Was ist Azure Analysis Services?

Azure Analysis Services

Azure Analysis Services bietet professionelle Datenmodellierung in der Cloud. Die vollständig verwaltete PaaS-Lösung (Platform-as-a-Service) ist in Azure-Datenplattformdienste integriert.

Mit Analysis Services können Sie Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und miteinander kombinieren, Metriken definieren und Ihre Daten in einem einzelnen, vertrauenswürdigen semantischen Datenmodell schützen. Mit diesem Datenmodell können Benutzer einfacher und schneller riesige Datenmengen mit Clientanwendungen wie Power BI, Excel und Reporting Services sowie mit Drittanbieter-Apps und benutzerdefinierten Apps durchsuchen.

Datenquellen

In diesem Video erfahren Sie, wie sich Azure Analysis Services in die allgemeinen Business Intelligence-Funktionen (BI) von Microsoft einfügt und wie Sie von der Verlagerung Ihrer Datenmodelle in die Cloud profitieren.

Aufbauend auf SQL Server Analysis Services

Azure Analysis Services ist mit zahlreichen praktischen Features kompatibel, die bereits in SQL Server Analysis Services Enterprise Edition enthalten sind. Azure Analysis Services unterstützt tabellarische Modelle mit den Kompatibilitätsgraden 1200 und 1400. Partitionen, Sicherheit auf Zeilenebene, bidirektionale Beziehungen und Übersetzungen werden unterstützt. Dank In-Memory- und DirectQuery-Modi können selbst Abfragen für umfangreiche und komplexe Datasets blitzschnell ausgeführt werden.

Tabellarische Modelle ermöglichen eine schnelle Entwicklung und sind hochgradig anpassbar. Für Entwickler enthalten tabellarische Modelle das Tabellenobjektmodell (TOM) zur Beschreibung von Modellobjekten. TOM wird in JSON über die Skriptsprache für Tabellenmodelle (Tabular Model Scripting Language, TMSL) und die AMO-Datendefinitionssprache über den Namespace Microsoft.AnalysisServices.Tabular verfügbar gemacht.

Besser mit Azure

Azure Analysis Services arbeitet mit vielen Azure-Diensten zusammen und ermöglicht so die Erstellung komplexer Analyselösungen. Die Integration in Azure Active Directory bietet sicheren, rollenbasierten Zugriff auf wichtige Daten. Auch eine Integration in Azure Data Factory-Pipelines ist möglich. Hierzu muss lediglich eine Aktivität hinzugefügt werden, die Daten in das Modell lädt. Für einfache Modellorchestrierungsaufgaben mit benutzerdefiniertem Code können Azure Automation und Azure Functions verwendet werden.

Schnelle Betriebsbereitschaft

Über das Azure-Portal können Sie innerhalb weniger Minuten einen Server erstellen. Und mit Azure Resource Manager-Vorlagen und PowerShell lassen sich Server unter Verwendung einer deklarativen Vorlage bereitstellen. Mit einer einzelnen Vorlage können Sie mehrere Dienste sowie andere Azure-Komponenten (beispielsweise Speicherkonten und Azure Functions) bereitstellen.

Nach der Servererstellung können Sie direkt über das Azure-Portal ein tabellarisches Modell erstellen. Mit dem neuen Webdesigner-Feature (Vorschauversion) können Sie eine Verbindung mit einer Azure SQL-Datenbank- oder einer Azure SQL Data Warehouse-Datenquelle herstellen oder eine Power BI Desktop-PBIX-Datei importieren. Beziehungen zwischen Tabellen werden automatisch erstellt, und Sie können Measures erstellen oder die Datei „model.bim“ im JSON-Format direkt in Ihrem Browser bearbeiten.

Bedarfsgerechte Skalierung

Azure Analysis Services ist in den Tarifen „Developer“, „Basic“ und „Standard“ erhältlich. Die Plankosten in den einzelnen Tarifen sind jeweils abhängig von Verarbeitungsleistung, QPUs und Arbeitsspeichergröße. Bei der Servererstellung wählen Sie einen Plan innerhalb eines Tarifs aus. Sie können Pläne innerhalb eines Tarifs nach oben oder unten anpassen oder in einen höheren Tarif wechseln, ein Wechsel in einen niedrigeren Tarif ist jedoch nicht möglich.

Skalieren Sie zentral hoch oder herunter, oder halten Sie Ihren Server an. Verwenden Sie das Azure-Portal, oder nutzen Sie PowerShell für umfassende Steuerungsmöglichkeiten. Sie bezahlen nur für die tatsächliche Nutzung. Weitere Informationen zu den verschiedenen Plänen und Tarifen sowie den Preisrechner zur Ermittlung des optimalen Plans für Ihre Anforderungen finden Sie unter Azure Analysis Services – Preise.

Datenaufbewahrung in der Nähe

Azure Analysis Services-Server können in folgenden Azure-Regionen erstellt werden:

Amerika Europa Asien-Pazifik
Brasilien Süd
Kanada, Mitte
USA (Ost) 2
USA (Mitte/Norden)
USA (Mitte/Süden)
USA, Westen-Mitte
USA (West)
Nordeuropa
UK, Süden
Europa, Westen
Australien, Südosten
Japan Ost
Südostasien
Indien, Westen

Diese Liste ist unter Umständen nicht vollständig, da immer wieder neue Regionen hinzukommen. Die Standortauswahl erfolgt, wenn Sie Ihren Server im Azure-Portal oder mithilfe von Azure Resource Manager-Vorlagen erstellen. Aus Leistungsgründen empfiehlt es sich, einen Standort in der Nähe Ihrer größten Benutzerbasis zu wählen. Stellen Sie Ihre Modelle auf redundanten Servern in mehreren Regionen bereit, um eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten.

Migrieren vorhandener tabellarischer Modelle

Wenn Sie bereits über lokale SQL Server Analysis Services-Modelllösungen verfügen, können Sie ohne nennenswerte Änderungen zu Azure Analysis Services migrieren. Für die Migration können Sie Ihr Modell mithilfe von SSDT auf Ihrem Server bereitstellen. Alternativ können Sie in SSMS die Sicherungs- und Wiederherstellungsfunktion oder TMSL verwenden.

Falls Sie über lokale Datenquellen verfügen, müssen Sie ein lokales Datengateway installieren und konfigurieren. Falls Sie bereits Rollen und Rollenmitglieder konfiguriert haben, werden zwar die Rollen migriert, die Mitglieder müssen jedoch mithilfe von SSMS oder PowerShell erneut hinzugefügt werden.

Azure Analysis Services unterstützt das Herstellen von Verbindungen mit lokalen Datenquellen in Ihrer Organisation sowie mit Datenquellen in der Cloud. Kombinieren Sie Daten aus lokalen und cloudbasierten Datenquellen, um eine Hybridlösung zu erhalten.

Neue tabellarische Modelle mit Kompatibilitätsgrad 1400 verwenden das moderne Datenabruffeature in SSDT (auf der Grundlage der M-Formelabfragesprache). Der Datenabruf bietet mehr Datentransformations- und Mashup-Features sowie die Möglichkeit, eigene erweiterte Abfragen mit der M-Formelsprache zu erstellen und zu bearbeiten. So können Sie beispielsweise mit tabellarischen Modellen mit Kompatibilitätsgrad 1400 Modelle auf der Grundlage von Datendateien in Azure Blob Storage erstellen.

Verwenden Sie die Tools, die Sie bereits kennen

BI-Entwicklertools

SQL Server Data Tools (SSDT) für Visual Studio

Modelle können mit dem kostenlosen SQL Server Data Tools (SSDT) für Visual Studio entwickelt und bereitgestellt werden. SSDT beinhaltet Analysis Services-Projektvorlagen, die Sie bei der Einrichtung unterstützen. SSDT beinhaltet nun die modernen datenabrufbezogenen Datenquellenabfrage- und Mashup-Funktionen für tabellarische Modelle mit Kompatibilitätsgrad 1400. Wenn Sie mit dem Datenabruf in Power BI Desktop und Excel 2016 vertraut sind, wissen Sie bereits, wie einfach sich hochgradig angepasste Datenquellenabfragen erstellen lassen.

SQL Server Management Studio

Verwalten Sie Server und Modelldatenbanken mit SQL Server Management Studio (SSMS). Stellen Sie eine Verbindung mit Ihren Servern in der Cloud her. Führen Sie TMSL-Skripts direkt über das XMLA-Abfragefenster aus, und automatisieren Sie Aufgaben mithilfe von TMSL-Skripts. Die Features und Funktionen werden kontinuierlich erweitert. (SSMS wird monatlich aktualisiert.)

PowerShell

Zur Verwaltung von Serverressourcen (beispielsweise Erstellen von Servern, Anhalten oder Fortsetzen von Servervorgängen oder Ändern des Servicelevels (Tarif)) werden AzureRM-Cmdlets (Azure Resource Manager) verwendet. Für andere Datenbankverwaltungsaufgaben (beispielsweise für das Hinzufügen oder Entfernen von Rollenmitgliedern, für die Verarbeitung oder für das Ausführen von TMSL-Skripts) werden Cmdlets im SQLServer-Modul verwendet. Sowohl das AzureRM- als auch das SQLServer-Modul steht im PowerShell-Katalog zur Verfügung.

Datensicherheit

Datenvisualisierungen

Authentifizierung

Die Benutzerauthentifizierung für Azure Analysis Services wird per Azure Active Directory (AAD) durchgeführt. Wenn sich Benutzer bei einer Azure Analysis Services-Datenbank anmelden, verwenden sie eine Organisationskontoidentität mit Zugriff auf die betreffende Datenbank. Diese Benutzeridentitäten müssen Mitglied des standardmäßigen Azure Active Directory für das Abonnement sein, in dem sich der Azure Analysis Services-Server befindet. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung und Benutzerberechtigungen.

