Leader für einen bestimmten Follower. |
| Oktober 2022 | Aliasvergabe für Follower-Datenbanken | Mit der Funktion „Follower-Datenbank“ können Sie eine Datenbank, die sich in einem anderen Cluster befindet, an Ihren Azure Data Explorer-Cluster anfügen. Jetzt können Sie den Datenbanknamen überschreiben, während Sie eine Follower-Beziehung einrichten. |
| Oktober 2022 | Erfassen von Daten von OpenTelemetry | OpenTelemetry (OTel) ist ein anbieterneutrales Open-Source-Framework für Anwendungseinblicke. Der OpenTelemetry-Exporter unterstützt die Erfassung von Daten von zahlreichen Empfängern in Azure Data Explorer. |
| Oktober 2022 | Erfassen von Daten von Telegraf | Telegraf ist ein schlanker Open-Source-Agent mit minimalem Speicherbedarf zum Sammeln, Verarbeiten und Schreiben von Telemetriedaten, einschließlich Protokollen, Metriken und IoT-Daten. Das Ausgabe-Plug-In von Azure Data Explorer dient als Connector von Telegraf und unterstützt die Erfassung von Daten von vielen Arten von Eingabe-Plug-Ins in Azure Data Explorer. |
| September 2022 | Kusto-Emulator von Azure Data Explorer | Der ADX-Emulator ist ein Docker-Image, das einen ADX-Abfrage-Engine-Endpunkt verfügbar macht. Sie können ihn verwenden, um Datenbanken zu erstellen sowie Daten zu erfassen und abzufragen. Der Emulator versteht die Kusto-Abfragesprache (KQL) genauso wie der Azure-Dienst. |
| September 2022 | Konfiguration des Logstash-Connectorproxys | Mit dem Plug-In Azure Data Explorer (ADX)-Logstash können Sie Ereignisse von Logstash in einer ADX-Datenbank zur Analyse verarbeiten. Version 1.0.5 unterstützt jetzt HTTP/HTTPS-Proxys. |
| September 2022 | Kafka-Unterstützung für das Protobuf-Format | Der ADX Kafka-Senkenconnector nutzt das Kafka Connect-Framework und stellt einen Adapter bereit, um Daten von Kafka im JSON-, Avro-, String- und jetzt im neuesten Update auch im Protobuf-Format zu erfassen. Weitere Informationen zum Erfassen von Protobuf-Daten von Kafka in Azure Data Explorer. |
| September 2022 | Visuelle Trichterelemente | Trichter ist das neueste visuelle Element, das wir den Azure Data Explorer-Dashboards hinzugefügt haben, aufgrund des Feedbacks, das wir von Kunden erhalten haben. |
| September 2022 | .NET- und Node.js-Unterstützung im Beispiel-App-Generator | Der Assistent für den ADX-Beispiel-App-Generator (Azure Data Explorer) ist ein Tool, mit dem Sie eine funktionierende App zum Erfassen und Abfragen Ihrer Daten in Ihrer bevorzugten Programmiersprache erstellen können. Jetzt wird das Generieren von Beispiel-Apps in .NET und Node.js zusammen mit den bisher verfügbaren Optionen Java und Python unterstützt. |
| August 2022 | Unterstützung von Protobuf in der Kafka-Senke | Die Kafka-Senke von Azure Data Explorer, ein goldzertifizierter Confluent-Connector, hilft beim Erfassen von Daten von Kafka in Azure Data Explorer. Wir haben Protobuf-Unterstützung im Connector hinzugefügt, um Kunden dabei zu unterstützen, Protobuf-Daten in ADX zu übernehmen. |
| August 2022 | Native Unterstützung für Amazon S3 | Mit dem ADX-Befehl .ingest into werden Daten in einer Tabelle erfasst, indem die Daten aus Cloudspeicherdateien gepullt werden. Der Befehl unterstützt jetzt Amazon S3-URLs. Ein Beispiel finden Sie im Blogbeitrag, der Fortlaufende Datenerfassung von S3 ankündigt. |
| August 2022 | Einbetten von ADX-Dashboards | ADX-Webbenutzeroberfläche und -Dashboards lassen sich in ein iFrame einbetten und in Drittanbieter-Apps hosten. |
