Microsoft BI

Démystifier les pipelines : Azure Data Factory VS Synapse Analytics

Comparaison des Pipelines entre Azure Data Factory et Azure Synapse Analytics

L’efficacité de la gestion des données dans le cloud dépend en grande partie de la capacité à orchestrer efficacement les flux de données. C’est là qu’interviennent les pipelines, une composante essentielle dans des plateformes telles qu’Azure Data Factory (ADF) et Azure Synapse Analytics.

Vue d'ensemble des Pipelines

Dans ADF et Synapse, un pipeline est une collection logique d’activités qui travaillent ensemble pour accomplir une tâche donnée. Par exemple, un pipeline peut comprendre des activités pour l’ingestion et le nettoyage de données, suivies d’une transformation et d’une analyse ultérieure. Le pipeline simplifie la gestion en permettant de déployer et de planifier des groupes d’activités plutôt que chaque activité individuellement.

Les activités dans un pipeline définissent les actions à effectuer sur les données. Par exemple, une activité de copie peut déplacer des données d’un serveur SQL local vers Azure Blob Storage, suivie d’une activité de transformation dans Azure Data Lake Analytics.

Schéma d'intégration des données avec Azure Data Factory et Synapse Analytics

Ce schéma représente l’architecture d’une solution de données intégrant plusieurs services Azure. Voici une explication des différentes composantes et du flux des données à travers cette architecture :

1. Data Sources

  • On-premises network : Des bases de données SQL situées dans un réseau local d’entreprise.
  • External data : Des sources de données externes comme des fichiers stockés sur des systèmes de stockage externes ou des services cloud tiers.

2. Orchestration

  • Ingestion : Les données provenant des sources sont ingérées dans le système. Azure Data Factory joue un rôle clé dans cette étape en orchestrant l’ingestion des données et en les acheminant vers le stockage.
  • Blob Storage : Les données ingérées sont d’abord stockées dans Azure Blob Storage, un service de stockage d’objets de Microsoft Azure.
  • Azure Synapse Analytics : Les données stockées sont ensuite transférées vers Azure Synapse Analytics pour des analyses avancées et des transformations.

3. Analysis

  • Analysis Services : Les données transformées dans Azure Synapse Analytics sont ensuite analysées en utilisant Azure Analysis Services, un service de modélisation analytique.

4. Visualization

  • Power BI : Les données analysées sont visualisées à l’aide de Power BI, un service d’analyse de données interactif qui fournit des visualisations et des rapports riches.

5. Microsoft Entra ID

  • Authentication : Microsoft Entra ID (anciennement connu sous le nom d’Azure Active Directory) est utilisé pour l’authentification et la gestion des accès à toutes les composantes de cette architecture. Cela assure que seules les personnes autorisées peuvent accéder aux données et aux services.

Comparaison des Pipelines

À première vue, les pipelines dans ADF et Synapse semblent similaires, mais deux différences principales méritent d’être notées :

Composants spécifiques : Les pipelines Synapse Analytics ne possèdent pas de composant Power Query comme ADF.

En revanche, les pipelines ADF ne disposent pas de composant « procédure stockée de pool SQL » comme Synapse Analytics. Cette fonctionnalité permet d’exécuter des procédures stockées directement dans le pool SQL de Synapse, offrant ainsi une intégration plus étroite avec les données et les analyses.

Interface d’un pipeline Synapse Analytics :

Interface utilisateur d'Azure Synapse Analytics

Les procédures sont simplement des procédures SQL qu’on instaure dans la section Pools SQL (dans la section Manage) dans lequel on insère des scripts :

Pools SQL dans Azure Synapse Analytics

Interface d’un pipeline Data Factory :

Interface utilisateur d'Azure Data Factory

Intégration avec les services : Les pipelines d’ADF sont conçus pour s’intégrer facilement avec d’autres services Azure tels qu’Azure Blob Storage, Azure SQL Database, et Azure Data Lake Storage, offrant une flexibilité pour la gestion de diverses sources de données. D’autre part, les pipelines de Synapse Analytics sont intégrés de manière native avec l’écosystème Synapse, permettant une analyse des données à grande échelle avec une intégration étroite entre les pools SQL, les pools de serveurs Spark et d’autres services de Synapse.

Interfaces utilisateur : Bien que les interfaces des pipelines dans les deux solutions se ressemblent, les fonctionnalités spécifiques peuvent différer légèrement comme on a pu le voir avec les différents composants présents sur une interface mais pas sur l’autre. Si on vérifie point par point les interfaces, on peut également noter que dans les paramètres du pipeline, ADF dispose d’une option Métrique de durée calendaire. Cette opération émet une métrique dans Azure Monitor pour les pipelines qui durent au-delà de l’intervalle de temps spécifié.

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Interface d’un pipeline Synapse Analytics :

Paramètres de pipeline dans Azure Data Factory

Interface d’un pipeline Data Factory :

Création de pipeline dans Azure Data Factory

Gestion des performances et de l’évolutivité : Les pipelines dans Synapse Analytics sont conçus pour offrir des performances et une évolutivité à grande échelle, permettant le traitement de grands volumes de données avec une latence minimale. ADF, d’autre part, offre également des performances robustes, mais peut être mieux adapté à des scénarios de gestion de données moins complexes ou à une échelle moindre.

CONCLUSION DE L’EXPERTE

Alors que les pipelines semblent similaires à première vue, ces différences spécifiques soulignent les nuances entre les deux plateformes. Choisir entre ADF et Synapse dépendra des besoins spécifiques de votre projet, en tenant compte des fonctionnalités uniques de chaque solution et de leur intégration avec votre infrastructure existante.

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