Analysen bis zu 6x schneller: Ein tiefer Einblick in die Native Execution Engine von Microsoft Fabric

Von Mirko Peters · 2026-08-12

Willkommen zurück im Podcast! In diesem Beitrag vertiefen wir unsere neueste Podcast-Folge, in der wir die verborgenen architektonischen Kraftzentren moderner Datenplattformen unter die Lupe nehmen. Wenn Sie sich schon einmal gefragt haben, wie Analyse-Workloads im Unternehmen plötzlich um ein Vielfaches schneller laufen können, ohne dass Ihre Codebasis komplett neu geschrieben werden muss, sind S

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Willkommen zurück im Podcast! In diesem Beitrag vertiefen wir unsere neueste Podcast-Folge, in der wir die verborgenen architektonischen Kraftzentren moderner Datenplattformen unter die Lupe nehmen. Wenn Sie sich schon einmal gefragt haben, wie Analyse-Workloads im Unternehmen plötzlich um ein Vielfaches schneller laufen können, ohne dass Ihre Codebasis komplett neu geschrieben werden muss, sind Sie hier richtig. Wir werfen einen umfassenden Blick auf die Native Execution Engine von Microsoft Fabric. Diese Technologie verändert grundlegend, wie Dateningenieure, Data Scientists und Business-Analysten über Cloud-Skalierung, Performance-Optimierung und die Senkung der Gesamtkosten denken.

In unserer Podcast-Folge Speed Power BI with OneLake and Direct Lake untersuchen wir, wie diese zugrunde liegenden Engines mit Werkzeugen wie OneLake und Direct Lake zusammenarbeiten, um das Reporting im Unternehmen zu beschleunigen. In diesem Deep Dive zerlegen wir die grundlegenden Komponenten dieser Architektur, erklären die Funktionsweise der vektorisierten Ausführung, betrachten praxisnahe Anwendungsfälle und werfen einen Blick darauf, was die Zukunft für moderne Datenplattformen bereithält.

Das Wichtigste in Kürze

• Die Native Execution Engine in Microsoft Fabric steigert die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Daten im Vergleich zu klassischen Spark-Laufzeitumgebungen um bis zu das 6-Fache.
• Mit der Native Execution Engine lassen sich bei Clustern mit fester Größe etwa 83 % einsparen. Das führt zu deutlichen Kostensenkungen.
• Die Engine unterstützt verschiedene Datenformate, darunter Parquet und Delta. So lassen sich Abfragen effizient ausführen, ohne Code zu ändern.
• Die vektorisierte Ausführung verarbeitet Daten in Stapeln. Das steigert die Leistung und senkt die CPU-Auslastung, was bei großen Datenmengen entscheidend ist.
• Die Integration der Native Execution Engine in bestehende Spark-Anwendungen erfordert keine Änderungen. Dadurch ist sie einfach einzuführen.
• Echtzeit-Analysefunktionen liefern sofortige Erkenntnisse und helfen Unternehmen, auf Basis aktueller Daten zeitnah Entscheidungen zu treffen.
• Der modulare Aufbau der Engine ermöglicht die nahtlose Integration in bestehende Datenprozesse und steigert so die Gesamteffizienz.
• Künftige Entwicklungen, etwa KI-gestützte Werkzeuge und optimierte Speicherverwaltung, versprechen, die Möglichkeiten der Datenverarbeitung weiter zu verbessern.

Überblick über Microsoft Fabric

Microsoft Fabric markiert einen bedeutenden Fortschritt im Datenmanagement und in der Analytik. Die Architektur vereint verschiedene Komponenten, die nahtlos zusammenarbeiten und Ihre Möglichkeiten der Datenverarbeitung erweitern. Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf die Architektur und ihre zentralen Komponenten.

