Azure Synapse Analytics ist die Cloud basierte Big Data Lösung
Azure Synapse Analytics ist eine Cloud-basierte Big-Data-Plattform, die speziell für die Verarbeitung großer und komplexer Datensätze entwickelt wurde. Es ist in der Lage, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in einen zentralisierten Datenspeicher zu laden. Der Vorteil ist, dass dieser Datenspeicher für die Abfrage und Analyse optimiert ist.
Data Integration
Data Integration ist einer der wichtigsten Aspekte von Azure Synapse Analytics. Dieses Tool ermöglicht es dem Nutzer, also Ihnen, Daten aus allen möglichen Quellen zusammenzuführen und sie in einer gemeinsamen Datenquelle bereitzustellen. Für den Prozess der erfolgreichen Data Integration sind folgende Tools besonders relevant:
Data Movement
Synapse Analytics bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten und Funktionen, Daten aus verschiedensten Quellen in die Azure Plattform zu laden. So können Sie Daten nicht nur aus Cloud Storages wie zum Beispiel dem Azure Blob Storage und dem Azure Data Lake laden, sondern auch aus lokalen Datenquellen wie bspw. einer SQL-Server Datenbank. Außerdem werden Funktionen zum importieren von Daten aus Onlinediensten wie Salesforce und Dynamics 365 oder auch Datenimporte aus CSV- und JSON-Dateien unterstützt.
Data Transformation
Wenn die Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe der Data Movement Tools importiert werden, landen die Daten natürlich in unterschiedlichen Strukturen in Azure Synapse. Um alle Daten in ein einheitliches Format zu konvertieren, stellt Synapse das Mapping Tool zur Verfügung. Mit diesem Tool können Sie die Daten den richtigen Spalten zuordnen. Nachdem alle Daten in ein vernünftiges Format gebracht wurden, können mit der Data Cleaning Funktion fehlende und fehlerhafte Datensätze ganz einfach bereinigt werden. Außerdem bietet Synapse Analytics auch die Möglichkeit, Skript Transformationen mithilfe von Python oder SQL-Skripten zu erstellen. Skriptbasierten Transformationen bieten mehr Flexibilität als Mapping Transformationen und sind leistungsstärker, da sie auf der Azure Synapse Analytics-Plattform ausgeführt werden und so die Rechenleistung der Azure Synapse Plattform nutzen.
Data Warehousing mit Azure Synapse Analytics
Nach dem Importieren und Transformieren sind die Daten in einem übereinstimmendem Format. Nun muss der Nutzer die Daten verwalten und analysieren können. Hierzu bietet die Azure Synapse Analytics-Plattform eine leistungsstarke Data-Warehousing-Lösung. Ihnen wird eine performante Abfrageverarbeitung geboten und die Möglichkeit, die Kapazität des Data Warehouses beliebig zu skalieren. Außerdem kann das Data Warehouse in viele weitere Azure Dienste integriert werden. Wie Sie dem Bild entnehmen können, sind alle Dienste optimal miteinander verknüpft.
Data Integration Skalierbarkeit
Das Data Warehouse von Azure Synapse ist in der Lage sich den aktuellen Anforderungen perfekt anzupassen, indem es die Anzahl der Rechen- und Speicherressourcen erhöht oder verringert. Somit werden immer nur die Menge an Ressourcen verwendet die Sie wirklich brauchen. Dafür hat Azure Synapse die horizontale und die vertikale Skalierung:
Horizontale Skalierung
Bei der horizontalen Skalierung wird das System durch das Hinzufügen von mehr Knoten und Computern skaliert. Wenn also die Datenmenge zunimmt, werden einfach Knoten hinzugefügt, um die Abfrageleistung zu erhöhen. Wenn die Datenmenge abnimmt, kann die Abfrageleistung auf dieselbe Weise verringert werden. So sparen Sie, wann immer möglich Kosten ein.
