Kernfunctionaliteiten van Azure Synapse

1. Geavanceerde Data Query Mogelijkheden

Synapse biedt krachtige query mogelijkheden:

• Serverless SQL pool: Query data zonder infrastructuur
• Dedicated SQL pool: High-performance datawarehouse
• Spark pools: Voor big data verwerking
• Data explorer: Voor log- en tijdreeksdata
• Result caching: Snellere herhaalde queries

2. Data Integration en ETL

Synapse Pipelines biedt uitgebreide data-integratie:

Functie	Beschrijving	Gebruiksscenario
Mapping Data Flows	Code-free ETL transformaties	Data cleaning en transformatie
120+ Connectors	Voor databases, SaaS en meer	Data integratie vanuit diverse bronnen
Wrangling Data Flows	Interactive data prep	Data exploratie en voorbereiding
Change Data Capture	Realtime data wijzigingen	Incrementele data updates

3. Machine Learning en Advanced Analytics

Synapse integreert naadloos met Azure ML:

-- Voorbeeld: Machine Learning model aanroepen in Synapse SQL
SELECT 
    customer_id,
    purchase_history,
    AzureML.Predict(
        'customer_churn_model',
        purchase_history
    ) AS churn_prediction
FROM 
    customer_purchases;

-- Spark ML in Synapse Notebook
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# Train ML model
assembler = VectorAssembler(inputCols=["age","income"], outputCol="features")
lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="churned")
pipeline = Pipeline(stages=[assembler, lr])
model = pipeline.fit(train_data)

# Voorspellingen maken
predictions = model.transform(test_data)
        

4. Geavanceerde Beveiliging en Governance

• Column-level security: Fine-grained toegangscontrole
• Dynamic data masking: Automatische PII bescherming
• Row-level security: Data filtering per gebruiker
• Azure Purview integratie: Unified data governance
• Private endpoints: Beveiligde netwerkconnectiviteit

Synapse Implementatie Best Practices

1. Kostenoptimalisatie Strategieën

Effectieve kostenbeheersing in Synapse:

Strategie	Implementatie	Kostenbesparing
Serverless SQL pool	Voor ad-hoc queries op data lake	Geen vaste kosten, pay-per-query
Auto-pause	Automatisch pauzeren inactieve pools	Tot 75% op ontwikkelomgevingen
Reserved Capacity	1- of 3-jarige reserveringen	Tot 65% korting
Data Lake Storage	Scheiding van opslag en compute	Lagere opslagkosten

2. Performance Optimalisatie

Technieken om Synapse prestaties te maximaliseren:

• Distributiestrategieën: Hash, Round Robin of Replicate
• Materialized views: Vooraf berekende resultaten
• Resultaat caching: Cache veelgebruikte queryresultaten
• Workload management: Resource klassen en importance
• Partitionering: Optimaliseer voor querypatronen

3. Data Lifecycle Management

Effectief data beheer in Synapse:

-- Externe tabel maken voor historische data
CREATE EXTERNAL TABLE sales_archive
WITH (
    LOCATION = 'archive/sales/',
    DATA_SOURCE = AzureDataLakeStore,
    FILE_FORMAT = ParquetFormat
)
AS
SELECT * FROM sales WHERE sale_date < DATEADD(year, -2, GETDATE());

-- Time travel via temporal tables
CREATE TABLE customer_profiles
(
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    profile_data NVARCHAR(MAX),
    valid_from DATETIME2 GENERATED ALWAYS AS ROW START,
    valid_to DATETIME2 GENERATED ALWAYS AS ROW END,
    PERIOD FOR SYSTEM_TIME (valid_from, valid_to)
)
WITH (SYSTEM_VERSIONING = ON (HISTORY_TABLE = dbo.customer_profiles_history));

-- Serverless query op data lake
SELECT 
    product_category,
    SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM 
    OPENROWSET(
        BULK 'sales/*.parquet',
        FORMAT = 'PARQUET'
    ) AS [result]
GROUP BY 
    product_category;
        

Synapse vs. Traditionele Data Platforms

Vergelijking met legacy oplossingen:

Criterium	Azure Synapse	Traditioneel Platform
Implementatietijd	Dagen	Maanden
Kostenmodel	Flexibel (serverless + provisioned)	Hoge vaste kosten
Schaalbaarheid	Elastisch, onbeperkt	Beperkt door hardware
Onderhoud	Volledig beheerd	DBA's vereist
Integratie	Naadloos met Azure services	Beperkt

Use Cases Waar Synapse Excelleert

• Modern data warehouse: Unified SQL en Spark analytics
• Real-time dashboards: Streaming data integratie
• Data lake analytics: Query's op ruwe data
• Machine learning: End-to-end ML workflows
• Hybride analytics: Combineer cloud en on-premise data