Integrieren Sie andere Dienste in einen dedizierten SQL-Pool (früher SQL DW) in Azure Synapse Analytics.

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Der dedizierte SQL-Pool (früher SQL DW) in Azure Synapse Analytics ermöglicht Benutzern die Integration in viele andere Dienste in Azure. Ein dedizierter SQL-Pool kann mehrere zusätzliche Dienste nutzen, beispielsweise:

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

Weitere Informationen über Integrationsdienste in Azure finden Sie im Artikel zu Integrationspartnern.

Power BI

Mit der Power BI-Integration können Sie die Rechenleistung eines Data Warehouse mit der dynamischen Berichterstellung und Visualisierung von Power BI kombinieren. Die Power BI-Integration umfasst derzeit:

  • Direct Connect: Eine erweiterte Verbindung mit logischem Pushdown für ein Data Warehouse, das mit einem dedizierten SQL-Pool (früher SQL DW) bereitgestellt wurde. Pushdown ermöglicht schnellere Analysen im größeren Maßstab.
  • In Power BI öffnen: Mit der Schaltfläche „In Power BI öffnen“ werden zur vereinfachten Verbindungsherstellung Instanzinformationen an Power BI übergeben.

Weitere Informationen finden Sie unter Integration in Power BI oder in der Power BI-Dokumentation.

Azure Data Factory

Azure Data Factory bietet Benutzern eine verwaltete Plattform zur Erstellung komplexer Pipelines zum Extrahieren und Laden. Die Integration in einen dedizierten SQL-Pool (früher SQL DW) in Azure Data Factory umfasst Folgendes:

  • Gespeicherte Prozeduren: Die Orchestrierung der Ausführung von gespeicherten Prozeduren.
  • Kopieren: Mithilfe von Azure Data Factory (ADF) können Sie Daten in den dedizierten SQL-Pool (früher SQL DW) verschieben. Dieser Vorgang kann im Hintergrund PolyBase oder den standardmäßigen Mechanismus von Azure Data Factory zum Verschieben von Daten verwenden.

Weitere Informationen finden Sie unter Visualisieren von Daten mit Power BI.

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning ist ein vollständig verwalteter Analytics-Dienst, mit dem Sie komplexe Modelle erstellen können, die einen großen Satz von Vorhersagetools nutzen. Der dedizierte SQL-Pool (früher SQL DW) wird sowohl als Quelle als auch als Ziel für diese Modelle unterstützt, und er bietet die folgenden Funktionen:

  • Daten lesen: Bedarfsabhängige Laufwerkmodelle im großen Stil mit T-SQL für einen dedizierten SQL-Pool (früher SQL DW).
  • Daten schreiben: Committen von Änderungen von einem beliebigen Modell zurück an den dedizierten SQL-Pool (früher SQL DW).

Weitere Informationen finden Sie unter Analysieren von Daten mit Azure Machine Learning.

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics ist eine komplexe, vollständig verwaltete Infrastruktur für die Verarbeitung und Nutzung von Azure Event Hub generierten Ereignisdaten. Die Integration in einen dedizierten SQL-Pool (früher SQL DW) ermöglicht das Streamen von Daten für eine effiziente Verarbeitung und die Speicherung zusammen mit relationalen Daten, sodass eine tiefergehende, erweiterte Analyse durchgeführt werden kann.

  • Auftragsausgabe: Direktes Senden der Ausgabe von Stream Analytics-Aufträgen an einen dedizierten SQL-Pool (früher SQL DW).

Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Azure Stream Analytics mit SQL Data Warehouse.