Microsoft Fabric-Support.

„Microsoft Fabric Support“ kann je nach Kontext zwei verschiedene Bedeutungen haben:

Unterstützung für Azure Service Fabric

• Dies bezieht sich auf die technischen Supportoptionen für Microsoft Azure Service Fabric, eine Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von Microservices und verteilten Anwendungen.
• Es umfasst Materialien zur Selbsthilfe bei der Fehlerbehebung, Zugang zu Online-Communities und Foren sowie die Möglichkeit, Supportanfragen zu stellen, um fachkundige Hilfe bei Problemen mit Service Fabric zu erhalten.

Unterstützung für Microsoft Power BI Fabric

• „Microsoft Fabric Support“ wird manchmal auch in Bezug auf den Support für Power BI Fabric verwendet, eine in Power BI integrierte Datenanalyseplattform, die einen föderierten Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht.
• Da Power BI Fabric nun Teil des einheitlichen Power BI-Angebots ist, ist dessen Support im Microsoft Power BI-Support enthalten.

Nächste Schritte für Microsoft Fabric Support

• Mit welcher Art von technischem Problem haben Sie zu kämpfen? Wenn es sich um ein Problem im Zusammenhang mit Azure Service Fabric handelt, benötigen Sie den Azure Service Fabric-Support.
• Beziehen Sie sich speziell auf Power BI Fabric? Wenn ja, müssen Sie die Support-Ressourcen von Power BI nutzen.

Die Preisgestaltung von Microsoft Fabric kann etwas komplex sein, da sie zwei Aspekte umfasst: die Rechenkosten für die Ausführung Ihrer Workloads und die Speicherkosten für Ihre Daten. Hier eine Übersicht:

Preise berechnen

• Basierend auf Kapazitätseinheiten (CUs):Sie erwerben einen Pool von CUs, die eine Einheit der Rechenleistung für die Ausführung Ihrer Fabric-Workloads darstellen.
• Pay-as-you-go oder reservierte Instanzen:Wählen Sie zwischen einer Abrechnung nach tatsächlicher Nutzung (Pay-as-you-go) oder reservierten Instanzen für vorhersehbare monatliche Kosten.
• Regionale Unterschiede:Die Preise pro CU variieren je nach der von Ihnen gewählten Azure-Region.
• Mindestabrechnung von einer Minute:Selbst wenn Ihre Arbeitslast nur einen Bruchteil einer Minute dauert, wird Ihnen eine Minute in Rechnung gestellt.

Speicherpreise

• OneLake-Speicherschicht:Alle Daten in Fabric befinden sich in dieser einzigen Speicherschicht, wodurch Datensilos reduziert und die Verwaltung vereinfacht werden.
• Pro GB pro Monat:Die Speicherkosten basieren auf der Gesamtmenge der von Ihnen gespeicherten Daten (GB) multipliziert mit dem monatlichen Tarif.
• Regionale Unterschiede:Ähnlich wie bei den Rechenkosten variieren auch die Speicherkosten je nach Azure-Region.

Zusätzliche Überlegungen:

• Kostenlose Stufe:Eine begrenzte kostenlose Stufe steht für Test- und Entwicklungszwecke zur Verfügung.
• Rabatte:Microsoft bietet verschiedene Rabatte für engagierte Nutzer, Behörden und akademische Einrichtungen.
• Kostenmanagement-Tools:Nutzen Sie integrierte Tools, um die Nutzung Ihrer Fabric-Ressourcen zu überwachen und zu optimieren und die Kosten zu kontrollieren.

Nächste Schritte zur Unterstützung der Stoffpreisgestaltung

• Aufgrund der variablen Natur der Rechen- und Speichernutzung kann es schwierig sein, Ihre Microsoft Fabric-Kosten genau vorherzusagen.
• Analysieren Sie sorgfältig Ihr voraussichtliches Arbeitsvolumen, Ihren Daten-Speicherbedarf und das gewählte Preismodell, um Ihre Kosten zu schätzen.
• Nutzen Sie Kostenmanagement-Tools und ziehen Sie Rabatte in Betracht, um Ihre Ausgaben für Stoffe zu optimieren.

Es gibt keine spezifischen Zertifizierungen, die ausschließlich für „Microsoft Fabric“ gelten, unabhängig davon, ob es sich um Microsoft Service Fabric oder Fluent UI (ehemals Office UI Fabric) handelt. Es gibt jedoch verwandte Zertifizierungen für breitere Technologien und Plattformen innerhalb des Microsoft-Ökosystems, die Fähigkeiten und Kenntnisse im Zusammenhang mit diesen Diensten umfassen.

Für diejenigen, die mit Microsoft Service Fabric arbeiten, könnten relevante Zertifizierungen Folgendes umfassen:

Azure-Zertifizierungen

    – Microsoft Certified: Azure Developer Associate (Prüfung AZ-204): Diese Zertifizierung richtet sich an Entwickler, die Cloud-Anwendungen und -Dienste auf Microsoft Azure entwerfen, erstellen, testen und warten, darunter auch Anwendungen, die mit Service Fabric erstellt wurden.

    – Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert (Prüfungen AZ-303 und AZ-304): Diese fortgeschrittene Zertifizierung umfasst Aspekte der Implementierung von Lösungen auf Azure, einschließlich Rechenleistung, Netzwerk, Speicher und Sicherheit, die auf Service Fabric-Architekturen anwendbar sein können.

