6x sneller analytics ontgrendelen: een diepe duik in de native execution engine van Microsoft Fabric

By Mirko Peters · 2026-08-12

Welkom terug bij de podcast! In deze post bouwen we voort op onze laatste podcastaflevering, waarin we de verborgen architectuurkrachtpatsers onder moderne dataplatformen ontleden. Als je ooit hebt afgevraagd hoe analyseworkloads op bedrijfsniveau ineens een orde van grootte sneller kunnen draaien zonder dat je je codebase helemaal opnieuw hoeft te schrijven, dan ben je hier aan het juiste adres.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Welkom terug bij de podcast! In deze post bouwen we voort op onze laatste podcastaflevering, waarin we de verborgen architectuurkrachtpatsers onder moderne dataplatformen ontleden. Als je ooit hebt afgevraagd hoe analyseworkloads op bedrijfsniveau ineens een orde van grootte sneller kunnen draaien zonder dat je je codebase helemaal opnieuw hoeft te schrijven, dan ben je hier aan het juiste adres. We kijken uitgebreid naar de Native Execution Engine van Microsoft Fabric, een baanbrekende technologie die de manier verandert waarop data engineers, data scientists en business analisten denken over cloudschaal, prestatie-optimalisatie en kostenbesparing.

In onze uitgelichte podcastaflevering, Speed Power BI with OneLake and Direct Lake, duiken we in de werking van deze onderliggende engines en hoe ze samenwerken met tools als OneLake en Direct Lake om enterprise-rapportage te versnellen. In deze deep dive lichten we de fundamentele onderdelen van deze architectuur toe, verkennen we de magie van vectorized execution, bekijken we praktijkvoorbeelden en kijken we naar wat de toekomst biedt voor moderne dataplatformen.

Belangrijkste punten

• De Native Execution Engine in Microsoft Fabric verhoogt de verwerkingssnelheid van data met een factor 6 ten opzichte van traditionele Spark-runtimes.
• Organisaties kunnen ongeveer 83% besparen op clusters met een vaste grootte door de Native Execution Engine te gebruiken, wat leidt tot aanzienlijke kostenreducties.
• Deze engine ondersteunt verschillende dataformaten, waaronder Parquet en Delta, waardoor queries efficiënt kunnen worden uitgevoerd zonder codewijzigingen.
• Vectorized execution verwerkt data in batches, wat de prestaties verbetert en het CPU-gebruik verlaagt. Dat is cruciaal bij grote datasets.
• De integratie van de Native Execution Engine met bestaande Spark-toepassingen vereist geen aanpassingen, waardoor de engine eenvoudig in gebruik te nemen is.
• Realtime analysemogelijkheden zorgen voor directe inzichten, zodat organisaties tijdig beslissingen kunnen nemen op basis van actuele data.
• Het modulaire ontwerp van de engine maakt een naadloze integratie in bestaande dataworkflows mogelijk en verhoogt de algehele efficiëntie.
• Toekomstige ontwikkelingen, zoals AI-ondersteunde tools en geoptimaliseerd geheugenbeheer, beloven de verwerkingsmogelijkheden verder te verbeteren.

Overzicht van Microsoft Fabric

Microsoft Fabric is een belangrijke stap vooruit op het gebied van datamanagement en analytics. De architectuur combineert verschillende componenten die naadloos samenwerken om je verwerkingsmogelijkheden voor data te versterken. Hieronder kijken we nader naar de architectuur en de belangrijkste componenten.

