Blog Azure Databricks vs. Microsoft Fabric: Welche Lösung Sie für Echtzeitverarbeitung wählen sollten?

Warum Echtzeit-Monitoring heute geschäftskritisch ist
Das Monitoring von Datenströmen in Echtzeit ist für moderne Unternehmen zur kritischen Notwendigkeit geworden. Ob es um die Vermeidung von Bankbetrug oder das Monitoring eines Gebäudes geht – die Fähigkeit, unmittelbar auf Daten zu reagieren, entscheidet oft zwischen operativem Erfolg und kostspieligem Ausfall.

Doch welche Plattform sollte man im umfangreichen Azure-Ökosystem wählen?
Laura Villa (Consulting Services Manager) und Salvatore Cavallaro (Senior Data Consultant) von Insight geben Einblicke in Azure Databricks und Microsoft Fabric und stellen beide anhand eines realen Use Cases auf die Probe: „Building Intelligence“.

Echtzeit definieren: Real-Time vs. Near Real-Time

Bevor es in die Technologie geht, ist eine klare Definition der Geschwindigkeit entscheidend. Nicht jedes „Real-Time“ ist gleich:

• Real-Time: unmittelbare Analyse mit Latenzen im Millisekundenbereich. Unverzichtbar für Szenarien wie Fraud Detection.
• Near Real-Time: eine tolerierbare Verzögerung von einigen Sekunden bis zu wenigen Minuten. Ideal für Gebäudemonitoring oder Logistik.
• Batch: der klassische Modus, bei dem Daten stündlich oder täglich aktualisiert werden.

Der Use Case: Building Intelligence

Um den Vergleich greifbar zu machen, stellen die ExpertInnen das Projekt „Building Intelligence“ vor. Ziel ist es, das Gebäudemanagement von reaktiv zu proaktiv zu transformieren.

Mit IoT-Sensoren für den Energieverbrauch und Kameras zur Überwachung spezifischer Muster soll das System in der Lage sein, Anomalien zu erkennen und sofortige Alerts auszulösen. An diesem Punkt kommen die beiden Plattformen ins Spiel.

Azure Databricks: Power und Flexibilität für Data Engineering

Azure Databricks gilt als Industriestandard für verteilte Datenverarbeitung. Das Herzstück – Apache Spark – bietet eine kollaborative Umgebung, die ideal für Data Engineers und Data Scientists geeignet ist.

Zentrale Eigenschaften:

• Structured Streaming: die Engine, die Datenströme wie kontinuierlich wachsende Tabellen behandelt.
• Real-Time Mode: eine jüngere Innovation, die die Latenz von Sekunden auf wenige Dutzend Millisekunden reduziert – ohne dass der Code neu geschrieben werden muss.
• Lakeflow: ein deklaratives Framework, das die Erstellung robuster und skalierbarer Pipelines (Batch oder Streaming) vereinfacht.
• KI-Integration: mit Funktionen wie ai_query lassen sich Daten – auch Bilddaten aus Kameras – in natürlicher Sprache abfragen.

Der Ansatz von Databricks ist „Code-First“: ideal für technische Teams, die volle Kontrolle und weitreichende Anpassungsmöglichkeiten über Python oder SQL benötigen.

 Microsoft Fabric: Einfachheit und integriertes SaaS

Microsoft Fabric steht für die Weiterentwicklung hin zu einer einheitlichen SaaS-Plattform. Die Stärke liegt in der Fähigkeit, Daten-Import, Analyse und Visualisierung an einem Ort zu vereinen: dem Real-Time Hub.

Die wichtigsten Komponenten:

• Eventstream: das Herzstück für Daten-Import und erste Transformation der Daten – mit einem visuellen, intuitiven Ansatz.
• KQL Database: optimiert für schnelle Abfragen großer Datenvolumen mit der Abfragesprache Kusto (KQL).
• Real-Time Dashboard: ermöglicht Streaming-Visualisierungen mit einer Interaktivität ähnlich Power BI, jedoch mit sofortigen Aktualisierungen.
• Activator: die „Reaktions“-Komponente, die bei bestimmten Bedingungen automatische Aktionen auslöst (E-Mails, Teams-Benachrichtigungen oder das Starten von Fabric-Objekten).

Der Ansatz von Fabric ist „Low-Code“: ideal, um den Zugang zu Daten zu demokratisieren und die Time-to-Market deutlich zu verkürzen.

Schnellvergleich: Was sind die wichtigsten Unterschiede?