Microsoft Fabric Data Factory: Neue Möglichkeiten für flexible und effiziente Datenintegration mit Copy Job
Die Welt der Unternehmensdaten entwickelt sich rasant: Moderne Organisationen stehen vor der Herausforderung, immer größere Mengen an Daten aus verschiedensten Quellen effizient, zuverlässig und nachvollziehbar zu bewegen und zu transformieren. Microsoft Fabric etabliert sich dabei immer mehr als zentrale Plattform, um datengetriebene Innovation zu ermöglichen. Besonders die Data Factory-Komponente von Fabric spielt eine Schlüsselrolle, um Datenbewegungen quer durch Clouds, On-Premises-Systeme und spezialisierte Dienste zu orchestrieren. Ein wesentlicher Bestandteil davon: die Copy Job-Funktion.
Copy Job: Effizienz und Zuverlässigkeit in der Datenbewegung
Copy Job ist die bevorzugte Lösung in Microsoft Fabric Data Factory, wenn es darum geht, Daten schnell und unkompliziert zu bewegen. Anwender schätzen die Flexibilität, mit wenigen Klicks Datenquellen unterschiedlicher Art – ob Cloud-Datenbanken, lokale Systeme oder verschiedene SaaS-Angebote – miteinander zu verknüpfen. Neben Standarddatenübertragungen unterstützt Copy Job nativ verschiedene Übertragungsarten wie Bulk Copy, inkrementelle Kopien oder Change Data Capture (CDC) für Replikationsszenarien.
Das ist ein entscheidender Vorteil für Unternehmen, die ihre Datenarchitektur skalierbar und modular halten möchten: Ob große einmalige Ladevorgänge oder schnelle, zyklische Aktualisierungen – Copy Job ist vielseitig einsetzbar und erleichtert die Automatisierung deutlich.
Neuerungen: Mehr Flexibilität durch Multiple Scheduler
Mit dem aktuellen Update öffnet Microsoft Fabric Data Factory eine neue Dimension an Flexibilität: Die Unterstützung mehrerer Scheduler pro Copy Job. Bislang mussten Unternehmen für unterschiedliche Ladeintervalle jeweils einzelne Copy Jobs anlegen. Das erschwerte die Wartung und Übersichtlichkeit, vor allem in komplexen Umgebungen mit zahlreichen Ladefrequenzen.
Mit dem neuen Feature können innerhalb eines einzigen Copy Jobs beliebig viele Zeitpläne definiert werden. So ist es beispielsweise möglich, einen täglichen Ladevorgang um 6 Uhr morgens zu konfigurieren und gleichzeitig einen wöchentlichen Prozess für sonntags festzulegen – ohne redundante Copy Jobs zu erstellen. Das vereinfacht die Steuerung erheblich, reduziert potenzielle Fehlerquellen und macht die Gesamtorchestrierung der Datenbewegungen übersichtlicher und wartungsärmer.
Praxisnutzen und Chancen im industriellen Data-Engineering
Gerade für Unternehmen mit komplexen Dateninfrastrukturen, wie wir sie aus dem industriellen Umfeld oder der produzierenden Wirtschaft kennen, bietet das Multiple Scheduler Feature echten Mehrwert:
- Bessere Ressourcenauslastung: Datenbewegungen können prozessgenau geplant und auf Stoßzeiten verteilt werden.
- Optimierte Betriebsabläufe: Unterschiedliche Anforderungen aus Fachabteilungen (z.B. tägliche Berichte vs. wöchentliche Qualitätsanalysen) lassen sich präzise umsetzen.
- Vereinfachte Wartung: Zentralisierung der Ladejobs sorgt für weniger Administrationsaufwand und bessere Übersicht in der Pipeline-Steuerung.
- Weiterer Automatisierungsschub: Durchgängige Unterstützung für Deployment Pipelines, CI/CD-Prozesse und die Integration in gängige Entwicklungspipelines sind weiterhin gegeben.
Einheitliche Analyselösung aus einer Hand
Microsoft Fabric verfolgt das Ziel, Unternehmen eine ganzheitliche Datenplattform zu bieten, die alle Analysefähigkeiten von Data Engineering bis zu generativer KI auf Basis einer Lake-orientierten, cloudnativen SaaS-Architektur vereint. Die jüngsten Erweiterungen in Data Factory sind ein wichtiger Schritt auf diesem Weg und unterstützen Unternehmen dabei, ihre Daten verschiedenster Herkunft zentral zu orchestrieren und als zuverlässige Informationsbasis zu etablieren.
Fazit: Mehr Kontrolle und Effizienz in der Datenorchestrierung
Die Weiterentwicklung von Copy Job durch Multiple Scheduler markiert einen Paradigmenwechsel in der täglichen Arbeit der Data Engineers. Unternehmen, die mit Azure und Microsoft Fabric arbeiten, profitieren von erhöhter Flexibilität, größerer Übersichtlichkeit und noch effizienterer Umsetzung ihrer Datenbewegungsprozesse. Damit wächst auch die Basis für fortschrittliche Analytics, Industrial AI und die Realisierung innovativer Datenprodukte.
Die Ailio GmbH unterstützt Sie gerne dabei, diese neuen Möglichkeiten in Ihren Datenplattformen optimal zu nutzen – für mehr Agilität, Innovationskraft und Wertschöpfung mit Data Science, KI und modernem Data Engineering.
