Azure Databricks - Unified Analytics Platform

Azure Databricks ist eine Apache Spark-basierte Analytics-Plattform, die von Databricks und Microsoft gemeinsam entwickelt wurde. Der Service kombiniert die Power von Spark mit nativer Azure-Integration für Data Engineering, Machine Learning und Analytics.

Was ist Azure Databricks?

Azure Databricks ist eine Unified Analytics Platform, die Data Engineering, Data Science und Business Analytics in einer Umgebung vereint. Der Service basiert auf Apache Spark, bietet aber erhebliche Optimierungen und zusätzliche Features:

1. Optimierte Spark-Engine: Databricks Runtime ist 3-5x schneller als Open-Source Spark durch optimierte Caching-Mechanismen, Adaptive Query Execution und Auto-Scaling.

2. Kollaborative Notebooks: Multi-User Notebooks mit Live-Collaboration, ähnlich Google Docs. Unterstützt Python, Scala, SQL und R in einer Datei.

3. Delta Lake: ACID-Transaktionen für Data Lakes. Ermöglicht zuverlässige Batch- und Streaming-Workloads auf derselben Datenbasis.

4. MLflow Integration: Vollständig integriertes ML Lifecycle Management für Experiment Tracking, Model Registry und Deployment.

5. Auto-Scaling Cluster: Cluster skalieren automatisch basierend auf Workload, keine manuelle Konfiguration erforderlich.

Die native Azure-Integration ermöglicht direkten Zugriff auf Azure Data Lake Storage Gen2, Blob Storage, SQL Database, Cosmos DB und weitere Services ohne komplexe Konfiguration. Authentication erfolgt über Azure Active Directory und Managed Identities.

Für DSGVO-konforme Datenverarbeitung ist Databricks in europäischen Azure-Regionen verfügbar. Der Premium-Tier erfüllt ISO 27001, SOC 2, HIPAA und weitere Compliance-Standards.

Delta Lake: ACID für Data Lakes

Delta Lake ist ein Game-Changer für moderne Data Lakes. Es löst die klassischen Probleme von Parquet/ORC-basierten Data Lakes:

Problem 1: Inkonsistente Daten Klassische Data Lakes haben keine Transaktionen. Wenn ein Job fehlschlägt, bleiben Partial Writes zurück.

Lösung: ACID Transactions Delta Lake garantiert Atomarität. Entweder wird ein kompletter Batch geschrieben oder gar nichts.

Problem 2: Langsame Queries Full Table Scans sind bei TB-großen Datasets ineffizient.

Lösung: Z-Ordering und Data Skipping Delta Lake optimiert File-Layout automatisch und überspringt irrelevante Files basierend auf Min/Max-Statistiken.

Problem 3: Schema-Änderungen sind riskant Neue Spalten hinzufügen erfordert manuelles Rewrite aller Dateien.

Lösung: Schema Evolution Delta Lake unterstützt Schema Merge und Evolution ohne Downtime.

Problem 4: Keine Versionierung Versehentlich gelöschte Daten sind unwiederbringlich verloren.

Lösung: Time Travel Greifen Sie auf jede frühere Version Ihrer Daten zu via SELECT * FROM table VERSION AS OF 5.

Delta Lake ist Open Source (Linux Foundation) und der De-facto Standard für moderne Lakehouse-Architekturen.

Cluster-Typen und Sizing

Databricks bietet verschiedene Cluster-Optionen:

Sizing-Empfehlungen:

• Small Workloads (< 100 GB): Standard_DS3_v2 (4 Cores, 14 GB RAM)
• Medium Workloads (100 GB - 1 TB): Standard_DS4_v2 (8 Cores, 28 GB RAM)
• Large Workloads (> 1 TB): Standard_DS5_v2 (16 Cores, 56 GB RAM)
• ML/GPU: Standard_NC6s_v3 (NVIDIA V100), Standard_NC24ads_A100_v4 (A100)

Nutzen Sie Auto-Scaling für variable Workloads. Databricks startet/stoppt Worker Nodes automatisch basierend auf Queue-Länge.

Typische Anwendungsfälle

1. Data Engineering und ETL

Transformieren Sie rohe Daten zu analytisch nutzbaren Datasets.

Beispiel: Ingestion von JSON-Logs aus Event Hub, Transformation mit PySpark, Speicherung als Delta Lake für Analytics.

df = spark.readStream.format("eventhubs").load()
df.writeStream.format("delta").outputMode("append").start("/mnt/data/logs")

2. Machine Learning Model Training

Trainieren Sie ML-Modelle auf großen Datasets mit verteiltem Computing.

Beispiel: Training eines XGBoost-Modells auf 500 Mio. Zeilen für Churn-Prediction mit MLflow Tracking.

3. Real-time Analytics

Verarbeiten Sie Streaming-Daten in Echtzeit.

Beispiel: IoT-Sensor-Daten aus 10.000 Geräten aggregieren und Anomalien in Echtzeit detektieren.

