Microsoft Fabric: Mehr Flexibilität durch Multiple Scheduler und CI/CD – Was Unternehmen jetzt wissen müssen
In einer modernen Datenlandschaft ist Flexibilität das A und O. Immer mehr Unternehmen nutzen Microsoft Fabric als zentrale Analytics-Plattform, doch bisher stand eine wichtige Funktion auf der Wunschliste vieler Anwender: die Möglichkeit, pro Pipeline oder Item mehrere Zeitpläne (Scheduler) zu definieren. Diese Limitierung sorgte in der Praxis häufig für ungeliebte Workarounds – insbesondere bei der Migration etablierter Workflows aus Azure Data Factory (ADF) oder Synapse.
Multiple Scheduler in Fabric: Ein echter Innovationsschritt
Mit der Einführung von Multiple Scheduler hebt Microsoft Fabric die Orchestrierung von Datenprozessen nun auf ein neues Level. Ab sofort können bis zu 20 Scheduler je Item konfiguriert werden – jeder davon mit eigenem Zeitplan und unabhängiger Steuerung. Das eröffnet zahlreiche Vorteile:
- Granulare Steuerung: Unterschiedliche zeitliche Anforderungen an ein und dasselbe Objekt lassen sich flexibel abbilden, ohne redundante Pipelines erstellen oder Skripte anpassen zu müssen.
- Effizienzsteigerung: Workflows, die zuvor in verschiedene Pipelines ausgelagert wurden, können nun konsolidiert werden. Das reduziert Komplexität und sorgt für eine deutlich bessere Übersichtlichkeit in Projekten.
- Migrationserleichterung: Für Unternehmen, die von anderen Plattformen wie ADF oder Synapse umziehen, entfällt eine der zentralen Hürden. Alte Prozesse lassen sich leichter nachbauen und weiterentwickeln.
Neue Herausforderungen: Komplexität und Deployment-Sicherheit
Mit mehr Flexibilität wächst aber auch die Komplexität. Mehr Scheduler bedeuten mehr Konfigurationsaufwand und höhere Anforderungen an das Change- und Releasemanagement. Hier setzt Microsoft mit einer weiteren Neuerung an: dem Scheduler CI/CD Support.
CI/CD für Scheduler: Skalierbarkeit und Sicherheit für Enterprise Use Cases
Mit der CI/CD-Integration wird die Entwicklung und Ausbringung von Schedulern in Fabric professionalisiert. Deployment-Prozesse werden automatisierbar, Änderungen nachvollziehbar, und Fehlerquellen im Rollout werden minimiert. Gerade für Unternehmen mit strengen Compliance-Anforderungen oder komplexen, über mehrere Teams verteilten Data-Projekten ist das ein entscheidender Fortschritt:
- Prozesssicherheit: Änderungen an Scheduler-Konfigurationen durchlaufen kontrollierte Deployments. Risiken durch menschliche Fehler werden signifikant reduziert.
- Teamübergreifende Zusammenarbeit: Workflows und Zeitpläne lassen sich als Code gemeinsam entwickeln, testen und versionieren.
- Skalierbarkeit: Auch große Datenplattformen mit vielen Pipelines und Schedulern bleiben langfristig wartbar.
Kostenoptimierung durch Autoscale Billing für Spark Workloads
Eine weitere wichtige Neuerung ist das Autoscale Billing für Apache Spark in Fabric. Diese Abrechnungslogik entkoppelt die Spark-Nutzung von der gebuchten Fabric-Kapazität: Spark Jobs lassen sich damit flexibel, bedarfsorientiert und transparent ausführen – und das oftmals zu geringeren Gesamtkosten. Für Unternehmen mit stark schwankenden Rechenlasten oder starker Innovationsdynamik ist das ein entscheidendes Argument pro Fabric.
Chancen für Data Science, Industrial AI & B2B-Innovationen
Mit diesen Neuerungen etabliert sich Microsoft Fabric immer stärker als das Rückgrat moderner Datenarchitekturen:
- Data Engineering: Wiederverwendbare, klar getrennte Zeitpläne fördern agile und skalierbare Datenprodukte.
- KI & Industrial AI: Unterschiedliche AI-Pipelines wie Data-Preparation, Modelltraining und Inferenz lassen sich noch gezielter und ressourcenschonender orchestrieren.
- Hybride Szenarien: Unternehmen können verschiedene Geschäftsbereiche, Märkte oder Use Cases innerhalb derselben Analyseinfrastruktur abbilden – jeder mit eigenen Abläufen und eigenen Rhythmus.
Fazit: Mehr Freiheit, weniger Restriktionen – Fabric wird erwachsen
Microsoft Fabric positioniert sich mit Multiple Scheduler, CI/CD-Support und Autoscale Billing als noch vielseitigeres Werkzeug für anspruchsvolle Datenprojekte. Unternehmen profitieren von gesteigerter Flexibilität, Effizienz sowie planbaren Kostenstrukturen – unabhängig davon, ob kleinere Proof-of-Concepts oder unternehmenskritische KI-Anwendungen orchestriert werden. Die Ailio GmbH begleitet Sie gerne bei Planung und Einführung dieser neuen Technologien und hilft, aus Ihrem Datenpotenzial echten Business Value zu gewinnen.
