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Ein Kostenvergleich von Fabric und Synapse Analytics

Kevin Taxweiler — Fri, 20 Dec 2024 09:04:35 +0000

In der Welt der Datenanalyse und -verarbeitung stehen Unternehmen vor der Wahl zwischen verschiedenen Plattformen, die ihre spezifischen Bedürfnisse erfüllen sollen. Dabei ist der Übergang von On-Premise in die Cloud ist ein bedeutender Schritt. So manches Unternehmen wird somit vor diverse Herausforderungen gestellt. Obwohl die zahlreichen Vorteile eines Umzuges in die Cloud mittlerweile hinreichend bekannt...

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Microsoft Fabric

Joel Galla — Thu, 12 Dec 2024 11:10:51 +0000

Microsoft Fabric ist eine All-in-one Datenlösung, aber was heißt das? Das heißt, dass alles enthalten ist von der Datenbank bis zum Bericht. Dabei können verschiedene Quellen verknüpft und verwaltet werden. Fabric bietet verschiedene Tools zur Bereinigung und Weiterverarbeitung der Daten, zum Beispiel Notebooks und Pipelines. Die aufbereiteten Daten stellt man schlussendlich in einem Power BI Bericht dar. Zudem gibt es die Möglichkeit, eigene Machine Learning Algorithmen zu trainieren, alles in einer Anwendung.

Was macht Fabric besonders?

Unternehmen kämpfen mit komplexen Datenstrukturen und vielen kleinen Anwendungen. Das ist nicht nur teuer, sondern auch zeitraubend. Bei beidem hilft Fabric. Durch die einheitliche Plattform wird die Datenstruktur übersichtlicher und lässt sich von Administratoren leichter verwalten.

Bei immer größer werdenden Datenmengen verliert man schnell den Überblick. Welche Daten kommen woher? Wo werden sie von wem verwendet? Data Lineage ermöglicht es, diese Informationen für alle Arten von Daten zu visualisieren. Fabric synchronisiert Metadaten über gespeicherte Daten und Verarbeitungsprozesse. Somit ist es in der Lage, den Weg und die Nutzung von Daten in einer Art Datenflussdiagramm abzubilden.

Wer schon einmal Microsoft Purview verwendet hat, dem sollte dies bekannt vorkommen.

Wie ist Microsoft Fabric aufgebaut?

Wie schon gesagt ist Fabric eine Plattform für viele verschiedene Anwendungsfälle und deshalb gibt es auch eine Reihe von Applikationen, die eigene Aufgaben erfüllen.

OneLake

Die grundlegende Struktur ist der OneLake in welchem alle Daten zentral gespeichert und verwaltet werden können. Er ist selber keine eigene Applikation, ist jedoch die Grundlage für alle weiteren Funktionen. Alle Daten liegen an einem Ort und die Organisation erfolgt über Workspaces (Arbeitsbereiche). Das hört sich chaotischer an, als es in der Praxis ist, da die Navigation über die einzelnen Teilbereiche läuft.

Databases

Der neuste Zuwachs von Fabric, bietet jetzt auch eine klassische TSQL-Datenbank an. Die Datenbank entspricht der bekannten Azure SQL Datenbank und kann vollständig in Fabric genutzt werden. Die grundlegendste Form der Datenverwaltung hat damit ein neues Zuhause.

Data Warehouse

Dieser Teil bietet das klassische Data Warehouse an, wie es viele Unternehmen kennen. Daten können aufbereitet und strukturiert gespeichert werden. Des Weiteren hat man hier die Möglichkeit, externe Datenbanken in Fabric zu spiegeln, Dazu zählen bspw. Azure SQL-Datenbanken, Azure Cosmos DBs und Snowflake Datenbanken. In Zukunft soll es auch die Möglichkeit geben, On-Prem SQL Server in Fabric zu spiegeln.

Data Engineering

Auch wenn andere Bereiche von Fabric ebenfalls unter Data Engineering fallen, bildet dieser Bereich die modernsten Entwicklungen ab. Hier können Lakehouses erstellt und verwaltet werden. Diese Verwaltung erfolgt über Notebooks und Pipelines.

Data Factory

Wer schon einmal mit Azure Data Factory gearbeitet hat, der wird sich hier heimisch fühlen. Die Data Factory ist die Low Code Lösung für Data Engineering in Fabric. Dabei werden vor allem Dataflows und Pipelines erstellt. Durch über 150 Out-of-the-Box Konnektoren können verschiedene Datenquellen angebunden und ohne Code Kenntnisse verarbeitet werden.

Industry Solutions

Hier gibt es Vorlagen und Out-of-the-Box Lösungen für Industrie spezifische Probleme. So kann dieser Bereich z.B. für das verwaltungsaufwändige Thema ESG Reporting verwendet werden.

Real-Time Intelligence

Echtzeitdaten sind anders als andere Daten, es muss immer eine direkte Verbindung bestehen damit Daten in Echtzeit abgerufen werden können. Damit gehen einige Besonderheiten einher. Diese Besonderheiten werde mit Real-Time Intelligence abgefangen.

Data Science

Machine Learning ist schon längst im Alltag angekommen und in der Applikation Data Science kann es genutzt werden. Hier können Modelle trainiert und optimiert werden. Seit neustem gibt es auch AutoML, um wie in Azure ML Studio automatisierte Modelle zu trainieren.

Power BI

Den meisten ist Power BI ein Begriff, da es das bekannteste Programm für Reports ist. In Fabric würde es eingegliedert und bildet den Data Analytics Teil ab. Die vorher aufbereiten Daten kommen hier an und können in einem Bericht dargestellt werden.

Was unterscheidet Microsoft Fabric von anderen Produkten?

Der größte Vorteil von Fabric ist klar die Größe. Alle datenbezogenen Probleme können in einer Umgebung gelöst werden. Das heißt auch, nicht alles muss auf einmal gemacht werden. Wenn ein Unternehmen schon eine solide Datenbasis hat, dann kann auch bspw. nur Power BI genutzt werden. Und wenn man schon Power BI nutzt, kann man Stück für Stück alle Daten nachziehen, das schafft eine ordentliche und schnelle Lösung für die gesamte Datenlandschaft.

In einigen anderen Blogbeiträgen haben wir schon diverse Vergleiche gezogen, wenn dich Azure und Microsoft Fabric interessieren ist Fabric vs Synapse etwas für dich. Sonst interessiert dich Fabric vs Databricks vielleicht. Das Thema Fabric behandeln wir zudem auf unserem YouTube Kanal regelmäßig, wenn du tiefer einsteigen möchtest, ist das der ideale Weg.

