Ihrer Datafactory integration runtime geht der Speicher aus? So beheben Sie den „out of memory” Fehler!

Stellen Sie sich vor, Sie haben mühsame Stunden damit verbracht, Ihre Datenpipelines in Azure Data Factory (ADF) zu entwickeln, nur um dann von einem frustrierenden „Out of Memory” (OOM) Fehler gestoppt zu werden. Ein solcher Fehler kann nicht nur Ihre Datenverarbeitung verlangsamen, sondern auch zu kostspieligen Wiederholungen und Verzögerungen führen. Wenn Ihre Integration Runtime (IR) plötzlich den Dienst verweigert, weil ihr der Speicher ausgeht, stehen Sie nicht allein da. Dieses Problem ist weit verbreitet, kann aber mit den richtigen Strategien effektiv behoben werden. In diesem umfassenden Leitfaden tauchen wir tief in die Ursachen von OOM-Fehlern in ADF Integration Runtimes ein und zeigen Ihnen detailliert, wie Sie diese beheben und zukünftig vermeiden können.

Was ist eine Integration Runtime und warum geht ihr der Speicher aus?

Die Integration Runtime (IR) ist das Herzstück Ihrer Azure Data Factory. Sie ist die Compute-Infrastruktur, die von ADF verwendet wird, um Datenintegrationsfunktionen in verschiedenen Netzwerkumgebungen bereitzustellen. Je nach Anwendungsfall gibt es verschiedene Typen:

• Azure IR: Eine vollständig von Microsoft verwaltete, serverlose Compute-Infrastruktur, die für die Ausführung von Datenflüssen (Data Flows), Copy-Aktivitäten zwischen Cloud-Datenspeichern und das Senden von Aktivitäten an Compute-Dienste wie Azure Databricks oder Azure SQL-Datenbank verwendet wird.
• Self-Hosted IR (SHIR): Eine von Ihnen bereitgestellte Compute-Infrastruktur, die in Ihrem lokalen Netzwerk oder in einem virtuellen privaten Netzwerk ausgeführt wird. Sie wird verwendet, um Daten zwischen lokalen Datenspeichern und Azure zu kopieren oder Aktivitäten gegen lokale Compute-Dienste auszuführen.
• Azure-SSIS IR: Eine verwaltete Cluster von virtuellen Azure-Maschinen, die dediziert sind, um SQL Server Integration Services (SSIS)-Pakete nativ in der Cloud auszuführen.

Der „Out of Memory” Fehler tritt auf, wenn die für eine Aktivität zugewiesene Compute-Umgebung – sei es eine VM für eine Self-Hosted IR, ein Spark-Cluster für einen Datenfluss oder die internen Ressourcen einer Azure IR – nicht genügend Arbeitsspeicher hat, um die auszuführenden Operationen abzuschließen. Dies kann durch verschiedene Faktoren verursacht werden, wie z.B. das Verarbeiten großer Datenmengen, komplexe Transformationen, ineffiziente Abfragen oder einfach eine unzureichend dimensionierte IR.

Wo treten Out of Memory Fehler typischerweise auf?

OOM-Fehler können in verschiedenen Kontexten innerhalb von ADF auftreten:

• Datenflüsse (Data Flows): Dies ist einer der häufigsten Orte, an denen OOM-Fehler auftreten, insbesondere bei komplexen Transformationen, Joins großer Datensätze, Aggregationen oder Fensterfunktionen. Der zugrunde liegende Spark-Cluster benötigt hierfür erhebliche Mengen an Speicher.
• Kopieraktivitäten (Copy Activities): Obwohl Kopieraktivitäten in der Regel speichereffizient sind, können sie bei extrem großen Dateien, vielen kleinen Dateien oder der Übertragung zwischen Systemen mit erheblichen Formatkonvertierungen auf Speichergrenzen stoßen, insbesondere bei Self-Hosted IRs.
• Benutzerdefinierte Aktivitäten (Custom Activities) / Batch-Aktivitäten: Wenn Sie Ihre eigenen Anwendungen oder Skripte in ADF ausführen, können diese natürlich auch auf Speicherprobleme stoßen, wenn Ihr Code nicht speichereffizient ist oder die bereitgestellte Compute-Umgebung zu klein ist.

Diagnose: Den Speicherfresser identifizieren

Bevor Sie mit der Fehlerbehebung beginnen, müssen Sie die genaue Ursache und den Ort des OOM-Fehlers ermitteln. Eine systematische Diagnose ist der Schlüssel zum Erfolg.

