Microsoft Azure Synapse Analytics ist eine Datenplattform, die Data Warehousing und Big Data-Analysen in einer integrierten Umgebung vereint. Azure Synapse ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu verarbeiten und zu analysieren, um fundierte Business-Entscheidungen zu treffen.
In diesem Blogartikel werden wir die Hauptmerkmale, Vorteile und die Funktionsweise von Azure Synapse Analytics detailliert untersuchen und erläutern, wie es sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lässt.
Lassen Sie uns starten!
Was ist Azure Synapse?
Azure Synapse Analytic ist eine Big Data Plattform (PaaS) mit integriertem Analysedienst, die das Arbeiten mit verschiedenen Tools und Sprachen ermöglicht.
Kurz gesagt: Azure Synapse erleichtert die Datenverarbeitung.
Synapse bietet sowohl serverlose als auch dedizierte Ressourcenmodelle, um unterschiedliche Anwendungsfälle und Workloads zu unterstützen. Darunter
- SQL für Data Warehousing,
- Apache Spark für Big Data
- und Data Explorer für Protokoll- und Zeitreihenanalysen.
Die zentrale Nutzeroberfläche ist Synapse Studio. Studio vereinfacht die Verwaltung bei der Datenanalyse und den Zugriff auf verschiedene Analysetools und ermöglicht Unternehmen Big Data effizient zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren.
Sehen wir uns die Vorteile an.
Die Vorteile von Azure Synapse
Azure Synapse Analytics hilft Unternehmen dabei ihre Datenverarbeitungs- und Analyseprozesse zu optimieren. Die integrierte Plattform kombiniert Data Warehousing, Big Data-Analysen und Datenintegration durch das Lakehouse und Synapse Studio.
Durch Synapse Studio haben wir die Möglichkeit das Tool oder die Programmiersprache zu verwenden, welche/s wir präferieren, z.B. Azure Data Explorer, Spark oder SQL. Alle Daten können unabhängig von ihrem Format in das Lakehouse geladen werden, was die Datenaktualität fördert, und die Integration beschleunigt.
In Synapse Studio finden zentral an einem Ort
- die Datenintegration,
- Orchestrierung,
- das Monitoring
- und das Tracking der Datensicherheit statt,
so dass Daten nicht zusätzlich hin und her kopiert und mühselig miteinander in Verbindung gebracht werden müssen.
Sehen wir uns die Vorteile aufgelistet in einer Tabelle an.
| Integrierte Plattform | Azure Synapse vereint verschiedene Analysetechnologien wie SQL Data Warehousing, Apache Spark und Data Explorer in einer einheitlichen Umgebung, wodurch Daten nahtlos integriert und analysiert werden können |
| Skalierbarkeit | Die Plattform bietet flexible Skalierbarkeitsoptionen, die es ermöglichen, sowohl kleine als auch große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Unternehmen können Ressourcen je nach Bedarf anpassen und optimieren |
| Kosteneffizienz | Mit den serverlosen und dedizierten Ressourcenmodellen können Unternehmen Kosten optimieren, indem sie nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen bezahlen. Dies reduziert die Gesamtbetriebskosten erheblich |
| Sicherheitsfunktionen | Azure Synapse bietet umfangreiche Sicherheitsmaßnahmen wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Netzwerkisolierung, um die Sicherheit sensibler Daten zu gewährleisten |
| Umfassende Datenintegration | Die Plattform unterstützt die Integration von Daten aus über 90 Quellen, einschließlich SQL-Datenbanken, Azure Data Lake Storage und vielen anderen Datenbanken und Cloud-Speicherdiensten. Dies erleichtert die Datenintegration und -analyse erheblich |
| Erweiterte Analytik | Durch die Unterstützung von SQL, Spark und Data Explorer können komplexe Analysen und Machine Learning-Modelle entwickelt und bereitgestellt werden. Dies ermöglicht tiefgehende Einblicke und prädiktive Analysen |
| Nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten | Azure Synapse integriert sich gut mit anderen Azure-Diensten wie Power BI, Azure Machine Learning und Cosmos DB, was erweiterte Analyse- und KI-Fähigkeiten bietet |
| Einfache Verwaltung und Überwachung | Synapse Studio bietet eine zentrale Benutzeroberfläche für die Verwaltung und Überwachung von Datenpipelines, Abfragen und Visualisierungen. Dies erleichtert die Verwaltung und Optimierung der Datenverarbeitungsprozesse |
Wie genau Azure Synapse funktioniert schauen wir uns im nächsten Abschnitt an.