Für diejenigen unter euch denen besonders die Kosten am Herzen liegen haben wir schon einen Blogbeitrag zur Kostenstruktur geschrieben.

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Fabric vs Synapse

Joel Galla — Thu, 11 Apr 2024 12:19:52 +0000

Fabric vs Synapse

Viele Unternehmen stellen sich seit letztem Jahr die Frage Fabric vs Synapse. Mit der Einführung von Microsoft Fabric wird es immer wichtiger, den Unterschied zwischen Azure Synapse Analytics und Microsoft Fabric zu verstehen.

Synapse ist das Cloud-Tool von Microsoft zum Daten verarbeiten. Es existiert schon seit einigen Jahren und ist damit gut erprobt. Durch jahrelange konstante Verbesserung des Produktes gibt es unzählige Funktionen und die Bugs sind weitestgehend behoben. Es bietet viele Möglichkeiten, Daten aufzubereiten. Somit ist es weitestgehend für den Bau von ETL-Strecken gedacht.

Wer sich schon ein wenig mit Microsoft Fabric beschäftigt hat, wird wissen, dass es innerhalb von Fabric einige Applikation mit dem Präfix „Synapse“ gibt. Fabric soll die All-in-one-Lösung für Daten sein. Da darf das erprobte Produkt Synapse nicht fehlen. Dabei ist jedoch wichtig: bei ähnlicher Benamung ist es nicht ein und dasselbe Produkt. Die Funktionalitäten von Azure Synapse Analytics sollen zwar schrittweise übernommen werden, aber beide Produkte existieren nebeneinander. Zudem gehören unter Fabric Synapse auch die Erstellung von Lakehouses und Warehouses. Innerhalb von Azure Synapse Analytics ist die Datenspeicherung nicht vorgesehen. Diese Speicherung erfolgt dann z.B. stattdessen innerhalb eines Azure Datalakes. Technologisch passiert in Fabric nichts anderes. Der OneLake von Fabric ist im Endeffekt auch nur eine Erweiterung eines Azure Datalakes der anders benannt und von Fabric automatisch verwaltet ist.

Fabric vs Synapse: Was sollte ich wählen?

Die Wahl des richtigen Produkts ist immer schwierig. In diesem Fall ist es vor allem eine Frage des Zeitplans. Denn wenn eine Entwicklung schnell und sicher noch innerhalb dieses Jahres stattfinden soll, dann ist vermutlich Azure Synapse Analytics das bessere Produkt. Allerdings ist wichtig zu wissen, dass Azure Synapse Analytics sich nicht wesentlich weiterentwickeln wird. Dabei muss erwähnt werden, dass Microsoft plant, die Migration von Synapse nach Fabric einfach zu gestalten. Somit wäre ein späterer Umzug von Azure Synapse Analytics nach Microsoft Fabric problemlos möglich.

Microsoft Fabric auf der anderen Seite ist das neuste Produkt und hat noch einige Preview Features. Die Weiterentwicklung der Plattform ist derzeit sehr schnell. Interessierte können sich mit dem Fabric Blog von Microsoft immer auf dem neuesten Stand halten. Allgemein ist Fabric das Tool für die Zukunft und ist gerade bei langfristiger Planung die richtige Wahl. Durch seine Vereinheitlichung von verschiedenen Funktionen bietet Fabric auch die umfassendere Lösung. Die Erstellung des Lakehouses/Warehouses ist dabei ebenso enthalten, wie die spätere Auswertung in Power BI.

Kontakt

Es lässt sich nicht vermeiden zukünftig mit Fabric zu arbeiten, allerdings hat es die Probleme eines neuen Produktes. Es gibt noch viele Features in der Preview und einige Bugs. Somit hat Azure Synapse Analytics vorerst noch seinen Platz.

Wenn Sie noch weitere Fragen haben oder überlegen, mit Fabric in der Praxis zu starten, dann schreiben Sie uns doch einfach. Wir freuen uns immer helfen zu können.

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ETL in Azure Synapse Analytics

Tobias Adler — Tue, 27 Feb 2024 08:52:44 +0000

In modernen Unternehmen fallen täglich große Datenmengen aus verschiedenen internen und externen Quellen an. Um auf Basis dieser Daten geschäftskritische Entscheidungen treffen zu können, müssen die Daten in ein einheitliches Format gebracht werden. Dieser Prozess wird auch als ETL-Prozess bezeichnet und gliedert sich in die folgenden drei Schritte. Extract (Extraktion der Rohdaten aus verschiedenen Quellen), Transform (Überführung der Rohdaten in ein einheitliches Format) und Load (zentrale Bereitstellung der Daten). In diesem Beitrag werde ich Schritt für Schritt erläutern, wie ein ETL in Azure Synapse Analytics implementiert werden kann.

Warum Daten in der Cloud und nicht Lokal speichern?

Warum immer mehr Unternehmen den Weg in die Cloud finden, zeigt eine Reihe von Vorteilen, die die Cloud bietet:

Skalierbarkeit: Die Cloud bietet die Möglichkeit, die Ressourcen an den eigenen Bedarf anzupassen, ohne Änderungen an der Infrastruktur vornehmen zu müssen.
Kosteneffizienz: Da die Ressourcen an den eigenen Bedarf angepasst werden können, müssen Unternehmen keine Überkapazitäten vorhalten, um eine überdurchschnittliche Auslastung zu bewältigen. Stattdessen können die Ressourcen in solchen Fällen dynamisch erhöht werden, so dass nur die tatsächlich benötigte Kapazität bezahlt werden muss.
Sicherheit: Microsoft hat robuste Sicherheitsmaßnahmen wie zum Beispiel VPNs implementiert, um die Daten während der Übertragung zu schützen. Darüber hinaus bietet die Azure-Cloud fortschrittliche Zugriffskontrollfunktionen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf die Daten zugreifen können.
Flexibilität: Durch die Speicherung der Daten in der Cloud können die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von überall auf die Daten zugreifen, solange sie über eine Internetverbindung verfügen. Zudem lassen sich Cloud-Dienste nahtlos in bestehende Systeme integrieren. Dadurch können Unternehmen ihre bestehenden Investitionen nutzen und neue Technologien schnell einführen, ohne komplexe Integrationen oder Anpassungen vornehmen zu müssen.

