Microsoft Data Fabric und Azure Synapse für nahtlose Analysen

In unserem vorherigen Blogbeitrag überMicrosoft Fabric: Das Datenuniversum für das KI-Zeitalterhaben wir uns eingehend mit Fabric, seinen Vorteilen und der Rolle von OneLake als Rückgrat beschäftigt.

Die Einbeziehung konkreter Anwendungsfälle verdeutlicht zudem, wie Fabric in verschiedenen Branchen eingesetzt werden kann. Die angeführten Vergleiche und Beobachtungen bieten eine ausgewogene Sicht auf die Vorteile und Herausforderungen des Übergangs zu Fabric.

Was ist Microsoft Fabric? (Jetzt allgemein verfügbar)

Microsoft Fabric ist eine umfassende Analyseplattform, die verschiedene Analyse- und Datendienste – von der Datenmigration über Data Science und Echtzeitanalysen bis hin zu Business Intelligence – optimiert. Sie vereint Synapse Data Engineering, Data Factory, Synapse Data Science, Synapse Data Warehouse, Synapse Real-time Analytics und Power BI in einer einheitlichen Umgebung.

Die Grundlage von Fabric bildet OneLake, ein einheitlicher Data Lake, der auf Azure Data Lake Storage Gen2 basiert. Dadurch entfällt für die Benutzer die Notwendigkeit, komplexe Infrastrukturkonzepte zu verstehen, und die Einhaltung von Richtlinien und Sicherheitseinstellungen wird sichergestellt.

Die Einführung derSpiegelungsfunktionermöglicht die Replikation von Daten aus verschiedenen Quellen wie Cosmos DB, Azure SQL DB, MongoDB und Snowflake. Die Spiegelung ist unerlässlich, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten und sicherzustellen, dass die Analyseplattform stets auf die aktuellsten Informationen zugreifen kann.

Um die Plattform universell nutzbar zu machen, hat Microsoft die Datenintegration nicht nur in der Microsoft-Cloud, sondern in jeder Cloud vereinfacht und bietet somit Multi-Cloud-Unterstützung. Diese Flexibilität kann für Unternehmen mit einer Multi-Cloud-Strategie oder für solche, die eine Cloud-Migration in Betracht ziehen, entscheidend sein.

Kann Fabric Azure Synapse ersetzen?

Data Fabric dient als übergreifendes Framework, vergleichbar mit einem Betriebssystem, und ermöglicht die Integration verschiedener Analyseanwendungen und -engines auf der Azure-Plattform. Es ersetzt keine Tools wieSynapseoderPower BI, sondern erweitert deren Funktionalität innerhalb des Fabric-Ökosystems.

Eine neue SQL-Engine wird die dedizierten SQL-Pools in Synapse ersetzen und die Stärken serverloser und dedizierter Engines vereinen, um mehr Flexibilität und Leistung zu bieten. Diese Engine liest und verarbeitet Parquet-Dateien effizient und gewährleistet so nahtlose Kompatibilität mit verschiedenen Datenformaten. Mit Fabric erhalten Nutzer Zugriff auf umfassende Data-Warehousing-Funktionen und nutzen die Vorteile verschiedener Engines und Tools für ein robusteres Analyseerlebnis.

Hier ist einYouTube-Video, das dieses Thema besser veranschaulicht.

Eine Übersicht der Funktionen

• Die Plattform ist so konzipiert, dass sie nahtlos mit hybriden Cloud-Architekturen wieAzure, Snowflake, AWS und Google Cloudzusammenarbeitet.


• One Lake ist der Ort, an dem alle Daten im offenen Delta-Parquet-Format gespeichert werden, wodurch eine standardisierte Zugänglichkeit über verschiedene Tools und Dienste innerhalb von Microsoft Fabric gewährleistet wird.


• Dank einer OneDrive-ähnlichen Funktionalität können Nutzer von jedem Gerät aus auf ihre Daten zugreifen, was die Zusammenarbeit und den Zugriff äußerst komfortabel macht.


• Mithilfe von Verknüpfungen können Benutzer Daten von verschiedenen Cloud-Anbietern abfragen, ohne dass eine Datenmigration erforderlich ist.


• Zu den KI-Integrationen gehören Chatfunktionen zur Interaktion mit Daten und die Integration von Copilot für Aufgaben wie das Schreiben von SQL-Abfragen und das Stellen von Fragen zu Daten.


• Die Plattform birgt das Potenzial, Herausforderungen im Zusammenhang mit Datensilos und Migration zu bewältigen, ihre Wirksamkeit wird sich jedoch erst im praktischen Einsatz bestätigen.

Wie wir erfahren haben, dient Microsoft Fabric als umfassende Lösung, die die Funktionen von Azure Synapse erweitert. Dies wird durch die nahtlose Integration in ein breiteres System-Ökosystem und die Verwendung eines offenen Dateiformats für vereinfachte Verwaltung erreicht. Diese Integration erleichtert zudem die Erstellung neuer Modelle und Datenpipelines. Für ein tieferes technisches Verständnis empfiehlt sich der Blogbeitrag von endjin.

