Data Analytics Architektur in Azure: Single Service oder Azure Synapse

Die Auswahl der optimalen Datenplattform ist eine fundamentale Weichenstellung für Unternehmen, die sich auf dem Weg der digitalen Transformation befinden. Dieser Blogbeitrag wirft einen detaillierten Blick auf die Verwendung von Single Services in Azure oder einer Architektur mit Azure Synapse und vergleicht ihre Leistungen, Kosten, Skalierbarkeit und Flexibilität.

Azure Single-Service-Variante für die Datenverarbeitung

Die Azure Single Service Architektur zeichnet sich durch den gezielten Einsatz dedizierter Dienste für jede Phase des Datenmanagementprozesses aus – von der Datenerfassung über die Verarbeitung und Analyse bis hin zur Visualisierung.

Indem sie auf spezialisierte Dienste wie Azure Event Hubs für die Ereignisverarbeitung, Azure Stream Analytics für Echtzeit-Analysen, Azure SQL Datenbanken für strukturierte Datenhaltung und Power BI für die Berichterstattung setzt, bietet die Single Service Architektur ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit und Präzision.

Datenarchitektur mit Azure Synapse Analytics

Dieser Architektur gegenüber steht die Architektur mit Azure Synapse. Azure Synapse ist ein integrierter Unternehmensanalysedienst zur schnelleren Gewinnung von Erkenntnissen aus Data Warehouses und Big Data Systemen.

In Azure Synapse ist die jeweils beste Technologie aus unterschiedlichen Bereichen vereint: SQL-Technologie für Data Warehousing in Unternehmen, Spark-Technologie für Big Data Zwecke, Data Explorer für die Analyse von Protokollen und Zeitreihen, Pipelines für die Datenintegration und ETL/ELT sowie die Integration anderer Azure-Dienste, z. B. Power BI, Cosmos DB und Azure ML.

Welcher Architekturansatz bietet mir welche Vorteile?

Leistung und Breite der Anwendungsfälle

Single Service: Durch die Fokussierung auf spezialisierte Dienste kann eine hohe Leistung in jeder Phase des Datenlebenszyklus erreicht werden. Beispielsweise können Streaming-Dienste wie Azure Event Hubs große Volumina an Echtzeitdaten mit minimaler Latenz erfassen, während Analyse-Services wie Azure Stream Analytics die Verarbeitung dieser Datenströme in nahezu Echtzeit ermöglichen. Im Gegensatz zu Synapse, das auf umfangreiche parallele Datenverarbeitung für Big Data-Analysen ausgelegt ist, ist Azure SQL Database als eigenständiger Dienst mehr auf traditionelles Datenmanagement ausgerichtet bzw. ähnelt stärker den Standard On Premise SQL Datenbanken. Dies kann in Migrationsszenarien vorteilhaft sein, da die Ähnlichkeit mit traditionellen SQL basierten Systemen die Übertragung von Daten und Anwendungen in die Cloud erleichtert.

Azure Synapse Analytics: Die Dienste für Datenexploration, Data Warehousing, Big Data-Verarbeitung und Machine Learning sind in Azure Synapse eng miteinander verwoben, was bedeutet, dass sie von Grund auf darauf ausgelegt sind, zusammenzuarbeiten, und das nahtlos und mit weniger Konfigurationsaufwand für den Endbenutzer. Azure Synapse zielt darauf ab, eine gute Leistung über ein breites Spektrum von Anwendungsfällen hinweg zu bieten. Dies kann jedoch bedeuten, dass für spezielle, hochspezialisierte Anwendungsfälle, die maßgeschneiderte Lösungen erfordern, Synapse möglicherweise nicht das gleiche Leistungsniveau erreicht wie einzelne, spezialisierte Dienste, die nur für diesen Zweck entwickelt wurden.

Kosten und Skalierbarkeit

Single Service: Die Nutzung getrennter Dienste kann zu potenziell höheren Kosten führen, da jeder Dienst seine eigenen Ressourcen und Verwaltung benötigt. Allerdings bieten diese einzelnen Services die Möglichkeit, Skalierungsentscheidungen auf einer feineren Ebene zu treffen und zu steuern. Diese granulare Kontrolle kann von Vorteil sein, um die Kosten-Nutzen-Relation zu optimieren, indem genau für die Ressourcen bezahlt wird, die benötigt werden, und nicht für überschüssige Kapazitäten.

