Microsoft Fabric und Azure Database for PostgreSQL: Echtzeit-Analytics einfach gemacht

In der Welt von Data Engineering, Data Science und Künstlicher Intelligenz sind aktuelle, konsistente und genaue Daten der entscheidende Faktor für fundierte Geschäftsentscheidungen. Durch die Integration von Microsoft Fabric und Azure Database for PostgreSQL präsentierte Microsoft auf der jüngsten Microsoft Community Conference in Las Vegas spannende Neuerungen: Mit der neuen Mirroring-Funktion können Unternehmen nun ihre transaktionalen PostgreSQL-Daten in Echtzeit replizieren und unmittelbar für umfassende Analytics und KI-Workflows nutzbar machen. In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf diese Neuerung, beleuchten die Potenziale für Ihr Unternehmen und erklären, wie Ihr Business von der Integration profitieren kann.

Warum Microsoft Fabric und Azure Database for PostgreSQL sinnvoll kombinieren?

Azure Database for PostgreSQL ist eine weit verbreitete relationale Datenbank-Lösung, die aufgrund ihrer enormen Flexibilität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit zu den bevorzugten Datenbankdiensten vieler Unternehmen gehört. Dank eines vollständig verwalteten Servicemodells durch Azure können Unternehmen erhebliche operative Vorteile erzielen, darunter reduzierte Wartungskosten, verbesserte Sicherheitsstandards und garantierte Hochverfügbarkeit.

Allerdings entstehen insbesondere im Bereich der Analytics und KI-Anwendungen häufig Herausforderungen: die operationalen Daten müssen für komplexere Analysen, Visualisierungen und predictive Analytics verfügbar gemacht werden. Dies erfordert oft komplexe ETL-Prozesse, welche die Aktualität der Daten beeinträchtigen und technische Komplexität bedeuten.

An dieser Stelle setzt die Lösung Microsoft Fabric mit der neu vorgestellten Mirroring-Funktion an. Das Mirroring ermöglicht es, Änderungen in der Azure PostgreSQL Datenbank nahezu in Echtzeit auf Microsoft Fabric OneLake zu spiegeln. Als zentrale Lake-basierte SaaS-Plattform für Data Science, KI und Analytics gewährleistet Fabric, dass Ihre transaktionalen Daten ohne Verzögerung und manuelle Eingriffe direkt für detaillierte Analysen und KI-Anwendungen verfügbar sind.

Wie funktioniert Mirroring zwischen Azure Database for PostgreSQL und Microsoft Fabric?

Technisch basiert das Fabric-Datenbank-Mirroring auf dem Prinzip der logischen Replikation und des Change Data Capture (CDC)-Designmusters. Microsoft nutzt dafür eine eigens entwickelte PostgreSQL-Erweiterung namens „azure_cdc“. Diese Erweiterung wird während der Aktivierung des Mirroring-Prozesses automatisch in der Quelldatenbank installiert. Der Prozess ist benutzerfreundlich gestaltet und bietet bereits im Azure-Portal eine intuitive Oberfläche, über die Sie bis zu drei Datenbanken standardmäßig auswählen und mit wenigen Klicks replizieren können.

Vorteile dieser Methodik sind u.a.:

• Einfache Einrichtung: Microsoft hat einen geführten Workflow bereitgestellt, der sämtliche Voraussetzungen automatisch prüft und konfiguriert. Dadurch können selbst nicht-technische Mitarbeiter den Service effizient nutzen.
• Minimale Belastung der Quelldatenbank: Dank logischer Replikation und CDC bleibt die Performance der ursprünglich transaktionalen Workloads unbeeinflusst – perfekt für geschäftskritische Anwendungen.

Neue Möglichkeiten und Chancen für Unternehmen

Durch die Bereitstellung der Daten in Microsoft Fabrics zentralem OneLake eröffnen sich sofort diverse Anwendungsmöglichkeiten in Data Engineering, KI-getriebener Predictive Analytics und Data Science. Besonders hervorzuheben sind dabei folgende Vorteile:

1. Sofort verfügbare Analytics-Daten im Direct Lake-Modus

Dank der neuen Direct Lake-Funktionalität können Unternehmen sofort mit der Analyse großer Mengen transaktionaler Daten in Power BI beginnen, ohne komplexe ETL-Pipelines verwalten zu müssen. Die Daten stehen sofort in der Delta Lake-Struktur für leistungsstarke Analysen zur Verfügung.

2. Plattformübergreifende Datennutzung durch Microsoft Fabric

Die in OneLake gespeicherten PostgreSQL-Daten können nahtlos mit Daten aus anderen Systemen und Speicherorten wie Azure SQL Database, Azure CosmosDB oder sogar Cloud-Speichern anderer Anbieter kombiniert werden. Somit entsteht eine skalierbare, flexible und hochmoderne Plattform, mit der Unternehmen komplexe Abfragen durchführen und plattformübergreifende Einblicke gewinnen können.

3. Bereit für AI und Predictive Analytics

Die Verfügbarkeit aktueller Daten ist die Grundvoraussetzung für präzise KI-Modelle und Predictive Analytics. Mit der Echtzeit-Spiegelung sind diese Voraussetzungen ideal erfüllt, sodass sicherstellen wird, dass Ihre KI-Modelle stets mit frischen und klaren Daten arbeiten.

Für wen eignet sich die Integration besonders?

Insbesondere für Unternehmen in datenintensiven Branchen – etwa Fertigungsindustrie, Finanzdienstleister, E-Commerce und Logistik – ergeben sich durch diese Integration entscheidende Vorteile. Je schneller und einfacher der Zugriff auf aktuelle transaktionale Daten gelingt, desto agiler und datengetriebener sind Ihre Unternehmensentscheidungen. Ebenso können Operationen optimiert und Kosten gesenkt werden, indem redundante Prozesse oder komplizierte Datenworkflows vermieden werden.

Gerade im Bereich Industrial AI, in dem präzise und schnelle Vorhersagen Maschinenstillstände minimieren und Effizienzmaximierungen bedeuten können, eröffnet diese technologische Kombination wegweisende Möglichkeiten.

Fazit – Microsoft Fabric und Azure PostgreSQL als zukunftsorientierte Lösung

Die Verfügbarkeit von Mirroring für Azure Database for PostgreSQL über Microsoft Fabric öffnet Unternehmen eine neue Dimension für einfache, verlässliche und schnelle Analysen auf transaktionalen Daten. Mit minimalem Aufwand, stark reduzierten technischen Komplexitäten und ohne nennenswerte Belastung der transaktionalen Datenbanken profitieren Unternehmen unmittelbar von den Vorteilen der Plattform.

Die Lösung bedeutet nicht weniger als eine grundlegende Vereinfachung des Datenmanagements und schafft ideale Bedingungen, um Analytics, Data Science und KI nachhaltig bei strategischen Entscheidungsprozessen zu etablieren. Als erfahrenes Data-Science- und KI-Unternehmen empfiehlt die Ailio GmbH, sich frühzeitig mit diesem Potenzial auseinanderzusetzen und die Vorteile für Ihr Unternehmen rechtzeitig zu erschließen.