Architektur

Die Architektur von Microsoft Fabric besteht aus mehreren zentralen Komponenten, die eine effiziente Datenverarbeitung unterstützen. Dazu gehören:

• OneLake Data Lake: Dieses zentrale Datenrepository unterstützt verschiedene Datenformate. Es gewährleistet Sicherheit und Governance und ist damit eine verlässliche Quelle für Ihre Daten.
• Data Engineering (Synapse): Diese Komponente ermöglicht umfangreiche Datentransformationen mit Apache Spark. Sie eignet sich besonders für komplexe Datenaufbereitungen.
• Data Warehouse (Synapse): Dieser Bereich bietet leistungsstarke SQL-basierte Analytik. Er ist eng mit OneLake integriert und eignet sich für strukturierte Workloads.
• Echtzeitanalyse (Synapse): Diese Funktion ermöglicht Analysen mit hohem Durchsatz und liefert Ihnen sofortige Erkenntnisse aus Streaming-Daten.
• Data Factory: Diese Komponente bietet umfangreiche Möglichkeiten zur Datenintegration. Mit über 200 Konnektoren ist sie für ETL- und ELT-Prozesse unverzichtbar.
• Power BI: Mit diesem Werkzeug erstellen Sie interaktive Berichte und Dashboards. Durch die Integration mit anderen Diensten bleiben die Daten stets aktuell.

Zentrale Komponenten

Die Integration von OneLake und Direct Lake verbessert die Architektur von Microsoft Fabric deutlich. Im Folgenden sehen Sie einige Vorteile dieser Integration:

Diese Architektur ermöglicht es Microsoft Fabric, die nahtlose Integration in bestehende Dateninfrastrukturen zu unterstützen. Der zentrale Data Lake unterstützt verschiedene Datenformate und sorgt für eine einheitliche Speicherung. Zusätzlich ermöglichen die leistungsfähigen Integrationsfunktionen von Data Factory eine reibungslose Orchestrierung über Ihr gesamtes Datenökosystem.

Durch den Einsatz dieser Komponenten vereinfachen Sie Ihre Datenprozesse und erweitern Ihre Analysemöglichkeiten. Microsoft Fabric vereinfacht nicht nur die Datenverwaltung, sondern befähigt Sie auch, auf Basis von Echtzeit-Erkenntnissen fundierte Entscheidungen zu treffen.

Überblick über die Native Execution Engine

Die Native Execution Engine ist eine leistungsstarke Komponente innerhalb von Microsoft Fabric, die Datenverarbeitung und Analysen optimiert. Sie steigert die Leistung, indem sie die nativen Fähigkeiten der zugrunde liegenden Datenquellen nutzt. Die Engine unterstützt verschiedene Operatoren und Datentypen, darunter Rollup-Hash-Aggregate und Broadcast-Nested-Loop-Joins. Sie verarbeitet Daten im Parquet- und Delta-Format effizient und eignet sich daher besonders für rechenintensive Abfragen.

Funktionsweise

Betrieb in Microsoft Fabric

Die Native Execution Engine arbeitet nahtlos innerhalb der Microsoft-Fabric-Architektur. Sie verbessert die Leistung von Apache Spark, indem sie traditionelle, JVM-basierte Ausführungsoperatoren durch native C++-Implementierungen ersetzt. Technologien wie Velox und Apache Gluten ermöglichen diese Umstellung. Sie optimieren die Abfrageausführung durch spaltenorientierte Verarbeitung und Vektorisierung. Dadurch können bestehende Spark-Anwendungen ohne Änderungen laufen, und komplexe Datentransformationen und Aggregationen werden deutlich effizienter.

Integration mit dem Lakehouse

Die Integration der Native Execution Engine in die Lakehouse-Architektur ist ein echter Durchbruch. Sie können Spark-Abfragen direkt auf der Lakehouse-Infrastruktur ausführen, ohne Code anpassen zu müssen. Diese Funktion unterstützt sowohl das Parquet- als auch das Delta-Format, sodass Sie das volle Potenzial Ihrer Daten nutzen können. Die Leistungsverbesserungen der Engine erreichen bis zu 4-mal schneller als herkömmliches Open-Source-Spark. Das senkt die Betriebskosten und steigert die Effizienz bei verschiedenen Datenaufgaben.

Wichtige Funktionen

Vektorisierte Ausführung

Eine der herausragenden Funktionen der Native Execution Engine ist die vektorisierte Ausführung. Dabei verarbeitet die Engine Daten in Stapeln statt Zeile für Zeile. Durch spaltenorientierte Datenlayouts und fortschrittliche In-Memory-Techniken kann die Engine herkömmliche JVM-basierte Engines übertreffen, besonders in Cloud-Umgebungen. Interne Benchmarks mit einem Datensatz von einer Milliarde Zeilen zeigen beispielsweise eine Laufzeitverkürzung pro Abfrage von 20 bis 32 Sekunden. Das entspricht einer Leistungsverbesserung von 20 bis 27 %.

