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Novità dell'archivio di Azure Synapse Analytics

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Questo articolo descrive gli aggiornamenti del mese precedente ad Azure Synapse Analytics. Per la versione del mese più recente, vedere gli aggiornamenti più recenti di Azure Synapse Analytics. Ogni aggiornamento è collegato al blog di Azure Synapse Analytics e a un articolo che fornisce altre informazioni.

Funzionalità disponibili a livello generale

La tabella seguente elenca una cronologia precedente delle funzionalità di Azure Synapse Analytics che sono passate dall'anteprima alla disponibilità generale (GA).

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Luglio 2022 Apache Spark™ 3.2 per Synapse Analytics Apache Spark™ 3.2 per Synapse Analytics è ora disponibile a livello generale. Esaminare le note sulla versione ufficiale e le linee guida sulla migrazione tra Spark 3.1 e 3.2 per valutare le potenziali modifiche alle applicazioni. Per altre informazioni, vedere Supporto della versione di Apache Spark e Runtime di Azure Synapse per Apache Spark 3.2. Evidenzia le caratteristiche migliori in Spark 3.2 nell'aggiornamento di luglio 2022 di Azure Synapse Analytics.
Luglio 2022 Funzionalità di Apache Spark in Cache intelligente di Azure Synapse La cache intelligente per Spark archivia automaticamente ogni lettura all'interno dello spazio di archiviazione della cache allocato, rilevando le modifiche dei file sottostanti e aggiornando i file per fornire i dati più recenti. Per altre informazioni, vedere Come abilitare /disabilitare la cache per il pool di Apache Spark.
Giugno 2022 Strumento Dati mappa Lo strumento Map Data è un processo guidato che consente di creare mapping ETL e di mapping dei flussi di dati dai dati di origine a Synapse senza scrivere codice. Per altre informazioni sullo strumento Map Data (Dati mappa), vedere Map Data in Azure Synapse Analytics (Dati mappa in Azure Synapse Analytics).
Giugno 2022 Funzioni definite dall'utente Le funzioni definite dall'utente sono ora disponibili a livello generale. Per altre informazioni, vedere Funzioni definite dall'utente nei flussi di dati di mapping.
Maggio 2022 Connettore azure Synapse Esplora dati per Power Automate, App per la logica e Power Apps Il connettore azure Esplora dati per Power Automate consente di orchestrare e pianificare flussi, inviare notifiche e avvisi come parte di un'attività pianificata o attivata. Per altre informazioni, vedere Azure Esplora dati connector for Microsoft Power Automate and Usage examples for Azure Esplora dati connector to Power Automate (Connettore di Azure Esplora dati per Microsoft Power Automate e utilizzo per Il connettore di Azure Esplora dati in Power Automate).
Aprile 2022 Ripristino tra sottoscrizioni per Azure Synapse SQL Con l'aggiornamento del modulo 3.8 di PowerShell Az.Sql , il cmdlet Restore-AzSqlDatabase può essere usato per il ripristino tra sottoscrizioni di pool SQL dedicati. Per altre informazioni, vedere Blog: Ripristinare un pool SQL dedicato (in precedenza SQL Data Warehouse) in una sottoscrizione diversa. Questa funzionalità è ora disponibile a livello generale per i pool SQL dedicati (in precedenza SQL Data Warehouse) e i pool SQL dedicati in un'area di lavoro synapse. Qual è la differenza?
Aprile 2022 Progettazione database La finestra di progettazione di database consente agli utenti di creare visivamente database all'interno di Synapse Studio senza scrivere una singola riga di codice. Per altre informazioni, vedere Annuncio della disponibilità generale di Progettazione database. Per altre informazioni sui database Lake, vedere Come modificare un database Lake esistente usando la finestra di progettazione database.
Aprile 2022 Modelli di database Sono stati introdotti nuovi modelli di database specifici del settore nel blog Sulla disponibilità generale dei modelli di database synapse. Altre informazioni sui modelli di database e sull'esperienza di esplorazione migliorata.
Aprile 2022 Ruolo Controllo degli accessi in base al ruolo dell'operatore di monitoraggio di Synapse Il ruolo Controllo degli accessi in base al ruolo dell'operatore di monitoraggio synapse (controllo degli accessi in base al ruolo) consente a un utente utente di monitorare l'esecuzione di pipeline e applicazioni Spark di Synapse senza avere la possibilità di eseguire o annullare l'esecuzione di queste applicazioni. Per altre informazioni, vedere Ruoli controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse.
Marzo 2022 Flowlet I flowlet consentono di progettare parti della nuova logica del flusso di dati o di estrarre parti di un flusso di dati esistente e salvarle come artefatto separato all'interno dell'area di lavoro di Synapse. È quindi possibile riutilizzare questi flowlet all'interno di altri flussi di dati. Per altre informazioni, vedere il post di blog relativo all'annuncio di Flowlets GA e leggere Flowlets nel flusso di dati di mapping.
Marzo 2022 Connettori del feed di modifiche Le trasformazioni dell'origine del flusso di dati del feed CDC (Changed Data Capture) per Azure Cosmos DB, Archiviazione BLOB di Azure, ADLS Gen1, ADLS Gen2 e Common Data Model (CDM) sono ora disponibili a livello generale. Selezionando semplicemente una casella, è possibile indicare a Azure Data Factory di gestire automaticamente un checkpoint e leggere solo le righe più recenti aggiornate o inserite dopo l'ultima esecuzione della pipeline. Per altre informazioni, vedere il post di blog relativo all'anteprima generale dei connettori dei feed di modifiche e leggere Copiare e trasformare i dati in Azure Data Lake Archiviazione Gen2 usando Azure Data Factory o Azure Synapse Analytics.
Marzo 2022 Crittografia a livello di colonna per pool SQL dedicati La crittografia a livello di colonna è ora disponibile a livello generale per l'uso nei server logici SQL di Azure nuovi ed esistenti con pool SQL dedicati di Azure Synapse e pool SQL dedicati nelle aree di lavoro di Azure Synapse. Il supporto di SQL Server Data Tools (SSDT) per la crittografia a livello di colonna per i pool SQL dedicati è disponibile a partire dalla build 17.2 Preview 2 di Visual Studio 2022.
Marzo 2022 Connettore Synapse Spark Common Data Model (CDM) Il lettore/writer in formato CDM consente a un programma Spark di leggere e scrivere entità CDM in una cartella CDM tramite dataframe Spark. Per altre informazioni, vedere come il connettore CDM supporta la lettura, la scrittura di dati, esempi e problemi noti.
Novembre 2021 PREDICT La sintassi T-SQL PREDICT è ora disponibile a livello generale per i pool SQL dedicati. Introduzione alla procedura guidata di assegnazione dei punteggi dei modelli di Machine Learning per i pool SQL dedicati.
Ottobre 2021 Ruoli controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse I ruoli controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse sono ora disponibili a livello generale. Altre informazioni sui ruoli controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse e sul controllo degli accessi in base al ruolo di Azure Synapse con PowerShell.

Community

Questa sezione è un archivio delle opportunità della community di Azure Synapse Analytics e del programma Influencer di Azure Synapse di Microsoft.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Maggio 2022 Programma Di influenza di Azure Synapse Iscriversi al programma gratuito Azure Synapse Influencer e connettersi con una community di utenti synapse dedicati ad aiutare gli altri a ottenere maggiori risultati con l'analisi cloud. Iscriviti ora per la prossima sessione di Synapse Influencer Ask the Experts. È gratuito partecipare e tutti sono invitati a partecipare e partecipare alla discussione sugli argomenti correlati a Synapse. È possibile guardare gli eventi Ask the Experts registrati in passato nel canale YouTube di Azure Synapse.
Marzo 2022 Serie video di YouTube per Azure Synapse Analytics e Microsoft MVP YouTube Un'attività congiunta con il team del prodotto Azure Synapse e la community microsoft MVP, una nuova serie di video MVP di YouTube sulle funzionalità di Azure Synapse è stata lanciata. Per altre informazioni, vedere il canale YouTube di Azure Synapse Analytics.

