Synapse Data Engineering : la boîte à outils du Data Engineer !

Hello mes sudistes préférés,

En ce dimanche nous allons parler de la deuxième « catégorie » de fonctionnalités disponibles sur la plate-forme Microsoft Fabric.

On parlera ici de « Synapse Data Engineering », qui est selon moi, une des boîte à outils, les plus complète pour un Data Engineer.

C’est quoi Synapse Data Engineering ?

Synapse Data Engineering offre un cadre robuste pour le traitement de grandes quantités de données au sein de Microsoft Fabric. Le fameux Big Data. Que ce soit pour collecter, stocker, traiter ou analyser, il met à votre disposition une panoplie d’outils pour rendre vos données non seulement accessibles mais aussi utiles.

Il faut savoir que cette catégorie, se décompose en plusieurs composants dédiés.

Les Composants Clés :

•   Lakehouse : Synapse Data Engineering utilise le concept de Lakehouse, un mélange entre un data lake et un data warehouse, qui permet de gérer à la fois des données structurées et non structurées dans un seul système intégré.
•   Apache Spark job definition : Cette fonctionnalité permet de définir et soumettre des tâches batch ou streaming à un cluster Spark, facilitant l’application de transformations complexes sur les données.
•   Notebook : Les notebooks offrent un environnement interactif où les utilisateurs peuvent écrire et exécuter du code pour l’ingestion, la préparation et l’analyse des données. Ils supportent plusieurs langages de programmation comme Python, R et Scala.
•   Data pipeline : Les pipelines de données sont essentiels pour automatiser la collecte, le traitement et la transformation des données depuis leur forme brute jusqu’à un format prêt pour l’analyse et la prise de décision.

Pourquoi c’est un outil puissant ?

Synapse Data Engineering dans Microsoft Fabric intègre des outils avancés comme Apache Spark, permettant de traiter des données à grande échelle efficacement. Cette plateforme est idéale pour les environnements qui exigent une haute concurrence et une scalabilité, comme c’est souvent le cas avec les gros volumes de données des grandes entreprises.

Pour rappel, Apache Spark c’est :

Ub système de traitement de données ultra-rapide, conçu pour gérer et analyser de grands volumes de données beaucoup plus rapidement que les méthodes traditionnelles basées sur le disque. C’est un outil open-source, ce qui signifie qu’il est accessible gratuitement et peut être modifié par quiconque.

Voici comment il fonctionne simplement : Spark permet de traiter les données en mémoire, plutôt que de les lire et écrire sur un disque à chaque opération. Cela le rend extrêmement rapide pour des calculs complexes sur de grands ensembles de données, par exemple, pour le machine learning ou les analyses en temps réel.

Il peut être utilisé seul ou en combinaison avec d’autres outils de gestion de données comme Hadoop, et il supporte plusieurs langages de programmation, ce qui le rend flexible et accessible à divers développeurs. Spark est particulièrement apprécié dans les domaines nécessitant une analyse rapide des données, comme la finance, le marketing, et la science des données.

Ce cadre offre aussi une intégration avec OneLake, facilitant ainsi la gestion des données sans mouvement significatif de celles-ci, et permet une sécurisation robuste via des politiques de sécurité intégrées.

En conclusion :

Avec Synapse Data Engineering, vous disposez d’une suite puissante pour transformer vos grandes quantités de données en informations précieuses, le tout dans un environnement sécurisé et facilement accessible. C’est l’outil idéal pour les entreprises qui cherchent à optimiser leur architecture de données et à accélérer leur capacité d’analyse.

Pour ceux intéressés par une exploration plus approfondie, je vous encourage à consulter la documentation officielle de Microsoft sur ce lien : Microsoft Fabric Data Engineering.

On se retrouve très vite pour introduire chaque catergorie.