Azure Storage für ETL-Entwickler:innen – Zertifizierung

In vielen ETL-Strecken ist Azure Storage die zentrale Ablage zwischen Quellsystemen und Zielumgebung - Daten liegen dort nicht als klassische Datei, sondern als adressierbares Objekt mit Metadaten in einem Blob Container. Dieser Kurs vermittelt speziell für ETL-Entwickler:innen, wie Objektspeicherung in Azure Storage funktioniert, wie Objekte sinnvoll strukturiert werden und wie der Zugriff aus gängigen ETL-Werkzeugen wie Azure Data Factory sowie aus Python-Skripten erfolgt. Ergänzend werden Betrieb und Haushaltung von Storage-Konten behandelt, damit Objektablagen auch im laufenden Betrieb stabil und kosteneffizient bleiben.

Das erste Modul führt in die Grundkonzepte von Azure Storage ein und schafft die begriffliche Basis, die für alle weiteren Module benötigt wird.

• Aufbau von Storage-Konten, Containern und Blobs im Überblick
• Unterschiedliche Zugriffsarten auf gespeicherte Objekte
• Authentifizierungsmechanismen für den sicheren Zugriff auf Storage-Konten
• Abgrenzung der Objektspeicherung vom klassischen Dateisystem
• Adressierung einzelner Objekte über eindeutige Bezeichner
• Grundlegende Sicherheitsaspekte beim Umgang mit Storage-Konten

Das zweite Modul behandelt die Strukturierung von Objekten speziell im ETL-Umfeld, in dem Ablagen häufig von automatisierten Prozessen befüllt und ausgelesen werden.

• Entwicklung von Namensschemata für konsistente Objektablagen
• Aufbau virtueller Ordnerstrukturen innerhalb von Blob Containern
• Einsatz von Metadaten als zusätzliches Sortier- und Filterkriterium
• Verwendung von Tags zur Kategorisierung von Objekten
• Umgang mit sehr großen Mengen kleiner Objekte in ETL-Strecken
• Vermeidung typischer Strukturprobleme bei wachsenden Datenmengen

Das dritte Modul widmet sich dem konkreten Zugriff aus ETL-Werkzeugen und zeigt, wie Azure Storage in bestehende Datenpipelines eingebunden wird.

• Ansteuerung von Azure Storage über Azure Data Factory
• Konfiguration von Datenflüssen mit Azure Storage als Quelle oder Ziel
• Integration von Storage-Zugriffen in Python-basierte ETL-Skripte
• Durchführung von Massenoperationen auf Objektebene
• Auswahl geeigneter Werkzeuge für wiederkehrende Zugriffsaufgaben
• Fehlerbehandlung bei automatisierten Zugriffen aus ETL-Prozessen

Das vierte Modul behandelt Betrieb und Haushaltung von Azure Storage, damit Objektablagen auch über einen längeren Zeitraum stabil und wirtschaftlich betrieben werden können.

• Einrichtung ablaufgesteuerter Aufbewahrungsregeln für Objekte
• Auswahl kostengünstiger Speicherklassen je nach Zugriffshäufigkeit
• Überwachung von Zugriffsmustern auf Storage-Konten
• Einordnung von Kostenfaktoren bei wachsendem Datenvolumen
• Absicherung von Storage-Konten im laufenden Betrieb
• Dokumentation von Betriebsentscheidungen für nachvollziehbare Abläufe

Der praktische Anteil orientiert sich an typischen Aufgaben, die ETL-Entwickler:innen im Umgang mit Azure Storage als zentraler Ablage bewältigen müssen.