Azure Synapse Analytics: Azure Synapse Analytics bietet den Vorteil einer dynamischen Skalierung, die es ermöglicht, Leistungsanforderungen automatisch zu erfüllen, ohne dass manuelle Eingriffe in mehrere Dienste erforderlich sind. Dies vereinfacht die Ressourcenverwaltung und kann zu einer effizienteren Nutzung führen.

Flexibilität

Single Service: Mit einzelnen Diensten können Unternehmen die einzelnen Komponenten ihrer Architektur nach Bedarf auswählen und anpassen. Dies ermöglicht eine maßgeschneiderte Lösung, die genau auf die jeweiligen geschäftlichen Anforderungen abgestimmt ist.

Azure Synapse Analytics: Azure Synapse bietet eine geringere Flexibilität, da es als integrierte Suite konzipiert ist. Auf der anderen Seite ermöglicht diese Standardisierung eine einfache Anpassung an eine Vielzahl von Anwendungsfällen, besonders wenn es um Datenanalysen geht, die auf der Azure Plattform durchgeführt werden. Da Synapse viele Funktionen „out-of-the-box“ bietet, können Organisationen schnell Analysen für verschiedene Szenarien einrichten, ohne für jedes neue Projekt eine neue Architektur entwickeln zu müssen.

Wartung und Verwaltung

Single Service: In einer Architektur, die auf einzelnen Services basiert, muss jedes Element separat verwaltet werden. Dies umfasst die Einrichtung, Überwachung, Aktualisierung und Sicherung jedes Dienstes. Da diese Dienste häufig voneinander abhängig sind, erfordert ihre Wartung ein koordiniertes Vorgehen. Das Management multipler Dienste kann komplex sein, weil es eine detaillierte Kenntnis jedes Services und seiner Interaktionen mit anderen Services erfordert. Dies kann zu einem erheblichen Zeitaufwand und zu höheren Betriebskosten führen, insbesondere wenn verschiedene Teams für unterschiedliche Dienste zuständig sind.

Azure Synapse Analytics: Im Gegensatz dazu bietet Azure Synapse eine kohärente Plattform, die viele der Wartungs- und Verwaltungsprozesse vereinfacht, indem Updates und Wartungsarbeiten zentralisiert werden. Automatisierte Verwaltungsfunktionen innerhalb von Synapse, wie etwa die automatische Skalierung und das Monitoring, verringern den manuellen Aufwand, der für die Wartung erforderlich ist. Synapse verringert die Notwendigkeit für detaillierte Kenntnisse über die Interaktionen zwischen verschiedenen Diensten und erleichtert so die Wartung und den laufenden Betrieb der Datenplattform.

Wann sollte ich also was wählen?

Kleinere bis mittlere Datenmengen

Wenn maximale Leistung für spezifische Aufgaben erforderlich ist, wie z.B. extrem niedrige Latenz bei der Datenverarbeitung oder spezialisierte Datenbankoptimierungen, können dedizierte Services besser geeignet sein. Des Weiteren profitieren die Unternehmen, die eine präzise Kontrolle und Skalierungssteuerung über ihre Cloud-Architektur benötigen oder die bereits in ein Ökosystem von Drittanbieter-Tools investiert hat, von der Single Service-Architektur.

Big Data

Für Projekte, bei denen Geschwindigkeit eine Rolle spielt und Prototypen schnell iteriert werden müssen, kann Azure Synapse durch seine integrierten Dienste und vordefinierten Modelle Zeit sparen. Des Weiteren profitieren Organisationen, die eine zentralisierte Verwaltung und Governance ihrer Daten benötigen, von der integrierten Natur von Synapse, insbesondere in Kombination mit Azure Purview.

Fazit

Als Fazit lässt sich festhalten, dass die Auswahl der richtigen Architektur eine sorgfältige Abwägung voraussetzt, die sowohl die individuellen geschäftlichen als auch technischen Bedürfnisse berücksichtigt. Unternehmen sollten nicht nur ihre aktuellen Anforderungen und kurzfristigen Ziele in den Blick nehmen, sondern auch ihre langfristigen strategischen Pläne.

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