Apache Spark per Azure Synapse Analytics

Questa sezione è un archivio di funzionalità e funzionalità di Apache Spark per Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Maggio 2022 Connettore del pool SQL dedicato di Azure Synapse per Apache Spark ora disponibile in Python In precedenza, il pool SQL dedicato di Azure Synapse Connessione or per Apache Spark era disponibile solo con Scala. Il connettore del pool SQL dedicato per Apache Spark può ora essere usato con Python in Spark 3.
Maggio 2022 Gestire la configurazione di Apache Spark di Azure Synapse Con la nuova funzionalità di configurazione di Apache Spark, è possibile creare un artefatto di configurazione Spark autonomo con suggerimenti automatici e regole di convalida predefinite. L'artefatto di configurazione di Spark consente di condividere la configurazione di Spark all'interno e tra aree di lavoro di Azure Synapse. È anche possibile associare facilmente la configurazione di Spark a un pool di Spark, a un notebook e a una definizione di processo Spark per riutilizzare e ridurre al minimo la necessità di copiare la configurazione di Spark in più posizioni.
Aprile 2022 Apache Spark 3.2 per Synapse Analytics Apache Spark 3.2 per Synapse Analytics con disponibilità in anteprima. Esaminare le note sulla versione ufficiale di Spark 3.2 e le linee guida sulla migrazione tra Spark 3.1 e 3.2 per valutare le potenziali modifiche alle applicazioni. Per altre informazioni, vedere Supporto della versione di Apache Spark e Runtime di Azure Synapse per Apache Spark 3.2.
Aprile 2022 Parametrizzazione per la definizione del processo Spark È ora possibile assegnare parametri in modo dinamico in base a variabili, metadati o specificare parametri specifici della pipeline per l'attività di definizione del processo Spark. Per altre informazioni, vedere Trasformare i dati usando la definizione del processo Apache Spark.
Aprile 2022 Snapshot del notebook di Apache Spark È possibile accedere a uno snapshot del notebook quando si verifica un errore di esecuzione del notebook della pipeline o quando si verifica un processo notebook a esecuzione prolungata. Per altre informazioni, vedere Trasformare i dati eseguendo un notebook di Synapse e Introduzione alle utilità di Microsoft Spark.
Marzo 2022 Connettore Synapse Spark Common Data Model (CDM) Il lettore/writer in formato CDM consente a un programma Spark di leggere e scrivere entità CDM in una cartella CDM tramite dataframe Spark. Per altre informazioni, vedere come il connettore CDM supporta la lettura, la scrittura di dati, esempi e problemi noti.
Marzo 2022 Ottimizzazione delle prestazioni per il connettore del pool SQL dedicato di Synapse Spark Nuovi miglioramenti al pool SQL dedicato di Azure Synapse Connessione or per Apache Spark riducono lo spostamento dei dati e sfruttano COPY INTO. I test delle prestazioni hanno indicato almeno un miglioramento di circa 5 volte rispetto alla versione precedente. Non è necessaria alcuna azione da parte dell'utente per sfruttare questi miglioramenti. Per altre informazioni, vedere Blog: Pool SQL dedicato di Synapse Spark (DW) Connessione or: Miglioramenti delle prestazioni.
Marzo 2022 Supporto per tutte le opzioni SaveMode del dataframe Spark Il pool SQL dedicato di Azure Synapse Connessione or per Apache Spark supporta ora tutte e quattro le opzioni SaveMode del dataframe Spark: Append, Overwrite, ErrorIfExists, Ignore. Per altre informazioni su Spark SaveMode, vedere la documentazione ufficiale di Apache Spark.
Marzo 2022 Funzionalità di Cache intelligente di Apache Spark in Azure Synapse Analytics La cache intelligente per Spark archivia automaticamente ogni lettura all'interno dello spazio di archiviazione della cache allocato, rilevando le modifiche dei file sottostanti e aggiornando i file per fornire i dati più recenti. Per altre informazioni su questa funzionalità di anteprima, vedere come abilitare/disabilitare la cache per il pool di Apache Spark o vedere il post di blog.

Integrazione dei dati

Questa sezione è un archivio di funzionalità e funzionalità dell'integrazione dei dati di Azure Synapse Analytics. Informazioni su come caricare dati in Azure Synapse Analytics usando Azure Data Factory (ADF) o una pipeline di Synapse.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Giugno 2022 Anteprima del connettore SAP CDC Un nuovo connettore dati per SAP Change Data Capture (CDC) è ora disponibile in anteprima. Per altre informazioni, vedere Annuncio dell'anteprima pubblica della soluzione SAP CDC in Azure Data Factory e nella soluzione Azure Synapse Analytics e SAP CDC in Azure Data Factory.
Giugno 2022 Opzione join fuzzy nella trasformazione Join Usare la corrispondenza fuzzy con un dispositivo di scorrimento del punteggio soglia di somiglianza aggiunto alla trasformazione Join in Mapping Flusso di dati s.
Giugno 2022 Disponibilità generale dello strumento Map Data Siamo lieti di annunciare che lo strumento Dati mappa è ora disponibile a livello generale. Lo strumento Map Data è un processo guidato che consente di creare mapping ETL e di mapping dei flussi di dati dai dati di origine a Synapse senza scrivere codice.
Giugno 2022 Rieseguire la pipeline con nuovi parametri È ora possibile modificare i parametri della pipeline quando si esegue di nuovo una pipeline dalla pagina Monitoraggio senza dover tornare all'editor della pipeline. Per altre informazioni, vedere Rieseguire pipeline e attività.
Giugno 2022 Funzioni definite dall'utente a livello generale Le funzioni definite dall'utente nei flussi di dati di mapping sono ora disponibili a livello generale.
Maggio 2022 Esportare il monitoraggio della pipeline come csv La possibilità di esportare il monitoraggio della pipeline in csv e altri miglioramenti del monitoraggio sono stati introdotti in Azure Data Factory.
Maggio 2022 Caricamento automatico dei dati di origine incrementale da PostgreSQL e MySQL Il caricamento automatico dei dati di origine incrementale da PostgreSQL e MySQL a Synapse SQL e database di Azure è ora disponibile in modo nativo in Azure Data Factory.
Maggio 2022 Gestione degli errori di trasformazione Assert La gestione degli errori è stata aggiunta ai sink dopo una trasformazione assert nel flusso di dati di mapping. È ora possibile scegliere se restituire le righe non riuscite nel sink selezionato o in un file separato.
Maggio 2022 Modifica della proiezione dei flussi di dati per mapping Nei flussi di dati di mapping è ora possibile aggiornare i nomi delle colonne di proiezione di origine e i tipi di colonna.
Aprile 2022 Connettore Dataverse per synapse Flusso di dati Dataverse è ora un connettore di origine e sink per synapse Flusso di dati s. È possibile copiare e trasformare i dati da Dynamics 365 (Microsoft Dataverse) o Dynamics CRM usando Azure Data Factory o Azure Synapse Analytics.
Aprile 2022 Timeout della risposta dell'attività Web di Synapse Pipelines configurabile Con la proprietà httpRequestTimeoutresponse timeout è possibile definire un timeout per la richiesta HTTP fino a 10 minuti. Le attività Web funzionano perfettamente bene con le API che seguono il modello asincrono request-reply, un approccio consigliato per la creazione di API/servizi Web scalabili.
Marzo 2022 connettore sFTP per i flussi di dati Synapse Un connettore sftp nativo nei flussi di dati synapse è supportato per leggere e scrivere dati da sFTP usando l'interfaccia dei flussi di dati visivi a basso codice in Synapse. Per altre informazioni, vedere Copiare e trasformare i dati nel server SFTP usando Azure Data Factory o Azure Synapse Analytics.
Marzo 2022 Miglioramenti del flusso di dati all'anteprima dei dati Esaminare le funzionalità aggiunte all'anteprima dei dati e i miglioramenti del debug in Mapping Flusso di dati.
Marzo 2022 Attività script della pipeline È ora possibile trasformare i dati usando l'attività Script per richiamare i comandi SQL per eseguire sia DDL che DML.
Dicembre 2021 Collegamento alle partizioni personalizzate per Synapse per Azure Cosmos DB Migliorare i tempi di esecuzione delle query per le query Spark creando partizioni personalizzate in base ai campi usati di frequente nelle query. Per altre informazioni, vedere Partizionamento personalizzato in Azure Collegamento a Synapse per Azure Cosmos DB (anteprima).

