Quelles sont les nouveautés d’Azure Synapse Analytics ?
Cette page est continuellement mise à jour avec une revue récente de ce qui est nouveau dans Azure Synapse Analytics, et aussi quelles fonctionnalités sont actuellement en avant-première. Pour suivre les dernières nouveautés et fonctionnalités d’Azure Synapse, consultez le blog Azure Synapse Analytics et les vidéos complémentaires sur YouTube.
Pour les mises à jour plus ancienne, passez en revue les billets de blog Azure Synapse Analytics précédents ou les mises à jour précédentes dans Azure Synapse Analytics.
Important
Microsoft Fabric a été annoncé !
- Découvrez cette nouvelle préversion passionnante et consultez Présentation de Microsoft Fabric.
- Démarrage des tutoriels de bout en bout dans Microsoft Fabric.
- Consultez Nouveautés sur Microsoft Fabric.
Fonctionnalités actuellement en préversion
Le tableau suivant liste les fonctionnalités d’Azure Synapse Analytics actuellement en préversion. Les fonctionnalités en préversion sont classées par ordre alphabétique.
Notes
Les fonctionnalités actuellement en préversion sont disponibles selon les conditions d’utilisation supplémentaires ; consultez les conditions juridiques qui s’appliquent aux fonctionnalités Azure qui sont en version bêta, en préversion ou qui ne sont pas encore en disponibilité générale. Azure Synapse Analytics fournit des préversions qui permettent d’évaluer et de partager un feedback avec le groupe en charge du produit sur les fonctionnalités avant leur disponibilité générale.
| Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|
| Tables Delta Lake Apache Spark dans des pools SQL serverless | La possibilité pour les pools SQL serverless d’accéder à des tables Delta Lake créées dans des bases de données Spark est en préversion. Pour plus d’informations, consultez Tables de métadonnées partagées d’Azure Synapse Analytics. |
| Stockage de pool élastique Apache Spark | Les pools Spark d’Azure Synapse Analytics prennent désormais en charge le stockage de pool élastique en préversion. Le stockage en pool élastique permet au moteur Spark de surveiller le stockage temporaire des nœuds de travailleurs et d'attacher plus de disques si nécessaire. Aucune action n’est requise et vous devez normalement voir moins d’échecs des travaux. Si vous souhaitez obtenir plus d’informations, consultez Stockage de pool élastique Spark d’Azure Synapse Analytics. |
| Support du langage R Apache Spark | Le support R intégré pour Apache Spark est désormais en préversion. |
| Azure Synapse Data Explorer | Azure Synapse Data Explorer fournit une expérience d’interrogation interactive permettant de dégager des insights à partir des données des journaux et de la télémétrie. Les connecteurs pour Azure Data Explorer sont disponibles pour Synapse Data Explorer. Pour plus d’actualités, consultez Azure Synapse Data Explorer (préversion). |
| Parcourir des dossiers ADLS Gen2 dans l’espace de travail Azure Synapse Analytics | Vous pouvez maintenant parcourir un conteneur ou un dossier Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) dans votre espace de travail Azure Synapse Analytics dans Synapse Studio. Pour savoir plus, consultez Parcourir un dossier ADLS Gen2 avec des listes de contrôle d’accès dans Azure Synapse Analytics. |
| Capturer des données modifiées à partir du magasin analytique Cosmos DB | Le magasin analytique Azure Cosmos DB prend désormais en charge la capture des changements de données (CDC) pour l’API Azure Cosmos DB pour NoSQL et l’API Azure Cosmos DB pour MongoDB. Pour plus d’informations, consultez Capturer des données modifiées à partir de votre magasin analytique Cosmos DB et DevBlog : Capture de données modifiées (CDC) avec le magasin analytique Azure Cosmos DB. |
| Distribution Advisor | Le Conseiller de distribution est une nouvelle fonctionnalité en préversion dans les pools SQL Gen2 dédiés à Azure Synapse qui analyse les requêtes et recommande les meilleures stratégies de distribution pour les tables afin d’améliorer les performances des requêtes. Pour plus d’informations, consultez Conseiller de distribution dans Azure Synapse SQL. |
| Entraînement des réseaux neuronaux profonds distribués | En savoir plus sur les nouvelles bibliothèques d’entraînement distribué, comme Horovod, Petastorm, TensorFlow et PyTorch, dans Tutoriels sur le deep learning. |
| Incorporer des tableaux de bord ADX | Les tableaux de bord Azure Data Explorer sont incorporés dans un iFrame et hébergés dans des applications tierces. |
| Options de rejet pour les fichiers texte délimités | Les options de rejet pour CRÉER UNE TABLE EXTERNE sur des fichiers délimités sont en préversion. |
| Spark Advisor pour Azure Synapse Notebook | Spark Advisor pour Azure Synapse Notebook analyse le code exécuté par Spark et affiche des conseils en temps réel pour Notebooks. Spark Advisor propose des recommandations pour l’optimisation du code basées sur des modèles courants intégrés, effectue une analyse des erreurs et localise la cause racine des défaillances. |
| Durée de vie dans un réseau virtuel managé | Réservez une capacité de calcul pour la durée de vie (TTL) dans la période de durée de vie du réseau virtuel managé, ce qui permet d’économiser du temps et d’améliorer l’efficacité. Pour plus d’informations sur cette préversion, consultez Annonce de la préversion publique de la durée de vie (TTL) dans un réseau virtuel managé. |
| Identités managées affectées par l’utilisateur | Vous pouvez maintenant utiliser des identités managées affectées par l’utilisateur avec des services liés pour l’authentification dans les pipelines et les flux de données Synapse. Pour plus d’informations, consultez Informations d’identification dans Azure Data Factory et Azure Synapse. |
Fonctionnalités en disponibilité générale
Le tableau suivant liste les fonctionnalités d’Azure Synapse Analytics qui sont passées de la préversion à la disponibilité générale au cours des 12 derniers mois.
