Einführung in Synapse Data Warehouse in Microsoft Fabric | Microsoft Fabric-Blog | Microsoft Fabric (2023)

Den vollständigen Blogeintrag von Arun Ulagaratchagan finden Sie hierAnkündigung der Microsoft Fabric-Vorschau.

In der heutigen datengesteuerten Welt ist Data Warehousing ein entscheidender Bestandteil jeder Geschäftsstrategie. Ziel ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen, große Datenmengen effektiv zu verwalten und zu analysieren, damit sie fundierte Entscheidungen treffen und ihr Wachstum vorantreiben können. Mit der ständig wachsenden Datenmenge, die gesammelt wird, wachsen jedoch auch die Herausforderungen im Zusammenhang mit deren Verwaltung, und dies wird durch die Entwicklung des Zeitalters der KI noch verschärft. Herkömmliche Data-Warehousing-Lösungen sind komplex und kostspielig geworden, was häufig zu Datenduplizierung, Lieferantenbindung und Governance-Problemen führt.

Wir freuen uns, die Vorschau von Synapse Data Warehouse in Microsoft Fabric ankündigen zu können! Synapse Data Warehouse ist die nächste Generation von Data Warehousing in Microsoft Fabric und das erste transaktionale Data Warehouse, das nativ ein offenes Datenformat unterstützt und es IT-Teams, Dateningenieuren und Geschäftsanwendern ermöglicht, nahtlos zusammenzuarbeiten und umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, und das alles ohne Kompromisse Unternehmenssicherheit oder Governance. Genau wie die vorherige Data Warehouse-Generation bietet SQL ACID-Transaktionsgarantien für mehrere Tabellen. Es basiert auf dem bewährten SQL Server Query Optimizer und der Distributed Query Processing Engine, wird aber durch die folgenden wichtigen Verbesserungen ergänzt, die Unternehmen einen erheblichen neuen Mehrwert bieten:

    • Vollständig verwaltet: Dieses neue Data Warehouse ist eine vollständig verwaltete SaaS-Lösung und erweitert mühelos moderne Datenarchitekturen sowohl für professionelle Entwickler, die gerne Code schreiben, als auch für Bürgerbegeisterte ohne Programmierkenntnisse. Was früher für Unternehmen Monate dauerte, kann jetzt effizient und innerhalb von Minuten erledigt werden.
    • Keine Bereitstellung und Verwaltung von Ressourcen:Anstatt dedizierte Cluster bereitzustellen, basiert es auf einer vollständig serverlosen Recheninfrastruktur, in der Ressourcen in Millisekunden bereitgestellt werden, wenn Jobanfragen eingehen. Unternehmen profitieren von Ressourceneffizienz und zahlen nur für das, was sie nutzen.
    • Trennung von Speicher und Rechenleistung:Die verwendeten Rechenknoten sind unabhängig vom Speicher, sodass Unternehmen beide Knoten separat skalieren und bezahlen können.
    • Offene Datenstandards:Daten sind nicht im proprietären SQL Server-Format gesperrt, sondern werden im offenen Datenstandard von Delta-Parquet in Microsoft OneLake gespeichert und bieten Interoperabilität nicht nur mit allen Workloads in Fabric, sondern auch mit dem Spark-Ökosystem, ohne dass eine Datenverschiebung erforderlich ist.
    • Querabfrage:Aufgrund der Unterstützung offener Datenstandards können Daten im Lake, unabhängig davon, ob sie von einem Fabric-Workload oder einer anderen Rechenmaschine verarbeitet werden, abgefragt und kreuzverknüpft werden, ohne dass Kopien der Daten erstellt werden müssen.
    • Automatische Skalierung:Es skaliert die Ressourcen sofort automatisch, wenn die Abfrage- und Nutzungsanforderungen steigen, und verringert die Skalierung, wenn diese Ressourcen nicht mehr benötigt werden, und das alles ohne Benutzereingriff.
    • Selbstoptimierend: Es erkennt und isoliert Arbeitslasten automatisch, um eine vorhersehbare Leistung zu liefern. Die beste Leistung basiert auf Caching, das automatisch und auf der Grundlage der Aktivität mehrstufig erfolgt. Die generierten Abfragepläne sind optimal. Es besteht keine Notwendigkeit, hochqualifizierte Ingenieure einzustellen, um Arbeitslastgruppen zu verwalten oder das Data Warehouse zu optimieren.
    • Voll Integriert: Es ist für jeden Entwickler sofort vollständig in alle Fabric-Workloads integriert. Benutzer können weiterhin von den umfangreichen Funktionen der SQL-Engine profitieren, indem sie die T-SQL-Sprache oder eine einfache Benutzeroberfläche verwenden. Und das alles mit den anhaltenden Vorteilen des SQL-Ökosystems.