Modelli di database e Progettazione database

Questa sezione è un archivio di funzionalità e funzionalità dei modelli di database e della finestra di progettazione database.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Aprile 2022 Progettazione database La finestra di progettazione di database consente agli utenti di creare visivamente database all'interno di Synapse Studio senza scrivere una singola riga di codice. Per altre informazioni, vedere Annuncio della disponibilità generale di Progettazione database. Per altre informazioni sui database Lake, vedere Come modificare un database Lake esistente usando la finestra di progettazione database.
Aprile 2022 Modelli di database Sono stati introdotti nuovi modelli di database specifici del settore nel blog Sulla disponibilità generale dei modelli di database synapse. Altre informazioni sui modelli di database e sull'esperienza di esplorazione migliorata.
Aprile 2022 Clonare il database Lake In Synapse Studio è ora possibile clonare un database usando il menu azione disponibile nel database lake. Per altre informazioni, vedere Procedura: Clonare un database Lake.
Aprile 2022 Usare caratteri jolly per specificare gerarchie di cartelle personalizzate I database Lake si trovano sopra i dati presenti nel lake e questi dati possono risiedere in cartelle nidificate che non rientrano in modelli di partizione puliti. È ora possibile usare caratteri jolly per specificare gerarchie di cartelle personalizzate. Per altre informazioni, vedere Procedura: Modificare un datalake.
2022 gennaio Nuovi modelli di database Altre informazioni sui nuovi modelli di automotive, genomica, produzione e prodotti farmaceutici specifici del settore e introduzione ai modelli di database nella raccolta di Synapse Studio.

Esperienza sviluppatore

Questa sezione è un archivio di miglioramenti della qualità della vita e delle funzionalità per gli sviluppatori in Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Maggio 2022 Report aggiornato dell'analizzatore Azure Synapse Informazioni sulle nuove funzionalità nella versione 2.0 del report di Synapse Analyzer.
Aprile 2022 Report dell'analizzatore Azure Synapse Il report dell'analizzatore Azure Synapse consente di identificare i problemi comuni che possono essere presenti nel database che possono causare problemi di prestazioni.
Aprile 2022 Fare riferimento a notebook non pubblicati Quando si usano %run notebook, è ora possibile abilitare "Riferimenti notebook non pubblicati", che consentirà di fare riferimento a notebook non pubblicati. Se abilitata, l'esecuzione del notebook recupera il contenuto corrente nella cache Web del notebook, ovvero le modifiche nell'editor di notebook possono essere riportate immediatamente da altri notebook senza dover essere pubblicate (modalità live) o sottoposte a commit (modalità Git).
Marzo 2022 Celle di codice con eccezione per visualizzare l'output standard Ora nei notebook synapse vengono visualizzati sia i messaggi di output standard che di eccezione quando un'istruzione di codice ha esito negativo per i linguaggi Python e Scala. Per esempi, vedere Notebook di Synapse: Celle di codice con eccezione per visualizzare l'output standard.
Marzo 2022 L'output parziale è disponibile per l'esecuzione di celle di codice del notebook Ora nei notebook di Synapse è possibile visualizzare qualsiasi elemento scritto (con println comandi, ad esempio) durante l'esecuzione della cella, invece di attendere fino al termine. Per esempi, vedere Notebook synapse: l'output parziale è disponibile per l'esecuzione di celle di codice del notebook.
Marzo 2022 Controllare dinamicamente la configurazione della sessione Spark con i parametri della pipeline Ora nei notebook di Synapse è possibile usare i parametri della pipeline per configurare la sessione con il notebook %%configure magic. Per esempi, vedere Notebook di Synapse: controllare dinamicamente la configurazione della sessione Spark con i parametri della pipeline.
Marzo 2022 Riutilizzare e gestire le sessioni del notebook Ora nei notebook di Synapse è facile riutilizzare una sessione attiva in modo pratico senza dover avviarne una nuova e visualizzare e gestire le sessioni attive nell'elenco Sessioni attive. Per visualizzare le sessioni, selezionare i 3 puntini nel notebook e selezionare Gestisci sessioni. Per esempi, vedere Notebook di Synapse: Riutilizzare e gestire le sessioni dei notebook.
Marzo 2022 Supporto per la registrazione di Python Ora nei notebook di Synapse viene acquisito qualsiasi elemento scritto tramite il modulo di registrazione Python, oltre ai log dei driver. Per esempi, vedere Notebook di Synapse: Supporto per la registrazione python.

Machine Learning

Questa sezione include un archivio di funzionalità e miglioramenti ai modelli di Machine Learning in Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Giugno 2022 Training della rete neurale profonda distribuita (anteprima) Il runtime di Azure Synapse include anche librerie di supporto come Petastorm e Horovod, comunemente usate per il training distribuito. Questa funzionalità è attualmente disponibile in anteprima. Il runtime di Azure Synapse Analytics per Apache Spark 3.1 e 3.2 include ora anche il supporto per le librerie di Deep Learning più comuni, ad esempio TensorFlow e PyTorch. Per altre informazioni su come sfruttare queste librerie all'interno dei pool con accelerazione GPU di Azure Synapse Analytics, leggere le esercitazioni sull'apprendimento avanzato.
Novembre 2021 PREDICT La sintassi T-SQL PREDICT è ora disponibile a livello generale per i pool SQL dedicati. Introduzione alla procedura guidata di assegnazione dei punteggi dei modelli di Machine Learning per i pool SQL dedicati.

Esempi e indicazioni

Questa sezione è un archivio di linee guida e risorse di progetto di esempio per Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Giugno 2022 Analisi orbitale di Azure con Synapse Analytics È ora disponibile una soluzione di esempio di analisi Orbital di Azure che mostra un'implementazione end-to-end di estrazione, caricamento, trasformazione e analisi dei dati spaziali usando librerie geospaziali e modelli di intelligenza artificiale con Azure Synapse Analytics. La soluzione di esempio illustra anche come integrare modelli di servizi di intelligenza artificiale di Azure specifici per geospaziali, modelli di intelligenza artificiale di partner e modelli bring-your-own-data.
Giugno 2022 Guide alla migrazione per Oracle È ora disponibile una nuova guida alla migrazione creata da Microsoft per Oracle ad Azure Synapse Analytics. Progettare e prestazioni per le migrazioni Oracle.
Giugno 2022 Successo di Azure Synapse per progettazione Il playbook di verifica di Azure Synapse fornisce una guida all'ambito, alla progettazione, all'esecuzione e alla valutazione di un modello di verifica per i carichi di lavoro SQL o Spark.
Giugno 2022 Guide alla migrazione per Teradata È ora disponibile una nuova guida alla migrazione creata da Microsoft per Teradata ad Azure Synapse Analytics. Progettare e prestazioni per le migrazioni Teradata.
Giugno 2022 Guide alla migrazione per IBM Netezza È ora disponibile una nuova guida alla migrazione creata da Microsoft per IBM Netezza ad Azure Synapse Analytics. Progettazione e prestazioni per le migrazioni IBM Netezza.

Sicurezza

Questa sezione è un archivio di funzionalità e impostazioni di sicurezza in Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Aprile 2022 Ruolo Controllo degli accessi in base al ruolo dell'operatore di monitoraggio di Synapse Il ruolo Controllo degli accessi in base al ruolo dell'operatore di monitoraggio di Synapse consente a un utente utente di monitorare l'esecuzione di pipeline synapse e applicazioni Spark senza avere la possibilità di eseguire o annullare l'esecuzione di queste applicazioni. Per altre informazioni, vedere Ruoli controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse.
Marzo 2022 Applicare la versione minima di TLS È ora possibile aumentare o ridurre la versione minima di TLS per i pool SQL dedicati nelle aree di lavoro di Synapse. Per altre informazioni, vedere Impostazioni di connettività sql di Azure. L'API SQL gestita dell'area di lavoro può essere usata per modificare le impostazioni minime di TLS.
Marzo 2022 Azure Synapse Analytics supporta ora solo l'autenticazione di Azure Active Directory (Azure AD) È ora possibile usare l'autenticazione di Azure Active Directory per gestire centralmente l'accesso a tutte le risorse di Azure Synapse, inclusi i pool SQL. È possibile disabilitare l'autenticazione locale al momento della creazione o dopo la creazione di un'area di lavoro tramite il portale di Azure.
Dicembre 2021 Identità gestite assegnate dall'utente È ora possibile usare le identità gestite assegnate dall'utente nei servizi collegati per l'autenticazione in Pipeline synapse e flussi di dati. Per altre informazioni, vedere Credenziali in Azure Data Factory e Azure Synapse.
Dicembre 2021 Esplorare le cartelle di ADLS Gen2 nell'area di lavoro di Azure Synapse Analytics È ora possibile esplorare e proteggere un contenitore o una cartella di Azure Data Lake Archiviazione Gen2 (ADLS Gen2) nell'area di lavoro di Azure Synapse Analytics connettendosi a un contenitore o a una cartella specifica in Synapse Studio.
Dicembre 2021 TLS 2.1 applicato per le nuove aree di lavoro di Synapse A partire da dicembre 2021, è stato implementato un requisito per TLS 1.2 solo per le nuove aree di lavoro di Synapse.