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Avril 2023 | Écriture optimisée Apache Spark | Optimiser l’écriture est une fonctionnalité Delta Lake sur Azure Synapse qui réduit le nombre de fichiers écrits par Apache Spark 3 (3.1 et 3.2) et vise à augmenter la taille des fichiers individuels des données écrites. |
| Mars 2023 | Synapse Link Cosmos DB pour Azure Data Explorer GA | Azure Data Explorer prend en charge l’ingestion des données complètement managées à partir d’Azure Cosmos DB à l’aide d’un flux de modification. Nous prenons désormais en charge les comptes Cosmos DB derrière un point de terminaison privé managé ou un point de terminaison de service. Pour plus d’informations, consultez Ingérer des données de Azure Cosmos DB dans Azure Data Explorer. |
| Mars 2023 | Distribution multicolonne dans des pools SQL dédiés | Vous pouvez maintenant distribuer des tables de hachage sur plusieurs colonnes pour une distribution plus uniforme de la table de base, ce qui réduit l’asymétrie des données au fil du temps et améliore les performances des requêtes. Pour plus d’informations sur cette fonctionnalité en disponibilité générale, consultez les trois options : CREATE MATERIALIZED VIEW, CREATE TABLE distribution options ou CREATE TABLE AS SELECT distribution options. |
| Mars 2023 | Déploiement de Synapse SQL serverless à l’aide de SSDT | La prise en charge tant attendue de SqlPackage pour les pools SQL serverless Azure Synapse Analytics est désormais disponible à partir du SqlPackage 161.8089.0. Les pools SQL serverless sont pris en charge pour les actions d’extraction et de publication. |
| Février 2023 | Tableaux de bord ADX | Désormais en disponibilité générale, Azure Data Explorer tableaux de bord à l’aide de l’interface utilisateur web Azure Data Explorer vous permettent d’explorer vos données de bout en bout, en commençant par l’ingestion de données, l’exécution de requêtes et la création de tableaux de bord. |
| Février 2023 | Prise en charge des classements japonais et UTF-8 pour les pools SQL dédiés | La prise en charge d’UTF-8 et les classements japonais sont désormais disponibles de manière générale pour les pools SQL dédiés. |
| Février 2023 | Runtime Azure Synapse pour Apache Spark 3.3 | Le runtime Azure Synapse pour Apache Spark 3.3 est désormais disponible de manière générale. D’après nos tests utilisant le point de référence du secteur d’activité 1TB TPC-H, vous allez probablement observer une augmentation des performances pouvant aller jusqu’à 77 %. |
| Décembre 2022 | Injection de réseau virtuel express SSIS IR | Les méthodes standard et express permettant d’injecter votre Integration Runtime (IR) SSIS dans un réseau virtuel sont désormais disponibles. Pour plus d’informations, consultez Disponibilité générale de l’injection express Réseau virtuel pour SSIS dans Azure Data Factory. |
| Novembre 2022 | Ingérer des données d’Azure Stream Analytics dans Synapse Data Explorer | La possibilité d’utiliser un travail Streaming Analytics pour collecter des données à partir d’un hub d’événements et les envoyer à votre cluster Azure Data Explorer est maintenant en disponibilité générale. Pour plus d’informations, consultez Ingérer des données d’Azure Stream Analytics dans Azure Data Explorer et Sortie ADX à partir d’Azure Stream Analytics. |
| Novembre 2022 | Azure Synapse Link pour SQL | Azure Synapse Link pour SQL est désormais en disponibilité générale pour SQL Server 2022 et Azure SQL Database. La fonctionnalité Azure Synapse Link pour SQL fournit une réplication de données en quasi-temps réel à faible code et sans code à partir de vos magasins opérationnels basés sur SQL dans Azure Synapse Analytics. Fournissez des rapports décisionnels sur les données opérationnelles en quasi-temps réel, avec un impact minimal sur votre magasin opérationnel. Pour en savoir plus, consultez Qu’est-ce qu’Azure Synapse Link pour SQL ? |
| Octobre 2022 | GA du connecteur SAP CDC | Le connecteur de données pour la capture des changements de données (CDC) SAP est maintenant en disponibilité générale. Pour plus d’informations, consultez Annonce de la préversion publique de la solution SAP CDC dans Azure Data Factory et Azure Synapse Analytics et Solution SAP CDC dans Azure Data Factory. |
| Septembre 2022 | Syntaxe T-SQL MERGE | La syntaxe MERGE T-SQL a été une ajout fortement demandé à la bibliothèque T-SQL Synapse. Comme dans SQL Server, la syntaxe MERGE encapsule INSERTs/UPDATEs/DELETEs dans une seule instruction hautes performances. Disponible dans les pools SQL dédiés dans la version 10.0.17829 et ultérieure. Pour plus d’informations, consultez le blog d’annonce MERGE T-SQL. |
| Juillet 2022 | Apache Spark™ 3.2 sur Synapse Analytics | Apache Spark™ 3.2 pour Synapse Analytics est maintenant généralement disponible. Consultez les notes de publication officielles et les instructions de migration entre Spark 3.1 et 3.2 pour évaluer les modifications potentielles de vos applications. Pour plus d’informations, consultez Prise en charge de la version d’Apache Spark et du runtime Azure Synapse pour Apache Spark 3.1. Points forts de ce qui s’est amélioré dans Spark 3.2 dans la mise à jour de juillet d’Azure Synapse Analytics 2022. |
| Juillet 2022 | Fonctionnalité de cache intelligent d’Apache Spark dans Azure Synapse | Le cache intelligent pour Spark stocke automatiquement chaque lecture dans l’espace de stockage du cache alloué, en détectant les modifications des fichiers sous-jacents et en actualisant les fichiers pour fournir les données les plus récentes. Pour en savoir plus, consultez Activer/désactiver le cache pour votre pool Apache Spark. |
| Juin 2022 | Outil Mappage de données | L’outil Mappage de données est un processus guidé qui aide les utilisateurs à créer des mappages ETL et des flux de données de mappage depuis vos données sources vers Synapse sans écrire de code. Pour en savoir plus sur l’outil Mappage de données, lisez Mappage de données dans Azure Synapse Analytics. |
| Juin 2022 | Fonctions définies par l’utilisateur | Les fonctions définies par l’utilisateur (UDF) sont maintenant en disponibilité générale. Pour en savoir plus, lisez Fonctions définies par l’utilisateur dans les flux de données de mappage. |
Communauté
Cette section récapitule les nouvelles opportunités de la communauté Azure Synapse Analytics et le programme Influenceurs Azure Synapse de Microsoft.
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Avril 2023 | Angle MVP Azure Synapse | Point forts de mars de la série de blogs Microsoft Azure Synapse MVP : MVP Azure Synapse Corner. |
| Mars 2023 | Angle MVP Azure Synapse | Point forts de février de la série de blogs Microsoft Azure Synapse MVP : MVP Azure Synapse Corner. |
| Février 2023 | Angle MVP Azure Synapse | Point forts de janvier de la série de blogs Microsoft Azure Synapse MVP : MVP Azure Synapse Corner. |
| Janvier 2023 | Angle MVP Azure Synapse | Point forts de décembre de la série de blogs Microsoft Azure Synapse MVP : MVP Azure Synapse Corner. |
| Décembre 2022 | Angle MVP Azure Synapse | Point forts de novembre de la série de blogs Microsoft Azure Synapse MVP dans Angle MVP Azure Synapse de ce mois-ci. |
| Novembre 2022 | Programme Influenceurs Azure Synapse | Le programme d’influenceurs Azure Synapse fournit des événements exclusifs et des sessions Q&A telles que Demander aux experts avec l’équipe produit Microsoft, où les membres peuvent interagir directement avec des experts produits en posant des questions sur différentes rubriques pivotantes. Recevez les commentaires des membres de la communauté des influenceurs Azure Synapse Analytics. |
| Octobre 2022 | Angle MVP Azure Synapse | Points forts d’octobre de la série de blogs Microsoft Azure Synapse MVP dans Angle MVP Azure Synapse de ce mois-ci. |
| Septembre 2022 | Angle MVP Azure Synapse | Point forts de septembre de la série de blogs Microsoft Azure Synapse MVP dans Angle MVP Azure Synapse de ce mois-ci. |
| Mai 2022 | Programme Influenceurs Azure Synapse | Inscrivez-vous à notre programme Influenceurs Azure Synapse gratuit et connectez-vous à une communauté d’utilisateurs Synapse qui se consacrent à aider d’autres utilisateurs à en faire plus avec l’analytique cloud. Inscrivez-vous maintenant pour notre prochaine session Demandez aux experts – Influenceurs Synapse. Elle est gratuite, et tout le monde est invité à participer et à se joindre à la discussion sur des sujets liés à Synapse. Vous pouvez regarder les événements Ask the Experts précédents enregistrés sur la chaîne YouTube Azure Synapse. |
Apache Spark pour Azure Synapse Analytics
Cette section récapitule les nouvelles fonctionnalités récentes d’Apache Spark pour Azure Synapse Analytics.