Leistungsverbesserungen

Die Native Execution Engine bietet mehrere Leistungsverbesserungen, die sie von anderen Ausführungsengines abheben. Hier sind einige zentrale Verbesserungen:

Diese Verbesserungen machen die Native Execution Engine zu einer soliden Wahl für Organisationen, die ihre Datenverarbeitung optimieren möchten. Durch die effiziente Verarbeitung komplexer Transformationen und Aggregationen ermöglicht sie es Ihnen, Erkenntnisse aus Ihren Daten schneller und gezielter abzuleiten.

Leistungsvorteile von Microsoft Fabric

Effizienzverbesserungen

Wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten, wird Effizienz entscheidend. Die Native Execution Engine von Microsoft Fabric beseitigt häufige Engpässe, die die Datenverarbeitung verlangsamen. Sie beschleunigt Parquet- und Delta-Workloads, verarbeitet komplexe Transformationen reibungslos und optimiert rechenintensive analytische Abfragen. Das bedeutet: Sie warten weniger und analysieren mehr.

Diese Effizienz reduziert die versteckten Kosten, die oft mit der Verwaltung großer Datenumgebungen verbunden sind. Sie vermeiden, Ressourcen für unnötige CPU-Zyklen oder Speicher-Overhead zu verschwenden. Die spaltenorientierte Verarbeitung und die vektorisierte Ausführung der Native Execution Engine ermöglichen es, Daten schneller zu scannen und dafür weniger CPU-Zyklen zu benötigen. Das senkt Ihre Kosten pro Abfrage und verbessert die allgemeine Reaktionsfähigkeit des Systems.

Geschwindigkeitsverbesserungen im Detail

Geschwindigkeit ist entscheidend, wenn Sie zeitnah Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen möchten. Die Native Execution Engine bringt beeindruckende Leistungssteigerungen, ohne dass Sie bestehende Anwendungen anpassen müssen. Viele Organisationen berichten von 2- bis 3-mal schnelleren Abfragezeiten bei verschiedenen analytischen Workloads, allein durch die Aktivierung dieser Engine.

So erzielt die Engine diese Leistungssteigerungen:

1. Spark erstellt wie gewohnt einen logischen und optimierten physischen Plan.
2. Gluten erkennt Operatoren, die nativ unterstützt werden, und ersetzt sie durch schnellere native Entsprechungen.
3. Velox führt diese nativen Operatoren mit hochoptimierten C++-Kernels aus.
4. Wird eine Operation nicht unterstützt, wechselt die Engine zur JVM-Ausführung von Spark zurück und sorgt so für eine reibungslose Leistung.

Bei einem Datensatz mit einer Milliarde Zeilen zeigen Benchmarks eine Laufzeitverkürzung von 20 bis 32 Sekunden pro Abfrage, wenn Clustering mit der Native Execution Engine verwendet wird. Das entspricht einer Leistungssteigerung von 20 % bis 27 % über verschiedene geclusterte Spaltenkombinationen hinweg. Solche Verbesserungen helfen Ihnen, Analysen schneller auszuführen und versteckte Kosten durch lang laufende Abfragen zu reduzieren.

⚡ Tipp: Wenn Sie diese Geschwindigkeitsverbesserungen nutzen, können Sie Ihre Analyse-Workflows beschleunigen und schneller datengestützte Entscheidungen treffen, ohne in zusätzliche Hardware investieren zu müssen.

Das Design von Microsoft Fabric sorgt dafür, dass diese Vorteile mit Ihren Daten mitwachsen. Mit steigenden Datenmengen behält die Engine eine hohe Leistung und Kosteneffizienz bei. Diese Skalierbarkeit macht Fabric zu einer hervorragenden Wahl für Unternehmen, die ihre Analyse-Pipelines optimieren und zugleich Kosten im Griff behalten möchten.

Anwendungsfälle der Native Execution Engine

Die Native Execution Engine in Microsoft Fabric bietet zahlreiche praxisnahe Anwendungen, die Datenverarbeitung und Analysen verbessern. Organisationen aus unterschiedlichen Branchen nutzen ihre Möglichkeiten, um Abläufe zu straffen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Praxisbeispiele

1. Finanzdienstleistungen: Banken und Finanzinstitute nutzen die Native Execution Engine, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten. Sie analysieren Transaktionsdaten in Echtzeit und können so Betrug effektiver erkennen und Risiken besser bewerten. Die Geschwindigkeit der Engine liefert sofortige Erkenntnisse, was in dem schnelllebigen Finanzumfeld entscheidend ist.

