Microsoft Fabric -blogi: Edistynyt opas uusiin ominaisuuksiin ja käyttötarkoituksiin

Informatec Digital » Resurssit » Microsoft Fabric -blogi: Edistynyt opas uusiin ominaisuuksiin ja käyttötarkoituksiin

Jos olet työskennellyt datan kanssa Microsoftin ekosysteemissä jonkin aikaa, olet varmasti huomannut, että Microsoft Fabricista on tullut modernin analytiikan keskusYhdistämällä kaiken aiemmin Power BI:hin, Azure Synapseen, Data Factoryyn ja muihin palveluihin levinneen yhdeksi alustaksi. Tässä artikkelissa tarkastelemme perusteellisesti ja yksityiskohtaisesti Fabricin uusimpia ominaisuuksia, etenemissuunnitelmaa ja käytännön vaikutuksia analytiikkaan, hallintaan, tekoälyyn ja reaaliaikaiseen laskentaan.

Ajatuksena on, että kun olet lukenut tekstin loppuun, sinulla on selkeä käsitys siitä, Mitä Microsoft Fabric tarjoaa tänään, mihin se on menossa ja miten se vaikuttaa data-arkkitehtuuriin? organisaatiostasi: Purview'n hallintaominaisuudet, automaatio API-rajapintojen ja Gitin avulla, uudet tekoälyominaisuudet, reaaliaikainen älykkyys, OneLaken tietoturva, migraatiot, suorituskyky ja paljon muuta.

Microsoft Fabric ja pilvipalveluiden käyttöönottokehys: hallinta, kustannukset ja automaatio

Microsoft on julkaissut pilvipalveluiden käyttöönottokehyksen (CAF) puitteissa sarjan oppaita yhdenmukaistaakseen Microsoft Fabric -suunnittelu laskeutumisalueiden suunnitteluperiaatteiden mukaisestiTämän sarjan viimeinen osa käsittelee kolmea keskeistä aluetta: hallintaa, kapasiteetin optimointia ja automaatiota/DevOpsia.

Hallinto-osiossa Kankaan kapasiteettikustannukset näkyvät Azure Cost Managementin kauttaNäin voit integroida F-kapasiteetin (ja muiden SKU-yksiköiden) käyttötiedot natiivisti Azuren kustannusraporttinäkymiin, hälytyksiin ja kulutusanalytiikkaan. Kyse ei ole vain laskun näkemisestä: voit vertailla näitä tietoja tunnisteisiin, tilauksiin tai resurssiryhmiin ymmärtääksesi, kuka käyttää mitä ja miksi.

Fabricin tekninen arkkitehtuuri ja liiketoimintamalli mahdollistavat asiakkaille hallita kapasiteetin kulutusta tarkasti käyttökustannusten optimoimiseksiKäytännössä tämä tarkoittaa useita vipuja:

• Kykyjen skaalaus F: lisää tai vähennä kapasiteettia ennustettavien huippujen, kuten myyntikampanjoiden, kirjanpidon määräaikojen tai suurten tietomäärien, perusteella.
• Keskeytys- ja jatkamisominaisuudetVerkon ylläpitäjät voivat keskeyttää F-kapasiteetin, kun sitä ei tarvita (esimerkiksi yön yli tai viikonloppuisin ei-kriittisissä ympäristöissä) laskentakustannusten leikkaamiseksi.
• YlijännitesuojaKaksi kapasiteettitason parametria ohjaavat sitä, miten taustalla suoritettavia töitä hallitaan, jotta ne eivät ylikuormita ympäristöä: Taustan hylkäyskynnys ja Taustan palautumiskynnys.
• KapasiteettivarauksetKapasiteettia on mahdollista varata määrätyiksi ajanjaksoiksi alennusten saamiseksi, edellyttäen, että odotettu kulutus suunnitellaan tarkasti.

Tietojenhallinnan alueella Fabric luottaa Microsoft Purview keskeisenä komponenttina luettelointiin, sukulaisuussuhteiden luokitteluun ja luokitteluunPurview'sta käsin on mahdollista lisätä herkkyysmerkintöjä, nähdä alkuperän, muutosten ja kulutuksen välinen sukulinja, sertifioida dataresursseja tai tehostaa datan laatua parantavia kampanjoita, samalla kun integroidaan Fabricin elementtejä (Lakehouse, Warehouse, KQL, Power BI jne.).