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Avril 2023 | Delta Lake : Fusion faible et aléatoire | L’optimisation de la fusion aléatoire faible des tables Delta est désormais disponible dans les pools Apache Spark 3.2 et 3.3. Vous pouvez désormais mettre à jour une table Delta avec des conditions avancées à l’aide de la commande MERGE. |
| Mars 2023 | Nouvelle fonctionnalité de gestion de bibliothèque : installation en ligne | %pip et %conda sont désormais disponibles dans Apache Spark pour Synapse ! %pip et %conda sont des commandes qui peuvent être utilisées sur les notebooks pour installer des packages Python. Pour plus d’informations, consultez Gérer les packages Python étendus à la session via les commandes %pip et %conda. |
| Mars 2023 | Augmentation des performances d’Azure Synapse Analytics Spark jusqu’à 77 % | D’autres régions bénéficient de l’augmentation des performances pour les charges de travail Azure Synapse Spark, notamment la Corée Centre, l’Inde Centre et l’Australie Sud-Est. |
| Mars 2023 | Azure Synapse Spark Notebook – Tests unitaires | Découvrez comment tester et créer des cas de test unitaire pour les tâches Spark développés à l’aide de Synapse Notebook. |
| Mars 2023 | Cycle de mise hors service d’Apache Spark 2.4 et 3.1 | Le runtime d’Azure Synapse pour Apache Spark 2.4 et 3.1 est entré dans le cycle de mise hors service. Apache Spark 2.4 sera mis hors service le 29 septembre 2023 et Apache Spark 3.1 sera mis hors service à compter du 26 janvier 2024. Vous devez déplacer vos charges de travail vers un runtime Apache Spark plus récent au cours de cette période. Pour en savoir plus, consultez Runtimes Apache Spark dans Azure Synapse et consultez le guide de migration Spark. |
| Février 2023 | Runtime Azure Synapse pour Apache Spark 3.3 | Le runtime Azure Synapse pour Apache Spark 3.3 est désormais disponible de manière générale. D’après nos tests utilisant le point de référence du secteur d’activité 1TB TPC-H, vous allez probablement observer une augmentation des performances pouvant aller jusqu’à 77 %. |
| Janvier 2023 | Spark Advisor pour Azure Synapse Notebook | Spark Advisor pour Azure Synapse Notebook analyse le code exécuté par Spark et affiche des conseils en temps réel pour Notebooks. Spark Advisor propose des recommandations pour l’optimisation du code basées sur des modèles courants intégrés, effectue une analyse des erreurs et localise la cause racine des défaillances. |
| Janvier 2023 | Améliorer l’utilisation du pool Spark avec Synapse Genie | L’infrastructure Synapse Genie améliore l’utilisation du pool Spark en exécutant plusieurs notebooks Synapse sur la même instance de pool Spark. En savoir plus sur cet utilitaire piloté par les métadonnées écrit en Python. |
| Novembre 2022 | Runtime Azure Synapse pour Apache Spark 3.3 | Le runtime Azure Synapse pour Apache Spark 3.3 est actuellement en préversion. Pour plus d’informations, consultez le billet de blog Apache Spark 3.3 en préversion. D’après nos tests utilisant le point de référence du secteur d’activité 1TB TPC-H, vous allez probablement observer une augmentation des performances pouvant aller jusqu’à 77 %. |
| Septembre 2022 | Nouveaux codes d’erreur Livy informatifs | Les codes d’erreur plus précis décrivent la cause de l’échec et remplacent les codes d’erreur génériques précédents. Auparavant, toutes les erreurs dans les travaux Spark en échec apparaissaient avec un code d'erreur générique affichant LIVY_JOB_STATE_DEAD. |
| Septembre 2022 | Nouvelles techniques d’optimisation des requêtes dans Apache Spark pour Azure Synapse Analytics | Lisez les résultats du travail de Microsoft pour offrir des avantages considérables en termes de performances sur la charge de travail TPC-DS de référence ainsi qu’une réduction significative du temps de génération du plan de requête. |
| Août 2022 | Stockage de pool élastique Apache Spark | Les pools Spark d’Azure Synapse Analytics prennent désormais en charge le stockage de pool élastique en préversion. Le stockage de pool élastique permet au moteur Spark de superviser le stockage temporaire des nœuds Worker et d’attacher des disques supplémentaires si nécessaire. Aucune action n’est requise et vous devez normalement voir moins d’échecs des travaux. Pour plus d’informations, consultez Blog : Le stockage des pools élastiques Spark d’Azure Synapse Analytics est disponible en préversion publique. |
| Août 2022 | Écriture optimisée Apache Spark | Optimiser l’écriture est une fonctionnalité en préversion de Delta Lake sur Synapse qui réduit le nombre de fichiers écrits par Apache Spark 3 (3.1 et 3.2) et vise à augmenter la taille des fichiers individuels des données écrites. Pour en savoir plus, consultez La nécessité d’optimiser l’écriture sur Apache Spark. |
Intégration des données
Cette section récapitule les nouvelles fonctionnalités récentes de l’intégration de données d’Azure Synapse Analytics. Découvrez comment Charger des données dans Azure Synapse Analytics en utilisant Azure Data Factory ou un pipeline Synapse.
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Avril 2023 | Capturer des données modifiées à partir du magasin analytique Cosmos DB (Préversion publique) | Le magasin analytique Azure Cosmos DB prend désormais en charge la capture des changements de données (CDC) pour l’API Azure Cosmos DB pour NoSQL et l’API Azure Cosmos DB pour MongoDB. Pour plus d’informations, consultez Capturer des données modifiées à partir de votre magasin analytique Cosmos DB et DevBlog : Capture de données modifiées (CDC) avec le magasin analytique Azure Cosmos DB. |
| Mars 2023 | Présentation approfondie : Sécurité du déclencheur d’événement de stockage des pipelines Synapse | Ce billet de blog Customer Success Engineering est une plongée approfondie dans Azure Synapse la sécurité des déclencheurs d’événements de stockage de pipelines. Les pipelines ADF et Synapse offrent une fonctionnalité qui permet de déclencher l’exécution du pipeline en fonction de différents événements, tels que la création ou la suppression d’objets blob de stockage. Cela peut être utilisé par les clients pour implémenter l’orchestration de pipeline pilotée par les événements. |
| Janvier 2023 | L’extrait incrémentiel SQL CDC prend désormais en charge les colonnes numériques | L’activation de l’extrait incrémentiel de SQL Server CDC dans les flux de données vous permet de traiter uniquement les lignes qui ont changé depuis la dernière exécution du pipeline. Les types de colonnes incrémentielles pris en charge incluent désormais les colonnes de date/heure et numériques. |
| Décembre 2022 | Injection de réseau virtuel Express | Les méthodes standard et express permettant d’injecter votre Integration Runtime (IR) SSIS dans un réseau virtuel sont désormais disponibles. Pour plus d’informations, consultez Disponibilité générale de l’injection express Réseau virtuel pour SSIS dans Azure Data Factory. |
| Octobre 2022 | GA du connecteur SAP CDC | Le connecteur de données pour la capture des changements de données (CDC) SAP est maintenant en disponibilité générale. Pour plus d’informations, consultez Annonce de la préversion publique de la solution SAP CDC dans Azure Data Factory et Azure Synapse Analytics et Solution SAP CDC dans Azure Data Factory. |
| Septembre 2022 | Affichage du diagramme de Gantt | Vous pouvez maintenant afficher vos exécutions d’activités avec un diagramme de Gantt dans Azure Data Factory Integration Runtime surveillance. |
| Septembre 2022 | Amélioration du suivi | Nous avons publié un nouvel ensemble d’améliorations apportées à l’expérience de surveillance en fonction des commentaires de la communauté. |
| Septembre 2022 | Optimisation maximale des colonnes dans le flux de données de mappage | Pour les sources de données texte délimitées telles que les csv, un nouveau paramètre de colonnes maximum vous permet de définir le nombre maximal de colonnes. |
| Septembre 2022 | Conversion NUMBER en entier dans le connecteur de source de données Oracle | Nouvelle propriété pour convertir le type Oracle NUMBER en type entier correspondant dans la source via la nouvelle propriété convertDecimalToInteger. Pour plus d’informations, consultez le connecteur source Oracle. |
| Septembre 2022 | Prise en charge de l’envoi d’un corps avec la méthode DELETE de requête HTTP dans l’activité Web | Nouvelle prise en charge de l’envoi d’un corps (facultatif) lors de l’utilisation de la méthode DELETE dans l’activité Web. Pour plus d’informations, consultez les propriétés type disponibles pour l’activité Web. |