Architectuur

De architectuur van Microsoft Fabric bestaat uit verschillende essentiële componenten die een efficiënte dataverwerking ondersteunen. Deze componenten zijn:

• OneLake Data Lake: Deze gecentraliseerde datarepository ondersteunt verschillende dataformaten. Hij zorgt voor beveiliging en governance, waardoor hij een betrouwbare bron is voor je databehoeften.
• Data Engineering (Synapse): Dit onderdeel maakt grootschalige datatransformaties met Apache Spark mogelijk. Het is ideaal voor complexe datavoorbereiding.
• Data Warehouse (Synapse): Dit onderdeel biedt krachtige SQL-gebaseerde analytics. Het integreert diep met OneLake voor gestructureerde workloads.
• Realtime Analytics (Synapse): Deze functie maakt analytics met een hoge doorvoer mogelijk, zodat je direct inzichten kunt halen uit streamingdata.
• Data Factory: Dit onderdeel biedt uitgebreide mogelijkheden voor data-integratie. Met meer dan 200 connectors is het essentieel voor ETL- en ELT-processen.
• Power BI: Met deze tool maak je interactieve rapporten en dashboards. Door de integratie met andere services blijven de gegevens actueel.

Belangrijkste componenten

De integratie van OneLake en Direct Lake versterkt de architectuur van Microsoft Fabric aanzienlijk. Hieronder staan enkele voordelen van deze integratie:

Deze architectuur zorgt ervoor dat Microsoft Fabric naadloos aansluit op bestaande datainfrastructuur. Het gecentraliseerde datalake ondersteunt verschillende dataformaten en zorgt voor uniforme opslag. Daarnaast zorgen de krachtige integratiemogelijkheden van Data Factory voor een soepele orkestratie over je hele datalandschap.

Door deze componenten te benutten, stroomlijn je je dataprocessen en versterk je je analysemogelijkheden. Microsoft Fabric vereenvoudigt niet alleen datamanagement, maar geeft je ook de mogelijkheid om op basis van realtime inzichten weloverwogen beslissingen te nemen.

Overzicht van de Native Execution Engine

De Native Execution Engine is een krachtig onderdeel binnen Microsoft Fabric dat de gegevensverwerking en analyse optimaliseert. Het verbetert de prestaties door gebruik te maken van de native mogelijkheden van de onderliggende gegevensbronnen. Deze engine ondersteunt verschillende operators en gegevenstypen, waaronder rollup hash aggregate en broadcast nested loop join. Het verwerkt gegevens efficiënt in Parquet- en Delta-formaten, waardoor het ideaal is voor rekenintensieve queries.

Functionaliteit

Werking in Microsoft Fabric

De Native Execution Engine werkt naadloos binnen de bredere Microsoft Fabric-architectuur. Het verbetert de prestaties van Apache Spark door traditionele, op JVM gebaseerde uitvoeringsoperators te vervangen door native C++-implementaties. Technologieën als Velox en Apache Gluten maken deze overstap mogelijk en optimaliseren de queryuitvoering via kolomgewijze verwerking en vectorisatie. Deze integratie zorgt ervoor dat bestaande Spark-applicaties zonder aanpassingen werken en verbetert tegelijk aanzienlijk de efficiëntie van complexe datatransformaties en aggregaties.

Integratie met lakehouse

De integratie van de Native Execution Engine met de lakehouse-architectuur is een echte game-changer. Je kunt Spark-queries rechtstreeks uitvoeren op de lakehouse-infrastructuur zonder codewijzigingen. Deze mogelijkheid ondersteunt zowel Parquet- als Delta-formaten, zodat je het volledige potentieel van je data kunt benutten. De prestatieverbeteringen van de engine kunnen tot 4x sneller zijn dan traditionele open-source Spark, wat de operationele kosten verlaagt en de efficiëntie bij allerlei datataken verhoogt.

Belangrijkste kenmerken

Vectorisatie-uitvoering

Een van de opvallendste kenmerken van de Native Execution Engine is de vectorisatie-uitvoering. Hiermee verwerkt de engine gegevens in batches in plaats van één rij per keer. Door gebruik te maken van kolomgewijze datalay-outs en geavanceerde in-memory-technieken kan de engine traditionele, op JVM gebaseerde engines overtreffen, vooral in cloudomgevingen. Interne benchmarks op een dataset van één miljard rijen laten bijvoorbeeld een runtimevermindering per query zien van 20-32 seconden, wat neerkomt op een prestatieverbetering van 20%-27%.

Prestatieverbeteringen

De Native Execution Engine biedt verschillende prestatieverbeteringen die hem onderscheiden van andere uitvoeringsengines. Hieronder staan enkele belangrijke verbeteringen:

Deze verbeteringen maken de Native Execution Engine een robuuste keuze voor organisaties die hun dataverwerking willen optimaliseren. Doordat complexe transformaties en aggregaties efficiënt worden verwerkt, haal je sneller en beter inzichten uit je data.

Prestatievoordelen van Microsoft Fabric

Efficiëntieverbeteringen

Wanneer je met grote hoeveelheden data werkt, wordt efficiëntie cruciaal. De Native Execution Engine van Microsoft Fabric pakt veelvoorkomende knelpunten aan die dataverwerking vertragen. Hij versnelt Parquet- en Delta-workloads, verwerkt complexe transformaties soepel en optimaliseert CPU-intensieve analytische queries. Dat betekent minder wachten en meer analyseren.

Deze efficiëntie beperkt de verborgen kosten die vaak samenhangen met het beheren van grootschalige dataomgevingen. Je verspilt geen resources aan onnodige CPU-cycli of geheugenoverhead. De kolomgewijze verwerking en vectorized execution van de Native Execution Engine zorgen ervoor dat data sneller wordt gescand met minder CPU-cycli. Dat verlaagt je kosten per query en verbetert de algehele responsiviteit van het systeem.

Snelheidsverbeteringen

Snelheid is belangrijk als je tijdig inzichten uit je data wilt halen. De Native Execution Engine levert indrukwekkende snelheidswinst op zonder dat je bestaande applicaties hoeft aan te passen. Veel organisaties melden 2× tot 3× snellere querytijden bij verschillende analytische workloads, puur door deze engine in te schakelen.

Zo haalt de engine deze snelheidswinst:

1. Spark maakt zoals gebruikelijk een logisch en geoptimaliseerd fysiek plan.
2. Gluten identificeert operators die native worden ondersteund en vervangt ze door snellere native equivalenten.
3. Velox voert deze native operators uit met sterk geoptimaliseerde C++-kernels.
4. Als een bewerking niet wordt ondersteund, schakelt de engine terug naar de JVM-uitvoering van Spark, zodat de prestaties soepel blijven.

Bij een dataset met een miljard rijen laten benchmarks een runtimevermindering van 20 tot 32 seconden per query zien wanneer je clustering gebruikt met de Native Execution Engine. Dat komt neer op een prestatieverbetering van 20% tot 27% over verschillende gegroepeerde kolomcombinaties. Zulke verbeteringen helpen je analyses sneller uit te voeren en verborgen kosten van langlopende queries te verminderen.

⚡ Tip: Door deze snelheidsverbeteringen te benutten, versnel je je analyseworkflows en neem je snellere, datagedreven beslissingen zonder extra hardware aan te schaffen.

Het ontwerp van Microsoft Fabric zorgt ervoor dat deze voordelen meeschalen met je data. Naarmate je datasets groeien, blijft de engine goed presteren en kosteneffectief. Die schaalbaarheid maakt Fabric een uitstekende keuze voor ondernemingen die hun analysepijplijnen willen optimaliseren en tegelijk de uitgaven beheersen.

Gebruiksscenario's van de Native Execution Engine

De Native Execution Engine in Microsoft Fabric biedt tal van toepassingen uit de praktijk die dataverwerking en analyses verbeteren. Organisaties uit uiteenlopende sectoren maken gebruik van de mogelijkheden om hun activiteiten te stroomlijnen en waardevolle inzichten te verkrijgen.

Toepassingen in de praktijk

1. Financiële dienstverlening: Banken en financiële instellingen gebruiken de Native Execution Engine om grote datasets snel te verwerken. Ze analyseren transactiegegevens in realtime, waardoor ze fraude sneller kunnen opsporen en risico's beter kunnen inschatten. De snelheid van de engine levert direct inzichten op, wat cruciaal is in de snelle financiële wereld.

2. Gezondheidszorg: Zorgaanbieders gebruiken de engine om patiëntgegevens te beheren en complexe analyses uit te voeren. Door gegevens uit verschillende bronnen te verwerken, kunnen ze de resultaten voor patiënten verbeteren via predictive analytics. Het vermogen van de engine om grote hoeveelheden gegevens efficiënt te verwerken, ondersteunt betere beslissingen in de klinische praktijk.

3. Retail: Retailers profiteren van de Native Execution Engine doordat ze hun supply chain en voorraadbeheer optimaliseren. Ze analyseren verkoopgegevens om de vraag te voorspellen en hun voorraadniveaus daarop aan te passen. Dit helpt kosten te verlagen en de klanttevredenheid te verhogen, doordat producten beschikbaar blijven.

4. Telecommunicatie: Telecombedrijven gebruiken de engine om call detail records en netwerkprestatiegegevens te analyseren. Deze analyse helpt hen trends te herkennen en de dienstverlening te optimaliseren. De efficiëntie van de engine maakt realtime monitoring mogelijk, wat essentieel is voor het behouden van de dienstkwaliteit.

Industriescenario's

De Native Execution Engine presteert uitstekend in diverse industriescenario's en biedt op maat gemaakte oplossingen voor specifieke uitdagingen:

• Data Engineering: In data engineering vereenvoudigt de engine de transformatie van ruwe gegevens naar bruikbare inzichten. Hij ondersteunt complexe datapijplijnen, waardoor organisaties hun datawerkstromen kunnen automatiseren. Dit verkleint handmatig werk en verhoogt de productiviteit.

• Big Data Analytics: Bedrijven die met big data werken, profiteren van het vermogen van de engine om grote hoeveelheden informatie snel te verwerken. Hiermee kunnen ze geavanceerde analysequery's uitvoeren zonder aan prestaties in te boeten. Deze efficiëntie is essentieel voor organisaties die op datagedreven strategieën vertrouwen.

• Business Intelligence: De engine verbetert business intelligence-toepassingen doordat queries sneller worden beantwoord. Gebruikers kunnen interactieve dashboards en rapporten maken die actuele gegevens weergeven. Deze directheid stelt beslissers in staat snel te handelen op basis van de meest recente inzichten.

Ondanks de voordelen kan het implementeren van de Native Execution Engine uitdagingen met zich meebrengen. Zo kan complexiteit in uitvoeringspaden ontstaan doordat er meerdere uitvoeringsengines zijn. Die complexiteit maakt het moeilijker om afhankelijkheden binnen datapijplijnen bij te houden. Daarnaast neemt de operationele verantwoordelijkheid toe, omdat teams prestatieafstemming en kostenbeheersing over verschillende engines heen moeten regelen.

⚡ Tip: Als je deze uitdagingen vooraf kent, kun je je beter voorbereiden op een soepelere implementatie van de Native Execution Engine in je organisatie.

Door de Native Execution Engine te gebruiken, kun je je datastrategie transformeren en het volledige potentieel van je analysemogelijkheden benutten.

Vergelijking met andere uitvoeringsengines

Wanneer je de Native Execution Engine vergelijkt met andere uitvoeringsengines, zie je verschillende functionele verschillen. Deze verschillen laten zien waarin de Native Execution Engine opvalt qua prestaties en efficiëntie.

Functionele verschillen

1. Uitvoeringsmodel: Traditionele uitvoeringsengines vertrouwen vaak op de Java Virtual Machine (JVM) voor de verwerking. De Native Execution Engine gebruikt daarentegen C++ voor zijn bewerkingen. Deze verschuiving zorgt voor snellere uitvoering en minder overhead.

2. Gegevensverwerking: Veel engines verwerken gegevens rij voor rij. De Native Execution Engine gebruikt daarentegen vectorized execution. Deze methode verwerkt gegevens in batches, wat analysequery's aanzienlijk versnelt.

3. Integratiemogelijkheden: Waar sommige engines uitgebreide aanpassingen vereisen om te integreren met bestaande systemen, biedt de Native Execution Engine een modulair ontwerp. Dat ontwerp maakt het eenvoudiger om te integreren in je huidige dataworkflows, zonder grote wijzigingen.

Concurrentievoordelen

De Native Execution Engine biedt verschillende concurrentievoordelen ten opzichte van alternatieve uitvoeringsengines. Deze voordelen versterken je mogelijkheden voor dataverwerking en verbeteren de algehele prestaties. Hieronder vind je een overzicht van deze voordelen:

Door deze concurrentievoordelen te benutten, behaal je betere prestaties en schaalbaarheid in je data-analysetaken. De Native Execution Engine verbetert niet alleen de snelheid, maar optimaliseert ook het gebruik van resources. Deze efficiëntie vertaalt zich in kostenbesparingen en een hogere productiviteit voor je organisatie.

⚡ Tip: Houd bij het evalueren van execution engines rekening met hoe hun unieke functies aansluiten bij je specifieke behoeften op het gebied van dataverwerking. De juiste keuze kan je analysemogelijkheden aanzienlijk beïnvloeden.

Toekomst van de Native Execution Engine

Komende functies

De toekomst van de Native Execution Engine ziet er veelbelovend uit, met verschillende spannende functies op komst. Deze ontwikkelingen moeten je mogelijkheden voor dataverwerking verbeteren en de algehele prestaties verhogen. Dit zijn enkele belangrijke functies die eraan zitten te komen:

• Materialized Lake Views (MLV's): Deze views versterken de implementatie van de medallion-architectuur. Ze maken pipelines productieklaar en zorgen voor efficiëntere dataworkflows.
• AI-ondersteunde engineeringtools: De introductie van verbeterde tools zoals Copilot laat een sterke focus zien op het integreren van AI-mogelijkheden in dataengineeringworkflows. Deze integratie stroomlijnt processen en verhoogt de productiviteit.
• Unified Memory Management: De engine gaat het geheugenbeheer optimaliseren, wat de prestaties voor dataengineers en datawetenschappers aanzienlijk zal verbeteren. Door de garbage collector van de Java Virtual Machine te omzeilen, vermindert het knelpunten in de prestaties.

Deze functies sluiten aan bij de huidige trends in cloudgebaseerde dataverwerking. Ze helpen je om te voldoen aan de realtime en lage-latentie-eisen die essentieel zijn voor moderne applicaties.

Gevolgen voor analytics

De ontwikkelingen in de Native Execution Engine hebben aanzienlijke gevolgen voor analytics en business intelligence. Naarmate de engine evolueert, kun je de volgende voordelen verwachten:

• Betere prestaties: De Native Execution Engine levert al een 6x prestatieverbetering ten opzichte van open-source Spark, zonder dat er codewijzigingen nodig zijn. Deze verbetering stelt je in staat complexe analyses efficiënter uit te voeren.
• Realtime inzichten: Dankzij het vermogen om diverse datatypen te verwerken, ondersteunt de engine ingestie met een hoge doorvoer en hybride queries met ultralage latentie. Deze mogelijkheid is essentieel voor realtime analyses en AI-gestuurde processen.
• Geoptimaliseerd resourcegebruik: De architectuur blijft het resourcegebruik optimaliseren in lijn met cloud-native principes. Deze optimalisatie helpt je de kosten te beheersen en tegelijkertijd een hoge prestatie te behouden.

Naarmate deze functies worden uitgerold, merk je dat de Native Execution Engine je analysemogelijkheden niet alleen verbetert, maar je ook in staat stelt sneller datagedreven beslissingen te nemen. De toekomst van data-analyse ziet er dankzij deze innovaties rooskleurig uit.

