Ein Azure Cosmos DB for NoSQL-Konto enthält einen Container (Contained), für den der analytische Speicher aktiviert ist. Sie müssen die Daten von Contained nahezu in Echtzeit verarbeiten und die Ergebnisse mithilfe einer Laufzeit-Engine im Arbeitsbereich in ein Data Warehouse in einem Azure Synapse Analytics-Arbeitsbereich schreiben, wobei die Datenverschiebung minimiert werden soll. Welchen Synapse-Pool sollten Sie verwenden?

Apache Spark ist die korrekte Wahl, da er sich hervorragend für die Verarbeitung großer Datenmengen in nahezu Echtzeit eignet und die Integration mit dem analytischen Speicher von Azure Cosmos DB for NoSQL über Azure Synapse Link ermöglicht. Dies minimiert die Datenverschiebung, da die Daten direkt aus dem analytischen Speicher gelesen werden können, ohne die Transaktionsleistung zu beeinträchtigen. Serverless SQL und Dedicated SQL eignen sich eher für relationale Abfragen und Data Warehousing, sind aber nicht optimal für die nahezu Echtzeit-Verarbeitung von NoSQL-Daten. Data Explorer ist für die Analyse von Zeitreihen- und Telemetriedaten konzipiert und passt nicht zum Anwendungsfall.