| August 2022 | Kostenlose Option für Clusterupgrade | Sie können jetzt ein Upgrade Ihres kostenlosen Azure Data Explorer-Clusters auf einen vollständigen Cluster durchführen, der die Speicherbegrenzung entfernt und Ihnen mehr Kapazität für das Wachstum Ihrer Daten bietet. |
| August 2022 | Analysieren neuer ADX-Daten aus der Excel-Pivottabelle | Jetzt können Sie neue und unbegrenzte Mengen an ADX-Daten (Kusto) aus Ihrem bevorzugten Analysetool, Excel-Pivottabellen, verwenden. Die vom Pivotcode generierten MDX-Abfragen werden als KQL-Anweisungen an das Kusto-Back-End weitergeleitet, wo sie die für den Pivotcode benötigten Daten aggregieren und an Excel zurückgeben. |
| August 2022 | Abfrageergebnisse – Farbe nach Wert | Heben Sie eindeutige Daten in Abfrageergebnissen auf einen Blick hervor, um Zeilen, die identische Werte für eine bestimmte Spalte freigegeben haben, visuell zu gruppieren. Verwenden Sie Ergebnisse untersuchen und Farbe nach Wert, um Zeilen auf der Grundlage der ausgewählten Spalte eine Farbe zuzuweisen. |
| August 2022 | Web-Explorer – Fadenkreuzunterstützung für Diagramme | Die Eigenschaft ysplit unterstützt jetzt das visuelle Fadenkreuzelement (vertikale Linien, die sich entlang des Mauszeigers bewegen) für viele Diagramme. |
| Juli 2022 | Scan-Operator | Der leistungsstarke scan-Operator ermöglicht effiziente/s und skalierbare/s Process Mining und Sequenzanalysen sowie Benutzeranalysen in ADX. Häufige Szenarien für die Verwendung von scan umfassen vorbeugende Wartung für IoT-Geräte, Trichteranalysen, rekursive Berechnungen, Sicherheitsszenarien, die nach bekannten Angriffsschritten suchen, und mehr. |
| Juli 2022 | Erfassen von Daten aus Azure Stream Analytics in Synapse Data Explorer (Vorschau) | Sie können jetzt einen Streaming Analytics-Auftrag verwenden, um Daten aus einem Event Hub zu sammeln und mithilfe des Azure-Portals oder einer ARM-Vorlage an Ihren Azure Data Explorer-Cluster zu senden. Weitere Informationen finden Sie unter Erfassen von Daten aus Azure Stream Analytics in Azure Data Explorer. |
| Juli 2022 | Rendern von Diagrammen für jede Y-Spalte | Synapse Web Data Explorer unterstützt jetzt das Rendern von Diagrammen für jede Y-Spalte. Ein Beispiel finden Sie im Azure Synapse Analytics-Update aus Juli 2022. |
| Juni 2022 | Neue Web Explorer-Homepage | Die neue Azure Synapse Web Explorer-Homepage erleichtert den Einstieg in Synapse Web Explorer. |
| Juni 2022 | Beispielkatalog für Web Explorer | Der Web Explorer-Beispielkatalog enthält End-to-End-Beispiele dafür, wie Kunden und Kundinnen den Synapse Data Explorer für gängige Anwendungsfälle wie Protokolldaten, Metrikdaten, IoT-Daten und grundlegende Big Data-Beispiele nutzen. |
| Juni 2022 | Drillthrough-Funktionen des Web Explorer-Dashboards | Sie können jetzt Drillthrough-Funktionen als Parameter in Ihren Synapse Web Explorer-Dashboards verwenden. |
| Juni 2022 | Zeitzoneneinstellungen für Web Explorer | Die Zeitzoneneinstellungen für Web Explorer gelten jetzt sowohl für die Abfrageergebnisse als auch für das Dashboard. Wenn Sie die Zeitzone ändern, werden die Dashboards automatisch aktualisiert, um die Daten mit der ausgewählten Zeitzone darzustellen. |
Azure Synapse Link
Azure Synapse Link ist ein automatisiertes System zur Replikation von Daten aus SQL Server oder Azure SQL-Datenbank, Azure Cosmos DB oder Dataverse in Azure Synapse Analytics. In diesem Abschnitt finden Sie eine Zusammenfassung der neuesten Nachrichten über das Azure Synapse Link-Feature.