DevOps-Zertifizierungen

    – Microsoft Certified: DevOps Engineer Expert (Prüfung AZ-400): Diese Zertifizierung richtet sich an Personen, die Menschen, Prozesse und Technologien miteinander verbinden, um kontinuierlich wertvolle Produkte und Dienstleistungen zu liefern, die den Anforderungen der Endbenutzer und den Geschäftszielen entsprechen und für Microservices und containerisierte Anwendungen relevant sind, die über Service Fabric verwaltet werden.

Für Fluent UI (ehemals Office UI Fabric) würden Zertifizierungen eher auf Frontend-Entwicklung und Design ausgerichtet sein, beispielsweise:

Microsoft 365-Zertifizierungen

   – Microsoft Certified: Developer Associate (Prüfung MS-600): Diese Zertifizierung umfasst die Erweiterung von Microsoft 365, was die Entwicklung benutzerdefinierter Benutzeroberflächen im Einklang mit dem Fluent UI-Framework für ein einheitliches Design in allen Microsoft 365-Anwendungen beinhalten kann.

Zertifizierungen für Webentwicklung und -design

    – Es gibt zwar keine spezifischen Microsoft-Zertifizierungen für Webdesign, die sich direkt auf Fluent UI beziehen, aber allgemeinere Zertifizierungen für Webentwicklung können wertvoll sein. Dazu gehören Zertifizierungen in HTML, CSS, JavaScript und modernen Web-Frameworks.

Diese Zertifizierungen konzentrieren sich zwar nicht speziell auf Microsoft Service Fabric oder Fluent UI, aber die durch diese Zertifizierungen erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten können für Fachleute, die mit diesen Technologien arbeiten, sehr relevant und nützlich sein.

Hier ein kurzer Einblick in Microsoft Fabric mit Schwerpunkt auf der Unterstützung von Datenanalysen:

Fabric ist eine einheitliche Plattform innerhalb von Azure, die eine nahtlose Erfahrung für die Datenerfassung, -transformation, -analyse und -visualisierung bietet. Sie vereint mehrere Tools wie Azure Synapse Analytics, Power BI und Data Factory in einer einzigen Umgebung.

Wichtige Komponenten

• OneLake-Speicher:Ein sicheres Data Lakehouse, das die Speicherung strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten vereint.
• Data Factory:Ein Pipeline-Orchestrierungsdienst zur Automatisierung der Datenbewegung und -transformation.
• Synapse Analytics:Bietet Data Warehousing, Echtzeitanalysen und Data-Science-Funktionen.
• Power BI:Business Intelligence- und Datenvisualisierungstool zum Erkunden und Teilen von Erkenntnissen.

Erste Schritte

• Arbeitsbereich erstellen:Richten Sie Ihre Fabric-Umgebung in Azure ein.
• Daten einlesen:Verwenden Sie Data Factory-Pipelines, um Daten aus verschiedenen Quellen in OneLake zu übertragen.
• Daten transformieren:Wenden Sie Transformationen innerhalb von Data Factory an oder nutzen Sie Spark-Notebooks in Synapse Analytics.
• Daten analysieren:Wählen Sie zwischen Data Warehouse-Abfragen in Synapse Analytics oder Echtzeitanalysen mit Tools wie Stream Analytics.
• Daten visualisieren:Nutzen Sie Power BI, um aussagekräftige Dashboards und Berichte zu erstellen und Erkenntnisse weiterzugeben.

Vorteile

• Vereinfacht die Datenverwaltung:Kombiniert verschiedene Tools in einer einzigen Plattform für einen optimierten Arbeitsablauf.
• Bietet erweiterte Analysen:Bietet eine Reihe von Datenanalysefunktionen, von der Speicherung bis hin zu Echtzeit-Einblicken.
• Fördert die Demokratisierung von Daten:Ermöglicht Benutzern mit unterschiedlichen Kenntnissen den Zugriff auf und die Analyse von Daten.
• Effiziente Skalierbarkeit:Passt sich Ihrem Datenvolumen und Ihren Verarbeitungsanforderungen an und sorgt so für kostengünstige Lösungen.

Hier finden Sie eine Übersichtstabelle, in der die Funktionen von Fabric und Power BI miteinander verglichen werden.

Die Lizenzunterstützung für Microsoft Fabric umfasst eine Kombination aus einzelnen Serviceabonnements und möglichen zusätzlichen Kosten, die von Ihrer spezifischen Nutzung abhängen. Hier eine Übersicht:

Unterstützte Kerndienste

• Azure Synapse Analytics:Erfordert individuelle Abonnements basierend auf den gewählten Stufen und dem Ressourcenverbrauch.
• Azure Data Factory:Wird in verschiedenen Stufen mit separaten Preisen für Datenverarbeitungseinheiten (DPUs) und verwaltete virtuelle Netzwerke (VNet) angeboten.
• Power BI:Je nach Bedarf können Sie einzelne Power BI Pro-Lizenzen für bestimmte Benutzer, Power BI Premium-Lizenzen pro Benutzer (PPU) für dedizierte Kapazitäten und Freigabefunktionen oder Power BI Premium-Kapazitätsabonnements für größere Teams und komplexe Workloads auswählen.

OneLake-Speicherkosten

• In Ihrem Azure Synapse Analytics-Abonnement enthalten. Bei Überschreitung Ihrer Speicherkontingente können jedoch zusätzliche Kosten pro GB und Monat anfallen.