Azure Synapse Esplora dati

Esplora dati di Azure (ADX) è un servizio di esplorazione dati rapido e a scalabilità elevata per dati di log e di telemetria. Offre l'inserimento da Hub eventi, hub IoT, BLOB scritti in contenitori BLOB e processi di Analisi di flusso di Azure. Questa sezione include un archivio di funzionalità e funzionalità del Esplora dati di Azure Synapse e del Linguaggio di query Kusto (KQL). Altre informazioni su Qual è la differenza tra Azure Synapse Esplora dati e Azure Esplora dati? (Anteprima)

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Giugno 2022 Nuova home page di Esplora Web La nuova home page di Azure Synapse Web Explorer rende ancora più semplice iniziare a usare Synapse Web Explorer.
Giugno 2022 Raccolta di esempi di Web Explorer La raccolta di esempi di Web Explorer fornisce esempi end-to-end di come i clienti sfruttano Synapse Esplora dati casi d'uso più diffusi, ad esempio i dati dei log, i dati delle metriche, i dati IoT e esempi di Big Data di base.
Giugno 2022 Dashboard di Web Explorer drill-through delle funzionalità È ora possibile usare i drill-through come parametri nei dashboard di Synapse Web Explorer.
Giugno 2022 Impostazioni del fuso orario per Web Explorer Le impostazioni del fuso orario di Esplora Web ora si applicano sia ai risultati della query che al dashboard. Modificando il fuso orario, i dashboard verranno aggiornati automaticamente per presentare i dati con il fuso orario selezionato.
Maggio 2022 Synapse Esplora dati query in tempo reale in Excel Usando la nuova Esplora dati funzionalità Web Apri in Excel, è ora possibile fornire l'accesso ai risultati live della query condividendo la cartella di lavoro di Excel connessa con colleghi e membri del team. È possibile aprire la query in tempo reale in una cartella di lavoro di Excel e aggiornarla direttamente da Excel per ottenere i risultati delle query più aggiornati. Per creare una cartella di lavoro di Excel connessa a Synapse Esplora dati, iniziare eseguendo una query nell'esperienza Web.
Maggio 2022 Usare le identità gestite per le tabelle di SQL Server esterne Con il supporto dell'identità gestita, synapse Esplora dati definizione di tabella è ora più semplice e più sicura. È ora possibile usare le identità gestite invece di immettere le credenziali. Per altre informazioni sulle tabelle esterne, vedere Creare e modificare tabelle esterne di SQL Server.
Maggio 2022 Connettore azure Synapse Esplora dati per Microsoft Power Automate, App per la logica e Power Apps I nuovi connettori di Azure Esplora dati per Power Automate sono disponibili a livello generale. Per altre informazioni, vedere Connettore di Azure Esplora dati per Microsoft Power Automate, App per la logica Microsoft e Azure Esplora dati e la possibilità di creare un'applicazione Power Apps per eseguire query sui dati in Azure Esplora dati.
Maggio 2022 Routing di eventi dinamici dall'hub eventi a più database È ora supportato il routing dei dati degli eventi dall'hub eventi di Azure/hub IoT di Azure/Griglia di eventi di Azure a più database ospitati in un singolo cluster ADX. Per altre informazioni sul routing dinamico, vedere Inserimento dall'hub eventi.
Maggio 2022 Configurare un database usando uno script inline KQL come parte del modello di distribuzione ARM JSON L'esecuzione di uno script di Linguaggio di query Kusto (KQL) per configurare il database può ora essere eseguita usando uno script inline fornito inline come parametro per un modello di Resource Manager JSON.

Azure Collegamento a Synapse è un sistema automatizzato per la replica dei dati da SQL Server o da database SQL di Azure, Azure Cosmos DB o Dataverse in Azure Synapse Analytics. Questa sezione è un archivio di notizie sulla funzionalità Collegamento a Synapse di Azure.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Maggio 2022 Anteprima di Azure Collegamento a Synapse per SQL Azure Collegamento a Synapse per SQL è in anteprima sia per SQL Server 2022 che per database SQL di Azure. La funzionalità azure Collegamento a Synapse offre la replica dei dati quasi in tempo reale quasi in tempo reale dagli archivi operativi basati su SQL in Azure Synapse Analytics. Fornire report bi sui dati operativi quasi in tempo reale, con un impatto minimo sull'archivio operativo. L'anteprima di Azure Collegamento a Synapse per SQL è stata annunciata. Per altre informazioni, vedere Blog: Azure Collegamento a Synapse per l'approfondimento di SQL.

Synapse SQL

Questa sezione include un archivio di miglioramenti e funzionalità nei pool SQL in Azure Synapse Analytics.

Month Funzionalità Ulteriori informazioni
Giugno 2022 Aumento del limite di dimensioni del set di risultati Le dimensioni massime dei set di risultati delle query nei pool SQL serverless sono state aumentate da 200 GB a 400 GB.
Maggio 2022 Calcolo automatico della lunghezza della colonna di caratteri per i pool SQL serverless Non è più necessario definire le lunghezze delle colonne di caratteri per i pool SQL serverless nel data lake. È possibile ottenere prestazioni ottimali delle query senza dover definire lo schema, perché il pool SQL serverless userà automaticamente le lunghezze medie calcolate e la stima della cardinalità.
Aprile 2022 Ripristino tra sottoscrizioni per La disponibilità generale di Azure Synapse SQL Con l'aggiornamento del modulo 3.8 di PowerShell Az.Sql , il cmdlet Restore-AzSqlDatabase può essere usato per il ripristino tra sottoscrizioni di pool SQL dedicati. Per altre informazioni, vedere Ripristinare un pool SQL dedicato in una sottoscrizione diversa. Questa funzionalità è ora disponibile a livello generale per i pool SQL dedicati (in precedenza SQL Data Warehouse) e i pool SQL dedicati in un'area di lavoro synapse. Qual è la differenza?
Aprile 2022 Ripristinare il pool SQL dal server o dall'area di lavoro eliminata Con i cmdlet di Ripristino di PowerShell nei Az.Sql moduli e Az.Synapse , è ora possibile eseguire il ripristino da un server o un'area di lavoro eliminata senza inviare un ticket di supporto. Per altre informazioni, vedere Ripristinare un pool SQL dedicato da un'area di lavoro di Azure Synapse eliminata o Ripristinare un pool SQL dedicato autonomo (in precedenza SQL Data Warehouse) da un server eliminato, a seconda dello scenario.
Marzo 2022 Crittografia a livello di colonna per pool SQL dedicati La crittografia a livello di colonna è ora disponibile a livello generale per l'uso nei server logici SQL di Azure nuovi ed esistenti con pool SQL dedicati di Azure Synapse e pool SQL dedicati nelle aree di lavoro di Azure Synapse. Il supporto di SQL Server Data Tools (SSDT) per la crittografia a livello di colonna per i pool SQL dedicati è disponibile a partire dalla build 17.2 Preview 2 di Visual Studio 2022.
Marzo 2022 Esecuzione parallela per CETAS Prestazioni migliori per CREATE TABLE AS edizione Standard LECT (CETAS) e le istruzioni edizione Standard LECT successive ora rese possibili tramite l'uso di piani di esecuzione paralleli. Per esempi, vedere Miglioramento delle prestazioni per CETAS e edizione Standard LET successive.

Aggiornamenti mensili precedenti in Azure Synapse Analytics

Di seguito è indicato il formato precedente degli aggiornamenti mensili delle notizie per Synapse Analytics.

Aggiornamento di giugno 2022

Generali

  • Analisi Orbital di Azure con Synapse Analytics : ora è disponibile una soluzione di esempio di analisi Di Azure Orbital che mostra un'implementazione end-to-end di estrazione, caricamento, trasformazione e analisi dei dati spaziali tramite librerie geospaziali e modelli di intelligenza artificiale con Azure Synapse Analytics. La soluzione di esempio illustra anche come integrare modelli di servizi di intelligenza artificiale di Azure specifici per geospaziali, modelli di intelligenza artificiale di partner e modelli bring-your-own-data.

  • Successo di Azure Synapse in base alla progettazione : il successo del progetto non è casuale e richiede un'attenta pianificazione ed esecuzione. I playbook Di successo di Synapse Analytics by Design sono ora disponibili. Il playbook di verifica di Azure Synapse fornisce una guida all'ambito, alla progettazione, all'esecuzione e alla valutazione di un modello di verifica per i carichi di lavoro SQL o Spark. Queste guide contengono procedure consigliate dalle implementazioni di soluzioni più complesse e complesse che incorporano Azure Synapse. Per altre informazioni sul playbook di verifica di Azure Synapse, vedere Success by Design (Operazione riuscita per progettazione).

