Un compte Azure Cosmos DB for NoSQL contient un conteneur (Contained) avec le magasin analytique activé. Vous devez traiter les données de Contained en quasi-temps réel et écrire les résultats dans un entrepôt de données dans un espace de travail Azure Synapse Analytics à l'aide d'un moteur d'exécution dans l'espace de travail, en minimisant le mouvement des données. Quel pool Synapse devez-vous utiliser ?

Apache Spark est le choix optimal car il peut lire directement les données du magasin analytique d'Azure Cosmos DB (Synapse Link) sans nécessiter de mouvement de données (ETL). Il permet un traitement quasi en temps réel et offre la flexibilité nécessaire pour transformer les données avant de les écrire dans l'entrepôt de données Synapse. Le pool SQL serverless est principalement destiné à l'interrogation ad hoc et ne convient pas au traitement en quasi-temps réel et à l'écriture de résultats transformés. Le pool SQL dédié est un entrepôt de données relationnel qui nécessiterait un mouvement de données via un pipeline ETL. Data Explorer est conçu pour l'analyse de données de séries chronologiques et de journaux, ce qui ne correspond pas au cas d'utilisation.