Zusätzliche Überlegungen zur Lizenzierung

• Kostenlose Testversion:Microsoft bietet eine kostenlose Testversion von Azure Synapse Analytics an, mit der Sie die grundlegenden Funktionen von Fabric ohne unmittelbare Kosten erkunden können.
• Rabatte:Microsoft Azure bietet verschiedene Rabatte für engagierte Nutzer, Behörden und akademische Einrichtungen, wodurch sich Ihre Lizenzkosten möglicherweise reduzieren lassen.
• Kostenmanagement-Tools:Nutzen Sie die in Azure integrierten Tools, um Ihre Ressourcennutzung zu überwachen und Ihre Ausgaben für Fabric-Lizenzen zu optimieren.

Leitfaden zur Stofflizenzierung

• Um die Lizenzkosten für Microsoft Fabric genau einschätzen zu können, müssen Sie Ihr voraussichtliches Datenvolumen, Ihre Verarbeitungsanforderungen, die ausgewählten Service-Stufen und mögliche Speicherkosten sorgfältig analysieren.
• Nutzen Sie die kostenlose Testversion und entdecken Sie Strategien zur Kostenoptimierung, um Ihre Lizenzkosten effektiv zu verwalten.
• Der Microsoft-Support oder autorisierte Partner wie US Cloud können Ihnen dabei helfen, die für Ihre spezifischen Anforderungen am besten geeigneten Lizenzierungsoptionen und möglichen Rabatte zu ermitteln.

Microsoft Fabric unterstützt eine Vielzahl von Architekturen, da es sich dank seiner Flexibilität an unterschiedliche Anforderungen und Szenarien anpassen lässt. Im Folgenden sind einige gängige Architekturmuster aufgeführt, die mit Fabric verwendet werden:

1. Architektur eines Seehauses

• Dies ist die von Microsoft Fabric geförderte primäre Architektur, wobei OneLake als zentraler Datenspeicher fungiert. Strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten werden gemeinsam gespeichert, wodurch verschiedene Workloads wie Data Warehousing, Echtzeitanalysen und Data Science ermöglicht werden.
• Diese Architektur nutzt Tools wie Azure Synapse Analytics für Data Warehousing und Spark-Notebooks für Data Science innerhalb der Lakehouse-Umgebung.

2. Microservices-Architektur

• Azure Service Fabric, ein weiteres Angebot unter dem Dach von „Microsoft Fabric“, erleichtert die Erstellung und Bereitstellung von Microservices-Anwendungen. Es bietet Containerisierung, Servicekommunikation und Ressourcenmanagement für verteilte Anwendungen.
• Diese Architektur konzentriert sich auf unabhängige, modulare Dienste, die individuell skaliert und aktualisiert werden können.

3. Hybride Architektur

• Sie können Fabric-Dienste mit lokalen Datenquellen und anderen Cloud-Plattformen für hybride Bereitstellungen kombinieren. Azure Data Factory erleichtert die Datenübertragung zwischen verschiedenen Standorten und ermöglicht so eine konsistente Datenanalyse über verschiedene Umgebungen hinweg.

4. Serverlose Architektur

• Fabric nutzt serverlose Funktionen über Azure Functions für bestimmte Aufgaben wie Datenumwandlung oder Ereignisverarbeitung. Dies fördert ein Pay-per-Use-Modell und reduziert den Verwaltungsaufwand für die Infrastruktur.

5. Kundenspezifische Architekturen

• Die Flexibilität von Fabric ermöglicht es Ihnen, maßgeschneiderte Architekturen zu entwerfen, die auf Ihren spezifischen Anforderungen basieren. Sie können verschiedene Tools und Dienste integrieren, um maßgeschneiderte Lösungen für komplexe Daten- und Analyseanforderungen zu erstellen.

Faktoren, die bei der Auswahl einer Architektur zu berücksichtigen sind

• Datenvolumen und -vielfalt:Berücksichtigen Sie die Art und Menge der Daten, die Sie verwalten müssen, um die am besten geeigneten Speicher- und Verarbeitungslösungen auszuwählen.
• Gewünschte Funktionen:Identifizieren Sie die gewünschten Datenanalysefunktionen wie Warehousing, Echtzeitanalyse oder Data Science, um Ihre Architekturentscheidungen zu steuern.
• Skalierbarkeit und Kosten:Wählen Sie eine Architektur, die sich effizient skalieren lässt, um Ihren zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden, und gleichzeitig die Kosten optimiert.
• Vorhandene Infrastruktur:Wenn Sie bereits über eine Dateninfrastruktur verfügen, ermitteln Sie, wie diese in Fabric integriert werden kann, um eine nahtlose Hybridlösung zu erhalten.

Zusätzliche Überlegungen

• Es gibt keine einheitliche „beste“ Architektur für Microsoft Fabric. Es ist entscheidend, Ihre spezifischen Anforderungen und Ziele zu bewerten, um das am besten geeignete und effizienteste Design auszuwählen.
• Die Beratung durch den Microsoft-Support oder einen erfahrenen Partner wie US Cloud kann Ihnen wertvolle Hilfestellung bei der Konzeption und Implementierung einer effektiven Architektur für Ihre Fabric-Umgebung bieten.

Hier ist eine Übersichtstabelle für Unternehmen, die die Unterstützung von Microsoft Fabric und/oder Databricks in Betracht ziehen.

Die Kosten für den Support von „Microsoft Fabric“ können variieren, je nachdem, ob Sie sich auf Microsoft Service Fabric oder Fluent UI (ehemals Office UI Fabric) beziehen und wie Sie diese nutzen möchten. Da es sich bei beiden um unterschiedliche Technologien innerhalb des Microsoft-Ökosystems handelt, variieren die Supportkosten je nach Plattform.