SQL

Aumento del limite di dimensioni del set di risultati: si sa che si può passare ad Azure Synapse Analytics per lavorare con grandi quantità di dati. Tenendo presente che le dimensioni massime dei set di risultati delle query nei pool SQL serverless sono state aumentate da 200 GB a 400 GB. Questo limite viene condiviso tra query simultanee. Per altre informazioni su questo aumento del limite di dimensioni e altri vincoli, vedere Self-help per il pool SQL serverless.

Esplora dati synapse

  • Nuova home page di Web Explorer: la nuova home page di Synapse Web Explorer rende ancora più semplice iniziare a usare Synapse Web Explorer. La home page di Web Explorer include ora le sezioni seguenti:

    • Introduzione: raccolta di esempio che offre query e dashboard di esempio per i casi d'uso più diffusi di Synapse Esplora dati.
    • Consigliato: moduli di apprendimento più diffusi progettati per facilitare la gestione di Synapse Web Explorer e KQL.
    • Documentazione: documentazione di base e avanzata di Synapse Web Explorer.

  • Raccolta di esempi di Web Explorer: un ottimo modo per apprendere un prodotto consiste nel vedere come viene usato da altri utenti. La raccolta di esempi di Web Explorer fornisce esempi end-to-end di come i clienti sfruttano Synapse Esplora dati casi d'uso più diffusi, ad esempio dati di log, dati delle metriche, dati IoT ed esempi di Big Data di base. Ogni esempio include il set di dati, le query ben documentate e un dashboard di esempio. Per altre informazioni sulla raccolta di esempi, vedere Azure Esplora dati in 60 minuti con la nuova raccolta di esempi.

  • Funzionalità drill-through dei dashboard di Web Explorer: è ora possibile aggiungere funzionalità di drill-through ai dashboard di Synapse Web Explorer. Le nuove funzionalità di drill-through consentono di spostarsi facilmente tra le pagine del dashboard. Ciò è possibile usando un filtro contestuale per connettere i dashboard. La definizione di questi drill-through contestuali viene eseguita modificando le interazioni visive del riquadro selezionato nel dashboard. Per altre informazioni sulle funzionalità di drill-through, vedere Usare i drill-through come parametri del dashboard.

  • Impostazioni del fuso orario per Web Explorer : la possibilità di visualizzare i dati in fusi orari diversi è molto potente. È ora possibile decidere di visualizzare i dati nell'ora UTC, nel fuso orario locale o nel fuso orario del dispositivo/computer monitorato. Le impostazioni del fuso orario di Esplora Web ora si applicano sia ai risultati della query che al dashboard. Modificando il fuso orario, i dashboard verranno aggiornati automaticamente per presentare i dati con il fuso orario selezionato. Per altre informazioni sulle impostazioni del fuso orario, vedere Modificare datetime in un fuso orario specifico.

Integrazione dei dati

  • L'opzione Join fuzzy in Trasformazione Join : la corrispondenza fuzzy con un'opzione di punteggio di somiglianza scorrevole è stata aggiunta alla trasformazione Join in Mapping Flusso di dati s. È possibile creare inner join ed outer join su valori di dati simili anziché corrispondenze esatte. In precedenza, sarebbe stato necessario usare una corrispondenza esatta. Il valore della scala scorrevole va dal 60% al 100%, semplificando la regolazione della soglia di somiglianza della corrispondenza. Per altre informazioni sui join fuzzy, vedere Trasformazione Join nel flusso di dati di mapping.

  • Dati mappa [disponibile a livello generale] - Siamo lieti di annunciare che lo strumento Dati mappa è ora disponibile a livello generale. Lo strumento Map Data è un processo guidato che consente di creare mapping ETL e di mapping dei flussi di dati dai dati di origine a Synapse senza scrivere codice. Per altre informazioni sui dati mappa, vedere Dati mappa in Azure Synapse Analytics.

  • Rieseguire la pipeline con nuovi parametri : è ora possibile modificare i parametri della pipeline quando si esegue di nuovo una pipeline dalla pagina Monitoraggio senza dover tornare all'editor della pipeline. Dopo aver eseguito una pipeline con nuovi parametri, è possibile monitorare facilmente la nuova esecuzione con quelle precedenti senza dover passare da una pagina all'altra. Per altre informazioni sulla riesecuzione delle pipeline con nuovi parametri, vedere Rieseguire pipeline e attività.

  • Funzioni definite dall'utente [disponibile a livello generale] - Siamo lieti di annunciare che le funzioni definite dall'utente (UDF) sono ora disponibili a livello generale. Con le funzioni definite dall'utente, è possibile creare espressioni personalizzate che possono essere riutilizzate in più flussi di dati di mapping. Non è più necessario usare la stessa manipolazione di stringhe, calcoli matematici o altre logiche complesse più volte. Le funzioni definite dall'utente verranno raggruppate nelle librerie per consentire agli sviluppatori di raggruppare set comuni di funzioni. Per altre informazioni sulle funzioni definite dall'utente, vedere Funzioni definite dall'utente nei flussi di dati di mapping.

Apprendimento automatico

Training di Rete neurale profonda distribuita con Horovod e Petastorm [anteprima pubblica] : per semplificare il processo di creazione e gestione di pool con accelerazione GPU, Azure Synapse si occupa della preinstallazione di librerie di basso livello e della configurazione di tutti i requisiti di rete complessi tra i nodi di calcolo. Questa integrazione consente agli utenti di iniziare a usare pool con accelerazione GPU entro pochi minuti.

Azure Synapse Analytics offre ora il supporto predefinito per l'infrastruttura di Deep Learning. Il runtime di Azure Synapse Analytics per Apache Spark 3.1 e 3.2 include ora il supporto per le librerie di Deep Learning più comuni, ad esempio TensorFlow e PyTorch. Il runtime di Azure Synapse include anche librerie di supporto come Petastorm e Horovod, comunemente usate per il training distribuito. Questa funzionalità è attualmente disponibile in anteprima pubblica.

Per altre informazioni su come sfruttare queste librerie all'interno dei pool con accelerazione GPU di Azure Synapse Analytics, leggere le esercitazioni sull'apprendimento avanzato.

Aggiornamento di maggio 2022

Gli aggiornamenti seguenti sono nuovi di Azure Synapse Analytics questo mese.

Generali

Connettersi al nuovo programma Di influenza di Azure Synapse.Unisciti a una community di influencer di Azure Synapse che si aiutano a ottenere di più con l'analisi cloud. Il programma Di influenza di Azure Synapse riconosce gli utenti e i sostenitori di Azure Synapse Analytics che supportano attivamente la community condividendo contenuti, annunci e notizie sui prodotti correlati a Synapse tramite social media.

SQL

  • Guida alla migrazione del data warehouse per i pool SQL dedicati in Azure Synapse Analytics - Con i vantaggi offerti dalla migrazione cloud, si sente che spesso si cercano passaggi, processi o linee guida da seguire per migrazioni rapide e semplici da ambienti data warehouse esistenti. È stato appena rilasciato un set di guide alla migrazione di Data Warehouse per semplificare la transizione ai pool SQL dedicati in Azure Synapse Analytics.

  • Calcolo automatico della lunghezza della colonna di caratteri: non è più necessario definire le lunghezze delle colonne di caratteri. I pool SQL serverless consentono di eseguire query sui file nel data lake senza conoscere lo schema in anticipo. La procedura consigliata consiste nel specificare le lunghezze delle colonne di caratteri per ottenere prestazioni ottimali. Ora non è più così. Con questa nuova funzionalità, è possibile ottenere prestazioni ottimali delle query senza dover definire lo schema. Il pool SQL serverless calcolerà la lunghezza media della colonna per ogni colonna di caratteri o colonna di caratteri dedotti definita come maggiore di 100 byte. Lo schema rimarrà invariato, mentre il pool SQL serverless userà internamente le lunghezze medie delle colonne calcolate. Calcola automaticamente anche la stima della cardinalità nel caso in cui non sia stata creata in precedenza alcuna statistica.

Apache Spark per Synapse

  • Pool SQL dedicato di Azure Synapse Connessione or per Apache Spark ora disponibile in Python- In precedenza, il connettore del pool SQL dedicato di Azure Synapse era disponibile solo con Scala. È ora possibile usarlo con Python in Spark 3. L'unica differenza tra le implementazioni di Scala e Python è l'handle di callback Scala facoltativo, che consente di ricevere metriche post-scrittura.

    Di seguito sono ora supportati Python in Spark 3:

    • Leggere usando l'autenticazione di Azure Active Directory (AD) o l'autenticazione di base
    • Scrivere in una tabella interna usando Autenticazione di Azure AD o l'autenticazione di base
    • Scrivere in una tabella esterna usando Autenticazione di Azure AD o l'autenticazione di base

    Per altre informazioni sul connettore in Python, vedere Pool SQL dedicato di Azure Synapse Connessione or per Apache Spark.

  • Gestire la configurazione di Apache Spark di Azure Synapse: la gestione della configurazione di Apache Spark è sempre un'attività complessa perché Spark ha centinaia di proprietà. È anche difficile conoscere il valore ottimale per le configurazioni di Spark. Con la nuova funzionalità di gestione della configurazione di Spark, è possibile creare un artefatto di configurazione Spark autonomo con suggerimenti automatici e regole di convalida predefinite. L'artefatto di configurazione di Spark consente di condividere la configurazione di Spark all'interno e tra aree di lavoro di Azure Synapse. È anche possibile associare facilmente la configurazione di Spark a un pool di Spark, a un notebook e a una definizione di processo Spark per riutilizzare e ridurre al minimo la necessità di copiare la configurazione di Spark in più posizioni. Per altre informazioni sulla nuova funzionalità di gestione della configurazione di Spark, vedere Gestire la configurazione di Apache Spark.

Esplora dati di Synapse

  • Synapse Esplora dati query in tempo reale in Excel- Usando la nuova funzionalità Web Esplora dati Apri in Excel, è ora possibile fornire l'accesso ai risultati live della query condividendo la cartella di lavoro di Excel con i colleghi e i membri del team.  È possibile aprire la query in tempo reale in una cartella di lavoro di Excel e aggiornarla direttamente da Excel per ottenere i risultati delle query più aggiornati. Per altre informazioni sulla query live di Excel, vedere Aprire query in tempo reale in Excel.

  • Usare le identità gestite per tabelle di SQL Server esterne: uno dei principali vantaggi di Azure Synapse è la possibilità di riunire l'integrazione dei dati, il data warehousing aziendale e l'analisi dei Big Data. Con il supporto dell'identità gestita, synapse Esplora dati definizione di tabella è ora più semplice e più sicura. È ora possibile usare le identità gestite invece di immettere le credenziali.

    Una tabella SQL esterna è un'entità dello schema che fa riferimento ai dati archiviati all'esterno del database Esplora dati Synapse. Usando il comando Crea e modifica tabelle esterne di SQL Server, è possibile aggiungere facilmente tabelle SQL esterne allo schema del database Synapse Esplora dati.

    Per altre informazioni sulle identità gestite, vedere Panoramica delle identità gestite.

    Per altre informazioni sulle tabelle esterne, vedere Creare e modificare tabelle esterne di SQL Server.

  • Il nuovo modulo KQL Learn (2 su 3) è disponibile. - La potenza di Linguaggio di query Kusto (KQL) è la semplicità di eseguire query su dati strutturati, semistrutturati e non strutturati insieme. Per semplificare l'apprendimento di KQL, vengono rilasciati i moduli Learn. In precedenza, è stata rilasciata la scrittura della prima query con Linguaggio di query Kusto. Il nuovo mese è Ottenere informazioni dettagliate dai dati usando Linguaggio di query Kusto.

    KQL è il linguaggio di query usato per eseguire query su Synapse Esplora dati Big Data. KQL ha una community di utenti in rapida crescita, con centinaia di migliaia di sviluppatori, data engineer, analisti dei dati e studenti.

    Scopri il modulo KQL Learn più recente e scopri come sia facile diventare un master KQL.

    Per altre informazioni su KQL, vedere panoramica di Linguaggio di query Kusto (KQL).

  • Connettore Esplora dati di Azure Synapse per Microsoft Power Automate, App per la logica e Power Apps [disponibile a livello generale]: il connettore azure Esplora dati per Power Automate consente di orchestrare e pianificare flussi, inviare notifiche e avvisi come parte di un'attività pianificata o attivata. Per altre informazioni, vedere Azure Esplora dati connector for Microsoft Power Automate and Usage examples for Azure Esplora dati connector to Power Automate (Connettore di Azure Esplora dati per Microsoft Power Automate e utilizzo per Il connettore di Azure Esplora dati in Power Automate).

  • Routing di eventi dinamici dall'hub eventi a più database: il routing degli eventi da Hub eventi/Hub IOT/Griglia di eventi è un'attività comunemente eseguita dagli utenti di Azure Esplora dati (ADX). In precedenza, è possibile instradare gli eventi solo a un singolo database per ogni connessione definita. Se si desidera instradare gli eventi a più database, è necessario creare più connessioni cluster ADX.

    Per semplificare l'esperienza, è ora supportato il routing dei dati degli eventi a più database ospitati in un singolo cluster ADX. Per altre informazioni sul routing dinamico, vedere Inserimento dall'hub eventi.

  • Configurare un database usando uno script inline KQL come parte del modello di distribuzione ARM JSON: in precedenza Azure Esplora dati supportato l'esecuzione di uno script di Linguaggio di query Kusto (KQL) per configurare il database durante la distribuzione del modello di Azure Resource Manager (ARM). A questo scopo, è possibile usare uno script inline fornito inline come parametro per un modello di Resource Manager JSON. Per altre informazioni sull'uso di uno script inline KQL, vedere Configurare un database usando uno script di Linguaggio di query Kusto.

Integrazione dei dati

  • Esportare il monitoraggio della pipeline come csv : è stata aggiunta la possibilità di esportare il monitoraggio della pipeline in CSV dopo aver ricevuto molte richieste della community per la funzionalità. È sufficiente filtrare la schermata Esecuzioni pipeline in base ai dati desiderati e selezionare Esporta in CSV*. Per altre informazioni sull'esportazione del monitoraggio delle pipeline e altri miglioramenti del monitoraggio, vedere Miglioramenti al monitoraggio di Azure Data Factory.

  • Caricamento incrementale dei dati reso semplice per Synapse e Database di Azure per PostgreSQL e MySQL: in una soluzione di integrazione dei dati il caricamento incrementale dei dati dopo un caricamento completo iniziale è uno scenario ampiamente usato. Il caricamento automatico dei dati di origine incrementale è ora disponibile in modo nativo per Synapse SQL e Database di Azure per PostgreSQL e MySQL. Gli utenti possono "abilitare l'estrazione incrementale" e solo le righe inserite o aggiornate verranno lette dalla pipeline. Per altre informazioni sul caricamento incrementale dei dati, vedere Copiare dati in modo incrementale da un archivio dati di origine a un archivio dati di destinazione.

  • Funzioni definite dall'utente per mapping Flusso di dati [anteprima pubblica] - Si sente che è possibile trovare se stessi eseguendo la stessa manipolazione delle stringhe, calcoli matematici o altre logiche complesse più volte. Ora, con la nuova funzionalità di funzione definita dall'utente, è possibile creare espressioni personalizzate che possono essere riutilizzate in più flussi di dati di mapping. Le funzioni definite dall'utente verranno raggruppate nelle librerie per consentire agli sviluppatori di raggruppare set comuni di funzioni. Dopo aver creato una libreria del flusso di dati, è possibile aggiungere le funzioni definite dall'utente. È anche possibile aggiungere più argomenti per rendere la funzione più riutilizzabile. Per altre informazioni sulle funzioni definite dall'utente, vedere Funzioni definite dall'utente nei flussi di dati di mapping.

  • Assert Error Handling : la gestione degli errori è stata aggiunta ai sink dopo una trasformazione assert. Le trasformazioni Assert consentono di creare regole personalizzate per la qualità dei dati e la convalida dei dati. È ora possibile scegliere se restituire le righe non riuscite nel sink selezionato o in un file separato. Per altre informazioni sulla gestione degli errori, vedere Trasformazione dei dati Assert nel flusso di dati di mapping.

  • Modifica della proiezione dei flussi di dati per mapping: sono stati apportati nuovi aggiornamenti dell'interfaccia utente alla modifica della proiezione di origine nei flussi di dati di mapping. È ora possibile aggiornare i nomi delle colonne di proiezione di origine e i tipi di colonna. Per altre informazioni sulla modifica della proiezione di origine, vedere Trasformazione origine nel flusso di dati di mapping.