Datensicherheit

Azure Analysis Services nutzt Azure Blob Storage zum Beibehalten von Speicher und Metadaten für Analysis Services-Datenbanken. Datendateien im Blob werden mithilfe der serverseitigen Verschlüsselung (Server Side Encryption, SSE) von Azure Blob verschlüsselt. Bei Verwendung des Direktabfragemodus werden nur Metadaten gespeichert. Auf die tatsächlichen Daten wird von der Datenquelle zur Abfragezeit zugegriffen.

Lokale Datenquellen

Das Installieren und Konfigurieren eines lokalen Datengateways ermöglicht den sicheren Zugriff auf die lokalen Daten in der Organisation. Gateways bieten Zugriff auf Daten im Direktabfragemodus und im speicherinternen Modus. Wenn ein Azure Analysis Services-Modell eine Verbindung mit einer lokalen Datenquelle herstellt, wird eine Abfrage zusammen mit den verschlüsselten Anmeldeinformationen für die lokale Datenquelle erstellt. Der Gatewayclouddienst analysiert die Abfrage und überträgt die Anforderung per Push an einen Azure Service Bus. Das lokale Gateway fragt den Azure Service Bus nach ausstehenden Anforderungen ab. Das Gateway ruft dann die Abfrage ab, entschlüsselt die Anmeldeinformationen und stellt für die Ausführung eine Verbindung mit der Datenquelle her. Anschließend werden die Ergebnisse aus der Datenquelle zurück an das Gateway und dann an die Azure Analysis Services-Datenbank gesendet.

Azure Analysis Services unterliegt den Microsoft Online Services-Nutzungsbedingungen und der Microsoft Online Services-Datenschutzerklärung. Weitere Informationen zur Sicherheit in Azure finden Sie im Microsoft Trust Center.

Unterstützung der neuesten Clienttools

Datenvisualisierungen

Moderne Tools zur Untersuchung und Visualisierung von Daten wie Power BI, Excel und Drittanbietertools liefern Benutzern hochgradig interaktive und visuell aufbereitete Einblicke in Ihre Modelldaten.

Clients nutzen Clientbibliotheken vom Typ MSOLAP, AMO oder ADOMD, um eine Verbindung mit Analysis Services-Servern herzustellen. Microsoft-Clientanwendungen wie Power BI Desktop und Excel installieren alle drei Clientbibliotheken. Abhängig von der Version und der Updatehäufigkeit handelt es sich dabei jedoch unter Umständen nicht um die neuesten, von Azure Analysis Services benötigten Versionen. Dies gilt auch für benutzerdefinierte Anwendungen oder andere Schnittstellen wie AsCmd, TOM, ADOMD.NET. Für diese Anwendungen müssen die Bibliotheken in der Regel manuell als Teil eines Pakets installiert werden.

Hier erhalten Sie Hilfe

Dokumentation

Azure Analysis Services ist einfach einzurichten und zu verwalten. Hier finden Sie alle Informationen, die Sie zum Erstellen und Verwalten Ihrer Serverdienste benötigen. Wenn Sie ein Datenmodell für die Bereitstellung auf dem Server erstellen, erfolgt dies auf ähnliche Weise wie das Erstellen eines Datenmodells, das Sie auf einem lokalen Server bereitstellen. Unter Analysis Services finden Sie eine umfassende Bibliothek mit Artikeln zu Konzepten, Vorgehensweisen, Referenzartikel und Tutorials.

Videos

Unter Azure Analysis Services auf Channel 9 finden Sie hilfreiche Videos.

Blogs

Dinge ändern sich schnell. Im Azure Analysis Services-Teamblog und im Azure-Blog (in englischer Sprache) erhalten Sie immer die neuesten Informationen.

Community

Analysis Services verfügt über eine dynamische Community von Benutzern. Beteiligen Sie sich an der Diskussion im Azure Analysis Services-Forum.

Feedback

Haben Sie Vorschläge oder Funktionsanfragen? Hinterlassen Sie Kommentare im Azure Analysis Services-Feedbackforum (in englischer Sprache).

Haben Sie Vorschläge zur Dokumentation? Sie können am Ende jedes Artikels mit Livefyre Kommentare hinzufügen.

Nächste Schritte

Da Sie jetzt mehr über Azure Analysis Services wissen, können Sie loslegen. Erfahren Sie, wie Sie in Azure einen Server erstellen. Wenn Ihr Server bereit ist, absolvieren Sie das Adventure Works-Tutorial. Dort erfahren Sie, wie Sie ein voll funktionsfähiges tabellarisches Modell erstellen und auf Ihrem Server bereitstellen.