Microsoft Service Fabric

Servicekosten: Microsoft Service Fabric selbst ist eine kostenlose Open-Source-Plattform. Für die Nutzung von Service Fabric fallen keine direkten Kosten an.

Infrastrukturkosten: Wenn Sie Service Fabric auf Azure bereitstellen, zahlen Sie für die Azure-Ressourcen, die es verbraucht (z. B. virtuelle Maschinen, Speicher, Netzwerk). Diese Kosten hängen vom Umfang und der Größe Ihrer Bereitstellung ab.

Kosten für Support-Pläne: Wenn Sie offiziellen Support von Microsoft benötigen (z. B. für Fehlerbehebung oder erweiterte Beratung), benötigen Sie in der Regel einen Support-Plan. Die Support-Pläne von Microsoft Azure reichen von „Developer“ bis „Premier“, wobei die Kosten zwischen einigen hundert und mehreren tausend Dollar pro Monat variieren. Für diejenigen, die eine kostengünstigere Alternative zu Microsoft suchen, bietet US Cloud Support durch Drittanbieter an.

Entwicklungs- und Wartungskosten: Mit der Entwicklung und Wartung von Anwendungen, die auf Service Fabric basieren, sind Kosten verbunden. Dazu gehören Entwicklergehälter, Schulungen und möglicherweise Beratungsgebühren, wenn externes Fachwissen erforderlich ist.

Fluent UI (früher Office UI Fabric)

Kosten des Frameworks: Fluent UI ist ein kostenloses Open-Source-Framework. Für die Nutzung fallen keine Gebühren an.

Entwicklungskosten: Die Hauptkosten für die Nutzung von Fluent UI entstehen im Zusammenhang mit der Entwicklung – Sie müssen die Entwickler bezahlen, die die Benutzeroberfläche Ihrer Anwendungen erstellen und warten.

Schulung und Einarbeitung: Wenn Ihr Team mit Fluent UI nicht vertraut ist, können Kosten für Schulungen oder Einarbeitungsressourcen anfallen.

Allgemeine Überlegungen zum Support

Integration und Kompatibilität: Kosten können auch durch die Integration dieser Technologien in Ihre bestehenden Systeme entstehen, insbesondere wenn Kompatibilitätsprobleme auftreten.

Skalierung und Komplexität: Mit zunehmender Nutzung dieser Technologien können auch die Kosten für Infrastruktur, Support und Wartung steigen.

Support und Updates: Laufender Support und die Aktualisierung der Systeme auf die neuesten Versionen können ebenfalls zu den Kosten beitragen.

Die Gesamtbetriebskosten (TCO) umfassen die Infrastruktur-, Entwicklungs- und Betriebskosten und können je nach Anwendungsfall und Umfang der Implementierung stark variieren. Für eine detaillierte und genaue Kostenbewertung empfiehlt es sich, sich an US Cloud oder einen Microsoft-Vertriebsmitarbeiter zu wenden, insbesondere wenn Sie eine groß angelegte oder unternehmensweite Bereitstellung in Betracht ziehen.

Microsoft Fabric unterstützt Copilot, einen KI-Entwicklungsassistenten, der Entwicklern dabei hilft, besseren Code zu schreiben. Copilot kann mit Fabric verwendet werden, um die Entwicklung von Datenpipelines, Datentransformationsskripten und anderen Fabric-Anwendungen zu verbessern.

Copilot mit Fabric verwenden

• Vorschläge für Code-Schnipsel:Copilot kann Code-Schnipsel für gängige Aufgaben vorschlagen, z. B. für den Zugriff auf Daten aus Data Factory oder Synapse Analytics.
• Vervollständigen von Code-Anweisungen:Copilot kann Code-Anweisungen wie Variablendeklarationen oder Funktionsaufrufe vervollständigen.
• Code umgestalten:Copilot kann Code umgestalten, um ihn lesbarer und wartungsfreundlicher zu machen.
• Debugging von Code:Copilot kann mögliche Korrekturen für Fehler im Code vorschlagen.

Um Copilot mit Fabric zu verwenden, müssen Sie die Copilot-Erweiterung für Ihre IDE installieren.

Copilot ist derzeit für Visual Studio Code und PyCharm verfügbar. Sobald Sie die Erweiterung installiert haben, können Sie Copilot verwenden, indem Sie Code in Ihrer IDE schreiben und die Tabulatortaste drücken. Copilot schlägt Ihnen dann Code-Schnipsel vor und vervollständigt Code-Anweisungen für Sie.

Vorteile der Verwendung von Microsoft Copilot mit Fabric

• Erhöhte Produktivität:Copilot kann Ihnen dabei helfen, Code schneller und effizienter zu schreiben.
• Reduzierte Fehlerquoten:Copilot kann Ihnen dabei helfen, Fehler in Ihrem Code zu vermeiden.
• Verbesserte Codequalität:Copilot kann Ihnen dabei helfen, saubereren und besser wartbaren Code zu schreiben.

Microsoft Fabric bietet verschiedene Anmeldeoptionen, mit denen Sie sicher und effizient auf Ihre Fabric-Ressourcen zugreifen können. Hier finden Sie eine Übersicht über die verfügbaren Methoden:

1. Azure Active Directory (AAD)

• Primäre Anmeldemethode: AAD ist die empfohlene Anmeldemethode für Fabric und bietet eine nahtlose Integration mit Ihrem bestehenden Azure Active Directory-Mandanten und Ihren Benutzeridentitäten.
• Vorteile
  • Nahtloses Single Sign-On (SSO): AAD ermöglicht Single Sign-On für alle Azure-Dienste, einschließlich Fabric, sodass keine separaten Anmeldungen mehr erforderlich sind.
  • Identitätsmanagement: AAD übernimmt die Benutzerauthentifizierung, Autorisierung und Zugriffskontrolle und vereinfacht so die Benutzerverwaltung und Sicherheit.
  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC): AAD ermöglicht eine detaillierte RBAC zur Steuerung der Benutzerzugriffsberechtigungen innerhalb von Fabric und gewährleistet so Datensicherheit und Compliance.

