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Microsoft Azure verstehen
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Während wir weiterhin große Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen sammeln, liegt die eigentliche Herausforderung darin, diese Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, die Entscheidungen und Wachstum vorantreiben. Es geht nicht nur um Datensammlung, sondern darum, den effizientesten Weg zu finden, Daten in großem Maßstab zu verwalten, zu analysieren und zu nutzen.
Auf der Suche nach Lösungen rücken mehrere Plattformen in den Fokus. 2024 zählen Databricks, Azure Synapse, Google BigQuery und Snowflake zu den Favoriten der Branche.
Azure Synapse Analytics hebt sich ab, weil es eine umfassende Plattform bietet, die Datenintegration, Big-Data-Analysen und Enterprise-Data-Warehousing in einer einheitlichen Lösung vereint.
In diesem Blog schauen wir uns an, warum Azure Synapse 2024 eine starke Wahl für Unternehmen ist, die ihre Datenprozesse verschlanken wollen – und wie du es einsetzen kannst, um komplexe Analyseanforderungen in deinem Unternehmen zu lösen.
Was ist Azure Synapse?
Azure Synapse ist ein leistungsstarker, durchgängiger Analysedienst von Microsoft, der Datenintegration, Big Data und Data Warehousing auf einer einheitlichen Plattform zusammenführt.
Im Gegensatz zu klassischen Analysediensten, die oft mehrere Tools für verschiedene Schritte der Datenverarbeitung erfordern, bündelt Azure Synapse diese Fähigkeiten. So können Organisationen ihre Daten-Workflows deutlich vereinfachen.
Architekturdiagramm von Azure Synapse Analytics. Bildquelle: Microsoft Learn
Ob beim Ingest großer Datensätze, der Aufbereitung für Analysen oder dem Ausführen komplexer Abfragen – Azure Synapse bietet ein einheitliches Erlebnis, das den gesamten Prozess vereinfacht.
Eine der größten Stärken von Azure Synapse ist die Flexibilität. Nutzende können Daten nach ihren Bedingungen abfragen – mit serverlosen Optionen für bedarfsorientierte Abfragen oder mit dedizierten Ressourcen für rechenintensive Workloads. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es Unternehmen, ihre Analytics-Umgebung exakt an die Anforderungen anzupassen – von High-Performance-Szenarien bis zu kosteneffizienten Setups für leichtere Aufgaben.
Azure Synapse integriert sich nahtlos mit anderen Azure-Diensten wie Power BI und Azure Machine Learning. So entsteht ein ganzheitlicher Analytics-Ansatz, der die Zusammenarbeit in Datenteams fördert.
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Funktionen von Azure Synapse
- Einheitliches Erlebnis: Azure Synapse bietet eine Plattform für Datenintegration, Data Warehousing und Big-Data-Analysen – für nahtloses und effizientes Arbeiten mit Daten.
- Serverlos und bereitgestellt: Azure Synapse stellt serverlose und bereitgestellte Compute-Optionen bereit, damit du die passenden Ressourcen für deine Workloads wählen kannst.
- Integration mit Power BI und Azure Machine Learning: Azure Synapse verbindet sich reibungslos mit Power BI und Azure Machine Learning. So erstellst du Visualisierungen und nutzt Advanced-Analytics-Funktionen im Handumdrehen.
- Erweiterte Sicherheit und Compliance: Azure Synapse bietet umfassende Sicherheits- und Compliance-Features, damit Daten geschützt sind und regulatorische Anforderungen erfüllt werden.
- Nahtlose Integration mit Azure Data Lake Storage: Durch die enge Verzahnung mit Azure Data Lake Storage lassen sich Daten im Data Lake leicht zugreifen und analysieren.
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Vorteile von Azure Synapse
Das sind einige Vorteile von Azure Synapse Analytics:
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Dank bedarfsgerechter Skalierung kannst du Compute- und Speicherressourcen schnell an veränderte Anforderungen anpassen.
- Einheitliche Analytics-Plattform: Durch die Kombination von Datenintegration, Data Warehousing und Big-Data-Analysen bietet Azure Synapse eine umfassende, schlanke Analytics-Lösung.
- Mehr Produktivität: Integrierte Tools und eine nahtlose User Experience machen datengetriebene Aufgaben schneller und effizienter.
- Kosteneffizienz: On-Demand-Skalierung und nutzungsbasierte Preise helfen, Kosten zu optimieren und Ausgaben für Analytics zu senken.
