Microsoft Fabric Blog: Napredni vodič za nove funkcije i upotrebe

Informatec Digital » Resursi » Microsoft Fabric Blog: Napredni vodič za nove funkcije i upotrebe

Ako već neko vrijeme radite s podacima u Microsoftovom ekosistemu, primijetili ste da Microsoft Fabric je postao centralno središte moderne analitikeObjedinjavanje svega što je prethodno bilo raspoređeno na Power BI, Azure Synapse, Data Factory i druge usluge u jednu platformu. U ovom članku ćemo detaljno pogledati najnovije funkcije, plan razvoja i praktične implikacije Fabrica za analitiku, upravljanje, umjetnu inteligenciju i računarstvo u stvarnom vremenu.

Ideja je da ćete, kada završite s čitanjem, imati jasno razumijevanje Šta Microsoft Fabric danas nudi, kuda ide i kako utiče na arhitekturu podataka? vaše organizacije: mogućnosti upravljanja s Purviewom, automatizacija s API-jima i Gitom, nove AI funkcije, obavještajne podatke u stvarnom vremenu, sigurnost u OneLakeu, migracije, performanse i još mnogo toga.

Microsoft Fabric i okvir za usvajanje oblaka: upravljanje, troškovi i automatizacija

U okviru Okvira za usvajanje oblaka (CAF), Microsoft je objavio niz vodiča za usklađivanje Microsoft Fabric dizajn sa dizajnerskim stubovima zona slijetanjaPosljednji dio ove serije bavi se trima ključnim područjima: upravljanjem, optimizacijom kapaciteta i automatizacijom/DevOps-om.

U odjeljku o upravljanju, Troškovi Fabric kapaciteta su vidljivi putem Azure Cost ManagementaOvo vam omogućava da izvorno integrišete podatke o korištenju F kapaciteta (i drugih SKU) u Azure kontrolne table troškova, upozorenja i analitiku potrošnje. Ne radi se samo o pregledu računa: možete uporediti ove informacije sa oznakama, pretplatama ili grupama resursa kako biste razumjeli ko koliko troši i zašto.

Fabric-ova tehnička arhitektura i poslovni model omogućavaju kupcima fino kontrolišite potrošnju kapaciteta kako biste optimizovali operativne troškoveU praksi, ovo se prevodi u nekoliko poluga:

• Skaliranje sposobnosti FPovećati ili smanjiti kapacitet na osnovu predvidljivih vršnih opterećenja, kao što su prodajne kampanje, rokovi za računovodstvo ili velika opterećenja podacima.
• Mogućnosti pauziranja i nastavkaAdministratori Fabric-a mogu pauzirati F kapacitet kada nije potreban (na primjer, preko noći ili vikendom u nekritičnim okruženjima) kako bi smanjili troškove računarstva.
• Zaštita od prenaponaDva parametra na nivou kapaciteta kontrolišu način upravljanja pozadinskim poslovima kako bi se spriječilo da zasuše okruženje: Prag odbacivanja u pozadini i Prag oporavka u pozadini.
• Rezervacije kapacitetaMoguće je rezervisati kapacitet za određene periode radi ostvarivanja popusta, pod uslovom da se očekivana potrošnja rigorozno planira.

U oblasti upravljanja podacima, Fabric se oslanja na Microsoft Purview kao centralna komponenta za katalogizaciju, porijeklo i klasifikacijuIz Purviewa je moguće primijeniti oznake osjetljivosti, vidjeti vezu između porijekla, transformacija i potrošnje, certificirati podatkovne resurse ili poboljšati kampanje za kvalitet podataka, a sve to uz integraciju elemenata Fabrica (Lakehouse, Warehouse, KQL, Power BI, itd.).

Odjeljak "Automatizacija platforme i DevOps" je prvenstveno strukturiran oko Integracija s Gitom, implementacijskim cjevovodima i REST API-jimaFabric radni prostori mogu se povezati s Git repozitorijima tako da više programera može surađivati ​​na istom projektu inženjerstva podataka, znanosti o podacima ili analitike u stvarnom vremenu bez preklapanja posla.