2. Fabric Managed Identity (MI)

• Verwaltete Identität für Fabric-Dienste: Mit MI können sich Fabric-Dienste bei anderen Azure-Ressourcen authentifizieren, ohne dass ein expliziter Benutzereingriff erforderlich ist.
• Vorteile
  • Unbeaufsichtigter Zugriff: MI ermöglicht Diensten den Zugriff auf Ressourcen ohne Benutzereingriff und vereinfacht so Automatisierungs- und Orchestrierungsaufgaben.
  • Sicherer Zugriff: MI nutzt Azure Active Directory für die Authentifizierung und gewährleistet so einen sicheren Zugriff auf Ressourcen.

3. Stoff-Schlüsseltresor

• Sicherer Speicher für Fabric-Geheimnisse: Fabric Key Vault bietet einen sicheren Speicher für die Speicherung und Verwaltung sensibler Informationen wie Authentifizierungsdaten und Verschlüsselungsschlüssel.
• Vorteile
  • Sichere Verwaltung geheimer Daten: Fabric Key Vault schützt sensible Informationen vor unbefugtem Zugriff und verhindert Datenverstöße.
  • Zentralisierter Zugriff: Fabric Key Vault bietet einen zentralen Ort für die Verwaltung von Geheimnissen, wodurch der Zugriff und die Einhaltung von Vorschriften vereinfacht werden.

4. Stoff-Authentifizierer

• Benutzerdefinierter Authentifikator für Fabric-Clients: Mit Fabric Authenticator können Sie benutzerdefinierte Authentifizierungsmechanismen für Fabric-Clients implementieren, die Szenarien über Azure Active Directory hinaus unterstützen.
• Vorteile
  • Flexibilität: Fabric Authenticator bietet Flexibilität bei der Integration mit externen Identitätsanbietern oder Authentifizierungsprotokollen.
  • Maßgeschneiderte Erfahrung: Für bestimmte Kundenanwendungen oder Anwendungsfälle können maßgeschneiderte Authentifizierungserfahrungen entwickelt werden.

Zusätzlich zu diesen Anmeldemethoden bietet Fabric auch Unterstützung für die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), um die Sicherheit zu erhöhen und vor unbefugten Zugriffsversuchen zu schützen.

Microsoft Fabric bietet umfassende Unterstützung für die Lakehouse-Architektur und ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Datentypen in einem einheitlichen Repository zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Seine Kernkomponenten, wie OneLake-Speicher, Data Factory und Synapse Analytics, sind darauf ausgelegt, ein nahtloses Lakehouse-Erlebnis zu ermöglichen.

OneLake-Speicher

• Zentrales Datenrepository:OneLake Storage dient als zentrales Repository für strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten, wodurch Datensilos aufgebrochen werden und ein einheitlicher Zugriff ermöglicht wird.
• Unterstützung flexibler Datenformate:OneLake unterstützt verschiedene Datenformate, darunter Parquet, Delta Lake und Avro, und gewährleistet so die Kompatibilität mit unterschiedlichen Datenquellen und Workloads.
• Metadatenverwaltung:OneLake bietet ein zentralisiertes Metadatenverwaltungssystem zur Organisation und Nachverfolgung der Datenherkunft, wodurch die Datenverwaltung und Rückverfolgbarkeit verbessert werden.

Datenfabrik

• Datenpipeline-Orchestrierung:Data Factory ermöglicht die Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines für die Datenerfassung, -transformation und -verschiebung zwischen OneLake-Speichern und anderen Datenquellen.
• Automatisierte Datenverwaltung:Data Factory automatisiert Datenverarbeitungsaufgaben, spart Zeit und Aufwand und gewährleistet gleichzeitig die Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten.
• Integrationen und Konnektoren:Data Factory bietet Integrationen mit verschiedenen Azure-Diensten und externen Datenquellen und fördert so ein vernetztes Datenökosystem.

Synapse Analytics

• Data Warehousing und Echtzeit-Analysen:Synapse Analytics bietet sowohl Data Warehousing- als auch Echtzeit-Analysefunktionen innerhalb des OneLake-Speichers und ermöglicht so eine einheitliche Plattform für vielfältige Analyseanforderungen.
• Abfragen und Transformation:Synapse Analytics unterstützt verschiedene Abfragesprachen, darunter SQL, Python und Spark, sodass Benutzer Daten effektiv analysieren können.
• Integration von maschinellem Lernen:Synapse Analytics bietet eine nahtlose Integration mit Azure Machine Learning, sodass Datenwissenschaftler Machine-Learning-Modelle auf Basis von OneLake-Daten erstellen und bereitstellen können.