Architektur und Funktionsweise von Azure Synapse
Azure Synapse ist eine umfassende Analyselösung von Microsoft, die Data Warehousing und Big Data-Analysen kombiniert. Mit Azure Synapse Analytics können wir Daten in Data Lakes oder SQL Data Warehouses speichern.
Rechenressourcen werden durch SQL-Pools und Spark-Pools bereitgestellt, die parallel arbeiten können, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Die Analyseebene von Microsoft Synapse ermöglicht es, Daten mithilfe von SQL, Spark, Synapse Pipelines und weiteren Tools auszuwerten. MS Azure Synapse bietet uns somit eine flexible und skalierbare Plattform für verschiedene Datenanalysebedürfnisse.
Ein zentrales Element der Funktionsweise von Azure Synapse ist die Integration verschiedenster Datenquellen und die nahtlose Verbindung von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load). Dies erleichtert das
- Sammeln,
- Transformieren
- und Analysieren
von Daten in großem Maßstab. Azure Synapse stellt sicher, dass Unternehmen schnell wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen können.
Um zu verstehen, wie Synapse Azure funktioniert, sehen wir uns zunächst einen typischen Datenverarbeitungsprozess an.
Der Prozess der Datenverarbeitung:
- Wir laden Daten von verschiedenen Quellen in die Data-Cloud.
- In der Cloud rufen wir Daten zur Datentransformation ab und speichern diese dann nach ETL-Prozessen im Data Warehouse.
- Im Data Warehouse rufen wir die Daten von verschiedenen Tools ab, duplizieren sie und verarbeiten bzw. analysieren sie.
Bei diesem Prozess ist es äußerst wichtig, gut mit den zuständigen Datenwissenschaftlern zusammenzuarbeiten, um Fehler bei der Datenverarbeitung zu vermeiden. Besonders beim Kopieren von Daten in verschiedene Systeme schleichen sich häufig kleine Fehler ein, die in der späteren Analyse zu Fehlentscheidungen führen können.
MS Azure Synapse Analytics ermöglicht die Datenverarbeitung ohne dass Daten kopiert werden müssen. Datenteams können an einem zentralen Ort zeitgleich an Daten arbeiten durch Azure Synapse Studio, eine zentrale Anlaufstelle für das Datenmanagement. Entwickler profitieren von der integrierten Feature Pipeline, die die Datenaufnahme und -transformation in visuellen Arbeitsbereichen vereinfacht. Die Plattform ist nahtlos mit einem Azure Data Lake der 2. Generation verbunden, wodurch Daten unabhängig vom Format gespeichert werden können.
In der folgenden Grafik sehen Sie die Hauptfunktionen von Azure Synapse.
Die Architektur von Azure Synapse umfasst mehrere Komponenten, die zusammenarbeiten.
- SQL-Pools: Mit dedizierten und serverlosen SQL-Pools kannst du strukturierte Daten effizient verarbeiten. Diese Funktion ist besonders nützlich für Data Warehousing und komplexe Abfragen.
- Apache Spark-Pools: Diese sind für die Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Analysen mit maschinellem Lernen und Datenwissenschaft geeignet.
- Data Explorer Pools: Sie unterstützen die Analyse von Protokoll- und Zeitreihendaten.
