Was ist Azure Data Factory: Schlüsselkomponenten und -konzepte, Anwendungsfälle, Preise und mehr

Die digitale Welt produziert ständig riesige Datenmengen. Um diese Daten zu nutzen, benötigen Unternehmen leistungsstarke Werkzeuge, um sie effektiv zu bewegen, zu transformieren und zu verwalten. Hier kommt Azure Data Factory (ADF) ins Spiel. Es ist Microsofts cloudbasierter Datenintegrationsdienst, der es ermöglicht, ETL/ELT-Workflows zu bauen, zu orchestrieren und zu automatisieren:

• ETL – Extrahieren, Transformieren, Laden
• ELT – Extraktion, Laden, Transformieren

Diese sind unerlässlich, um Daten für die Analyse vorzubereiten. ADF spielt eine entscheidende Rolle im modernen Data Engineering, in der Analytik und im Bereich Business Intelligence. Es ist die Engine, die Rohdaten aus mehreren Quellen extrahiert, sie bereinigt und einsatzbereit macht. Unternehmen können Daten aus ihren lokalen Systemen und anderen Cloud-Diensten sicher kombinieren. Dieser Prozess wird allgemein als Azure ETL bezeichnet.

Unser Artikel erklärt die Hauptkomponenten von ADF, gängige Anwendungsfälle, das Preismodell und wie man es in realen Szenarien anwendet. Wir werden untersuchen, wie dieses leistungsstarke Tool komplexe Datensituationen handhabt, und eine klare Antwort auf die Frage geben: Was ist Azure Data Factory im breiteren Azure-Ökosystem?

Kernkomponenten und Architektur der Azure Data Factory

Das Verständnis der Architektur von ADF ist der erste Schritt, um sie effektiv zu nutzen. Es handelt sich um einen serverlosen Dienst, der leicht skaliert und keine Infrastrukturverwaltung erfordert. Es ist komplett cloud-nativ. ADF bietet eine visuelle Schnittstelle zum Entwerfen von Datenströmen, sodass Sie Workflows ohne umfangreiches Programmieren erstellen können. Die Hauptkomponenten, die die Azure ADF-Architektur ausmachen , sind:

• Pipelines. Dies sind Container, die verwandte Aufgaben organisieren. Betrachten Sie eine Pipeline als einen einzelnen Datenworkflow, der die notwendigen Schritte zur Erreichung eines Datenziels definiert.
• Aktivitäten. Dies sind die Operationen, die Pipelines ausführen. Sie definieren, welche Operationen die Pipeline ausführt, wie z. B. das Verschieben von Daten oder das Ausführen von Datenbankbefehlen.
• Datensätze. Dies sind lediglich Verweise oder Hinweise auf die Daten, die Sie verwenden oder erstellen möchten. Sie definieren die Datenstruktur und den Standort für ADF.
• Verbundene Dienste. Diese speichern die Verbindungsdetails, die benötigt werden, um externe Systeme wie Datenbanken oder Dateiserver zu erreichen, sicher. Betrachten Sie sie als sichere Zugangsdatenspeicher oder Verbindungsstrings.
• Integration Laufzeitlaufzeit (IR). Dies ist die Recheninfrastruktur, die ADF zur Ausführung von Aktivitäten verwendet. Er verbindet den ADF-Dienst mit externen Datenquellen.

Diese ADF Azure-Komponenten arbeiten zusammen, um robuste und skalierbare Daten-Workflows zu schaffen. Eine Cloud-Datenfabrik wie ADF nutzt diese Komponenten, um Daten zuverlässig zwischen verschiedenen Standorten zu bewegen und zu transformieren. Diese Architektur ermöglicht die Erstellung robuster Azure-Datenpipelines, die sowohl einfache Aufgaben wie Datenkopierung als auch komplexe Jobs mit komplexen Datentransformationen bewältigen können. Die ADF übernimmt die Planung, Ausführung und Überwachung dieser Operationen.