Insgesamt ermöglicht die Unterstützung der Lakehouse-Architektur durch Microsoft Fabric Unternehmen Folgendes:

• Reduzieren Sie Datensilos:Vereinheitlichen Sie strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in einem einzigen Repository.
• Agile Datenanalyse ermöglichen:Analysieren Sie Daten in Echtzeit oder im historischen Kontext und gehen Sie so auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen ein.
• Verbesserung der Datenverwaltung:Eine zentralisierte Metadatenverwaltung gewährleistet Datenqualität, Herkunft und Compliance.
• Vereinfachen Sie die Datenverwaltung:Automatisieren Sie die Datenerfassung, -umwandlung und -verschiebung und sparen Sie Zeit und Aufwand.
• Fördern Sie die Zusammenarbeit:Arbeiten Sie teamübergreifend zusammen, um nahtlos auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren.
• Entdecken Sie datengestützte Erkenntnisse:Gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Microsoft Fabric, das sich im Allgemeinen entweder auf Microsoft Service Fabric oder Fluent UI (ehemals Office UI Fabric) bezieht, bietet als Hauptfunktion keine direkte Unterstützung für Data Warehouses. Diese Technologien können jedoch mit Systemen interagieren oder diese unterstützen, die Data Warehousing in einer umfassenderen Unternehmensarchitektur umfassen.

Microsoft Service Fabric

Mikroservices für die Datenverarbeitung: Service Fabric selbst ist zwar kein Data-Warehousing-Tool, kann jedoch zur Entwicklung von Mikroservices verwendet werden, die Daten verarbeiten und verwalten, welche dann in einem Data Warehouse gespeichert werden können.

Integration mit Datensystemen: Microservices, die auf Service Fabric ausgeführt werden, können so konzipiert werden, dass sie mit Data Warehouses interagieren und Aufgaben wie Datenaufnahme, -transformation und -verschiebung ausführen. Service Fabric kann die Orchestrierung und Skalierbarkeit dieser Dienste verwalten.

Echtzeit-Datenverarbeitung: Service Fabric eignet sich für Szenarien, in denen Daten vor ihrer Speicherung in einem Data Warehouse in Echtzeit verarbeitet und analysiert werden müssen.

Containerisierung und Bereitstellung: Für moderne Datenarchitekturen, die Container verwenden, bietet Service Fabric eine Plattform für die Bereitstellung und Verwaltung dieser Container, zu denen auch Anwendungen für Data-Warehousing-Aufgaben gehören können.

Flüssige Benutzeroberfläche (Office UI Fabric)

Benutzeroberfläche für Datenanwendungen: Fluent UI kann zum Erstellen des Frontends von Anwendungen verwendet werden, die mit Data Warehouses verbunden sind. Es kann zum Erstellen von Dashboards, Berichten und anderen Datenvisualisierungstools verwendet werden, die Daten aus Data Warehouses abrufen.

Konsistenz im Design: Für Unternehmen, die Microsoft-Produkte umfassend einsetzen, einschließlich ihrer Data-Warehouse-Lösungen (wie Azure Synapse Analytics), trägt Fluent UI dazu bei, ein einheitliches Erscheinungsbild aller internen Tools und Anwendungen zu gewährleisten.

Microsoft-Ökosystem und Data Warehousing

– Azure Synapse Analytics: Im Microsoft-Ökosystem ist Azure Synapse Analytics das wichtigste Serviceangebot für Data Warehousing. Microsoft Fabric-Technologien unterstützen Azure Synapse Analytics zwar nicht direkt, können jedoch Teil einer Gesamtlösung für Data Warehousing sein.

– Integration und Konnektivität: Sowohl Microsoft Service Fabric als auch Fluent UI können Teil einer größeren Architektur sein, die Data Warehousing umfasst, insbesondere in einer Microsoft-zentrierten Umgebung, in der die Integration mit Azure-Diensten ein wichtiger Faktor ist.

Microsoft Fabric-Technologien wie Service Fabric und Fluent UI bieten keine direkte Unterstützung für Data Warehouses, können jedoch in einer Architektur, die Data Warehousing umfasst, eine unterstützende und integrative Rolle spielen. Sie tragen zur Verarbeitung, Orchestrierung, Verwaltung und Präsentation von Daten bei, die allesamt wichtige Aspekte einer umfassenden Data-Warehousing-Strategie sind.

Microsoft Fabric unterstützt die OneLake-Architektur vollständig und ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Datentypen in einem einheitlichen Repository zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Der OneLake-Speicher, eine Kernkomponente von Fabric, bietet ein skalierbares und sicheres Data Lakehouse, das strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten aufnehmen kann.