| Août 2022 | Les flux de données de mappage prennent maintenant en charge la transformation de cast visuel | Vous pouvez utiliser la transformation de cast pour modifier facilement les types de données de colonnes individuelles dans un flux de données. |
| Août 2022 | Délai d’expiration par défaut des activités passé à 12 heures | Le délai d’expiration par défaut des activités est maintenant de 12 heures. |
| Août 2022 | Améliorations de la facilité d’utilisation du générateur d’expressions de pipeline | Nous avons mis à jour l’interface utilisateur de notre générateur d’expressions pour faciliter la conception des pipelines. |
| Août 2022 | Nouvelle interface utilisateur pour les types des jeux de données inline des flux de données de mappage | Nous avons mis à jour l’interface utilisateur de la source des flux de données pour faciliter la recherche du type de votre jeu de données inline. |
| Juillet 2022 | Durée de vie dans un réseau virtuel managé | Réservez une capacité de calcul pour la durée de vie (TTL) dans la période de durée de vie du réseau virtuel managé, ce qui permet d’économiser du temps et d’améliorer l’efficacité. Pour plus d’informations sur cette préversion, consultez Annonce de la préversion publique de la durée de vie (TTL) dans un réseau virtuel managé. |
| Juin 2022 | Préversion du connecteur SAP CDC | Un nouveau connecteur de données pour SAP Change Data Capture (CDC) est maintenant disponible en préversion. Pour plus d’informations, consultez Annonce de la préversion publique de la solution SAP CDC dans Azure Data Factory et Azure Synapse Analytics et Solution SAP CDC dans Azure Data Factory. |
| Juin 2022 | Option de jointure approximative dans la transformation de jointure | L’utilisation de la correspondance approximative avec un sélecteur de seuil de score de similarité a été ajoutée à la transformation de jointure dans les flux de données de mappage. |
| Juin 2022 | Disponibilité générale de l’outil Mappage de données | Nous sommes heureux d’annoncer que l’outil Mappage de données est maintenant en disponibilité générale. L’outil Mappage de données est un processus guidé qui aide les utilisateurs à créer des mappages ETL et des flux de données de mappage depuis vos données sources vers Synapse sans écrire de code. |
| Juin 2022 | Réexécuter un pipeline avec de nouveaux paramètres | Vous pouvez maintenant changer les paramètres de pipeline lors de la réexécution d’un pipeline à partir de la page Supervision sans devoir revenir à l’éditeur de pipeline. Pour plus d’informations, consultez Réexécuter des pipelines et des activités. |
| Juin 2022 | Disponibilité générale des fonctions définies par l’utilisateur | Les fonctions définies par l’utilisateur dans les flux de données de mappage sont maintenant en disponibilité générale. |
Modèles de base de données et concepteur de bases de données
Cette section récapitule les nouvelles fonctionnalités récentes des modèles de base de données et du Concepteur de base de données.
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Juillet 2022 | Parcourir les modèles spécifiques à des secteurs | Parcourez les modèles spécifiques à des secteurs et ajoutez des tables pour créer votre propre base de données de lac. Découvrez les façons dont vous pouvez parcourir les modèles spécifiques à des secteurs et comment bien démarrer avec Démarrage rapide : Créer une base de données de lac en tirant parti des modèles de base de données. |
Expérience développeur
Cette section récapitule les nouvelles améliorations récentes de la qualité de vie et des fonctionnalités pour les développeurs dans Azure Synapse Analytics.
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Mai 2023 | Utilisation d’Azure DevOps avec des espaces de travail Synapse pour créer des correctifs à chaud dans des environnements de production | Billet de blog sur la façon de déployer un correctif à partir de votre espace de travail Synapse de développement dans un espace de travail Synapse de production sans affecter de manière négative des projets de développement en cours. |
| Décembre 2022 | MSSparkUtils est le couteau suisse à l’intérieur de Synapse Spark | MSSparkUtils est un package intégré qui vous permet d’effectuer facilement des tâches courantes appelées utilitaires Microsoft Spark, y compris la possibilité de partager des résultats entre des notebooks. |
| Septembre 2022 | Synapse CICD pour la publication d’artefacts d’espace de travail | L’intégration de Synapse Studio à un système de contrôle de code source tel Azure DevOps Git ou GitHub a été présentée comme l’une des fonctionnalités préférées de Synapse Studio pour collaborer et fournir un contrôle de code source pour Azure Synapse. La Place de marché Visual Studio a une tâche de déploiement d’espace de travail Synapse pour automatiser la publication. |
| Juillet 2022 | Compatibilité des notebooks Synapse avec IPython | Le noyau officiel pour les notebooks Jupyter est IPython et il est désormais pris en charge dans les notebooks Synapse. Pour plus d’informations, consultez Les notebooks Synapse sont désormais entièrement compatibles avec IPython. |
| Juillet 2022 | Mssparkutils a désormais la méthode spark.stop() | Une nouvelle API mssparkutils.session.stop() a été ajoutée au package mssparkutils. Cette fonctionnalité est pratique quand il existe plusieurs sessions s’exécutant sur le même pool Spark. La nouvelle API est disponible pour Scala et Python. Pour plus d’informations, consultez Arrêter une session interactive. |
Machine Learning
Cette section récapitule les nouvelles fonctionnalités et améliorations récentes apportées aux modèles Machine Learning dans Azure Synapse Analytics.
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Mars 2023 | Utilisation d’OpenAI GPT dans Synapse Analytics | Microsoft propose Azure OpenAI en tant que service cognitif Azure, et vous pouvez accéder aux modèles GPT d’Azure OpenAI à partir de Synapse Spark. |
| Novembre 2022 | Prise en charge de R (préversion) | Azure Synapse Analytics fournit maintenant une prise en charge de R intégrée pour Apache Spark, actuellement en préversion. Par exemple, installez une bibliothèque R à partir de CRAN et d’instantanés CRAN. |
| Août 2022 | SynapseML v.0.10.0 | Nouvelle version de SynapseML v0.10.0 (auparavant MMLSpark), une bibliothèque open source qui vise à simplifier la création de pipelines Machine Learning massivement scalables. Découvrez les derniers ajouts à SynapseML et comment bien démarrer avec SynapseML. |
| Août 2022 | Prise en charge de .NET | SynapseML v0.10 ajoute la prise en charge complète des langages .NET, comme C# et F#. Pour obtenir un exemple .NET SynapseML, consultez Exemple .NET avec LightGBMClassifier. |
| Août 2022 | Prise en charge d’Azure OpenAI Service | SynapseML permet désormais aux utilisateurs d’utiliser des modèles de langage avec 175 milliards de paramètres (GPT-3) depuis OpenAI qui peuvent générer et compléter du texte et du code presque comme des humains. Pour plus d’informations, consultez Azure OpenAI pour Big Data. |
| Août 2022 | Prise en charge de la plateforme MLflow | Les modèles SynapseML s’intègrent désormais à MLflow avec une prise en charge complète de l’enregistrement, du chargement, du déploiement et de la journalisation automatique. |
| Août 2022 | SynapseML dans Binder | Nous savons que Spark peut être intimidant pour les premiers utilisateurs, mais ne craignez plus rien, car avec la technologie Binder, vous pouvez explorer et expérimenter SynapseML dans Binder sans qu’une configuration, une installation, une infrastructure ou un compte Azure soient requis. |
| Juin 2022 | Entraînement des réseaux neuronaux profonds distribués (préversion) | Le runtime Azure Synapse inclut également des bibliothèques de prise en charge, telles que Petastorm et Horovod, qui sont couramment utilisées pour l’entraînement distribué. Cette fonctionnalité est actuellement disponible en préversion. Le runtime Azure Synapse Analytics pour Apache Spark 3.1 et 3.2 inclut désormais aussi la prise en charge des bibliothèques de deep learning les plus courantes, comme TensorFlow et PyTorch. Pour en savoir plus sur l’utilisation de ces bibliothèques dans vos pools accélérés par GPU Azure Synapse Analytics, lisez les tutoriels de Deep Learning. |
Exemples et instructions
Cette section récapitule les nouvelles ressources pour les instructions et les exemples de projet pour Azure Synapse Analytics.
