Synapse 実装の成功手法: 専用 SQL プールの設計を評価する

専用 SQL プールの設計を評価して問題を特定し、それがガイドラインと要件を満たしていることを検証する必要があります。 ''ソリューション開発を開始する前に'' 設計を評価することで、ブロッカーや予期しない設計変更を回避できます。 このようにして、プロジェクトのタイムラインと予算を保護します。

Synapse SQL には、計算データ処理を複数のノードに分散するスケールアウト アーキテクチャがあります。 コンピューティングをストレージから切り離すことで、システム内のデータとは無関係に、コンピューティングをスケーリングできるようになります。 詳細については、 Azure Synapse Analytics の専用 SQL プール (旧称 SQL DW) アーキテクチャに関するページを参照してください。

評価分析

評価ステージでは、元のシステムの展開方法と、実装された構造の詳細に関する情報を収集しました。 この情報は、実装内容と開発する必要がある内容のギャップを特定するのに役立つようになりました。 たとえば、ハッシュ分散テーブルではなくラウンド ロビン テーブルを設計する場合の影響や、レプリケート テーブルを正しく使用するパフォーマンス上の利点を考慮する必要があります。

ターゲット アーキテクチャを確認する

専用 SQL プールを正常にデプロイするには、ビジネス要件に合ったアーキテクチャを採用することが重要です。 詳細については、「 Microsoft Azure のデータ ウェアハウス」を参照してください。

移行経路

Azure Synapse の移行プロジェクトは、他のデータベース移行と似ています。 元のシステムと Azure Synapse には違いがある可能性があることを考慮する必要があります。

次の目的で明確な移行パスが確立されていることを確認します。

• データベース オブジェクト、スクリプト、およびクエリ
• データ転送 (ソースからのエクスポートとクラウドへの転送)
• Azure Synapse への初期データ読み込み
• ログインとユーザー
• データ アクセス制御 (行レベルのセキュリティ)

詳細については、「 Azure Synapse Analytics の専用 SQL プールにデータ ウェアハウスを移行する」を参照してください。

機能のギャップ

元のシステムが Azure Synapse でサポートされていない機能に依存しているかどうかを判断します。 専用 SQL プールでサポートされていない機能には、XML や空間データ型、カーソルなどの特定のデータ型が含まれます。

詳細については、以下を参照してください。

• Azure Synapse Analytics の専用 SQL プール (旧称 SQL DW) のテーブル データ型
• Azure Synapse SQL でサポートされているTransact-SQL 機能

専用 SQL プールのテスト

他のプロジェクトと同様に、専用 SQL プールが必要なビジネス ニーズを満たしていることを確認するテストを実施する必要があります。 データ品質、データ統合、セキュリティ、パフォーマンスをテストすることが重要です。

次のステップ

Azure Synapse success by design シリーズの次の記事では、Spark プールの設計を評価して問題を特定し、それがガイドラインと要件を満たしていることを検証する方法について説明します。