ETL in Azure Synapse

Azure Synapse ist eine Cloud-basierte Datenanalyseplattform von Microsoft, die Datenverarbeitungs- und Analysedienste in einer einzigen Umgebung vereint. Sie ermöglicht es Unternehmen, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. In diesem Blogbeitrag werde ich den ETL-Prozess in Azure Synapse Analytics (Extract, Transform, Load) in Synapse anhand einer Azure SQL-Datenbank erläutern. In diesem Beispiel arbeite ich mit den Beispieldaten der Azure SQL Datenbank, die die Geschäftsdaten eines virtuellen Fahrradladens repräsentieren.

Um einen ETL-Prozess in Azure Synapse Analytics zu implementieren, müssen wir zunächst einen Dedicated SQL Pool einrichten. Der Dedicated SQL Pool (früher auch SQL Datawarehouse genannt) ist ein sogenanntes Massively Parallel Processing oder kurz MPP. Dabei handelt es sich um eine moderne Datenbankarchitektur, bei der eine große Anzahl von Prozessoren parallel arbeitet, um die Daten in kleinere Teile aufzuteilen und diese gleichzeitig zu verarbeiten. In diesem SQL-Pool werden wir später unsere Daten speichern.

Linked Service

Nun müssen wir in Synapse eine Verbindung zu unserer Azure Datenbank herstellen. Dazu klicken wir in der linken Menüleiste auf Manage und dann auf „Linked services„. Wenn wir dann auf „New“ klicken, öffnet sich ein Menü, in dem wir auswählen können, mit welcher externen Datenquelle wir uns verbinden möchten. Für unser Beispiel wählen wir „Azure SQL Database“.

Im nächsten Fenster können wir die Anmeldedaten für unsere SQL Datenbank angeben. Dazu muss die Azure Subscription der Datenbank angegeben werden, sowie der Servername und die gewünschte Art der Authentifizierung. Für dieses Beispiel habe ich die SQL Authentication gewählt, bei der man sich mit einem Benutzernamen und einem Passwort anmeldet. Nun könnt ihr unten rechts auf den Button „Test Connection“ klicken, um zu testen, ob die Verbindung erfolgreich hergestellt werden kann. Ist dies der Fall, könnt ihr auf den „Create Button“ klicken, um die Verbindung zu erstellen.

Auf die gleiche Weise können wir nun eine Verbindung zu unserem soeben erstellten SQL-Pool herstellen. Dazu erstellen wir wieder einen neuen Linked Service, wählen aber diesmal „Azure Synapse Analytics“ aus der Liste der möglichen Verbindungen aus. Unter „Azure subscription“ wählen wir wieder unsere Subscription und unter „Server name“ unseren Synapse Workspace aus, in den wir die Daten schreiben wollen. Bei „SQL Pool“ sollte automatisch unser gerade angelegter Dedicated SQL Pool erscheinen. Unter „Authentication Type“ wählen wir nun die Option „System Assigned Managed Identity„. Dabei handelt es sich um einen Mechanismus in Microsoft Azure, mit dem Ressourcen innerhalb eines Azure Service eine Identität erhalten können. Diese Identität kann verwendet werden, um sicher auf andere Azure Ressourcen zuzugreifen, ohne Anmeldeinformationen wie Benutzername und Passwort einbinden zu müssen.

Copy Data Task

Nun können wir wieder mit dem „Test connection Button“ testen, ob die Verbindung erfolgreich war. Ist dies der Fall, können wir wieder auf Create klicken, um den Linked Service zu erstellen. Nachdem der Linked Service erstellt wurde, kehren wir zum Ausgangsbildschirm zurück und können im linken Menü den Punkt „Integrate“ und dann das Plus-Symbol auswählen, um eine neue „Copy Data Task“ zu erstellen.

Im folgenden Assistenten können wir im zweiten Menüpunkt die Quelle angeben, aus der die Daten kopiert werden sollen. Dazu geben wir unter „Source type“ wieder „Azure SQL Database“ an und wählen unter „Connection“ unseren zuvor erstellten „Linked service“ aus. Wenn die Verbindung zur Datenbank erfolgreich war, werden nun im unteren Fenster alle Tabellen der Datenbank aufgelistet. Hier wähle ich nun alle Tabellen aus, die ich aus der Datenbank in Synapse importieren möchte. Auf der nächsten Seite kann nun unser zuvor erstellter Azure Synapse Linked Service als Ziel für unsere Daten ausgewählt werden.

Quell- und Zieltabellen mappen

Unter dem Punkt Dataset können nun die Tabellen ausgewählt werden, in die die Daten geschrieben werden sollen. Standardmäßig legt Synapse hier automatisch Tabellen im Ziel an, die genau so heißen wie in der Datenquelle und die gleichen Spaltentypen haben. Unter dem Punkt „Konfiguration“ können nun die einzelnen Spalten aufeinander abgebildet werden. Auch hier legt Synapse automatisch die gleichen Spalten wie in der Quelltabelle an und mappt die passenden Spalten aufeinander. Wichtig ist hier, dass wir die Option „Type conversion“ deaktivieren. Nachdem wir dies getan haben, können wir mit dem „Next Button“ zum „Settings“-Bildschirm gelangen.

Auf diesem Bildschirm kann unter anderem die Kopiermethode ausgewählt werden, mit der die Daten in die Quelle kopiert werden sollen. Mit der Option „Data consistency verification“ werden nach dem Import der Daten zusätzliche Überprüfungsfunktionen angewendet, um sicherzustellen, dass alle Daten erfolgreich kopiert wurden. Unter anderem werden die Dateigrößen und die Anzahl der Zeilen in Quelle und Ziel verglichen. Da wir jedoch als Kopiermethode „Copy command“ gewählt haben, können wir die Option „Data consistency verification“ nicht aktivieren. Unter „Logging settings“ können die Einstellungen für die Protokollierung während des Kopiervorgangs vorgenommen werden. Mit der Option „Storage connection name“ können wir den Linked Service angeben, der die Verbindung zum Storage speichert, in dem die Logdateien gespeichert werden. Wenn ich auf „New“ klicke, öffnet sich ein Fenster, in dem ich die Verbindung zum Storage erstellen kann.

Azure Blob Storage

In diesem Fenster wird die Verbindung zu einem Azure Blob Storage definiert. Dazu wähle ich wieder meine Azure Subscription und einen Standard Storage Account meiner Subscription aus. Anschließend teste ich die Verbindung erneut und klicke auf „Create“.