2. Gesundheitswesen: Gesundheitsdienstleister setzen die Engine ein, um Patientendaten zu verwalten und komplexe Analysen durchzuführen. Durch die Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen können sie die Behandlungsergebnisse mithilfe von Predictive Analytics verbessern. Die Fähigkeit der Engine, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, unterstützt im klinischen Umfeld bessere Entscheidungen.

3. Einzelhandel: Einzelhändler profitieren von der Native Execution Engine, indem sie ihre Lieferkette und ihr Bestandsmanagement optimieren. Sie analysieren Verkaufsdaten, um die Nachfrage zu prognostizieren und ihre Lagerbestände entsprechend anzupassen. Diese Fähigkeit hilft, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu steigern, indem die Verfügbarkeit von Produkten sichergestellt wird.

4. Telekommunikation: Telekommunikationsunternehmen nutzen die Engine, um Verbindungsdatensätze und Leistungskennzahlen des Netzwerks zu analysieren. Diese Analyse hilft ihnen, Trends zu erkennen und die Bereitstellung ihrer Dienste zu optimieren. Die Effizienz der Engine ermöglicht eine Überwachung in Echtzeit, die für die Aufrechterhaltung der Dienstqualität unverzichtbar ist.

Branchenszenarien

Die Native Execution Engine eignet sich hervorragend für verschiedene Branchenszenarien und bietet maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Herausforderungen:

• Data Engineering: Im Data Engineering vereinfacht die Engine die Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse. Sie unterstützt komplexe Datenpipelines, sodass Organisationen ihre Datenworkflows automatisieren können. Diese Fähigkeit reduziert den manuellen Aufwand und steigert die Produktivität.

• Big Data Analytics: Unternehmen, die mit Big Data arbeiten, profitieren von der Fähigkeit der Engine, große Informationsmengen schnell zu verarbeiten. Sie ermöglicht es, anspruchsvolle analytische Abfragen auszuführen, ohne Leistungseinbußen hinnehmen zu müssen. Diese Effizienz ist für Organisationen, die sich auf datengetriebene Strategien stützen, von zentraler Bedeutung.

• Business Intelligence: Die Engine verbessert Business-Intelligence-Anwendungen, indem sie schnellere Antworten auf Abfragen liefert. Anwender können interaktive Dashboards und Berichte erstellen, die Daten in Echtzeit abbilden. Diese Aktualität versetzt Entscheidungsträger in die Lage, auf Grundlage der neuesten Erkenntnisse zügig zu handeln.

Trotz ihrer Vorteile kann die Einführung der Native Execution Engine Herausforderungen mit sich bringen. So kann die Komplexität der Ausführungspfade durch mehrere Execution Engines zunehmen. Diese Komplexität erschwert es, Abhängigkeiten über Datenpipelines hinweg nachzuverfolgen. Zusätzlich steigt die betriebliche Verantwortung, da Teams die Leistungsoptimierung und Kostenkontrolle über verschiedene Engines hinweg übernehmen müssen.

⚡ Tipp: Wenn Sie diese Herausforderungen kennen, können Sie die Einführung der Native Execution Engine in Ihrer Organisation besser vorbereiten und reibungsloser gestalten.

Mit der Native Execution Engine können Sie Ihre Datenstrategien neu ausrichten und das volle Potenzial Ihrer Analysefunktionen ausschöpfen.

Vergleich mit anderen Execution Engines

Wenn Sie die Native Execution Engine mit anderen Execution Engines vergleichen, fallen einige funktionale Unterschiede auf. Diese Unterschiede zeigen, wodurch sich die Native Execution Engine in Bezug auf Leistung und Effizienz hervorhebt.

Funktionale Unterschiede

1. Ausführungsmodell: Traditionelle Execution Engines stützen sich bei der Verarbeitung häufig auf die Java Virtual Machine (JVM). Die Native Execution Engine hingegen verwendet für ihre Operationen C++. Diese Umstellung ermöglicht eine schnellere Ausführung und geringeren Overhead.