Lassen Sie uns tiefer in seine Fähigkeiten eintauchen.

Analytics ist ein Kontinuum von Aktivitäten, die die Fähigkeit erfordern, Daten aufzunehmen, aufzubereiten und zu analysieren sowie Geschäftssemantik, Modelle für maschinelles Lernen und BI-Berichte zu erstellen. Es erfordert die Zusammenarbeit zwischen IT, Dateningenieuren, Geschäftsanalysten und Datenwissenschaftlern im gesamten Unternehmen. Wenn Daten weitergegeben oder entdeckt werden, müssen sie gesichert und verwaltet werden. Synapse Data Warehouse macht dies durch die folgenden Schlüsselfunktionen einfach.

Fabric verfügt über eine eigene Homepage für Data Warehouse, auf der ein neues Warehouse mit nur einem Namen und einer Vertraulichkeitsbezeichnung erstellt werden kann. Es ist keine Bereitstellung oder Einrichtung erforderlich. Die Benutzeroberfläche ist eine vertraute relationale Datenbankerfahrung. Der Warehouse Explorer macht Schemata, Tabellen, gespeicherte Prozeduren und alle anderen Datenbankobjekte verfügbar. Jeder, der neu in der Lagerhaltung ist, kann mit einem Warehouse-Muster beginnen!

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Daten können mithilfe des COPY-Befehls in das Warehouse geladen werden, indem T-SQL-Abfragen geschrieben werden. Es kann auch über eine jetzt verfügbare Data Factory-Pipeline oder Dataflow Gen2, das bald verfügbar sein wird, direkt im Warehouse-Editor aufgenommen werden. Pipelines bieten Konnektivität zu mehreren Datenquellen, die Möglichkeit zur Unterauswahl von Tabellen und zur Vorschau von Daten. Tabellen werden automatisch erstellt und Spaltendatentypen werden automatisch vom Quelltyp Parquet zugeordnet. In das Warehouse aufgenommene Daten werden in OneLake gespeichert. Tabellentransaktionen werden durch die SQL-Compute-Engine garantiert und Delta-Protokolle werden regelmäßig veröffentlicht. Delta-Parquet in OneLake kann mit dem OneLake Explorer angezeigt und mit Notebooks mühelos aufgerufen werden.

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Der professionelle Entwickler kann weiterhin T-SQL-Code zum Abfragen und Analysieren von Daten schreiben. Bürgerentwickler können den Visual Query Editor verwenden, eine Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche zum Kompilieren von Abfragen und sogar zum Durchführen komplexer Verknüpfungen und Gruppierungen. T-SQL wird automatisch generiert und kann ebenfalls bearbeitet werden.

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Wenn Benutzer Daten sowohl aus dem Data Warehouse als auch aus dem Lake zusammenführen wollten, mussten sie traditionell Pipelines erstellen, Daten übertragen und ihre Daten duplizieren. In Microsoft Fabric können Benutzer virtuelle Warehouses erstellen, die Daten aus jeder Quelle in Fabric enthalten, sei es ein Warehouse oder Lakehouse, und aus jedem Speicher oder jeder Cloud. Solange sich die Daten in Delta-Tabellen befinden, kann eine Verknüpfung zu ihnen erstellt und mithilfe der dreiteiligen T-SQL-Namenskonventionen oder des Visual Query Editor abgefragt oder kreuzverknüpft werden.

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Synapse Data Warehouse ist vollständig in Power BI in Microsoft Fabric integriert. Ein Power BI-Datensatz wird automatisch generiert und mit den Daten im Warehouse synchronisiert. Benutzer müssen sich keine Gedanken über die Power BI-Modi machen und Kompromisse eingehen, wenn ihr Datenvolumen zunimmt oder sie Leistungs- oder Sicherheitsanforderungen erfüllen müssen. Die Möglichkeiten zum Erstellen von Beziehungen zwischen Tabellen und zum Hinzufügen von Power BI-Semantik, sogenannten Kennzahlen, sind alle im Warehouse-Editor verfügbar. Ein neuer Power BI-Bericht ist ein Ein-Klick-Erlebnis!

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Data Warehouse unterstützt herkömmliche T-SQL-Sicherheitskonstrukte. Mit GRANTS, REVOKE oder DENY können Objekte im Warehouse gesichert werden. Die Sicherheit auf Objektebene ermöglicht die Steuerung des granularen Zugriffs sowohl für die Zusammenarbeit als auch für den Konsum.

