Open Lakehouse mit Microsoft OneLake und Snowflake

Geschäftswachstum ist für die meisten Unternehmen unabhängig von der Größe das Ziel, bringt aber oft eine unbeabsichtigte Folge mit sich: Datenfragmentierung. Wenn ein Unternehmen wächst, verlassen sich Teams zunehmend auf mehrere Datenplattformen, wodurch kritische Informationen über das gesamte Unternehmen hinweg verstreut werden. Dieses Fehlen einer einheitlichen Übersicht macht es nahezu unmöglich, genaue Echtzeiteinblicke in das Unternehmen zu gewinnen, was zu einer Vielzahl kostspieliger Effizienzverluste führt, darunter Datenverdopplung, deutlich längere Time-to-Insight und weniger vertrauenswürdige KI-Initiativen.

Deshalb entscheiden sich viele Unternehmen für einen Open-Lakehouse-Ansatz. Mit diesem immer häufiger vorkommenden Architekturmuster können Sie Ihre Datensilos verbinden, indem Sie die Flexibilität und Skalierbarkeit eines Data Lakes mit der Performance und Zuverlässigkeit eines Data Warehouse kombinieren. Indem Sie Apache Iceberg vollständig als Branchenstandard für offene Tabellenformate einsetzen, erhalten Sie schnellen, kontrollierten Zugriff auf alle Daten – unabhängig davon, wo sie sich befinden. Sie haben die Flexibilität zu wählen, wo Ihre Daten gespeichert werden sollen, während Sie sie dennoch über mehrere Plattformen hinweg nutzen, ohne sich an einen Anbieter zu binden. 

Entwickeln Sie ein Open Lakehouse mit Snowflake und Microsoft OneLake

Snowflake und Microsoft legen großen Wert darauf, dass unsere Kunden ihre Datenlandschaft verbinden können, um ein Open Lakehouse zu ihren eigenen Bedingungen aufzubauen. Anfang des Jahres haben wir mehrere Meilensteine für die Interoperabilität von Snowflake – der Daten- und KI-Plattform für das KI-Zeitalter – und Microsoft OneLake – dem einheitlichen SaaS-Data Lake, auf dem Microsoft Fabric basiert – durch die native Integration offener Standards bekannt gegeben. Gemeinsam ermöglichen wir Ihnen einen einfacheren Zugriff auf alle Ihre Daten über beide Plattformen hinweg ohne Komplexität oder Datenverdopplung. Bei Microsoft Ignite haben wir geteilt, dass es jetzt noch einfacher ist, über Microsoft OneLake und Snowflake hinweg an einer einzigen Datenkopie zu arbeiten – mit neuen Benutzeroberflächen auf beiden Plattformen. So können Sie OneLake-verwaltete Tabellen nahtlos von Snowflake abfragen, ohne Daten verschieben zu müssen und umgekehrt. Sie können ganz einfach Snowflake-verwaltete Apache Iceberg™-Tabellen in Microsoft Fabric anzeigen und abfragen. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie mehr über zusätzliche Funktionen, die durch diese Integration jetzt verfügbar sind. Mit einem Open Lakehouse, das auf Snowflake und OneLake basiert, können Sie die Möglichkeiten der KI erschließen, die Ihre vernetzten und kontrollierten Daten nutzt – jetzt mit einfacherem Zugriff.

Machen Sie Ihre Open Lakehouse KI-bereit

Dank der nativen Unterstützung für Iceberg können Sie mit Snowflake und OneLake den besten Speicherort, die besten Rechenressourcen und den besten Service für Ihre Workloads frei wählen. Sie behalten die volle Kontrolle über Speicher und Katalogbesitz, ermöglichen langfristige Flexibilität und unterstützen die Compliance. Hier einige Szenarien, in denen Sie von dieser verbesserten Interoperabilität profitieren können:

• Verbinden Sie Ihre Datenlandschaft: Nutzen Sie Iceberg REST-Kataloge mit Snowflake-Katalog-verknüpften Datenbanken, um automatisch aktuelle Daten zu entdecken und auf diese zuzugreifen. Die einheitliche Plattform von Snowflake beseitigt fragmentierte Governance-Kontrollen und betriebliche Komplexität. Unabhängig davon, ob sich Ihre Daten in OneLake-Tabellen, OneLake-Verknüpfungen, Eventstreams, Snowflake-nativen Tabellen oder einem anderen Iceberg REST-kompatiblen Katalog befinden, erhalten Sie eine einzige, kontrollierte Ansicht für alle Daten und Workloads – ohne mehrere Engines zusammenfügen zu müssen.

