Fabric ist die neue Datenanalyseplattform von Microsoft, die alle Analysewerkzeuge vereint, die Unternehmen benötigen, und die sich derzeit in der Vorschauphase befindet.

Es kombiniert Azure Data Factory, Synapse Analytics und Power BI in einem einzigen Produkt, aber es handelt sich nicht nur um ein Rebranding des bestehenden Synapse-Analytics-Angebots. Stattdessen basiert es auf der Vision einer einheitlichen Plattform auf der Ebene der Benutzererfahrung, die wir in Synapse Analytics haben, aber der Kern der Computing-Engines wurde überarbeitet, um auch auf der Datenebene eng zu integrieren.

Fabric ist eine SaaS-Lösung mit dem Ziel, die Hürden für die Einführung zu verringern, die Komplexität der Konfiguration zu reduzieren und jedem Teammitglied die spezifischen Erfahrungen zu bieten, die es benötigt. Wie bei Power BI ist es nicht nötig, einen Cluster zu erstellen oder über die Größe einer Datenbank zu entscheiden, alles, was Sie brauchen, ist einfach da. Es wird von Azure unterstützt, aber Sie müssen nicht einmal das Azure-Portal öffnen, um es zu nutzen.

Fabric basiert auf OneLake und bietet sieben Haupt-Workloads: Data Factory; Synapse Data Engineering, Synapse Data Science, Synapse Data Warehousing, Synapse Real-Time Analytics, Power BI und Data Activator.

Das Interessanteste daran ist, dass alle diese Maschinen mit demselben Datenformat arbeiten: Delta Parquet. Dies ist ein offener Standard, was bedeutet, dass es keine Abhängigkeit vom Dienstanbieter gibt.

Das bedeutet auch, dass die von einer Maschine geschriebenen Daten von jeder anderen Maschine gelesen werden können, so dass keine Notwendigkeit besteht, mehrere Kopien der gleichen Daten zu haben. Dadurch werden die Komplexität, die Integrations- und Speicherkosten und die Zeit von der Dateneingabe bis zur Präsentation verringert.

Es wird erwartet, dass der Azure OpenAI-Service auf allen Ebenen eng mit Fabric integriert wird, um die Nutzer bei der Entwicklung oder Extraktion von Informationen aus ihren Daten zu unterstützen.

An wen richtet sich Fabric?

Auf dem Papier ist es an alle gerichtet, aber in der Praxis hängt es von Ihren spezifischen Anwendungsfällen ab. Verfügen Sie bereits über eine Analyseplattform? Welche Technologien setzen Sie ein? Wenn Ihre Analyseplattform bereits auf Azure läuft, wird es wahrscheinlich in naher Zukunft einen Migrationspfad geben. Aber es ist noch zu früh, um eine endgültige Antwort zu geben.

Ich bin dabei, ein neues Analytikprojekt zu starten. Sollte ich auf Fabric General Availability warten?

Es ist ungewiss, wie lange es dauern wird, bis Fabric vollständig verfügbar ist. Wenn sich das Analytikprojekt auf Azure läuft,  und der vorherigen Antwort folgend, wird höchstwahrscheinlich die gesamte geleistete Arbeit auf Fabric portiert werden. Wenn das Projekt nicht mit Azure verbunden ist, dann werden die Gründe, die gegen Azure sprachen, höchstwahrscheinlich auch gegen Fabric sprechen.

Was sind die Kosten?

Es wird zwei Arten von SKU geben: Es ist möglich, eine Kapazität mit einem Monats- oder Jahresabonnement zu reservieren, z. B. Power BI Premium. Oder Sie können sich für den „Pay-as-you-go“-Ansatz von Azure entscheiden, bei dem keine Verpflichtung besteht und die Abrechnung sekundengenau erfolgt.
Bisher wurden die Werte für die Kapazitätsreserven noch nicht veröffentlicht. Die „Pay-as-you-go“-Werte beginnen bei 0,36 USD/Stunde oder 263,80 USD/Monat für eine Kapazität von 2 CUs (Capacity Units) und gehen bis zu 2048 CUs, was 368,64 USD/Stunde oder 269.107,20 USD/Monat entspricht.
Die Speichergebühr wird separat bezahlt und entspricht der Azure ADLS-Gebühr.

Was ist, wenn die Kapazität erhöht werden muss?

Mit Azure SKUs können Sie die Kapazität je nach Bedarf skalieren und pausieren/wieder aufnehmen.

Wie bereits erwähnt, befindet sich Fabric noch in der Vorschauphase und einige der angekündigten Funktionen sind noch nicht verfügbar oder weisen Fehler auf, aber es ist ein aufregendes Produkt und wir sind gespannt, wie es sich entwickelt. Jedes Stück von Fabric verdient einen eigenen Artikel (oder mehr), und wir werden versuchen, dies zu tun, wenn wir die Plattform weiter erkunden.

Wenn Sie die Möglichkeit haben, testen Sie das Produkt oder kontaktieren Sie BI4ALL, um zu sehen, ob es Ihren Bedürfnissen entspricht.