Azure-Datenlager.

Die beste Azure Data Warehouse-Architektur hängt von Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen, dem Datenvolumen, der Komplexität und den Leistungsanforderungen ab.

Bei der Entwicklung einer Azure Data Warehouse-Lösung sind jedoch einige allgemeine Architekturprinzipien und bewährte Verfahren zu beachten:

Datenaufnahme-
Nehmen Sie Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe von Azure Data Factory, Azure Data Factory Data Flows oder Azure Data Factory Data Flow-Quellen auf.

   – Erwägen Sie die Verwendung von Azure Event Hubs oder Azure IoT Hub für Echtzeit-Datenstreaming-Szenarien.

   – Verwenden Sie bei Bedarf Azure Databricks oder Azure HDInsight für ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden).

Datenspeicher
Speichern Sie strukturierte Daten in Azure SQL Data Warehouse (jetzt bekannt als Azure Synapse Analytics), das für leistungsstarke analytische Abfragen entwickelt wurde.

   – Optimieren Sie die Datenspeicherung durch die Verwendung von spaltenorientierten Speicherformaten wie Parquet oder ORC.

   – Erwägen Sie den Einsatz von Azure Data Lake Storage Gen2 für die Speicherung großer Mengen von Rohdaten, die möglicherweise weiterverarbeitet werden müssen.

Datenmodellierung
Entwerfen Sie ein Stern- oder Schneeflockenschema für Ihr Data Warehouse, um eine effiziente Abfrage zu ermöglichen.

   – Erstellen Sie Fakten- und Dimensionstabellen, um Ihre Datenbeziehungen darzustellen.

   – Verwenden Sie Best Practices für die Datenmodellierung, um Redundanzen zu reduzieren und die Abfrageleistung zu verbessern.

Datenpartitionierung
Implementieren Sie Datenpartitionierung, um die Abfrageleistung zu verbessern. Partitionieren Sie Tabellen basierend auf häufig verwendeten Spalten.

   – Definieren Sie geeignete Verteilungsschlüssel für Tabellen, um Daten gleichmäßig auf die Rechenressourcen zu verteilen.

Datenladen
Verwenden Sie PolyBase oder Azure Data Factory, um Daten in Azure Synapse Analytics zu laden.

   – Erwägen Sie den Einsatz von inkrementellen Ladestrategien, um die Datenladezeiten zu minimieren.

Datensicherheit und Compliance-
Implementieren Sie eine Azure AD-basierte Authentifizierung für die Benutzerzugriffskontrolle.

   – Wenden Sie die Sicherheit auf Zeilenebene (RLS) für eine detaillierte Zugriffskontrolle an.

   – Verwenden Sie Azure Key Vault zum Verwalten von Verschlüsselungsschlüsseln und Geheimnissen.

   – Einhaltung von Datenverwaltungs- und regulatorischen Anforderungen wie DSGVO oder HIPAA.

Datentransformation
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von SQL-Abfragen, um Datentransformationen direkt in Azure Synapse Analytics durchzuführen.

   – Für komplexe Transformationen oder die Datenaufbereitung sollten Sie den Einsatz von Azure Databricks oder Azure HDInsight in Betracht ziehen.

zur Optimierung der Abfrageleistung Überwachen Sie die Abfrageleistung mit Tools wie Azure Monitor und Query Performance Insights.

   – Verwenden Sie materialisierte Ansichten und Techniken zur Abfrageoptimierung, um die Abfragegeschwindigkeit zu verbessern.

   – Nutzen Sie das Workload-Management, um Ressourcen für kritische Abfragen zu priorisieren und zuzuweisen.

Skalierung und Ressourcenverwaltung
Konfigurieren Sie die Einstellungen für automatische Pause und automatische Fortsetzung, um Kosten effektiv zu verwalten.

   – Verwenden Sie Ressourcenklassen, um Ressourcen basierend auf den Prioritäten der Arbeitslast zuzuweisen.

   – Überwachen und passen Sie Ressourcen an, um sich ändernden Leistungsanforderungen gerecht zu werden.

Datenintegration mit BI-Tools
Integrieren Sie Azure Synapse Analytics in Business Intelligence-Tools wie Power BI, Tableau oder Excel für Berichterstellung und Visualisierung.

