Azure Data Factory Deutsch Einleitung 2025

Date: [10th Jun 2024]
Categories: [Software Entwicklung], [Azure]
Tags: [azure Data faktory]

Übersicht Azure Data Factory Deutsch Einleitung 2024 deutsch

Azure Data Factory ist eine leistungsstarke und flexible Plattform, die Dir hilft, komplexe Datenintegrations- und Orchestrierungsprozesse effizient zu gestalten. Mit den neuesten Updates und Funktionen im Jahr 2024 bietet ADF noch mehr Möglichkeiten, um Deine Datenprojekte erfolgreich umzusetzen.
Mit Azure Data Factory wirst Du Dich stark beschäftigen müssen, wenn Du im Bereich Azure zertifiziert werden möchtest.

Einführung in Azure Data Factory 2024

Azure Data Factory (ADF) im Jahr 2025!
In diesem Artikel/Workshop erfährst Du alles, was Du wissen musst, um die leistungsfähige Datenintegrations- und Orchestrierungsplattform von Microsoft optimal zu nutzen.

Was ist Azure Data Factory?

Azure Data Factory ist ein vollständig verwalteter Datenintegrationsdienst, der Dir ermöglicht, ETL- (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ELT- (Extrahieren, Laden, Transformieren) Prozesse zu erstellen, zu planen und zu orchestrieren.
ADF - Azure Data Factory unterstützt Dich dabei, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in verschiedene Ziele zu laden, sei es in der Cloud oder On-Premises.

Warum ist Azure Data Factory eines der wichtigsten Dienste?

Azure Data Factory ist wie ein Alleskönner für Deine Daten. Es sorgt dafür, dass alle Deine Datenquellen zusammenarbeiten, die Daten sauber und organisiert sind und alles da landet, wo es hin soll. Deshalb ist ADF einer der wichtigsten Dienste der Datenverarbeitung.
Es macht Dein Leben einfacher und hilft Dir, das Beste aus Deinen Daten herauszuholen.

Einfaches Azure Data Factory Beispiel
Stell Dir vor, Du hast viele verschiedene Datenquellen: vielleicht einige Daten in einer Excel-Tabelle, andere in einer SQL-Datenbank und noch mehr Daten in verschiedenen Cloud-Diensten wie Google Analytics oder Salesforce. Jetzt willst Du all diese Daten zusammenbringen, sie ein bisschen aufräumen und dann in eine zentrale Datenbank packen, damit Du sie analysieren und schöne Berichte daraus erstellen kannst. Klingt kompliziert, oder?

Hier kommt Azure Data Factory ins Spiel.
Denk an ADF wie an einen sehr schlauen und fleißigen Roboter, der all diese Daten für Dich einsammelt, sortiert, bereinigt und an den richtigen Ort bringt.

Hauptfunktionen von Azure Data Factory

1. Datenintegration

Vielfältige Datenquellen: ADF unterstützt eine breite Palette von Datenquellen, darunter SQL-Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Dateisysteme, SaaS-Anwendungen und mehr.
Konnektoren: Vordefinierte Konnektoren erleichtern die nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen und Zielen.

2.Pipelines und Aktivitäten
(Wenn Du nicht weißt, was Pipelines sind, so habe ich ganz unten einen kleinen Exkurs geschrieben)

Pipelines
Erstelle Pipelines, die eine logische Gruppe von Aktivitäten enthalten, um Datenintegrations- und Transformationsprozesse zu definieren.
Aktivitäten
Aktivitäten sind die Bausteine einer Pipeline und können Daten kopieren, transformieren, speichern und vieles mehr.

3. Orchestrierung und Automatisierung
   Planung
   Plane Pipelines zeitgesteuert oder basierend auf Ereignissen, um Datenprozesse automatisch auszuführen.
   Überwachung
   Nutze umfassende Überwachungs- und Diagnosefunktionen, um den Status und die Leistung Deiner Pipelines zu verfolgen.

