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Big-Data-Verarbeitung mit Microsoft Azure SQL Data Warehouse

Die Konkurrenz unter den Anbietern relationaler Cloud Data Warehouses ist groß. Microsoft heizt den Wettbewerb mit Azure SQL Data Warehouse weiter an.

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Datenbanksysteme

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Da sich immer mehr Kundendaten in der Cloud befinden und auch On-Premises Data Warehouses mit ständig wachsenden Datenmengen zu kämpfen haben, stellen Cloud-basierte relationale Data Warehouses (Data Warehouse as a Service, DWaaS) Anwenderorganisationen neue Technologieoptionen zur Verfügung.

Amazon Web Services (AWS) hat die Kategorie mit Amazon Redshift begründet. Google BigQuery, Snowflake und andere Angebote kamen mit der Zeit hinzu. Mit Azure SQL Data Warehouse befindet sich Microsoft auf einem ähnlichen Weg. Das Unternehmen hat sein Cloud Data Warehouse im Juli 2017 erweitert und ein Preview-Mode-Update präsentiert, das die Datenverarbeitungsskala des Systems um das Dreifache erhöht.

In einem Blog-Post schreibt Rohan Kumar, General Manager Database Systems bei Microsoft, dass die Skalierungsschwelle des Azure SQL Data Warehouses von 6.000 auf 18.000 Data Warehousing Units (DWU) angestiegen ist. DWU ist eine interne Maßeinheit von Microsoft für CPU-, Speicher- und I/O-Ressourcen, die für parallele Data-Warehousing-Prozesse erforderlich sind.

Die Erhöhung der DWUs erfolgt ohne eine Begrenzung der zugehörigen Columnstore-Indizes und des Storage. Columnstores, die dazu bestimmt sind, gleichzeitige Data-Warehouse-Benutzerabfragen zu beschleunigen, sind zu einem Markenzeichen für anspruchsvolle analytische Implementierungen geworden.

Columnstores auf dem Vormarsch

„Columnstores machen aus Business-Intelligence-Perspektive viel Sinn. Sie sind gut geeignet für BI, weil alles indiziert ist und man sie effizient abfragen kann“, sagt Rick Sherman, Geschäftsführer der Beratungsfirma Athena IT Solutions.

Sherman sagt, die meisten Cloud-Data-Warehousing-Aktivitäten, die er beobachtet, sind noch experimentell, doch das kann sich ändern. „Ein Grund ist, dass Anwender immer mehr Daten sammeln und speichern müssen, was mehr und mehr Verarbeitungsleistung erfordert. Und die Angebote von Amazon, Google und Microsoft, mit ihren elastisch skalierbaren Maschinen, sind ein geeigneter Ort für diese Verarbeitung“, ist Sherman überzeugt.

„Elastizität ist das Spielfeld für Dinge wie Azure SQL Data Warehouse. Man zahlt für das, was man benötigt, während sich gleichzeitig die Skalierungsmöglichkeiten ausnutzen lassen, die Anbieter mit ihren riesigen Daten-Farmen über den gesamten Globus zur Verfügung stellen“, sagt er. „Microsoft hilft definitiv, die Dinge an den Kipppunkt zu bringen.“

Anwender von Cloud Data Warehouses sind begrenzt durch die Anzahl der gleichzeitig darauf zugreifenden Benutzer. Das macht das Cloud Data Warehouse von Microsoft zu einem wichtigen Fortschritt. „Aber die Situation ist fließend“, sagt Sherman. „Microsoft kann aktuell eine umfangreichere Skalierung als Amazon anbieten. Redshift muss daher erwachsen werden, aber ich würde Amazon nicht abschreiben.“

Jenseits der Speichergrenzen

Das Entfernen der Storage-Beschränkungen für Azure SQL Data Warehouse ist laut laut Warner Chaves, SQL Server Principal Consultant beim Technologie-Dienstleistungsunternehmen Pythian, ein sinnvoller Schritt für Microsoft.

„Dieser Schritt zielt darauf ab, die größten Bestandskunden von Azure SQL Data Warehouse zu unterstützen – also diejenigen, die an die Speichergrenzen gestoßen sind oder bereit sind, mehr zu zahlen, um Ergebnisse schneller zu erzielen“, erläutert er.

Ohne diese neuen Optionen wären Anwender gezwungen, zu einer Hadoop Big-Data-Plattform oder einem konkurrierenden Cloud Data Warehouse, zum Beispiel von Amazon oder Google, zu wechseln. „Es ist wichtig, dass Microsoft ihnen die Möglichkeit gibt, weiter zu skalieren“, sagt Chaves.

„Kapazitätsgrenzen können die Annahme von Cloud-Angeboten verlangsamen“, erklärt der Berater. „Mit einer Anwendung, die eine feste Leistungsfähigkeit hat oder die zu schwerfällig oder langsam ist, um nach oben oder unten zu skalieren, nimmt man einen Teil der Cloud-Attraktivität weg.“

Relationales Data Warehouse als Arbeitstier

Auch wenn sich das Gros der Aufmerksamkeit auf Analytik und innovative Hadoop- und Spark-Anwendungen konzentriert – beide On-Premises oder in der Cloud –, erhalten Updates von Cloud-Versionen von traditionelleren SQL-orientierten Data Warehouses wie Azure SQL Data Warehouse nun ebenfalls Aufmerksamkeit. „Das relationale Data Warehouse ist ein Arbeitstier“, sagt Sherman.

Updates für Azure SQL Data Warehouse zeigen, das traditionelle Data Warehouses auch auf hohe Arbeitsbelastungen vorbereitet sind und auf den Cloud-Server-Farmen von Microsoft und anderen Anbietern gedeihen.

Eine besondere Eigenschaft des Azure SQL Data Warehouse, die bei Kunden Gefallen findet, ist laut Chave die Fähigkeit des Systems, die Verarbeitung vollständig zu pausieren, sich aber nach Bedarf schnell wieder hochgefahren lässt.

Die Public Preview von Azure SQL Data Warehouse mit 18.000 DWUs ist seit Juli verfügbar, zusammen mit einer anderen Version, die 9.000 DWUs unterstützt. Die Preisgestaltung für die 18.000-DWU-Implementierung variiert je nach Region. Die Public Preview ist aktuell in folgenden Regionen verfügbar: East U.S. 2, South Central U.S., Kanada East, Nordeuropa und Südostasien.

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Artikel wurde zuletzt im September 2017 aktualisiert

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