Sie möchten Ihre Daten erfolgreich analysieren, Machine Learning Projekte umsetzen und gängige Business Intelligence Tools (z.B. PowerBI) anbinden? Dann ist Azure Databricks genau das Richtige für Sie. Die cloudbasierte Plattform ist das gemeinsame Produkt von Microsoft und Databricks und vereint die Flexibilität von Apache Spark mit den umfangreichen Funktionen von Databricks.
In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, was Databricks Azure ausmacht, welche Funktionen und Vorteile es bietet, und wie die einzelnen Bestandteile aussehen.
Was ist Azure Databricks einfach erklärt
Databricks Azure ist eine vollständig verwaltete Datenanalyseplattform, die speziell für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen entwickelt wurde, und zwar von Databricks und Microsoft (basierend auf Spark, Delta und dem Unity Catalog).
Apache Spark ermöglicht dabei das Analysieren großer Datenmengen mit Hilfe leistungsstarker Algorithmen. Durch die Azure Erweiterung bietet die Plattform eine simple Integration mit den Diensten von Microsoft Azure für Big Data-Analysen, maschinelles Lernen und Data Engineering.
Kurz und knapp: Azure Databricks ist die optimierte Version von Databricks für den Microsoft Cloud-Dienst Azure.
Benutzer können mit auf dem Lakehouse große Datenmengen effizient verarbeiten, analysieren und visualisieren. Wir arbeiten auf vielen Projekten mit Kunden auf dieser Plattform die bereits Datenquellen im Microsoft Ökosystem haben und sich an die ersten Data Science und Ki Projekte heranwagen möchten.
Die Hauptkomponenten umfassen: Apache Spark, ein Framework für Cluster-Computing, GUI-basiertes Interface zum kollaborativen Zusammenarbeiten und dem Unity Catalog für Data Governance .
Sie können dadurch eigenständig Datenpipelines erstellen, Modelle trainieren und Echtzeiteinblicke in die Bedürfnisse Ihrer Kunden oder in Organisationsprozesse gewinnen. Der Dienst ist dabei skalierbar und flexibel und eignet sich für verschiedene Anwendungsfälle. Die Plattform unterstützt zudem Programmiersprachen wie Python, Scala und SQL und bietet Tools zur Zusammenarbeit der diversen Data-Personas.
Sehen wir uns nun an, wie die Plattform aufgebaut ist.
Architektur von Azure Databricks
Azure Databricks besteht aus drei Open-Source-Tools die sich aus dem Zusammenschluss von Microsoft und Databricks ergeben: Apache Spark, Delta Lake und MLflow.
Sehen wir uns die einzelnen Bestandteile im Detail an.
Apache Spark: Um große Datenmengen zu bearbeiten benötigen wir viel Rechenleistung. Diese wird durch das Framework Spark bereitgestellt. Es ist in der Lage eine hohe Rechenleistung auf mehrere Computer zu verteilen. Der Großteil der Routinearbeiten wird dabei von einer benutzerfreundlichen API übernommen.
Delta Lake: Beim Delta Lake handelt es sich um eine zusätzliche Speicherschicht, die auf einem Data Lake aufbaut. Das daraus resultierende Data Lakehouse kombiniert die ACID-Compliance eines Data Warenhauses mit der Flexibilität eines Data Lakes. So bietet die Architektur von Databricks Azue sowohl ACID-Transaktion als auch skalierbare Metadaten, Batch-Datenverarbeitung und Unified Streaming.
MLflow: Der gesamte Machine-Learning-Lebenszyklus wird durch die Plattform MLflow abgedeckt. Sie ermöglicht das Verwalten von Workflows für maschinelles Lernen, wie die Überwachung von Modellen während des Trainings und der Ausführung. Die Plattform wird vorwiegend von MLOps-Teams und Data Scientists verwendet.
Neben diesen 3 Hauptbestandteilen bietet die cloudbasierte Plattform das Enterprise Data Governance Tool Unity Catalog. Durch den Unity Catalog ist eine hohe Governance und Informationssicherheit bei der Datennutzung gewährleistet. Die Plattform kombiniert verschiedene Arbeitsbereiche, Cluster-Management, Datenspeicher, Jobs und Sicherheit an einem Ort.
Außerdem bietet die Lösung von Microsoft und Databricks zwei Entwicklungsumgebungen: Azure SQL Analytics und Azure Workspace. Spark-Umgebungen lassen sich automatisch skalieren und herunterfahren, was die Datenbereitstellung beschleunigt und das Setup vereinfacht. Durch Notebooks steht dem kollaborativen Zusammenarbeiten bei Projekten nichts im Weg.
Sehen wir uns nun an, wie die Plattform funktioniert und welche Vorteile sich daraus ergeben.