- Azure HDInsight: Mulit-funktionale big Data Plattform (PaaS), die das Erstellen von Big Data Clustern auf verschiedenen Plattformen ermöglicht (z.B. auf Spark, Hive oder Kafka)
Azure Synapse Analytics funktioniert als eine Plattform für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, indem es mehrere Technologien und Tools integriert. Die Funktionsweise lässt sich in mehreren Schritten und Komponenten zusammenfassen.
Die Funktionsweise von Azure Synapse
1. Datenintegration und ETL (Extract, Transform, Load)
Datenintegration: Azure Synapse ermöglicht die nahtlose Integration von Daten aus über 90 verschiedenen Quellen, darunter relationale Datenbanken, Data Lakes, SaaS-Anwendungen und viele andere. Dies wird durch vorkonfigurierte Konnektoren und integrierte Datenpipelines unterstützt.
ETL-Prozesse: Mit Synapse Studio können Benutzer Datenpipelines erstellen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und zu laden. Diese Prozesse können automatisiert und geplant werden, um sicherzustellen, dass die Daten immer aktuell und korrekt sind.
2. Datenverarbeitung
SQL-Pools: Azure Synapse bietet sowohl serverlose als auch dedizierte SQL-Pools. Serverlose SQL-Pools sind ideal für ad-hoc-Abfragen und kleinere Workloads, während dedizierte SQL-Pools für umfangreiche Data Warehousing und kontinuierliche Datenverarbeitung optimiert sind.
Apache Spark-Pools: Für die Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Analysen bietet Azure Synapse Apache Spark-Pools. Diese sind besonders nützlich für Machine Learning, Datenwissenschaft und Echtzeitanalysen.
Data Explorer Pools: Diese Pools sind speziell für die Analyse von Protokoll- und Zeitreihendaten konzipiert und bieten schnelle Abfrageleistungen für große Datenmengen.
3. Analysen und Visualisierungen
Synapse Studio: Synapse Studio ist die zentrale Entwicklungsumgebung, die alle notwendigen Tools zur Datenverarbeitung und -analyse bereitstellt. Benutzer können interaktive Abfragen ausführen, Datenvisualisierungen erstellen und ML-Modelle entwickeln und bereitstellen.
Integration mit Power BI: Azure Synapse integriert sich nahtlos mit Power BI, Microsofts führendem Tool für Datenvisualisierung. Dies ermöglicht es, interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen, die auf den in Synapse verarbeiteten Daten basieren.
4. Sicherheit und Verwaltung
Sicherheitsfunktionen: Azure Synapse bietet umfassende Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Datenverschlüsselung, rollenbasierter Zugriffskontrollen und Netzwerkisolierung. Diese Maßnahmen stellen sicher, dass die Daten sicher und konform bleiben.
Überwachung und Optimierung: Benutzer können die Leistung ihrer Datenpipelines und Abfragen überwachen und optimieren. Synapse Studio bietet integrierte Tools zur Überwachung und Verwaltung von Ressourcen, um eine optimale Leistung und Kosteneffizienz zu gewährleisten.
Microsoft entwickelte außerdem in Kooperation mit Databricks „Azure Databricks“:
Azure Databricks ist ein kollaborativer, Apache Spark-basierter Analysedienst, der von Microsoft in Partnerschaft mit Databricks entwickelt wurde. Er ist darauf ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Azure Databricks bietet eine skalierbare und benutzerfreundliche Plattform für Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Geschäftsanwender, um gemeinsam an Projekten zu arbeiten.
Integration von Azure Synapse in bestehende Systeme
Azure Synapse lässt sich nahtlos in bestehende Systeme und Anwendungen integrieren, um die Datenverarbeitung und -analyse zu verbessern:
- Azure-Dienste: Synapse integriert sich gut mit anderen Azure-Diensten wie Azure Data Lake Storage, Power BI, Azure Machine Learning und Cosmos DB, um erweiterte Analyse- und KI-Fähigkeiten zu bieten.
