Uma conta do Azure Cosmos DB for NoSQL contém um contêiner (Contained) com o armazenamento analítico habilitado. Você precisa processar os dados do Contained em tempo quase real e gravar os resultados em um data warehouse em um workspace do Azure Synapse Analytics usando um mecanismo de tempo de execução no workspace, minimizando a movimentação de dados. Qual pool do Synapse você deve usar?

O Apache Spark é a escolha correta porque ele pode ler diretamente do armazenamento analítico do Azure Cosmos DB for NoSQL usando o link do Azure Synapse. Isso permite o processamento de dados em tempo quase real com movimentação mínima de dados, pois o Spark pode consultar os dados analíticos sem impactar o armazenamento transacional. O Spark é ideal para cargas de trabalho de processamento de dados em grande escala e análise em tempo quase real. O SQL serverless é para consultas ad-hoc e exploração de dados em arquivos no data lake, não para processamento contínuo de dados do Cosmos DB. O SQL dedicado é para data warehousing tradicional com dados estruturados e requer o carregamento explícito dos dados. O Data Explorer é para análise de dados de log e telemetria, não para o cenário de processamento de dados do Cosmos DB.