Azure Collegamento a Synapse per SQL Server: in Microsoft Build 2022 è stata annunciata la disponibilità in anteprima pubblica di Azure Collegamento a Synapse per SQL, sia per SQL Server 2022 che per database SQL di Azure. Le informazioni dettagliate sulla qualità basate sui dati sono fondamentali per le aziende per rimanere competitivi. La velocità per ottenere tali informazioni può fare la differenza. La natura costosa e dispendiosa in termini di tempo delle pipeline ETL e ELT tradizionali non è più sufficiente. Con questa versione è ora possibile sfruttare la replica dei dati quasi in tempo reale quasi in tempo reale dagli archivi operativi basati su SQL in Azure Synapse Analytics. In questo modo è più semplice eseguire la creazione di report bi sui dati operativi quasi in tempo reale, con un impatto minimo sull'archivio operativo. Per altre informazioni, vedere Annuncio dell'anteprima pubblica di Azure Collegamento a Synapse per SQL e guardare il video di YouTube.

Aggiornamento di apr 2022

Gli aggiornamenti seguenti sono nuovi di Azure Synapse Analytics questo mese.

SQL

  • Il ripristino tra sottoscrizioni per Azure Synapse SQL è ora disponibile a livello generale. In precedenza, sono stati impiegato molti passaggi non documentati per ripristinare un pool SQL dedicato in un'altra sottoscrizione. Ora, con l'aggiornamento del modulo Az.Sql di PowerShell 3.8, il cmdlet Restore-AzSqlDatabase può essere usato per il ripristino tra sottoscrizioni. Per altre informazioni, vedere Ripristinare un pool SQL dedicato (in precedenza SQL Data Warehouse) in una sottoscrizione diversa.

  • È ora possibile ripristinare un pool SQL da un server o un'area di lavoro eliminata. Con i cmdlet di Ripristino di PowerShell nei moduli Az.Sql e Az.Synapse, è ora possibile eseguire il ripristino da un server o un'area di lavoro eliminata senza inviare un ticket di supporto. Per altre informazioni, vedere Pool SQL dell'area di lavoro synapse o pool SQL autonomi (in precedenza SQL Data Warehouse) a seconda dello scenario.

Modelli di database synapse e progettazione database

  • In base ai feedback dei clienti più diffusi, sono stati apportati miglioramenti significativi all'esperienza di esplorazione durante la creazione di un database lake usando un modello di settore. Per altre informazioni, vedere Avvio rapido: Creare un nuovo database Lake sfruttando i modelli di database.

  • È stata aggiunta l'opzione per clonare un database Lake. Ciò consente di gestire nuove versioni di database o di supportare schemi che si evolvono in passaggi discreti. È possibile clonare rapidamente un database usando il menu azione disponibile nel database lake. Per altre informazioni, vedere Procedura: Clonare un database Lake.

  • È ora possibile usare caratteri jolly per specificare gerarchie di cartelle personalizzate. I database Lake si trovano sopra i dati presenti nel lake e questi dati possono risiedere in cartelle nidificate che non rientrano in modelli di partizione puliti. In precedenza, l'esecuzione di query sui database Lake richiedeva che i dati esistano in una struttura di directory semplice che è possibile esplorare usando l'icona della cartella senza la possibilità di specificare manualmente la struttura di directory o usare caratteri jolly. Per altre informazioni, vedere Procedura: Modificare un datalake.

Apache Spark per Synapse

  • Microsoft è lieta di annunciare la disponibilità in anteprima di Apache Spark™ 3.2 in Synapse Analytics. Questa nuova versione incorpora miglioramenti richiesti dall'utente e risolve 1.700+ ticket Jira. Esaminare le note sulla versione ufficiale per l'elenco completo delle correzioni e delle funzionalità ed esaminare le linee guida per la migrazione tra Spark 3.1 e 3.2 per valutare le potenziali modifiche alle applicazioni. Per altre informazioni, vedere Supporto della versione di Apache Spark e Runtime di Azure Synapse per Apache Spark 3.2.

  • L'assegnazione di parametri in modo dinamico in base a variabili, metadati o specificare parametri specifici della pipeline è stata una delle principali richieste di funzionalità. Ora, con il rilascio della parametrizzazione per l'attività di definizione del processo Spark, è possibile farlo. Per altre informazioni, vedere Trasformare i dati usando la definizione del processo Apache Spark.

  • Spesso si ricevono richieste dei clienti di accedere allo snapshot del notebook quando si verifica un errore di esecuzione del notebook della pipeline o si verifica un processo notebook a esecuzione prolungata. Con il rilascio della funzionalità snapshot di Synapse Notebook, è ora possibile visualizzare lo snapshot dell'attività Notebook eseguito con il codice notebook originale, l'output della cella e i parametri di input. È anche possibile accedere allo snapshot del notebook a cui si fa riferimento dall'output della cella notebook di riferimento se si fa riferimento ad altri notebook tramite Spark utils. Per altre informazioni, vedere Trasformare i dati eseguendo un notebook di Synapse e Introduzione alle utilità di Microsoft Spark.

Sicurezza

  • Il ruolo Controllo degli accessi in base al ruolo dell'operatore di monitoraggio di Synapse è ora disponibile a livello generale. Dal momento che la disponibilità generale di Synapse, i clienti hanno chiesto un ruolo controllo degli accessi in base al ruolo (controllo degli accessi in base al ruolo) con granularità fine che consente a un utente utente di monitorare l'esecuzione delle applicazioni Synapse Pipelines e Spark senza avere la possibilità di eseguire o annullare l'esecuzione di queste applicazioni. Ora, i clienti possono assegnare il ruolo Operatore di monitoraggio di Synapse a tali utenti di monitoraggio. Ciò consente alle organizzazioni di rimanere conformi pur avendo flessibilità nella delega delle attività a singoli utenti o team. Per altre informazioni, vedere Ruoli controllo degli accessi in base al ruolo di Synapse.

Integrazione dei dati

  • Microsoft ha aggiunto Dataverse come connettore di origine e sink ai Flusso di dati Synapse in modo da poter ora creare processi ETL di trasformazione dei dati a basso codice in Synapse direttamente all'ambiente Dataverse. Per altre informazioni su come usare questo nuovo connettore, vedere Mapping delle proprietà del flusso di dati.

  • Abbiamo sentito da te che un timeout di 1 minuto per l'attività Web non era abbastanza lungo, soprattutto nei casi di API sincrone. Ora, con la proprietà di timeout della risposta "httpRequestTimeout", è possibile definire il timeout per la richiesta HTTP fino a 10 minuti. Per altre informazioni, vedere Miglioramenti del timeout delle attività Web.

Esperienza sviluppatore

  • In precedenza, se si vuole fare riferimento a un notebook in un altro notebook, è possibile fare riferimento solo a contenuto pubblicato o di cui è stato eseguito il commit. Ora, quando si usano %run notebook, è possibile abilitare il riferimento "notebook non pubblicato" che consentirà di fare riferimento a notebook non pubblicati. Se abilitata, l'esecuzione del notebook recupera il contenuto corrente nella cache Web del notebook, ovvero le modifiche nell'editor di notebook possono essere riportate immediatamente da altri notebook senza dover essere pubblicate (modalità live) o sottoposte a commit (modalità Git). Per altre informazioni, vedere Fare riferimento a un notebook non pubblicato.

Aggiornamento di marzo 2022

Gli aggiornamenti seguenti sono nuovi di Azure Synapse Analytics questo mese.

esperienza di sviluppo

  • Le celle di codice nei notebook di Synapse che generano un'eccezione ora visualizzeranno l'output standard insieme al messaggio di eccezione. Questa funzionalità è supportata per i linguaggi Python e Scala. Per altre informazioni, vedere l'output di esempio quando un'istruzione di codice ha esito negativo.

  • I notebook synapse supportano ora l'output parziale durante l'esecuzione di celle di codice. Per altre informazioni, vedere gli esempi in questo post di blog

  • È ora possibile controllare dinamicamente la configurazione della sessione Spark per l'attività del notebook con i parametri della pipeline. Per altre informazioni, vedere la funzionalità Esplora variabili dei notebook di Synapse.

  • È ora possibile riutilizzare e gestire le sessioni di notebook senza dover avviarne una nuova. È possibile connettere facilmente un notebook selezionato a una sessione attiva nell'elenco avviato da un altro notebook. È possibile scollegare una sessione da un notebook, arrestare la sessione e monitorarla. Per altre informazioni, vedere come gestire le sessioni del notebook attive.

