In der heutigen datengesteuerten Welt sind Unternehmen auf effiziente und flexible Methoden zur Datenintegration und -transformation angewiesen. Azure Synapse Analytics hat sich als leistungsstarke, vereinheitlichte Plattform für Big Data und Data Warehousing etabliert. Während die Standard-Pipelines – oft basierend auf Azure Data Factory – eine hervorragende Grundlage für viele ETL/ELT-Szenarien bieten, stoßen sie bei komplexen Anforderungen, Nischen-Workloads oder dem Wunsch nach maximaler Kontrolle und Flexibilität manchmal an ihre Grenzen. Dieser Artikel beleuchtet die Welt jenseits dieser Standardansätze und erkundet alternative, aber ebenso mächtige Wege, um Daten in und mit Azure Synapse Analytics zu integrieren und zu transformieren.
Die Grenzen traditioneller Pipelines
Standard-Pipelines sind deklarativ und visuell, was sie für eine Vielzahl von Aufgaben ideal macht: Datenkopieren, sequenzielle Workflows, Orchestrierung von Notebooks oder Stored Procedures und die Automatisierung von Routineaufgaben. Doch wenn die Komplexität steigt, die Transformationen spezialisierter werden oder wenn der Wunsch nach imperativer Programmierung, extrem hoher Skalierbarkeit für unstrukturierte Daten oder spezifischen Analysefunktionen besteht, können alternative Ansätze die bessere Wahl sein. Dies gilt insbesondere für Szenarien, die maschinelles Lernen, Echtzeitverarbeitung, komplexe Graphenanalysen oder die Nutzung spezifischer Open-Source-Frameworks erfordern.
Alternative Wege zur Datenintegration und -transformation in Azure Synapse Analytics
1. Azure Synapse Spark Pools (Apache Spark)
Die Integration von Apache Spark in Azure Synapse ist einer der mächtigsten alternativen Wege. Azure Synapse Spark Pools bieten eine hochskalierbare, speicherintensive Verarbeitungs-Engine, die ideal für große Datenmengen und komplexe Transformationen ist.
Integration mit Spark:
- Data Lake Exploration: Spark ist nativ darauf ausgelegt, Daten direkt aus Data Lakes (Azure Data Lake Storage Gen2) in verschiedenen Formaten (Parquet, ORC, CSV, JSON) zu lesen und zu schreiben.
- Datenbanken und Data Warehouses: Mithilfe von Konnektoren kann Spark Daten aus relationalen Datenbanken (SQL Server, PostgreSQL, MySQL), NoSQL-Datenbanken (Cosmos DB) und sogar aus Dedicated SQL Pools in Synapse lesen und schreiben.
- Streaming-Daten: Spark Streaming oder Structured Streaming ermöglicht die Integration von Echtzeitdaten aus Quellen wie Azure Event Hubs oder Kafka für kontinuierliche Transformationen.
Transformation mit Spark:
- Imperative Programmierung: Entwickler können Python (PySpark), Scala, .NET (SparklyR) oder SQL verwenden, um äußerst komplexe, benutzerdefinierte Transformationen zu schreiben. Dies umfasst Data Cleansing, Aggregationen, Joins über riesige Datensätze, Fensterfunktionen und komplexe Geschäftslogik.
- Maschinelles Lernen: Spark bietet Bibliotheken wie MLlib für maschinelles Lernen, was es ideal macht, Daten für ML-Modelle vorzubereiten, Merkmale zu extrahieren und sogar Modelle direkt in der Pipeline zu trainieren.
- Graph-Analysen: Mit GraphFrames können komplexe Beziehungen in Daten analysiert werden.
- Skalierbarkeit: Die Verteilung der Verarbeitung über einen Cluster ermöglicht die Handhabung von Terabytes bis Petabytes von Daten.
Vorteile: Unübertroffene Flexibilität, Skalierbarkeit für Big Data, Unterstützung für komplexe Analyse-Workloads, breite Sprachunterstützung, Integration von ML und KI.
Nachteile: Höhere Lernkurve, potenziell höhere Kosten bei schlechter Optimierung, erfordert Programmierkenntnisse.
2. SQL Serverless und Dedicated SQL Pools
Während Dedicated SQL Pools oft das Ziel von Pipeline-Integrationen sind, bieten sie auch leistungsstarke Möglichkeiten zur *direkten* Datenintegration und -transformation, insbesondere in Kombination mit dem Serverless SQL Pool.
