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Daten gelten seit Jahren als die Ressource der Zukunft. Viele Unternehmen sind entsprechend lange fleißig dabei, alles einzusammeln, was (mehr oder weniger) sinnvoll erscheint. Aber wie kann man diese unglaublichen Datenmengen sinnvoll speichern, um daraus Mehrwerte zu generieren? Die Azure Cloud bietet dafür zahlreiche Möglichkeiten, die wir hier beleuchten möchten.

Warum in die Cloud?

Die Cloud bietet gegenüber konventionellen On-Premises-Datencentern einige erhebliche Vorteile:

  • Skalierbarkeit: Aufgrund der Virtualisierung gibt es für cloudbasierte Dienste die Möglichkeit, schnell die Anzahl oder Leistung von Rechenknoten zu erhöhen („scale out“ bzw. „scale up“). Damit kann dynamisch auf sich ändernde Anforderungen reagiert werden.
  • Kosteneffizienz: Da die gewählten Leistungsstufen dynamisch an die Anforderungen angepasst werden können, gibt es kaum unnötigen Leerlauf und es wird nur die Leistung bezahlt, die auch benötigt wird. Besonders in Szenarien mit starken zeitlichen Fluktuationen kann dies zu enormen Kostenersparnissen im Vergleich zu konventionellen Lösungen führen.
  • Verwaltete Dienste: Viele CloudDienste liegen als Platform-as-a-Service (PaaS) oder Software-as-a-Service (SaaS) vor. Diese verwalteten Dienste verringern den Administrationsaufwand, was in Zeiten des ständigen Fachkräftemangels in der IT enorm hilfreich ist.

All diese Punkte sind vor allem bei zeitlich variablen Anforderungen vorteilhaft, beispielsweise bei der Integration neuer Datenquellen oder saisonalen Effekten.

Was kann Azure?

Azure hat ein großes Angebot an verfügbaren Diensten, darum hier ein paar Beispiele für Dienste, die als erste Anlaufstelle in Azure hilfreich sind.

  • SQLDatenbanken: klassisches Microsoft T-SQL, verfügbar beispielsweise als voll verwaltete SQL-Datenbank oder stark anpassbare SQL Server Managed Instance.
  • Azure Cosmos DB: noSQLDatenbank, eignet sich gut für das Speichern von IoT-Nachrichten. Abfrage der Daten via Mongo-API oder SQL-API.
  • Azure Data Lake Storage (ADLS) gen2: Die zentrale Speicherdrehscheibe vieler moderner Datenplattformen. Günstiger und performanter Dateispeicher mit hierarchischem Namespace für granulares Zugriffsmanagement.
  • Azure Synapse Analytics: Umfassende Analyseplattform mit dediziertem oder serverlosem SQLPool. Umfangreiche ETL-Features sowie Spark Notebooks für Advanced Analytics.
  • Azure Purview: Datenkatalog, mit dem diverse Datenquellen und senken gescannt und klassifiziert werden können (insbesondere von GDPR betroffene Daten). Datenverarbeitungsschritte werden aufgezeigt und können stets nachvollzogen werden.

Es gibt noch viele weitere Optionen, insgesamt bietet Azure hunderte verschiedene Dienste, von klassischen virtuellen Maschinen bis hin zu stark abstrahierten No/Low-Code-Tools.

Die moderne Cloud-Architektur

Wie aber spielen diese Dienste zusammen, um eine moderne Datenplattform zu ergeben?

  1. Daten werden von verschiedenen Quellsystemen (Cloud oder on-premises) mittels Azure Synapse Pipelines in den Azure Data Lake geladen.
  2. Im Data Lake werden diese Daten aufbereitet und standardisiert, um eine einheitliche Schnittstelle für abnehmende Systeme zu bilden. Mit Synapse Data Flows und Spark Notebooks werden gewaltige Datenmengen schnell verarbeitet.
  3. Mit Azure SQL Server Managed Instances werden die Daten aus dem Data Lake optional in ein Data Warehouse geladen.
  4. Per Power BI können die Daten aus SQL Managed Instance und Data Lake genutzt werden, um in Berichten neue Einsichten und damit Mehrwert aus den ursprünglich getrennten Datenquellen zu generieren.

Herausforderungen beim Schritt in die Cloud

Es treten beim Weg in die Cloud Herausforderungen auf, bei denen wir unsere Kunden mit unserer Erfahrung unterstützen können. Diese sind beispielsweise:

  • Aufbau einer hybriden Architektur aus OnPremises-Datenquellen und der Cloud
  • Konsistenz der bereitgestellten Schnittstellen für abnehmende Systeme
  • Sicherer Zugang zu Public/Private-Cloud-Ressourcen
  • Wahl der passenden Skalierung der verschiedenen Dienste
  • Umgang mit personenbezogenen Daten (GDPRrelevant) in der Cloud

 

 

 

Interesse geweckt? Dann wende Dich an eine:n unserer vielen Azure-Expert:innen für einen ersten unverbindlichen Beratungstermin, damit wir Dir helfen können, Dich in der Azure Cloud zurechtzufinden.
 

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Dein Ansprechpartner
Dr. Michael Kolpin
Teamleiter
Azure Datendienste sind seit mehreren Jahren Michaels zweites Zuhause. Michael hat in vielen Projekten dabei geholfen, den Weg von on-premises Architekturen in die Cloud zu beschreiten. Sein breites Wissen zu den in Microsoft Azure vorhandenen Diensten hilft ihm dabei, stets die passende Lösung parat zu haben.
#Azure #CloudArchitektur #Datenintegration