Data Governance ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Wie bei den übrigen Microsoft Fabric-Erlebnissen können Vertraulichkeitsbezeichnungen auf das Warehouse angewendet werden, die auf alle nachgelagerten Elemente übertragen werden. Es können auch End-to-End-Abstammungsinformationen angezeigt werden.

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Data Warehousing in Microsoft Fabric befindet sich derzeit in der Vorschau. Der Schwerpunkt dieser Vorschau liegt auf der Bereitstellung eines umfangreichen Satzes an SaaS-Features und -Funktionalitäten, die auf alle Kenntnisstufen zugeschnitten sind. Die Vorschau erfüllt das Versprechen, vereinfachte Erfahrungen durch ein offenes Datenformat über eine einzige Datenkopie bereitzustellen. Während sich diese Version nicht auf Leistung, Parallelität und Skalierung konzentriert, werden zusätzliche Funktionen zur Bewältigung komplexer Arbeitslasten und zur Bereitstellung branchenführender Leistung schrittweise eingeführt, während wir uns auf die allgemeine Verfügbarkeit von Data Warehousing in Microsoft Fabric zubewegen.

Bestehende Azure Synapse Dedicated SQL Pools werden weiterhin eine robuste PaaS-Lösung der Enterprise-Klasse bereitstellen. Synapse Data Warehouse in Microsoft Fabric ist eine Weiterentwicklung in Form einer vereinfachten SaaS-Lösung, die eine Verbindung zum bestehenden PaaS-Angebot herstellen kann. Kunden können in ihrem eigenen Tempo von ihren aktuellen Produkten auf Fabric upgraden.

Zusätzlich zu dem, was in der Vorschauversion verfügbar ist, werden jeden Monat umfangreiche Funktionen veröffentlicht und Details in monatlichen Blogbeiträgen aktualisiert. Hier sind nur einige Funktionen, die Ihnen einen ersten Einblick geben sollen:

  1. Automatische Statistiken: Statistiken werden im Warehouse automatisch berechnet, wenn Abfragen ausgeführt werden, um sicherzustellen, dass Benutzer eine optimale Leistung erhalten.
  2. Tabellenklone ohne Kopie:Benutzer können mithilfe eines T-SQL-Befehls Tabellenklone ohne Kopie erstellen.
  3. Data Warehouse in Deployment Pipelines:Benutzer können Warehouses in Deployment Pipelines verwenden und in Entwicklungs-, Test- und Produktionsarbeitsbereichen bereitstellen. Mithilfe von REST-APIs können sie Schemata vergleichen, Änderungen rückgängig machen und automatisieren.
  4. Data-Warehouse-Git-Integration: Benutzer können eine Verbindung zu einem Git-Repository herstellen, ihre Warehouse-SQL-Skripte und -Code entwickeln, Versionen, Commits und Pull-Anfragen verwalten und SQL-Projekte herunterladen.
  5. Data Warehouse-REST-APIs: Benutzer können öffentliche REST-APIs verwenden, um die Erstellung, Verwaltung und Administration ihrer Data Warehouses zu automatisieren.
  6. Warehouse-Integration mit Microsoft Fabric Monitoring Hub: Benutzer können mithilfe des Monitoring Hub Abfragedetails anzeigen, die Leistung ihrer Lösung durchgängig überwachen und Fehler beheben.
  7. Datenflüsse Gen2: Benutzer können Dataflows Gen2 mit vertrauten Power Query-Erlebnissen verwenden, um Daten umzuwandeln und in das Warehouse zu laden.

Microsoft Fabric befindet sich derzeit in der Vorschau. Probieren Sie alles aus, was Fabric zu bieten hat, indem Sie sich für die kostenlose Testversion anmelden – keine Kreditkarteninformationen erforderlich. Jeder, der sich anmeldet, erhält eine feste Fabric-Testkapazität, die für jede Funktion oder Fähigkeit genutzt werden kann, von der Datenintegration bis zur Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen. Bestehende Power BI Premium-Kunden können Fabric einfach über das Power BI-Administratorportal aktivieren. Nach dem 1. Juli 2023 wird Fabric für alle Power BI-Mandanten aktiviert.

Melden Sie sich für die kostenlose Testversion an. Weitere Informationen finden Sie imFabric-Testdokumente.

Erfahren Sie in der folgenden Build 2023-Sitzung mehr über Synapse Data Warehouse in Fabric und wie Kunden es verwenden:

    • Modernisieren Sie Ihr Unternehmens-Data-Warehouse und generieren Sie Mehrwert aus Daten

Wenn Sie mehr über Microsoft Fabric erfahren möchten, sollten Sie Folgendes in Betracht ziehen:

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Author: Pres. Lawanda Wiegand

Last Updated: 03/20/2023

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