Git i Deployment Pipelines omogućavaju orkestrirati razvojne, testne i produkcijske životne cikluse na kontroliran načinPromocija sadržaja, praćenje promjena, sinhronizacija artefakata i upravljanje verzijama. Od marta 2025. godine, ovi cjevovodi podržavaju (u općem ili preglednom stanju) širok raspon tipova elemenata kao što su okidači, kontrolne ploče, tokovi podataka, cjevovodi podataka, skladišta podataka, skladišta podataka, KQL, bilježnice, paginirani izvještaji, organizacijske aplikacije itd.

U međuvremenu, Fabric otkriva vrlo širok skup REST API-ja pomoću kojeg se može automatizirati gotovo svaki administrativni ili implementacijski zadatak: kreiranje radnih prostora i mapa, masovna migracija stavki, upravljanje vezama i pristupnicima, izdvajanje definicija, aktivacija cjevovoda ili bilježnica, između ostalog.

Ključna ažuriranja u analitici, umjetnoj inteligenciji i upravljanju za Microsoft Fabric

Evoluciju Fabrica obilježava ogroman broj probnih funkcija i novih mogućnosti koje Oni dotiču gotovo sva područja platformeZatim se grupiraju i o njima se raspravlja na strukturiran način kako bi se mogao vidjeti puni opseg.

Funkcije umjetne inteligencije u skladištu podataka i multimodalne funkcije

U oblasti relacijskih podataka, Fabric Data Warehouse uključuje VI funkcioniše direktno u T-SQL-u (pregled). Ovo omogućava:

• Klasifikujte ili kategorizirajte tekst.
• Analizirajte osjećaje.
• Izdvojite strukturirane informacije iz slobodnog teksta.
• Prevodite tekst između jezika.
• Ispravna gramatika.

Cilj je to Nema potrebe napuštati SQL kontekst da bi se podaci obogatili umjetnom inteligencijom.Ove funkcije su kombinovane sa opštijom multimodalnom podrškom u Fabric-ovim AI funkcijama, koje sada mogu obrađivati ​​slike (JPG/JPEG, PNG, GIF, WebP), PDF-ove i uobičajene tekstualne formate, kao i ulaze u obliku putanja datoteka.

Uslužni programi kao što su aifunc.load za unos foldera u tabele S opcijama prompta i sheme, `aifunc.list_file_paths` vam omogućava iteraciju kroz putanje datoteka, a `ai.infer_schema` zaključuje sheme kompatibilne s `ai.extract`. Sve ovo vam omogućava da transformirate i obogatite podatke bez izgradnje složenih cjevovoda od nule.

OneLake, Delta, Apache Iceberg i pristup više platformi

Na sloju za pohranu podataka, OneLake ostaje ujedinjeno jezero gdje se nalazi cijeli Fabric. Jedno od glavnih poboljšanja je mogućnost da Razotkrivanje Delta Lake tablica kao Apache Iceberg tablica bez premještanja ili dupliciranja podataka, tako da Iceberg-kompatibilni mehanizmi mogu direktno čitati šta se nalazi na OneLake-u.

Osim toga, OneLake sada podržava Podaci Apache Iceberga zapisani direktno od strane Snowflake-a, konzumirani u Fabricu putem pristupa bez kopiranjaOva strategija pojačava interoperabilnost: Fabric ne želi biti silos, već "čvorište" podataka koje drugi motori mogu iskoristiti bez dupliciranja pohrane.

U istom smislu, OneLake priznaje prečice do Azure Blob Storage-aOneDrive i SharePoint, te proširuje sigurnost ulogama pristupa, sigurnošću na nivou fascikli, redova i kolona, ​​te sigurnosnim modelom koji treće strane mogu poštovati zahvaljujući proširenju modela ovlaštenog mehanizma.

