Microsoft julkisti tämän vuoden Ignite tapahtumassa, että SQL Server tietokannat tulevat myös Microsoft Fabricciin. Ajatuksena tämä ei tunnu kovin mullistavalta, koska onhan meillä aikaisemminkin ollut saatavilla SQL Analytics Endpoint OneLakeen tallennetulle datalle ja olemme pystyneet dataa käsittelemään SQL-kyselyillä ilman ongelmia. Taustalla tässä piilee kuitenkin isompi muutos, joka on nyt alkanut.
SQL Databases in Microsoft Fabric tarkoittaa isoa askelta sisällyttää Fabricciin kyvykkyydet käsitellä operatiivista dataa. Tähän asti olemme tottuneet siihen, että Fabric on data-alusta, joka soveltuu erinomaisesti tietovarastoksi raportointia varten.
With operational databases coming to Fabric, Fabric is evolving from an analytics platform to a data platform and the data layer of the AI and Copilot stack.
Microsoft Fabric Blog
Microsoft kuvaa tätä muutosta analysointialustasta data-alustaksi AI ja Copilot työkuormille. Henkilökohtaisesti näen, että operatiivisen datan ja raportointidatan yhteen tuominen on hyvä asia ja tulee jatkossa helpottamaan datan käsittelyä myös raportointia ja analysointia ajatellen. Mitä vähemmän meillä on tarvetta integroida tietokantoja ja siirrellä dataa, sitä tehokkaammin pystymme dataa hyödyntämään. Eikä tämä rajoitu pelkästään AI ja Copilot työkuormiin.
Mitä SQL Databases in Microsoft Fabric tarkoittaa käytännössä?
All data is replicated in near-real time to open-source delta parquet format in OneLake. When you deploy a SQL database in Fabric, you get two endpoints: an endpoint to the database and a “SQL analytics endpoint” that allows querying the replicated data in OneLake. This unifies operational and analytics work without having to move any data.
Microsoft Fabric Blog
Käytännössä jatkossa Fabricin käyttäjä pystyy perustamaan SQL tietokannan Microsoft Fabricin sisään ja kytkemään siihen oman tai olemassa olevan sovelluksen. Suorituskyky on myös tuttua Azure SQL tasoa.
Microsoft huolehtii siis jatkossa SQL tietokannan ja OneLake datavaraston välisestä integraatiosta. Käytännössä ratkaisu tarkoittaa sitä, että meillä on SQL Server tietokanta pyörimässä Fabricin sisällä ja kaikki muutokset synkronoituvat OneLaken puolelle raportointia ja jatkokäsittelyä varten. Aikaisemmin vastaava toiminto olisi voitu hoitaa Fabricin Azure SQL Mirroring toiminnolla, mutta nyt sitä ei enää tarvita.
Yleensä operatiivisen tietokannan rakenne ei sovellu suoraan raportointia varten, joten erottelu ja synkronointi (OneLaken ja SQL tietokannan välillä) on järkeenkäypää. Tässä yhteydessä on myös hyvä huomata, että koska SQL Server pyörii Microsoft Fabricin sisällä, se tulee myös käyttämään Fabricin laskentayksiköitä (CU).
Microsoftilta on tulossa myöhemmin työkalu, jolla pystyy arvioimaan Fabricin laskentakapasiteetin tarvetta perustuen SQL Serverin tarpeeseen. Azure SQL:n hinnoittelu on ollut tällä hetkellä suhteellisen edullista, joten epäilen että tämä uusi ratkaisu ei tule välttämättä loppukäyttäjälle halvemmaksi. Johtuen lähinnä siitä, että nykyisellään Fabric kapasiteetin hinnoittelu on portaista ja verrattain kankeaa esimerkiksi Azure SQL:ään verrattuna. Tämä jää kuitenkin nähtäväksi, kunhan saamme ensimmäisiä suorituskykymittauksia ulos oikealla operatiivisella datalla.
Mitä seuraavaksi?
Ajatuksena SaaS-palveluna pyörivä SQL tietokanta, joka synkronoituu automaattisesti raportointia varten tehtyyn tietovarastoon, on houkutteleva. Tämä vähentää tarvetta monimutkaisille verkko- ja tietoturva-asetuksille. Puhumattakaan disaster recovery- ja saavutettavuusasioista.
Onko tämä ensimmäinen iso steppi siihen, että tietokantaratkaisut siirtyvät enemmän Azuresta Fabricin puolelle? Uskoisin näin. Raportointidata on aina johdettu operatiivisesta datasta, joten näiden kahden asian saumaton yhdistäminen on järkevää. Data-alustoissa kilpailu on nykyisin kovaa ja tämä on selkeästi Microsoftin vastaus Snowflaken tyylisille AI Data Cloud -ratkaisuille. Kyvykkyys lisää Microsoft Fabricin houkuttelevuutta ja vähentää kynnystä sen käyttöönottoon, koska operatiivinen data on jo kohta Fabricin sisällä.
Adafy tuo organisaatiosi käyttöön asiantuntemuksen datan kokoamisesta ja hallinnasta (data engineer) sekä datan analysoinnista ja raportoinnista (data analyst). Toimitamme Fabric ratkaisuja kokonaisvaltaisesti aina tarvittavasta Azure laskentakapasiteetista Power BI raportointiin asti.
Tutustu tarkemmin Microsoft Fabriciin liittyviin palveluihimme täällä.