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OneLake
Microsoft Fabric besteht im Kern aus zwei wesentlichen Komponenten: der Kapazität, die man in Azure bucht, und dem OneLake, in dem die Daten liegen und verwaltet werden. (Stand 2026-03) Ein Arbeitsbereich wird einer Kapazität zugeordnet, und innerhalb dieses Arbeitsbereichs werden Artefakte und Daten entsprechend im OneLake abgelegt. (Stand 2026-03) Die Rechenleistung, die innerhalb eines Arbeitsbereichs zum Arbeiten mit den Daten im OneLake genutzt wird, stammt aus der zugeordneten Fabric-Kapazität. (Stand 2026-03)
Aliase
One Lake
Kernaussagen
- Beim SAP-Datasphere-Projekt lagen die Delta-Dateien zunaechst in einem Azure Data Lake Gen 2 statt im OneLake, liessen sich aber gut anbinden.
- Statt sofort eine komplexe Architektur mit Machine Learning aufzubauen, empfiehlt es sich, zunächst nur die ERP-Daten täglich in ein Warehouse oder OneLake zu laden.
- Die im gehörten Podcast getroffene Aussage, dass Fabric-Daten im OneLake stets in der Home-Region des Tenants liegen, ist nur teilweise richtig.
- Microsoft Fabric besteht im Kern aus zwei wesentlichen Komponenten: der Kapazität, die man in Azure bucht, und dem OneLake, in dem die Daten liegen und verwaltet werden.
- Ein Arbeitsbereich wird einer Kapazität zugeordnet, und innerhalb dieses Arbeitsbereichs werden Artefakte und Daten entsprechend im OneLake abgelegt.
- Die Rechenleistung, die innerhalb eines Arbeitsbereichs zum Arbeiten mit den Daten im OneLake genutzt wird, stammt aus der zugeordneten Fabric-Kapazität.
- Verschiebt man die Rechenleistung einer Kapazität in eine andere Region, verschiebt sich dadurch auch der Ablageort der zugehörigen Daten im OneLake.
- Bestimmte Szenarien erfordern, dass Daten aus rechtlichen oder regulatorischen Gründen in einem bestimmten Land oder einer bestimmten Region abgelegt und verarbeitet werden.
- Laut einem Microsoft-Blogartikel zum OneLake gibt es pro Tenant nur ein OneLake, das aber lediglich den zentralen Zugangspunkt darstellt.
- Workspaces können in unterschiedlichen Regionen liegen, etwa manche im US-Bereich und andere in Europa, wobei die Daten jeweils in der Region gespeichert sind, in der der Workspace angelegt wurde.
- Die tatsächlichen Daten werden laut dem Microsoft-Blogartikel in der Region gespeichert, in der die zugeordnete Kapazität liegt, und nicht zwingend in der Region des Tenants.
- Ordnet man einen Arbeitsbereich einer Kapazität zu, werden die zugehörigen Daten im OneLake tatsächlich in der Region gespeichert, in der die Kapazität liegt.
- Verschiebt man einen Arbeitsbereich zwischen Kapazitäten in unterschiedlichen Regionen, müssen die zugrunde liegenden Daten tatsächlich in die neue Region überführt werden, es ist also kein reiner Wechsel der Rechenleistung.
- OneLake existiert pro Tenant nur einmal und beschreibt die Gesamtumgebung, während der tatsächliche Ablageort der Daten durch die Region der jeweils gehosteten Kapazität gesteuert wird.
- Direct Lake auf OneLake ist jetzt allgemein verfügbar und damit der neue Standard für Direct Lake.
- Beim Open-Mirroring-Datenfluss wird der Datensatz mit Row-Marker-Event zunächst nach OneLake geschrieben, von wo Fabric eine identische Replik-Tabelle aufbaut.
- Der Sync-Prozess schreibt die replizierten Daten in Paketdateien und lädt sie in Batches mit Wartezeit zwischen den Schritten nach Fabric hoch.
- Ein direktes Schreiben aus SSIS in den OneLake-Speicher ist aktuell nicht möglich, weil der mitgelieferte Connector diese Einstellung noch nicht unterstützt.
- Brian Bønk empfiehlt, in einem Echtzeitsystem nur die für die Fachabteilung tatsächlich relevante Zeitspanne an Daten in der Echtzeitdatenbank vorzuhalten.
- Für Echtzeitanalysen nicht mehr relevante ältere Daten können laut Brian Bønk nach OneLake ausgelagert und im Lakehouse als Basis für ein semantisches Modell genutzt werden.