• Einrichtung eines Storage-Kontos mit mehreren Containern für eine Beispielpipeline
• Entwicklung eines eigenen Namensschemas für eine ETL-Ablage
• Konfiguration eines Datenflusses in Azure Data Factory mit Blob Storage als Ziel
• Anbindung eines Python-Skripts zum automatisierten Schreiben von Objekten
• Durchführung einer Massenoperation zum Verschieben von Objekten zwischen Containern
• Einrichtung einer ablaufgesteuerten Aufbewahrungsregel für veraltete Objekte
• Auswahl einer passenden Speicherklasse für ein Beispielszenario
• Überwachung von Zugriffsmustern anhand vorhandener Metriken
• Fehlerbehebung bei einem simulierten Zugriffsproblem aus einer ETL-Strecke
• Einsatz von Metadaten zur Filterung großer Objektmengen
• Aufbau einer virtuellen Ordnerstruktur für ein mehrstufiges ETL-Szenario
• Zusammenführung von Struktur-, Zugriffs- und Betriebsaufgaben in einem Abschlussszenario

Die vier Module sind so angelegt, dass sie von den Grundkonzepten über Strukturierung und Werkzeuganbindung bis zum laufenden Betrieb führen, sodass Azure Storage am Ende nicht nur als technisches Konzept, sondern als konkrete Komponente eigener ETL-Strecken verstanden wird.

Der Kurs richtet sich an Personen, die bereits mit ETL-Prozessen zu tun haben oder sich gezielt in Richtung Datenintegration und Cloud-Speicher weiterentwickeln möchten.

• ETL-Entwickler:innen, die Azure Storage gezielt in ihre Datenpipelines integrieren möchten
• Data Engineers mit Interesse an Objektspeicherung als Ablagekonzept
• Cloud-Datenarchitekt:innen, die Speicherstrategien für Datenpipelines entwerfen
• Datenbankentwickler:innen, die ihr Profil um Cloud-Objektspeicher erweitern wollen
• Personen mit ETL-Erfahrung, die von dateibasierten auf objektbasierte Ablagen umsteigen

Der Kurs verbindet konzeptionelle Einführungen in Objektspeicherung mit praktischen Übungen direkt in Azure Storage und angebundenen ETL-Werkzeugen wie Azure Data Factory. Neue Konzepte wie Namensschemata oder Speicherklassen werden zunächst anhand von Beispielszenarien erläutert und anschließend in eigenen Übungsumgebungen konkret umgesetzt, sodass der Praxisbezug zur täglichen ETL-Arbeit durchgehend erhalten bleibt.

Der Kurs ist als fokussierte Vertiefung zu Azure Storage im ETL-Kontext angelegt und deckt den Weg von den Grundkonzepten der Objektspeicherung bis zum laufenden Betrieb produktiver Storage-Konten ab. Der Umfang ist so bemessen, dass sowohl Struktur- und Zugriffsfragen als auch Betriebsaspekte ausreichend praktisch vertieft werden können.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die vermittelten Inhalte zu Azure Storage im ETL-Umfeld dokumentiert. Es handelt sich nicht um eine offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung, sondern um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse.

Wer diesen Kurs abschließt, versteht Azure Storage nicht nur als generischen Cloud-Speicher, sondern als aktive Komponente eigener ETL-Strecken. Statt Objektablagen nur als technisches Detail zu behandeln, lernen Teilnehmende, wie Namensschemata, Metadaten und Speicherklassen gezielt so gestaltet werden, dass Datenpipelines auch bei wachsendem Volumen stabil und nachvollziehbar bleiben. Besonders wertvoll ist der direkte Bezug zu gängigen ETL-Werkzeugen wie Azure Data Factory und zu Python-basierten Skripten, mit denen Storage-Zugriffe in bestehende Datenflüsse eingebunden werden. Viele ETL-Teams stoßen bei wachsenden Datenmengen auf Struktur- und Kostenprobleme in ihren Objektablagen - genau diese Praxisfragen greift der Kurs gezielt auf. Für den weiteren beruflichen Weg stärkt der Kurs die Position als ETL-Entwickler:in oder Data Engineer in Teams, die Azure als zentrale Cloud-Plattform einsetzen. Die Fähigkeit, Objektspeicherung sauber zu strukturieren, aus ETL-Werkzeugen anzusteuern und im laufenden Betrieb zu überwachen, ist eine gefragte Ergänzung zu klassischem ETL-Wissen und erleichtert den Einstieg in Rollen mit stärkerem Cloud-Bezug.