Azure Synapse Analytics - Unified Analytics Platform

Azure Synapse Analytics auf Microsoft Azure

Was ist Azure Synapse Analytics?

Azure Synapse Analytics ist Microsofts unified Analytics-Plattform, die Data Warehousing (Dedicated SQL Pools), Big Data Analytics (Apache Spark), Data Integration (Pipelines) und serverless Queries (Serverless SQL Pools) in einer integrierten Umgebung kombiniert. Synapse Studio bietet eine einheitliche Web-IDE für SQL-Entwicklung, Spark-Notebooks, Pipeline-Orchestrierung und Monitoring.

Im Kern vereint Synapse drei Compute-Engines: Dedicated SQL Pools für traditionelles Data Warehousing mit massively parallel processing (MPP), Serverless SQL Pools für Ad-hoc-Queries über Data Lakes ohne Provisioning, und Spark Pools für Big Data Processing mit Scala, Python, .NET Spark und R. Alle Engines können dieselben Daten in Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2) abfragen, sodass Sie die richtige Engine pro Workload wählen können ohne Daten zu duplizieren.

Data Integration Pipelines (basierend auf Azure Data Factory) orchestrieren ETL/ELT-Workflows, die Daten aus 90+ Quellen ingestieren, transformieren (via SQL, Spark oder Data Flows) und in Synapse-Pools oder externe Systeme laden. Power BI integriert nativ für Visualisierung, Azure Machine Learning für ML-Modelle auf Warehouse-Daten, und Purview für Data Governance. Synapse ist optimiert für Petabyte-Scale Analytics mit automatischem Caching, columnstore Indexes und adaptive Query-Optimierung.

Typische Anwendungsfälle

Enterprise Data Warehouse Migration

Unternehmen migrieren On-Premises Data Warehouses (Teradata, Oracle, SQL Server) zu Dedicated SQL Pools. Synapse bietet ähnliche MPP-Architektur wie Teradata, T-SQL-Kompatibilität und Auto-Tuning. Ein Einzelhändler migriert 50 TB Data Warehouse und reduziert Query-Zeiten um 60 Prozent bei 40 Prozent niedrigeren Kosten.

Data Lake Analytics mit Serverless SQL

Analysten querien Parquet, CSV und JSON-Files direkt in Data Lake mit Serverless SQL Pool ohne Daten zu laden. Zahlen nur für gescannte Daten (ca. 5 Euro/TB). Ad-hoc-Analysen auf historischen Daten ohne Dedicated Pool-Kosten. Ein Finanzunternehmen analysiert 100 TB historische Transaktionen für 500 Euro/Monat statt 10.000 Euro für Dedicated Pool.

Big Data Processing mit Spark

Data Engineers prozessieren Streaming-Daten, transformieren Rohdaten und trainieren ML-Modelle mit PySpark oder Scala Spark. Spark Pools skalieren automatisch und pausieren bei Inaktivität. Ein IoT-Unternehmen verarbeitet 10 TB Sensor-Daten täglich mit Spark, aggregiert zu Metrics und speichert in Delta Lake Format.

Unified Analytics Platform

Teams nutzen Synapse als Single Platform für alle Analytics-Workloads: SQL-Analysten nutzen Dedicated Pools für Reports, Data Scientists Spark Notebooks für ML, Data Engineers Pipelines für ETL. Alle teilen denselben Data Lake, Metadaten sind synchronisiert, RBAC ist unified. Ein Konzern konsolidiert 5 separater Analytics-Tools zu Synapse.

Real-Time Analytics mit Synapse Link

Synapse Link repliziert operational Daten aus Cosmos DB oder SQL Database in Echtzeit zu Synapse ohne ETL. Analytische Queries laufen auf Replicas ohne Production-Impact. Ein E-Commerce-System analysiert Live-Bestelldaten in Synapse während Cosmos DB Transaktionen bedient.

Best Practices für Azure Synapse Analytics

Wählen Sie die richtige SQL Pool-Option

Serverless für Ad-hoc-Queries, Exploration und BI-Tools mit sporadischem Zugriff (zahlen per TB scanned). Dedicated für vorhersagbare, kontinuierliche Workloads und komplexe Joins (zahlen per DWU-Stunde). Kombinieren Sie beide: Serverless für Data Lake Exploration, Dedicated für Core Data Warehouse.

Optimieren Sie Data Lake Structure

Nutzen Sie Parquet oder Delta Lake Format statt CSV für columnare Compression und schnellere Queries. Partitionieren Sie nach häufigen Filter-Kriterien (z.B. Datum). Vermeiden Sie small Files (unter 128 MB), nutzen Sie Compaction. Gute Struktur reduziert Query-Kosten um 80 Prozent.

