Azure Data Factory: Definition und Vorteile

Die Welt der Datenintegration und -verarbeitung entwickelt sich ständig weiter.  

Unternehmen suchen nach effizienten Lösungen, um große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu verarbeiten. Hier kommt Azure Data Factory (ADF) ins Spiel.  

In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf Azure Data Factory, seine Vorteile, Funktionsweise und Bestandteile.

‍

‍

‍

Definition von Azure Data Factory

Azure Data Factory (ADF) ist ein cloudbasierter Datenintegrationsdienst von Microsoft Azure.  

Er ermöglicht die Erstellung, Planung und Orchestrierung von Datenpipelines, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL-Prozesse).  

ADF ist besonders nützlich für Unternehmen, die große Datenmengen verwalten und analysieren müssen, da es die Integration und Automatisierung dieser Prozesse vereinfacht.

‍

‍

‍

Was sind die Vorteile der Azure Data Factory?

Azure Data Factory bietet zahlreiche Vorteile für Unternehmen, die Datenintegration und -verarbeitung benötigen.  

Dazu gehören die Folgenden:

‍

Skalierbarkeit

Azure Data Factory bietet eine hohe Skalierbarkeit, die es Unternehmen ermöglicht, Datenpipelines zu erstellen und zu verwalten. Diese ist unabhängig von der Datenmenge oder der Komplexität der Transformationen.

‍

Kostenoptimierung

Durch die Nutzung von ADF zahlen Unternehmen nur für das, was sie tatsächlich nutzen. Das kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Es gibt keine Vorabkosten und keine Verpflichtung zu langfristigen Verträgen.

‍

Einfache Integration

ADF integriert nahtlos mit einer Vielzahl von Azure-Diensten und Anwendungen von Drittanbietern. Das erleichtert die Datenintegration aus unterschiedlichen Quellen. Dies schließt auch Services wie Azure Data Studio und Azure Databricks ein.

‍

Automatisierung

Azure Data Factory bietet eine robuste Plattform zum Erstellen und Orchestrieren von Datenflüssen. Sie können damit Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, transformieren und in Zieldatenbanken laden.

Azure Automation hingegen ermöglicht die Automatisierung von Aufgaben und Prozessen auf Azure-Ebene

‍

Sicherheit und Compliance

Azure Data Factory bietet robuste Cloud Sicherheitsfunktionen. Dazu gehören Datenverschlüsselung und Zugriffskontrollen, um die Sicherheit und Compliance Ihrer Datenverarbeitungsprozesse zu gewährleisten. In Kombination mit Azure Purview können Unternehmen zudem die Datenqualität sicherstellen und eine einheitliche Datengovernance implementieren.

‍

‍

‍

Funktionsweise von Azure Data Factory

Azure Data Factory funktioniert durch die Erstellung von Datenpipelines, die aus einer Reihe von Aktivitäten bestehen.  

Diese Aktivitäten können Daten aus einer Quelle extrahieren, sie transformieren und dann in eine Zieldatenbank oder einen Speicher laden. Der Prozess kann in mehreren Schritten erfolgen und verschiedene Transformationen umfassen, wie Datenbereinigung, Aggregation und Datenkonvertierung.

‍

‍

‍

Erstellung von Pipelines

Pipelines in ADF sind Workflow-Definitionen, die die Sequenz von Datenverarbeitungsaufgaben beschreiben. Diese Pipelines können komplexe ETL-Prozesse darstellen und werden mithilfe einer benutzerfreundlichen Oberfläche erstellt und verwaltet.

‍

Datenflussaktivitäten

Darunter versteht man spezifische Aufgaben innerhalb einer Pipeline, die sich auf die digitale Transformation und Bewegung von Daten konzentrieren. Sie können einfache Aufgaben wie das Kopieren von Daten oder komplexere Aufgaben wie Datenbereinigungen und Transformationen umfassen.

‍

Überwachung und Verwaltung

Azure Data Factory bietet umfassende Überwachungs- und Verwaltungsfunktionen, die es Administratoren ermöglichen, den Status von Pipelines zu überwachen, Fehler zu diagnostizieren und die Leistung zu optimieren.

‍

‍

‍

Bestandteile der Azure Data Factory

Azure Data Factory besteht aus mehreren Schlüsselelementen, die zusammenarbeiten, um Datenintegrationsprozesse zu ermöglichen und zu optimieren.

