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Moderne Data Warehouse Architekturen mit Microsoft: 
On-Premise, Cloud und Hybrid

Einleitung

In der heutigen datengetriebenen Welt ist ein leistungsfähiges, skalierbares und kosteneffizientes Data Warehouse (DWH) entscheidend. Microsoft bietet mit Azure SQL-Server, Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory (ADF) ein umfassendes Ökosystem für moderne DWH-Lösungen. Dieser Beitrag beleuchtet das klassische Data Warehouse mit verschiedenen Architekturansätze – von On-Premise über Cloud bis hin zu hybriden Lösungen – und zeigt, wie Sie durch clevere Entscheidungen ein optimales DWH gestalten können. In einem späteren Artikel werden noch auf das Thema Data Lake bzw. Data Lakehouse eingehen. Stay tuned. 

On-Premise: Das klassische Data Warehouse

Ein On-Premise SQL Server DWH bietet vollständige Kontrolle über Daten, Hardware und Sicherheit. Funktionen wie Columnstore-Indizes und Tabellenpartitionierung (Enterprise Edition) ermöglichen die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen. Doch diese Architektur bringt auch hohe Vorabinvestitionen, begrenzte Skalierbarkeit und erheblichen Wartungsaufwand mit sich.

Cloud: Skalierbarkeit und Kosteneffizienz

Cloud-Dienste wie z.B. Azure Synapse Analytics und ADF bieten herausragende Skalierbarkeit und Kosteneffizienz:

• Azure Synapse Analytics: Vollständig verwaltet, nahtlose Skalierung, MPP-Architektur für schnelle Abfragen.
• Azure Data Factory: Serverless ETL-Dienst, kosteneffiziente Orchestrierung von Datenflüssen.
• Azure SQL Database Serverless: Flexibel und kostengünstig, skaliert automatisch bei Bedarf.

Durch die Nutzung dieser Dienste können Sie ein hoch performantes, skalierbares DWH in der Cloud aufbauen, das sich nahtlos an Ihre Anforderungen anpasst.

Hybrid: Das Beste aus beiden Welten

Für viele Unternehmen ist ein rein cloudbasiertes DWH nicht praktikabel – sei es aufgrund von Compliance, erst kürzlich getätigter On-Premises Investitionen oder anderen Einschränkungen. Hier bietet eine hybride Architektur die ideale Lösung:

1. On-Premise DWH: Speichern Sie sensitive Daten weiterhin lokal in Ihrem SQL Server DWH. Nutzen Sie bei der SQL Server Enterprise Edition Columnstore-Indizes und Partitionierung für optimale Leistung. 
2. Cloud-basierte Datenintegration: Nutzen Sie ADF, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in Ihr On-Premise DWH zu laden. Nutzen Sie die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz von serverlosen Datenflüssen, um Daten effektiv zu integrieren.
3. Cloud-basierte Analysen: Replizieren Sie einen Teilausschnitt Ihrer Daten in Azure Synapse Analytics oder Azure SQL Database Serverless, um flexible, kostengünstige Analysen in der Cloud durchzuführen.

Durch diese Architektur vereinen Sie die Vorteile von On-Premise (Kontrolle, Compliance) und Cloud (Flexibilität, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz). Bei komplexerer Aufgabenstellung, insbesondere zu Compliance bietet sich der Einsatz von Microsoft Purview an.

Kostenbetrachtung

Die Kosten für ein DWH hängen stark von Faktoren wie Datenmenge, Abfragekomplexität und Nutzungsintensität ab. Lassen Sie uns anhand eines konkreten Szenarios die Kostenauswirkungen für zwei verschiedene Cloud-Architekturen betrachten:

Ein mittelständisches Unternehmen hat ca. 200 GB an Rohdaten, die täglich um etwa 1 GB wachsen. Die Daten sollen für Berichte und Analysen in Power BI aufbereitet werden. Die Datenaktualisierung soll einmal täglich nachts erfolgen, während Benutzer hauptsächlich während der Geschäftszeiten von 8:00 bis 18:00 Uhr auf die Berichte zugreifen.

Variante 1: Azure Data Factory + Power BI (ohne Serverless SQL)

• Azure Data Factory (ADF) Pipeline für tägliche Datenaufbereitung: ca. 50 € / Monat
• Azure Data Lake Storage Premium Gen2 für Datenspeicherung: ca. 70 € / Monat
• Fabric Premium Capacity (F64) für Berichterstellung und -zugriff: ca. 7.775 € / Monat

Gesamtkosten: ca. 7.895 € / Monat

Variante 2: Azure Data Factory + Serverless SQL Pool + Power BI

• Azure Data Factory (ADF) Pipeline für tägliche Datenaufbereitung: ca. 50 € / Monat
• Azure Data Lake Storage Premium Gen2 für Datenspeicherung (optional): ca. 70 € / Monat
• Azure SQL Server Serverless (Single Database) für Abfragen und Datenhaltung: ca. 250 € / Monat
• Power BI Pro für Berichterstellung und -zugriff (50 Benutzer): 475 € / Monat

Gesamtkosten: ca. 850 € / Monat

In diesem Szenario wäre die Verwendung eines Serverless SQL Pools in Kombination mit Power BI Pro deutlich kostengünstiger als die direkte Verbindung von Power BI Premium mit dem Data Lake. Der Serverless SQL Pool bietet hier eine kostengünstige Möglichkeit, die Daten für Power BI bereitzustellen und gleichzeitig die Abfrageleistung zu verbessern.

Es ist wichtig zu beachten, dass dies eine vereinfachte Betrachtung ist und in der Praxis noch weitere Faktoren eine wichtige Rolle spielen. Wichtig ist das regelmäßige Monitoring der eingesetzten Komponenten, um „Kostenfallen“ zu verhindern und das System optimal an die Anforderungen anzupassen. Dieses Beispiel zeigt, wie wichtig die Wahl der richtigen Architekturkomponenten ist und welchen erheblichen Einfluss dies auf die Gesamtkosten haben kann.

Fazit

Die Wahl der richtigen DWH-Architektur ist eine komplexe Entscheidung, und da diese Entscheidung heute getroffen wird, sollten Unternehmen auch künftigen Entwicklungen im Blick behalten. Mit dem breiten Spektrum an On-Premises, Cloud- und hybriden Optionen von Microsoft finden Unternehmen für jedes Szenario die passende Lösung.  

Durch den strategischen Einsatz von SQL Server, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory und SQL Server serverless Komponenten lässt sich ein leistungsstarkes, flexibles und kosteneffizientes DWH realisieren, das mit den Anforderungen wächst.

Mit der richtigen Architektur und einem klaren Verständnis der Kosten sind Unternehmen bestens gerüstet, um die Herausforderungen moderner Datenanalyse zu meistern und datengestützte Entscheidungen zu treffen – heute und in Zukunft.

Apropos Zukunft

Im Jahr 2023 hat Microsoft mit Fabric eine umfassende SaaS-Plattform eingeführt, die die Funktionen von Power BI, Azure Synapse Analytics und ADF vereint. Fabric erweitert Power BI Premium und bringt zusätzliche Workloads. Mit dieser Einführung endet die Ära von Power BI Premium per Capacity, und Unternehmen müssen sich bis spätestens 2025 auf die neuen Gegebenheiten einstellen.

Laut gedacht: Die Einführung von Microsoft Fabric zeigt, wie schnell sich die Technologie weiterentwickelt. Dies bedeutet für Unternehmen, dass sie kontinuierlich ihre Architektur anpassen und in neue Kapazitäten investieren müssen. Die Cloud bietet zwar immense Vorteile, erfordert aber auch ständige Wachsamkeit und Bereitschaft zur Anpassung. Technologische Fortschritte bringen Chancen, aber auch die Notwendigkeit, sich fortlaufend anzupassen.

Schlussfolgerung

Unternehmen sollten die Flexibilität der Cloud nutzen und sich gleichzeitig auf die rasanten technologischen Veränderungen einstellen. Die Zukunft gehört denen, die heute handeln. Nutzen Sie die Chancen, die moderne Data Warehouse-Architekturen bieten, und bereiten Sie sich auf die Anforderungen von morgen vor. 

Wir unterstützen Sie gerne dabei. Offen. Ehrlich. Kompetent. 

Gut zu wissen

• SQL Server: Eine relationale Datenbankmanagementsoftware von Microsoft, die für die Speicherung und Verwaltung von Daten verwendet wird.
• Columnstore-Indizes: Eine spezielle Art von Index, die große Datenmengen komprimiert und so die Abfragegeschwindigkeit erhöht.
• Azure Synapse Analytics: Ein Cloud-basierter Dienst von Microsoft für Big Data und Datenanalyse, der massive parallele Verarbeitungsarchitekturen (MPP) nutzt.
• Azure Data Factory (ADF): Ein Cloud-basierter Datenintegrationsdienst, der es ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL).
• Serverless Computing: Ein Cloud-Computing-Modell, bei dem die Infrastruktur automatisch verwaltet wird, sodass der Nutzer sich auf das Wesentliche konzentrieren kann, ohne sich um Server kümmern zu müssen.