Vorteile der OneLake-Unterstützung in Microsoft Fabric

1. Einheitliches Datenrepository:OneLake Storage dient als zentrale Drehscheibe für alle Ihre Daten, baut Datensilos ab und ermöglicht einen einheitlichen Zugriff für Analysen, maschinelles Lernen und andere nachgelagerte Prozesse.
2. Flexible Datenformatunterstützung:OneLake unterstützt verschiedene Datenformate, darunter Parquet, Delta Lake und Avro, und gewährleistet so die Kompatibilität mit unterschiedlichen Datenquellen und Workloads.
3. Nahtlose Datenintegration:Fabric integriert OneLake-Speicher nahtlos in andere Fabric-Komponenten wie Data Factory und Synapse Analytics und ermöglicht so eine effiziente Datenübertragung und -analyse.
4. Metadatenverwaltung:OneLake bietet ein zentralisiertes Metadatenverwaltungssystem zur Organisation und Nachverfolgung der Datenherkunft, wodurch die Datenverwaltung und Rückverfolgbarkeit verbessert werden.
5. Reduzierte Datenkosten:OneLake Storage bietet kostengünstige Speicheroptionen, insbesondere für unstrukturierte Daten, und ist damit eine wirtschaftlichere Alternative zu herkömmlichen Data-Warehousing-Ansätzen.
6. Vereinfachtes Datenmanagement:Die Orchestrierungstools und Automatisierungsfunktionen von Fabric optimieren Datenmanagementaufgaben, sparen Zeit und Aufwand und gewährleisten gleichzeitig Datenkonsistenz und -zuverlässigkeit.
7. Fortgeschrittene Analytik und maschinelles Lernen:Synapse Analytics, eine Kernkomponente von Fabric, bietet erweiterte Data-Warehousing- und Echtzeit-Analysefunktionen innerhalb des OneLake-Speichers, sodass Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen können.
8. Sicherer Datenzugriff:Fabric setzt robuste Sicherheitsmaßnahmen ein, darunter Azure Active Directory-Authentifizierung und rollenbasierte Zugriffskontrolle, um Daten zu schützen und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.
9. Skalierbarkeit und Leistung:OneLake-Speicher ist auf Skalierbarkeit ausgelegt, um wachsende Datenmengen zu bewältigen und komplexe Datenverarbeitungsaufgaben zu unterstützen.
10. Zusammenarbeit und Austausch:Fabric erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Teams, indem es sicheren Zugriff und Austauschfunktionen für die Datenanalyse und -auswertung bietet.

Die umfassende Unterstützung der OneLake-Architektur durch Microsoft Fabric ermöglicht Unternehmen Folgendes:

• Reduzieren Sie Datensilos:Vereinheitlichen Sie strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in einem einzigen Repository.
• Agile Datenanalyse ermöglichen:Analysieren Sie Daten in Echtzeit oder im historischen Kontext und gehen Sie so auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen ein.
• Verbesserung der Datenverwaltung:Eine zentralisierte Metadatenverwaltung gewährleistet Datenqualität, Herkunft und Compliance.
• Vereinfachen Sie die Datenverwaltung:Automatisieren Sie die Datenerfassung, -umwandlung und -verschiebung und sparen Sie Zeit und Aufwand.
• Fördern Sie die Zusammenarbeit:Arbeiten Sie teamübergreifend zusammen, um nahtlos auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren.
• Entdecken Sie datengestützte Erkenntnisse:Gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Durch die Nutzung der OneLake-Unterstützung von Fabric können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Datenbestände ausschöpfen und Innovationen sowie Wettbewerbsvorteile vorantreiben.

Die Roadmap von Microsoft Fabric legt den Schwerpunkt auf die kontinuierliche Verbesserung der Datenerfassung, -transformation, -analyse, -verwaltung, -beobachtbarkeit und -integration mit DataOps-Verfahren. Diese Weiterentwicklungen sollen Unternehmen in die Lage versetzen, tiefere Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Microsoft Fabric und Microsoft Synapse sind zwei völlig unterschiedliche Technologien innerhalb des Microsoft-Ökosystems, die jeweils ihren eigenen Zweck erfüllen.

Microsoft-Gewebe

 „Microsoft Fabric“ kann sich auf zwei verschiedene Microsoft-Technologien beziehen: Microsoft Service Fabric und Fluent UI (ehemals Office UI Fabric).

1. Microsoft Service Fabric

   – Typ: Eine Plattform für verteilte Systeme, die zum Aufbau skalierbarer und zuverlässiger Microservices und containerisierter Anwendungen verwendet wird.

   – Zweck: In erster Linie für Entwickler gedacht, um komplexe, groß angelegte Anwendungen zu verwalten und bereitzustellen, wobei der Schwerpunkt auf Hochverfügbarkeit, Ausfallsicherheit und Microservice-Management liegt.

   – Verwendung: Es wird für die Backend-Infrastruktur, die Orchestrierung von Diensten, die Verwaltung von Anwendungslebenszyklen und die Sicherstellung der Skalierbarkeit und Wiederherstellung von Anwendungen nach Ausfällen verwendet.

2. Flüssige Benutzeroberfläche (Office UI Fabric)

   – Typ: Ein Frontend-Framework zum Erstellen von Benutzeroberflächen gemäß den Designprinzipien von Microsoft.

   – Zweck: Entwickelt, um Entwicklern dabei zu helfen, Webanwendungen zu erstellen, die optisch und funktional auf Microsoft 365 abgestimmt sind.

   – Verwendung: Es stellt React-Komponenten und Stile bereit, die der Designsprache von Microsoft entsprechen und ein einheitliches Erscheinungsbild in allen Webanwendungen gewährleisten.

Microsoft Synapse (Azure Synapse Analytics)

– Typ: Ein Analysedienst, der Big Data und Data Warehousing zusammenführt.

– Zweck: Entwickelt, um Unternehmen die effiziente Abfrage und Analyse großer Datenmengen zu ermöglichen. Es bietet eine einheitliche Umgebung für die Erfassung, Aufbereitung, Verwaltung und Bereitstellung von Daten für unmittelbare BI- und Machine-Learning-Anforderungen.

– Verwendung: Synapse wird für die Datenexploration, das Data Warehousing, die Datenintegration und die Analyse von Big Data verwendet. Es zeichnet sich durch eine tiefe Integration mit anderen Azure-Diensten aus und bietet Tools wie SQL Data Warehousing, Apache Spark und Data Explorer.

Unterschiede zwischen Stützgewebe und Synapse

– Schwerpunktbereich: Microsoft Fabric (sowohl Service Fabric als auch Fluent UI) konzentriert sich auf die Anwendungsentwicklung (Backend und Frontend), während Azure Synapse Analytics den Schwerpunkt auf Datenverarbeitung, Data Warehousing und Analytik legt.

