Neuerungen in Microsoft Fabric: Effizientere Datenintegration mit Copy Job Activity, verbesserte Unterstützung großer Daten, und innovative Eventstream-Connectors
Microsoft Fabric entwickelt sich rasant zur bevorzugten Plattform für moderne Datenanalysen und KI-Anwendungen in Unternehmen. Die jüngsten Neuerungen setzen genau dort an, wo viele Unternehmen heute den größten Bedarf haben: Effiziente, skalierbare und integrierte Datenintegration – sei es für klassische Datenpipelines, Echtzeitdaten oder anspruchsvolle Data-Warehouse-Szenarien. Als Data-Science- und KI-Dienstleister mit Fokus auf Databricks, Azure und Fabric beleuchten wir, welche Chancen und Vorteile sich aus den neuesten Fabric-Innovationen ergeben.
Copy Job Activity – Datenintegration auf das nächste Level gehoben
Mit der Einführung der Copy Job Activity innerhalb von Data Factory Pipelines wird die Verwaltung und Orchestrierung von Datenbewegungen spürbar vereinfacht und beschleunigt. Wo früher separate Workflows nötig waren, können nun Copy Jobs als native Aktivitäten direkt innerhalb von Data Factory Pipelines ausgeführt werden. Dadurch wachsen zwei zentrale Stärken zusammen: Die Einfachheit und Performance von Copy Jobs kombiniert mit der mächtigen Orchestrierung und Flexibilität von Data Factory.
- Copy Jobs können als eigenständige Ressourcen schnell zwischen unterstützten Datenquellen und -zielen eingerichtet werden.
- Im Kontext komplexerer Pipelines lassen sich nun Copy Jobs automatisieren, terminieren und nahtlos mit weiteren Aktivitäten verknüpfen.
- Durch native Integration sind Features wie Fehlerbehandlung (Retries), bedingte Ausführungen und Verkettung mehrstufiger Workflows möglich.
Diese Innovation zahlt direkt auf typische Data-Engineering-Herausforderungen ein. Unternehmen profitieren von einer beschleunigten Datenintegration, vereinfachten Wartung und transparenteren Datenflüssen. Besonders bei umfangreichen KI- und Analytics-Initiativen schafft das technische und organisatorische Entlastung.
Vielseitige Datenübernahme: Bulk Loads, inkrementelle Aktualisierungen & Change Data Capture
Die Copy Job Activity baut auf Verbesserungen der letzten Fabric-Updates auf, darunter native Unterstützung für verschiedenste Datenlade-Strategien. Für datengetriebene Organisationen besonders wertvoll:
- Bulk Copy: Rascher Import großer Datenmengen für Initialbefüllungen oder periodische Synchronisationen.
- Inkrementelle Kopien: Ressourcenoptimierte Übernahme von nur veränderten Datensätzen, ideal für kontinuierliche Aktualisierungen.
- Change Data Capture (CDC): Automatisierte Erkennung und Übertragung von Datenänderungen für near-realtime Use Cases.
Unternehmen können je nach Use Case die passende Methode wählen und ihre Pipelines ohne zusätzlichen Entwicklungsaufwand anpassen. Das wäre zum Beispiel für die kontinuierliche Aktualisierung von Data Lakes, Data Warehouses oder KI-basierten Datenmodellen relevant.
Erweiterte Unterstützung von großen Datenfeldern im Fabric Data Warehouse
Mit der aktuellen Erweiterung lassen sich nun auch sehr große Zeichen- (VARCHAR(MAX)) und Binärdatenspalten (VARBINARY(MAX)) in Fabric Data Warehouses und SQL-Analytics-Endpunkten nativ speichern und verarbeiten. Dies ist besonders für Unternehmen von Vorteil, die große Mengen an Logdaten, umfangreiche JSON-Objekte oder sogar umfangreiche Text- oder Spatial-Daten speichern und analysieren möchten.
- Verarbeitung großer Textmengen in Data Lakehouse-Architekturen
- Speicherung und Analyse komplexer binärer Daten (z.B. Sensordaten, Audiodateien, Bilder)
- Integration und Auswertung semistrukturierter Daten wie JSON oder XML
Gerade im industriellen Umfeld („Industrial AI“) eröffnen sich dadurch neue Möglichkeiten – etwa bei der Verwaltung großer Maschinendatenlogs oder bei der Analyse umfangreicher Produktions- und Sensordaten in Echtzeit.
Neue Eventstream-Connectors für Echtzeit-Analysen
Die kontinuierliche Entwicklung von Eventstream in Fabric Real-Time Intelligence (RTI) unterstützt Unternehmen bei der effizienten Verarbeitung von Streamingdaten. Über 30 Datenquellen werden mittlerweile nativ unterstützt – dazu gehören sowohl klassische Streamingplattformen als auch CDC-Streams, Drittsysteme und öffentliche Datenfeeds. Neu hinzugekommen sind:
- HTTP Connector: Ermöglicht die einfache Integration von beliebigen HTTP-basierten Datenquellen ins Echtzeitanalysesystem. Dies erleichtert die Anbindung webbasierter Schnittstellen und ermöglicht eine schnelle Reaktion auf externe Events.
- MongoDB CDC Connector: Datenänderungen aus MongoDB-Datenbanken können nun als Stream direkt für Analysen oder Alarme genutzt werden – zum Beispiel im Kontext von IoT-/Industrieapplikationen oder bei der Überwachung verteilter Systeme.
Damit stehen für Unternehmen noch flexiblere Möglichkeiten zur Verfügung, Echtzeitdaten aus unterschiedlichsten Quellen zu erfassen, zu verarbeiten und für Dashboards oder KI-getriebene Analysen zu nutzen.
Fazit: Microsoft Fabric als Wegbereiter für eine zukunftssichere Datenstrategie
Mit diesen Neuerungen untermauert Microsoft Fabric seinen Anspruch, eine durchgängige, leistungsfähige und einheitliche Analyseplattform für Unternehmen aller Größen zu bieten. Die neuen Funktionen tragen dazu bei, Hürden in den Bereichen Dateningestion, Echtzeitdatenverarbeitung und fortgeschrittene Analytik abzubauen.
- Einfachere Orchestrierung und Integration von Datenbewegungen – auch über komplexe Pipelines hinweg.
- Unterstützung neuer, anspruchsvoller Anwendungsszenarien durch erweiterte Datenformate und flexible Konnektoren.
- Beschleunigte Entwicklung und Wartung von Data-Engineering-Prozessen mit Blick auf Skalierbarkeit, Wiederverwendbarkeit und Zukunftssicherheit.
Gerade für datengetriebene Unternehmen, die Innovationen in KI, Advanced Analytics und „Industrial AI“ vorantreiben wollen, ist Fabric damit ein starker strategischer Enabler. Als Ailio GmbH begleiten wir Sie gerne von der Konzeption bis zur Umsetzung – damit Ihr Datenerfolg auf einem zukunftssicheren Fundament steht.