⚡ Tip: Blijf op de hoogte van deze ontwikkelingen om het volledige potentieel van de Native Execution Engine in je analyseworkflows te benutten.

Tot slot speelt de Native Execution Engine in Microsoft Fabric een cruciale rol bij het verbeteren van je gegevensverwerkingsmogelijkheden. Door gebruik te maken van technologieën zoals Apache Gluten and Velox richt hij zich op vectorgebaseerde uitvoering en just-in-time (JIT)-compilatie. Dit ontwerp verhoogt de uitvoeringssnelheid aanzienlijk en beperkt de latentie, zodat je complexe datataken efficiënt kunt afhandelen.

Als je vooruitkijkt, belooft de Native Execution Engine nog meer verbeteringen. Hij overwint de beperkingen van traditionele Spark-uitvoering en zorgt voor snellere queryuitvoering en aanzienlijke kostenbesparingen. Met benchmarks die zes keer snellere verwerking en ongeveer 83% lagere kosten laten zien, positioneert deze engine zich als een schaalbare en efficiënte oplossing voor moderne data-analyse. Voor een nog diepgaandere verkenning van hoe deze concepten zich verhouden tot rapportage en de prestaties van OneLake, kun je zeker onze bijbehorende podcastaflevering beluisteren: Speed Power BI with OneLake and Direct Lake!

⚡ Tip: Omarm de Native Execution Engine om het volledige potentieel van je analyseworkflows te ontsluiten en voorop te blijven in het datagedreven landschap.

Veelgestelde vragen

Wat is de Native Execution Engine in Microsoft Fabric?

De Native Execution Engine is een laag met hoge prestaties in Microsoft Fabric die gegevensverwerking versnelt door native C++-code te gebruiken. Hij verbetert de queryuitvoering en verlaagt de kosten zonder dat je bestaande applicaties hoeft aan te passen.

Hoe verbetert de Native Execution Engine de prestaties?

Hij gebruikt vectorgebaseerde uitvoering en kolomgewijze gegevensverwerking om grote datasets sneller te verwerken. Deze aanpak vermindert het CPU-gebruik en versnelt complexe queries, zodat je sneller inzichten krijgt.

Kan ik de Native Execution Engine gebruiken met bestaande Spark-workloads?

Ja, dat kan. De engine integreert naadloos met Spark en vervangt bepaalde JVM-bewerkingen door native code. Je hoeft je code niet te herschrijven om te profiteren van betere prestaties.

Welke gegevensformaten ondersteunt de Native Execution Engine?

De engine ondersteunt populaire formaten zoals Parquet en Delta. Deze compatibiliteit maakt het mogelijk om efficiënte queries rechtstreeks op je lakehouse-gegevens in Microsoft Fabric uit te voeren.

Hoe beïnvloedt de Native Execution Engine het kostenbeheer?

Doordat queries sneller worden uitgevoerd en er minder resources worden gebruikt, verlaagt de engine de rekenkosten. Je bespaart geld en krijgt tegelijk sneller toegang tot je datainzichten.

Is de Native Execution Engine geschikt voor realtime-analyse?

Zeker. Hij ondersteunt queries met lage latentie en ingestie met hoge doorvoer, zodat je realtime inzichten krijgt en tijdig beslissingen kunt nemen.

Welke sectoren profiteren het meest van de Native Execution Engine?

Sectoren zoals financiële dienstverlening, gezondheidszorg, retail en telecommunicatie profiteren van snellere gegevensverwerking en betere analyses, waardoor ze snel op inzichten kunnen handelen.

Hoe kan ik de prestaties van de Native Execution Engine monitoren?

Microsoft Fabric biedt tools om bij te houden wanneer native uitvoering plaatsvindt of terugvalt op de JVM. Dit inzicht helpt je om je datawerkstromen effectief te optimaliseren.