Nun können wir jede Komponente innerhalb von Fabric untersuchen, um ein tieferes Verständnis dafür zu gewinnen, wie jede einzelne eine entscheidende Rolle bei der Schaffung eines Ganzen spielt, das mehr ist als die Summe seiner Teile.

Hier noch einmal eine kurze Auffrischung zu Azure Synapse.

Es handelt sich um einenEnterprise-Analytics-Servicefür Data Warehouses und Big-Data-Systeme. Er integriert SQL, Spark, Data Explorer, Pipelines und andere Azure-Dienste.

SQL-Funktionen

- Verteiltes Abfragesystem für T-SQL.

- Unterstützt Data Warehousing, Datenvirtualisierung, Streaming und maschinelles Lernen.

- Bietet serverlose und dedizierte Ressourcenmodelle an.

Apache Spark-Integration

- Integriert nahtlos Apache Spark für Datenaufbereitung, Engineering, ETL und ML.

- Unterstützt SparkML-Algorithmen und die AzureML-Integration.

- Vereinfachtes Ressourcenmanagement und automatische Skalierung.

Data-Lake-Integration

- Ermöglicht die nahtlose gemeinsame Nutzung von SQL und Spark.

- Tabellen, die in Data-Lake-Dateien definiert sind und sowohl von SQL als auch von Spark zugänglich sind.

- Direkte Erkundung und Analyse verschiedener Dateiformate.

Datenintegration und ETL

- Beinhaltet die Datenintegrations-Engine von Azure Data Factory.

- Unterstützt ETL-Pipelines mit codefreien Datenflussaktivitäten.

- Orchestrierung verschiedener Aufgaben wie Notebooks, Spark-Jobs, gespeicherte Prozeduren und mehr.

Daten-Explorer

- Bietet eine interaktive Abfragemöglichkeit für Protokoll- und Telemetriedaten.

- Optimiert für Log-Analysen mit leistungsstarker Indexierungstechnologie.

- Unterstützt Mustererkennung, Anomalieerkennung und mehr.

Einheitliches Benutzererlebnis mit Synapse Studio

- Zentrale Plattform für die Entwicklung, Wartung und Sicherung von Lösungen.

- Aufgaben wie Datenaufnahme, -erkundung, -aufbereitung, -orchestrierung und -visualisierung durchführen.

- Ressourcen, Nutzung und Benutzer in SQL, Spark und Data Explorer überwachen.

Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)

- Vereinfacht den Zugriff auf Analyseressourcen.

- Unterstützt das Schreiben von SQL-, Spark- oder KQL-Code und die Integration mit CI/CD-Prozessen.

Wie Data Activator die Entscheidungsfindung verbessern wird

Data Activator, ein Bestandteil von Microsoft Fabric, ermöglicht die dynamische Überwachung von Betriebsdaten in Echtzeit oder im Batch-Verfahren. Es löst automatisierte Aktionen auf Basis vordefinierter Bedingungen aus und verbessert so die proaktive Entscheidungsfindung und Problemlösung. Die nahtlose Integration in verschiedene Anwendungen wie Teams, E-Mail und Power Automate-Workflows gewährleistet effizientes Datenmanagement und Governance innerhalb des umfassenden Analyse-Ökosystems von Microsoft Fabric.

Wenn Sie mehr über das Thema erfahren möchten, können Sie sich das Video von Microsoft aufYouTubeansehen.

Onelake: dient als Rückgrat des Gewebes

OneLake ist ein zentralerData Lake innerhalb von Microsoft Fabric, vergleichbar mit OneDrive für Daten. Er dient als zentrales Repository für die Analysedaten einer Organisation und macht mehrere separate Data Lakes überflüssig. Jeder Microsoft Fabric-Mandant wird automatisch mit OneLake ausgestattet.

Es unterstützt verteilte Datenverwaltung und ermöglicht so die Zusammenarbeit verschiedener Geschäftsbereiche innerhalb eines Mandanten. OneLake basiert auf Azure Data Lake Storage Gen2 und ist mit verschiedenen Dateitypen kompatibel. Es speichert Daten im Delta-Parquet-Format und ermöglicht dadurch den nahtlosen Zugriff über APIs und SDKs.

Verknüpfungen erleichtern den Datenaustausch ohne Duplikate, und die Daten können von verschiedenen Analyse-Engines wie T-SQL, Spark und Analysis Services genutzt werden, wodurch das Kopieren von Daten entfällt. Diese Integration bietet verschiedenen Teams Flexibilität und ermöglicht es ihnen, die jeweils am besten geeignete Analyse-Engine für ihre spezifischen Aufgaben einzusetzen. OneLake optimiert Datenzugriff, -verwaltung und -zusammenarbeit und steigert so die Effizienz von Organisationen im Bereich der Datenanalyse.