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Mai 2023 | Implémentation d’une dimension de changement lent avec Synapse | Montrez comment utiliser un pool SQL serverless pour implémenter le type 2 de dimension de changement lent au-dessus d’un lac de données. |
| Mai 2023 | CI &CD avec le pool SQL dédié Azure Synapse | Utilisez le contrôle de version, l’intégration continue et le déploiement et les meilleures pratiques pour gérer le cycle de vie ALM d’un entrepôt de données Azure Synapse Data Warehouse avec cet article de blog. |
| Mars 2023 | Créer une solution de données sur Azure Synapse Analytics avec Snapshot Serengeti | Il s’agit d’une série en quatre parties sur la création d’une solution d’analytique des données et de Machine Learning de bout en bout sur Azure Synapse Analytics. Le jeu de données utilisé dans cette solution est le jeu de données Snapshot Serengeti, qui se compose d’une collection à grande échelle d’images de capture de caméra. |
| Mars 2023 | Présentation de Langage de requête Kusto (KQL) | Ce billet de blog Customer Success Engineering fournit une introduction à Langage de requête Kusto (KQL), un langage de requête puissant pour analyser de grands volumes de données structurées, semi-structurées et non structurées (texte libre). |
| Mars 2023 | Création d’un plan de récupération d’urgence personnalisé pour votre espace de travail Synapse | Série de blogs en plusieurs parties sur la création d’un plan de récupération d’urgence pour son espace de travail Synapse. |
| Mars 2023 | Connectivité Azure Synapse : points de terminaison publics, points de terminaison privés, VNet managé et points de terminaison privés managés | Une série de blogs rédigés par des experts en trois parties sur la connectivité Azure Synapse pour les différentes options de mise en réseau, y compris la connectivité du point de terminaison public de pool dédié entrant, les points de terminaison privés Azure Synapse et les points de terminaison de VNet managés et privés managés. |
| Février 2023 | Tableaux de bord de supervision historique pour ls pools SQL dédiés à Azure Synapse | Procédure pas à pas des étapes permettant d’activer la supervision historique à l’aide de modèles Azure Monitor Workbook en plus d’Azure Metrics et d’Azure Log Analytics. |
| Janvier 2023 | Lire Lac de données avec des pools serverless Synapse | Guide en deux parties sur l’utilisation d’OPENROWSET pour interroger un chemin d’accès dans le lac ou utiliser un tableau externe pour interroger un chemin d’accès dans le lac. |
| Janvier 2023 | Diffusion structurée dans Synapse Spark | Exemple détaillé de diffusion en continu de données de température IoT à partir d’appareils IoT vers Synapse Spark. |
| Janvier 2023 | Créer un alias DNS pour un pool SQL dédié dans l’espace de travail Synapse pour la récupération d’urgence | Un DNS personnalisé pour les pools SQL dédiés (anciennement SQL DW) peut fournir une redirection vers les programmes clients en cas de sinistre. |
| Décembre 2022 | Azure Synapse - Data Lake vs Delta Lake vs Data Lakehouse | Lisez un nouveau billet de blog Success Engineering démystifiant les termes Data Lake, Delta Lake et Data Lakehouse. |
| Novembre 2022 | Impact de la protection contre l’exfiltration de données sur les pipelines Azure Synapse Analytics | La protection contre l’exfiltration de données est une fonctionnalité qui active des restrictions supplémentaires sur la capacité d’Azure Synapse Analytics à se connecter à d’autres services. |
| Novembre 2022 | Prise en main des API REST pour Azure Synapse Analytics – Pool Apache Spark | Nous fournissons des instructions sur la configuration et l’utilisation des points de terminaison REST Synapse et décrivons les opérations de pool Apache Spark prises en charge par les API REST. |
| Novembre 2022 | Démystification d’Azure Synapse Data Explorer | Une explication en deux parties : Démystifier Data Explorer dans Azure Synapse et Ingestion des données avec Azure Synapse Data Explorer. |
| Novembre 2022 | Voyage dans le temps Delta Synapse Spark | Le voyage dans le temps Delta Lake permet d’effectuer des instantanés de requête à un point dans le temps, voire de restaurer des mises à jour erronées. |
| Septembre 2022 | Quelle est la différence entre le pool SQL dédié Synapse (anciennement SQL DW) et le pool SQL Sans serveur ? | Comprendre les pools dédiés vs sans serveur et leur concurrence. En savoir plus sur les concepts de base des pools SQL dédiés et des pools SQL sans serveur. |
| Septembre 2022 | Lecture de Delta Lake dans un pool SQL dédié | Exemple de script pour importer des fichiers Delta Lake directement dans le pool SQL dédié et prendre en charge les fonctionnalités telles que le voyage à temps. Pour obtenir une explication, consultez Lecture de Delta Lake dans un pool SQL dédié. |
| Septembre 2022 | Série de billets de blog Azure Synapse Customer Success Engineering | La nouvelle série de billets de blog Azure Synapse Customer Success Engineering démarre avec une introduction détaillée : Building the Lakehouse - Implementing a Data Lake Strategy with Azure Synapse. |
| Juin 2022 | Analytique Azure Orbital avec Synapse Analytics | Nus offrons maintenant un exemple de solution d’analytique Azure Orbital montrant une implémentation de bout en bout de l’extraction, du chargement, de la transformation et de l’analyse de données spatiales en utilisant des bibliothèques géospatiales et des modèles d’IA avec Azure Synapse Analytics. L’exemple de solution montre également comment intégrer des modèles géospatiaux spécifiques Azure AI services, des modèles d’IA des partenaires et des modèles « apportez vos propres données ». |
| Juin 2022 | Guides de migration pour Oracle | Un nouveau guide de migration créé par Microsoft pour Oracle vers Azure Synapse Analytics est maintenant disponible. Conception et performances pour les migrations Oracle. |
| Juin 2022 | Réussite d’Azure Synapse par conception | Le playbook Preuve de concept d’Azure Synapse fournit un guide d’étendue, de conception, d’exécution et d’évaluation d’une preuve de concept pour les charges de travail SQL ou Spark. |
| Juin 2022 | Guides de migration pour Teradata | Un nouveau guide de migration créé par Microsoft pour Teradata vers Azure Synapse Analytics est maintenant disponible. Conception et performances pour les migrations Teradata. |
| Juin 2022 | Guides de migration pour IBM Netezza | Un nouveau guide de migration créé par Microsoft pour IBM Netezza vers Azure Synapse Analytics est maintenant disponible. Conception et performances pour les migrations IBM Netezza. |
Sécurité
Cette section récapitule les nouvelles fonctionnalités et paramètres de sécurité récents dans Azure Synapse Analytics.