2. Datenverarbeitung: Viele Engines verarbeiten Daten zeilenweise. Die Native Execution Engine setzt dagegen auf vektorisierte Ausführung. Diese Methode verarbeitet Daten in Stapeln und beschleunigt analytische Abfragen dadurch deutlich.

3. Integrationsmöglichkeiten: Während manche Engines aufwendige Anpassungen erfordern, um sich in bestehende Systeme zu integrieren, bietet die Native Execution Engine ein modulares Design. Dieses Design erleichtert die Integration in Ihre aktuellen Datenworkflows, ohne dass größere Änderungen nötig sind.

Wettbewerbsvorteile

Die Native Execution Engine bietet gegenüber alternativen Execution Engines mehrere Wettbewerbsvorteile. Diese Vorteile erweitern Ihre Möglichkeiten zur Datenverarbeitung und verbessern die Gesamtleistung. Hier ist eine Zusammenfassung dieser Vorteile:

Mit diesen Wettbewerbsvorteilen erzielen Sie bessere Leistung und Skalierbarkeit bei Ihren Datenanalyseaufgaben. Die Native Execution Engine verbessert nicht nur die Geschwindigkeit, sondern optimiert auch die Ressourcennutzung. Diese Effizienz führt zu Kosteneinsparungen und einer höheren Produktivität in Ihrer Organisation.

⚡ Tipp: Wenn Sie Execution Engines bewerten, prüfen Sie, wie deren besondere Funktionen zu Ihren konkreten Anforderungen an die Datenverarbeitung passen. Die richtige Wahl kann Ihre Analysemöglichkeiten deutlich beeinflussen.

Zukunft der Native Execution Engine

Kommende Funktionen

Die Zukunft der Native Execution Engine sieht vielversprechend aus, denn mehrere spannende Funktionen zeichnen sich bereits ab. Diese Entwicklungen sollen Ihre Möglichkeiten zur Datenverarbeitung erweitern und die Gesamtleistung verbessern. Hier sind einige zentrale kommende Funktionen:

• Materialized Lake Views (MLVs): Diese Views verbessern die Umsetzung der Medallion-Architektur. Sie machen Pipelines produktionsreif und ermöglichen effizientere Datenworkflows.
• KI-gestützte Engineering-Tools: Die Einführung verbesserter Tools wie Copilot zeigt einen klaren Fokus auf die Integration von KI-Funktionen in Data-Engineering-Workflows. Diese Integration optimiert Prozesse und steigert die Produktivität.
• Einheitliche Speicherverwaltung: Die Engine wird die Speicherverwaltung optimieren, was die Leistung für Data Engineers und Data Scientists deutlich verbessern wird. Indem sie den Garbage Collector der Java Virtual Machine umgeht, reduziert sie Leistungsengpässe.

Diese Funktionen entsprechen aktuellen Trends in der cloudbasierten Datenverarbeitung. Sie helfen Ihnen, die Anforderungen an Echtzeitverarbeitung und niedrige Latenz zu erfüllen, die moderne Anwendungen voraussetzen.

Auswirkungen auf die Analytik

Die Weiterentwicklungen der Native Execution Engine werden die Analytik und Business Intelligence erheblich beeinflussen. Mit der Weiterentwicklung der Engine können Sie folgende Vorteile erwarten:

• Verbesserte Leistung: Die Native Execution Engine bietet bereits einen 6-fachen Leistungsschub gegenüber Open-Source-Spark, ohne dass Codeänderungen nötig sind. Diese Verbesserung ermöglicht es Ihnen, komplexe Analysen effizienter auszuführen.
• Echtzeit-Einblicke: Dank der Fähigkeit, unterschiedlichste Datentypen zu verarbeiten, unterstützt die Engine Ingestion mit hohem Durchsatz und Hybridabfragen mit extrem niedriger Latenz. Diese Fähigkeit ist entscheidend für Echtzeitanalysen und KI-gestützte Prozesse.
• Optimierte Ressourcennutzung: Die Architektur wird die Ressourcennutzung weiter optimieren und sich an Cloud-native-Prinzipien ausrichten. Diese Optimierung hilft Ihnen, Kosten zu steuern und gleichzeitig eine hohe Leistung zu halten.

Mit der Einführung dieser Funktionen werden Sie feststellen, dass die Native Execution Engine nicht nur Ihre Analysefunktionen verbessert, sondern Ihnen auch hilft, datenbasierte Entscheidungen schneller zu treffen. Die Zukunft der Datenanalyse sieht mit diesen Innovationen vielversprechend aus.