    – Nutzen Sie Azure Analysis Services für semantische Modellierung und Caching, um die Abfrageleistung für BI-Tools zu verbessern.

Überwachungs- und Protokollierungs
Implementieren Sie eine umfassende Überwachung und Protokollierung mit Azure Monitor, Azure Log Analytics und Azure Application Insights.

    – Richten Sie Warnmeldungen und Benachrichtigungen für kritische Ereignisse und Leistungsprobleme ein.

Notfallwiederherstellung und Backup-
Implementieren Sie Backup- und Notfallwiederherstellungsstrategien, um die Datenverfügbarkeit und Geschäftskontinuität sicherzustellen.

    – Verwenden Sie Georeplikation und automatisierte Backups, um Ihre Daten zu schützen.

für Datenarchivierung und -aufbewahrung Definieren Sie Richtlinien für die Datenarchivierung und -aufbewahrung, um den Lebenszyklus von Daten im Data Warehouse zu verwalten.

    – Archivieren Sie historische Daten gegebenenfalls in kostengünstigeren Speicherlösungen.

Dokumentation und Metadaten
Führen Sie eine umfassende Dokumentation und Metadaten für Tabellen, Spalten und Transformationen, um die Datenermittlung und das Verständnis zu erleichtern.

Skalierbarkeit und Zukunftssicherheit
Entwerfen Sie Ihre Architektur so, dass sie skalierbar und anpassungsfähig an zukünftiges Wachstum und sich verändernde Datenanforderungen ist.

Azure Synapse Analytics bietet eine flexible und leistungsstarke Plattform für Data Warehousing. Die optimale Architektur hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens und der Art Ihrer Daten und Workloads ab. Ziehen Sie die Zusammenarbeit mit Azure-zertifizierten Architekten oder Beratern in Betracht, um sicherzustellen, dass Ihre Architektur Ihren Geschäftszielen und Leistungserwartungen entspricht.

Azure Data Warehouse und Azure Data Lake sind beides leistungsstarke Datenspeicher- und Analysedienste auf Azure, haben jedoch unterschiedliche Stärken und Anwendungsfälle.

Azure Data Warehouseist ein vollständig verwalteter Data Warehouse-Dienst im Petabyte-Maßstab, der die Leistungsfähigkeit von Data Warehousing und Big Data-Verarbeitung vereint. Er wurde für die Speicherung und Analyse strukturierter Daten für Berichte und Analysen entwickelt. Azure Data Warehouse nutzt eine Architektur für massiv parallele Verarbeitung (MPP), um selbst bei anspruchsvollsten Workloads eine hohe Leistung zu erzielen.

Azure Data Lakeist ein hoch skalierbarer und sicherer Data Lake-Dienst, mit dem Unternehmen alle ihre Daten unabhängig von Format und Größe speichern und analysieren können. Er bietet einen zentralen Speicherort für alle Ihre Daten und erleichtert so den Zugriff und die Verwaltung. Azure Data Lake bietet außerdem leistungsstarke Analysefunktionen, mit denen Sie schnell und einfach Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen können.

Welches soll man wählen?

Die beste Wahl für Ihr Unternehmen hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und Bedürfnissen ab. Wenn Sie strukturierte Daten für Berichte und Analysen speichern und analysieren müssen, ist Azure Data Warehouse eine gute Wahl. Wenn Sie alle Ihre Daten unabhängig von Format und Größe speichern und analysieren müssen, einschließlich unstrukturierter und halbstrukturierter Daten, ist Azure Data Lake eine gute Wahl.

In einigen Fällen können Unternehmen sich dafür entscheiden, sowohl Azure Data Warehouse als auch Azure Data Lake gemeinsam zu nutzen. Der Data Lake kann zur Speicherung aller Daten des Unternehmens verwendet werden, während das Data Warehouse zur Speicherung der Datenuntergruppe dient, die für Berichte und Analysen benötigt wird.

Azure Data Warehouse und Azure Data Lake sind leistungsstarke Datenspeicher- und Analysedienste auf Azure. Die beste Wahl für Ihr Unternehmen hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen ab. Vergleichen Sie Data Lakes und Data Warehouses ausführlicher.