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Décembre 2022 | Impact de la protection contre l’exfiltration de données sur les pipelines Azure Synapse Analytics | La protection contre l’exfiltration de données est une fonctionnalité qui active des restrictions supplémentaires sur la capacité d’Azure Synapse Analytics à se connecter à d’autres services. |
| Août 2022 | Exécuter des notebooks Spark Azure Synapse avec une identité managée affectée par le système | Vous pouvez maintenant exécuter des notebooks Spark Synapse avec une identité managée affectée par le système (ou l’identité managée de l’espace de travail) en activant Exécuter en tant qu’identité managée à partir du menu Configurer la session. Avec cette fonctionnalité, vous pouvez vérifier que votre notebook fonctionne normalement lors de l’utilisation d’une identité managée affectée par le système avant d’utiliser le notebook dans un pipeline. Pour plus d’informations, consultez Identité managée pour Azure Synapse. |
| Juillet 2022 | Modifications des autorisations nécessaires à la publication sur Git | Maintenant, seules les autorisations Git et le rôle Éditeur d’artefact Synapse (RBAC Synapse) sont nécessaires pour commiter les modifications en mode Git. Pour plus d’informations, consultez Application du contrôle d’accès dans Synapse Studio. |
Azure Synapse Data Explorer (préversion)
Azure Data Explorer (ADX) est un service d’exploration de données rapide et très scalable pour les données des journaux et de télémétrie. Il permet l’ingestion depuis Event Hubs, des hubs IoT, des objets blob écrits dans des conteneurs d’objets blob et des travaux Azure Stream Analytics. Cette section récapitule les nouvelles fonctionnalités récentes d’Azure Synapse Data Explorer et du Langage de requête Kusto (KQL). Pour plus d’informations, consultez Quelle est la différence entre Azure Synapse Data Explorer et Azure Data Explorer ?
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Avril 2023 | Modèle ARM pour déployer Azure Data Explorer DB avec une connexion Cosmos DB | Un modèle ARM est désormais disponible pour déployer rapidement un cluster Azure Data Explorer avec une identité attribuée par le système, une base de données, un compte Azure Cosmos DB (NoSql), une base de données Azure Cosmos DB, un conteneur Azure Cosmos DB et une connexion de données entre le conteneur Cosmos DB et la base de données Kusto (à l’aide de l’identité attribuée par le système). |
| Avril 2023 | Ingérer des données d’Azure Events Hub vers le niveau gratuit ADX | Azure Data Explorer prend désormais en charge l’intégration à Event Hub dans le niveau gratuit ADX. Pour plus d’informations, consultez Analyse gratuite des données Event Hub avec Azure Data Explorer. |
| Mars 2023 | Afficher l’historique des clusters dans Kusto Data Explorer | Il est désormais plus facile de suivre l’historique des requêtes et des commandes exécutées sur un cluster Kusto à l’aide .show queries de et .show commands-and-queries. |
| Mars 2023 | Prise en charge d’Amazon S3 dans Kusto Web Explorer | Vous pouvez désormais ingérer des données à partir d’Amazon S3 en toute transparence via le hub d’ingestion dans Kusto Web Explorer (KWE). |
| Mars 2023 | Prise en charge des visuels plotly | Utilisez la bibliothèque de graphiques Plotly pour créer des visualisations pour une requête KQL à l’aide de l’opérateur « render » ou de manière interactive lors de la création de tableaux de bord ADX. |
| Février 2023 | Tableaux de bord ADX | Désormais en disponibilité générale, Azure Data Explorer tableaux de bord à l’aide de l’interface utilisateur web Azure Data Explorer vous permettent d’explorer vos données de bout en bout, en commençant par l’ingestion de données, l’exécution de requêtes et la création de tableaux de bord. |
| Février 2023 | L’ingestion de fichiers ADX prend en charge jusqu’à 1 000 fichiers | L’Assistant Ingestion ADX prend désormais en charge jusqu’à 1000 fichiers (auparavant 10) à la fois. |
| Janvier 2023 | Connecteur Apache Log4j 2 pour Azure Data Explorer | Le récepteur Apache Log4J 2 pour Azure Data Explorer a été développé pour diffuser facilement vos données de journal Log4j 2 vers Azure Data Explorer, où vous pouvez analyser, visualiser et alerter sur vos journaux en temps réel. Pour plus d’informations, consultez Prise en main d’Apache Log4j et d’Azure Data Explorer. |
| Janvier 2023 | Ingérer des événements Event Hub préexistants dans ADX | ADX peut désormais ingérer les données Event Hubs qui existaient avant la création d’une connexion de données Event Hubs dans votre cluster ADX via la date de début de la récupération des événements. |
| Janvier 2023 | Détection d’anomalie multivariée | ADX contient une prise en charge native pour la détection des anomalies sur plusieurs séries chronologiques à l’aide de la fonction series_decompose_anomalies(). Pour plus d’informations, consultez Détection d’anomalie multivariée. |
| Janvier 2023 | Amélioration de la mise en forme conditionnelle dans le tableau de bord | La mise en forme conditionnelle permet de faire apparaître visuellement les anomalies ou les points de données hors norme. Vous pouvez maintenant mettre en forme un visuel à l’aide de conditions ou en appliquant des thèmes à des colonnes numériques ou des valeurs discrètes à des colonnes non numériques. |
| Janvier 2023 | Nouvelles options d’affichage pour les graphique à secteurs | Concentrez-vous sur les données qui vous intéressent avec de nouvelles options d’affichage pour les visualisations de graphiques à secteurs dans les tableaux de bord. |
| Décembre 2022 | Visionneuse JPath ADX Kusto Web Explorer (KWE) | La notation JPath décrit le chemin d’accès à un ou plusieurs éléments dans un document JSON. Utilisez le nouvel affichage développé pour obtenir rapidement un élément spécifique d’un texte JSON et copier facilement son expression de chemin d’accès. Pour obtenir un exemple, consultez visionneuse JPath. |
| Décembre 2022 | Démystification de la consommation de données à l’aide de Azure Synapse Data Explorer | Guide des différentes façons de récupérer, de consommer et de visualiser des données à partir de Azure Synapse Data Explorer. |
| Novembre 2022 | Prise en charge du partage au niveau de la table par le biais d’Azure Data Share | Nous avons maintenant ajouté la prise en charge du partage au niveau de la table par le biais de l’interface Azure Data Share où vous pouvez partager des tables spécifiques dans la base de données. Cela vous permet de partager vos données de manière simple et sécurisée avec des personnes de votre entreprise ou des partenaires extérieurs. |
| Novembre 2022 | Ingérer des données d’Azure Stream Analytics dans Synapse Data Explorer | La possibilité d’utiliser un travail Streaming Analytics pour collecter des données à partir d’un hub d’événements et les envoyer à votre cluster Azure Data Explorer est maintenant en disponibilité générale. Pour plus d’informations, consultez Ingérer des données d’Azure Stream Analytics dans Azure Data Explorer et Sortie ADX à partir d’Azure Stream Analytics. |
| Novembre 2022 | Opérateur parse-kv | Le nouvel opérateur parse-kv extrait les informations structurées d’une expression de chaîne et les représente sous forme de clé/valeur. Vous pouvez utiliser un délimiteur spécifié, un délimiteur non spécifié ou Regex par le biais d’une expression régulière RE2. |
| Octobre 2022 | Leaders et abonnés dans les clusters ADX | Utilisez la page de la base de données dans le portail Azure pour identifier facilement toutes les bases de données des abonnés qui suivent un leader et le leader d’un abonné donné. |
