Azure Synapse Analytics y Azure Data Factory son dos herramientas poderosas que ofrecen capacidades de integración y orquestación de datos. En este artículo, exploraremos las similitudes y diferencias entre estas dos plataformas y construiremos un ejemplo de pipeline de Synapse para comprender cómo funcionan.
Similitudes entre Azure Synapse Analytics y Azure Data Factory
Tanto Azure Synapse Analytics como Azure Data Factory proporcionan capacidades de integración de datos sin código. Esto significa que puede construir fácilmente pipelines de integración de datos utilizando una interfaz gráfica sin necesidad de escribir código. Además, ambas plataformas le permiten construir pipelines que involucran scripts y expresiones complejas para abordar escenarios avanzados de ETL.
Tanto Synapse Analytics como Data Factory se basan en los mismos conceptos de servicios vinculados, conjuntos de datos, actividades y disparadores. La mayoría de las actividades disponibles en Data Factory también se pueden encontrar en Synapse Analytics.
Diferencias entre Azure Synapse Analytics y Azure Data Factory
A pesar de sus similitudes, hay varias diferencias entre Azure Synapse Analytics y Azure Data Factory:
- Nuevas características que aparecen en Synapse Analytics: Synapse Analytics introduce características como cuadernos Spark, definiciones de trabajos Spark y actividades de procedimientos almacenados en SQL pool que no están disponibles en Data Factory.
- Características de ADF que ya no son compatibles en Synapse Analytics: Synapse Analytics no tiene la actividad de ejecución de paquetes SSIS y no admite capacidades de CI/CD con integración de GitHub.
- Características en ADF y Synapse, pero que se comportan ligeramente diferente: Si bien ambas plataformas permiten crear servicios vinculados, Synapse Analytics tiene una categoría diferente de objetos de enlace que sirven como puentes para la exploración de datos ad hoc. Además, Synapse Analytics no admite fuentes/destinos de Snowflake.
Ejemplo de Pipeline de Synapse
Construyamos un pipeline simple de Synapse para copiar datos de una tabla de Azure SQL DB a almacenamiento de blobs. Aquí están los pasos:
- Cree una base de datos de Azure SQL basada en la muestra de la base de datos AdventureWorksLT.
- Abra Synapse Studio y vaya a su cuenta de almacenamiento y contenedor predeterminados. Cree una carpeta llamada “SalesOrderHeader” dentro del contenedor.
- Cree una actividad de copia en Synapse Studio y asígnele un nombre.
- Cree servicios vinculados y conjuntos de datos de origen para Azure SQL DB.
- Cree un conjunto de datos de destino para Azure Blob Storage.
- Configure el pipeline y pruébelo utilizando el botón de depuración.
- Publique el pipeline para preservar los cambios.
Siguiendo estos pasos, puede crear fácilmente un pipeline para copiar datos entre diferentes fuentes y destinos de datos.
Conclusión
Azure Synapse Analytics y Azure Data Factory son herramientas poderosas para la integración y orquestación de datos. Si bien comparten similitudes, también tienen características y comportamientos distintos. Comprender estas diferencias puede ayudarlo a elegir la herramienta adecuada para sus necesidades de integración de datos. Al construir un ejemplo de pipeline de Synapse, puede obtener experiencia práctica con las capacidades de estas plataformas.