1. ADF-Monitor und Aktivitätsprotokolle:
   • Navigieren Sie zum „Monitor”-Bereich in Ihrer Azure Data Factory.
   • Suchen Sie die fehlgeschlagene Pipeline-Ausführung und klicken Sie auf die Details der fehlerhaften Aktivität.
   • Überprüfen Sie die Fehlermeldung sorgfältig. Sie sollte einen Hinweis auf den OOM-Fehler enthalten und manchmal sogar den genauen Schritt oder die Zeile identifizieren, die das Problem verursacht hat. Suchen Sie nach Schlüsselbegriffen wie „java.lang.OutOfMemoryError”, „memory exhaustion” oder ähnlichem.
   • Betrachten Sie die Eingabe- und Ausgabe-Metriken der Aktivität (z.B. gelesene/geschriebene Zeilen/Bytes), um eine Vorstellung von der Datenmenge zu bekommen.
2. Integration Runtime Metriken (Azure Monitor):
   • Für Self-Hosted IRs können Sie die Systemmetriken der VM überwachen, auf der die IR läuft. Nutzen Sie Azure Monitor, um CPU-, Arbeitsspeicher- und Festplattenauslastung zu verfolgen. Ein plötzlicher Anstieg des Speichers vor dem Fehlerzeitpunkt ist ein starker Indikator.
   • Für Azure IRs (insbesondere Data Flows) können Sie in den Data Flow-Ausführungsdetails (Monitor-Tab) die Leistungsmetriken des Spark-Clusters einsehen. Achten Sie auf die Auslastung der Worker-Nodes und die Speichernutzung.
3. Datenfluss-Protokolle und Leistungsüberwachung:
   • Bei Datenflüssen bietet der Monitor-Tab eine detaillierte Ansicht der Cluster-Auslastung und der Speichernutzung pro Schritt. Eine Heatmap kann Ihnen zeigen, welche Transformationen die meisten Ressourcen verbrauchen.
   • Suchen Sie nach Daten-Skews (ungünstige Datenverteilung), bei denen ein einzelner Partition viel mehr Daten verarbeiten muss als andere, was zu OOM auf einzelnen Worker-Nodes führen kann.

Strategien zur Behebung des „Out of Memory” Fehlers

Nachdem Sie die Ursache identifiziert haben, können Sie gezielte Maßnahmen ergreifen. Die Lösungen lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen: Skalierung der IR und Optimierung der Datenverarbeitung.

1. Skalierung der Integration Runtime

Manchmal ist die einfachste Lösung, der IR mehr Ressourcen zur Verfügung zu stellen.

• Self-Hosted IR (SHIR):
  • VM-Ressourcen erhöhen: Wenn Ihre SHIR auf einer virtuellen Maschine läuft, erhöhen Sie die CPU-Kerne und vor allem den Arbeitsspeicher (RAM) der VM. Eine Erhöhung von 8 GB auf 16 GB oder 32 GB kann bereits Wunder wirken.
  • Skalierung auf mehrere Nodes: Eine SHIR kann auf bis zu vier Nodes skaliert werden, um die Last zu verteilen und die Verfügbarkeit zu erhöhen. Die Jobs werden dann zwischen den Nodes verteilt. Beachten Sie, dass nicht alle Aktivitäten automatisch von einer Skalierung auf mehrere Nodes profitieren (z.B. eine einzelne Kopieraktivität).
• Azure IR (für Data Flows):
  • Compute-Typ und Core-Anzahl anpassen: Bei Datenflüssen ist die Auswahl des richtigen Compute-Typs und der Core-Anzahl entscheidend.
    • Compute Type: Wählen Sie zwischen „General Purpose” (Standard) und „Memory Optimized”. Für speicherintensive Operationen wie große Joins, Aggregationen oder komplexe Transformationen ist „Memory Optimized” oft die bessere Wahl, da es pro Core mehr Arbeitsspeicher bereitstellt.
    • Core Count: Erhöhen Sie die Anzahl der Cores (z.B. von 8 auf 16, 32 oder mehr). Mehr Cores bedeuten mehr parallele Verarbeitung und mehr Gesamtarbeitsspeicher für den Spark-Cluster. Beginnen Sie mit einem schrittweisen Hochskalieren und überwachen Sie die Leistung.
  • TTL (Time To Live): Obwohl nicht direkt mit OOM verbunden, kann eine angemessene TTL (z.B. 10-15 Minuten) für Data Flow Cluster helfen, die Startzeiten zu reduzieren und somit die Gesamtlaufzeit zu verbessern, was indirekt die Belastung des Clusters über längere Zeiträume reduzieren kann.
• Azure IR (für Copy Activities):
  • DIU (Data Integration Unit) erhöhen: Für Kopieraktivitäten innerhalb einer Azure IR können Sie die Anzahl der DIUs erhöhen (Standard ist „Auto”). Mehr DIUs bedeuten mehr Rechenleistung und Bandbreite, was bei sehr großen Datenmengen hilfreich sein kann.