- Umfassende Sicherheit und Compliance: Robuste Sicherheitsfunktionen und Zertifizierungen schützen Daten und unterstützen die Einhaltung von Vorgaben.
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Anwendungsfälle für Azure Synapse
Azure Synapse ist vielseitig einsetzbar und deckt eine breite Palette an Analytics-Use-Cases ab – ideal für Unternehmen, die das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen wollen.
Zu den häufigsten Einsatzszenarien zählen:
Azure Synapse vs. Databricks
Azure Synapse und Databricks sind leistungsstarke Plattformen für großskalige Datenverarbeitung und Analytics – mit unterschiedlichen Schwerpunkten.
- Azure Synapse ist eine All-in-One-Lösung für Datenintegration, Warehousing und Big-Data-Analysen. Ideal für Organisationen, die eine ganzheitliche Plattform für unterschiedlichste Workloads brauchen – von strukturierten Daten bis zu Massendaten.
- Databricks basiert auf Apache Spark, spezialisiert sich auf kollaborative Data Science, Data Engineering und Machine Learning. Es überzeugt bei großskaliger Datenverarbeitung und Modellbereitstellung und bietet eine starke Kollaborationsumgebung für Datenteams.
Unterschiede und Gemeinsamkeiten
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Nach dem Überblick zu Azure Synapse geht’s an die Praxis!
Azure Synapse einrichten
Um mit Azure Synapse zu starten, brauchst du ein aktives Azure-Konto. Sobald dein Konto steht, kannst du einen neuen Synapse-Arbeitsbereich erstellen und Datenquellen sowie Verbindungen konfigurieren.
1. Azure-Kostenlos-Testen starten
Wenn du neu bei Azure bist, legst du zuerst ein Abonnement an. Klicke auf den Button „Start“ unter „Start with an Azure free trial.“
Während der Registrierung verifizierst du dein Konto per Telefonnummer und gibst zu Prüfzwecken deine Kreditkartendaten an.
Mit einer kostenlosen Azure-Testversion starten.
2. Voraussetzung: Data Lake Storage Gen2 anlegen
Bevor du mit Azure Synapse weitergehst, musst du ein Data Lake Storage Gen2-Konto erstellen, um deine Daten zu speichern und zu verwalten.
Öffne dazu das Azure-Portal und wähle „Create a resource“. Danach „Storage account“ und fülle die erforderlichen Angaben wie Resource Group, Storage-Name und Region aus.
Achte darauf, dass „Azure Blob Storage or Azure Data Lake Storage Gen2“ als primärer Dienst ausgewählt ist, und konfiguriere Performance und Redundanz passend zu deinem Use Case.
Ein Azure Storage-Konto erstellen.
Klicke nach dem Ausfüllen auf „Review + create“, um das Storage-Konto bereitzustellen. Die Bereitstellung kann einige Minuten dauern.
Bereitstellung des Storage-Kontos läuft.
Nach Abschluss der Bereitstellung findest du dein neues Data-Lake-Storage-Gen2-Konto unter „Storage Accounts“ – bereit für die Nutzung mit Azure Synapse.
Aktive Storage-Konten in Azure.
3. Synapse-Arbeitsbereich erstellen
Der Azure-Synapse-Arbeitsbereich ist die zentrale Umgebung, in der du alle Ressourcen und Dienste für Datenintegration, Analytik und Speicherung einrichtest, organisierst und verwaltest. Er dient als Steuerzentrale für Tools und Daten-Assets in deinem Synapse-Projekt.
Erstelle den Arbeitsbereich über den Button „Create Synapse Workspace“.
Synapse-Arbeitsbereich erstellen.
Im nächsten Schritt füllst du das Formular zur Erstellung deines Azure-Synapse-Arbeitsbereichs aus.
Wähle Abonnement und Resource Group, vergib einen Namen und entscheide dich für eine Region.
Synapse-Arbeitsbereich erstellen – Details ausfüllen.
Prüfe die Angaben auf dem letzten Tab und klicke dann auf „Create“.
Synapse-Arbeitsbereich validiert.
Die Bereitstellung des Azure-Synapse-Arbeitsbereichs kann einige Minuten dauern.
Bereitstellung von Azure Synapse Analytics läuft.
Azure-Synapse-Analytics-Arbeitsbereich „datacamp“ erstellt.