Anschließend aktiviere ich noch die Option „Enable staging“. Dies ist der Storage account in dem die Staging Tabellen gespeichert werden und bei der Option „Storage connection name“ kann der Linked Service für den „Staging Storage“ angegeben werden. Die Staging Area ist ein temporärer Speicherbereich, in dem Daten vorübergehend zwischengespeichert werden, um sie zu transformieren oder zu überprüfen, bevor sie in die endgültige Datenbank geschrieben werden. Für das Staging wähle ich den gleichen Linked Service wie für die Speicherung der Logfiles. Wie oben beschrieben, wähle ich als Kopiermethode „Copy command“. Danach wähle ich „Next“ und komme zum „Review and finish“ Screen, wo wir unsere Einstellungen noch einmal überprüfen können. Danach können wir unser „Copy Data Tool“ starten. Auf dem nächsten Bildschirm können wir sehen, welche Schritte des Deployments gerade ausgeführt werden und ob sie erfolgreich waren.

Wenn alle Schritte erfolgreich waren, haben wir unsere Pipeline erstellt, mit der wir Daten von einem Azure SQL Server in unseren Synapse Studio Workspace schreiben können. Der nächste Schritt wäre nun, einen Trigger für die Pipeline zu erstellen. Ein Trigger kann eine Pipeline automatisch starten. Zum Beispiel könnten wir für unsere neue Pipeline einen Trigger einrichten, der die Pipeline automatisch einmal am Tag durchlaufen lässt. Und mit dieser Pipeline können wir einen automatischen ETL-Prozess in Azure Synapse Analytics abbilden.

ETL oder ELT?

ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sind zwei unterschiedliche Ansätze zur Datenintegration, die in Datenintegrationsprojekten verwendet werden. Der ETL-Transformationsprozess ermöglicht es Unternehmen, Daten zu bereinigen, zu harmonisieren und zu verbessern, um sie für die Verwendung in Data Warehouses oder anderen Zielspeichermedien vorzubereiten. Dazu gehört auch das Entfernen von Dubletten, so dass überflüssige Daten gar nicht erst in den Zielspeicher geladen werden müssen.

Beim ELT hingegen werden die Rohdaten in den Zielspeicher geladen, was das sogenannte Massively Parallel Processing oder kurz MPP ermöglicht. Dabei handelt es sich um eine moderne Architektur, bei der eine große Anzahl von Prozessoren parallel arbeitet. Dadurch werden die Daten in kleinere Teile aufgeteilt und können so gleichzeitig verarbeitet werden. Ein weiterer Vorteil von ELT ist die Flexibilität bei der Datentransformation. Da die Daten direkt in das Zielspeichermedium geladen werden, können Transformationen und Datenverarbeitungsschritte direkt auf die geladenen Daten angewendet werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, komplexe Analysen und Berichte direkt auf den Rohdaten durchzuführen, ohne dass separate Transformationsschritte erforderlich sind.

Insgesamt bieten sowohl der ETL- als auch der ELT-Ansatz Vorteile für Datenintegrationsprojekte. Die Wahl zwischen beiden hängt von den spezifischen Anforderungen, der Arbeitslast und den Zielen eines Unternehmens ab. ETL bietet die Möglichkeit, Daten vor dem Laden in das Zielspeichermedium zu transformieren und zu bereinigen. ELT hingegen ermöglicht das direkte Laden von Daten, gefolgt von flexiblen Transformationen auf den Rohdaten. Letztendlich ist es wichtig, den Anwendungsfall sorgfältig zu prüfen, um die beste Lösung für die jeweiligen Anforderungen auszuwählen.

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Azure Synapse Analytics vs Azure Data Factory

Emil Vincazovic — Thu, 18 Jan 2024 01:00:08 +0000

Die Unterschiede von Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory

Kunden fragen oft, welche der beiden Azure Cloud-Produkte, Azure Synapse Analytics oder Azure Data Factory, verwendet werden sollte. Es ist jedoch schwierig, diese Frage zu beantworten, da es stark von den spezifischen Anforderungen des Datamanagements und der Umgebung abhängt. Es gibt keine klare Antwort, ob eines dieser Produkte besser ist als das Andere. Beide Technologien können Unternehmen sowohl Kosten sparen, als auch völlig neue Möglichkeiten beim Verarbeiten ihrer Daten bieten. Um Ihnen bei Ihrer Entscheidungsfindung zu helfen, vergleichen wir hier deshalb die beiden Produkte.

Synapse vs ADF: Ein kurzer Überblick

Was ist Azure Synapse Analytics?

Azure Synapse Analytics ist eine umfassende Analyseplattform von Microsoft, die Data Warehousing und Big Data-Analyse in einer einzigen Lösung integriert. Früher als SQL Data Warehouse bekannt, bietet Synapse Analytics massiv parallele Verarbeitung (MPP), um schnelle und skalierbare Abfragen im Data Warehouse-Kontext zu ermöglichen. Es ermöglicht auch die nahtlose Integration von Big Data, so dass Unternehmen verschiedene Datentypen für umfassende Analysen kombinieren können. Mit Synapse Analytics können Benutzer komplexe Analysen durchführen und gleichzeitig die Flexibilität eines Data Lake nutzen.

Was ist Azure Data Factory?

Die Azure Data Factory (ADF) ist ein Cloud-basierter Dienst von Microsoft, der Unternehmen bei der effizienten Integration und Transformation von Daten unterstützen soll. Mit der ADF können Nutzer Datenpipelines erstellen, die verschiedene Datenquellen nahtlos verbinden und transformieren. Dies ermöglicht einen reibungslosen Datentransfer zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen. ADF bietet eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche, die es auch Nicht-Entwicklern ermöglicht, komplexe ETL-Aufgaben (Extract, Transform, Load) durchzuführen. Durch die Integration mit anderen Azure-Diensten können Nutzer umfassende Datenlösungen erstellen und verwalten.

Vorteile Synapse gegenüber ADF

Azure Synapse Analytics zeichnet sich durch seine massiv-parallele Verarbeitung (MPP) aus, die schnelle Analysen im Data-Warehouse-Kontext ermöglicht. Es bietet auch eine hervorragende Skalierbarkeit und Leistung, insbesondere in Umgebungen, in denen große Datenmengen verarbeitet werden müssen. Die nahtlose Integration von Big Data ermöglicht es Unternehmen, umfassende Analysen über mehrere Datenquellen hinweg durchzuführen, was Synapse zu einer leistungsstarken Lösung für fortgeschrittene Analyseanforderungen macht.

Vorteile ADF gegenüber Synapse

Azure Data Factory zeichnet sich durch seine Flexibilität bei der Datenintegration aus. Sie ermöglicht die Verbindung verschiedener Datenquellen und die einfache Implementierung von Datenpipelines. Die einfache Benutzeroberfläche ermöglicht es auch technisch weniger versierten Anwendern, Datenintegrationsaufgaben durchzuführen. Die ADF eignet sich besonders für Unternehmen, die eine flexible und skalierbare Lösung für die Datenintegration benötigen, ohne auf die umfangreichen Analysefunktionen eines Data Warehouse zurückgreifen zu müssen.

Gemeinsamkeiten

Azure Data Factory (ADF) und Azure Synapse Analytics haben trotz unterschiedlicher Schwerpunkte einige Gemeinsamkeiten. Beide Dienste sind integraler Bestandteil der Microsoft Azure Cloud und bieten eine nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten. Darüber hinaus unterstützen sie skalierbare Architekturen, die es Unternehmen ermöglichen, wachsende Datenmengen zu bewältigen. Beide Plattformen bieten auch Sicherheitsfunktionen und -mechanismen, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten. Des Weiteren sind viele der Datenkonnektoren, welche von Microsoft zur Verfügung gestellt werden, gleich. Diese Gemeinsamkeiten erleichtern die Integration beider Dienste in umfassende Datenlösungen für Unternehmen.

Unterschiede

Die Unterschiede zwischen Azure Data Factory und Azure Synapse Analytics liegen vor allem in ihrem Fokus und ihren Hauptfunktionen. Während ADF sich auf die flexible Datenintegration konzentriert und die Möglichkeit bietet, Datenpipelines zu erstellen, konzentriert sich Synapse Analytics auf die umfassende Datenanalyse und Massively Parallel Processing (MPP) für Data Warehousing. Die Skalierbarkeit und Performance von Synapse Analytics ist speziell für anspruchsvolle Analysen optimiert, während ADF durch seine einfache Benutzeroberfläche und Vielseitigkeit in der Datenintegration punktet. Außerdem gibt es einige Datenkonnektoren in der ADF, welche in Synapse nicht gegeben sind.

Kostenvergleich

Faktoren wie Datenvolumen, Verarbeitungsgeschwindigkeit und benötigte Analysefunktionen beeinflussen die Kosten. Unternehmen sollten ihre Anforderungen genau analysieren und die Preismodelle beider Dienste verstehen, um eine fundierte Entscheidung zu treffen und die Kosten effektiv zu managen.
Hier finden Sie mehr Informationen zu den Preisen der ADF.
Hier finden Sie mehr Informationen zu den Preisen von Synapse.

Wann sollte welcher Dienst genutzt werden?

Die Wahl zwischen Azure Data Factory und Azure Synapse Analytics hängt von den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens ab. ADF eignet sich gut für flexible Datenintegrationsaufgaben und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche. Wenn jedoch erweiterte Analysefunktionen, massiv parallele Verarbeitung und die Integration von Big Data erforderlich sind, ist Synapse Analytics die bevorzugte Wahl. Eine genaue Analyse der Geschäftsanforderungen und eine klare Definition der Ziele sind entscheidend, um die richtige Entscheidung für die Datenverarbeitung in der Azure-Cloud zu treffen.

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SQL Server 2022

Torsten Ahlemeyer — Fri, 24 Mar 2023 11:00:00 +0000

SQL Server 2022

Microsoft hat am 16. November letzten Jahres den SQL SERVER 2022 zum allgemeinen Download bereitgestellt. Das neue Produkt setzt eine über 30-jährige Tradition dieses Datenbankproduktes fort und wartet mit vielen Neuerungen und Verbesserungen auf:

1. Flexibilität

Durch die Kombination des SQL-Server 2022 mit Azure ergibt sich ein Anstieg im Bestehen der Geschäftskontinuität. Man kann Ausfälle in den Datenbanken nun dank Katastrophenwiederherstellung vermeiden.

neues Feature: die Katastrophenwiederherstellung

Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem man Daten, Anwendungen und IT-Systeme nach einem Ausfall oder einer Katastrophe restoren kann. Die Katastrophenwiederherstellung hat das Ziel, eventuelle Auswirkungen eines Ausfalls auf das Geschäft zu minimieren und die Verfügbarkeit der IT-Systeme schnell wiederherzustellen. Das Ziel sind dabei nicht nur die Verfügbarkeit der Daten, sondern auch die Sicherstellung der Kommunikation und die Aufrechterhaltung von Geschäftsprozessen. Hierfür liegen verschiedene Lösungsansätze vor. Ein Beispiel ist die Verwendung von Backups oder die Nutzung von Cloud-Lösungen, die Microsoft anbietet.

Die Katastrophenwiederherstellung erfolgt dabei als Link Feature in der Azure SQL Server Managed Instance. Mit dieser neuen Funktion profitiert man von einer PaaS (Platform-as-a-Service) -Umgebung. Dadurch instanziieren Benutzer mithilfe der SQL-Managed Instance ein Objekt, welches es Anwendern ermöglicht, ohne weitere Einrichtung den SQL-Server zu verwenden.

neues Feature: Integration in Azure Purview

Ein weiteres Feature ist die Integration des SQL-Server 2022 in Azure Purview. Diese Integration liefert einen besseren Überblick über die Daten. Dadurch ist man in der Lage, Metadaten des SQL-Servers zu erfassen und deren Nutzung zu automatisieren. Ebenso können sie Zugriffsrechte zuweisen und so eine bessere Kontrolle erhalten.

2. Schnelle Analysen

Der SQL-Server 2022 bietet Einblicke nahezu in Echtzeit. Dies geschieht durch eine Aufhebung von operativen und analytischen Speichern. Dadurch ermöglicht Microsoft die Analyse mit Spark und dem SQL-Server in der Cloud mit „Azure Synapse Link“. Diese Verbindung bietet Analysen in Echtzeit und eine hybride transaktionale sowie analytische Verarbeitung mit minimalen Auswirkungen auf das operative System. Nach der Datenverarbeitung kann man unmittelbar mit Spark, dem Azure Machine Learning Studio und weiteren Visualisierungstools Analysen durchführen. All dies geschieht ohne Auswirkungen auf den SQL-Server.

