Was bedeutet SQL Server Integration Services?
SQL Server Integration Services – kurz SSIS – ist eine leistungsstarke Plattform von Microsoft zur Entwicklung von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load). Sie wurde als Nachfolger der Data Transformation Services eingeführt und ist seit dem SQL Server 2005 ein fester Bestandteil moderner Datenintegrationslösungen.
Mit SSIS lassen sich Daten effizient aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellsysteme extrahieren. Dazu zählen relationale Datenbanken ebenso wie CSV- oder XML-Dateien, Excel-Tabellen und SharePoint-Listen. Einmal erfasst, können die Daten transformiert und in verschiedene Zielsysteme überführt werden.
Die Plattform überzeugt nicht nur durch ihre umfassenden Datenverarbeitungstools, sondern bietet auch Möglichkeiten zur Abbildung komplexer Workflows. Dadurch eignet sich SSIS besonders für Unternehmen, die auf eine stabile und skalierbare Datenintegration angewiesen sind.
Überblick über die SSIS-Komponenten
SQL Server Integration Services (SSIS) besteht aus mehreren zentralen Komponenten, die zusammen eine leistungsstarke Umgebung für Datenintegration und -verarbeitung schaffen.
Zunächst ist da der Windows-Systemdienst, der zusammen mit dem SQL Server installiert wird. Dieser Dienst ist für die Ausführung und Überwachung von SSIS-Paketen im Hintergrund zuständig.
Für die Administration steht eine Verwaltungskonsole zur Verfügung. Sie ermöglicht es, Pakete zu verwalten, auszuführen und zu überwachen – direkt auf dem Server oder remote.
Das Herzstück der Entwicklung ist jedoch das SQL Server Business Intelligence Development Studio (BIDS). Es dient als Entwicklungsumgebung für SSIS und weitere Komponenten der Microsoft Business Intelligence-Plattform. In BIDS lassen sich SSIS-Pakete über eine intuitive grafische Oberfläche gestalten – ganz ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse.
Zusätzlich stellt SSIS ein umfangreiches Objektmodell zur Verfügung. Damit können Entwickler SSIS-Pakete auch vollständig programmatisch erstellen – flexibel und automatisiert.
Besonders hervorzuheben ist die Trennung zwischen Kontrollfluss und Datenfluss:
- Der Kontrollfluss bildet den logischen Ablauf der Datenverarbeitung ab – inklusive Logging, Fehlerbehandlung und dem Versand von Benachrichtigungen.
- Der Datenfluss hingegen definiert die konkrete Logik des ETL-Prozesses: Woher kommen die Daten, wie werden sie transformiert und wohin sollen sie geladen werden?