Vergleich von Power BI Native und OneLake – Welches soll man wählen?

Wenn wir uns die darin enthaltenen Datenspeicheroptionen ansehenMicrosoft Fabric,Es stellt eine entscheidende architektonische Entscheidung dar: Nutzen Sie die traditionelle Hochgeschwindigkeit?Nativer Power BI-Speicher, oder umarmen Sie den einheitlichen, offenen Standard vonOneLake? Diese Entscheidung wirkt sich auf alles aus, von Kosten und Leistung bis hin zu Governance und zukünftiger Skalierbarkeit.

Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Einblick in beide Paradigmen. Wir werden die zugrunde liegende Technologie der VertiPaq-Engine im Vergleich zu Delta Lake dekonstruieren, die Wirtschaftsmodelle vergleichen und die reale Leistung des Import- und Direct-Lake-Modus vergleichen. Am Ende verfügen Sie über einen klaren Rahmen für die Auswahl der richtigen Speicherstrategie für jede Arbeitslast.

GigXP.com | Tiefer Einblick in Fabric Storage: Power BI Native vs. OneLake

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TIEFTAUCHANALYSE

Ein umfassender Leitfaden zur Auswahl der richtigen Speicherstrategie in Microsoft Fabric. Wir dekonstruieren die Technologie, Wirtschaftlichkeit und Leistung, um Sie bei der Entwicklung skalierbarer, kosteneffektiver Lösungen zu unterstützen.

Teil I: Die Grundpfeiler

Im Microsoft Fabric-Ökosystem ist die Datenspeicherung in zwei unterschiedliche Paradigmen unterteilt: den traditionellen, leistungsstarken nativen Power BI-Speicher und den neuen, einheitlichen OneLake-Speicher. Für die Entwicklung moderner Datenlösungen ist es von größter Bedeutung, die Architektur, den Zweck und die jeweiligen Kompromisse zu verstehen.

Auf einen Blick: Native vs. OneLake

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Anwendungsfall

Technologie

Kostenmodell

Leistung

Attribut	Nativer Power BI-Speicher	OneLake-Speicher
Primärer Anwendungsfall	Self-Service und Abteilungs-BI	Einheitliche Analysen im Unternehmensmaßstab
Kernartefakte	Semantische Modelle, Berichte, Dashboards	Seehäuser, Lagerhäuser, KQL-DBs
Zugrunde liegende Technologie	VertiPaq Analysis Services Engine	Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2
Datenformat	Proprietäres, komprimiertes Säulenformat	Offener Standard: Delta Parkett
Lagerkosten	In der Lizenz enthalten (bis zum Limit)	Pay-as-you-go pro GB
Transaktionskosten	Gebündelt in Kapazitätsberechnung	Verbraucht von der Fabric-Kapazität (CUs)
Leistungsprofil	Hochgeschwindigkeits-In-Memory-Analysen	Abstimmbar; hängt von der V-Reihenfolge und dem Zugriffsmodus ab
Datenfrische	Statisch (Stand der letzten Aktualisierung)	Nahezu in Echtzeit
Governance-Modell	Artefaktebene in Power BI	Zentralisiert in OneLake, Purview integriert
Hauptunterscheidungsmerkmal	Geschwindigkeit und Einfachheit für dedizierte BI	Offenheit, Skalierbarkeit, Single Source of Truth

Im nativen Power BI-Speicher

Ein geschlossenes, leistungsstarkes Ökosystem, das für einen einzigen Zweck optimiert ist: interaktive BI.

VertiPaq-Engine:Eine spaltenbasierte In-Memory-Datenbank, die eine außergewöhnliche Komprimierung und Abfragegeschwindigkeit bietet. Der Schlüssel zur legendären Leistung von Power BI.

Proprietäres Format:Daten werden in einem Format gespeichert, das nur von der Analysis Services-Engine gelesen werden kann, wodurch ein Datensilo entsteht, die Leistung innerhalb dieses Silos jedoch maximiert wird.

Gebündelte Kosten:Der Speicher ist in Power BI Pro/PPU- oder Fabric Capacity-Lizenzen enthalten, sodass die Kosten vorhersehbar und fest sind.

Im OneLake-Speicher

Eine offene, einheitliche Datengrundlage für alle analytischen Workloads, basierend auf offenen Standards.

Delta-Lake-Standard:Basierend auf dem offenen Delta-Parquet-Format, das ACID-Transaktionen ermöglicht und es jeder Rechenmaschine (Spark, T-SQL usw.) ermöglicht, auf dieselbe Datenkopie zuzugreifen.

Verknüpfungen:Eine Schlüsselfunktion für die Datenvirtualisierung. Verknüpfungen fungieren als Verweise auf Daten an anderen Orten (andere Arbeitsbereiche, andere Clouds) und verhindern so die Duplizierung von Daten.

