Microsoft Fabrici ajaveeb: uute funktsioonide ja kasutusviiside täiustatud juhend

Informatec Digital » Ressursid » Microsoft Fabrici ajaveeb: uute funktsioonide ja kasutusviiside täiustatud juhend

Kui olete Microsofti ökosüsteemis andmetega juba mõnda aega töötanud, olete märganud, et Microsoft Fabric on saanud tänapäevase analüütika keskpunktiksKõik, mis varem oli Power BI, Azure Synapse'i, Data Factory ja teiste teenuste vahel, ühendatakse üheks platvormiks. Selles artiklis vaatleme põhjalikult ja detailselt Fabrici uusimaid funktsioone, tegevuskava ja praktilisi tagajärgi analüütika, juhtimise, tehisintellekti ja reaalajas andmetöötluse jaoks.

Mõte on selles, et kui sa lugemise lõpetad, on sul selge arusaam Mida pakub Microsoft Fabric täna, kuhu see liigub ja kuidas see mõjutab andmearhitektuuri? teie organisatsiooni jaoks: juhtimisvõimalused Purview'ga, automatiseerimine API-de ja Giti abil, uued tehisintellekti funktsioonid, reaalajas luure, turvalisus OneLake'is, migratsioonid, jõudlus ja palju muud.

Microsoft Fabric ja pilveteenuste kasutuselevõtu raamistik: juhtimine, kulud ja automatiseerimine

Pilveteenuste omaksvõtmise raamistiku (CAF) raames on Microsoft avaldanud rea juhendeid, et ühtlustada Microsoft Fabrici disain maandumisvööndite disainipõhimõtete aluselSelle sarja viimane osa käsitleb kolme põhivaldkonda: juhtimine, võimsuse optimeerimine ja automatiseerimine/DevOps.

Juhtimise osas Kangasvõimsuse kulud avaldatakse Azure'i kulude haldamise kauduSee võimaldab teil F-mahu (ja muude SKU-de) kasutusandmeid natiivselt integreerida Azure'i kulude armatuurlaudadesse, teadetesse ja kuluanalüüsi. Asi pole ainult arve nägemises: saate seda teavet võrrelda siltide, tellimuste või ressursirühmadega, et mõista, kes mida ja miks kulutab.

Fabrici tehniline arhitektuur ja ärimudel võimaldavad klientidel kontrollige võimsustarbimist täpselt, et optimeerida tegevuskulusidPraktikas tähendab see mitmeid hoobasid:

• Võimekuste skaleerimine F: suurendage või vähendage mahtu ennustatavate tipptundide, näiteks müügikampaaniate, raamatupidamistähtaegade või suurte andmekoormuste põhjal.
• Peatamise ja jätkamise võimalusedKangasadministraatorid saavad arvutuskulude vähendamiseks F-mahu peatada, kui seda pole vaja (näiteks ööseks või nädalavahetustel mittekriitilistes keskkondades).
• ÜlepingekaitseKaks mahutavuse taseme parameetrit kontrollivad, kuidas taustal tehtavaid töid hallatakse, et vältida nende keskkonna ülekoormamist: taustal töötamise tagasilükkamise lävi ja taustal töötamise taastamise lävi.
• Võimsuse reserveerimineAllahindluste saamiseks on võimalik võimsust reserveerida kindlaksmääratud perioodideks, eeldusel, et eeldatav tarbimine on rangelt planeeritud.

Andmehalduse valdkonnas tugineb Fabric järgmisele: Microsoft Purview kui kataloogimise, liini ja klassifitseerimise keskne komponentPurview'st on võimalik lisada tundlikkuse silte, näha päritolu, transformatsioonide ja tarbimise vahelist seost, sertifitseerida andmevarasid või edendada andmekvaliteedi kampaaniaid, integreerides samal ajal Fabrici elemente (Lakehouse, Warehouse, KQL, Power BI jne).

Jaotis „Platvormi automatiseerimine ja DevOps” on peamiselt üles ehitatud järgmisele: Integratsioon Giti, juurutamistorustike ja REST API-degaFabric tööruume saab siduda Giti repositooriumidega, et mitu arendajat saaksid sama andmetehnika, andmeteaduse või reaalajas analüüsi projekti kallal koostööd teha ilma kattuva tööta.