Spark Pool Auto-Pause konfigurieren

Aktivieren Sie Auto-Pause (z.B. nach 15 Minuten Idle) für Dev und Ad-hoc Workloads. Deaktivieren Sie für 24/7 Streaming-Jobs (Start-Latency 2-4 Minuten). Nutzen Sie Reserved Instances für kontinuierliche Spark-Workloads für 50 Prozent Ersparnis.

Implementieren Sie Column Store und Partitioning

Dedicated SQL Pools nutzen Columnstore Indexes automatisch für Analytics-Workloads. Partitionieren Sie große Tabellen (über 60 Mio Rows) nach Datum. Nutzen Sie Distribution (Hash, Round-Robin, Replicated) für optimal Query Performance. Statistiken automatisch updaten.

Monitoring und Cost Management

Überwachen Sie Query Performance via DMVs und Synapse Studio Query Monitor. Identifizieren Sie teure Queries und optimieren Sie. Nutzen Sie Workload Management für Resource-Isolation zwischen User-Gruppen. Pausieren Sie Dedicated Pools wenn nicht genutzt.

Häufig gestellte Fragen zu Azure Synapse Analytics

Was ist der Unterschied zwischen Dedicated und Serverless SQL?

Dedicated SQL Pool ist ein provisioniertes Data Warehouse mit festen DWUs (Data Warehouse Units). Sie zahlen pro Stunde unabhängig von Nutzung. Serverless SQL Pool ist On-Demand ohne Provisioning, zahlen nur für gescannte Daten (ca. 5 Euro/TB). Dedicated für kontinuierliche Workloads, Serverless für Ad-hoc und Exploration.

Kann ich existierende SQL Data Warehouse migrieren?

Ja, Azure SQL Data Warehouse wurde zu Synapse Dedicated SQL Pool umbenannt. Existierende SQL DW-Instanzen sind automatisch Teil von Synapse. Migration ist transparent ohne Downtime. Erweitern Sie mit Serverless SQL und Spark Pools nach Bedarf.

Wie funktioniert Synapse Link?

Synapse Link repliziert Daten aus Azure Cosmos DB, SQL Database oder Dataverse in Near-Real-Time zu Synapse ohne custom ETL. Automatic Schema Synchronization, kein Performance-Impact auf Source. Querien Sie operational Daten mit Serverless SQL oder Spark ohne Delays. Ideal für HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing).

Welche Spark-Versionen werden unterstützt?

Synapse unterstützt Apache Spark 2.4 und 3.x. Spark 3.x bietet 2x bessere Performance und Delta Lake Support. Nutzen Sie neueste Version für neue Projekte. Runtimes inkludieren PySpark, Scala Spark, .NET Spark und R.

Was kostet Azure Synapse Analytics?

Dedicated SQL Pool: ab 1.000 Euro/Monat für DW100c (kleinste Einheit), skaliert auf 50.000+ Euro für DW30000c. Serverless SQL: 5 Euro/TB scanned. Spark Pools: ca. 0.35 Euro/vCore/Stunde mit Auto-Pause. Pipelines: ähnlich Data Factory Pricing. Typisches Small Warehouse: 3.000-5.000 Euro/Monat.

Wie integriert sich Synapse mit Power BI?

Power BI verbindet direkt mit Synapse SQL Pools (Dedicated oder Serverless) für Live-Queries oder Import. Synapse Studio integriert Power BI für Visualisierung ohne Context-Switch. DirectQuery auf Serverless SQL vermeidet Daten-Duplikation. Nutzen Sie Materialized Views für bessere BI-Performance.

Ist Azure Synapse Analytics DSGVO-konform?

Ja, bei Wahl europäischer Regionen (Germany West Central, West Europe). Daten verlassen Region nicht. Microsoft bietet DSGVO-Datenverarbeitungsverträge. Nutzen Sie Column-Level Security, Dynamic Data Masking und Always Encrypted für sensible Daten. Audit-Logs für Compliance-Reporting.

Integration mit innFactory

Als Microsoft Solutions Partner unterstützt innFactory Sie bei Data Warehouse Modernisierung und Analytics-Platform-Implementierung mit Azure Synapse. Wir helfen bei Architektur, Migration von Legacy-DWs und Performance-Optimierung.

Kontaktieren Sie uns für eine unverbindliche Beratung zu Azure Synapse Analytics und Modern Data Warehouse.