2. Optimierung der Datenverarbeitung

Skalierung ist eine schnelle Lösung, aber oft ist die Optimierung der Art und Weise, wie Sie Daten verarbeiten, nachhaltiger und kosteneffizienter.

Optimierung von Datenflüssen (Data Flows)

Hier liegt das größte Potenzial für OOM-Fehler und deren Behebung.

1. Frühzeitiges Filtern und Projizieren:
   • Reduzieren Sie die Datenmenge so früh wie möglich im Datenfluss. Verwenden Sie Filter-Transformationen, um nur die benötigten Zeilen zu laden.
   • Nutzen Sie die Select-Transformation (Projektion), um nur die benötigten Spalten auszuwählen. Weniger Spalten bedeuten weniger Daten im Speicher und eine bessere Leistung.
2. Partitionierung strategisch nutzen:
   • Eine gute Datenpartitionierung kann die Last gleichmäßig auf die Worker-Nodes des Spark-Clusters verteilen. Wenn Sie große Datensätze verarbeiten, stellen Sie sicher, dass Ihre Daten gut partitioniert sind (z.B. basierend auf einem Schlüssel, der eine gleichmäßige Verteilung gewährleistet).
   • Achten Sie auf Daten-Skews: Wenn eine Partition signifikant größer ist als andere, kann dies einen einzelnen Worker überlasten und zu OOM führen. Identifizieren Sie skewed keys und versuchen Sie, die Daten anders zu partitionieren oder die Transformationen anzupassen.
3. Join-Optimierung:
   • Broadcast Joins: Wenn einer Ihrer Join-Streams klein genug ist (typischerweise unter 1 GB), aktivieren Sie die „Broadcast”-Option in der Join-Transformation. Der kleinere Stream wird auf alle Worker-Nodes verteilt, wodurch der Join viel schneller und speichereffizienter wird.
   • Reihenfolge der Joins: Wenn Sie mehrere Joins haben, versuchen Sie, Joins mit kleineren Datensätzen zuerst auszuführen, um die Gesamtgröße der Zwischenergebnisse zu reduzieren.
   • Join-Typ: Überlegen Sie, ob ein Inner Join ausreicht, um die Datenmenge zu reduzieren, anstatt eines Full Outer Joins.
4. Aggregations- und Window-Funktionen:
   • Diese Transformationen erfordern oft eine große Menge an Arbeitsspeicher, da sie den gesamten Datensatz oder große Teile davon im Speicher halten müssen, um Berechnungen durchzuführen.
   • Versuchen Sie, die Anzahl der Gruppierungsspalten bei Aggregationen zu minimieren.
   • Wenn möglich, aggregieren Sie Daten in Stufen, um die Speicherauslastung zu reduzieren.
5. Sort-Transformationen minimieren:
   • Sortieroperationen sind sehr speicherintensiv, da sie alle Daten sortieren müssen. Vermeiden Sie unnötige Sortierungen. Sortieren Sie nur, wenn es unbedingt erforderlich ist (z.B. vor einer Window-Transformation, die sortierte Eingabe benötigt).
6. Datenfluss-Caching:
   • Für komplexe Datenflüsse können Sie Zwischenergebnisse cachen. Dies kann hilfreich sein, wenn Sie denselben Datenstrom mehrfach verwenden oder ihn für Debugging-Zwecke speichern möchten. Aber Vorsicht: Ein zu großes Cache kann selbst zu OOM führen.
7. Inkrementelles Laden:
   • Anstatt jedes Mal den gesamten Datensatz zu verarbeiten, implementieren Sie ein inkrementelles Laden. Verarbeiten Sie nur die neuen oder geänderten Daten seit der letzten Ausführung. Dies reduziert die zu verarbeitende Datenmenge drastisch.
8. Datenfluss-Debugger verwenden:
   • Nutzen Sie den Datenfluss-Debugger mit einer begrenzten Anzahl von Zeilen (Row Limit), um Ihre Transformationen schrittweise zu testen und die Speichernutzung zu überwachen, bevor Sie den gesamten Datenfluss ausführen.

Optimierung von Kopieraktivitäten (Copy Activities)

Auch wenn Kopieraktivitäten seltener OOM-Fehler verursachen, können sie bei bestimmten Szenarien auftreten.

1. Staging nutzen:
   • Wenn Sie Daten zwischen zwei Datenspeichern kopieren, die sich nicht direkt gut verstehen (z.B. von einer On-Premise-Datenbank zu Azure Blob Storage und dann weiter zu Azure Synapse Analytics), können Sie einen Staging-Speicher (z.B. Azure Blob Storage oder ADLS Gen2) verwenden. ADF kann die Daten zuerst in den Staging-Speicher kopieren und dann von dort aus in das endgültige Ziel, was die Belastung der IR reduzieren kann.
2. Batch-Größe und Parallelität:
   • Passen Sie die Eigenschaften parallelCopies, dataIntegrationUnits (DIU) (für Azure IR) und blockSize an.
   • Eine größere blockSize kann die Anzahl der Schreibvorgänge reduzieren, aber auch mehr Speicher auf der IR beanspruchen. Experimentieren Sie mit diesen Werten, um ein Gleichgewicht zu finden.
   • Erhöhen Sie parallelCopies nur, wenn die Quell- und Zieldatenspeicher die zusätzliche Parallelität unterstützen und die IR genügend Ressourcen hat. Zu viele parallele Kopien können ebenfalls zu OOM führen.
3. Fehlertoleranz:
   • Aktivieren Sie die Fehlertoleranz, um fehlerhafte Zeilen zu überspringen, anstatt die gesamte Kopieraktivität scheitern zu lassen. Dies mag zwar nicht direkt OOM beheben, aber es verhindert wiederholte Fehlschläge aufgrund kleiner Datenprobleme, die die IR unnötig belasten könnten.

Optimierung von Benutzerdefinierten Aktivitäten / Batch-Aktivitäten

Wenn Sie Ihre eigenen Skripte oder Anwendungen ausführen, liegt die Kontrolle größtenteils bei Ihnen.

1. Code-Optimierung: Stellen Sie sicher, dass Ihr Code speichereffizient ist. Vermeiden Sie das Laden des gesamten Datensatzes in den Speicher, wenn Sie ihn iterativ verarbeiten können.
2. Chunking/Batching: Verarbeiten Sie Daten in kleineren Chunks oder Batches, anstatt alles auf einmal zu versuchen.
3. Geeignete Compute-Umgebung: Wenn Ihre benutzerdefinierte Aktivität auf einer Azure Batch-Pool-VM oder einer anderen Compute-Umgebung läuft, stellen Sie sicher, dass diese VMs ausreichend dimensioniert sind (CPU und RAM).

3. Überwachung und Benachrichtigungen

Proaktives Handeln ist besser als reaktives. Richten Sie in Azure Monitor Benachrichtigungen für die Speichernutzung Ihrer Integration Runtimes ein. Wenn die Speichernutzung einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, werden Sie benachrichtigt, noch bevor ein OOM-Fehler auftritt. Dies gibt Ihnen Zeit zum Eingreifen.

Best Practices zur Vermeidung zukünftiger OOM-Fehler

• Start Small, Scale Up: Beginnen Sie mit einer kleineren IR-Konfiguration und skalieren Sie bei Bedarf hoch. Überwachen Sie die Leistung und passen Sie die Ressourcen an die tatsächliche Auslastung an.
• Testen mit repräsentativen Daten: Testen Sie Ihre Pipelines nicht nur mit kleinen Testdatensätzen, sondern auch mit repräsentativen Datenmengen, die der Größe der Produktionsdaten ähneln.
• Regelmäßige Überprüfung: Überprüfen Sie regelmäßig die Leistung und Ressourcenauslastung Ihrer ADF-Pipelines und IRs.
• Dokumentation: Dokumentieren Sie Ihre IR-Konfigurationen und die Begründung für Ihre Optimierungen.
• Kontinuierliche Verbesserung: Die Datenlandschaft und Ihre Anforderungen ändern sich ständig. Seien Sie bereit, Ihre Pipelines und IR-Konfigurationen regelmäßig zu überprüfen und anzupassen.

Fazit

Ein „Out of Memory” Fehler in Ihrer Azure Data Factory Integration Runtime ist zwar ärgerlich, aber in den meisten Fällen behebbar. Durch eine Kombination aus einer fundierten Diagnose, der strategischen Skalierung Ihrer IR-Ressourcen und vor allem der intelligenten Optimierung Ihrer Datenverarbeitungspipelines können Sie diese Hürde überwinden. Nehmen Sie sich die Zeit, Ihre Datenflüsse und Kopieraktivitäten sorgfältig zu analysieren, um Ineffizienzen zu identifizieren. Mit den hier vorgestellten Strategien sind Sie bestens gerüstet, um Ihre Datenpipelines in ADF reibungslos und effizient zu betreiben. Viel Erfolg bei der Optimierung Ihrer Data Factory!