Die Integration Runtime ist die technischste Komponente der Azure Data Factory. Es gibt drei Typen, die jeweils einen anderen Zweck erfüllen:

• Azure Integration Runtime. Dies ist die standardmäßige, vollständig verwaltete Option, die keine Infrastrukturverwaltung erfordert. Es verbindet sich mit bereits in der Cloud vorhandenen Datenquellen.
• Selbstgehostete Integrationslaufzeit. Sie müssen dies auf einer Maschine in Ihrem Netzwerk oder auf einer virtuellen Maschine installieren. Es ist darauf ausgelegt, auf Daten zuzugreifen, die durch Unternehmensfirewalls geschützt sind. Es leitet nur den Datenverkehr, während die Daten sicher durch diese Laufzeit fließen.
• Azure-SSIS Integration Runtime. Dies ist eine spezialisierte Laufzeitumgebung für die Ausführung bestehender SQL Server Integration Services-Pakete in Azure. Es ermöglicht Organisationen, ihre Alt-Datentransformations-Jobs direkt in die Cloud zu migrieren.

Pipelines und Aktivitäten im ADF

Pipelines sind die Hauptkomponenten zur Organisation von Workflows in Azure Data Factory. Sie bieten eine logische Struktur für Ihre Datenoperationen. Zum Beispiel könnte eine Pipeline zunächst Dateien von einem Server kopieren und dann eine gespeicherte Prozedur ausführen, um diese Daten zu bereinigen. Pipelines können Aktivitäten nacheinander oder parallel ausführen.

Innerhalb jeder Pipeline platziert man Aktivitäten, die die spezifischen Operationen bestimmen, die die Pipeline ausführt. Die Aktivitäten lassen sich in drei Hauptkategorien einteilen:

• Datenbewegungsaktivitäten (Kopieraktivität). Diese übertragen Daten von einem Speicherort zum anderen. Die Copy Activity kann mit über 100 verschiedenen Systemen verbunden werden und ist optimiert, um riesige Datenmengen schnell zu bewegen.
• Datentransformationsaktivitäten (Datenfluss, gespeicherte Prozedur, Databricks-Notizbuch). Diese transformieren die Datenstruktur oder den Inhalt. Die Data Flow-Aktivität ermöglicht es Ihnen, komplexe, groß angelegte Datentransformationen visuell ohne Codierung zu erstellen. Es nutzt leistungsstarke Spark-Cluster unter der Haube. Andere Aktivitäten nutzen zusätzliche Azure ADF-Dienste , um die Arbeit auszuführen.
• Kontrollaktivitäten (falls Bedingung, für jede Webaktivität warten). Diese steuern den Pipeline-Ausführungsfluss und fügen bedingte Logik hinzu. Pipelines können bedingte Logik implementieren, Aufgaben iterieren oder externe Webdienste aufrufen. Die Execute Pipeline-Aktivität ermöglicht eine Pipeline-Orchestrierung für eine bessere Organisation.

Effektive Datenorchestrierung hängt von durchdachter Pipeline-Gestaltung ab. Gut gestaltete Pipelines gewährleisten effiziente und widerstandsfähige Datenabläufe. Das ist grundlegend für die Ausführung von Azure ETL-Workloads.

Datensätze, verknüpfte Dienste und Trigger

Um erfolgreich auf Daten zuzugreifen und sie zu verarbeiten, stützt sich ADF auf diese drei wesentlichen Komponenten:

• Verbundene Dienste. Diese speichern Verbindungsdetails sicher, entweder indem sie Zugangsdaten direkt speichern oder Azure Key Vault für eine sichere Abruf verwenden. Mehrere Datensätze können auf einen einzelnen verlinkten Dienst verweisen.
• Datensätze. Ein Datensatz beschreibt das Format der Daten, die Sie verwenden möchten. Es bezieht sich auf eine bestimmte Entität innerhalb eines von einem Linked Service definierten Datenspeichers. Zum Beispiel könnte ein Datensatz auf eine sales_report.csv-Datei im Blob-Speicher verweisen. Datensätze können Parameter verwenden, was erhebliche Flexibilität ermöglicht.
• Auslöser. Trigger bestimmen, wann Pipelines ausgeführt werden. Schedule-Trigger sind für wiederkehrende Jobs (z. B. täglich um 6 Uhr morgens). Trigger-Tumbling-Fenster sind für Jobs, die sich über bestimmte nicht überlappende Zeiträume erstrecken (z. B. Prozessdaten der letzten 12 Stunden). Ereignisbasierte Trigger beginnen Pipelines basierend auf spezifischen Ereignissen, etwa wenn eine neue Datei zu einem Speichercontainer hinzugefügt wird.

Die klare Antwort darauf, was ADF ist, ist, dass es mehr ist als nur ein Werkzeug. Es ist eine umfassende Plattform zur Verwaltung aller Aspekte moderner Daten-Workflows.