Funktionen und Vorteile von Databricks Azure
Wir kennen jetzt die einzelnen Bestandteile, doch nun werfen wir einen Blick auf die Funktionen und die daraus resultierenden Vorteile . Wir fassen die Funktionen und Vorteile für Sie zusammen:
| Skalierbarkeit | Databricks Azure ermöglicht die einfache Skalierung von Rechenressourcen je nach Bedarf. |
| Integrierte Arbeitsumgebung | Entwickler können in einer kollaborativen Umgebung arbeiten, die Notebooks und Dashboards unterstützt. |
| Schnelle Verarbeitung | Dank der Apache Spark Engine können große Datenmengen effizient verarbeitet werden. |
| Sicherheit | Die Plattform bietet umfassende Sicherheitsfunktionen inklusive Netzwerksicherheit und rollenbasierter Zugriffskontrolle. |
| Kostenkontrolle | Mit flexiblen Preisoptionen können Nutzer die Azure Databricks Preise an ihre Bedürfnisse anpassen. |
| Integration | Lässt sich nahtlos in andere Azure-Dienste wie Azure Data Lake und Azure Machine Learning integrieren. |
| Automatisierung | Unterstützt automatisierte Clusterverwaltung und Job-Planung, um Prozesse zu optimieren. |
Wie bereits erwähnt stellt Databricks Azure eine zentrale Platform für alle Data Analytics (BI/AI) Bedarfe eines Unternehmens dar. Durch den Unity Catalog und Notebooks bietet Databricks eine Plattform für kolloborative Datenprojekte und ermöglicht dabei das erhalten hoher Sicherheitsstandards (wenn der Unity Catalog genutzt wird). Die Integration in Azure ermöglicht die Nutzung von Diensten wie Azure Data Lake Storage und Azure Synapse Analytics.
Es vereinfacht den Umgang mit Big Data und Machine Learning Anwendungen, ist dabei kosteneffizient und lässt sich vielfältig einsetzen. Für was genau Sie die Plattform von Microsoft und Databricks anwenden können, sehen wir uns jetzt an.
Verwendungszwecke von Databricks Azure
Genau so zahlreich die Funktionen von Azure Databricks sind, so zahlreich sind die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten: Angefangen bei klassischen Business Intelligence Aufgaben bis hin zu dem Erstellen von Machine-Learning-Modellen für Anwendungsfälle der Künstlichen Intelligenz.
Hier ein kurzer Überblick über mögliche Verwendungszwecke von Azure Databricks:
- Data Engineering: Automatisierung von ETL-Prozessen (Extraktion, Transformation und Laden) zur Verarbeitung großer Datenmengen.
- Datenanalyse: Interaktive Analyse und Visualisierung von Daten in Echtzeit, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen (z.B. in PowerBi).
- Machine Learning: Entwicklung, Training und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen zur Vorhersage und Mustererkennung.
- Datenintegration: Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in einer einheitlichen Plattform (über 150 Konnektoren).
- Streaming-Analyse: Verarbeitung und Analyse von Echtzeit-Datenströmen.
Sie fragen sich jetzt sicher, was das Ganze kostet. Schauen wir uns dazu das Kostenmodell an.
Kostenmodell von Azure Databricks
Die Zusammensetzung der Kosten von Databricks Azure basiert auf der Kombination von Rechenleistung und Datenspeicherung als „pay-as-you-go“-Prinzip. Die Rechenleistung ist abhängig von den genutzten Databricks Units (DBUs) je mehr Daten bewegt und transformiert werden, desto teurer. Es gibt außerdem verschiedene Pricing-Tiers (Premium, Standard), die unterschiedliche Sicherheitsfunktionen und Features bieten. Letztlich fallen noch Kosten für die Speicherung der Daten in Azure und die Nutzung anderer Azure-Dienste.
Ob sich die Verwendung der Plattform gemessen an den Kosten für Sie lohnt, müssen Sie also individuell bewerten. Oft können wir gemeinsam mit unseren Kunden in einem praxis-nahen POC, z.B. einer ETL-Ingestion Strecke End-to-End die Kosten genau beziffern. Wir vergleichen dabei meist mehrere Plattformen um am Ende einen direkten Vergleich zwischen z.B. Snowflake, Fabric oder Azure Databricks ziehen zu können.
Andererseits bietet die Plattform erhebliche Einsparpotenziale durch die Möglichkeit, nur für die tatsächlich genutzte Rechenleistung zu zahlen und durch die Integration mit anderen Azure-Diensten. Hier besteht ein großer Unterschied zu Fabric, wo man feste Kapazitäten buchen muss, die sich grundsätzlich verdoppeln, hierdurch können große Kostensprünge entstehen, wenn mann von der Leistung zwischen 2 Kapazitätslevels liegt.
Hier kommen Sie zur offiziellen Azure Databricks Pricing Seite, auf welcher Sie die Preise aufgelistet vorfinden und Ihren individuellen Verbrauch berechnen können. Zum Schluss geben wir Ihnen ein paar Best Practices für den Umgang mit Databricks Azure mit auf den Weg.
Azure Databricks Anwendungsfall
Die cloudbasierte Plattform von Microsoft und Databricks lässt sich vielseitig einsetzen, wie wir anhand unseres Kundenprojekts zeigen wollen.
