プロローグ
ほげ君：ねえねえ、 Azure Synapse Anatlytics って知ってる？
ふが君：何それ？知らない。
ほげ君：僕も知らないんでよね！どんなものなのか教えてよ、 Microsoft 公式ドキュメント君！
公式ドキュメント君：分かりました。
Synapse Analytics 概要
公式ドキュメント君：Azure Synapse は、データ ウェアハウスやビッグ データ システム全体にわたって分析情報を取得する時間を早めるエンタープライズ分析サービスです。 Azure Synapse は、エンタープライズ データ ウェアハウスで使用される SQL テクノロジ、ビッグ データのための Spark テクノロジ、ログおよび時系列分析に使用される Data Explorer、データ統合と ETL および ELT のための Pipelines、Power BI、CosmosDB、AzureML などの他の Azure サービスとの緊密な統合の長所を組み合わせたものです。
ほげ君:ん－－、要は大量のデータを処理することができるってことか。それってそんなにすごいのか？
ふが君:最近気づいたんだけどさ、多分データの量が多いってだけでも実は結構問題になるんじゃないかな？ただ降順に並べ替えるとかのエクセルでよくやる処理が、データが多いとそれだけで難しいのかなって。
ほげ君:そうなのか？
ふが君:あと僕たちが個人として扱ったいるデータと違って、企業とかが使うデータは誰が見たとか、どれぐらい使われたとか、そもそもどんなデータがあるのかとか、ただデータを見る使う以外にも、いろいろ気にしなくちゃいけないんじゃないかな？
ほげ君:なるほど！だからこんな何が嬉しいんだ？みたいな製品がいっぱい世の中にはあるのか！
ふが君:そうかもしれない。
ほげ君:にしても、Synaspe は何で難しいはずの大量データの処理ができるんだ？
ふが君:それは公式ドキュメント君に聞かないと。
公式ドキュメント君: Synapse にはビッグデータを処理する為のランタイムが三つあります：
1.Synapse SQL
2.Apache Spark for Azure Synapse
3.Synapse Data Explorer
ほげ君:多いなあ...
ふが君:一個ずつ教えてよ。
公式ドキュメント君:Synapse SQL では、サーバーレスと専用の両方のリソース モデルが提供されます。予測可能なパフォーマンスとコストに対しては、専用 SQL プールを作成して、SQL テーブルに格納されているデータの処理能力を確保します。 計画外または突発性のワークロードに対しては、常に使用可能なサーバーレスの SQL エンドポイントを使用します。
ほげ君:なるほど。一気に予約するのが専用で、使った後に会計するのがサーバレスか。
ふが君:二個目の Apache Spark は分散処理用のエンジンだね。三つ目は？
公式ドキュメント君:Azure Synapse Data Explorer は、ログとテレメトリ データから分析情報を引き出すための対話型クエリ エクスペリエンスを顧客に提供します。
ほげ君:これがさっき言ってた企業向けの機能か！ログは誰が何をしたかだよな。テレメトリデータってなんだ？
ふが君:教えてよ、グーグル先生。
グーグル先生:テレメトリーデータ（telemetry data）とは、ソフトウェアやアプリケーションがパフォーマンス改善や品質向上を目的として収集するユーザーの利用状況データのこと。プロセスは自動化されて、メーカーやベンダーのコントロールセンターなど特定の地点にデータは送信、収集される。
ふが君:利用状況のデータか。
ほげ君:へー。企業ってこんなこともやってるんだ。
ふが君:もうちょっと各部分の詳細を知りたいね。
ほげ君:今日はこのぐらいにしようぜ。腹減った。かつ丼食べに行こう。
ふが君:いいよ。また今度教えてね。公式ドキュメント君。