Azure Databricks aufsetzen, ohne es später zu bereuen
Ein Databricks-Workspace ist an einem Nachmittag angelegt. Die Entscheidungen drumherum dauern länger: wie Kataloge auf Teams und Umgebungen abgebildet werden, wie Identitäten aus Entra ID einfließen und wie das Netzwerk abgesichert wird. Und sie sind teuer zu ändern, sobald Daten und Menschen davon abhängen. Wir helfen dir, sie in den ersten Wochen richtig zu treffen.
Wann du das brauchst
- Du startest mit Azure Databricks und willst eine Plattform, keine Sammlung von Notebooks
- Du betreibst ältere Workspaces mit dem Hive Metastore und musst auf Unity Catalog umziehen
- Security oder Audit wollen wissen, wie der Datenzugriff geregelt ist, und die ehrliche Antwort lautet „kommt auf den Workspace an“
- Mehrere Teams wollen Databricks nutzen, und du brauchst ein Setup, das für alle funktioniert
So arbeiten wir
Wir starten mit einer kurzen Designphase: deine Umgebungen, Teams, Quellsysteme und Compliance-Anforderungen. Daraus leiten wir gemeinsam ein Ziel-Setup ab und deployen es als Infrastructure as Code, damit es wiederholbar und überprüfbar ist. Dein Team baut vom ersten Tag an mit, damit es die Plattform ohne uns weiterentwickeln kann.
Was oft schiefgeht
Kataloge, die das Organigramm abbilden.
Umstrukturierungen kommen öfter vor als Datenumzüge. Kataloge, die sich an Umgebungen und Datendomänen orientieren, altern besser.
Berechtigungen für Personen statt für Gruppen.
Bei zehn Nutzern funktioniert das, bei hundert ist es nicht mehr auditierbar. Gruppen, die aus Entra ID synchronisiert werden, plus Automatisierung für den Rest halten den Zugriff überprüfbar.
Netzwerk auf später verschoben.
Private Endpoints und VNet Injection lassen sich viel leichter einrichten, bevor Daten ankommen, als nachträglich.
Zusammengeklickte Workspaces.
Ohne Terraform oder Bundles laufen Dev, Test und Prod innerhalb weniger Monate auseinander.
Was du bekommst
- Eine dokumentierte Zielarchitektur für Workspaces, Kataloge, Netzwerk und Identitäten
- Infrastructure as Code für die Plattform, in deinem Repo und deinen Pipelines
- Unity Catalog mit einem Gruppen- und Berechtigungsmodell, das dein Security-Team prüfen kann
- Eine erste Pipeline, die durchgängig läuft, als Vorlage für die nächsten
- Eine Übergabe, mit der deine eigenen Engineers weiterarbeiten können
Weitere Phasen
02 · Skalierung
Pipelines, die in Produktion halten
Blueprints für robuste, skalierbare Ingestion, neue Quellen genau dann, wenn du sie brauchst, und Datenprodukte, die aus neuen Datenideen etwas machen, das tatsächlich genutzt wird.
Skalierung im Detail03 · Betrieb
Schlanker Betrieb, laufender Nutzen
Neue Databricks-Features gezielt einführen, Datenqualitäts- und Pipeline-Probleme schnell beheben und die Plattform aktuell halten, ohne großes Ops-Team.
Betrieb im Detail
Lass uns über dein Lakehouse sprechen.
Dreißig Minuten, keine Folien. Bring die Frage mit, die immer wiederkommt.