Sobald der Arbeitsbereich bereitsteht, klicke auf den Namen, um ihn zu öffnen.
4. Synapse Studio öffnen
Azure Synapse Studio ist die webbasierte Oberfläche zur Verwaltung deines Synapse-Arbeitsbereichs. Hier erledigst du Datenintegration, Big-Data-Analysen und Data-Warehousing an einem Ort.
Synapse Studio ist zentral, weil du damit Datenpipelines, SQL-Skripte, Spark-Jobs und mehr entwickeln, verwalten und überwachen kannst – ohne zwischen Tools zu wechseln.
Synapse Studio.
Ein Dataset importieren
In Synapse Studio kannst du Daten aus mehreren Quellen importieren – etwa aus einem mit dem Arbeitsbereich verknüpften Gen2-Storage-Konto (siehe Schritt 2), aus einer SQL-Server-Datenbank oder externen Quellen.
Für dieses Tutorial nutzen wir ein Beispieldataset aus der Synapse Gallery: „Bing COVID-19 Data“.
Zum Import klicke links im Navigationsmenü auf „Dataset“ und dann auf „+“ → „Gallery“.
Dataset-Galerie in Synapse Studio.
Du kannst Metadaten und Beispielzeilen prüfen, bevor du über „Add dataset“ importierst.
Dataset in Synapse Studio prüfen.
Nach erfolgreichem Import findest du das Dataset unter „Data“.
Tab „Data“ in Synapse Studio.
Abfragen schreiben und ausführen
Azure Synapse Studio bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Schreiben und Ausführen von Abfragen. Mit SQL deckst du die ganze Bandbreite ab – von einfacher Datenselektion bis zu komplexen Analysen.
Du kannst Abfragen speichern und verwalten sowie Ergebnisse einsehen und weiterverarbeiten.
Du kannst dieses Dataset per SQL-Skript analysieren oder ein Notebook erstellen. Im Notebook lädst du den Datensatz als Spark DataFrame und nutzt Spark für Transformationen und Analysen.
Um SQL-Abfragen auf dem Dataset auszuführen, klicke auf die drei Punkte neben dem Datensatznamen.
Daten in Synapse Studio mit SQL analysieren.
„Select TOP 100 rows“ öffnet den SQL-Editor, in dem du Abfragen schreibst und die Ergebnisse ausführst und ansiehst.
SQL-Editor in Synapse Studio.
Wenn du die Ausgabe statt als Tabelle lieber visualisierst, klicke unter „Results“ auf „Chart“.
Abfrageergebnisse als Diagramm anzeigen.
Wenn du ein SQL-Skript erstellst oder änderst, werden die Anpassungen zunächst als Entwurf gespeichert. Mit „Publish“ oben veröffentlichst du das Skript – die aktuelle Version liegt dann fest im Arbeitsbereich vor.
Das Veröffentlichen eines SQL-Skripts in Synapse Studio speichert es im Arbeitsbereich – für spätere Nutzung, Zusammenarbeit und Versionierung.
Beispiel: Tägliches Wachstum bestätigter COVID-19-Fälle weltweit analysieren
Lass uns eine SQL-Abfrage auf dieses Dataset ausführen, um die täglichen Zuwächse bestätigter COVID-19-Fälle weltweit zu analysieren.
Die Abfrage liest Daten aus dem „Bing COVID-19“-Dataset, berechnet neue Fälle pro Tag durch Vergleich der bestätigten Fälle mit dem Vortag und sortiert die Ergebnisse nach Datum.
SQL-Abfrage im Synapse-Studio-Editor.
Daten in Notebooks analysieren
In Synapse Studio kannst du Daten mit Notebooks analysieren – einer interaktiven Umgebung zum Ausführen von Code, Visualisieren von Ergebnissen und Durchführen von Analysen.
Notebooks in Synapse Studio unterstützen mehrere Sprachen, darunter PySpark – besonders stark für Big-Data-Verarbeitung.
Zum Ausführen eines Notebooks hängst du es an einen Apache-Spark-Pool an – dieser liefert die verteilten Rechenressourcen für große Datensätze.
Ein Apache-Spark-Pool ist eine Gruppe von Compute-Knoten, die dynamisch für deine Spark-Jobs zugewiesen werden. Falls noch kein Spark-Pool vorhanden ist, kannst du unter „Manage pools“ in Synapse Studio einen anlegen und Anzahl, Größe und weitere Parameter festlegen.
