Die Datenmenge wächst exponentiell, und Unternehmen benötigen effiziente Methoden zur Erfassung, Verarbeitung und Analyse großer Informationsmengen. Hier kommen die Data Engineers ins Spiel, und Tools wie Azure Data Factory (ADF) sind eine unserer Geheimwaffen. 

Azure Data Factory (ADF), ein Cloud-basierter Datenintegrationsdienst, der von Microsoft Azure bereitgestellt wird, erweist sich als robuste Lösung, die es Dateningenieuren ermöglicht, Daten-Workflows in großem Umfang zu rationalisieren und zu automatisieren. Stellen Sie sich vor, Sie haben Vertriebsdaten an verschiedenen Orten gespeichert, z. B. in Tabellenkalkulationen und Datenbanken. Dateningenieure nutzen Azure Data Factory (ADF) wie einen zentralen Knotenpunkt, um all diese Daten zu sammeln (zu kopieren), zu bereinigen und zur Analyse an eine zentrale Stelle zu senden. Das spart eine Menge Zeit und ermöglicht es uns, uns auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, die dem Unternehmen helfen, das Kundenverhalten besser zu verstehen.

Einführung in Azure Data Factory & Vorteile

Azure Data Factory ist ein vollständig verwalteter, Cloud-basierter ETL-Dienst (Extrahieren, Transformieren, Laden), mit dem Benutzer Datenpipelines zum Verschieben und Transformieren von Daten aus verschiedenen Quellen an unterschiedliche Ziele erstellen, planen und orchestrieren können. Er bietet eine Vielzahl von Funktionen zur Vereinfachung von Datenintegrationsaufgaben und zur Steigerung der Produktivität von Dateningenieuren.

Unsere Kunden profitieren auch von Data Factory, einer Schlüsselkomponente unserer Datenintegrationsdienste, indem sie über ein zentrales, automatisiertes System verfügen, das ihre Daten (ETL) von überall nach überall verschiebt und bereinigt. Das spart Zeit und ermöglicht es den Dateningenieuren, sich auf tiefer gehende Analysen zu konzentrieren, was dem Unternehmen letztlich hilft, bessere Entscheidungen zu treffen.

Hauptmerkmale und -fähigkeiten von Azure Data Factory

1. Integration mit verschiedenen Datenquellen: ADF unterstützt die nahtlose Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen, darunter Azure-Dienste wie Azure Blob Storage, Azure SQL Database und Azure Synapse Analytics, sowie lokale Datenquellen, Datenbanken und SaaS-Anwendungen.

2. Visuelle Orchestrierung von Datenpipelines: Die intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche von Azure Data Factory ermöglicht es Dateningenieuren, komplexe Daten-Workflows einfach zu entwerfen und zu orchestrieren. Durch die Anordnung von Aktivitäten in einer logischen Abfolge können Ingenieure effizient Datenumwandlungslogik, Datenbewegungsaufgaben und Workflow-Abhängigkeiten definieren.

3. Datenumwandlung und -verarbeitung: ADF bietet integrierte Funktionen zur Datentransformation mit Azure Databricks, Azure HDInsight, Azure Data Lake Analytics und mehr. Dateningenieure können diese Dienste nutzen, um verschiedene Transformationen innerhalb ihrer Datenpipelines durchzuführen, z. B. Datenbereinigung, Aggregation, Anreicherung und Inferenz von Machine-Learning-Modellen.

4. Skalierbarkeit und Leistung: Mit Azure Data Factory können Dateningenieure Datenintegrations- und -verarbeitungsaufgaben dynamisch und bedarfsgerecht skalieren. Der Dienst stellt automatisch Rechenressourcen bereit und verwaltet sie, um auch bei großen Datenarbeitslasten optimale Leistung und Kosteneffizienz zu gewährleisten.

5. Überwachung und Verwaltung: Azure Data Factory bietet umfassende Überwachungs- und Verwaltungsfunktionen, die es Dateningenieuren ermöglichen, den Ausführungsstatus von Datenpipelines zu verfolgen, Probleme zu diagnostizieren und die Leistung zu optimieren. Die Integration mit Azure Monitor und Azure Data Factory Monitoring ermöglicht Echtzeitüberwachung, Alarmierung und Protokollierung für proaktives Management von Daten-Workflows.

Praktiken und Projekttipps

In einem laufenden Projekt für unseren Kunden sind wir auf einige wertvolle Tipps gestoßen, die auch für zukünftige Aufgaben genutzt werden können:

1. Verwenden Sie SQL-basierte Dumps: Bei komplexen Datenflüssen, die viele Datenmanipulationen beinhalten, ist es besser, SQL-basierte Dumps zu verwenden und dann Datenflussdaten einzufügen, die bereits für die Bedürfnisse des Kunden vorbereitet und geändert wurden. Erstens ist es einfacher, solche Datenflüsse zu lesen, und zweitens ist die Leistung in der Regel besser.

2. Anstelle eines komplexen Datenflusses haben wir den Datenfluss reduziert (wie in den Screenshots unten gezeigt).

3. Gruppieren Sie Ihre Pipelines logisch: Eine gute Organisation Ihrer Pipelines in Ordnern und die Ausführung einer Pipeline mit logisch zusammengefassten Pipelines ist aus Gründen der Lesbarkeit und Wartung eine gute Praxis. Wenn Sie zum Beispiel mehr als zehn Pipelines mit Transformationsdatenflüssen haben, können Sie sie alle in eine Pipeline mit der Aktivität Pipeline ausführen einfügen.

4. Optimieren Sie Leistung und Kosten: Nutzen Sie die automatischen Skalierungsfunktionen, Partitionierungstechniken und Datenkomprimierungsalgorithmen von Azure Data Factory, um die Leistung der Datenpipeline zu optimieren und die Kosten zu minimieren. Überwachen Sie die Ressourcenauslastung und passen Sie die Konfigurationen an, um das gewünschte Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosteneffizienz zu erreichen.

5. Automatisieren Sie Tests und Bereitstellung: Implementieren Sie automatisierte Test-Frameworks und CI/CD-Pipelines (Continuous Integration/Continuous Deployment), um die Zuverlässigkeit und Konsistenz von Datenpipelines sicherzustellen. Verwenden Sie Azure DevOps oder die integrierte Integration von Azure Data Factory mit Git für die Versionskontrolle und die automatische Bereitstellung von Änderungen.

6. End-to-End Data Governance ermöglichen: Etablieren Sie umfassende Data-Governance-Richtlinien und -Praktiken, um Datenqualität, -abfolge und -konformität während des gesamten Datenlebenszyklus sicherzustellen. Nutzen Sie die Integration von Azure Data Factory mit Azure Purview für die Verwaltung von Metadaten, die Katalogisierung von Daten und die Verfolgung der Datenabfolge.

Effiziente, skalierbare und kosteneffiziente Datenlösungen

Mit Azure Data Factory können wir die Komplexität der Datenintegration und -orchestrierung überwinden, indem wir eine skalierbare, flexible und kostengünstige Plattform für den Aufbau und die Verwaltung von Datenpipelines bereitstellen. Durch die Nutzung der umfangreichen Funktionen und die Einhaltung von Best Practices können wir Daten-Workflows rationalisieren, die Zeit bis zum Erhalt von Erkenntnissen verkürzen und in der sich schnell entwickelnden digitalen Ära verwertbare Erkenntnisse für Ihr Unternehmen gewinnen.

Nehmen Sie mit uns Kontakt auf, um Ihren Anwendungsfall zu erläutern und mehr über unsere Datenintegrationsdienste zu erfahren.