Giti ja juurutamise torujuhtmed võimaldavad korraldada arendus-, testimis- ja tootmistsüklit kontrollitud viisilSisu reklaamimine, muudatuste jälgimine, artefaktide sünkroonimine ja versioonihaldus. Alates 2025. aasta märtsist on need torujuhtmed toetanud (üldises või eelvaate olekus) laia valikut elemenditüüpe, nagu päästikud, armatuurlauad, andmevood, andmetorujuhtmed, andmemartid, järvemajad, laod, KQL, märkmikud, lehekülgedega aruanded, organisatsioonirakendused jne.

Samal ajal paljastab Fabric väga lai valik REST API-sid mille abil saab automatiseerida peaaegu kõiki haldus- või juurutamisülesandeid: tööruumide ja kaustade loomine, üksuste massiline migreerimine, ühenduste ja lüüside haldamine, definitsioonide ekstraheerimine, torujuhtmete või märkmike aktiveerimine ja muu hulgas.

Microsoft Fabrici analüütika, tehisintellekti ja halduse olulised uuendused

Fabrici arengut iseloomustab tohutu hulk eelvaatefunktsioone ja uusi võimalusi, mis Need puudutavad praktiliselt kõiki platvormi valdkondiSeejärel rühmitatakse ja arutatakse need struktureeritud viisil, et oleks näha kogu ulatus.

Tehisintellekti funktsioonid andmelaos ja multimodaalsed funktsioonid

Relatsioonandmete valdkonnas hõlmab Fabric Data Warehouse järgmist: Tehisintellekt toimib otse T-SQL-is (eelvaade). See võimaldab:

• Klassifitseeri või kategoriseeri teksti.
• Analüüsige meeleolu.
• Vabast tekstist struktureeritud teabe eraldamine.
• Tõlkige teksti keelte vahel.
• Õige grammatika.

Eesmärk on see Andmete tehisintellektiga rikastamiseks pole vaja SQL-kontekstist lahkudaNeed funktsioonid on kombineeritud üldisema multimodaalse toega Fabrici tehisintellekti funktsioonides, mis saavad nüüd töödelda pilte (JPG/JPEG, PNG, GIF, WebP), PDF-e ja tavalisi tekstivorminguid, samuti sisendeid failiteede kujul.

Kommunaalteenused, näiteks aifunc.load kaustade tabelitesse sisestamiseks Viipade ja skeemi valikute abil võimaldab `aifunc.list_file_paths` teil failiteede kaudu itereerida ja `ai.infer_schema` järeldab skeeme, mis ühilduvad `ai.extract`-iga. Kõik see võimaldab teil andmeid teisendada ja rikastada ilma keerulisi andmevooge nullist ehitamata.

OneLake, Delta, Apache Iceberg ja mitmeplatvormiline juurdepääs

Salvestuskihis jääb OneLake ühtseks järveks, kus asub kogu Fabric. Üks peamisi täiustusi on võimalus Delta Lake'i tabelite paljastamine Apache Icebergi tabelitena ilma andmeid teisaldamata või dubleerimata, et Icebergiga ühilduvad mootorid saaksid otse OneLake'is olevat lugeda.

Lisaks toetab OneLake nüüd Apache Icebergi andmed, mis on kirjutatud otse Snowflake'i poolt ja mida kasutatakse Fabricis kopeerimisvaba juurdepääsu kauduSee strateegia tugevdab koostalitlusvõimet: Fabric ei taha olla silo, vaid andmekeskus, mida teised mootorid saavad ära kasutada ilma salvestusruumi dubleerimata.

Samal moel tunnistab OneLake, et Azure Blob Storage'i otseteedOneDrive ja SharePoint ning laiendab turvalisust juurdepääsurollide, kausta-, rea- ja veerutaseme turvalisuse ning turbemudeli abil, mida kolmandad osapooled saavad tänu volitatud mootori mudeli laiendusele austada.

