A plataforma do Azure está crescendo e evoluindo, sendo cada vez mais usada em negócios e garantindo uma expansão constante do data warehouse. Dessa forma, é possível reunir diversos dados, de diferentes bancos para serem analisados, a fim de proporcionar insights e soluções inteligentes para a empresa. Ou seja, a importância do data warehouse para a rotina de qualquer negócio, principalmente com os que lidam com maior volume de dados, é nítida.
Quando falamos especificamente das plataformas do Azure, duas opções vêm à mente: o Azure Synapse e o Azure SQL Database. Ambas têm suas vantagens e funcionam muito bem em diferentes contextos. Para saber qual é a mais indicada para a realidade da sua empresa, é preciso fazer uma análise cuidadosa, levando pontos como recursos disponíveis e preço em consideração.
Confira mais sobre o Azure Synapse e o Azure SQL Database, analise as funcionalidades das alternativas em diferentes aspectos e descubra em qual investir!
Para começar, é importante compreender o que cada uma das plataformas tem a oferecer, ao mesmo tempo em que se analisa o que ainda é uma lacuna no sistema.
Apesar do Azure Synapse falhar em alguns pontos, como a impossibilidade de consultar rapidamente diferentes bancos de dados, a plataforma tem muitas outras vantagens. Uma delas está em seu backup, que é feito com funcionalidade snapshot e permite rapidamente visualizações de dados e dashboards dos últimos 7 dias - ideais para gestão dos negócios ou gerência de crises. Por fim, o Synapse também tem conexão com PolyBase, facilitando a importação de dados.
Uma das principais vantagens do Azure SQL é a utilização do Always Encrypted, que não pode ser usado no Synapse. Além disso, o backup é integrado, com memória a longo prazo, que pode ser utilizado para manutenção do compliance. Por fim, também existe a possibilidade de ativar sistemas de geo-replication.
Um ponto que faz toda a diferença na hora de escolher a plataforma de análise de dados ideal para sua empresa é a capacidade de armazenamento. Nesse caso, é preciso pensar no contexto de seu negócio e o quanto de informação é analisada diariamente.
O Azure Synapse é indicado para empresas que trabalham com um grande volume de dados, tendo capacidade para mais de 1TB de carga. Além disso, há limite máximo de 240TB para rowstore e um armazenamento ilimitado para tabelas columnstore.
Já o Azure SQL Database funciona muito bem para bancos menores. No total, há uma capacidade de 8TB de armazenamento para usos gerais e de 4TB para camadas relacionadas a assuntos pontuais.
Outro fator que faz a diferença e não pode passar despercebido é o tipo de tarefas que serão realizadas na plataforma.
Essa opção é indicada para operações mais rápidas que, ao mesmo tempo, precisam da análise de dados complexos, de alto volume. É possível executar diferentes funções simultaneamente, acelerando o resultado final.
Para rotinas que demandam uma maior quantidade de leituras e escritas, com volume menor de dados, o SQL é o ideal. Tambémé uma opção para a análise de dados disponíveis em diferentes tabelas.
Azure Synapse e Azure SQL Database: veja as vantagens de cada um (Foto: Reprodução / Microsoft)
Além de saber o volume de dados inseridos na plataforma, é essencial pensar no tamanho de sua empresa, o número de usuários e quantas consultas simultâneas podem ocorrer.
A plataforma permite a utilização de 128 consultas simultaneamente dependendo da camada de serviço, o que pode ser suficiente para alguns cenários. Se o número não abarcar a necessidade da empresa, vale investir em uma extensão com o Azure SQL DB.
Essa é a opção ideal para negócios que têm um grande número de usuários ativos ao mesmo tempo para criação de relatórios ou painéis. No serviço SQL DB Max, o limite de contas simultâneas varia entre 6.400 até 30 mil.
Por fim, o custo-benefício é também um ponto que não pode deixar de ser analisado, afinal, afetará diretamente no orçamento e planejamento da empresa, como um todo.
No Azure Synapse há economia nas tarefas relacionadas à computação, uma vez que é possível pausar a atividade quando nenhuma consulta é realizada no data warehouse. Além disso, é possível aumentar ou diminuir as unidades, de forma rápida e fácil, a fim de adaptar a plataforma às principais operações.
Em casos de padrões de consultas simplificados e uma carga menor de dados analisados, é possível manter uma média previsível de custos, facilitando o cálculo do orçamento.
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