Migrationsüberlegungen für den Übergang von Azure Synapse zu Microsoft Data Fabric:

• Die Syntax OPENROWSET wird nicht unterstützt, aber eine ähnliche Funktionalität steht über strukturierte Daten im Bereich „Tabellen“ zur Verfügung.


• Synapse Link ist in Fabric noch nicht verfügbar.


• Fabric bietet eine nahtlose Integration mit Azure Machine Learning und eine verbesserte Integration mit Power BI.


• Es bietet eine schnellere Startzeit der Spark-Infrastruktur (20-30 Sekunden im Vergleich zu 3-4 Minuten bei Synapse).


• Es bietet „Neue Notebooks“ für die Zusammenarbeit und Datenexploration. Außerdem kann es lokal mit Spark-basierten Funktionen in VS Code verwendet werden.


• Verbesserte Git-Integration in Fabric für eine bessere Nachverfolgung und Überprüfung von Änderungen.


• Es gibt keinen automatischen Upgrade-Pfad für bestehende Azure Synapse Analytics-Workloads zu Microsoft Fabric.


• Die Zuordnung von Datenflüssen wird in Fabric nicht unterstützt.

Es verwendet ein kapazitätsbasiertes Geschäftsmodell, was sich potenziell auf die Gesamtbetriebskosten (TCO) auswirkt.Die Migration dürfte für Organisationen mit überwiegend Spark-basierten Workloads einfacher seinDie

Empfehlungen

Bewerten Sie die Auswirkungen auf die Gesamtbetriebskosten, wägen Sie die Vor- und Nachteile von SaaS ab und beurteilen Sie die Abhängigkeit vom Anbieter.

Berücksichtigen Sie die Zeit bis zur Wertschöpfung, die Minimierung technischer Schulden und die potenziellen Auswirkungen auf die Azure-Kosten.

Neue Funktionen und deren Übereinstimmung mit der langfristigen Daten- und Analysestrategie bewerten.

Branchenbezogene Anwendungsfälle

Hier einige Kurzbeispiele für die Anwendung von Microsoft Fabric in verschiedenen Branchen:

Einzelhandel

- Verbesserung der Kundeneinblicke und Personalisierung.

- Datenaufnahme aus Kassensystemen (POS), E-Commerce-Plattformen und Treueprogrammen.

- Kundensegmentierung und Generierung von Empfehlungen.

Herstellung

- Optimierung der Produktionsprozesse und Senkung der Kosten.

- Erfassung von Daten aus Sensoren, Maschinen und ERP-Systemen.

- Analyse der Produktionsleistung und Identifizierung von Ineffizienzen.

Finanz- und Versicherungswesen

- Betrug aufdecken und Finanzkriminalität verhindern.

- Erfassung von Daten aus Transaktionen, Konten und Kunden.

- Erkennen verdächtiger Muster und Anomalien.

Wir können Sie bei der Implementierung von Microsoft Fabric unterstützen.

Bei Polestar unterstützen wir Unternehmen dabei, das Potenzial ihrer Daten voll auszuschöpfen, undsind auf die Implementierung von Azure spezialisiert. Unser Expertenteam nutzt das leistungsstarke Azure-Ökosystem, um Datenarchitekturen zu entwerfen und bereitzustellen und so optimale Integration, Governance und Sicherheit zu gewährleisten.

Mit einem maßgeschneiderten Ansatz versetzen wir Unternehmen in die Lage, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Hier ein kurzer Überblick über unsere Dienstleistungen im Bereich Data Fabric.

• Datenarchitektur entwerfen –Entwickeln Sie eine maßgeschneiderte Data-Fabric-Architektur unter Verwendung von Azure-Diensten.


• Daten-Governance und -Sicherheit –Daten-Governance-Richtlinien festlegen und die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften sicherstellen.


• Datenintegration und ETL-Prozesse– Entwicklung und Implementierung von Datenintegrations-Workflows und ETL-Prozessen.


• Optimieren Sie Datenspeicherung und -formate –Wählen Sie effiziente Speicherformate wie Parquet und implementieren Sie Partitionierung und Indizierung.


• Datenkatalog- und Metadatenmanagement –Implementieren Sie einen robusten Datenkatalog und gewährleisten Sie ein umfassendes Metadatenmanagement.


• Erweiterte Analytik und maschinellesLernen – Nutzen Sie Azure Machine Learning und andere Tools für erweiterte Analytik.


• Visualisierung und Berichtswesen –Integrieren Sie Power BI oder andere Visualisierungstools, um Erkenntnisse zu gewinnen.


• Schulung und Veränderungsmanagement –Durchführung von Schulungen und Entwicklung von Veränderungsmanagementstrategien.