Pay-as-you-go:Der Speicher wird pro GB abgerechnet und Transaktionen verbrauchen Rechenleistung aus einer Fabric-Kapazität. Dies sorgt für eine granulare Kostentransparenz.

Teil II: Die Wirtschafts- und Leistungsrechnung

Die beiden Speicherparadigmen basieren auf grundlegend unterschiedlichen Wirtschaftsmodellen und liefern unterschiedliche Leistungsprofile. Das Verständnis dieser Unterschiede ist der Schlüssel zum Management von Kosten und Benutzererwartungen.

Kostenmodellvergleich

Anschauliche Kostenaufschlüsselung. Die Kosten für OneLake variieren je nach Nutzung, während für Native Storage eine feste Lizenzgebühr anfällt.

Versteckte Kosten und Boni von OneLake

Aufbewahrung gelöschter Arbeitsbereiche

Ihnen wird die Speicherung in gelöschten Arbeitsbereichen für 7–90 Tage in Rechnung gestellt. Eine proaktive Bereinigung ist unerlässlich, um „Zombie“-Kosten zu vermeiden.

Vorläufiges Löschen für Dateien

Gelöschte Dateien werden standardmäßig 7 Tage lang aufbewahrt und Ihnen wird dieser Speicherplatz in Rechnung gestellt. Um Platz zurückzugewinnen, sind regelmäßige „VACUUM“-Jobs erforderlich.

Spiegelungsspeicherbonus

Erhalten Sie 1 TB kostenlosen OneLake-Speicher für gespiegelte Replikate pro Fabric CU. Bei einer F64-Kapazität stehen 64 TB freier Speicher für die Spiegelung zur Verfügung.

Leistungsdetail: Import vs. Direct Lake

Direct Lake strebt eine importähnliche Geschwindigkeit an, ohne Daten zu kopieren, die Leistung ist jedoch differenziert. Der Hauptunterschied ist der Datenpfad von der Quelle zur Abfrage-Engine.

Importmodus

Datenquelle

KOPIEREN & KOMPRIMIEREN
VertiPaq-Cache

(Proprietäres Format)

Schnellste Abfrage
Power BI-Bericht

Höchste Geschwindigkeit, Datenlatenz

Direkter Seemodus

OneLake-Daten

(Delta/Parkett)

Liest direkt
Power BI-Engine

(Keine Kopie)

Schnelle Abfrage
Power BI-Bericht

Hohe Geschwindigkeit, geringe Latenz

Optimierung der Direct Lake-Leistung

Hohe Leistung ist kein Selbstläufer. Dies hängt vom physischen Layout Ihrer Delta-Dateien in OneLake ab.

V-Bestellung:Eine Optimierung der Schreibzeit, die Parquet-Dateien so reorganisiert, dass sie den von der Power BI-Engine erwarteten Mustern entsprechen, wodurch die Leseleistung erheblich gesteigert wird.

Dateikomprimierung:Verwenden Sie regelmäßig die Befehle „OPTIMIZE“ und „VACUUM“, um viele kleine Dateien in weniger, größere Dateien zu komprimieren (100 MB bis 1 GB sind ideal), um das „Problem kleiner Dateien“ zu lösen.

Teil III: Der moderne Daten-Workflow

Der strategische Wandel hin zu OneLake führt zu einer grundlegenden Umgestaltung der Datenabläufe, was sich am deutlichsten an der Entwicklung von Dataflows und dem Streben nach einer einheitlichen, datenzentrierten Governance zeigt.

Entwicklung: Dataflow Gen1 vs. Gen2

Der Wechsel von Gen1 zu Gen2 stellt einen Wandel von einem BI-spezifischen Silo zu einem universellen, wiederverwendbaren Datenbestand in OneLake dar.

Datenfluss Gen1

Quelle

Empfohlene Lektüre:So beheben Sie den Fehler „Minecraft Native Launcher konnte nicht aktualisiert werden“.

Power-Abfrage

Interner PBI-Speicher

(Silo)

Ausgabe:Schreibt in einen internen, verwalteten Speicherort. Hauptsächlich für semantische Power BI-Modelle.

Datenfluss Gen2

Quelle

Power-Abfrage

Ein Seeziel

Universeller Delta-Tisch

Ausgabe:Schreibt an ein vom Benutzer angegebenes Ziel in OneLake (Lakehouse/Warehouse). Erstellt eine wiederverwendbare, universelle Delta-Tabelle.

Teil IV: Governance und Sicherheit über die Kluft hinweg

Fabric zielt darauf ab, die Governance zu vereinheitlichen, die Implementierung und der Reifegrad unterscheiden sich jedoch. Die strategische Ausrichtung ist ein grundlegender Wandel von der Governance auf Anwendungsebene zur Datenebene mit OneLake als Schwerpunkt.