4. Datenfluss

Mapping Data Flows
Mit visuell gestaltbaren Data Flows kannst Du komplexe Datentransformationen ohne Code durchführen.
Codebasierte Transformationen
Nutze bekannte Technologien wie Spark und Databricks für flexible und leistungsstarke Transformationen.

5. Hybride Datenintegration
   Self-hosted Integration Runtime
   Ermöglicht die Integration von On-Premises-Datenquellen und hybriden Umgebungen.
   Azure Integration Runtime
   Nutze die Azure-Umgebung für die Datenbewegung und -transformation in der Cloud.

6. Sicherheit und Governance
   Verschlüsselung
   Daten werden während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, um Sicherheit zu gewährleisten.
   Azure Data Factory (ADF) bietet umfangreiche Funktionen zur Sicherheit und Governance, um sicherzustellen, dass Deine Daten stets geschützt und Deine Datenprozesse konform sind. Hier sind die wichtigsten Aspekte

Sicherheit in Azure Data Factory

1. Verschlüsselung

Daten während der Übertragung: ADF verwendet TLS (Transport Layer Security), um sicherzustellen, dass Daten sicher zwischen verschiedenen Diensten übertragen werden.
Daten im Ruhezustand: Daten, die in Azure gespeichert werden, sind standardmäßig verschlüsselt, um sie vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

2. Zugriffskontrolle

Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)
Mit RBAC kannst Du genau steuern, wer auf Deine ADF-Ressourcen zugreifen kann. Du kannst spezifische Rollen und Berechtigungen zuweisen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer Änderungen vornehmen oder Daten einsehen können.
Azure Active Directory (AAD) Integration: ADF integriert sich nahtlos mit Azure AD, was eine zentrale Verwaltung der Benutzeridentitäten und eine stärkere Authentifizierung ermöglicht.

3. Netzwerk-Sicherheit

VNet-Integration: Du kannst ADF in Dein virtuelles Netzwerk (VNet) integrieren, um den Zugriff auf Deine Datenquellen und Ziele auf interne Netzwerke zu beschränken.
Private Endpunkte: Private Endpunkte ermöglichen eine sichere Verbindung zu ADF, indem sie die Kommunikation über das öffentliche Internet vermeiden.
Governance in Azure Data Factory

1. Compliance und Zertifizierungen
   Azure Data Factory erfüllt zahlreiche globale, branchenspezifische und regionale Compliance-Anforderungen. Dazu gehören ISO/IEC 27001, HIPAA, FedRAMP, SOC 1 und SOC 2. Dies stellt sicher, dass ADF den höchsten Standards für Datenschutz und Sicherheit entspricht.

2. Überwachung und Protokollierung
   Azure Monitor: Mit Azure Monitor kannst Du die Aktivitäten und Performance Deiner Datenpipelines in Echtzeit überwachen.
   Dies hilft Dir, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben.
   Activity Log und Pipeline Run History
   Diese Funktionen bieten detaillierte Protokolle aller durchgeführten Aktivitäten und Pipeline-Ausführungen, die für Audits und Fehlerbehebungen unerlässlich sind.

3. Data Lineage und Data Catalog
   Data Lineage: ADF bietet Data Lineage, um den Lebenszyklus der Daten von der Quelle bis zum Ziel nachzuverfolgen. Dies hilft Dir, die Herkunft, Bewegung und Transformationen der Daten zu verstehen.
   Azure Data Catalog: ADF kann mit dem Azure Data Catalog integriert werden, um Metadaten zu verwalten und die Entdeckung von Datenquellen zu erleichtern.

4. Richtlinien und Management
   Azure Policy: Mit Azure Policy kannst Du Governance-Richtlinien definieren und durchsetzen, um sicherzustellen, dass alle ADF-Ressourcen den Unternehmensstandards entsprechen.
   Tagging: Tagging hilft Dir, ADF-Ressourcen zu kategorisieren und zu verwalten, was besonders für Kostenmanagement und Ressourcenzuweisung nützlich ist.

Zugriffskontrolle
Verwende rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und Azure Active Directory (AAD) für sichere Datenzugriffe.

