Runtime-Verbesserungen von 20-35% bei kritischen Workloads
Fehlgeschlagene Production-Runs um über 40% reduziert
Täglicher Compute-Verbrauch durch inkrementelle Verarbeitung ~20% gesenkt
5-15 Engineers in Lakehouse-Patterns und Spark Best Practices geschult
Herausforderung
Ein Consulting-Kunde hatte Azure Databricks eingeführt, kämpfte aber mit inkonsistenter Job-Performance, häufigen Pipeline-Fehlern und fehlender Governance. Teams arbeiteten isoliert mit duplizierten Daten und unvorhersehbaren Kosten.
Lösung
Ich habe production-grade Medallion Lakehouse-Architekturen auf Azure Databricks mit Delta Lake und PySpark implementiert. Cluster-Konfigurationen optimiert, Datenzugriffskontrollen etabliert und Git-basierte CI/CD-Workflows erstellt.
Meine Rolle
Data Engineer & Consultant – leitete Architektur-Implementierung, Performance-Optimierung und führte Spark-Workshops für Kundenteams durch.
Wichtige Liefergegenstände
- 01Medallion Lakehouse-Architektur mit Delta Lake
- 02Optimierte Databricks Cluster-Konfigurationen und Autoscaling-Policies
- 03Databricks Jobs mit Retry-Logik und Dependency-Management
- 04Table ACLs und Data Masking für Enterprise-Datenzugriffskontrolle
Zugehörige Leistung
Zur Leistung →