  • I notebook synapse acquisisce ora qualsiasi elemento scritto tramite il modulo di registrazione Python, oltre ai log dei driver. Per altre informazioni, vedere Supporto per la registrazione di Python.

SQL

  • La crittografia a livello di colonna per i pool SQL dedicati di Azure Synapse è ora disponibile a livello generale. Con la crittografia a livello di colonna, è possibile usare chiavi di protezione diverse per ogni colonna con ogni chiave con autorizzazioni di accesso specifiche. I dati nelle colonne applicate da CLE vengono crittografati su disco e rimangono crittografati in memoria finché non viene usata la funzione DECRYPTBYKEY per decrittografarla. Per altre informazioni, vedere come crittografare una colonna di dati.

  • I pool SQL serverless supportano ora prestazioni migliori per CETAS (Create External Table as Select) e le query edizione Standard LECT successive. I miglioramenti delle prestazioni includono, un piano di esecuzione parallelo che comporta un'esecuzione CETAS più rapida e l'output di più file. Per altre informazioni, vedere l'articolo CETAS con Synapse SQL e il post di blog

Apache Spark per Synapse

  • Synapse Spark Common Data Model (CDM) Connessione or è ora disponibile a livello generale. Il lettore/writer in formato CDM consente a un programma Spark di leggere e scrivere entità CDM in una cartella CDM tramite dataframe Spark. Per altre informazioni, vedere come il connettore CDM supporta la lettura, la scrittura di dati, esempi e problemi noti.

  • Il Connessione or dedicato di Synapse Spark supporta ora prestazioni migliorate. La nuova architettura elimina lo spostamento ridondante dei dati e usa COPY-INTO anziché PolyBase. È possibile eseguire l'autenticazione tramite l'autenticazione di base di SQL o acconsentire esplicitamente al metodo di autenticazione basato su Azure Active Directory/Azure AD. Ora sono stati apportati miglioramenti di circa 5 volte rispetto alla versione precedente. Per altre informazioni, vedere Pool SQL dedicato di Azure Synapse Connessione or per Apache Spark

  • Il Connessione or dedicato di Synapse Spark supporta ora tutte le opzioni SaveMode del dataframe Spark. Supporta le modalità Append, Overwrite, ErrorIfExists e Ignore. Append e Overwrite sono fondamentali per la gestione dell'inserimento dei dati su larga scala. Per altre informazioni, vedere Supporto di SaveMode per la scrittura di dataframe

  • Accelerare la velocità di esecuzione di Spark usando la nuova funzionalità Intelligent Cache. Questa funzionalità è attualmente in anteprima pubblica. Intelligent Cache archivia automaticamente ogni lettura all'interno dello spazio di archiviazione della cache allocato, rilevando le modifiche dei file sottostanti e aggiornando i file per fornire i dati più recenti. Per altre informazioni, vedere Come abilitare /disabilitare la cache per il pool di Apache Spark o vedere il post di blog

Sicurezza

  • Azure Synapse Analytics supporta ora l'autenticazione di Azure Active Directory (Azure AD). È possibile attivare l'autenticazione di Azure AD durante la creazione dell'area di lavoro o dopo la creazione dell'area di lavoro. Per altre informazioni, vedere come usare l'autenticazione di Azure AD con Synapse SQL.

  • Supporto api per generare o ridurre la versione minima di TLS per SQL Server dedicato dell'area di lavoro gestita. Per altre informazioni, vedere come aggiornare l'impostazione minima di TLS o leggere il post di blog per altri dettagli.

Integrazione dei dati

Aggiornamento di febbraio 2022

Gli aggiornamenti seguenti sono nuovi di Azure Synapse Analytics questo mese.

SQL

Integrazione dei dati

Aggiornamento di gennaio 2022

Gli aggiornamenti seguenti sono nuovi di Azure Synapse Analytics questo mese.

Apache Spark per Synapse

È ora possibile usare quattro nuovi modelli di database in Azure Synapse. Altre informazioni sui modelli automotive, genomica, produzione e farmaceutica sono disponibili nel post di blog o nell'articolo sui modelli di database. Questi modelli sono attualmente in anteprima pubblica e sono disponibili nella raccolta di Synapse Studio.

Machine Learning

Miglioramenti alla libreria di Machine Learning synapse v0.9.5 (precedentemente denominata MMLSpark). Questa versione semplifica la creazione di pipeline di Machine Learning altamente scalabili con Apache Spark. Per altre informazioni, leggere il post di blog sulle nuove funzionalità in questa versione o vedere le note sulla versione completa

Sicurezza

  • Panoramica della sicurezza di Azure Synapse Analytics: white paper che copre i cinque livelli di sicurezza. I livelli di sicurezza includono l'autenticazione, il controllo di accesso, la protezione dei dati, la sicurezza di rete e la protezione dalle minacce. Comprendere ogni funzionalità di sicurezza in dettaglio per implementare una baseline di sicurezza standard del settore e proteggere i dati nel cloud.

  • TLS 1.2 è ora necessario per le aree di lavoro synapse appena create. Per altre informazioni, vedere in che modo TLS 1.2 offre sicurezza avanzata usando questo articolo o il post di blog. I tentativi di accesso a un'area di lavoro synapse appena creata dalle connessioni che usano versioni TLS inferiori alla 1.2 avranno esito negativo.

Integrazione dei dati

  • Regole di convalida della qualità dei dati usando la trasformazione Assert: è ora possibile aggiungere facilmente qualità dei dati, convalida dei dati e convalida dello schema ai processi ETL di Synapse usando la trasformazione Assert nei flussi di dati synapse. Per altre informazioni, vedere l'articolo Trasformazione Assert nel flusso di dati di mapping o il post di blog.

  • Connettore del flusso di dati nativo per Dynamics: i flussi di dati di Synapse ora possono leggere e scrivere dati direttamente in Dynamics tramite il nuovo connettore Dynamics per il flusso di dati. Altre informazioni su come creare set di dati nei flussi di dati per leggere, trasformare, aggregare, unire e così via usando questo articolo o il post di blog. È quindi possibile scrivere nuovamente i dati in Dynamics usando il calcolo di Synapse Spark predefinito.

  • IntelliSense e completamento automatico aggiunto alle espressioni della pipeline: IntelliSense semplifica la creazione di espressioni, modificandole. Per altre informazioni, vedere come controllare la sintassi delle espressioni, trovare le funzioni e aggiungere codice alle pipeline.

Synapse SQL

Aggiornamento di dicembre 2021

Gli aggiornamenti seguenti sono nuovi di Azure Synapse Analytics questo mese.

Apache Spark per Synapse

Machine Learning

Sicurezza

Integrazione dei dati

Integrare

Aggiornamento di novembre 2021

Gli aggiornamenti seguenti sono nuovi di Azure Synapse Analytics questo mese.

Esplora dati di Synapse

  • Synapse Esplora dati ora disponibile nell'articolo del blogdi anteprima

Usare database e data lake

SQL

  • Il supporto di Delta Lake per SQL serverless è disponibile a livello generale nell'articolo del blog
  • Eseguire query su più percorsi di file usando OPENROW edizione Standard T nell'articolo di blogsu SQL serverless
  • Le query SQL serverless possono ora restituire fino a 200 GB di articolo del blogdei risultati
  • Gestione di righe non valide con OPENROW edizione Standard T nell'articolo di blogdi SQL serverless

Apache Spark per Synapse

Machine Learning

Sicurezza

Integrazione dei dati

Aggiornamento del mese di ottobre 2021

Gli aggiornamenti seguenti sono nuovi di Azure Synapse Analytics questo mese.

Generali

  • Gestire i costi con l'articolo di blogrelativo ai piani di pre-acquisto di Azure Synapse
  • Spostare l'area di lavoro di Azure Synapse nell'articolo di blogsulle aree di Azure

Apache Spark per Synapse

  • Blog sulle ottimizzazioni delle prestazioni di Spark

Sicurezza

Governance

  • Le aree di lavoro di Synapse possono ora eseguire automaticamente il push dei dati di derivazione nell'articolo del blogdi Microsoft Purview

Integrare

CI/CD & Git

esperienza di sviluppo

  • Miglioramento della modifica markdown nell'articolo di blogrelativo all'anteprima dei notebook di Synapse
  • I dataframe Pandas eseguono automaticamente il rendering come articolo del blogsulle tabelle HTML formattate in modo corretto
  • Usare i widget IPython nell'articolo di blogdi Synapse Notebooks
  • Il contesto di runtime Mssparkutils è ora disponibile per Python e l'articolo di blogdi Scala

Passaggi successivi

Introduzione ad Azure Synapse Analytics