ETL-Daten in Microsoft Azure Blob Storage

Die Zunahme unstrukturierter Daten hat zu einer verstärkten Nutzung von Objektspeicher geführt, einer hochgradig skalierbaren, flexiblen und sicheren Option, die sich ideal zum Speichern großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten eignet. Mit Azure hat sich Microsoft zu einem der wichtigsten Akteure in diesem schnell wachsenden Markt entwickelt. Microsofts Azure-Objektspeicher oder Azure-Blobspeicher, wie er im Volksmund genannt wird, kann die Herausforderung der Explosion von Datenvolumen und -vielfalt mühelos bewältigen. Nach Enlyft, 47,039 Unternehmen haben Blob Storage bereits in ihre Datenarchitektur integriert.

Arbeiten mit Microsoft Azure Blob Storage

Cloud Storage bietet einer Organisation verschiedene Vorteile. Insbesondere die Azure-Datenspeicherung ist eine kostengünstige Möglichkeit, Petabytes an Daten zu speichern. Mit seiner enormen Skalierbarkeit und den erweiterten Sicherheitsfunktionen ist Azure Blob Storage für die Archivierung, Sicherung oder einfache Speicherung von Daten optimiert, die später von nachgelagerten Analysetools analysiert werden sollen. Die Kosten für Azure Blob Storage und seine Langlebigkeit machen es auch zu einer perfekten Unterstützung für KI- und maschinelle Lernprojekte.

Azure Blob Storage hat eine einfache Struktur; Jedes Speicherkonto kann über mehrere Container verfügen, und in jedem Azure-Speichercontainer können mehrere Blobs vorhanden sein. Es gibt drei Arten von Blobs: Block-Blobs, Anfüge-Blobs und Seiten-Blobs. Block-Blobs werden zum Speichern von Texten oder großen Videos und Bildern verwendet, Append-Blobs werden zum Speichern von Protokolldaten verwendet, während Seiten-Blobs für Datenträger wie Azure SQL gedacht sind.

Was Azure Blob Storage attraktiv macht, sind seine Zugriffsebenen, die es Benutzern ermöglichen, Daten auf kostengünstige Weise zu verwalten. Diese Zugriffsebenen sind danach unterteilt, welche Art von Daten darin gespeichert sind und wie oft darauf zugegriffen wird.

1. Azure Hot Storage: Hot Storage ist eine Onlineebene für Daten, auf die häufig zugegriffen wird. Diese Zugriffsebene hat hohe Speicherkosten, aber niedrige Zugriffskosten.
2. Azure Cold Storage: Diese Onlinezugriffsebene ist ideal für Daten, die nicht häufig verwendet werden. Diese Stufe hat niedrige Speicherkosten, aber hohe Zugriffskosten.
3. Azure Archive Storage: Es handelt sich um eine Offline-Ebene, die zum Speichern selten verwendeter Daten verwendet werden kann, und es gibt keine Latenzanforderungen

Integrieren von Azure Blob Storage in die Datenarchitektur

Wenn sich ein Unternehmen für die Integration der Cloud in seine Dateninfrastruktur entscheidet, geht es in der Regel um Betriebs- und Kosteneffizienz. Die Integration der Cloud in Datenpipelines kann jedoch manchmal überwältigend sein, da viel Codierung erforderlich ist, was das Hauptziel der Migration untergräbt.

Ein codefreies Datenintegrationstool wie Astera erleichtert die Integration von Cloud-Plattformen in die Unternehmensarchitektur. Astera verfügt über einen integrierten Konnektor für Azure Blob Storage als Quelle und Ziel, sodass Sie lediglich Objekte ziehen und ablegen müssen, um eine Datenpipeline mit Azure Data Storage zu erstellen.

Azure Blob Storage und Legacy-Modernisierung

Viele Unternehmen bewegen sich in Richtung Cloud-Storage, da Legacy-Systeme nicht mehr in der Lage sind, mit drastischen Änderungen der Datenstrukturen fertig zu werden, um betriebliche Effizienz, Kosteneinsparungen sowie Datensicherheit und Governance zu realisieren.

Azure Blob Storage kann die Anforderungen moderner Unternehmen mühelos erfüllen. Seine kosteneffizienten Stufen sind besonders nützlich für Unternehmen, die langfristige Daten speichern und verwalten müssen.