3. Sicherheit

Eine weitere Erneuerung des SQL-Server 2022 ist die verbesserte Sicherheit durch den Einsatz des SQL-Server Ledgers. Dieser dient dazu, die Datenintegrität sicherzustellen. Dabei wird ein unveränderlicher Ledger zum Schutz der Daten vor Attacken verwendet. Die integrierte Blockchain Technologie ermöglicht es Nutzern ein „digital Trust“ zu vermitteln, wodurch sie geschützt sind. Im Grunde genommen ist damit gemeint, dass dieser „Ledger“ Attacken erkennt und Manipulationen am Datensatz vermeidet. Dadurch wird das Sicherheitssystem verstärkt. Der SQL-Server hatte in den letzten Jahren so gut wie keine bekannten Sicherheitslücken. Mit dem neuen Sicherheitssystem wird die Angriffsfläche zusätzlich minimiert.

4. Performance

Ein weiterer Aspekt ist, dass die Geschwindigkeit durch die Neuheiten nicht leidet. Man kann sogar einen Performancegewinn erzielen, ohne dabei Veränderungen am Code durchzuführen. Dies liegt an mehreren Neuerungen. Einige davon sind:

– Der Abfragespeicher ist in der Default-Einstellung jetzt angeschaltet. Hier kann man Leistungsabweichungen schneller finden und beheben.
– Sortierter gruppierter Columnstore-Index: Die vorhandenen Daten werden im Arbeitsspeichersortiert, bevor der Index-Generatorsie in Indexsegmente komprimiert.
– Parallelscan des Pufferpools: Durch die Verwendung mehrerer CPU-Kerne parallel, wird die Leistung von Pufferpool-Scanvorgängen erhöht.

Fazit zum SQL Server 2022

Dies waren nur einige der Neuerungen, die der SQL Server 2022 in Bezug auf Performance mit sich bringt. Insgesamt kann man sagen, dass der SQL-Server in Verbindung mit den Azure Diensten viele Vorteile mit sich bringt. Man erhält tiefere Einblicke und kann bessere Vorhersagen aus Daten generieren. Die Azure Integration unterstützt zudem die verwaltete Notfallwiederherstellung in Azure SQL Managed Instance sowie Analysen in Echtzeit. Leistung und Skalierbarkeit werden durch integrierte Abfragen angeboten. Man kann zusammenfassen, dass Azure und SQL-Server 2022 weiter zusammenwachsen und gemeinsam mächtige Werkzeuge sind.

Der Beitrag SQL Server 2022 erschien zuerst auf arelium - Wir holen mehr aus deinen Daten.

Azure Synapse Analytics vs. Azure Databricks

Joel Galla — Thu, 09 Mar 2023 13:33:28 +0000

Die Unterschiede von Azure Synapse Analytics und Azure Databricks

Kunden fragen oft, welche der beiden Azure Cloud-Produkte, Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks, verwendet werden sollte. Es ist jedoch schwierig, diese Frage zu beantworten, da es stark von den spezifischen Anforderungen des Datamanagements und der Umgebung abhängt. Es gibt keine klare Antwort, ob eines dieser Produkte besser ist als das Andere. Beide Technologien können Unternehmen sowohl Kosten sparen, als auch völlig neue Möglichkeiten beim Verarbeiten ihrer Daten bieten. Um Ihnen bei Ihrer Entscheidungsfindung zu helfen, vergleichen wir hier deshalb die beiden Produkte.

Synapse vs Databricks: Ein kurzer Überblick

Was ist Azure Synapse Analytics?

Microsoft hat Azure Synapse Analytics (im weiteren Verlauf als Synapse bezeichnet) als Cloud-basierte Plattform für Big Data entwickelt, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten. Synapse kann Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und in einen zentralisierten Datenspeicher laden, der speziell für die Abfrage und Analyse optimiert ist. Synapse basiert auf einer starken SQL-Grundlage und vereinheitlicht Big-Data-Systeme und Data Warehouses. Früher nannte Microsoft das Produkt deshalb Azure SQL Data Warehouse. Wenn Sie schon früher viel mit SQL gearbeitet haben kann der Umstieg auf Azure Synapse Analytics leichter fallen.

Hier können Sie mehr dazu lesen: Azure Synapse Analytics – arelium GmbH

Was ist Azure Databricks?

Azure Databricks (im weiteren Verlauf als Databricks bezeichnet) ist eine Cloud-basierte, kollaborative Data-Engineering- und Data-Science-Plattform, die auf Apache Spark basiert. Databricks ist ein Multi-Cloud Plattform Tool, das für verschiede Cloud-Anbieter, darunter Azure bereitgestellt wird. Die Technologie ermöglicht es, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und moderne Machine-Learning-Modelle zu entwickeln. Es ist deutlich anspruchsvoller in seiner Handhabung, bietet allerdings großes Potential in Verarbeitung von Big Data. Es kann also den Umstieg erschweren, aber langfristig die besser passende Lösung für Sie sein.

Hier können Sie mehr dazu lesen: Azure Databricks – arelium GmbH

Synapse vs Databricks: Vergleich der wesentlichen Komponenten

Synapse vereint verschiedene Data-Tools. Zum einen ist die Azure Data Factory teilweise implementiert, als auch Notebooks, wie sie aus Databricks bekannt sind. Komplexe Orchestrierungen von Datenprozessen können über Pipelines erstellt oder gesteuert werden. Dabei können Daten von verschiedenen Quellen in die Azure Cloud geladen und über Data Flows oder für komplexe Data Lake basierte Lösungen via Spark Notebooks verarbeitet werden. Synapse nutzt die Open-Source Version von Spark. Es ist also eine gute Allround Lösung für Unternehmen.

Databricks nutzt eine stark optimierte und angepasste Version von Apache Spark. Die Management Schicht basiert hier auf dem verteilten Computing Framework von Spark. Dabei verwendet es, wie auch Synapse, die Batch-In-Stream-Verarbeitungs-Engine, zur Verteilung der Arbeit über mehrere Knoten. Das liegt an den Anwendungsfällen wie Streaming, Machine-Learning oder komplexerer Analyseaufgaben, die z.B. mit der Sprache R, gelöst werden können. Natürlich eignen sich die Notebooks auch für ETL Aufgaben, wie sie auch bei Synapse genutzt werden. Databricks kann zur Implementierung eines Data Lakehouse verwendet werden.
Ein Data Lakehouse zeichnet sich dabei als eine Kombination von Data Lake und einem Data Warehouse aus. Hier wird die flexible Speicherung unstrukturierter und strukturierter Daten aus dem Data Lake und die Managementtools aus dem Data Warehouse implementiert und bilden somit ein größeres System.