Ziel unseres Kunden, ein führender Anbieter von Ökostrom, war es, die Wahrscheinlichkeit ob ein Kunde in den nächsten 2 Monaten kündigen wird, vorherzusagen. Besonders in den letzten Jahren (i.e. Ukraine Krieg) stieg die Kundenfluktuation durch Markt- und daraus resultierenden Preisveränderungen an. Das Energieversorgungsunternehmen hat 150.000 aktive Verträge und wollte Maßnahmen zur Kundenbindung zielgerichteter einsetzen.
Um die Kundenbindung zu stärken entwickelten wir ein Churn-Prognose-Modell, welches kündigungsgefährdete Kunden 2 Monate im Voraus identifizieren soll. Hierfür integrierten wir vorhandene Datenquellen wie historische Verbrauchsdaten, Kundendaten, Aktivitätsdaten und Spotpreise über Lakehouse Federation in Databricks an. Die eigentliche Datenmodellierung und das Pre-Processing der Features fand dann über Azure Databricks statt. Dadurch konnten wir die Daten effizient aufbereiten und einen robusten Feature Store aufbauen. Besonders durch die Anbindung der Daten über Lakehouse Federation und die MLOps Features von MLFlow konnten wir dieses Projekt in kürzester Zeit umsetzen.
Kunden können nun nach ihrer Kündigungswahrscheinlichkeit sortiert werden, so dass Maßnahmen zur Kundenbindung frühzeitig eingeleitet werden können.
Den detaillierten Use-Case finden Sie hier: Churn-Management in der Energiewirtschaft
Best Practices für die Nutzung von Azure Databricks
Hier sind einige Best Practices aus unserer Erfahrung:
| Unity Catalog nutzen | Der Unity Catalog bietet viele hilfreiche Data Governance Funktionalitäten wie Zugriffsrechte, Data Lineage und erstreckt sich über alle Daten-Assets wie ML-Modelle, Tabellen, Views und Artefakte. |
| Pay-as-you-go Kostenmodell | Das Kostenmodell ist sehr flexibel und kann nach Bedarf skaliert werden, allerdings bietet es sich an auf Workspace Ebene die Compute Policies für einzelne Rollen (Data Engineering, Data Science) sowie für unterschiedliche Umgebungen (Prod. vs. Dev) zu definieren. Außerdem sollten Auto-Termination Regeln eingesetzt werden (minimal ca. 10 Minuten), damit Cluster nicht unnötig Geld verbrauchen. |
| Delta Live Tables nutzen | Delta Live Tables haben sich mittlerweile für die Data Ingestion als Best Practice etabliert. Sie ermöglichen CDC Funktionalitäten sowie unterschiedliche Frequenzen (Near-Realtime bis Batch). |
| Asset Bundles und Terraform | Nutzen Sie Asset Bundles für alle Databricks spezifischen Themen (Workflows, Notebooks, Jobs, Delta Live Tables) und Terraform Skripte für das initiale Account Setup. |
| Optimieren Sie Cluster-Konfigurationen | Passen Sie Cluster an die spezifischen Anforderungen Ihrer Workloads an, um Leistung und Kosten zu optimieren. |
Fazit
Azure Databricks ist eine leistungsstarke und flexible Plattform, die besonders für die Verarbeitung von großen Datenmengen entwickelt wurde (i.e. Spark). Mittlerweile bietet sie auch mittelgroßen Unternehmen die Möglichkeit, Machine Learning und Generative KI Projekte erfolgreich umzusetzen.
Wir merken in vielen Kundenprojekten, dass wir mit einem kleinen Projektteam Projekte umsetzen, für die wir in der Vergangenheit auf AWS / Azure nativ deutlich mehr Zeit und Ressourcen benötigt hätten. Mittlerweile setzen wir primär auf die Implementierung in Databricks und haben uns spezialisiert.
Sie wollen mehr über Azure Databricks erfahren? Kontaktieren Sie uns.
FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Databricks Azure ist eine cloudbasierte Datenanalyseplattform, die auf Apache Spark basiert und speziell für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen entwickelt wurde.
Die Kosten basieren auf der genutzten Rechenleistung, gemessen in Databricks Units (DBUs), und den gewählten virtuellen Maschinen sowie der Datenspeicherung.
Die Plattform unterstützt ETL-Prozesse, Echtzeitdatenverarbeitung, maschinelles Lernen und bietet eine nahtlose Integration mit Azure-Diensten.
Die Kosten können hoch sein, insbesondere bei umfangreicher Nutzung, bieten jedoch durch die Skalierbarkeit und Funktionalität potenziell hohe Einsparungen und Mehrwert.
Die Einrichtung erfolgt über das Azure-Portal, wo Benutzer ein Konto erstellen und die ersten Arbeitsbereiche einrichten können. Ressourcen wie Tutorials und Schulungen stehen zur Verfügung.
Es ist ideal für Big Data-Analysen, maschinelles Lernen, Streaming und BI-Integrationen.
Ihr Ansprechpartner
Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte