Azure 上的 QuickSight：權威集成指南（Synapse 和 Fabric）

第 1 部分：突觸連接之謎

將 QuickSight 連接到 Azure Synapse 不是直飛航班。 AWS 認可的方法是聯合查詢架構，這是一種複雜的服務橋樑，可擴展 AWS 控制平面以查詢 Azure 中的數據。此架構可確保控制平面、安全管理 (IAM) 和中間數據處理全部駐留在 AWS 生態系統內。讓我們分解一下主要模式。

模式 A：AWS Native Bridge

利用 Amazon Athena 和 Lambda 連接器創建聯合查詢鏈。

快視

雅典娜

拉姆達連接器

突觸

模式 B：中間件抽象

使用 CData 等第三方工具將 Synapse 呈現為標準 SQL 源。

快視

數據云

突觸

組件配置深入探討

成功實施 AWS Native Bridge 需要跨 AWS 和 Azure 仔細配置多個組件，其中精確的權限和網絡至關重要。

AWS Lambda 連接器

建築的核心。該函數從無服務器應用程序存儲庫部署，將 Athena 查詢轉換為 Synapse 的符合 JDBC 的 SQL。它的性能（內存、超時、冷啟動）直接影響查詢延遲。

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IAM 和秘密管理器

需要一個權限網。 QuickSight 需要一個角色來調用 Athena 和 Lambda。 Lambda 連接器需要一個角色來訪問 AWS Secrets Manager，其中安全存儲 Synapse 憑證（用戶名/密碼）。

Azure Synapse 和網絡

Synapse 工作區防火牆必須配置為允許來自 AWS Lambda 連接器的入站流量。這通常需要 VPN 或專用端點等安全網橋，從而增加了複雜性和成本。

亞馬遜 S3 溢出桶

需要指定的 S3 存儲桶。當查詢結果集太大而無法放入 Lambda 函數的內存時，Athena 會將多餘的數據“溢出”到此存儲桶中進行處理，從而防止查詢失敗。

架構比較

本機橋和中間件之間的選擇不僅是技術上的；而且是技術上的。這是控制、複雜性和成本之間的戰略權衡。

全部
複雜
成本
控制

第 2 部分：織物牆

如果連接到 Synapse 是一個難題，那麼連接到 Microsoft Fabric 就像撞到磚牆一樣。 Fabric 是一個戰略閉環 SaaS 平台，與 Power BI 深度集成。為 QuickSight 等競爭對手提供簡單的出口路徑會破壞其統一、一體化分析體驗的核心價值主張。

戰略脫節

Fabric 圍繞兩個關鍵概念構建：一個湖，整個組織的單個邏輯數據湖，以及直接湖模式，該功能允許 Power BI 以數據倉庫級別的性能查詢 OneLake 中的數據，而無需移動數據。整個平台針對數據無縫流入 Power BI 進行了優化。沒有本機、計劃或第三方連接器可以以高性能方式將 Fabric 數據直接公開到 QuickSight。

架構反模式

任何將 QuickSight 連接到 Fabric 的嘗試都會強制使用“反向 ETL”管道。您使用 Fabric 進行數據工程，然後將數據顯式導出回 AWS 供 QuickSight 使用。這不是整合；而是整合。這是一種脆弱、低效且成本高昂的解決方法。

信息圖：“反向 ETL”反模式

1. 面料工藝

數據出口成本！

2.導出到S3

3. 編目與查詢

4. 可視化

⚠️ 這否定了 Fabric 的核心優勢（Direct Lake），並重新引入了延遲、成本和復雜性。

第 3 部分：細節中的魔鬼：平台陷阱

即使連接正常工作，您也會遇到固有的平台限制，從而產生巨大的“數據工程稅”。

QuickSight 的運營障礙

QuickSight 的弱點通常迫使採用複雜的解決方法，並將轉換邏輯推入上游數據倉庫。由於 QuickSight 的內部數據建模和轉換能力較弱，因此給上游數據工程團隊帶來了沉重的負擔，需要為每個儀表板創建和維護高度特定的、預連接的和非規範化的視圖。

弱數據建模

QuickSight 難以處理多表關係（星型模式）。常見的做法是為每個數據集創建一個單一的、寬的、非規範化的表——一種將所有連接邏輯推送到數據源的“每個儀表板視圖”模式。

嚴格的日期處理

非標準日期格式（例如，YYYYMMDD) 必須在攝取之前通過 SQL 在源數據庫中進行轉換。 QuickSight 的數據準備層通常無法處理轉換，需要上游工作。

笨拙的開發人員用戶體驗

像全局過濾器這樣的簡單任務需要多步驟的手動過程，在每張工作表上創建參數、控件和復製過濾器。用戶將其描述為“多步驟的令人憤怒的過程”。

沒有真正的版本控制

自動保存且不易回滾意味著開發人員必須在進行更改之前手動複製整個儀表板作為備份，這個過程容易出錯且難以大規模管理。

第 3.5 部分：聯邦橋的穩定性和瓶頸

Athena 聯合連接器的多組件、多雲架構本質上比本機解決方案更脆弱。它呈現出一系列潛在的故障點，故障排除需要 AWS 和 Azure 的跨學科專業知識。

架構不匹配

錯誤的常見來源。如果 Synapse 中的表架構發生更改，AWS Glue 數據目錄定義可能會過時，從而導致HIVE_PARTITION_SCHEMA_MISMATCH難以診斷的錯誤。

不透明的權限錯誤

錯誤如Insufficient permissions這種情況很常見，可能是由於 QuickSight、Athena 和 Lambda 的複雜 IAM 角色鏈中缺少一個權限而導致的。任何一個環節的失敗都會破壞整個鏈條。

查詢超時

長時間運行的查詢可能會在​​多個點超時：Lambda 執行限制、Athena 查詢超時或 Synapse SQL 池資源容量。這通常會導致通用的SQL_EXCEPTIONQuickSight 中出現錯誤。

行級安全性被破壞

QuickSight 用戶的身份在聯合鏈中丟失，從而破壞了 Synapse 中定義的任何行級安全性 (RLS) 策略。唯一的解決方法是複雜而脆弱的定制解決方案。

第 4 部分：平台對決：Azure Synapse 與 Microsoft Fabric

Azure 平台的選擇從根本上決定了 QuickSight 集成的可行性。 Synapse 和 Fabric 代表了微軟數據戰略的兩代不同版本。

Azure Synapse 分析 (PaaS)

平台即服務工作區，匯集了不同但功能強大的服務，例如專用 SQL 池、Spark 池和數據管道。

• 精細控制：專為需要管理和調整資源的專家而構建。
• 架構上“開放”：公開標準 JDBC 端點，使復雜的 Athena 連接在技術上成為可能。
• 舊平台：仍然受支持，但所有新創新都集中在 Fabric 上。

微軟結構（SaaS）

一個統一的軟件即服務平台，將數據工程、倉儲和 BI 組合成單一的、有凝聚力的體驗。

• 簡化管理：抽象基礎設施，使其可供更廣泛的受眾使用。
• 建築上“封閉”：通過 Direct Lake 模式針對 Power BI 進行優化；不向外部工具公開標準數據庫端點。
• 戰略未來：Synapse 的明確繼承者，也是 Microsoft 數據平台戰略的重點。

由此得出一個關鍵結論：使用 QuickSight 的策略在技術上比使用 Azure Synapse 更可行（儘管仍然具有挑戰性）。對於 Microsoft Fabric 來說，集成是一種反模式。組織採用 Fabric 的決定幾乎隱含著採用 Power BI 作為該數據的主要 BI 工具的決定。

第 5 部分：真正的擁有成本 (TCO)

任何多雲 BI 架構中最大的項目往往是最容易被忽視的：數據出口費用。將數據從 Azure 傳輸到 AWS 是一項巨大的經常性成本。財務決策不是在查詢模式之間做出的（Direct Query 非常昂貴），而是在管理 AWS 原生架構與第三方抽象的許可成本（兩者都在 SPICE 模式下運行）之間做出。

交互式 TCO 估算器

使用滑塊對從 Azure 到 QuickSight 執行每日 SPICE 刷新的每月成本進行建模。請注意 Azure 數據出口如何主導總成本。

每日刷新數據集大小 (GB)：100GB

第六部分：最終結論和戰略建議

將 QuickSight 連接到 Azure 數據源是對專業工程的重大持續投資的承諾。正確的道路取決於您的平台和優先事項。

決策流程圖：您的多雲 BI 策略

從這裡開始

哪個 Azure 平台？
（突觸與結構）

蔚藍突觸

微軟結構

內部 AWS 專業知識？
（願意管理複雜性嗎？）

使用雅典娜
聯合連接器

使用CData
（第三者）

戰略不匹配
不要嘗試直接集成。
評估將 BI 遷移到 Power BI。

是的
不

最後的收穫

以 QuickSight 作為“單一管理平台”的多雲 BI 策略並不是一個簡單的選擇。這是對管理複雜性的承諾。在許多情況下，一種更務實的方法可能是將 BI 工具與數據所在的雲保持一致，即接受“同類最佳”多工具環境，而不是複雜且昂貴的統一工具環境。