• Optimierte Pipelines: Nutzen Sie automatisierte und deklarative Tools, die die Infrastruktur für Sie verwalten. Sie können vorhandenen Apache SparkTM-Code direkt auf der Snowflake-Engine ausführen, indem Sie Snowpark Connect für Apache SparkTM verwenden, um eine schnellere Performance zu geringeren Gesamtbetriebskosten zu erzielen. Sie können deklarative Pipelines mit niedriger Latenz mit Dynamic Tables für Iceberg erstellen und Snowflake die Erstellung, Pflege und automatische Aktualisierung bei Änderungen der Quelldaten überlassen. 

• Arbeiten Sie nach Ihren Wünschen: Nutzen Sie die nativen Entwicklungsschnittstellen von Snowflake oder verwenden Sie Ihre eigene IDE. Unabhängig davon, ob Sie in SQL, Python oder Java arbeiten, führen Sie Ihre bevorzugten Bibliotheken mit Snowpark sicher aus. 

• Mehr Leistung für Ihre Analytics und KI: Die bewährte Engine von Snowflake bietet ein erstklassiges Verhältnis von Preis zu Performance für Analytics und KI bei offenen Formaten und ist nahtlos in das Microsoft-Ökosystem integriert. Wenn Sie einen Agenten in Microsoft Copilot Studio oder eine Geschäftsanwendung mit Microsoft Power Platform erstellen, können Sie Ihre Daten in Snowflake mit Ihren Microsoft-Lösungen integrieren, um Ihre Ergebnisse anzureichern, ohne dass Daten verschoben werden müssen. Und alle Daten aus OneLake können zu Snowflake erweitert werden, um cloudübergreifende KI, Anwendungen, Data Sharing und Data Collaboration zu ermöglichen, neben vielen anderen Workloads.

• Beschleunigen Sie Ihre Analytics und liefern Sie erweiterte Erkenntnisse: Dank dieser Interoperabilität können Sie Ihre Daten über beide Plattformen hinweg nutzen, um Ihre Analytics zu verbessern. Mit Power BI können Sie interaktive Berichte und Dashboards erstellen, um Echtzeiteinblicke auf der Grundlage von Daten auf beiden Plattformen zu gewinnen und so eine fundierte Entscheidungsfindung für Ihr gesamtes Unternehmen zu ermöglichen. Noch nie war es einfacher, in Echtzeit einzurichten und sich zu verbinden. 

Jessica Hawk, Corporate Vice President bei Azure Marketing, und Denise Persson, CMO bei Snowflake, haben sich kürzlich zusammengesetzt, um zu besprechen, wie Unternehmen dank dieser verbesserten Interoperabilität mehr aus ihren Daten machen können und wie beide Unternehmen Kund:innen und ihren eigenen Teams dabei helfen, KI wie nie zuvor zu nutzen. Lesen Sie jetzt hier weiter. 

Sie haben noch Fragen zur Integration?

Sehen Sie sich das aktuelle Webinar „Ask Me Anything: Fabric and Snowflake Interoperability“ an, in dem wir Fragen beantwortet haben, wie wir diese Plattformen am effektivsten kombinieren können. 

Bereit für ein Open Lakehouse mit Snowflake und Microsoft Fabric?

• Probieren Sie den Snowflake-Quickstart für Iceberg in OneLake aus. 

• Beginnen Sie mit OneLake-Tabellen-APIs für Iceberg.