Grundsätzlich lässt sich bei Synapse vs Databricks sagen: Wenn Sie ein erstklassiges Data Warehouse für die Analyse benötigen, gewinnt Azure Synapse. Aber wenn Sie die robustere ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)-, Daten-Science- und Machine-Learning-Funktionen benötigen, ist Databricks besser geeignet.

1. Synapse vs Databricks: Datenverarbeitung

Beide Produkte nutzen Apache Spark als Verarbeitungsmotor. Synapse nutzt die Open-Source-Version von Spark. Databricks nutzt eine optimierte Spark-Version, die in einigen Fällen, eine bis zu 50-fach schnellere Performance ermöglichen kann.

2. Synapse vs Databricks: Datenintegration

Synapse verfügt über Integrationskomponenten wie sie aus der Data Factory bekannt sind. Mittels dem Copy-Data Task lassen sich viele Quellen nach Azure laden. Über Pipelines wird die Orchestrierung gesteuert und mittels DataFlows oder Notebooks erfolgt die Transformation der Daten. Es bietet Ihnen also eine weitgefasste Flexibilität beim Integrieren Ihrer Daten.

Databricks bietet einige Connectoren an, die über Notebooks eingebunden werden können. Hier fehlen aber die Möglichkeiten der Pipelines und sehr einfachen Beladung der Cloud via Copy-Data Task.

3. Synapse vs Databricks: Smart Notebooks

Beide Produkte verwenden Notebooks. Hierrüber lassen sich kleine Experimente oder große ETL Prozesse verwirklichen. Bei Synapse können nicht mehrere Personen gleichzeitig an einem Notebook arbeiten. Hier muss eine Person erst das Notebook speichern, bevor es ein Anderer verwenden kann. Es nutzt also keine automatische Versionskontrolle.

Die Versionskontrolle erfolgt in Synapse und Databricks unter anderem via GIT-Repositorys in Azure DevOps oder via GitHub.

Bei Databricks können wiederum mehrere Personen gleichzeitig an einem Notebook arbeiten, da Änderungen in Echtzeit dargestellt werden.

4. Synapse vs Databricks: Entwicklererfahrung

Für Entwickler steht nur das Azure Synapse Studio (Browser) zur Verfügung. Es gibt keine Möglichkeit eine andere IDE zu verwenden.
Databricks besitzt die Möglichkeit andere IDEs zu verwenden, wie zum Beispiel Visual Studio Code und der dementsprechenden Erweiterung. Dies vereinfacht das Arbeiten in Notebooks.

5. Synapse vs Databricks: Architektur

Synapse bezieht sich auf die Speicher-, Verarbeitungs- und Visualisierungsschichten. Die Speicherschicht verwendet unter anderem den Data Lake oder Azure Datenbanken oder Synapse-SQL-Pools, die Visualisierung Power BI. Zur Verarbeitung werden DataFlows oder Spark Pools verwendet. Die SQL-Pools stellen die Query-Engine bereit, um Daten auf einem Data Lake abzufragen. Via dedizierten SQL-Pools können Stored Procedures zur Datenverarbeitung genutzt werden.
Databricks Architektur ist dabei kein komplettes Data Warehouse, sondern versteht dient zur Implementierung eine Data Lakehouse, dass die besten Elemente aus dem Data Lake und dem Data Warehouse vereint.

6. Synapse vs Databricks: Security

Synapse bietet einige Möglichkeiten für die Datensicherheit an, darunter zählen: Authentifizierung, Zugangskontrollen, Netzwerksicherheit, Identifizierung von unnormalen Zugängen aus einer anderen Lokation.
Databricks steht diesem im nichts nach und bietet auch rollenbasierte Zugangskontrollen, automatische Verschlüsselung und andere Sicherheitswerkzeuge an.

7. Synapse vs Databricks: Kosten

Es ist nicht möglich, genaue Angaben zu den Kosten von Synapse oder Databricks zu machen. Dies liegt an den verschiedenen Faktoren, die in die Kostenberechnung einlaufen. Beispielsweise hängen die Kosten davon ab, wie oft auf einen Speicher zugegriffen wird, wo die Daten gespeichert sind, wie groß sind die Spark-Cluster, wie lange diese laufen, wie groß die Daten sind, die gespeichert und verarbeitet werden müssen, und wie oft Daten über die Pipelines geladen werden.

Es ist schwierig, eine genaue Aussage darüber zu treffen, welches der beiden Tools günstiger ist, da dies stark von den spezifischen Anwendungsfällen und der Art und Weise abhängt, wie die Tools von Ihnen verwendet werden.

Synapse vs Databricks Zusammenfassung:

Azure Synapse und Azure Databricks sind beide hervorragende Data Warehouse/Lakehouse Tools, die jeweils ihre Vor- und Nachteile haben. Beide Produkte unterstützen die Sprachen Python, Scala, R und SQL. Der Verwendungszweck spielt hierbei eine entscheidende Rolle.

Synapse hat das Ziel, eine einheitliche Plattform zu sein, mit der alle möglichen Datenprobleme und -lösungen implementiert werden können. Dabei kommen viele verschiedene Tools in einer Umgebung zusammen, die dem Nutzer bei allen Anforderungen unterstützt. Ob das die Orchestrierung via Pipelines betrifft, Laden von Daten nach Azure über den Copy Data Task, Implementierung eines Data Lakehouse oder Data Warehouse, entweder Low-Code via Data Flows oder komplexere Datenverarbeitung via Notebooks. All das vereint Synapse. Auch wird die Verwendung fast aller anderen Azure-Tools ermöglicht. Wir haben Synapse deshalb schon oft genutzt, um Kunden eine Cloudlösung zu bieten. Allerdings ist es in der Verarbeitung nicht so schnell wie Databricks, da es die Open-Source Spark Version verwendet.