Anwendungsfälle von Azure Data Factory

1. ETL- und ELT-Prozesse

Automatisiere das Extrahieren, Transformieren und Laden großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen in Data Warehouses oder Data Lakes.

2. Datenmigration
   Migriere Daten zwischen verschiedenen Speicherorten, z.B. von On-Premises-Datenbanken in die Azure-Cloud.

3. Datenintegration
   Kombiniere Daten aus verschiedenen Quellen für Analysen, Berichte und maschinelles Lernen.

4. Datenaufbereitung
   Bereite und bereinige Daten für weiterführende Analysen und maschinelles Lernen vor.

5. Echtzeit-Datenverarbeitung
   Verarbeite Daten in Echtzeit und integriere sie in Analyse- und Berichtsprozesse.

Neuigkeiten und Verbesserungen 2024 / 2025

Erweiterte Machine Learning-Integration
ADF bietet nun verbesserte Integration mit Azure Machine Learning, um ML-Modelle nahtlos in Datenpipelines einzubetten.

Optimierte Benutzeroberfläche
Die Benutzeroberfläche wurde weiter verbessert, um eine noch intuitivere und benutzerfreundlichere Erfahrung zu bieten.

Erweiterte Konnektoren
Neue Konnektoren ermöglichen eine noch umfassendere Integration mit modernen Datenquellen und Zielen.

Kleiner Exkurs: Was sind Pipelines?

Stell Dir eine Pipeline als eine Art Produktionsstraße für Deine Daten vor. Genau wie in einer Fabrik, wo ein Produkt Schritt für Schritt zusammengebaut wird, verarbeiten Pipelines in Azure Data Factory (ADF) Deine Daten in mehreren Schritten. Hier ist eine einfache Erklärung:

Was macht eine Pipeline?

Eine Pipeline in ADF ist eine Gruppe von Aktivitäten, die zusammenarbeiten, um eine Aufgabe zu erledigen. Denk daran wie an eine To-Do-Liste, die Punkt für Punkt abgearbeitet wird. Jede Aktivität in der Pipeline ist ein einzelner Schritt, der etwas mit den Daten macht, zum Beispiel:

Daten einsammeln: Die erste Aktivität könnte Daten aus einer SQL-Datenbank abholen.
Daten transformieren: Die nächste Aktivität könnte diese Daten bereinigen und umwandeln, zum Beispiel indem sie unnötige Informationen entfernt oder die Daten in ein anderes Format bringt.
Daten speichern: Die letzte Aktivität könnte die aufbereiteten Daten in einem Data Lake oder einer anderen Datenbank speichern.

Warum sind Pipelines nützlich?

Automatisierung: Du kannst wiederkehrende Aufgaben automatisieren, sodass sie ohne Dein Zutun immer wieder ablaufen.
Effizienz: Die Datenverarbeitung wird effizienter, weil die Schritte klar definiert und hintereinander ausgeführt werden.
Flexibilität: Du kannst die Pipeline so anpassen, dass sie genau das tut, was Du brauchst. Verschiedene Aktivitäten können kombiniert werden, um komplexe Aufgaben zu erledigen.
Überwachung: Du kannst leicht überwachen, was in jeder Phase der Pipeline passiert und sicherstellen, dass alles reibungslos läuft.

Beispiel für eine Pipeline

Angenommen, Du arbeitest in einem E-Commerce-Unternehmen und willst täglich einen Bericht über die Verkäufe erstellen:

Daten einsammeln: Hol die Verkaufsdaten aus dem Bestellsystem.
Daten bereinigen: Entferne fehlerhafte Einträge und doppelte Daten.
Daten analysieren: Berechne die täglichen Verkäufe, Gewinne und andere wichtige Kennzahlen.
Daten speichern: Speichere die fertigen Berichte in einer Datenbank oder sende sie per E-Mail an das Management.
Jede dieser Aufgaben ist eine Aktivität in Deiner Pipeline, und ADF sorgt dafür, dass sie in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden.