NoSQL 계정용 Azure Cosmos DB에 분석 저장소가 활성화된 컨테이너(Contained)가 있습니다. Contained의 데이터를 거의 실시간으로 처리하고, 데이터 이동을 최소화하면서 Azure Synapse Analytics 작업 영역의 런타임 엔진을 사용하여 결과를 데이터 웨어하우스에 기록해야 합니다. 어떤 Synapse 풀을 사용해야 합니까?

정답은 Apache Spark입니다. Azure Cosmos DB의 분석 저장소는 Azure Synapse Analytics와 긴밀하게 통합되어 데이터 이동 없이 거의 실시간 분석을 가능하게 합니다. Apache Spark 풀은 대규모 데이터 처리 및 분석에 최적화되어 있으며, Cosmos DB 분석 저장소의 데이터를 직접 읽고 처리하여 데이터 웨어하우스에 결과를 기록하는 데 가장 적합합니다. serverless SQL 풀은 대화형 쿼리에 적합하지만, 대규모 데이터 처리 및 변환 작업에는 Spark가 더 효율적입니다. dedicated SQL 풀은 미리 프로비저닝된 컴퓨팅 리소스를 사용하며, 일반적으로 관계형 데이터 웨어하우스에 사용됩니다. Data Explorer 풀은 시계열 및 로그 데이터 분석에 특화되어 있습니다.