- Mirroring in Microsoft Fabric enthält kostenlosen Speicherplatz proportional zur gebuchten Kapazität, etwa 64 TB bei einer F64-Kapazität, inklusive der automatischen Transformation in Tabellenformat.
- Beim Mirroring von Databricks-Daten werden nur die Metadaten gespiegelt, weil Fabric direkt auf denselben zugrunde liegenden Speicher wie OneLake oder ADLS Gen2 zugreift, den Databricks bereits nutzt.
- Ein selbstgeschriebenes Python-Skript exportiert SQL-Server-Tabellen als Delta-Parquet-Dateien direkt in den OneLake-Speicher, wo sie sofort als Tabelle über den SQL-Endpunkt verfügbar sind.
- Die Fabric-Kapazität wird einer bestimmten Region zugeordnet, wodurch auch die zugehörigen OneLake-Daten an diese Region gekoppelt sind.
- Beim Push von Daten per Python-Skript in den OneLake werden im Gegensatz zum Zugriff über ein Data Gateway keine Fabric-CUs für das Abholen der Daten belastet.
- Die Authentifizierung des Python-Skripts gegenüber OneLake erfolgt über ein Service Principal mit Client ID und Client Secret in einer Konfigurationsdatei.
- Die Erweiterung BC ADLS ermöglicht es, Business-Central-Tabellen aus der Cloud-Variante ähnlich wie bei einem Synapse Link direkt in ein Data Lake bzw. nach Fabric zu spiegeln.
- Die neue Direct-Lake-Variante verbindet sich nicht mehr über den SQL-Endpoint des Lakehouses, sondern direkt mit den Delta-Tabellen im OneLake.
- Echte Composite Models werden erst mit der angekündigten OneLake Security möglich, weil dann Berechtigungen aus verschiedenen Quellen mitgezogen werden können.
- OneLake Security soll als zentrale Policy Engine Spalten-, Row-Level- und dynamische Tabellenebenen-Sicherheit über Lakehouse, Warehouse und Power BI hinweg abdecken.
- Der OneLake-Katalog ist ausdrücklich nicht als Catalog-of-Catalogs gedacht, der Werkzeuge wie Purview oder Informatica ersetzen soll, sondern als zentraler Discovery-Einstiegspunkt für Fabric-Nutzer.
- Nach dem letzten Kenntnisstand des Gasts funktioniert OneLake-Security nur auf Ordner-, nicht auf Tabellenebene.
- Fabric bietet jetzt bidirektionale Shortcut-Integrationen mit Snowflake und Databricks.
- Die OneLake Table API erlaubt den nativen Zugriff auf Delta- oder Iceberg-Tabellen und ermöglicht die bidirektionale Nutzung mit Snowflake.
- OneLake Security stellt dieselben Zugriffsinformationen sowohl nativen Fabric-Workloads als auch Third-Party-Workloads zur Verfügung.
- Komplexere Sicherheitsszenarien wie dynamische Row-Level Security und Dynamic Data Masking fehlen in OneLake Security noch und stehen auf der Roadmap.
Dokumente
- Microsoft Fabric — Einsteiger-Guide
- Microsoft Fabric: Wo liegen meine Daten wirklich im OneLake?
- Power BI Update Juli 2025
- BI Thinkers Talk nr.67
- Power BI Update August 2026
- Fabric & Power BI Quarterly | 2025 Q2
- Push statt Pull: So bringst du On-Prem-Daten mit SSIS nach Microsoft Fabric | Fabric Tutorial
- Power BI-Teams werden Fabric-Datendienstleister
- Why Passion Beats Niche
- Power BI von A bis Z — Einsteiger-Guide (End-to-End)
- Fabric & Power BI Quarterly · 2026-2
- BI Thinkers Talk nr.64
- Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 5
- Daten-WG Thinkers Talk nr.65
Nachbarthemen
- Direct Lake
- Composite Models
- Mirroring
- Gateway
- Lakehouse
- Microsoft Fabric
- Power BI
- Delta Lake
- Reporting
- SQL
- Warehouse
- DirectQuery
- Fabric Capacity
- Data Pipeline
- Snowflake
Hinweise
Kernaussagen und Beziehungen sind maschinell erzeugt und nicht redigiert. Heuristische Kanten zählen Erwähnungen, keine Bedeutung. Bei Widersprüchen gilt das Video.