Der Wechsel in die Cloud bringt jedoch seine eigenen Herausforderungen mit sich. On-Premise-Rechenzentren werden oft über Jahre hinweg gebaut und kritische Daten sind im gesamten Unternehmen verstreut, sodass Unternehmen ihr Modernisierungsbudget und ihre Zeit oft für die Bewältigung von Datenherausforderungen aufwenden, ohne viel Erfolg zu erzielen.

Ein erfolgreicher Übergang erfordert daher eine kohärente Strategie und das Richtige Azure ETL-Tool Dadurch entfallen die Komplexität und die Kosten des Prozesses.

Integrieren von Azure Blob Storage in lokale Rechenzentren

Azure Blob Storage wird häufig als Teil einer Hybridspeicherstruktur verwendet, wodurch die Fähigkeiten des lokalen Rechenzentrums erweitert werden, um historische Daten auf kosteneffiziente Weise zu speichern.

Organisationen verwenden Cloud-Speicher meist, um große Mengen an Roh- und Daten zu speichern unstrukturierte Daten wie historisches Einkaufsverhalten von Kunden. Diese historischen Daten können mit lokal gespeicherten Daten zusammengeführt und zur weiteren Analyse an ein Data Warehouse gesendet werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

Solche Situationen erfordern eine Lösung, die Daten aus allen lokalen Quellen nahtlos extrahieren, in Cloud-Daten integrieren und in ein Ziel laden kann.

Astera Centerprise kann solche Szenarien erleichtern. Die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht es Benutzern, Datenflüsse sofort abzubilden und die Datenbewegung über verschiedene Plattformen hinweg zu orchestrieren. Darüber hinaus ermöglichen die integrierten Konnektoren Benutzern die einfache Aufnahme von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen, deren Transformation mithilfe ausgeklügelter integrierter Transformationen und das problemlose Laden in das gewünschte Ziel.

Auffüllen der Microsoft Azure SQL-Datenbank aus Azure Blob Storage

Azure Blob fungiert häufig als Speicherschicht, auf der Daten aus verschiedenen Quellen importiert und dann zur Abfrage und Analyse an ein Repository geleitet werden, da Azure Blob keine Abfragesprache enthält. Azure SQL-Datenbank ist in solchen Fällen eines der beliebtesten Ziele.

Während Daten in einer Azure SQL-Datenbank gespeichert werden können, wächst ihre Größe mit großen Datenmengen, was ihre Effizienz verringert und ihre Kosten erhöht. Azure Blob hingegen ist für Massenspeicher optimiert und es ist kostengünstiger, Azure Blob Storage zu skalieren als eine Azure SQL-Datenbank.

Integrierter Azure-Blobspeicher und Azure SQL-Datenbank-Connectors in Astera Centerprise erleichtern das schnelle Laden großer Datenmengen in Azure SQL mit nur einem Drag-and-Drop. Anschließend können Sie den Job-Scheduler nutzen, um die Datenpipeline zu automatisieren und die Datenbank kontinuierlich zu aktualisieren.

Centerprise unterstützt auch die CDC-Funktionalität in der Azure SQL-Datenbank. Change Data Capture (CDC) überwacht kontinuierlich alle Änderungen in Datenstrukturen und aktualisiert sie. CDC ermöglicht eine Datenübertragung mit geringer Latenz für Analysen. Sie ist besser als die Batch-Replikation, da sie kontinuierlich Aktualisierungen an Analyseziele sendet, ohne Unterbrechungen der Produktions-Workloads zu verursachen.

Aktualisieren Sie Ihre Dateninfrastruktur mit Azure Blob Storage und Astera

Azure Blob kann sich als sehr nützlich erweisen, wenn es um kostengünstige Speicherung geht. Mithilfe von Objektspeicher kann ein Unternehmen seine Daten effektiv verwalten und problemlos skalieren. Es ist jedoch unbedingt erforderlich, es durch ein zu ergänzen ETL-Tool Das ist einfach zu bedienen und kann die meisten Aufgaben automatisieren.

Herunterladen Astera Centerprise heute und integrieren Sie Azure Blob Storage nahtlos in Ihre Datenpipelines.