| Octobre 2022 | Alias des bases de données d’abonnés | La fonctionnalité de base de données d’abonné vous permet d’attacher une base de données située dans un cluster différent à votre cluster Azure Data Explorer. Vous pouvez maintenant remplacer le nom de la base de données tout en établissant une relation d’abonné. |
| Octobre 2022 | Ingérer des données à partir d’OpenTelemetry | OpenTelemetry (OTel) est un framework d’observabilité d’application open source indépendante du fournisseur. L’exportateur OpenTelemetry prend en charge l’ingestion de données à partir de nombreux récepteurs dans Azure Data Explorer. |
| Octobre 2022 | Ingérer des données à partir de Telegraf | Telegraf est un agent open source, léger et à empreinte mémoire minimale pour la collecte, le traitement et l’écriture de données de télémétrie, comme les journaux, les métriques et les données IoT. Le plug-in de sortie d’Azure Data Explorer sert de connecteur depuis Telegraf et prend en charge l’ingestion de données provenant de nombreux types de plug-ins d’entrée dans Azure Data Explorer. |
| Septembre 2022 | Émulateur Kusto Azure Data Explorer | L’émulateur ADX est une image Docker exposant un point de terminaison du moteur de requête ADX. Vous pouvez l’utiliser pour créer des bases de données, puis ingérer et interroger des données. L’émulateur comprend le langage de requête Kusto (KQL) de la même façon que le service Azure. |
| Septembre 2022 | Configuration du proxy du connecteur Logstash | Le plug-in Logstash Azure Data Explorer (ADX) vous permet de traiter les événements de Logstash dans une base de données ADX à des fins d’analyse. La version 1.0.5 prend désormais en charge les proxys HTTP/HTTPS. |
| Septembre 2022 | Prise en charge de Kafka pour le format Protobuf | Le connecteur récepteur ADX Kafka tire parti de l’infrastructure Kafka Connect et fournit un adaptateur pour ingérer des données à partir de Kafka au format JSON, Avro, String et maintenant au format Protobuf dans la dernière mise à jour. En savoir plus sur l’ingestion de données Protobuf de Kafka vers Azure Data Explorer. |
| Septembre 2022 | Visuels en entonnoir | L’entonnoir est le dernier visuel que nous avons ajouté aux tableaux de bord Azure Data Explorer en suivant les commentaires que nous avons reçus des clients. |
| Septembre 2022 | Prise en charge de .NET et de Node.js dans l’exemple de générateur d’applications | L’Assistant Générateur d’exemple d’application d’Azure Data Explorer (ADX) est un outil qui vous permet de créer une application fonctionnelle pour ingérer et interroger vos données dans votre langage de programmation de prédilection. À présent, la génération d’exemples d’applications dans .NET et Node.js est prise en charge avec les options précédemment disponibles Java et Python. |
| Août 2022 | Prise en charge de Protobuf dans le récepteur Kafka | Le récepteur Kafka Azure Data Explorer, un connecteur Confluent certifié Or, permet d’ingérer des données de Kafka vers Azure Data Explorer. Nous avons ajouté la prise en charge de Protobuf dans le connecteur pour aider les clients à apporter des données Protobuf dans ADX. |
| Août 2022 | Prise en charge native d’Amazon S3 | La commande ADX .ingest into ingère les données dans une table en les « tirant » (pull) d’un ou de plusieurs fichiers de stockage cloud. La commande prend maintenant en charge les URL Amazon S3. Pour obtenir un exemple, lisez le billet de blog annonçant l’ingestion continue des données à partir de S3. |
| Août 2022 | Incorporer des tableaux de bord ADX | L'interface utilisateur web et les tableaux de bord ADX sont incorporés dans une iframe et hébergés dans des applications tierces. |
| Août 2022 | Option de mise à niveau de cluster gratuite | Vous pouvez maintenant mettre à niveau votre cluster gratuit Azure Data Explorer vers un cluster complet qui supprime la limitation de stockage, ce qui vous donne plus de capacité pour la croissance de vos données. |
| Août 2022 | Analyser des données ADX actualisées à partir d’un tableau croisé dynamique Excel | Vous pouvez maintenant utiliser un volume de données ADX actualisé et illimité (Kusto) à partir de votre outil analytique favori, les tableaux croisés dynamiques Excel. Les requêtes MDX générées par le code du tableau croisé dynamique parviendront au back-end Kusto sous forme d’instructions KQL qui vont agréger les données selon les besoins du tableau croisé dynamique et retournent à Excel. |
| Août 2022 | Résultats des requêtes - Couleur par valeur | Mettez en évidence les données uniques en un clin d’œil dans les résultats de la requête pour regrouper visuellement des lignes qui partagent des valeurs identiques pour une colonne spécifique. Utilisez Explorer les résultats et Couleur par valeur pour appliquer une couleur aux lignes en fonction de la colonne sélectionnée. |
| Août 2022 | Explorateur web - Prise en charge des graphiques avec lignes verticales mobiles | La propriété ysplit prend désormais en charge le visuel avec lignes verticales mobiles (des lignes verticales qui se déplacent le long du pointeur de la souris) pour de nombreux graphiques. |
| Juillet 2022 | Opérateur scan | Le puissant opérateur scan permet une exploration efficace et scalable des processus, l’analytique des séquences, ainsi que l’analytique des utilisateurs dans ADX. Les scénarios courants d’utilisation de scan incluent la maintenance préventive des appareils IoT, l’analyse de synthèse, le calcul récursif, les scénarios de sécurité à la recherche d’étapes d’attaque connues, etc. |
| Juillet 2022 | Ingérer des données d’Azure Stream Analytics dans Synapse Data Explorer (préversion) | Vous pouvez maintenant utiliser un travail Streaming Analytics pour collecter des données auprès d’un hub d’événements et les envoyer à votre cluster Azure Data Explorer en utilisant le portail Azure ou un modèle ARM. Pour plus d’informations, consultez Ingérer des données d’Azure Stream Analytics dans Azure Data Explorer. |
| Juillet 2022 | Rendre des graphiques pour chaque colonne y | Synapse Web Data Explorer prend désormais en charge le rendu de graphiques pour chaque colonne y. Pour obtenir un exemple, consultez la Mise à jour d’Azure Synapse Analytics de juillet 2022. |
| Juin 2022 | Nouvelle page d’accueil de Web Explorer | La nouvelle page d’accueil de Web Explorer facilite encore la prise en main de Synapse Web Explorer. |
| Juin 2022 | Galerie d’exemples Web Explorer | La galerie d’exemples Web Explorer fournit des échantillons de bout en bout de la façon dont les clients tirent parti des cas d’usage courants Synapse Data Explorer, comme les données de journaux, les données de métriques, les données IoT et les exemples de Big Data de base. |
| Juin 2022 | Fonctionnalités d’exploration des tableaux de bord Web Explorer | Vous pouvez maintenant utiliser des explorations comme paramètres dans vos tableaux de bord Synapse Web Explorer. |
| Juin 2022 | Paramètres de fuseau horaire pour Web Explorer | Les paramètres de fuseau horaire de Web Explorer s’appliquent désormais aux résultats de la requête et au tableau de bord. Si vous modifiez le fuseau horaire, les tableaux de bord sont automatiquement actualisés pour présenter les données avec le fuseau horaire sélectionné. |
Azure Synapse Link
Azure Synapse Link est un système automatisé permettant de répliquer des données provenant de SQL Server ou Azure SQL Database, Azure Cosmos DB ou Dataverse dans Azure Synapse Analytics. Cette section récapitule les actualités récentes sur la fonctionnalité Azure Synapse Link.