Häufige Anwendungsfälle von Azure Data Factory

ADF ist flexibel und skalierbar, was es ideal für vielfältige Data-Engineering-Szenarien macht. Es ist nicht nur ein Tool zur Datenbewegung – es ist eine Orchestrierungs-Engine für komplexe Datenworkflows, die greifbaren Geschäftswert liefern. Häufige Anwendungsfälle von Azure Data Factory sind:

• Wolkenmigration . Migration großer Datenmengen von On-Premises-Systemen zu Azure-Speicher wie Azure Synapse Analytics.
• Big-Data-Orchestrierung. Orchestrierung und Ausführung komplexer Daten-Workflows, die spezialisierte Dienste wie Azure HDInsight oder Azure Databricks nutzen.
• ETL/ELT-Pipelines. Planungspipelines zum Reinigen, Transformieren und Laden von Daten für Berichterstattung und Analyse erstellen. Dazu gehört die Sicherstellung der Datentypkompatibilität.
• Datenintegration. Sichere Verbindung und Übertragung von Daten zwischen Cloud- und On-Premises-Systemen.
• Data Warehouse wird geladen. Automatisierung der Datenextraktion aus Transaktionssystemen, deren Transformation und das Laden in ein Data Warehouse zur Berichterstattung.

Organisationen nutzen ADF Azure für Anwendungsfälle, die von täglichen Verkaufsberichten bis hin zur Einspezibung von Daten in fortschrittliche KI- und Machine-Learning-Modelle reichen. Sie ist unerlässlich, um robuste Azure-Datenpipelines für jedes Projekt aufzubauen.

Datenmigration und -integration

Eine der Hauptfunktionen von ADF ist die nahtlose Datenintegration in Azure. Viele Organisationen haben Altdaten, die sich auf der On-Premises-Infrastruktur befinden. Das Self-Hosted Integration Runtime von ADF stellt eine sichere Verbindung zu diesen Servern her und ermöglicht so eine effiziente Datenmigration in die Cloud.

Die Kopieraktivität ist der primäre Mechanismus für die Datenübertragung. Es kann Petabytes an Daten verschieben und beinhaltet Funktionen wie Fehlertoleranz, automatische Wiederholung und Spaltenabordnung. ADF Azure unterstützt auch komplexe Szenarien wie das Extrahieren von Daten aus REST-APIs oder die Verarbeitung inkrementeller Datenänderungen.

Durch die Nutzung von ADF für die Migration können Organisationen ihre Dateninfrastruktur modernisieren. Dies ist eine häufige Anforderung für Organisationen, die auf cloudbasierte Datenplattformen umsteigen.

Big Data und Analyse-Workflows

ADF ist hervorragend darin, Big-Data-Analyse-Workflows zu orchestrieren. Die Transformationen werden in der Regel nicht selbst durchgeführt. Stattdessen fungiert er als Orchestrator und koordiniert andere Dienste. Zum Beispiel kann eine ADF-Pipeline:

• Kopiere rohe Aktivitätsprotokolle in Azure Data Lake Storage
• Triggere ein Azure Databricks-Notebook, um die Daten mit Spark zu reinigen und zu transformieren
• Lade die finale, saubere Daten in Azure Synapse Analytics
• Benachrichtige ein Reporting-Tool wie Power BI, dass die neuen Daten bereit sind

Für weitere Hinweise siehe die Azure Data Factory-Dokumentation von Microsoft. Es bietet umfassende Informationen zu allen Funktionen und enthält detaillierte Anleitungen zur Nutzung und Konfiguration von Verbindern.

Azure Data Factory Preisgestaltung und Kostenmanagement

Das Verständnis des Preismodells von ADF ist für das Kostenmanagement entscheidend. ADF folgt einem konsumbasierten Preismodell, was bedeutet, dass die Gesamtkosten vollständig vom Verbrauchsvolumen abhängen. Die wichtigsten Kostentreiber sind:

• Pipeline-Aktivitäten laufen. Du zahlst für jede Ausführung der Aktivität. Kontrollmaßnahmen verursachen minimale Kosten.
• Datenbewegungsaktivitäten (Kopieren). Die Kosten basieren auf den Rechenstunden, die zum Kopieren der Daten benötigt werden. Auch die Art der Integration Runtime beeinflusst den Stundensatz.
• Datenflussausführung und Clustergröße. Datenflüsse, die visuelle ETL-Transformationen ermöglichen, sind typischerweise die teuerste Komponente. Die Kosten beinhalten sowohl die Startzeit des Clusters als auch die Ausführungsdauer.
• Integrationslaufzeitkosten (IR). Selbstgehostete und Azure-SSIS-Integrationslaufzeiten verursachen laufende Kosten aufgrund der anhaltenden Infrastrukturzuweisung. Das Standard-Azure-IR wird pro Aktivitätsausführung abgerechnet.