Üks eriti oluline punkt on OneLake'i kataloogi föderatsioon Azure Databricksis, mis võimaldab Nullkopeerimisvaba juurdepääs Unity kataloogist OneLake'i tabeliteleSel viisil jääb OneLake tõe allikaks, kuid Databricks saab andmeid otse pärida, sünkroniseerides ainult metaandmeid.

SQL-andmebaas Fabricil: jõudlus, turvalisus ja virtualiseerimine

Fabric'i SQL-andmebaas on omandamas oma võimeid: ALTER DABAS SET valikudEelvaates tugi sorteerimisele ja täisteksti indekseerimisele. Tasemel andmebaasi jõudlus Ja mis puudutab kulusid, siis on mitmeid parandusi:

• Automaatne indeksi tihendamine et vähendada salvestusruumi ja sisend-/väljundmahtu ning parandada päringute tegemise aega ilma hooldustööde ajastamiseta.
• Maksimaalne virtuaalsüdamike arv arvutusressursside (4 või 32 virtuaaltuuma) kasutamise kontrollimiseks, mis on loodud selleks, et töökoormus ei tarbiks liiga palju jagatud mahtu.
• Kohandatud SQL-i grupid mis annavad tööruumi administraatoritele detailse kontrolli ressursside eraldamise ja päringute marsruutimise üle rakenduse nime järgi.

See on ka lubatud Andmete virtualiseerimine SQL-andmebaasis, mis võimaldab T-SQL-i abil OneLake'is talletatud väliste andmete päringute tegemist, tavalistes vormingutes failide ühendamist kohalike relatsioonitabelitega ühenduste abil ilma andmeid füüsiliselt importimata.

Turvalisuse osas toetab SQL-andmebaas Privaatne link rentniku tasandil (eelvaade)See lihtsustab andmeliikluse suunamist privaatsel ja kontrollitud viisil, integreerudes Fabrici üldise turvalise võrgukonfiguratsiooniga.

Reaalajas luure, Eventhouse, Eventstream ja Activator

Reaalaja luure (RTI) moodulist on saanud Fabrici üks peamisi eristavaid omadusi. Eventhouse ja Eventstream ühendavad jõud reaalajas sündmuste neelamine, töötlemine ja käivitamine kõikvõimalikest allikatest ja Activator orkestreerib toiminguid, mis teatud tingimustel käivituvad.

Kõige võimsamate uute funktsioonide hulka kuuluvad:

• Anomaaliate tuvastamine ilma koodita automaatse mudelivaliku, lihtsa liidese ja paindlike teadetega.
• Ettevõtlusüritused, mis jäädvustavad kasutajaandmete funktsioonidest ja märkmikest genereeritud olulisi ärihetki ning võimaldavad teil aktiveerida teateid, kohandatud loogikat, vooge, tehisintellekti mudeleid või Sparki töid.
• Aktivaatori ja kasutaja andmefunktsioonide integratsioonnii et Fabricis loodud funktsioonid saavad töödelda sündmusi mis tahes allikast, sealhulgas platvormi enda sisemisi sündmusi ja OneLake'i sündmusi.
• Võimalus sündmusi SQL-iga töödelda (SQL-operaator Eventstreamis), mis võimaldab reaalajas voogude teisendamist teadaoleva SQL-süntaksiga.

Lisatakse asjakohased pistikud, näiteks Cribl (logide ja telemeetria vastuvõtmiseks mitmest allikast), ühenduspesa Solace PubSub+-iga ja voogesituse tugi privaatvõrkudes Azure'i virtuaalvõrgu, VPN-i, ExpressRoute'i või privaatsete lõpp-punktide kaudu.

Andmeskeemide ja lepingute jaoks tutvustab Eventstream a-d Skeemide register mis määratleb ja valideerib sündmuste skeeme töökindlamate torujuhtmete jaoks ning toetab Confluent Schema Registry't, et ühenduda Kafkaga Confluent Cloudis, austades samal ajal olemasolevaid lepinguid.

