Wegfall der Funktion „Send virtual machine client data to Event Hubs and Storage (Preview)“ auf Azure: Was ändert sich für Unternehmen?
Microsoft kündigte an, dass die Funktion „Send virtual machine client data to Event Hubs and Storage (Preview)“ ab dem 31. Juli 2026 eingestellt wird. Für Unternehmen, die bislang auf diese Vorschaufunktion gesetzt haben, ergeben sich daraus wichtige Anpassungsbedarfe – insbesondere im Bereich der datengetriebenen Überwachung und Analyse von virtuellen Maschinen in der Azure-Cloud. Als spezialisierter Data-Science- und KI-Dienstleister mit Fokus auf Azure und Databricks möchten wir bei Ailio GmbH die Auswirkungen dieser Änderung beleuchten, Chancen aufzeigen und Handlungsempfehlungen zur optimalen Weiternutzung moderner Cloud-Architekturen geben.
Hintergrund der Änderung
Die Funktion ermöglichte es, Client-Daten von virtuellen Maschinen direkt an Event Hubs oder Azure Storage weiterzuleiten. So konnten Unternehmen systematisch Telemetriedaten sammeln und diese für Monitoring, Analysen oder als Input für datengetriebene Automatisierungen nutzen. Da es sich hierbei um eine Preview-Funktion handelte, hat Microsoft nun entschieden, diese einzustellen und stattdessen stabilere, skalierbare Lösungen im Azure-Ökosystem zu fördern.
Welche Auswirkungen hat der Wegfall für Unternehmen?
- Keine neuen Datenregeln mit dieser Funktion: Ab Ende Juli 2026 können keine neuen Data Collection Rules (Datenaufnahmevorgaben) mehr mit dem Preview-Feature erstellt werden.
- Bestehende Nutzung muss umgestellt werden: Unternehmen, die die Funktion aktiv nutzen, müssen rechtzeitig alternative Wege implementieren, um Daten weiterhin effizient und sicher zu sammeln.
- Datenpipeline-Architektur muss angepasst werden: Bestehende Pipelines, die Event Hubs oder Storage als Ziel über die Preview-Funktion bedienen, benötigen technische Anpassungen oder Migration.
Chancen und Alternativen: Was bedeutet das für Industrial AI und Data Engineering?
Der Rückzug der Preview-Funktion ist zwar für Projektteams mit laufenden Implementierungen eine Herausforderung, bietet aber auch eine Chance für Modernisierung und Optimierung der Dateninfrastruktur:
- Stärkere Nutzung nativer Azure-Lösungen: Azure bietet mit Azure Monitor, Azure Diagnostic Settings und Azure Data Explorer ausgereifte Services zur Überwachung und Analyse von VM-Daten, die zuverlässiger und skalierbarer sind als Vorschau-Features.
- Integration mit Databricks: Durch die verbesserte Anbindung von Azure Data Services an Databricks lassen sich Daten effizienter in Advanced Analytics und Machine Learning Workflows einspeisen – essenziell für Industrial AI-Anwendungen.
- Vereinheitlichung der Datenprozesse: Der Umstieg auf nachhaltige Azure-Standardmechanismen verbessert die Governance, Sicherheit und Wartbarkeit von Data Engineering-Projekten nachhaltig.
- Potential für automatisiertes Monitoring: Moderne Azure-Dienste ermöglichen die Umsetzung von intelligentem Monitoring mit automatisierten Alerts und proaktiver Fehlererkennung, was gerade im industriellen Umfeld Mehrwerte schafft.
Empfehlungen für Unternehmen und Data-Teams
Um den Übergang erfolgreich zu gestalten, empfehlen wir bei Ailio GmbH folgende Schritte:
- Bestandsaufnahme: Identifizieren Sie alle Systeme und Pipelines, die aktuell die Preview-Funktion nutzen.
- Evaluierung alternativer Azure-Dienste: Prüfen Sie Azure Monitor, Event Hubs (stabiler Service), Diagnostic Settings und Azure Storage Accounts als Ersatzlösungen.
- Migrationsplanung: Setzen Sie eine Roadmap für den schrittweisen Umstieg auf die stabilen Mechanismen, um Datenverlust oder Unterbrechungen zu vermeiden.
- Integration mit Data Science- und KI-Tools: Sorgen Sie dafür, dass die neuen Datenströme nahtlos in Analytics-Plattformen wie Databricks eingebunden werden, um wertvolle Erkenntnisse zu generieren.
- Monitoring und Sicherheit: Implementieren Sie robuste Monitoring- und Sicherheitsmechanismen, um die Datenintegrität und Compliance sicherzustellen.
Fazit
Der angekündigte Wegfall der Preview-Funktion „Send virtual machine client data to Event Hubs and Storage“ auf Azure ist für Unternehmen ein Signal zur Modernisierung ihrer Dateninfrastruktur. Mit der richtigen Strategie lassen sich Effizienz, Skalierbarkeit und Innovationsfähigkeit sogar steigern. Für Data-Science- und Industrial AI-Projekte ist es entscheidend, robuste und flexible Datenpipelines zu nutzen, die auf bewährten Azure-Diensten basieren.
Als Experten für Data Engineering, Künstliche Intelligenz und Cloud-Integration unterstützen wir bei Ailio GmbH Unternehmen dabei, diese Transformation erfolgreich zu meistern – von der Analyse bestehender Systeme bis hin zur Implementierung maßgeschneiderter Lösungen auf Azure und Databricks.