4. Lakehouse-Architekturen

Kombinieren Sie die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses.

Beispiel: Bronze Layer (Raw Data) → Silver Layer (Cleaned) → Gold Layer (Business-Level Aggregates) mit Delta Lake.

5. LLM Fine-Tuning

Trainieren Sie Custom Language Models auf GPU-Clustern.

Beispiel: Fine-Tuning von Llama 3.1 70B auf unternehmensinternen Daten mit Hugging Face Transformers.

6. Advanced Analytics für Business

Führen Sie komplexe Analysen aus, die SQL allein nicht schafft.

Beispiel: Customer Segmentation mit K-Means Clustering auf 200 Mio. Transaktionen.

Best Practices

1. Nutze Delta Lake für alles

Selbst für kleine Datasets ist Delta Lake der bessere Choice als Parquet. Die Overhead sind minimal, die Vorteile enorm.

2. Optimize Table Layout regelmäßig

OPTIMIZE my_table ZORDER BY (customer_id, date)
VACUUM my_table RETAIN 168 HOURS

OPTIMIZE kompaktiert Files und sortiert via Z-Ordering. VACUUM löscht alte Versionen (beachte Time Travel Retention).

3. Nutze Auto-Loader für File Ingestion

Statt manueller File-Listen, nutze Auto-Loader für kontinuierliche Ingestion:

df = spark.readStream.format("cloudFiles") \
  .option("cloudFiles.format", "json") \
  .load("/mnt/data/input")

4. Partitioniere Tabellen intelligent

Zu viele Partitionen (> 10.000) schaden der Performance. Zu wenige auch.

Faustregel: Partitionen sollten 1-10 GB groß sein. Partitioniere nach häufig genutzten Filter-Spalten (z.B. Datum).

5. Nutze Cluster Pools

Cluster Pools halten VMs warm, reduzieren Start-Zeit von 5-7 Minuten auf < 1 Minute. Kostet nur VM-Kosten, keine DBU.

6. Implementiere Data Lineage

Nutze Unity Catalog für automatisches Tracking von Data Lineage, Table ACLs und zentrale Governance.

7. Monitoring mit Databricks SQL

Erstelle Dashboards mit Databricks SQL für Cluster-Auslastung, Job-Erfolgsraten und Kosten-Tracking.

8. Security Best Practices

• Aktiviere Azure Private Link für Premium-Tier
• Nutze Customer-Managed Keys für Encryption
• Implementiere RBAC auf Table-/Column-Level
• Aktiviere Audit Logs für Compliance

Häufig gestellte Fragen

Was kostet Azure Databricks?

Die Kosten setzen sich aus zwei Komponenten zusammen:

1. Azure VM-Kosten: Normale Azure-VM-Preise (z.B. Standard_DS3_v2: ca. 0,20 EUR/h) 2. DBU-Kosten: Databricks Units (Standard: ca. 0,30 EUR/DBU-h, Premium: ca. 0,42 EUR/DBU-h)

Beispiel: 8h/Tag Cluster-Laufzeit auf DS3_v2 Premium = (0,20 + 0,42) * 8 * 30 = ca. 150 EUR/Monat.

Serverless SQL berechnet nur per Query (ca. 0,70 EUR/DBU).

Ist Azure Databricks DSGVO-konform?

Ja, bei Wahl europäischer Regionen (Germany West Central, West Europe). Databricks erfüllt ISO 27001, SOC 2, GDPR, HIPAA. Daten bleiben in der gewählten Azure-Region.

Wie integriert sich Azure Databricks mit anderen Azure Services?

Native Integration mit: Data Lake Storage Gen2, Blob Storage, SQL Database, Synapse Analytics, Cosmos DB, Event Hub, Key Vault, Azure DevOps. Authentifizierung via Managed Identities.

Welche SLAs bietet Azure Databricks?

Standard-Tier: Kein SLA. Premium-Tier: 99,95% SLA. Gilt für Control Plane, nicht für Data Plane (abhängig von Azure VMs).

Kann ich Azure Databricks in Hybrid-Cloud-Szenarien nutzen?

Eingeschränkt. Databricks läuft vollständig in Azure, kann aber via ExpressRoute auf On-Premises-Daten zugreifen oder Daten aus anderen Clouds (AWS S3, GCS) lesen.

Integration mit innFactory

Als Microsoft Solutions Partner unterstützt innFactory Sie bei:

• Lakehouse-Architekturen: Design und Implementierung moderner Data Platforms
• Migration: Von On-Premises Hadoop/Spark zu Azure Databricks
• ML-Pipelines: End-to-End ML Workflows mit MLflow und AutoML
• Performance-Optimierung: Cluster Tuning und Kostenreduktion
• LLM Fine-Tuning: Custom Language Models auf Unternehmensdaten
• Training & Enablement: Team-Schulungen für Databricks

Kontaktieren Sie uns für eine unverbindliche Beratung zu Azure Databricks und Analytics-Plattformen.