Integration mit SQL Pools:
- Serverless SQL Pool (On-Demand): Ermöglicht das Abfragen von Daten direkt in Ihrem Data Lake (ADLS Gen2) ohne die Notwendigkeit, Daten zu laden. Mit der
OPENROWSET-Funktion können Sie Parquet, CSV, JSON und sogar Delta Lake-Dateien abfragen. Dies ist ideal für die Ad-hoc-Analyse, Datenexploration und die Erstellung externer Tabellen über Ihren Data Lake. - Dedicated SQL Pools (PolyBase):
CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT (CETAS)oderPolyBaseermöglichen das schnelle Laden von Daten aus dem Data Lake in den Dedicated SQL Pool und das Erstellen von externen Tabellen, die auf Daten im Data Lake verweisen. Dies ist ein leistungsstarker ELT-Ansatz.
Transformation mit SQL Pools:
- T-SQL Power: Die vertraute T-SQL-Sprache bietet robuste Funktionen für Filterung, Aggregation, Joins, Fensterfunktionen und komplexe Datenmanipulationen.
- Datenmodellierung: Dedicated SQL Pools sind optimiert für relationale Datenmodellierung (Sterndesign, Schneeflockendesign) und schnelle analytische Abfragen.
- Kosteneffizienz (Serverless): Für explorative Analysen und die Vorbereitung von Daten in kleineren Mengen ist der Serverless SQL Pool äußerst kosteneffizient, da Sie nur für die verarbeitete Datenmenge bezahlen.
Vorteile: Vertrautheit für SQL-Entwickler, hohe Performance für strukturierte Daten, kosteneffiziente Datenexploration mit Serverless, Integration in das SQL-Ökosystem.
Nachteile: Weniger flexibel für unstrukturierte Daten und hochkomplexe, imperative Transformationen als Spark, Skalierung für Transformationen eher auf Data Warehousing zugeschnitten.
3. Azure Synapse Data Explorer Pools (Kusto)
Synapse Data Explorer (basierend auf Azure Data Explorer) ist ein relativ neuer Pool-Typ in Synapse und spezialisiert auf die Verarbeitung und Analyse von Zeitreihen-, Protokoll- und Telemetriedaten.
Integration mit Data Explorer:
- Schnelle Datenaufnahme: Optimiert für die schnelle Ingestion von Daten aus Azure Event Hubs, IoT Hub, Blob Storage (ADLS Gen2), Kafka und anderen Streaming-Quellen.
- Schema-Erkennung: Automatische Erkennung des Schemas von Ingestionsdaten.
Transformation mit Data Explorer:
- Kusto Query Language (KQL): Eine äußerst leistungsfähige Abfragesprache, die speziell für die Arbeit mit semi-strukturierten und unstrukturierten Daten, Zeitreihenanalysen, Mustererkennung und maschinelles Lernen konzipiert ist.
- Echtzeit-Analysen: Ideal für operative Analysen, Überwachung und Diagnostik in nahezu Echtzeit.
- Temporal- und Geo-Funktionen: Erweiterte Funktionen für Zeitreihen- und Geodatenanalysen.
Vorteile: Spezialisiert für Hochdurchsatz-Ingestion und Echtzeit-Analysen von Log- und Telemetriedaten, leistungsstarke KQL, schnelle Ad-hoc-Abfragen.
Nachteile: Nischenprodukt, Lernkurve für KQL, weniger geeignet für traditionelle relationale Data Warehousing oder komplexe Batch-ETL.
4. Azure Functions und Logic Apps für ereignisgesteuerte Integration
Für ereignisgesteuerte, serverlose oder microservice-basierte Integrationsmuster sind Azure Functions und Logic Apps ausgezeichnete Ergänzungen zu Synapse.
Integration mit Functions/Logic Apps:
- Ereignisgesteuert: Trigger können auf Events in Azure Blob Storage (z.B. neue Datei), Azure Event Grid, HTTP-Anfragen, Timern oder Nachrichten in Message Queues (Service Bus) reagieren.
- API-Integration: Einfache Integration mit externen APIs oder die Bereitstellung eigener APIs für die Datenaufnahme.
- Lightweight ETL: Für kleinere Datensätze oder spezifische Micro-ETL-Aufgaben sind sie ideal.
Transformation mit Functions/Logic Apps:
- Azure Functions: Erlaubt das Schreiben von benutzerdefiniertem Code (Python, C#, Java, JavaScript) für spezifische, oft leichtgewichtige Transformationen. Sie können Daten deserialisieren, bereinigen, validieren und dann an Synapse (z.B. an einen Spark Pool, Dedicated SQL Pool oder Data Explorer Pool) senden.
- Logic Apps: Bieten eine visuelle Oberfläche zum Entwerfen von Workflows und zur Integration mit Hunderten von Diensten. Sie können Daten verarbeiten, transformieren und orchestrieren, sind aber eher für prozessorientierte als für datenintensive Transformationen gedacht.
Vorteile: Serverless, hochskalierbar für individuelle Ereignisse, kostengünstig für intermittierende Workloads, flexible Code-Ausführung, ideal für die Orchestrierung kleinerer Schritte.
Nachteile: Nicht optimiert für große Batch-Transformationen, komplexere Entwicklung für umfangreiche Datenlogik.
5. Externe Tools und Hybrid-Ansätze
Manchmal sind die Anforderungen so spezifisch oder die bestehenden Investitionen in andere Tools so groß, dass eine Integration mit externen Systemen der beste Weg ist.
Integration/Transformation:
- Drittanbieter-ETL-Tools: Unternehmen, die bereits in Tools wie Talend, Informatica, StreamSets oder Fivetran investiert haben, können diese weiterhin nutzen, um Daten zu integrieren und zu transformieren und Synapse Analytics als Ziel-Data-Warehouse oder Data Lake zu verwenden.
- Benutzerdefinierte Anwendungen: Eigene Anwendungen, die in einer beliebigen Sprache (Python, Java etc.) geschrieben sind und auf Azure VMs oder Containern (AKS) laufen, können direkt mit Synapse interagieren, um hochgradig angepasste Integrations- und Transformationslogiken auszuführen.
- Orchestrierung durch Apache Airflow (auf Azure): Für sehr komplexe, code-basierte Workflow-Orchestrierung kann Airflow auf Azure (z.B. in Azure Kubernetes Service oder als verwalteter Service) eingesetzt werden, um die Ausführung von Synapse Spark Jobs, SQL-Scripts und anderen Aufgaben zu steuern.
Vorteile: Nutzung bestehender Expertisen und Investitionen, Zugriff auf spezialisierte Funktionen externer Tools, maximale Kontrolle über die Ausführungsumgebung.
Nachteile: Zusätzliche Komplexität bei der Integration, potenzielle Lizenzkosten, erhöhter Wartungsaufwand.
6. Git-Integration und CI/CD für Code-basierte Ansätze
Unabhängig davon, welchen alternativen Weg Sie wählen, ist eine robuste Git-Integration und CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) entscheidend. Azure Synapse unterstützt die Integration mit Git (Azure DevOps oder GitHub), was die Versionskontrolle, Zusammenarbeit und Automatisierung der Bereitstellung für Spark Notebooks, SQL-Skripte und andere Code-Artefakte ermöglicht. Dies gewährleistet Governance, Reproduzierbarkeit und eine agile Entwicklung auch bei komplexen, code-basierten Integrations- und Transformationspipelines.
Wann welche Alternative wählen? Eine Entscheidungsmatrix
Die Wahl des richtigen Ansatzes hängt von mehreren Faktoren ab:
- Datenvolumen & -vielfalt: Für sehr große, unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten und komplexe Transformationen ist Spark oft die beste Wahl. Für strukturierte Daten im Terabyte-Bereich sind Dedicated SQL Pools ideal.
- Echtzeit vs. Batch: Für Echtzeit- oder Near-Realtime-Verarbeitung sind Spark Streaming oder Data Explorer Pools, eventuell kombiniert mit Azure Functions, vorzuziehen. Für Batch-Verarbeitung bieten Spark, SQL Pools und Standard-Pipelines gute Optionen.
- Komplexität der Transformation: Bei hochkomplexen, benutzerdefinierten Transformationen oder der Integration von ML-Modellen bietet Spark die größte Flexibilität. Für standardisierte SQL-Operationen sind die SQL Pools unschlagbar.
- Entwickler-Skills: SQL-Experten fühlen sich in SQL Pools wohl. Data Scientists und Big Data Engineers bevorzugen oft Spark mit Python oder Scala. Für ereignisgesteuerte Logik sind Azure Functions mit C# oder Python geeignet.
- Kostenoptimierung: Serverless SQL Pool ist extrem kosteneffizient für Ad-hoc-Abfragen und Datenexploration. Azure Functions sind ideal für ereignisgesteuerte Micro-Workloads. Spark Pools können bei ineffizientem Code teuer werden.
- Legacy-Systeme/Bestehende Tools: Wenn bereits erhebliche Investitionen in Drittanbieter-ETL-Tools getätigt wurden, kann ein Hybrid-Ansatz sinnvoll sein.
Fazit
Azure Synapse Analytics ist weit mehr als nur ein Data Warehouse oder eine Sammlung von Pipelines. Es ist eine wirklich vereinheitlichte Plattform, die eine bemerkenswerte Vielfalt an Tools und Engines für die Datenintegration und -transformation bietet. Jenseits der Standard-Pipelines eröffnen sich mit Spark Pools, SQL Serverless/Dedicated Pools, Data Explorer Pools und der Erweiterung durch Azure Functions und externe Tools unzählige Möglichkeiten, die spezifischen Anforderungen jedes Datenprojekts zu erfüllen. Die Wahl des richtigen Werkzeugs aus diesem reichhaltigen Ökosystem ermöglicht es Architekten und Entwicklern, maßgeschneiderte, leistungsstarke und kosteneffiziente Lösungen für ihre Datenstrategien zu entwickeln und so das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.