Wichtige Governance-Säulen in Fabric

Einheitliche Governance mit Purview:Fabric verfügt über integrierte Purview-Funktionen für eine zentrale Ansicht Ihres gesamten Datenbestands, von OneLake-Tabellen bis hin zu Power BI-Berichten.

End-to-End-Datenherkunft:Fabric bietet eine Herkunftsansicht, die Daten von der Quelle bis zum Verbrauch verfolgt. Am zuverlässigsten ist sie jedoch für erkannte Artefakte wie Pipelines und Datenflüsse.

Vererbung der Vertraulichkeitsbezeichnung:Eine auf eine Tabelle in OneLake angewendete Bezeichnung (z. B. „Streng vertraulich“) wird automatisch von nachgelagerten Power BI-Berichten übernommen, um einen konsistenten Datenschutz zu gewährleisten.

Zugriffskontrolle auf Datenebene:Definieren Sie Sicherheit auf Zeilenebene (RLS) und Sicherheit auf Spaltenebene (CLS) einmal für Tabellen in einem Warehouse oder Lakehouse, und sie wird überall durchgesetzt, von Power BI bis Spark.

Teil V: Strategische Empfehlungen

Die Wahl zwischen nativem Power BI-Speicher und OneLake ist keine binäre Entscheidung, sondern eine strategische, die vom spezifischen Szenario, Datenvolumen, Benutzerpersönlichkeiten und langfristigen Architekturzielen abhängt.

Szenario 1: Traditioneller Self-Service und Abteilungs-BI

Für erfahrene Analysten, die Power BI Pro/PPU mit kleineren Datensätzen verwenden, besteht das Ziel in der schnellen Erstellung und Freigabe interaktiver Berichte.

Empfehlung:Bleib dabeiNativer Power BI-Speicher (Importmodus). Es ist kostengünstig, leistungsstark für diese Größenordnung und erfordert keine speziellen Kenntnisse im Bereich Datentechnik.

Szenario 2: Lakehouse und DWH im Unternehmensmaßstab

Für zentrale Datenteams, die eine zentrale Informationsquelle für mehrere Verbraucher-Workloads (BI, Data Science, ML) aufbauen.

Empfehlung: OneLake ist die einzige strategische Wahl. Verwenden Sie eine Lakehouse/Warehouse-Architektur und verbinden Sie Power BI überDirekter SeeModus zur Nutzung einer einzelnen Datenkopie.

Szenario 3: Echtzeit- und nahezu Echtzeit-Analysen

Zur Analyse von Hochgeschwindigkeits-Streaming-Daten (IoT, Clickstreams), bei denen Dashboards Daten mit minimaler Latenz wiedergeben müssen.

Empfehlung:Ein hybrider Ansatz, der sich auf Folgendes konzentriert:OneLake. Streams in eine KQL-Datenbank aufnehmen und verwendenDirekter SeeDamit die BI-Schicht eine geringe Latenz und hohe Leistung erreicht.

Teil VI: Best Practices für ganzheitliches Management

Eine effektive Verwaltung der Fabric-Speicherlandschaft erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der Kosten, Leistung und Governance umfasst, um einen gesunden und nachhaltigen Datenbestand sicherzustellen.

Kostenoptimierung

Richtige Kapazität:Fangen Sie klein an und erweitern Sie es basierend auf der Überwachung.
Pausieren automatisieren:Unterbrechen Sie produktionsfreie Kapazitäten außerhalb der Geschäftszeiten.
Monitorspeicher:Überprüfen Sie den OneLake-Speicher regelmäßig, um verwaiste Daten zu finden und zu bereinigen.
Aufnahme optimieren:Verwenden Sie effiziente Datenlademuster, um den CU-Verbrauch zu minimieren.

Datenlebenszyklus

Arbeitsbereichsaufbewahrung festlegen:Konfigurieren Sie die Mindestaufbewahrungsdauer (z. B. 7 Tage), um die Kosten zu senken.
Bereinigung automatisieren:Planen Sie Jobs zum „VACUUM“ von Delta-Tabellen und löschen Sie vorläufig gelöschte Dateien.
Verwenden Sie die Medallion-Architektur:Strukturieren Sie Ihren See in Bronze-, Silber- und Goldschichten, um die Verwaltung zu vereinfachen.

Regierungsführung

Verwenden Sie Namenskonventionen:Erzwingen Sie einen einheitlichen Benennungsstandard für alle Fabric-Elemente.
Nutzen Sie Domains:Gruppieren Sie Arbeitsbereiche nach Geschäftsbereichen, um die Verwaltung zu delegieren.
Git-Integration übernehmen:Behandeln Sie Artefakte als Code für eine robuste Quellcodeverwaltung und CI/CD.