- Drittanbieter-Tools: Die Plattform unterstützt die Integration mit einer Vielzahl von Drittanbieter-Tools und -Diensten, was die Flexibilität und Erweiterbarkeit erhöht.
- Datenquellen: Über 90 native Datenquellen werden unterstützt, was die Datenintegration aus verschiedenen Systemen und Plattformen erleichtert.
Microsoft Synapse ist außerdem ein zentraler Bestandteil von Microsoft Fabric, einer End-to-End-Daten- und Analyseplattform für Datenmanagement. Azure Synapse Analytics spielt dabei eine Schlüsselrolle, indem es Datenverarbeitungs- und Analysemöglichkeiten bietet und diese nahtlos mit anderen Komponenten von Microsoft Fabric wie
- Power BI,
- Azure Machine Learning
- und weiteren Azure-Diensten verbindet.
Diese Integration erlaubt es, komplexe Datenpipelines zu erstellen, umfangreiche Datenanalysen durchzuführen und die gewonnenen Erkenntnisse effizient zu visualisieren und zu teilen.
Herausforderungen bei der Migration von Synapse in Fabric:
Obwohl Synapse noch nicht veraltet ist, sind Kunden besorgt über die langfristige Unterstützung und die Migrationsmöglichkeiten zu Microsoft Fabric. Derzeit gibt es nur begrenzte Optionen für die Migration von Synapse zu Fabric, was Unternehmen zögern lässt, Synapse weiterhin zu verwenden oder auf Fabric umzusteigen.
Sehen wir uns nun das Kostenmodell von Synapse Analytics an.
Preismodell und Kosten von Azure Synapse
Das Preismodell von Azure Synapse ist flexibel und basiert auf dem Pay-as-you-go-Prinzip. Es gibt zwei Hauptkategorien:
- Serverless SQL Pools: Sie bieten eine kostenoptimierte Option für ad-hoc-Abfragen und kleinere Workloads. Die Abrechnung erfolgt basierend auf der Datenmenge, die während der Abfragen verarbeitet wird.
- Dedizierte SQL Pools: Diese bieten eine skalierbare und leistungsstarke Lösung für umfangreichere Datenanalysen und Data Warehousing. Die Kosten richten sich nach den reservierten Rechenressourcen (Data Warehouse Units, DWUs).
Hier kommen Sie zu dem Pricing-Modell von Microsoft: Preismodell Microsoft
Anwendungsbeispiele für Azure Synapse
Synapse lässt sich durch die verschiedenen Funktionen vielseitig einsetzen. Wir listen Ihnen ein paar Anwendungsbeispiele für Synapse Analytics auf.
- Business Intelligence: Azure Synapse ermöglicht die Integration und Analyse großer Datenmengen, um tiefgehende Einblicke und Entscheidungsunterstützung zu bieten. Unternehmen können interaktive Berichte und Dashboards erstellen, um Geschäftsprozesse zu optimieren.
- Data Science und maschinelles Lernen: Die Plattform unterstützt die Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen, um prädiktive Analysen und Automatisierung zu ermöglichen.
- Zeitreihenanalyse: Mit Data Explorer Pools können Unternehmen umfangreiche Protokoll- und Zeitreihendaten analysieren, um Betriebsabläufe zu überwachen und zu optimieren.
Fazit
Azure Synapse Analytics ist eine leistungsstarke, integrierte Plattform von Microsoft, die die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen vereinfacht und beschleunigt. Mit der Kombination von SQL Data Warehousing, Big Data-Analyse mit Apache Spark und Datenintegration ermöglicht Microsoft Synapse Unternehmen umfassende Datenanalysen.
Die Plattform bietet flexible Skalierbarkeit, robuste Sicherheitsfunktionen und nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten. Dadurch eignet sich MS Azure Synapse ideal für moderne Datenanforderungen.
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