Databricks hingegen sieht sich eher als Data Lakehouse und als eine Enterprise Lösung. Dabei ist es spezifisch auf den Data Lake ausgelegt und zeichnet sich durch seine Stärken im Streaming, Machine Learning und der Datenverarbeitung aus. Es stellt Tools für Data Engineers, Scientists und Analysts zur Verfügung, um die Daten möglichst effektiv zu verarbeiten. Durch die explizit optimierte Spark Version ist es, in einigen Fällen, um einiges performanter als Synapse. Allerdings fehlen in Databricks einige Werkzeuge, die in Synapse zur Verfügung stehen, wie beispielsweise die Vielzahl an Connectoren für unterschiedliche Quellen.

Bei Synapse vs Databricks gibt es keinen klaren Sieger. Wenn es um eine einheitliche Lösung geht, die mit fast allen anderen Azure-Tools arbeiten kann, ist Synapse die beste Wahl. Wenn es allerdings um robuste und performante Verarbeitungen geht, ist Databricks jedoch der Gewinner. Letztendlich hängt die Wahl zwischen Azure Synapse Analyitcs und Azure Databricks von den Anforderungen Ihres Unternehmens ab, einschließlich der Daten und der dazugehörigen Verarbeitung und Analyse. Je nach Anforderung und Datenstrategie ergeben sich unterschiedliche Lösungen. Bevor Sie sich für eine der beiden Lösungen entscheiden sollten Sie Ihre Kenntnisse und Erfahrungen mit SQL und anderen Programmiersprachen berücksichtigen.

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Azure Synapse Analytics

Tobias Adler — Tue, 28 Feb 2023 08:46:47 +0000

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.

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Microsoft Marketplace

Joel Galla — Sat, 31 Dec 2022 20:14:23 +0000

Der Microsoft Marketplace

Die moderne Geschäftswelt hängt zunehmend von Daten und vor allem von Datenverarbeitung ab. Das Wissen mit Daten zu arbeiten und sinnvolle Rückschlüsse ziehen zu können ist ungemein wichtig und gewinnt sogar noch an Bedeutung. Wie im letzten Blogbeitrag schon erwähnt, bietet die arelium Schulungen an, um genau dieses Wissen zu erwerben. Dafür arbeiten wir mit unserem Partner Microsoft zusammen. Microsoft bietet genau dafür den Microsoft Marketplace an. Hier kann man einige verschiedene Angebote finden und vor allem auch die Schulungen von arelium. Der Zeit sind z.B. Kurse zur Benutzung des Azure Portals vorhanden. Azure ist die Cloud Lösung von Microsoft für die Verarbeitung von Daten. Innerhalb des Azure Universums existiert auch Azure Synapse. Über diesen Kurs haben wir im letzten Blogbeitrag schon informiert. Diesen Beitrag finden Sie unter dem Link:

https://areliumgmbh.live-website.com/azure-synapse-workshop-for-free/. Hier haben wir alles wichtige zu dieser kostenlosen Schulung beschrieben. Um es kurz zusammenzufassen: Synapse ist Eine Lösung von Microsoft, um Daten auf- und vorzubereiten. Weitere Kurse behandeln z.B. das Thema der Berichtserstellung mit Microsofts Power BI. Mit uns lernen Sie auch wie sie Business Intelligence Lösungen kreieren. Wenn Sie dann mit Synapse die Daten vorbereitet haben, bringen wir Ihnen auch bei, wie Sie diese in einem Berichten verwenden können. Mit den Microsoft Technologies ist es Ihnen Möglich dies zu erlernen.

Der Marketplace

Suche im Marketplace

Um auf diese Kurse zuzugreifen googlen Sie Microsoft Marketplace und klicken auf die entsprechende Seite. Im folgenden, tippen Sie arelium in die Suchleiste ein und schon haben Sie vollen Zugriff auf all unsere Schulungsangebote. Um die Suche einzuschränken können Sie auch nach Deutschland filtern und ebenso den entsprechenden Kursen. Sie werden sehen das eine ganze Reihe an Angeboten verfügbar ist. Wir freuen uns schon auf Ihre Anfragen. Schließlich können Sie mit uns lernen wie Sie moderne Lösungen für Ihre Anwendungen implementieren können.

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Azure Synapse Workshop for free

Tobias Adler — Wed, 14 Dec 2022 09:02:14 +0000

Warum Azure Synapse so wichtig ist

In der heutigen Zeit ist es extrem wichtig, Daten die im Arbeitsalltag entstehen, zu speichern, zu organisieren und die richtigen Schlüsse aus den gesammelten Daten zu ziehen. Bei den meisten Unternehmen werden für unterschiedlichste Geschäftsprozesse viele verschiedene Tools und Applikationen benutzt. Azure Synapse hingegen ist ein Anwendung, mit der Sie alle Daten aus verschiedensten Quellen verarbeiten können, um sie dann zentral an einem Ort zu speichern. Und damit Sie das Meiste aus ihren Daten rausholen können, bieten wir von der arelium GmbH einen kostenlosen Workshop am Azure Marketplace an, um all Ihre Fragen zu beantworten. Somit sind auch Sie für die Zeit des Cloud-Computing gewappnet.

Beispielarchitektur mit Azure Synapse als zentrales Element

Hier bleibt keine Frage offen

Bei diesem Workshop können sich Interessierte eine Stunde lang mit einem unserer erfahrenen Data Engineers unterhalten. Hier werden dann alle Fragen zum Thema Azure Synapse geklärt. Somit steht einer Implementierung in ihrem Unternehmen nichts mehr im Weg. In diesem Gespräch können Sie uns allgemeine Fragen zu Azure Synapse stellen und uns Ihre aktuelle Umgebung schildern. Unsere Experten werden Ihnen dann Lösungen zu Ihren Problemen liefern, Ihre aktuelle Umgebung beurteilen und Ihnen ein leistungsstarkes Konzept vorschlagen, mit dem Sie Zeit und Kosten einsparen können. Bei diesem Gespräch handelt es sich also um eine Komplettlösung. Das Beste daran ist, dass dieses Erstgespräch Sie nichts kostet. Sie kriegen einen Einblick in die Welt von Azure Synapse.

Wann findet der nächste Workshop statt?

Da es sich bei diesem Workshop um keinen einmaligen Termin handelt, liegt das ganz bei Ihnen. Bei diesem Seminar geht es darum, Ihre Wünsche in der einstündigen Session zu erfüllen und Ihnen das Thema Synapse näher zu bringen. Wenn Sie dieses kostenfreie Angebot wahrnehmen möchten, melden Sie sich über info@arelium.de zur Vereinbarung eines Termins mit einem unserer Spezialisten.

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