‍

Pipelines

Eine Pipeline ist eine logische Gruppe von Aktivitäten, die zusammen eine Aufgabe erfüllen. Sie können Datenbewegungen oder Datenverarbeitungstätigkeiten beinhalten. Pipelines sind das Herzstück von ADF und ermöglichen die Orchestrierung komplexer Workflows.

Pipelines in ADF sind keine CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) Pipelines, wie sie in der Softwareentwicklung verwendet werden.  

‍

Aktivitäten

Aktivitäten sind die einzelnen Aufgaben innerhalb einer Pipeline. Sie können Daten von einem Ort zum anderen kopieren, Daten transformieren oder externe Dienste aufrufen. Aktivitäten sind modular und können in verschiedenen Kombinationen verwendet werden, um vielfältige Datenverarbeitungsaufgaben zu erfüllen.

‍

Datasets

Datasets definieren die Struktur der Daten, die von Aktivitäten verwendet werden. Sie stellen die Datenquelle oder das Datenziel dar und enthalten Metadaten, die die Daten beschreiben.

‍

Linked Services

Linked Services sind Verbindungen zu Datenquellen oder Rechenressourcen. Sie stellen die Endpunkte dar, die von ADF verwendet werden, um auf externe Daten zuzugreifen oder Transformationen durchzuführen.

‍

Trigger

Trigger sind Zeit- oder Ereignis-gesteuerte Auslöser, die Pipelines starten. Sie ermöglichen die Automatisierung von Pipelines basierend auf festgelegten Zeitplänen oder Ereignissen, wie das Eintreffen neuer Daten.

‍

Integration Runtime

Die Integration Runtime (IR) ist die Rechenumgebung, die Aktivitäten in ADF ausführt.  

Es gibt verschiedene Typen von IRs, einschließlich der Azure Integration Runtime für Cloud-basierte Aktivitäten und der Self-hosted Integration Runtime für lokale Datenquellen.

[[cta-workshop]]

‍

‍

‍

Welche Rolle spielen Connectoren in Azure Data Factory?

Connectoren sind entscheidend für die Funktionsweise von Azure Data Factory, da sie die Verbindung zu verschiedenen Datenquellen und -zielen herstellen. ADF unterstützt eine Vielzahl von Connectoren für unterschiedliche Datenbanken, Cloud-Speicher, SaaS-Dienste und benutzerdefinierte APIs.

‍

Datenquellen-Connectoren

Diese Connectoren ermöglichen den Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen wie SQL-Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, SQL Server, Dateispeicher und Web-Dienste, was die Integration aus unterschiedlichen Systemen erleichtert.

‍

Zieldaten-Connectoren

Nach der Transformation müssen Daten in eine Ziel-Datenbank oder einen Speicher geladen werden. Azure Data Factory bietet Connectoren für viele Zielsysteme, einschließlich Azure SQL-Datenbank, Azure Blob Storage und Azure Data Lake.

‍

Integration mit Azure Data Studio und Azure Databricks

Azure Data Factory arbeitet nahtlos mit Azure Data Studio und Azure Databricks zusammen. Azure Data Studio hilft Entwicklern, SQL-Datenbanken zu verwalten und abzufragen, während Azure Databricks eine Kollaborationsplattform für Data Engineers und Data Scientists ist, um Big Data und Künstliche Intelligenz-Projekte zu entwickeln.

‍

‍

‍

Maximale Sicherheit für Ihre Datenpipelines

Azure Data Factory unterstützt das Zero-Trust-Prinzip, indem es eine umfassende Sicherheitsschicht für Ihre Datenpipelines bietet. Durch granulare Zugriffskontrollen, Datenverschlüsselung und die Integration in Azure Active Directory wird sichergestellt, dass nur autorisierte Benutzer auf Ihre Daten zugreifen können. Die Integration Runtime ermöglicht sichere Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen, unabhängig von deren Standort. Zudem bietet ADF detaillierte Protokolle und Warnungen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen und zu untersuchen. Diese Funktionen machen Azure Data Factory zu einer idealen Lösung für Unternehmen, die eine sichere und zuverlässige Datenintegration in einer komplexen IT-Landschaft benötigen.

‍

‍

Fazit

Azure Data Factory ist ein leistungsstarker Dienst zur Datenintegration und -verarbeitung. Er hilft Unternehmen dabei, komplexe ETL-Prozesse zu automatisieren und zu optimieren.  

Mit seiner Fähigkeit zur Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und seiner nahtlosen Zusammenarbeit mit Tools wie Azure Data Studio und Azure Databricks ist ADF ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Datenverarbeitungsanforderungen.