Copiloti ja tehisintellekti võimalused kogu platvormil

Copilot in Fabric on nüüd saadaval ülemaailmselt ja kohalolekuga järgmistes riikides: Power BI, Data Factory, andmeteadus ja andmetehnika ning KQL-päringute kirjutamineLisaks on lisatud spetsiifilised funktsioonid:

• Copilot andmevoo Gen2 jaoks (moodne andmete hankimine), mis aitab andmeid loomulikus keeles juhiste abil sisestada ja teisendada.
• Andmelao Copilot (vestlus), millele pääseb ligi lindi nupu kaudu, et kiirendada laoülesandeid dialoogi kaudu.
• SQL-analüüsi lõpp-punkti Copilot, mis genereerib ja optimeerib ärikirjelduste põhjal SQL-päringuid.
• Sülearvutite kaaspiloot Omab teadmisi tööruumi kontekstist, Lakehouse'ist, märkmiku struktuurist ja teostuskeskkonnast ning on võimeline genereerima mitmeastmelist koodi, ümber faktoriseerima, keerulisi märkmikke kokku võtma ja vigu diagnoosima valiku „Paranda Copilotiga” abil.
• Tekstisisene automaattäitmine (tekstisisene kooditäitmine) ja Notebook Copiloti tekstisisene kooditäitmine (eelvaade), et kirjutada Pythoni kiiremini ja vähemate vigadega.

Lisaks laiendatakse tehisintellekti tehnoloogiabaasi Eelnevalt ehitatud integreeritud valukoja tööriistad (Azure OpenAI, Azure Language, Azure Translator), OpenAI pluginad Eventhouse'ile (ai_embed_text ja ai_chat_completion) ning rida agente ja andmeagente, mis võimaldavad teistel rakendustel, sealhulgas Copilot Studiol, Fabric'i andmetega orkestreeritud viisil töötada.

Fabric Data Agents, MCP ja arendustööriistad

Kangas tutvustatakse andmeagendid, mis on võimelised andmetele ja tööriistadele juurdepääsu korraldama Tehisintellekti agentidele Pythoni SDK ja otsene integratsioon Microsoft Copilot Studioga. See lihtsustab vestlusassistentide loomist, mis töötavad Fabricis hallatavate ettevõtteandmetega.

Paralleelselt, Mudeli konteksti protokoll (MCP) Sellest saab tehisintellekti agentide ja Fabric-teenuste integratsiooni võtmekomponent. Activatori ja Eventhouse'i jaoks on olemas spetsiaalsed MCP-serverid ning arendusele suunatud Fabric MCP, mis:

• See võimaldab tehisintellekti assistentidel genereerida koodi ja sisu Fabric'i esemete jaoks.
• See integreerub arendustööriistadega nagu VS Code ja GitHub Codespaces.
• See pakub tööriistu reaalajas andmetega konsulteerimiseks ja nende põhjal tegutsemiseks Eventhouse'is.

Arendaja igapäevase töö jaoks on mitu olulist aspekti, mida esile tõsta, sealhulgas arenduskeskkond: MSSQL-i laiendus VS Code'ile koos Fabric SQL-andmebaasi toega, Microsofti ADO.NET-i draiver ja ODBC-draiver Fabric Data Engineeringu jaoks (ühendus Sparki SQL-iga Livy kaudu) ning Sparki konnektor SQL-andmebaaside jaoks, mis lihtsustab autentitud juurdepääsu Sparkist SQL-andmebaasidele Azure'is ja Fabricis.

Samuti ilmub välja Kangas CLI, mis on saadaval Azure DevOpsi integreeritud ülesandena ja mis võimaldab teil automatiseerida tööruumide, üksuste ja juurutuste haldamist ilma väliseid tööriistu käsitsi installimata.

Data Factory, andmete migreerimine ja orkestreerimine Fabricis

Fabrici andmete integreerimise kiht tugineb Data Factoryle ja Dataflow Gen2-le, mis vastuvõtavad funktsioone... Orkestreerimine on nutikam, automatiseeritavam ja lihtsamate migratsioonidega. olemasolevatelt platvormidelt.

Dataflow Gen2: jõudlus, avalikud API-d ja diagnostika

Dataflow Gen2-s leiame eelvaates mitu funktsiooni:

• Sihtpäringute täpsem redigeerimine sihtkoha loogika kohandamiseks otse loomiskeskkonnast endast.
• Jaotatud arvutusmis võimaldab andmevoo osadel töötada paralleelselt, vähendades seega hindamisele kuluvat koguaega.
• Diagnostika allalaadimine teostustasandil, kasutades struktureeritud logipakette jõudlusanalüüsiks ja intsidentide lahendamiseks.
• Avalikud API-d andmevoogude programmiliseks loomiseks, värskendamiseks, kustutamiseks, ajastamiseks ja jälgimiseks.
• Avalikud parameetrid CI/CD toegamis võimaldavad andmevooge värskendada, edastades väärtusi torujuhtmetest või muudest allikatest.
• Hiljutised andmed kiireks juurdepääsuks hiljuti kasutatud üksustele Power Query lindil ja moodsas andmete hankimise funktsioonis.

Kõike seda täiendavad võimed, mis on seotud Power Query programmiline hindamine REST-i kauduSee avab ukse M-skriptide käitamiseks automatiseeritud protsesside osana, integreerides neid Sparki, torujuhtmete või väliste tööriistadega, kasutades ära Power Query konnektoreid.

Andmetehas: adaptiivne jõudlus, ühenduvus ja andmetehas

Integratsiooni "klassikalisemas" osas tutvustab Data Factory Fabric'i sees järgmist:

• Adaptiivne jõudluse häälestamine kopeerimistegevuse jaoks, mis kohandab nutikalt jõudlusparameetreid vastavalt konfiguratsioonile ja teostuskontekstile.
• Muudatuste andmete kogumise (CDC) tugi kopeerimistöös, et pidevalt replikeerida ainult muudatusi (lisamisi, värskendusi, kustutamisi).
• Kohapealsed lüüsid käsitsi uuendamise võimalusega hallatakse Fabric portaali, API või skriptide kaudu.
• hiljutine ühendus, mis lisab ühendustele viimase kasutuse atribuudid auditeerimise ja elutsükli haldamise hõlbustamiseks.
• natiivne DBT töökoht, mis võimaldab DBT-projektide käitamist Fabricis integreeritud orkestreerimise, testimise, dokumenteerimise ja haldamisega.
• SSIS-paketi käivitamise tegevus torujuhtmetes, et käivitada SSIS-pakette Fabric'i orkestreerimisest endast.

Kasutajakogemust täiustatakse ka järgmisega: SharePointi saidi valija (SharePointi saidivalija), mis väldib URL-ide käsitsi sisestamist ning millel on MCP-tugi Data Factory jaoks, nii et tehisintellekti assistendid saavad Dataflow Gen2 luua ja juurutada lihtsalt loomulikus keeles juhiste abil.

Andmete migreerimise ja replikatsiooni tööriistad

Microsoft propageerib jõuliselt Fabricile üleminekut mitme konkreetse tööriista abil:

• Andmetehase kanga migratsiooni hindamine, mis analüüsib ADF-torustike ettevalmistust ja migreerib toetatud torujuhtmed ühenduste kaardistamisega Fabric tööruumi.
• Andmelao migratsiooniassistentmis saab nüüd otseühenduse luua lähteallikaga, et see Fabric Data Warehouse'i teisaldada.
• SQL-andmebaasi migratsiooniabiline, mille eesmärk on kohapealsete SQL Serveri töökoormuste migreerimine, skeemide importimine DACPAC-i kaudu, ühildumatuse tuvastamine ja soovitused.

Replikatsiooni osas pakutakse tuge järgmistele isikutele: mitme operatiivse allika peegeldamine (Azure'i andmebaas MySQL-i, Google BigQuery, SQL Serveri jne jaoks) Fabricisse, võimalusega kontrollida, milliseid tabeleid replikeeritakse, taaskäivitada peegeldamisprotsesse REST-i kaudu ja Databricksi puhul kaardistada Unity kataloogi poliitikad OneLake'i turvalisusega.

Komplektis on ka Lakehouse'i replikatsioonipistik, mis kasutab Delta muutuste andmevoog, mis muudab Lakehouse Delta laudade tööd ühilduvate sihtkohtade suunas ilma, et peaks CDC omamaiste lahendustega jalgratast leiutama.

Turvalisus, täiustatud haldus ja jälgimine Fabricis

Üks suurimaid probleeme iga analüütikaplatvormi puhul on see, kuidas kaitsta andmeid, hallata kasutust ja jälgida ressursside tarbimistKangas küpseb nendel rinnetel kiiresti.

Turvalisus ja andmekaitse OneLake'is

OneLake lisab täieliku mudeli andmetele juurdepääsu turvalisus koos:

• Lakehouse'i andmetele juurdepääsu rollid koos konfigureeritavate õigustega kaustapõhise turbeliidese kaudu.
• Turvalisuse tugi otseteedele, et kolmandad osapooled saaksid määratletud poliitikaid järgida.
• OneLake'i andmetele juurdepääsu turvalisuse API, mis võimaldab automatiseeritud lubade haldamist.
• Mudeli laiendamine välistele mootoritele (OneLake'i turvaautoriseerimine kolmandatele osapooltele).

Paralleelselt laiendatakse kaitset DLP piirab juurdepääsu kõigi OneLake'i struktureeritud andmete (SQL, KQL, andmeladud) üle ja see on kasutusele võetud DSPM tehisintellekti jaoks Fabric Copilots'i ja andmeagentide jaoks, mis jälgib tehisintellekti interaktsioone tundliku teabe ja riskantsete käitumisviiside osas ning on integreeritud Purview Auditi ja eDiscoveryga.

Identiteedi osas ilmnevad sellised omadused nagu järgmised: esemetega seotud identiteedid (näiteks Lakehouse ja Eventstream) REST API-de kaudu, mis välistavad teatud toimingute puhul omaniku sõltuvuse, ning OneDrive'i ja SharePointi otseteede autentimise tööruumi identiteetide või teenusepõhimõtete abil.

Tsentraliseeritud juhtimine ja OneLake'i kataloog

Andmehalduse kogemust tugevdab a uus tsentraliseeritud paneel OneLake'i kataloogiskus andmete omanikud saavad näha enda loodud üksuste koondvaadet, saada haldusmeetmete soovitusi ja pääseda juurde kõigile saadaolevatele tööriistadele turvalisuse ja vastavuse parandamiseks.

Lisaks a OneLake'i kataloogiotsingu API koos MCP-tööriistaga, mis võimaldab koodi või tehisintellekti agentide kaudu ühe kõnega avastada üksusi kogu Fabric-keskkonnas, austades kataloogiõigusi ja metaandmeid.

Võimsuse, tarbimise ja töö jälgimine

Kangas pakub mitut jälgitavuse kihti:

• Tööruumi jälgimine, mis loob Fabricis andmebaasi, kuhu koondatakse mitme üksuse logid ja mõõdikud (sh üksikasjaliku jälgimisega kopeerimistööd).
• Tööruumi jälgimine kopeerimistöö jaoksselliste näitajatega nagu läbilaskevõime, andmemaht, veakoodid ja ajad, mis kõik on suunatud tsentraliseeritud analüüsile.
• Kauba ajalugu mahutavuse mõõdikute rakendamisel, iga üksuse 30-päevase CU tarbimise vaatega, mida saab filtreerida tööruumi ja tüübi järgi.
• Töökoha tasemel ülepingekaitsemis võimaldab määrata 24-tunnise jooksva akna jooksul tööruumidele tarbimiskünniseid, blokeerida automaatselt need, mis neid ületavad, ja märkida tööruumid "kriitilisteks", et need piirangutest välja jätta.

Seda täiendab esialgne komplekt Fabric Admin API-d keskendunud tööruumide, esemete ja kasutajate juurdepääsuandmete avastamisele, dünaamiliste inventuuride ja perioodiliste juurdepääsukontrollide hõlbustamisele.

Ärimudelite koostamine, planeerimine ja uued töökoormused

Lisaks tehnilisele kihile tutvustab Microsoft uued ärikesksed töökoormused Fabrici kohta. Üks silmapaistvamaid on Fabric IQ, mille eesmärk on ühendada ärisemantika, andmed ja mudelid intelligentsete agentide jaoks, kes langetavad otsuseid organisatsiooni tervikliku vaate põhjal.

Fabric IQ-st leiad:

• Ontoloogia (eelvaade), üksuse tüüp, kus üksused, seosed, omadused ja piirangud on määratletud vastavalt ettevõtte ärikeelele.
• Plaan (eelvaade), koodivaba platvorm planeerimiseks, aruandluseks, analüüsiks, integratsiooniks ja koostööpõhiseks haldamiseks.

Samuti ilmneb reaalajas luure digitaalse kaksiku ehitaja, mis on spetsialiseerunud digitaalsete kaksikute modelleerimisele reaalajas andmete põhjal, eesmärgiga optimeerida füüsilisi toiminguid, jälgida olekuid ja simuleerida stsenaariume.

Teisest küljest tutvustatakse seda Fabric IQ töökoormus eraldi töökoormusena ning juhtimise ja semantilise joondamise tugitööriistad laienevad jätkuvalt, sulgedes ringi andmemudelite, äriloogika ja tehisintellekti/analüüsi rakenduste vahel.

Jõudluse, kasutajakogemuse ja tootlikkuse täiustused

Selle ülevaate lõpetuseks tasub esile tõsta mitmeid valdkondadevahelisi parandusi, mis Need ei jõua küll alati pealkirjadesse, aga mõjutavad igapäevaelu oluliselt. võistkondadest.

Sparki ja hajusarvutuse osas tutvustab Fabric järgmist:

• Fabric Runtime 2.0 (eelvaade) Apache Spark 4.0, Delta Lake 4.0, Java 21, Scala 2.13 ja Python 3.12 abil Azure Linux 3.0-s.
• Sparki rakenduste võrdlustööriistmis võimaldab teil valida ja võrrelda kuni nelja Sparki teostust paralleelselt.
• Sädeme diagnostiline emitter, mis kogub Sparki rakendustest logisid, mõõdikuid ja sündmusi ning saadab need sihtkohtadesse, näiteks sündmuste keskustesse, salvestusruumi või log Analyticsi.
• JobInsighti diagnostikateek, teek Sparki lõpuleviidud täitmiste analüüsimiseks API-de (päringud, tööd, etapid, ülesanded, täitjad, sündmuste logid) kaudu.

Lao kihile lisatakse järgmine: andmete klasterdamine Jõudluse parandamiseks ja juurdepääsukulude vähendamiseks on asendusvõtmete jaoks IDENTITY veerud ning versioonikontroll ja CI/CD tugi SQL-andmebaasi projektide kaudu VS Code'is (lao lähtekoodi kontroll).

Fabric portaali kasutajakogemus areneb samuti koos Vahelehtedega sirvimine ja objektide uurijaSee võimaldab teil korraga avada mitu üksust ja nende vahel kiiresti vahetada. See koos täiustustega, nagu Lakehouse'i automaatne sidumine Gitis ja Lakehouse'i hoolduse utiliitide komplekt (hooldustegevused ja SQL-i lõpp-punkti värskendamine), aitab kaasa kasutajasõbralikumale ja paindlikumale platvormile.

Lõpuks, sellised omadused nagu Üksuste definitsioonide hulgiimport/eksport (migratsioonide, mallide ja metaandmete varukoopiate jaoks), REST kaustade jaoks, parameetrite tugi Activatorist üksuste aktiveerimisel ja OneLake'i andmete laadimine Excelisse integreeritud kataloogiga moodustavad ökosüsteemi, mis hakkab katma praktiliselt kõiki tänapäevase andmemeeskonna tavapäraseid vajadusi.

Tänu kõigile neile võimalustele – alates tsentraliseeritud haldusest, detailsest turvalisusest ja intelligentsest orkestreerimisest kuni SQL-i integreeritud tehisintellekti, reaalajas analüütika, digitaalsete kaksikute ja MCP-agentideni – kindlustab Microsoft Fabric oma positsiooni tervikliku andmeplatvormina, kus Võti ei seisne enam ainult andmete salvestamises ja visualiseerimises, vaid tehisintellekti juhtimises, automatiseerimises ja ärakasutamises, et kontrollida andmete elutsükli iga etappi.võimaldades organisatsioonidel oma arhitektuure järk-järgult arendada, migreerides olemasolevat ja pakkudes uusi lahendusi palju kiiremini kui traditsiooniliste lähenemisviiside puhul.