Azure Synapse Analytics est un outil spécialisé s’adressant aux développeurs et aux administrateurs de base de données. Il allie un entrepôt de données d’entreprise et une analyse Big Data, de journaux et de série chronologiques dans une solution unifiée. L’analyse Azure Synapse s’avère cruciale pour garantir un stockage sûr des données et un bon fonctionnement du traitement décisionnel. Applications Manager offre un outil d’analyse Azure Synapse qui permet de suivre des métriques clés indiquant la performance.
L’outil d’analyse Azure Synapse Analytics d’Applications Manager fournit un aperçu détaillé des paramètres cruciaux définissant la performance. En suivant les KPI d’un pool sans serveur, le lien, les intégrations et les pipelines Synapse, on peut révéler les opérations de base et prévoir précisément de probables erreurs. On dispose de ces métriques dans le tableau de bord d’analyse Azure Synapse sous forme numérique et graphique pour plus de clarté.
Dans Azure Synapse Analytics, les pools SQL servent à stocker et interroger de grands jeux de données. On peut analyser des pools SQL dédiés et sans serveur avec Applications Manager. L’outil d’analyse Synapse Analytics révèle les métriques clés d’un pool SQL dédié comme l’utilisation de ressources, la limite DWU, les unités DWU utilisées, la taille de pool, le statut et l’état d'approvisionnement. Il suit aussi des statistiques comme le nombre de requêtes actives, en file d’attente, l’accès au cache adaptatif et le cache adaptatif utilisé, ainsi que des statistiques de connexion.
Les pools Big Data, couramment appelés pools Apache Spark dans Azure Synapse, assurent le service pour exécuter un calcul de cluster en mémoire. Il utilise la RAM pour le stockage et le traitement parallèle à cet effet. Les métriques clés en matière de pools Big Data concernent donc la mémoire, les applications Spark, les vCores et les nœuds.
L’outil d’analyse Synapse Analytics fournit de nombreux détails sur les ressources : vCores et mémoire allouée à chaque pool Spark, applications Spark actives et passées, nombre de nœuds et taille, minimum et maximum de nœuds de mise à l’échelle automatique, délai de mise en pause automatique et état d'approvisionnement. Cela permet aux administrateurs de base de données d’observer et de dimensionner correctement les pools Apache Spark.
Avec son module de gestion des incidents efficace, l’outil d’analyse Azure informe sur les incidents survenant dans le système et fournit des détails sur leurs origines. Cela accélère considérablement l’analyse des incidents et la résolution des problèmes. Il est facile de configurer des seuils pour divers attributs de performance et déclencher des alarmes en cas de violation de ces seuils. On identifie une baisse de performance via des profils d’anomalie qui comparent des statistiques de performance en temps réel à une norme prédéfinie. On peut recevoir des alertes par courrier, SMS et message dans un canal Slack ou sous forme de tickets dans ServiceNow ou ServiceDesk Plus.
L’outil d’analyse Synapse Analytics offre des rapports complets sur tous les attributs de performance importants pour analyser les tendances historiques. Les rapports d’Applications Manager permettent de prévoir les tendances de croissance et d’utilisation avec des techniques d’apprentissage automatique, facilitant la planification de capacité.
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