Microsoft Fabric & OneLake: Nahtlose Interoperabilität zwischen Delta Lake und Apache Iceberg – Ein Meilenstein für moderne Data-Architekturen
Die Anforderungen an moderne Data-Analytics-Plattformen wachsen rasant – besonders durch die zunehmende Nutzung von KI und die Heterogenität heutiger Datenlandschaften. Als spezialisierter Data-Science und KI-Dienstleister mit Fokus auf Databricks, Azure und Microsoft Fabric verfolgt die Ailio GmbH Entwicklungen im Bereich Datenmanagement und Data-Engineering besonders aufmerksam. Die jüngste Neuerung im Microsoft Fabric Ökosystem – die automatische Bereitstellung von Delta Lake Tabellen als Apache Iceberg Tabellen in OneLake – ist ein bahnbrechender Schritt, der Industrieunternehmen und datengetriebene Organisationen vor völlig neue Möglichkeiten stellt.
OneLake: Die neue Datenbasis in Microsoft Fabric
Microsoft Fabric vereint als moderne SaaS-Plattform sämtliche relevanten Data- und Analytics-Workloads und ermöglicht KI-gestützte Wertschöpfung aus unterschiedlichsten Datenquellen. Im Mittelpunkt steht OneLake, das zentrale Data Lakehouse der Plattform – entwickelt, um Daten aus unterschiedlichen Cloud- und On-Premises-Quellen unter einem Dach zu verwalten. Bisher etablierte sich in Microsoft Fabric das offene Delta Lake-Format als Standard für die Tabellenspeicherung. Mit dem jüngsten Update kann OneLake automatisch Delta Lake-Tabellen als Apache Iceberg-Tabellen bereitstellen, was völlig neue Potenziale für Interoperabilität und Flexibilität eröffnet.
Die Herausforderung: Unterschiedliche Table-Formate und fragmentierte Analyselandschaften
Datenplattformen in Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung, dass verschiedene Engines und Tools auf jeweils unterschiedliche Table-Formate spezialisiert sind. Während Delta Lake vor allem im Spark-Ökosystem und mit Microsoft Fabric/Databricks breit eingesetzt wird, gewinnt Apache Iceberg in der Welt der Abfrage- und Analyse-Engines – wie Trino, Dremio oder Snowflake – zunehmend an Bedeutung. Bislang mussten Datenteams entweder auf Datenkopien, aufwändige Datenmigration oder komplexe Synchronisationsprozesse setzen, um verschiedene Workloads zu bedienen – ein klarer Nachteil für Skalierbarkeit, Governance und Performance.
OneLake als Brücke: Virtuelle Table-Format-Konvertierung für maximale Flexibilität
Mit der neuen Funktionalität von Microsoft Fabric wird diese Fragmentierung überwunden: Dank sogenannter „Table Format Virtualization“ kann ein und dieselbe Tabelle im OneLake Data Lakehouse gleichzeitig als Delta und als Iceberg bereitgestellt werden – ohne physische Datenbewegung oder Kopien. Der Clou: Die Übersetzung des Table-Formats geschieht vollständig transparent und dynamisch zur Laufzeit, wobei die zugrundeliegende Tabelle unverändert bleibt.
Dies eröffnet einzigartige Chancen:
- Nahtlose Kompatibilität: Jede Engine kann im präferierten Format (Delta oder Iceberg) auf die gleiche Datenbasis zugreifen, ohne dass Daten migriert, konvertiert oder dupliziert werden müssen.
- Maximale Freiheit bei der Toolauswahl: Unternehmen können flexibel entscheiden, welche Abfrage- und Analyse-Tools sie pro Use Case einsetzen, ohne Rücksicht auf Datenformat-Limits nehmen zu müssen.
- Vereinfachte Governance und Zugriffskontrolle: Dank einer einzigen Quelle der Wahrheit wird das Berechtigungsmanagement schlanker und konsistenter über verschiedene Systeme hinweg.
- Beschleunigung von Analytics & KI-Initiativen: Zeitintensive Integrationen und Migrationen entfallen – Data Scientists und Analysten können sich auf die Wertschöpfung konzentrieren.
Ein Blick unter die Haube: Wie funktioniert die Konvertierung?
Technologisch setzt Microsoft Fabric auf Apache XTable, ein Open-Source-Projekt, das für die Übersetzung von Metadaten zwischen den beiden Table-Formaten verantwortlich ist. Wird eine Iceberg-kompatible Anfrage an eine ursprünglich als Delta Lake abgelegte Tabelle gestellt, erkennt OneLake den Bedarf an Iceberg-Metadaten und generiert diese „on demand“. Die eigentlichen Daten sowie das Delta-Logverzeichnis bleiben dabei vollständig unangetastet.
Für den Nutzer verläuft dieser Prozess transparent – weder Administratoren noch Endanwender müssen Konfigurationsarbeiten durchführen oder Workflows anpassen. Die Interoperabilität ist nativ und skaliert mit der Größe und Dynamik der Datenbasis.
Praxisbeispiel: Einfache Nutzung mit unterschiedlichen Engines
Die Umsetzung in der Praxis ist denkbar einfach:
- Erstellen oder identifizieren Sie eine Delta Lake Tabelle in OneLake innerhalb Ihres Lakehouse.
- Greifen Sie mit einer Iceberg-kompatiblen Engine (z.B. Spark, Trino oder Snowflake) auf die Tabelle zu, indem Sie den „Iceberg Path“ nutzen.
- OneLake stellt automatisch die notwendigen Iceberg-Metadaten zur Verfügung, ohne dass Daten dupliziert oder verschoben werden müssten.
Dadurch sind analytische Arbeitslasten – beispielsweise explorative Analysen mit Trino oder fortgeschrittene Industrial AI-Modelle mit Spark – nahtlos auf denselben Datensätzen möglich. Gerade für Industrieunternehmen mit heterogenen Systemlandschaften ist das ein enormer Beschleuniger für Innovationsprojekte.
Ausblick: Zukunftssicherheit und offene Standards
Microsoft arbeitet kontinuierlich an der Weiterentwicklung dieses Ansatzes. Geplant ist die Unterstützung weiterer Datentypen und Funktionen der beiden Standards – inklusive der kommenden Iceberg V3-Spezifikation. Für Unternehmen bedeutet das Zukunftssicherheit, Planbarkeit und eine verlässliche Investition in offene, interoperable Datenarchitekturen.
Das Fazit der Ailio GmbH
Mit der Virtualisierung von Table-Formaten in OneLake geht Microsoft Fabric einen bedeutenden Schritt in Richtung einer wirklich offenen, flexiblen und KI-bereiten Datenplattform. Für unsere Kunden aus der Industrie, dem Mittelstand und dem Enterprise-Umfeld eröffnen sich damit echte Mehrwerte: Operative Datenbasis und analytische Workloads wachsen zusammen, Innovationszyklen werden kürzer, und die Komplexität der Datenverwaltung sinkt erheblich. Die Ailio GmbH unterstützt Unternehmen gern bei der Umsetzung maßgeschneiderter Fabric- und OneLake-Lösungen – sprechen Sie uns an, um gemeinsam Ihre Data-Science- und KI-Potenziale zu heben!