Jedna posebno relevantna tačka je federacija OneLake kataloga u Azure Databricksu, što omogućava Pristup bez kopiranja iz Unity kataloga do OneLake tabelaNa ovaj način, OneLake ostaje izvor istine, ali Databricks može direktno ispitivati ​​podatke, sinhronizujući samo metapodatke.

SQL baza podataka na Fabricu: performanse, sigurnost i virtualizacija

Fabric-ova SQL baza podataka dobija vlastite mogućnosti: Opcije PROMJENE SKUPA BAZNIH PODATAKAPodrška za sortiranje i indeksiranje cijelog teksta u pregledu. Na nivou performanse baze podataka A što se tiče troškova, postoji nekoliko poboljšanja:

• Automatsko sažimanje indeksa kako bi se smanjio prostor za pohranu, ulazno/izlazni kapacitet i poboljšalo vrijeme upita bez potrebe za zakazivanjem poslova održavanja.
• Maksimalno ograničenje broja vJezgri za kontrolu korištenja računarskih resursa (4 ili 32 vCore), dizajniranih da spriječe preveliko korištenje dijeljenog kapaciteta od strane radnog opterećenja.
• Prilagođeni SQL bazeni koji administratorima radnog prostora daju detaljnu kontrolu nad alokacijom resursa i usmjeravanjem upita prema imenu aplikacije.

Također je omogućeno Virtualizacija podataka u SQL bazi podataka, što omogućava upite o vanjskim podacima pohranjenim u OneLakeu pomoću T-SQL-a, spajanje datoteka u uobičajenim formatima s lokalnim relacijskim tablicama pomoću spajanja, bez potrebe za fizičkim uvozom podataka.

Što se tiče sigurnosti, SQL baza podataka podržava Privatna veza na nivou zakupca (pregled)Ovo olakšava usmjeravanje podatkovnog prometa na privatan i kontroliran način, integrirajući se s cjelokupnom konfiguracijom sigurne mreže Fabrica.

Obavještajni podaci u stvarnom vremenu, Eventhouse, Eventstream i Activator

Modul za obavještajne podatke u stvarnom vremenu (RTI) postao je jedna od ključnih prednosti Fabrica. Eventhouse i Eventstream se kombiniraju u unositi, obrađivati ​​i pokretati događaje u realnom vremenu iz svih vrsta izvora, a Activator orkestrira radnje koje se pokreću pod određenim uslovima.

Među najmoćnijim novim funkcijama su:

• Detekcija anomalija bez koda s automatskim odabirom modela, jednostavnim interfejsom i fleksibilnim upozorenjima.
• Poslovni događaji, koji bilježe ključne poslovne trenutke generirane iz Funkcija korisničkih podataka i Bilježnica i omogućuju vam aktiviranje upozorenja, prilagođene logike, tokova, AI modela ili Spark poslova.
• Integracija funkcija aktivatora i korisničkih podatakatako da funkcije kreirane u Fabricu mogu obrađivati ​​događaje iz bilo kojeg izvora, uključujući interne događaje sa same platforme i iz OneLake-a.
• Mogućnost obrade događaja pomoću SQL-a (SQL operator u Eventstream-u), što omogućava transformaciju tokova u realnom vremenu sa poznatom SQL sintaksom.

Dodaju se relevantni konektori kao što su Kribl (za unos logova i telemetrije iz više izvora), konektor sa Solace PubSub+ i podršku za streaming preko privatnih mreža putem Azure Virtual Network, VPN-a, ExpressRoute-a ili privatnih krajnjih tačaka.

Za sheme podataka i ugovore, Eventstream uvodi Registar shema koji definira i validira sheme događaja za robusnije cjevovode i podršku za povezivanje Registra Confluent Schema s Kafkom u Confluent Cloudu uz poštivanje postojećih ugovora.

