自从Azure首次面世以来，在过去的两年里，成千上万的公司已经采用了Azure数据块，这使得它成为微软Azure上增长最快的数据和人工智能服务之一。客户现在每月处理超过2 EB的数据，每天有数百万个服务器小时在运转。所有这些都是由伊莱克斯、壳牌和可再生能源.AI他们正在使用Azure数据库来处理大规模的数据，以便进行数据科学和分析。在这一惊人的采用中，有一个特别的解决方案体系结构，称为现代数据仓库（MDW）。今年早些时候，我们曾写过此解决方案的性能和规模优势，而该模式的部分成功之处在于我们与Azure SQL数据仓库的紧密集成，它采用了一种联合设计的高性能连接器，使数据在两种服务之间快速方便地移动。Azure Databricks与Azure Synapse Analytics的三种工作方式今天，微软宣布了他们的数据仓库服务的下一个发展：azuresynapse分析。这是一个令人兴奋的消息，我们将继续与微软紧密合作，与Azure Synapse集成，将分析、商业智能（BI）和数据科学整合到一个解决方案架构中。以下是Azure Databricks与Azure Synapse协同工作的三种关键方式：Azure Databricks和Azure Synapse之间的高性能连接器将支持服务之间的快速数据传输，包括对流数据的支持。这意味着客户可以继续使用azuredatabricks（比开源apachespark快50倍）来提取、转换和加载（ETL）工作负载，以便为azuresynapse大规模地准备和塑造数据。Azure数据工厂（ADF）在映射数据流功能中支持Azure数据块。这为大规模的数据准备和转换提供了无代码的可视化ETL，现在ADF是azuresynapse工作区的一部分，它提供了另一种访问这些功能的途径。azuresynapse和azuredatabricks可以对azuredatalake存储中的相同数据运行分析。这为将分析、BI和数据科学解决方案与跨服务的共享数据湖相结合提供了更大的机会。当您开始在现代数据仓库解决方案体系结构的下一个演进中使用Azure Databricks和azuresynapse时，我们很乐意听到您的反馈。免费试用Databricks。今天就开始吧