Microsoft Fabric erweitert Azure Data Factory Integration: Was bedeutet das für Ihr Data Engineering?

Microsoft hat kürzlich die allgemeine Verfügbarkeit (General Availability) des Azure Data Factory (ADF) Mounting-Features in Microsoft Fabric bekannt gegeben. Für Unternehmen, die bereits umfangreiche Infrastruktur und Pipelines in Azure Data Factory betreiben, ist diese Neuerung besonders spannend. Doch was bedeutet dies konkret für Sie als Data & AI-Experten oder Entscheider in Ihrem Unternehmen? In diesem Artikel beleuchten wir die neuen Möglichkeiten, die sich aus der Integration ergeben, und erklären, warum Ihre Teams von dieser Erweiterung profitieren können.

Worum geht es beim Azure Data Factory Mounting in Microsoft Fabric?

Bisher standen Unternehmen, die umfangreiche ETL- oder ELT-Prozesse mittels Azure Data Factory aufgebaut haben und nun Microsoft Fabric nutzen möchten, vor einer Herausforderung: Hier mussten bestehende Pipelines entweder manuell migriert oder aufwendig neu aufgebaut werden. Das Mounting Feature bietet nun eine elegante und effiziente Lösung:

• Bestehende Azure Data Factory Pipelines können nahtlos mit Fabric-Workspaces verbunden („gemountet“) werden.
• Einmalig verbundene Pipelines können direkt aus Microsoft Fabric heraus gestartet, überwacht und verwaltet werden.
• Die manuelle Migration oder erneute Erstellung von Pipelines entfällt somit komplett, was wertvolle Ressourcen und Aufwand spart.

Die Kernvorteile aus Business- und IT-Sicht

Kostenersparnisse und Produktivitätssteigerung

Durch den Wegfall zeitaufwendiger Migrationen reduzieren sich sowohl Aufwand und Kosten als auch Komplexität Ihres Data-Lake-Managements. Ihre Data Engineers können sich stärker auf wertschöpfende Tätigkeiten wie Performance-Optimierungen oder das Entwickeln neuer Datenprodukte konzentrieren – statt alte Pipelines zeitintensiv neu zu erstellen.

Flexibilität und Skalierbarkeit

Besonders hervorzuheben ist die volle Flexibilität, die Azure Data Factory Mounting mitbringen: Falls sich Ihre Anforderungen ändern, können Sie die Verbindung zur ADF-Instanz problemlos wieder aufheben („unmounten“). Etwaige Änderungen in Ihrer Datenstrategie werden so risikolos ermöglicht und bieten Ihnen jederzeit Kontrolle und Anpassbarkeit.

Schnellere Nutzung von Fabric-Analysen

Bereits etablierte Prozesse aus ADF können nun unmittelbar in Microsoft Fabric weiter genutzt werden. Dadurch beschleunigt sich Ihre Transformation hin zu einer vollständigen Data- & Analytics-Plattform, was besonders für Unternehmen interessant ist, die schnell skalierende KI-Projekte oder moderne Analysemethoden implementieren wollen.

Konkrete Use Cases und Szenarien: So profitieren Sie wirksam

Einige potenziell essentielle Anwendungsfälle der Integration von Azure Data Factory in Fabric möchten wir Ihnen beispielhaft zeigen:

• Zentrale Steuerung datenintensiver Workflows: Ihre bestehenden ADF-Prozesse wie Data Ingestion, ETL oder Data Quality Checks können nun zentral aus Microsoft Fabric orchestriert und überwacht werden. Ihre Dateningenieure erhalten somit eine einheitliche Plattform für alle Data-Pipelines.
• Unterstützung von datengetriebenen Business-Teams: Business-Teams, die Analytics- oder AI-Projekte in Fabric auf bestehenden Daten aus ADF aufsetzen möchten, können nun schneller ohne Reibungsverluste starten.
• Agilere IT-Infrastruktur: Unternehmen mit gemischten Infrastrukturkomponenten (etwa Databricks, Azure Storage, ADF und Fabric) profitieren maßgeblich von der vereinfachten Integration der Komponenten und der besseren Verwaltung.

Abgrenzung oder Synergien zu ähnlichen Technologien (z.B. Azure Databricks)?

Beim Einsatz moderner Data-Plattformen stehen ADF, Microsoft Fabric, Azure Databricks und nun die nahtlose Integration häufig nebeneinander. Fabric bildet dabei die einheitliche, zentrale Kollaborationsplattform für Data Analytics und KI-Projekte. Azure Data Factory bedient hingegen primär die Anforderungen an klassische Pipeline- und Integrationsprozesse, während Databricks als Plattform für Deep Data Science, Machine Learning und Industrial AI dient. Durch das neue Mounting Feature ergibt sich nun der besondere Vorteil, dass Dateningenieure und Data Scientists leichter zusammenarbeiten, Datenverarbeitungsschritte einfacher teilen und wiederverwenden können und damit schneller neue KI-getriebene industrielle Use Cases realisieren.

Einordnung und praktische Empfehlung: Was sollten Unternehmen nun tun?

Für Entscheider und IT-Verantwortliche ergeben sich aus dem Feature klare Handlungsempfehlungen:

• Nutzenbewertung Ihrer bisherigen Assets: Prüfen Sie Ihre aktuellen Daten- und Pipeline-Umgebungen in Azure, um zu bewerten, welche Prozesse Sie zeitnah in Microsoft Fabric mounten wollen. Potenzielle Kosteneinsparungen können überflüssige Doppeladministration verhindern.
• Strategische Nutzung der neuen Flexibilität: Planen Sie Szenarien ein, wie das einfache Unmounting von Ressourcen genutzt werden kann, um kurzfristige Experimente oder innovative Projekte in Ihren Datenstrategien risikolos und flexibel zu testen.
• Befähigung der Teams: Sensibilisieren Sie Ihre IT-Mitarbeiter für die neuen Funktionen und fördern Sie Workshops, um die neuen Praxisvorgehen zu verinnerlichen. Ziel sollte es sein, sehr schnell die Potenziale einer einheitlichen Data-Plattform effektiv zu nutzen.

Fazit: Ein bedeutender Schritt zu verbesserten Datenprozessen und Industrial AI

Die allgemeine Verfügbarkeit des ADF-Mountings in Microsoft Fabric bietet erhebliche Chancen, bestehende Investitionen optimal auszunutzen und gleichzeitig Flexibilität und Geschwindigkeit in der Datenverarbeitung und Analytics deutlich zu erhöhen. Der Wegfall komplexer Migrationen erlaubt es, Entwicklungsressourcen gezielter einzusetzen und auf tatsächliche Innovationsvorhaben zu fokussieren.

Als spezialisiertes Unternehmen im Data- & KI-Segment mit umfangreicher Expertise etwa in Azure, Microsoft Fabric und Databricks kann die Ailio GmbH Sie dabei unterstützen, solche Integrationen in Ihrer spezifischen IT- und Kooperationslandschaft gewinnbringend umzusetzen.