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| März 2023 | Cosmos DB-Synapse Link für Azure Data Explorer allgemeine Verfügbarkeit | Azure Data Explorer unterstützt die vollständig verwaltete Datenerfassung aus Azure Cosmos DB mithilfe eines Änderungsfeeds. Wir unterstützen jetzt Cosmos DB-Konten hinter einem verwalteten privaten Endpunkt oder einem Dienstendpunkt. Weitere Informationen finden Sie unter Erfassen von Daten aus Azure Cosmos DB in Azure Data Explorer. |
| Januar 2023 | Cosmos DB-Synapse Link für Azure Data Explorer (Vorschau) | Azure Data Explorer unterstützt die vollständig verwaltete Datenerfassung aus Azure Cosmos DB mithilfe eines Änderungsfeeds. Weitere Informationen finden Sie unter Erfassen von Daten aus Azure Cosmos DB in Azure Data Explorer (Vorschau). |
| November 2022 | Azure Synapse Link für SQL | Azure Synapse Link für SQL ist nun für SQL Server 2022 und Azure SQL-Datenbank allgemein verfügbar. Das Feature Azure Synapse Link für SQL ermöglicht eine Datenreplikation nahezu in Echtzeit mit wenig oder ohne Programmierung von Ihren SQL-basierten Betriebsspeichern in Azure Synapse Analytics. Stellen Sie BI-Berichte für operative Daten ganz einfach in Quasi-Echtzeit und mit minimalen Auswirkungen auf Ihren Betriebsspeicher bereit. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Azure Synapse Link für SQL? |
| Juli 2022 | Batchmodus | Entscheiden Sie zwischen Kosten und Wartezeit in Azure Synapse Link für SQL, indem Sie den Modus kontinuierlich oder den Batchmodus für die Replikation Ihrer Daten auswählen. Mit dem Batchmodus können Sie noch mehr Kosten sparen, indem Sie den Dienst für die Erfassung nur während der Batchladevorgänge bezahlen, anstatt ihn ständig zu nutzen. Sie können zwischen 20 und 60 Minuten für die Batchverarbeitung wählen. |
Synapse-SQL
In diesem Abschnitt werden die aktuellsten Verbesserungen und Features der SQL-Pools in Azure Synapse Analytics zusammengefasst.
| Month (Monat) | Feature | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| Juni 2023 | Aktualisierte Felder für Diagnoseeinstellungen | Neun Felder wurden den Protokollen für dedizierte SQL-Pooldiagnoseeinstellungen hinzugefügt. |
| März 2023 | Erstellen von Benachrichtigungen für Ihren dedizierten Azure Synapse-SQL-Pool | Dieser Blogbeitrag zum Customer Success Engineering enthält Schritte zum Konfigurieren von Benachrichtigungen für Ihren dedizierten Azure Synapse-SQL-Pool und zum Bereitstellen empfohlener Benachrichtigungen für die ersten Schritte. |
| März 2023 | Leistungsoptimierung dedizierter Synapse-Pools – Verstehen des Abfragelebenszyklus | Dieser Blogbeitrag zum Customer Success Engineering enthält einen Deep Dive in das Verstehen des Abfragelebenszyklus zur Maximierung der Leistung. |
| März 2023 | Unterstützung für die T-SQL-Syntax für GREATEST und LEAST | Die Funktionen GREATEST und LEAST sind jetzt sowohl in serverlosen als auch in dedizierten SQL-Pools verfügbar. Diese Skalarwertfunktionen geben den maximalen und minimalen Wert aus einer Liste mit mindestens einem Ausdruck zurück. |
| März 2023 | Mehrspaltige Verteilung in dedizierten SQL-Pools | Sie können jetzt Tabellen per Hash auf mehrere Spalten verteilen, um eine gleichmäßigere Verteilung der Basistabelle zu erreichen, die Datenschiefe im Laufe der Zeit zu verringern und die Abfrageleistung zu verbessern. Weitere Informationen zu diesem allgemein verfügbaren Feature finden Sie in den drei Optionen CREATE MATERIALIZED VIEW, CREATE TABLE-Verteilungsoptionen oder CREATE TABLE AS SELECT-Verteilungsoptionen. |