Mogućnosti Copilota i umjetne inteligencije na cijeloj platformi

Copilot u Fabricu je sada dostupan globalno, s prisustvom u Power BI, Tvornica podataka, Nauka o podacima i inženjerstvo podataka i pisanje KQL upitaPored toga, uključene su i specifične mogućnosti:

• Copilot za Dataflow Gen2 (Moderno preuzimanje podataka), što pomaže u unosu i transformiranju podataka s instrukcijama na prirodnom jeziku.
• Copilot za skladište podataka (chat), dostupno putem dugmeta na vrpci za ubrzavanje skladišnih zadataka putem dijaloga.
• Copilot za krajnju tačku SQL analitike, koji generira i optimizira SQL upite iz opisa poslovanja.
• Kopilot na laptopima sa poznavanjem konteksta radnog prostora, jezera, strukture bilježnica i izvršnog okruženja, sposoban generirati višekoračni kod, refaktorirati, sumirati složene bilježnice i dijagnosticirati greške pomoću opcije "Popravi s Copilotom".
• Automatsko dovršavanje u tekstu (dovršavanje koda u tekstu) i dovršavanje koda u tekstu za Notebook Copilot (pregled), da bi se Python pisao brže i sa manje grešaka.

Nadalje, baza AI tehnologije se proširuje Integrisani unaprijed izgrađeni alati za livarstvo (Azure OpenAI, Azure Language, Azure Translator), OpenAI dodaci za Eventhouse (ai_embed_text i ai_chat_completion) i niz agenata i agenata podataka koji omogućavaju drugim aplikacijama, uključujući Copilot Studio, da rade na Fabric podacima na orkestriran način.

Fabric Data Agenti, MCP i alati za razvojne programere

Uvod u tkaninu agenti podataka sposobni za orkestriranje pristupa podacima i alatima Za AI agente, sa Python SDK-om i direktnom integracijom sa Microsoft Copilot Studiom. Ovo olakšava izradu konverzacijskih asistenata koji rade sa upravljanim poslovnim podacima u Fabricu.

Paralelno, Protokol konteksta modela (MCP) Postaje ključna komponenta integracije između AI agenata i Fabric usluga. Postoje namjenski MCP serveri za Activator i Eventhouse, te razvojno orijentirani Fabric MCP koji:

• Omogućava AI asistentima da generiraju kod i sadržaj za Fabric predmete.
• Integrira se s razvojnim alatima kao što su VS Code i GitHub Codespaces.
• Predstavlja alate za konsultacije i djelovanje na osnovu podataka u realnom vremenu u Eventhouse-u.

Za svakodnevni rad programera, postoji nekoliko ključnih elemenata koje treba istaknuti, uključujući razvojno okruženje: MSSQL ekstenzija za VS Code s podrškom za Fabric SQL bazu podataka, Microsoft ADO.NET drajver i ODBC drajver za Fabric Data Engineering (veza sa Spark SQL-om putem Livyja) i Spark konektor za SQL baze podataka koji pojednostavljuje autentificirani pristup iz Spark-a SQL bazama podataka u Azureu i Fabricu.

Također se pojavljuje CLI tkanine, dostupan kao integrirani zadatak u Azure DevOps-u, koji vam omogućava automatizaciju upravljanja radnim prostorima, stavkama i implementacijama bez ručnog instaliranja vanjskih alata.

Tvornica podataka, migracije podataka i orkestracija u Fabricu

Fabric-ov sloj integracije podataka oslanja se na Data Factory i Dataflow Gen2, koji primaju funkcije za... Orkestracija će biti pametnija, automatiziranija i s jednostavnijim migracijama. sa postojećih platformi.