– Zielgruppe: Fabric-Technologien richten sich an Softwareentwickler und IT-Fachleute für die Erstellung und Verwaltung von Anwendungen. Im Gegensatz dazu richtet sich Synapse an Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Business-Analysten für Datenanalysen und Erkenntnisse.

– Funktionalität: Service Fabric dient der Orchestrierung und Verwaltung von Diensten für Anwendungen, Fluent UI sorgt für Konsistenz im UI-Design und Synapse ermöglicht umfassende Datenanalyse und -verwaltung.

– Integration: Beide Technologien lassen sich zwar in das Microsoft-Ökosystem integrieren, dienen jedoch unterschiedlichen Stufen des Technologie-Stacks – Fabric in der Anwendungsentwicklung und -bereitstellung und Synapse in der Datenanalyse und Business Intelligence.

Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend, um zu bestimmen, welche Technologie am besten zu den spezifischen Anforderungen eines Projekts oder einer Organisation passt, da sie unterschiedliche Aspekte der Technologieinfrastruktur und des Datenmanagements betreffen.

Verwenden Sie diese Schnellübersicht, um den Unternehmenssupport für Fabric und Snowflake zu vergleichen.

Microsoft Fabric und Snowflake sind zwar Teil der breiteren Cloud-Technologielandschaft, dienen jedoch sehr unterschiedlichen Anforderungen. Bei Microsoft Fabric geht es um die Erstellung und Verwaltung von Anwendungen, während Snowflake sich auf Data Warehousing und Analysen konzentriert. Die Wahl zwischen den beiden hängt davon ab, ob der Schwerpunkt auf der Anwendungsentwicklung oder auf Data-Warehousing-Lösungen liegt.

Microsoft Fabric unterstützt eine Vielzahl von Datenfabrikarchitekturen, darunter:

• ELT (Extract, Load, Transform):Bei dieser Architektur werden Daten aus Quellsystemen extrahiert, in einen Data Lake oder ein Data Warehouse geladen und anschließend in ein nutzbares Format umgewandelt. Diese Architektur eignet sich am besten für Szenarien, in denen Daten vor ihrer Analyse umgewandelt werden müssen.
• ETL (Extract, Transform, Load):Bei dieser Architektur werden Daten aus Quellsystemen extrahiert, in einem Staging-Bereich transformiert und anschließend in einen Data Lake oder ein Data Warehouse geladen. Diese Architektur eignet sich am besten für Szenarien, in denen Daten vor dem Laden in ein Data Warehouse bereinigt und validiert werden müssen.
• ELT mit Delta Lake:Diese Architektur ist eine Variante der ELT-Architektur, die Delta Lake zur Verwaltung der Daten im Data Lake nutzt. Delta Lake erweitert den Data Lake um Transaktionsunterstützung und Versionierung, wodurch er sich besser für die Datenanalyse eignet.
• Serverlose Datenfabrik:Diese Architektur nutzt serverlose Rechenleistung zur Ausführung von Datenpipelines. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Server bereitzustellen und zu verwalten, was sie zu einer kostengünstigeren Option für Unternehmen mit variablen Datenverarbeitungsanforderungen macht.

Microsoft Fabric unterstützt auch eine Reihe anderer Architekturmodelle, wie beispielsweise Data Lakehouse, und kann an die spezifischen Anforderungen jedes Unternehmens angepasst werden.

Übersichtstabelle mit den Vor- und Nachteilen der einzelnen Datenfabrikarchitekturen

Die beste Datenfabrikarchitektur für Ihr Unternehmen hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen ab. Bevor Sie eine Entscheidung treffen, sollten Sie Ihr Budget, Ihr Datenvolumen, Ihre Anforderungen an die Datenqualität und Ihre Verarbeitungsanforderungen sorgfältig abwägen.

Microsoft Fabric unterstützt eine Vielzahl von APIs, darunter:

• REST-APIs:Hierbei handelt es sich um HTTP-basierte APIs, die einfach zu verwenden und in andere Anwendungen zu integrieren sind.
• Azure SDKs:Hierbei handelt es sich um Bibliotheken, die programmatischen Zugriff auf die Funktionen und Fähigkeiten von Fabric bieten.
• Benutzerdefinierte Konnektoren:Hierbei handelt es sich um speziell entwickelte APIs, mit denen Fabric mit bestimmten Datenquellen oder Anwendungen verbunden werden kann.

Das API-Ökosystem von Microsoft Fabric ist flexibel und erweiterbar, sodass Unternehmen Fabric in ihre bestehende IT-Infrastruktur und ihre Arbeitsabläufe integrieren können.

Schnellübersichtstabelle mit den wichtigsten von Microsoft Fabric unterstützten APIs

Zusätzlich zu diesen Standard-APIs unterstützt Microsoft Fabric auch eine Reihe von benutzerdefinierten Konnektoren, die für die Verbindung mit bestimmten Datenquellen oder Anwendungen verwendet werden können. Beispielsweise gibt es benutzerdefinierte Konnektoren für Salesforce, Amazon S3 und Google Cloud Storage.

Die Verfügbarkeit einer Vielzahl von APIs erleichtert es Unternehmen, Fabric in ihre bestehenden IT-Umgebungen und Arbeitsabläufe zu integrieren. Diese Flexibilität ist für Unternehmen, die eine einheitliche Datenanalyseplattform einführen möchten, die für eine Vielzahl von Anwendungsfällen genutzt werden kann, von entscheidender Bedeutung.