Um Kosten zu minimieren:

• Optimieren Sie die Datenflussleistung. Entwickle Datenflüsse für optimale Leistung. Richtige Cluster-Konfigurationen. Verwenden Sie die Time-To-Live-Einstellung (TTL), um den Cluster für häufige Fahrten warm zu halten. Dadurch werden die Startkosten des Clusters amortisiert.
• Nutzen Sie Kontrollaktivitäten strategisch. Verwenden Sie If-Condition- und Filter-Aktivitäten, um unnötige Ausführung teurer Datenfluss- oder Kopieraktivitäten zu verhindern.
• Wählen Sie die passende Integrationslaufzeit aus. Verwenden Sie wann immer möglich das Standard-Azure IR – es ist in der Regel die kostengünstigste Option. Verwenden Sie selbstgehostete IR nur, wenn Sie auf lokale Datenquellen zugreifen.

Best Practices und Tipps zur Nutzung von Azure Data Factory

Um das Beste aus ADF herauszuholen und was es leisten kann, ist es hilfreich, bewährte Praktiken zu befolgen. Entwickle Pipelines, die schnell, einfach zu verwalten und sicher sind.

Design für Wiederverwendbarkeit und Organisation:

Parametriere ausführlich. Verwenden Sie Parameter in Ihren Pipelines, Datensätzen und verknüpften Diensten. Dies ermöglicht die Wiederverwendung von Pipelines über mehrere Tabellen oder Datenquellen.

Nehmen Sie modulares Design an. Verwenden Sie die Aktivität Execute Pipeline, um kleine, wiederverwendbare Pipelines für gängige Aufgaben zu erstellen. Das vereinfacht die Fehlersuche und Wartung.

Überwachung, Protokollierung und Audit:

Was ist Azure Data Factory ohne zuverlässige Überwachung? Du solltest Azure Monitor verwenden, um Alarme einzurichten, wenn eine Pipeline ausfällt oder zu lange läuft.

Implementieren Sie umfassende Protokollierung. Verwenden Sie die Aktivitäten Set Variable und Append Variable, um wichtige Kennzahlen innerhalb Ihrer Pipelines zu erfassen. Speichere diese Daten an einem zentralen Ort zur Analyse.

Versionskontrolle. Integriere ADF immer mit der Git-Versionskontrolle. Dies ermöglicht Änderungsverfolgung, Zusammenarbeit und CI/CD-Implementierung.

Absicherung Ihrer Daten:

Key Vault-Integration. Wie in Azure Data Factory-Tutorials dokumentiert, solltest du niemals in ADF fest Code-Zugangsdaten erstellen. Verwenden Sie immer Azure Key Vault für die Verwaltung der Zugangsdaten.

Netzwerksicherheit. Konfigurieren Sie die Integration Runtimes korrekt. Nutzen Sie Managed Virtual Networks für Data Flows und das Azure IR, um eine sichere, private Verbindung zu Ihren Datenquellen sicherzustellen.

Leistung und Effizienz:

Optimieren Sie die Konfiguration der Kopieraktivität. Für die Kopieraktivität solltest du besonders auf Parallelität und die Größe der Datenblöcke achten. Nutzen Sie Staging für eine verbesserte Kopierleistung beim Datentransport zwischen unterschiedlichen Systemen.

Datenfluss-Partitionierung. Für Datenflüsse konfigurieren Sie die Partitionierung entsprechend am Quell- und Sink-System. Dies ist entscheidend für die Effizienz der parallelen Ausführung und die Gesamtleistung.

Für weitere technische Details zur Konfiguration und Verwaltung des Dienstes siehe die Azure Data Factory-Dokumentation. Im Kern ist Azure Data Factory ein Cloud-Service, der es Ihnen ermöglicht, automatisierte Workflows für Datenübertragung und -transformation zu erstellen. Dies macht ADF zum Orchestrierungszentrum für alle Cloud-Datenoperationen.