⚡ Tipp: Bleiben Sie über diese Entwicklungen auf dem Laufenden, um das volle Potenzial der Native Execution Engine in Ihren Analyse-Workflows auszuschöpfen.

Abschließend lässt sich sagen: Die Native Execution Engine in Microsoft Fabric spielt eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, Ihre Datenverarbeitung zu verbessern. Durch den Einsatz von Technologien wie Apache Gluten and Velox setzt sie auf vektorisierte Ausführung und Just-In-Time-(JIT-)Kompilierung. Dieses Design steigert die Ausführungsgeschwindigkeit deutlich und reduziert die Latenz, sodass Sie komplexe Datenaufgaben effizient bewältigen können.

Mit Blick auf die Zukunft verspricht die Native Execution Engine noch weitere Fortschritte. Sie überwindet die Einschränkungen der traditionellen Spark-Ausführung und ermöglicht schnellere Abfrageausführung sowie erhebliche Kosteneinsparungen. Benchmarks zeigen eine bis zu sechsfache Geschwindigkeitsverbesserung und eine Kostensenkung von rund 83 %, wodurch sich diese Engine als skalierbare und effiziente Lösung für moderne Datenanalysen positioniert. Wenn Sie noch tiefer einsteigen möchten, wie sich diese Konzepte auf Reporting und die OneLake-Performance auswirken, hören Sie unbedingt unsere passende Podcast-Folge Speed Power BI with OneLake and Direct Lake an!

⚡ Tipp: Nutzen Sie die Native Execution Engine, um das volle Potenzial Ihrer Analyse-Workflows auszuschöpfen und in einer datengetriebenen Welt vorne zu bleiben.

Häufige Fragen

Was ist die Native Execution Engine in Microsoft Fabric?

Die Native Execution Engine ist eine leistungsstarke Schicht in Microsoft Fabric, die die Datenverarbeitung durch nativen C++-Code beschleunigt. Sie verbessert die Abfrageausführung und senkt die Kosten, ohne dass Ihre bestehenden Anwendungen angepasst werden müssen.

Wie verbessert die Native Execution Engine die Leistung?

Sie nutzt vektorisierte Ausführung und spaltenorientierte Datenverarbeitung, um große Datenmengen schneller zu verarbeiten. Dieser Ansatz reduziert die CPU-Auslastung und beschleunigt komplexe Abfragen, sodass Sie schneller zu Erkenntnissen gelangen.

Kann ich die Native Execution Engine mit bestehenden Spark-Workloads nutzen?

Ja, das ist möglich. Die Engine lässt sich nahtlos in Spark integrieren und ersetzt einige JVM-Operationen durch nativen Code. Sie müssen Ihren Code nicht umschreiben, um von der verbesserten Leistung zu profitieren.

Welche Datenformate unterstützt die Native Execution Engine?

Die Engine unterstützt gängige Formate wie Parquet und Delta. Diese Kompatibilität ermöglicht es Ihnen, effiziente Abfragen direkt auf Ihren Lakehouse-Daten in Microsoft Fabric auszuführen.

Wie wirkt sich die Native Execution Engine auf das Kostenmanagement aus?

Durch die Beschleunigung von Abfragen und die geringere Ressourcennutzung senkt die Engine die Rechenkosten. Sie sparen Geld und erhalten gleichzeitig schneller Zugriff auf Ihre Datenerkenntnisse.

Eignet sich die Native Execution Engine für Echtzeitanalysen?

Auf jeden Fall. Die Engine unterstützt Abfragen mit geringer Latenz und Datenaufnahme mit hohem Durchsatz, sodass Sie Echtzeit-Erkenntnisse gewinnen und zeitnah Entscheidungen treffen können.

Welche Branchen profitieren am stärksten von der Native Execution Engine?

Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Telekommunikation profitieren von schnellerer Datenverarbeitung und verbesserten Analysen. So können sie zeitnah auf Erkenntnisse reagieren.

Wie kann ich die Leistung der Native Execution Engine überwachen?

Microsoft Fabric stellt Tools bereit, mit denen sich nachverfolgen lässt, wann die native Ausführung läuft oder auf die JVM zurückfällt. Diese Transparenz hilft Ihnen, Ihre Datenworkflows gezielt zu optimieren.