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Mars 2023 | Synapse Link Cosmos DB pour Azure Data Explorer GA | Azure Data Explorer prend en charge l’ingestion des données complètement managées à partir d’Azure Cosmos DB à l’aide d’un flux de modification. Nous prenons désormais en charge les comptes Cosmos DB derrière un point de terminaison privé managé ou un point de terminaison de service. Pour plus d’informations, consultez Ingérer des données de Azure Cosmos DB dans Azure Data Explorer. |
| Janvier 2023 | Synapse Link Cosmos DB pour Azure Data Explorer (préversion) | Azure Data Explorer prend en charge l’ingestion des données complètement managées à partir d’Azure Cosmos DB à l’aide d’un flux de modification. Pour plus d’informations, consultez Ingérer des données d’Azure Cosmos DB dans Azure Data Explorer (préversion). |
| Novembre 2022 | Azure Synapse Link pour SQL | Azure Synapse Link pour SQL est désormais en disponibilité générale pour SQL Server 2022 et Azure SQL Database. La fonctionnalité Azure Synapse Link pour SQL fournit une réplication de données en quasi-temps réel à faible code et sans code à partir de vos magasins opérationnels basés sur SQL dans Azure Synapse Analytics. Fournissez des rapports décisionnels sur les données opérationnelles en quasi-temps réel, avec un impact minimal sur votre magasin opérationnel. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’Azure Synapse Link pour SQL ? |
| Juillet 2022 | Mode par lots | Choisissez entre le coût et la latence dans Azure Synapse Link pour SQL en sélectionnant le mode continu ou par lots pour répliquer vos données. Le mode par lot vous permet d’économiser encore plus sur les coûts en payant seulement pour le service d’ingestion pendant les chargements par lots au lieu d’être facturé de façon continue. Vous pouvez sélectionner entre 20 et 60 minutes pour le traitement par lots. |
SQL Synapse
Cette section récapitule les dernières améliorations et fonctionnalités des pools SQL dans Azure Synapse Analytics.
| Month | Fonctionnalité | En savoir plus |
|---|---|---|
| Juin 2023 | Champs de paramètres de diagnostic mis à jour | Neuf champs ont été ajoutés aux journaux de diagnostic du pool SQL dédiés. |
| Mars 2023 | Créer des alertes pour votre pool SQL dédié Azure Synapse | Ce billet de blog Customer Success Engineering fournit des étapes à suivre pour configurer des alertes pour votre pool SQL dédié Azure Synapse et fournit des alertes recommandées pour vous aider à démarrer. |
| Mars 2023 | Réglage des performances Pools dédiés Synapse : Présentation du cycle de vie des requêtes | Ce billet de blog Customer Success Engineering est une présentation approfondie du cycle de vie des requêtes pour optimiser les performances. |
| Mars 2023 | Prise en charge de la syntaxe T-SQL GREATEST et LEAST | Les fonctions GREATEST et LEAST sont désormais disponibles dans les pools SQL serverless et dédiés. Ces fonctions scalaires et retournent la valeur maximale et minimale à partir d’une liste d’une ou plusieurs expressions. |
| Mars 2023 | Distribution multicolonne dans des pools GA SQL dédiés | Vous pouvez maintenant distribuer des tables de hachage sur plusieurs colonnes pour une distribution plus uniforme de la table de base, ce qui réduit l’asymétrie des données au fil du temps et améliore les performances des requêtes. Pour plus d’informations sur cette fonctionnalité en disponibilité générale, consultez les trois options : CREATE MATERIALIZED VIEW, CREATE TABLE distribution options ou CREATE TABLE AS SELECT distribution options. |
| Mars 2023 | Déploiement de Synapse SQL serverless à l’aide de SSDT | La prise en charge tant attendue de SqlPackage pour les pools SQL serverless Azure Synapse Analytics est désormais disponible à partir du SqlPackage 161.8089.0. Les pools SQL serverless sont pris en charge pour les actions d’extraction et de publication. |
| Février 2023 | Prise en charge des classements japonais et UTF-8 pour les pools SQL dédiés | La prise en charge d’UTF-8 et les classements japonais sont désormais disponibles de manière générale pour les pools SQL dédiés. |
| Septembre 2022 | Statistiques automatiques pour OPENROWSET dans les jeux de données CSV | Le pool SQL sans serveur crée automatiquement des statistiques pour les jeux de données CSV si nécessaire pour garantir un plan d’exécution de requête optimal pour les requêtes OPENROWSET. |
| Septembre 2022 | Syntaxe T-SQL MERGE | La syntaxe MERGE T-SQL a été une ajout fortement demandé à la bibliothèque T-SQL Synapse. MERGE encapsule INSERTs/UPDATEs/DELETEs dans une seule instruction. Disponible dans les pools SQL dédiés dans la version 10.0.17829 et ultérieure. Pour plus d’informations, consultez le blog d’annonce MERGE T-SQL. |
| Août 2022 | Tables Delta Lake Apache Spark dans des pools SQL serverless | La possibilité pour les pools SQL serverless d’accéder à des tables Delta Lake créées dans des bases de données Spark est en préversion. Pour plus d’informations, consultez Tables de métadonnées partagées d’Azure Synapse Analytics. |
| Août 2022 | Distribution multicolonne dans des pools SQL dédiés | Vous pouvez maintenant distribuer des tables de hachage sur plusieurs colonnes pour une distribution plus uniforme de la table de base, ce qui réduit l’asymétrie des données au fil du temps et améliore les performances des requêtes. Pour plus d’informations sur le choix de la préversion, consultez Options de distribution de CREATE TABLE ou Options de distribution de CREATE TABLE AS SELECT. |
| Août 2022 | Distribution Advisor | Le Conseiller de distribution est une nouvelle fonctionnalité en préversion dans les pools SQL Gen2 dédiés à Azure Synapse qui analyse les requêtes et recommande les meilleures stratégies de distribution pour les tables afin d’améliorer les performances des requêtes. Pour plus d’informations, consultez Conseiller de distribution dans Azure Synapse SQL. |
| Août 2022 | Ajouter des objets SQL et des utilisateurs dans des bases de données de lac | Nouvelles fonctionnalités annoncées pour les bases de données de lac dans des pools SQL serverless : créer des schémas, des vues, des procédures, des fonctions table inline. Vous pouvez aussi créer des utilisateurs de base de données provenant de votre domaine Azure Active Directory et les affecter au rôle db_datareader. Pour plus d’informations, consultez Accéder à des bases de données de lac en utilisant un pool SQL serverless dans Azure Synapse Analytics et Créer et utiliser des tables externes natives en utilisant des pools SQL dans Azure Synapse Analytics. |
En savoir plus
Pour les mises à jour plus ancienne, passez en revue les billets de blog Azure Synapse Analytics précédents ou les mises à jour précédentes dans Azure Synapse Analytics.
- Bien démarrer avec Azure Synapse Analytics
- Présentation d’Azure Synapse Analytics
- Créer des solutions analytiques intégrées avec Azure Synapse Analytics
- Intégration des données à grande échelle avec un pipeline Azure Data Factory ou Azure Synapse
- Parcours d’apprentissage Microsoft pour Azure Synapse
- Azure Synapse Analytics dans Questions et réponses Microsoft