D𝐏𝐀 – 𝐃𝐲𝐧𝐚𝐦𝐢𝐜𝐬 365 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐏𝐥𝐚𝐭𝐟𝐨𝐫𝐦 𝐀𝐜𝐜𝐞𝐥𝐞𝐫𝐚𝐭𝐨r

Seit Microsoft Fabric verfügbar ist und die Integration mit Dynamics 365 immer stärker geworden ist, egal ob FSCM, Sales, Business Central oder Field service, Sebastian Steinau und ich sind tief in diesem Ökosystem unterwegs.
Wir kennen die typischen Herausforderungen:

  • Unterschiedliche Datenstrukturen
  • explodierende Kosten
  • komplexe Integrationen
  • fehlende Governance
  • schlechte Performance
  • unzählige Einzellösungen
  • fehlende Standards
  • und Data Engineering direkt auf Produktion

Aber wir kennen eben auch Microsoft Fabric. Und genau deshalb haben wir über ein Jahr lang an einer Data Platform für D365 gearbeitet, die D365Daten nach Fabric exportiert und für Power BI Reports aufbereitet. Gebaut nach allen Best Practices, mit vielen Performanceoptimierungen um alles an Geschwindigkeit und Kosteneinsparungen rauszuholen. Eine Lösung, die Kunden auf das höchste Level hebt um darauf die eigenen Reports und Erweiterungen aufzusetzen. Wir sind unglaublich stolz darauf, wie viel Know-how, Herzblut und Erfahrung in DPA steckt   . Ich selbst verantworte als Data Solution Architect den gesamten Bereich Data Engineering, Architektur und Performanceoptimierung. Sebastian Steinau hat als Softwareentwickler enorm viel Arbeit hineingesteckt, damit aus der Lösung wirklich eine Plattform wird – nicht einfach nur ein weiteres Projekt.

DPA basiert auf modernen Engineering-Standards:

  • Infrastructure as Code
  • Git & Version Control (wir sind Git-Nerds )
  • CI/CD und automatisierte Deployments
  • Echtes DevOps mit getrennten Umgebungen
  • Keine Entwicklung direkt auf Produktion
  • Optimiertes Apache Spark ohne Ressourcenverschwendung
  • Monitoring & Logging
  • Governance & Reporting von Anfang an mitgedacht

Und weil wir Backend- und Data-Nerds sind, wollten wir beim Thema Reporting, Self-Service und Governance echte Expertise an Bord haben.
Deshalb freuen wir uns riesig, dass 📊 Kathrin Borchert Teil dieser Reise ist und die Lösung gemeinsam mit uns weiterentwickelt hat. Das Schönste daran: DPA ist keine theoretische Idee mehr. Wir haben bereits Kunden, die produktiv damit arbeiten. Und wir entwickeln die Plattform kontinuierlich weiter – mit jedem stabilen Microsoft-Fabric-Update, mit jeder neuen Erkenntnis und mit jeder Erfahrung aus echten Kundenprojekten. In den nächsten Wochen werden wir regelmäßig einzelne Bestandteile unserer Lösung vorstellen:

  • Architektur
  • Governance
  • Spark & Performance
  • CI/CD & DevOps
  • Monitoring
  • Lakehouse Design
  • Dataverse & Dynamics Integration
  • Self-Service Konzepte
  • Security & Deployment

und vieles mehr. Wir freuen uns riesig, diese Reise jetzt endlich öffentlich zu teilen         Wenn ihr eure Dynamics- und Fabric-Landschaft endlich standardisiert, skalierbar und zukunftssicher aufbauen wollt, sprecht mit uns.

Gökhan - SteinauTech Data & Software Solutions GmbH - InfrastrukturbildGökhan - SteinauTech Data & Software Solutions GmbH - Infrastrukturbild
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DPA Deep Dive #1 — Infrastructure as Code

Wenn wir über moderne Datenplattformen sprechen, denken viele zuerst an Dashboards, KI oder Reports.
Aber die Wahrheit ist: Das eigentliche Rückgrat einer skalierbaren Plattform ist die Infrastruktur darunter. Und genau deshalb ist Infrastructure as Code (IaC) einer der wichtigsten Bestandteile unseres Dynamics-365-Data-Platform-Accelerators (DPA).
Warum?

  • Weil moderne Plattformen nicht von manuellen Klicks im Azure-Portal abhängen sollten.
  • Keine einzelnen Personen, die „wissen wie es geht“.
  • Keine Excel-Listen mit Deployment-Schritten.
  • Keine unterschiedlichen Setups zwischen DEV, TEST und PROD.
  • Keine Berechtigungen, die irgendjemand irgendwann mal manuell gesetzt hat.

Mit DPA wird die komplette Plattform automatisiert und standardisiert aufgebaut.
Und zwar nicht nur ein kleiner Teil davon, sondern alles.
Wir verwenden Terraform und Powershell, um:

  • Microsoft Fabric Infrastruktur bereitzustellen
  • Workspaces zu erstellen
  • Git Repositories automatisch anzulegen
  • Git Repositories mit Workspaces zu verbinden
  • Security Groups zu berechtigen
  • Berechtigungen zentral zu steuern
  • Umgebungen standardisiert auszurollen
  • Fabric Deployment Pipelines auszurollen
  • Apache Spark zu konfigurieren
  • Governance und Security von Anfang an zu erzwingen

Das bedeutet:

  • reproduzierbare Deployments
  • zentrale Kontrolle
  • weniger Fehler
  • schnellere Bereitstellung
  • nachvollziehbare Änderungen
  • echte DevOps-Prozesse
  • skalierbare Plattformen statt Einzellösungen

Für uns ist IaC kein „nice to have“. Es ist die Grundlage dafür, Data Engineering professionell betreiben zu können. Denn wenn Infrastruktur manuell entsteht, entsteht früher oder später Chaos. Wenn Infrastruktur dagegen als Code beschrieben wird, wird sie:

  • versionierbar
  • automatisierbar
  • testbar
  • dokumentierbar
  • langfristig wartbar.

Und genau das ist uns bei DPA extrem wichtig. Wir wollten keine Lösung bauen, die nur wir verstehen. Wir wollten eine Plattform bauen, die Kunden langfristig selbst betreiben und erweitern können. Das ist der Unterschied zwischen:
„einem Projekt“ und „einer echten Plattform“. In den nächsten Posts zeigen wir weitere Bestandteile von DPA:

  • DevOps & CI/CD
  • Apache Spark Optimierung
  • Governance
  • Monitoring & Logging
  • Dataverse Integration
  • Lakehouse Architektur
  • Deployment-Strategien
  • und vieles mehr
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