Dataflow Gen2: performanse, javni API-ji i dijagnostika

U Dataflow Gen2 nalazimo nekoliko funkcija u pregledu:

• Napredno uređivanje ciljnih upita prilagoditi logiku na odredištu direktno iz samog okruženja za kreiranje.
• Particionirano računanješto omogućava da dijelovi toka podataka rade paralelno, smanjujući ukupno vrijeme evaluacije.
• Preuzimanje dijagnostike na nivou izvršenja, sa strukturiranim paketima dnevnika za analizu performansi i rješavanje incidenata.
• Javni API-ji za programsko kreiranje, ažuriranje, brisanje, zakazivanje i praćenje tokova podataka.
• Javni parametri sa CI/CD podrškomkoji omogućavaju osvježavanje tokova podataka prosljeđivanjem vrijednosti iz cjevovoda ili drugih izvora.
• Nedavni podaci za brzi pristup nedavno korištenim stavkama na vrpci Power Query i u Modern Get Data.

Sve ovo je upotpunjeno mogućnostima Programski procijenite Power Query putem REST-aOvo otvara vrata pokretanju M skripti kao dijela automatiziranih procesa, integrirajući ih sa Sparkom, cjevovodima ili vanjskim alatima, koristeći prednosti Power Query konektora.

Tvornica podataka: adaptivne performanse, povezivost i DBT

U "klasičnijem" dijelu integracije, Data Factory unutar Fabrica uvodi:

• Adaptivno podešavanje performansi za aktivnost kopiranja, koja inteligentno prilagođava parametre performansi prema konfiguraciji i kontekstu izvršavanja.
• Podrška za snimanje promjena podataka (CDC) u zadatku kopiranja, da bi se kontinuirano replicirale samo promjene (umetanja, ažuriranja, brisanja).
• Lokalni mrežni prolazi s opcijom ručne nadogradnje upravljano s Fabric portala, API-ja ili skripti.
• nedavna veza, koji dodaje svojstva posljednje upotrebe vezama kako bi se olakšala revizija i upravljanje životnim ciklusom.
• izvorni DBT posao, što omogućava pokretanje DBT projekata unutar Fabrica sa integriranom orkestracijom, testiranjem, dokumentacijom i upravljanjem.
• Aktivnost pozivanja SSIS paketa u cjevovodima, za pokretanje SSIS paketa iz same orkestracije u Fabricu.

Korisničko iskustvo je također poboljšano s Selektor SharePoint lokacije (SharePoint Site Picker) koji izbjegava ručno kucanje URL-ova, i s MCP podrškom za Data Factory, tako da AI asistenti mogu kreirati i implementirati Dataflow Gen2 jednostavno iz instrukcija na prirodnom jeziku.

Alati za migraciju i replikaciju podataka

Microsoft snažno promovira migraciju na Fabric putem nekoliko specifičnih alata:

• Procjena migracije Fabric-a za Data Factory, koji analizira pripremu ADF cjevovoda i migrira podržane u Fabric radni prostor s mapiranjem veza.
• Asistent za migraciju za skladište podatakakoji se sada može direktno povezati sa izvornim skladištem kako bi ga premjestio u Fabric Data Warehouse.
• Asistent za migraciju SQL baze podataka, usmjeren na migraciju lokalnih SQL Server opterećenja, s uvozom sheme putem DACPAC-a, otkrivanjem nekompatibilnosti i preporukama.

Što se tiče replikacije, podrška se pruža zrcaljenje više operativnih izvora (Azure Database za MySQL, Google BigQuery, SQL Server, itd.) u Fabric, s mogućnošću kontrole koje se tabele repliciraju, ponovnog pokretanja procesa zrcaljenja putem REST-a i, u slučaju Databrick-ova, mapiranja politika Unity Catalog-a na OneLake sigurnost.

Također je uključen replikacijski konektor od Lakehousea koji koristi Delta promjena podataka feed, koji izlaže promjene na pločama Lakehouse Delta prema kompatibilnim destinacijama bez potrebe za ponovnim izmišljanjem tople vode s CDC-ovim domaćim rješenjima.

