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Daten aus der Blockchain leichter analysieren Azure Blockchain und SQL-Datenbanken

Autor / Redakteur: Thomas Joos / Peter Schmitz

Azure Blockchain arbeitet mit SQL-Datenbanken, um Daten zu speichern, die sich wiederum mit anderen Anwendungen analysieren lassen. Azure Blockchain Workbench kann mit dem SQL Server Management Studio verwaltet werden.

Wer auf die Microsoft Azure Blockchain setzt, kann zur Speicherung der Daten auch eine SQL-Datenbank nutzen.
Wer auf die Microsoft Azure Blockchain setzt, kann zur Speicherung der Daten auch eine SQL-Datenbank nutzen.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Die Verbindung von Azure Blockchain mit SQL-Datenbanken erleichtert die Verwendung der Blockchain beim Einsatz von Azure. Der Einsatz von Blockchain macht für ein Unternehmen natürlich nur dann Sinn, wenn ein Business Case vorliegt. Um ein Blockchain-Projekt zum Laufen zu bringen, ist es daher notwendig Zugriff auf Daten zu erhalten und Abläufe im Unternehmen durch den Einsatz von Blockchains zu verbessern. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen auch leicht an die Daten kommen, die mit Azure Blockchain verknüpft sind.

Wer auf Azure Blockchain setzt, kann zur Speicherung der Daten auch SQL-Datenbanken nutzen. Das funktioniert auch mit lokalen SQL-Servern, aber besser mit SQL-Datenbanken in Azure. Dazu kommt auch die Möglichkeit, dass sich Azure Blockchain Workbench mit dem SQL Server Management Studio verwalten lässt. Mit Azure Blockchain Workbench wird SQL mit Blockchain verbunden und kann im internen Netzwerk genutzt werden.

Azure Blockchain und SQL Server Management Studio

Um Azure Blockchain Workbench mit dem SQL Server Management Studio zu nutzen, müssen lediglich die Verbindungsdaten der entsprechenden Workbench bei der Anmeldung am SQL Server Management Studio eingegeben werden. Der Name der Datenbank ist im Azure-Portal nach einem Klick auf die SQL-Datenbank des Blockchain-Dienstes bei „Servername“ zu finden. Nach der Anbindung zeigt das SQL Server Management Studio die Datenbanken, Datenbank-Views und die Stored Procedures an. Mit Azure Blockchain Workbench kann ein Blockchain-Ledger zusammen anderen Azure-Diensten eingesetzt werden.

Eine Herausforderung für den Einsatz einer Blockchain, auch in Azure ist es Blockchain-Daten mit klassischen Datenbanken zu verbinden. Dadurch lassen sie sich für Analysen oder Standardanwendungen verfügbar machen. Mit Microsoft Azure Blockchain Workbench können Entwickler in kürzester Zeit SQL-Daten in Azure Blockchain integrieren. Es gib aber weitere Möglichkeiten die SQL-Datenbanken in Azure Blockchain zu nutzen und zu optimieren.

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Microsoft Excel mit Azure Blockchain nutzen

Nicht nur das SQL Server Management Studio kann sich an eine SQL-Datenbank in Azure Blockchain Workbench anbinden, sondern auch Microsoft Excel. Die Daten lassen sich über den Menüpunkt „Daten“ und dann der Auswahl „Daten abrufen\Aus Azure\Aus Azure-SQL-Datenbank“ abrufen. Hier werden die Verbindungsdaten der SQL-Datenbank von Azure Blockchain Workbench eingegeben. Anschließend verbindet sich Excel mit der Datenbank und kann die Daten nutzen. Dadurch lassen sich SQL-Daten von Azure Blockchain auch in Excel nutzen. Parallel ist natürlich auch der Einsatz mit PowerBI möglich.

SQL-Datenbanken in Azure Blockchain

Die SQL-Datenbank, die Azure Blockchain nutzt, kann im Webportal und der Azure PowerShell auch exportiert und kopiert werden. Beim Kopieren können wiederum neue Server erstellt werden, mit denen der Azure Blockchain-Dienst verbunden wird. Auch das Replizieren in andere Regionen ist möglich, genauso wie eine Synchronisierung mit anderen Datenbanken in Azure Blockchain oder einer Datenbank auf einem neuen Server in Azure. Auf diesem Weg lassen sich Daten auch zu lokal betriebene SQL-Server übertragen.

In den Einstellungen der SQL-Datenbank, die in Azure Blockchain genutzt wird, stehen auch Assistenten zur Verfügung, die bei der Einrichtung und Optimierung der Datenbank helfen. Natürlich lassen sich auch in SQL-Datenbanken, die in Azure Blockchain genutzt werden viele Sicherheitsoptionen anpassen, um sensible Daten zu schützen.

So lassen sich zum Beispiel durch Transparent Data Encryption alle Daten, Protokolle und Datensicherungen im laufenden Betrieb verschlüsseln. Mit der dynamischen Datenmaskierung kann festgelegt werden, dass Inhalte von Tabellen nicht komplett angezeigt werden. Dadurch lassen sich sensible Daten ausblenden. Die Daten werden angezeigt, aber maskiert. Ein Beispiel ist die Anzeige eines Teiles der Kontonummer, nicht der ganzen Nummer. Nur berechtigte Anwender haben das Recht alle Daten zu sehen.

Wenn die Leistung der SQL-Datenbank nicht ausreicht, kann diese im Bereich „Konfigurieren“ in den Einstellungen der Datenbank skaliert werden. Hier stehen verschiedene Skalierungsoptionen zur Verfügung und Einstellungen zur Festlegung der maximalen Datenbankgröße.

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Über den Autor

 Thomas Joos

Thomas Joos

Freiberuflicher Autor und Journalist