Microsoft Fabric und Apache Spark 3.5 – Neue Möglichkeiten für Ihr Datenmanagement

Die Bedeutung einer robusten und leistungsfähigen Dateninfrastruktur nimmt im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung und des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz stetig zu. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, immer größere Mengen an Daten effizient zu verwalten, zu analysieren und wertbringend zu nutzen. Microsoft begegnet diesen Anforderungen proaktiv mit Neuerungen, die aktuell im Rahmen der Azure Synapse Runtime für Apache Spark 3.5 im Preview verfügbar sind. Doch was bedeuten diese Neuerungen genau für Ihr Unternehmen und wieso sollten Sie perspektivisch auf Microsoft Fabric Spark setzen?

Was ist neu in Azure Synapse Runtime für Apache Spark 3.5?

Mit der Einführung der Azure Synapse Runtime für Apache Spark 3.5 befinden sich zahlreiche Verbesserungen und Aktualisierungen an Bord dieser jüngsten Version. Die wesentlichen Veränderungen umfassen:

• Upgrade auf Apache Spark 3.5: Performance-Verbesserungen und erweiterte Funktionalitäten durch optimierte Algorithmen und Abfragen.
• Integration von Delta Lake 3.2: Bessere Verwaltung zeitpunktbezogener Daten (Time Travel), höhere Effizienz bei inkrementellen Ladevorgängen und verbesserte Verarbeitung von transaktionsorientierten Datenoperationen.
• Verbesserungen der API-Kompatibilität und detailliertere Performance-Statistiken.

Diese Neuerungen tragen insgesamt maßgeblich dazu bei, Ihre analytischen Workflows noch schneller, stabiler und kosteneffizienter zu gestalten.

Warum gerade jetzt auf Microsoft Fabric Spark setzen?

Obwohl der Einsatz der aktualisierten Azure Synapse Runtime ein guter kurzfristiger Schritt ist, empfiehlt Microsoft ausdrücklich die baldige Migration zu Microsoft Fabric Spark. Die Gründe hierfür sind überzeugend:

1. Native Execution Engine (NEE)

Mit der Native Execution Engine (NEE), einer hoch performanten, vektorisierten Engine auf Grundlage von Apache Gluten und Velox, erleben Unternehmen eine erhebliche Steigerung der Query-Performance – ohne notwendigen Zusatzaufwand oder Anpassungen bestehender Spark-Jobs. Die NEE unterstützt direkt Parquet- und Delta-Lake-Formate und erlaubt so die nahtlose Arbeit direkt auf Ihrer Lakehouse-Architektur.

2. Starter Pools – blitzschnelles Starten von Spark-Sessions

Sogenannte Starter Pools ermöglichen das Starten von Spark Sessions innerhalb von wenigen Sekunden. Dies reduziert Wartezeiten, optimiert den Entwicklungszyklus und sorgt für deutlich effizientere Analysen und iterative Entwicklungsprozesse für Ihre Data-Scientists und Ingenieure.

3. Verbesserte Sicherheit & Governance: Row-Level & Column-Level Security

Ein weiterer entscheidender Vorteil von Fabric Spark liegt in der umfassenden, integrierten Sicherheitssteuerung innerhalb des Lakehouse-Designs. Diese Funktion erlaubt Ihnen die Implementierung von Zugriffssteuerungen wie Row-Level Security (RLS) und Column-Level Security (CLS) direkt auf Ebene Ihrer Datenobjekte. Vor allem in stark regulierten Branchen bietet dies große Vorteile und trägt zu höherer Compliance und Datensicherheit bei.

4. Materialized Views und Automatische Tabellenstatistiken

Mit den neu eingeführten Materialized Views sowie automatisierten Tabellenstatistiken unterstützt Fabric Unternehmen dabei, die Performance datenintensiver Anfrageprozesse signifikant zu erhöhen und gleichzeitig den manuellen Aufwand für Wartung und Optimierungen zu reduzieren. Dies spart nicht nur Zeit, sondern senkt auch kontinuierlich Kosten in hochperformanten Umgebungen.

Welche Chancen ergeben sich konkret aus diesen Neuerungen für Ihr Unternehmen?

Die Umstellung von Azure Synapse Runtime auf Microsoft Fabric Spark geht weit über das bloße technologische Upgrade hinaus – es birgt zahlreiche Chancen:

• Produktivitätsgewinn: Schnellere Analysen und verkürzte Entwicklungszyklen führen zu höherer Produktivität Ihrer Teams.
• Kostensenkungen: Durch intelligente Nutzung der nativen Optimierungen werden Betriebskosten für Compute- und Storage-Ressourcen reduziert.
• Verlässlichkeit und Stabilität: Mit Microsoft Fabrics integrierten Sicherheits- und Governance-Modellen erfüllen Unternehmen einfacher regulatorische Anforderungen und können sensible Daten sicher verwalten.
• Zukunftssicherheit: Technologische Weiterentwicklungen und neue Funktionen stehen Ihnen durch die regelmäßig aktualisierte Microsoft Fabric Plattform direkt zur Verfügung.

Vorbereitung & Planung der Migration: Was ist zu beachten?

Bevor Sie den technischen Wechsel zu Microsoft Fabric Spark durchführen, empfehlen wir, folgende Schritte sorgfältig zu planen:

1. Bestandsaufnahme bestehender Workloads: Analysieren Sie vorhandene Anwendungen, Jobs und Notebooks auf Kompatibilität und notwendige Anpassungen beim Sprung von Spark 3.4 auf 3.5 sowie Folgeschritte Richtung Fabric Spark.
2. Evaluierung der neuen Features: Identifizieren Sie, wie Ihr Unternehmen von Features wie NEE, Starter Pools und automatischen Statistiken profitieren kann.
3. Migrationsstrategie: Entwickeln Sie einen stufenweisen Plan zur Migration mit Priorisierung kritischer und performanceintensiver Workloads.

Zusammenfassung: Lohnt sich der Umstieg auf Microsoft Fabric Spark?

Unsere Einschätzung als Experten im Bereich Data Science und AI-Consulting ist eindeutig: Ja! Microsoft Fabric stellt einen entscheidenden Schritt dar, sofern Unternehmen eine moderne, skalierbare und effektive Analyseplattform anstreben. Unternehmen, die frühzeitig auf Microsoft Fabric und die neuesten Spark-Erweiterungen setzen, positionieren sich deutlich wettbewerbsfähiger und profitieren unmittelbar von den umfangreichen Innovationen und Optimierungen der Plattform.

Investieren Sie jetzt in die Zukunft Ihrer Datenplattform und sichern Sie sich langfristige Wettbewerbsvorteile durch die leistungsfördernden Neuerungen von Microsoft Fabric Spark.