Sigurnost, napredno upravljanje i nadzor u Fabricu

Jedna od najvećih briga na bilo kojoj analitičkoj platformi je kako osigurati podatke, upravljati korištenjem i pratiti potrošnju resursaTkanina brzo sazrijeva na ovim frontovima.

Sigurnost i zaštita podataka u OneLakeu

OneLake dodaje kompletan model sigurnost pristupa podacima sa:

• Uloge za pristup podacima za Lakehouse s konfigurabilnim dozvolama iz sigurnosnog interfejsa zasnovanog na folderima.
• Sigurnosna podrška za prečice kako bi treće strane mogle poštovati definirane politike.
• OneLake API za sigurnost pristupa podacima, koji omogućava automatizirano upravljanje dozvolama.
• Proširenje modela na eksterne motore (OneLake sigurnosna autorizacija za treće strane).

Paralelno s tim, zaštita se proširuje i sa DLP ograničava pristup nad svim strukturiranim podacima u OneLakeu (SQL, KQL, skladišta) i uveden je DSPM za AI za Fabric kopilote i agente podataka, koji prati interakcije umjetne inteligencije u potrazi za osjetljivim informacijama i rizičnim ponašanjima, s integracijom s Purview Auditom i eDiscoveryjem.

Što se tiče identiteta, pojavljuju se karakteristike poput sljedećih: identiteti povezani sa stavkama (na primjer, Lakehouse i Eventstream) putem REST API-ja, koji eliminiraju ovisnost vlasnika za određene operacije, i autentifikaciju prečica za OneDrive i SharePoint pomoću identiteta radnog prostora ili principala usluga.

Centralizirano upravljanje i OneLake katalog

Iskustvo upravljanja podacima je pojačano od strane novi centralizirani panel u OneLake katalogugdje vlasnici podataka mogu vidjeti agregirani prikaz stavki koje su kreirali, dobiti preporuke za upravljanje i pristupiti svim dostupnim alatima za poboljšanje sigurnosti i usklađenosti.

Osim toga, a API za pretragu kataloga OneLake zajedno s MCP alatom, koji omogućava otkrivanje elemenata u Fabric okruženju iz koda ili AI agenata, u jednom pozivu, poštujući dozvole kataloga i metapodatke.

Praćenje kapaciteta, potrošnje i rada

Tkanina pruža nekoliko slojeva vidljivosti:

• Praćenje radnog prostora, što kreira bazu podataka u Fabricu gdje se konsoliduju logovi i metrike iz više stavki (uključujući poslove kopiranja sa detaljnim praćenjem).
• Praćenje radnog prostora za zadatak kopiranjas metrikama kao što su propusnost, količina podataka, kodovi grešaka i vremena, a sve usmjereno ka centraliziranoj analizi.
• Historija stavki u primjeni metrike kapaciteta, sa 30-dnevnim pregledima potrošnje CU za svaku stavku, filtriranim po radnom prostoru i vrsti.
• Zaštita od prenapona na nivou radnog prostorašto omogućava postavljanje pragova potrošnje po radnom prostoru u 24-satnom pokretnom prozoru, automatsko blokiranje onih koji ih premašuju i označavanje radnih prostora kao "kritičnih" kako bi se isključili iz ograničenja.

Kao dopuna ovome, početni set API-ji za administratore Fabrica fokusiran na otkrivanje radnih prostora, predmeta i detalja o korisničkom pristupu, olakšavajući dinamičke inventare i periodične kontrole pristupa.

Poslovno modeliranje, planiranje i nova radna opterećenja

Pored tehničkog sloja, Microsoft uvodi nova poslovno orijentisana radna opterećenja o Fabricu. Jedan od najistaknutijih je Fabric IQ, koji nastoji objediniti poslovnu semantiku, podatke i modele za inteligentne agente koji donose odluke na osnovu holističkog pogleda na organizaciju.