Vertikale Skalierung
Bei der vertikalen Skalierung wird nicht die Anzahl der Knoten angepasst, sondern die Leistungsfähigkeit der einzelnen Knoten. Das heißt, anstatt dem System eine neue Maschine hinzuzufügen, wird eine bestehende Maschine durch eine leistungsstärkere ersetzt. Diese Methode ist oftmals effektiver, aber auch kostenintensiver.
Integration mit Azure-Diensten
Azure Synapse ist eng in die Azure Cloud integriert und kann deshalb nahtlos auf andere Azure Dienste zugreifen. Diese Integration bietet schnelle und aufeinander abgestimmte Lösungen von denen Sie profitieren. Beispielsweise kann die Azure Data Factory genutzt werden, um Daten zu importieren oder Daten können direkt aus dem Azure Blob Storage importiert werden. Außerdem kann Azure Synapse auf das Azure Active Directory zugreifen, um die Benutzerverwaltung zu vereinfachen oder auch auf das Azure Machine Learning Studio zuzugreifen, um Daten mithilfe von künstlichen Intelligenzen besser zu analysieren.
Data Governance
Data Governance bezieht sich auf den Verwaltungsprozess der Daten und sorgt dafür, dass die Daten sicher und von hoher Qualität sind. So stellt Azure Synapse die Funktion zur Verfügung, sensible Daten zu klassifizieren und Benutzern anschließend Rollen entsprechend zuzuteilen. Die sensiblen Daten kann man dann nur für bestimmte Benutzerrollen zugänglich machen und so für die Sicherheit garantieren. Außerdem werden Tools bereitgestellt, mit denen Benutzer die Daten verschlüsseln und überwachen können. Um die Datenqualität zu verbessern, können die Daten geprofiled werden. Auf diese Weise können Datenmuster und -beziehungen identifiziert werden.
Big Data
Big Data bezieht sich auf Datenmengen, die so groß und komplex sind, dass sie nicht von traditionellen Datenverarbeitungstechnologien verarbeitet werden können. Mit der zunehmenden Menge an Daten und der Vielfalt an verfügbaren Datenquellen, ist Big Data zu einem der wichtigsten Themen in der Datenanalyse geworden. Zum Verarbeiten und Analysieren von Big Data verwendet Synapse Apache Spark. Apache Spark ist eine leistungsstarke Open-Source-Computing-Engine die für die parallele Verarbeitung von Daten auf einem Cluster von Rechnern entwickelt wurde. Azure Synapse Analytics bietet eine integrierte Umgebung für die Erstellung, Überwachung und Verwaltung von Apache Spark-Jobs. Mit der integrierten Spark-Umgebung von Azure Synapse Analytics können Sie Spark-Jobs einfach erstellen und bereitstellen. Eine separate Spark-Infrastruktur muss dafür nicht mehr erstellt oder gar verwaltet werden.
Synapse Analytics bietet auch eine Vielzahl von Tools und Technologien, die speziell für die Verarbeitung von Big Data mit Apache Spark optimiert sind. Beispielsweise bietet es ein integriertes Notebook, welches Ihnen ermöglicht, Spark-Jobs in einer interaktiven Umgebung zu erstellen und auszuführen. Es gibt auch eine Reihe von integrierten Bibliotheken und Tools, die speziell für die Verarbeitung von Big Data mit Spark entwickelt wurden, wie z.B. Delta Lake, ein Tool zum Verwalten von großen Datenmengen. Außerdem gibt es noch Azure Synapse Studio, eine integrierte Entwicklungsumgebung für die Verarbeitung von Big Data.
Unsere Spezialisten
Wir, als arelium, haben über ein Jahrzehnt Erfahrung mit Business Intelligence Lösungen wie z.B. mit Azure Synapse. In vielen einzelnen Projekten haben wir die Möglichkeiten von Azure Synapse nutzen können, um Kunden maßgeschneiderte Lösungen zu präsentieren. Wenn Sie neugierig geworden sind sprechen Sie uns gerne an. Wir helfen Ihnen zu verstehen wie Sie optimal von dieser Technologie profitieren können.