| März 2023 | Bereitstellen von Synapse SQL serverlos mit SSDT | Die lang erwartete Sql-Package-Unterstützung für serverlose SQL-Pools Azure Synapse Analytics ist jetzt ab SqlPackage 161.8089.0 verfügbar. Serverlose SQL-Pools werden für die Extraktions- und Veröffentlichungsaktionen unterstützt. |
| Februar 2023 | Unterstützung von UTF-8- und japanischen Sortierungen für dedizierte SQL-Pools | Sowohl UTF-8-Unterstützung als auch japanische Sortierungen sind jetzt allgemein für dedizierte SQL-Pools verfügbar. |
| September 2022 | Automatische Statistiken für OPENROWSET in CSV-Datasets | Der serverlose SQL-Pool erstellt automatisch Statistiken für CSV-Datasets, wenn erforderlich, um einen optimalen Abfrageausführungsplan für OPENROWSET-Abfragen sicherzustellen. |
| September 2022 | MERGE T-SQL-Syntax | Die T-SQL-MERGE-Syntax war eine dringend nachgefragte Ergänzung der Synapse T-SQL-Bibliothek. MERGE kapselt INSERT-/UPDATE-/DELETE-Anweisungen in eine einzelne Anweisung. Verfügbar in dedizierten SQL-Pools in Version 10.0.17829 und höher. Weitere Informationen finden Sie im Merge T-SQL-Ankündigungsblog. |
| August 2022 | Apache Spark Delta Lake-Tabellen in serverlosen SQL-Pools | Die Möglichkeit für serverlose SQL-Pools für den Zugriff auf Delta Lake-Tabellen, die in Spark-Datenbanken erstellt wurden, befindet sich in der Vorschauversion. Weitere Informationen finden Sie unter Azure Synapse Analytics: Gemeinsam genutzte Metadatentabellen. |
| August 2022 | Mehrspaltige Verteilung in dedizierten SQL-Pools | Sie können jetzt eine Tabellen per Hash auf mehrere Spalten verteilen, um eine gleichmäßigere Verteilung der Basistabelle zu erreichen, die Datenschiefe im Laufe der Zeit zu verringern und die Abfrageleistung zu verbessern. Weitere Informationen zur Anmeldung zur Vorschau finden Sie unter CREATE TABLE-Verteilungsoptionen oder CREATE TABLE AS SELECT-Verteilungsoptionen. |
| August 2022 | Verteilungsratgeber | Der Verteilungsratgeber ist eine neue Previewfunktion in dedizierten Azure Synapse-SQL-Pools Gen2, das Abfragen analysiert und die besten Verteilungsstrategien für Tabellen empfiehlt, um die Abfrageleistung zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Verteilungsratgeber in Azure Synapse SQL. |
| August 2022 | Hinzufügen von SQL-Objekten und -Benutzern in Lake-Datenbanken | Neue Funktionen für Lake-Datenbanken in serverlosen SQL-Pools wurden angekündigt: Erstellen von Schemata, Sichten, Prozeduren, Inline-Funktionen mit Tabellenwerten. Sie können auch Benutzer aus Ihrer Azure Active Directory-Domäne in die Datenbank aufnehmen und ihnen die Rolle „db_datareader“ zuweisen. Weitere Informationen finden Sie unter Zugreifen auf Lake-Datenbanken mithilfe eines serverlosen SQL-Pools in Azure Synapse Analytics und Erstellen und Verwenden nativer externer Tabellen mithilfe von SQL-Pools in Azure Synapse Analytics. |
Weitere Informationen
Ältere Updates finden Sie in früheren Azure Synapse Analytics-Blogbeiträgen oder unter früheren Updates in Azure Synapse Analytics.
- Erste Schritte mit Azure Synapse Analytics
- Einführung in Azure Synapse Analytics
- Realisieren integrierter analytischer Lösungen mit Azure Synapse Analytics
- Datenintegration im großen Stil mit Azure Data Factory oder der Azure Synapse-Pipeline
- Lernpfade für Microsoft-Training für Azure Synapse
- Azure Synapse Analytics in Microsoft Q&A