Unutar Fabric IQ-a, pojavljuje se sljedeće:

• Ontologija (pregled), vrsta stavke gdje su entiteti, odnosi, svojstva i ograničenja definirani prema poslovnom jeziku kompanije.
• Plan (pregled), platforma bez kodiranja za planiranje, izvještavanje, analitiku, integraciju i kolaborativno upravljanje.

Pojavljuje se i obavještajni rad u stvarnom vremenu alat za izradu digitalnih blizanaca, proizvod specijaliziran za modeliranje digitalnih blizanaca na osnovu podataka u stvarnom vremenu, s ciljem optimizacije fizičkih operacija, praćenja stanja i simuliranja scenarija.

S druge strane, uvodi se Radno opterećenje Fabric IQ-a kao zasebno radno opterećenje, a alati za podršku upravljanju i semantičkom usklađivanju nastavljaju se širiti, zatvarajući krug između modela podataka, poslovne logike i aplikacija umjetne inteligencije/analitike.

Poboljšanja performansi, korisničkog iskustva i produktivnosti

Za kraj ovog pregleda, vrijedi istaknuti niz međusektorskih poboljšanja koja Ne dospiju uvijek na naslovnice, ali uveliko utiču na svakodnevni život. timova.

U odjeljku o Sparku i distribuiranom računarstvu, Fabric predstavlja:

• Fabric Runtime 2.0 (pregled) sa Apache Sparkom 4.0, Delta Lakeom 4.0, Javom 21, Scalom 2.13 i Pythonom 3.12 na Azure Linuxu 3.0.
• Alat za poređenje Spark aplikacijašto vam omogućava da paralelno odaberete i uporedite do četiri Spark izvršenja.
• Dijagnostički emiter iskre, koji prikuplja logove, metrike i događaje iz Spark aplikacija i šalje ih na odredišta kao što su Event Hubs, skladištenje ili Log Analytics.
• JobInsight dijagnostička biblioteka, biblioteka za analizu završenih Spark izvršavanja putem API-ja (upiti, poslovi, faze, zadaci, izvršitelji, zapisnici događaja).

U sloju skladišta dodaje se sljedeće: klasteriranje podataka Za poboljšanje performansi i smanjenje troškova pristupa, IDENTITY kolone za surogat ključeve, te kontrola verzija i CI/CD podrška putem SQL Database projekata u VS Code-u (Warehouse source control).

Korisničko iskustvo Fabric portala se također razvija s Pregledavanje putem kartica i preglednik objekataOvo vam omogućava da otvorite više stavki odjednom i brzo prelazite između njih. Ovo, u kombinaciji s poboljšanjima kao što su automatsko povezivanje Lakehouse-a u Gitu i paket uslužnih programa za održavanje Lakehouse-a (aktivnosti održavanja i osvježavanje SQL krajnjih tačaka), doprinosi platformi koja je jednostavnija za korištenje i agilnija.

Konačno, karakteristike kao što su Grupni uvoz/izvoz definicija artikala (za migracije, predloške i sigurnosne kopije metapodataka), REST za mape, podrška za parametre u aktivacijama stavki iz Activatora i učitavanje podataka OneLake u Excelu s integriranim katalogom, upotpunjuju ekosistem koji počinje pokrivati ​​gotovo sve uobičajene potrebe modernog tima za podatke.

Sa cijelim ovim skupom mogućnosti - od centraliziranog upravljanja, granularne sigurnosti i inteligentne orkestracije, do umjetne inteligencije ugrađene u SQL, analitike u stvarnom vremenu, digitalnih blizanaca i MCP agenata - Microsoft Fabric učvršćuje svoju poziciju kao kompletna platforma za podatke gdje Ključ više nije samo pohranjivanje i vizualizacija podataka, već upravljanje, automatizacija i korištenje umjetne inteligencije za kontrolu svakog dijela životnog ciklusa podataka.omogućavajući organizacijama da postepeno razvijaju svoje arhitekture, migrirajući ono što već imaju i omogućavajući nova rješenja mnogo brže nego u tradicionalnim pristupima.