Un account Azure Cosmos DB for NoSQL contiene un container (Contained) con l'archivio analitico abilitato. È necessario elaborare i dati di Contained quasi in tempo reale e scrivere i risultati in un data warehouse in un'area di lavoro di Azure Synapse Analytics utilizzando un motore di runtime nell'area di lavoro, riducendo al minimo il movimento dei dati. Quale pool di Synapse dovresti usare?

La risposta corretta è Apache Spark. Azure Synapse Analytics offre diversi pool per l'elaborazione dei dati. Per l'elaborazione quasi in tempo reale di dati da Azure Cosmos DB for NoSQL con l'archivio analitico abilitato, e per scrivere i risultati in un data warehouse all'interno della stessa area di lavoro Synapse, il pool Apache Spark è la scelta ottimale. Questo perché Spark è eccellente per l'elaborazione di grandi volumi di dati in tempo quasi reale e supporta l'integrazione diretta con l'archivio analitico di Cosmos DB tramite il collegamento Synapse, minimizzando il movimento dei dati. Il pool SQL serverless è adatto per query ad hoc e analisi esplorative su dati in un data lake, non per l'elaborazione quasi in tempo reale e la scrittura in un data warehouse. Il pool SQL dedicato è ideale per carichi di lavoro di data warehousing tradizionali e analisi complesse, ma non è la scelta migliore per l'elaborazione quasi in tempo reale di flussi di dati. Il pool Data Explorer è ottimizzato per l'analisi di log e dati di telemetria, non per questo scenario specifico.