Die folgende Tabelle fasst die wichtigsten Unterschiede zwischen Azure-Data-Warehouses und Data Lakes zusammen:

SQL Azure Data Warehouse, jetzt bekannt als Azure Synapse Analytics, ist ein cloudbasierter MPP-Data-Warehousing-Dienst (Massively Parallel Processing) von Microsoft Azure.

Es wurde entwickelt, um große Datenmengen zu verarbeiten und Unternehmen die Durchführung komplexer Analysen, Berichterstellungen und Business-Intelligence-Aufgaben mit ihren Daten zu ermöglichen.

Zu den wichtigsten Funktionen und Merkmalen von Azure Synapse Analytics (ehemals SQL Azure Data Warehouse) gehören:

Massively Parallel Processing (MPP): Azure Synapse Analytics verwendet eine verteilte Architektur, die es ermöglicht, die Abfrageverarbeitung zu parallelisieren und auf mehrere Rechenknoten zu verteilen. Dies ermöglicht eine schnelle Datenverarbeitung für komplexe analytische Abfragen.

Skalierbarkeit: Es bietet bedarfsgerechte Skalierbarkeit, sodass Sie je nach Ihren Workload-Anforderungen dynamisch nach oben oder unten skalieren können. Diese Skalierbarkeit stellt sicher, dass das System große Datensätze und unterschiedliche Abfrageauslastungen effizient verarbeiten kann.

Integration: Azure Synapse Analytics lässt sich nahtlos in verschiedene Azure-Dienste wie Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Azure Databricks und Azure Analysis Services integrieren und bietet so ein umfassendes Ökosystem für Datenspeicherung, Datenintegration, Datenverarbeitung und Berichterstellung.

T-SQL-Kompatibilität: Es unterstützt T-SQL (Transact-SQL), dieselbe Abfragesprache, die auch in Microsoft SQL Server verwendet wird. Dies erleichtert SQL Server-Benutzern den Übergang zu Azure Synapse Analytics.

Data Warehousing-Funktionen: Azure Synapse Analytics umfasst spezifische Data Warehousing-Funktionen wie spaltenorientierte Speicherung, Datenkomprimierung und automatische Indizierung, die die Abfrageleistung optimieren und die Speicherkosten senken.

Sicherheit und Compliance: Es bietet robuste Sicherheitsfunktionen, darunter die Integration von Azure Active Directory (Azure AD) für die Identitäts- und Zugriffsverwaltung, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Verschlüsselung bei Speicherung und Übertragung sowie Audits zur Erfüllung von Compliance-Anforderungen.

Datenladen: Sie können verschiedene Methoden verwenden, darunter PolyBase, Azure Data Factory und Azure Data Migration Service, um Daten aus verschiedenen Quellen, sowohl lokal als auch in der Cloud, in Azure Synapse Analytics zu laden.

Optimierung der Abfrageperformance: Bietet Tools und Funktionen zur Abfrageoptimierung, wie materialisierte Ansichten, Workload-Management und intelligentes Caching, um die Antwortzeiten von Abfragen zu verbessern.

Business Intelligence: Azure Synapse Analytics kann in gängige Business-Intelligence-Tools wie Power BI, Tableau und Excel integriert werden, um interaktive Berichte und Dashboards zu erstellen.

Data Lake-Integration: Die nahtlose Integration mit Azure Data Lake Storage Gen2 ermöglicht es Ihnen, strukturierte Daten in Azure Synapse Analytics mit semistrukturierten und unstrukturierten Daten in Azure Data Lake Storage zu kombinieren, um umfassende Analysen durchzuführen.

Datensicherheit und Governance: Azure Synapse Analytics unterstützt Datenmaskierung, dynamische Datenmaskierung und Sicherheit auf Zeilenebene, um sensible Daten zu schützen. Außerdem unterstützt es Unternehmen bei der Umsetzung von Data-Governance-Verfahren.

Überwachung und Verwaltung: Azure Monitor, Azure Log Analytics und Azure Application Insights können zur Überwachung und Verwaltung der Leistung und Integrität von Azure Synapse Analytics-Workloads verwendet werden.

Azure Synapse Analytics ist eine leistungsstarke Plattform für modernes Data Warehousing und moderne Analysen, die es Unternehmen erleichtert, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, datengestützte Entscheidungen zu optimieren und die wachsenden Datenmengen zu bewältigen, die in der heutigen digitalen Welt generiert werden.