Sobald der Spark-Pool bereitsteht und mit dem Notebook verknüpft ist, führst du Codezellen aus, um Daten zu laden, zu manipulieren und zu analysieren – wie im Screenshot unten gezeigt.
So nutzt du die volle Power von Spark für Analysen im großen Maßstab – direkt in Azure Synapse.
Daten mit Notebooks in Synapse Studio analysieren.
Azure Synapse mit anderen Azure-Diensten integrieren
Azure Synapse integriert sich nahtlos mit anderen Azure-Diensten – so baust du durchgängige Analytics-Lösungen.
Wichtige Integrationen sind:
- Azure Data Factory: Orchestriere komplexe Daten-Workflows und automatisiere ETL- bzw. ELT-Prozesse. Durch die Integration von Azure Synapse mit Data Factory verschiebst und transformierst du Daten aus verschiedensten Quellen in deinen Arbeitsbereich – bereit für Analysen.
- Power BI: Azure Synapse integriert sich reibungslos mit Power BI, sodass du erweiterte Visualisierungen und interaktive Dashboards erstellst. So werden Rohdaten zu aussagekräftigen, visuell starken Reports, die teamsweit geteilt werden können – für bessere, datenbasierte Entscheidungen und stärkere BI-Fähigkeiten.
- Azure Machine Learning: Kombiniere die Verarbeitungskraft von Azure Synapse mit Azure Machine Learning, um erweiterte prädiktive Analysen zu erschließen. Trainiere, deploye und verwalte ML-Modelle direkt in deiner Synapse-Umgebung – für präzisere Vorhersagen und smartere Strategien.
- Azure Databricks: Für Teams mit Fokus auf kollaborative Data Science und ML liefert die Integration von Azure Synapse mit Azure Databricks eine starke Lösung. Sie erleichtert die Zusammenarbeit von Data Scientists, Engineers und Analysten – von skalierbaren Datenpipelines über Modellentwicklung bis zu Advanced Analytics – in einer gemeinsamen Umgebung.
Best Practices für Azure Synapse
Damit du das Maximum aus Azure Synapse herausholst, beachte diese Best Practices:
- Datenformate optimieren: Die Wahl der richtigen Formate wie Parquet oder ORC ist entscheidend für schnelle Abfragen und effiziente Verarbeitung. Spaltenorientierte Speicherung und Kompression reduzieren Laufzeiten und Speicherbedarf deutlich.
- Compute-Ressourcen effizient managen: Skaliere Ressourcen je nach Last und nutze serverlose Optionen, wo sinnvoll. So balancierst du Performance und Kosten – ohne für ungenutzte Leistung zu zahlen.
- Sicherheitsstandards umsetzen: Sicherheit hat Priorität. Setze starke Maßnahmen wie Datenverschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Netzwerkisolation ein, um sensible Informationen zu schützen.
- Workloads überwachen und Fehler beheben: Überwache deine Synapse-Workloads kontinuierlich, um Performance hochzuhalten und Probleme früh zu erkennen. Nutze die integrierten Monitoring-Tools für Ressourcen, Abfrageleistung und Pipelines – und reagiere proaktiv auf Auffälligkeiten.
Fazit
Azure Synapse Analytics ist eine leistungsstarke, vielseitige Lösung für Organisationen, die das volle Potenzial ihrer Daten nutzen wollen. Durch die Vereinigung von Datenintegration, Big-Data-Analysen und Enterprise-Data-Warehousing auf einer Plattform verschlanken Unternehmen ihre Datenprozesse und gewinnen schneller wertvolle Insights.
Dank Flexibilität, Skalierbarkeit und nahtloser Azure-Integration eignet sich die Plattform für ein breites Spektrum datengetriebener Aufgaben – von Echtzeit-Analysen bis zu komplexen ML-Projekten. Mit wachsender Datenmenge und -relevanz wird Azure Synapse zum zentralen Werkzeug, um in einer datenfokussierten Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.
Mit Azure Synapse optimieren Unternehmen ihre aktuellen Datenprozesse und ebnen zugleich den Weg für zukünftige Innovationen. Wer Daten schnell und effektiv in handfeste Entscheidungen übersetzt, hat die Nase vorn. Azure Synapse liefert das robuste Fundament, um genau das zu erreichen – neue Chancen zu erschließen und Wachstum mit Daten zu treiben.
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