"Alustan automatisointi ja DevOps" -osio on pääasiassa jäsennelty seuraavan ympärille: Integrointi Gitin, käyttöönottoputkien ja REST-rajapintojen kanssaFabric-työtilat voidaan linkittää Git-tietovarastoihin, jotta useat kehittäjät voivat tehdä yhteistyötä samassa datatekniikan, datatieteen tai reaaliaikaisen analytiikan projektissa ilman päällekkäistä työtä.

Git- ja käyttöönottoputket mahdollistavat organisoida kehitys-, testaus- ja tuotantosyklit hallitustiSisällön mainostaminen, muutosten seuranta, artefaktien synkronointi ja versionhallinta. Maaliskuusta 2025 lähtien nämä putket ovat tukeneet (yleisesti tai esikatselutilassa) laajaa valikoimaa elementtityyppejä, kuten käynnistimiä, koontinäyttöjä, tietovirtoja, dataputkia, datamarteja, Lakehouseja, varastoja, KQL:ää, muistikirjoja, sivutettuja raportteja, organisaatiosovelluksia jne.

Samaan aikaan Fabric paljastaa erittäin laaja valikoima REST-rajapintoja jolla voidaan automatisoida lähes kaikki hallinnolliset tai käyttöönottotehtävät: työtilojen ja kansioiden luominen, kohteiden joukkosiirto, yhteyksien ja yhdyskäytävien hallinta, määritysten poiminta, prosessien tai muistikirjojen aktivointi ja paljon muuta.

Tärkeimmät päivitykset Microsoft Fabricin analytiikassa, tekoälyssä ja hallinnassa

Fabricin kehitystä leimaa valtava määrä esikatseluominaisuuksia ja uusia ominaisuuksia, jotka Ne koskettavat käytännössä kaikkia alustan osa-alueitaNe ryhmitellään ja käsitellään sitten jäsennellysti, jotta koko laajuus voidaan nähdä.

Tekoälyfunktiot tietovarastossa ja multimodaaliset funktiot

Relaatiodatan alueella Fabric Data Warehouse sisältää Tekoäly toimii suoraan T-SQL:ssä (esikatselu). Tämä mahdollistaa:

• Luokittele tai kategorisoi tekstiä.
• Analysoi mielialaa.
• Poimi strukturoitua tietoa vapaamuotoisesta tekstistä.
• Käännä tekstiä kielten välillä.
• Oikea kielioppi.

Tavoitteena on se SQL-kontekstista ei tarvitse poistua rikastuttaakseen dataa tekoälylläNämä funktiot yhdistetään yleisempään multimodaaliseen tukeen Fabricin tekoälyfunktioissa, jotka voivat nyt käsitellä kuvia (JPG/JPEG, PNG, GIF, WebP), PDF-tiedostoja ja yleisiä tekstimuotoja sekä syötteitä tiedostopolkujen muodossa.

Apuohjelmat, kuten aifunc.load kansioiden syöttämiseksi taulukoihin Kehote- ja skeema-asetusten avulla `aifunc.list_file_paths` mahdollistaa tiedostopolkujen läpikäymisen iteroinnin, ja `ai.infer_schema` päättelee `ai.extract`-yhteensopivia skeemoja. Kaikki tämä mahdollistaa datan muuntamisen ja rikastamisen ilman monimutkaisten prosessien rakentamista alusta alkaen.

OneLake, Delta, Apache Iceberg ja monialustainen käyttöoikeus

Varastointitasolla OneLake pysyy yhtenäisenä järvenä, jossa kaikki Fabric sijaitsee. Yksi merkittävimmistä parannuksista on kyky Delta Lake -taulukoiden paljastaminen Apache Iceberg -taulukoina ilman datan siirtämistä tai kopioimista, jotta Iceberg-yhteensopivat hakukoneet voivat lukea suoraan OneLaken sisällön.

Lisäksi OneLake tukee nyt Snowflaken suoraan kirjoittama Apache Iceberg -data, jota käytetään Fabricissa kopiointivapaastiTämä strategia vahvistaa yhteentoimivuutta: Fabric ei halua olla siilo, vaan datan "keskus", jota muut moottorit voivat hyödyntää kopioimatta tallennustilaa.

Samoin OneLake myöntää Azure Blob Storagen pikanäppäimetOneDrive ja SharePoint, ja laajentaa suojausta käyttöoikeusrooleilla, kansio-, rivi- ja saraketason suojauksella sekä suojausmallilla, jota kolmannet osapuolet voivat kunnioittaa valtuutetun hakukonemallin laajennuksen ansiosta.

Yksi erityisen tärkeä seikka on OneLake-luettelon liittäminen Azure Databricksiin, mikä mahdollistaa Kopioimaton pääsy Unity Catalogista OneLake-taulukoihinTällä tavoin OneLake pysyy totuuden lähteenä, mutta Databricks voi tehdä kyselyjä datasta suoraan synkronoimalla vain metatiedot.

SQL-tietokanta Fabricissa: suorituskyky, tietoturva ja virtualisointi

Fabricin SQL-tietokanta on saamassa omia ominaisuuksiaan: ALTER DATABASE SET -asetuksetTuki lajittelulle ja kokotekstisen indeksoinnin esikatselussa. Tasolla tietokannan suorituskyky Ja kustannusten osalta on useita parannuksia:

• Automaattinen indeksin tiivistys vähentää tallennustilaa ja I/O-tarvetta sekä parantaa kyselyaikoja ilman huoltotöiden aikatauluttamista.
• Näennäisytimien enimmäisraja laskentaresurssien (4 tai 32 virtuaaliydintä) käytön hallintaan, mikä on suunniteltu estämään työkuormaa kuluttamasta liikaa jaettua kapasiteettia.
• Mukautetut SQL-poolit jotka antavat työtilan järjestelmänvalvojille tarkan hallinnan resurssien allokoinnista ja kyselyiden reitittämisestä sovelluksen nimen mukaan.

Se on myös käytössä Datan virtualisointi SQL-tietokannassa, jonka avulla OneLakeen tallennettuun ulkoiseen dataan voi tehdä kyselyitä T-SQL:llä ja liittää yleisissä muodoissa olevia tiedostoja paikallisiin relaatiotaulukoihin liitosten avulla ilman, että dataa tarvitsee fyysisesti tuoda.

Turvallisuuden kannalta SQL-tietokanta tukee Yksityinen linkki vuokraajan tasolla (esikatselu)Tämä helpottaa dataliikenteen kanavointia yksityisellä ja hallitussa tavalla, integroituen Fabricin yleiseen suojattuun verkkokokoonpanoon.

Reaaliaikainen tiedustelu, Eventhouse, Eventstream ja Activator

Reaaliaikaisen tiedustelun (RTI) moduulista on tullut yksi Fabricin keskeisistä erottavista tekijöistä. Eventhouse ja Eventstream yhdistyvät vastaanottaa, käsitellä ja laukaista reaaliaikaisia ​​tapahtumia kaikenlaisista lähteistä, ja Activator ohjaa tietyissä olosuhteissa käynnistettävät toiminnot.

Tehokkaimmista uusista ominaisuuksista ovat:

• Poikkeamien havaitseminen ilman koodia automaattisella mallinvalinnalla, yksinkertaisella käyttöliittymällä ja joustavilla hälytyksillä.
• Yritystapahtumat, jotka tallentavat käyttäjätietofunktioista ja muistikirjoista luotuja tärkeitä liiketoimintahetkiä ja mahdollistavat hälytysten, mukautetun logiikan, työnkulkujen, tekoälymallien tai Spark-töiden aktivoimisen.
• Aktivaattorin ja käyttäjän datafunktioiden integrointijotta Fabricissa luodut funktiot voivat käsitellä tapahtumia mistä tahansa lähteestä, mukaan lukien alustan sisäiset tapahtumat ja OneLakesta tulevat tapahtumat.
• Mahdollisuus käsitellä tapahtumia SQL:llä (SQL-operaattori Eventstreamissa), mikä mahdollistaa reaaliaikaisten työnkulkujen muuntamisen tunnetulla SQL-syntaksilla.

Asiaankuuluvat liittimet lisätään, kuten Cribl (lokien ja telemetrian syöttämiseen useista lähteistä), liitin Solace PubSub+:lla ja suoratoistotuki yksityisten verkkojen kautta Azure Virtual Networkin, VPN:n, ExpressRouten tai yksityisten päätepisteiden kautta.

Dataskeemoille ja sopimuksille Eventstream esittelee Kaaviorekisteri joka määrittelee ja validoi tapahtumamalleja vankempia prosessiputkia varten sekä tukee Confluent Schema Registryn yhteyden muodostamista Kafkaan Confluent Cloudissa olemassa olevia sopimuksia noudattaen.

Copilot- ja tekoälyominaisuudet koko alustalla

Copilot in Fabric on nyt saatavilla maailmanlaajuisesti ja sillä on läsnäolo seuraavissa maissa: Power BI, Data Factory, datatiede ja datatekniikka sekä KQL-kyselyiden kirjoittaminenLisäksi on otettu käyttöön erityisominaisuuksia:

• Copilot for Dataflow Gen2 (Modern Get Data), joka auttaa datan syöttämisessä ja muuntamisessa luonnollisella kielellä annettujen ohjeiden avulla.
• Tietovaraston Copilot (keskustelu), johon pääsee valintanauhan painikkeesta, jotta varastointitehtäviä voidaan nopeuttaa valintaikkunan kautta.
• Copilot SQL-analytiikan päätepisteelle, joka luo ja optimoi SQL-kyselyitä yrityskuvauksista.
• Apulaisohjaus kannettavilla tietokoneilla tuntee työtilan kontekstin, Lakehousen, muistikirjan rakenteen ja suoritusympäristön, pystyy luomaan monivaiheista koodia, refaktoroimaan, tiivistämään monimutkaisia ​​muistikirjoja ja diagnosoimaan virheitä "Korjaa Copilotilla" -vaihtoehdolla.
• Sisäinen automaattinen täydennys (sisäinen koodin täydennys) ja Notebook Copilotin sisäinen koodin täydennys (esikatselu), kirjoittaa Pythonia nopeammin ja vähemmillä virheillä.

Lisäksi tekoälyteknologiapohjaa laajennetaan mm. valmiiksi rakennetut Foundry Tools -työkalut integroituina (Azure OpenAI, Azure Language, Azure Translator), OpenAI-laajennukset Eventhouselle (ai_embed_text ja ai_chat_completion) sekä sarja agentteja ja data-agentteja, joiden avulla muut sovellukset, mukaan lukien Copilot Studio, voivat käsitellä Fabric-dataa orkestroidusti.

Fabric Data Agents, MCP ja kehittäjätyökalut

Kankaan esittely data-agentit, jotka pystyvät organisoimaan pääsyä dataan ja työkaluihin Tekoälyagenteille Python SDK:lla ja suoralla integroinnilla Microsoft Copilot Studion kanssa. Tämä helpottaa keskusteluavustajien rakentamista Fabricissa, jotka työskentelevät hallittujen yritystietojen kanssa.

Samanaikaisesti, Model Context Protocol (MCP) Siitä tulee keskeinen osa tekoälyagenttien ja Fabric-palveluiden välistä integraatiota. Activatorille ja Eventhouselle on omat MCP-palvelimensa sekä kehityskeskeinen Fabric MCP, joka:

• Sen avulla tekoälyavustajat voivat luoda koodia ja sisältöä Fabric-esineille.
• Se integroituu kehitystyökaluihin, kuten VS Codeen ja GitHub Codespacesiin.
• Se tarjoaa työkaluja reaaliaikaisen datan konsultointiin ja sen pohjalta toimimiseen Eventhousessa.

Kehittäjän päivittäisessä työssä on useita keskeisiä asioita, jotka on syytä korostaa, mukaan lukien kehitysympäristö: MSSQL-laajennus VS Codelle, joka tukee Fabric SQL -tietokantaa, Microsoft ADO.NET -ajurin ja ODBC-ajurin Fabric Data Engineeringille (yhteys Spark SQL:ään Livyn kautta) sekä Spark-liittimen SQL-tietokannoille, joka yksinkertaistaa todennettua pääsyä Sparkista SQL-tietokantoihin Azuressa ja Fabricissa.

Myös näkyy Kankaan komentorivi, joka on saatavilla integroituna tehtävänä Azure DevOpsissa, jonka avulla voit automatisoida työtilojen, kohteiden ja käyttöönottojen hallinnan ilman ulkoisten työkalujen manuaalista asentamista.

Data Factory, datamigraatiot ja orkestrointi Fabricissa

Fabricin dataintegraatiokerros perustuu Data Factoryyn ja Dataflow Gen2:een, jotka vastaanottavat funktioita... Orkestrointi on älykkäämpää, automatisoitavampaa ja yksinkertaisemmilla migraatioilla. olemassa olevilta alustoilta.

Dataflow Gen2: suorituskyky, julkiset API:t ja diagnostiikka

Dataflow Gen2:ssa on useita ominaisuuksia esikatselussa:

• Kohdekyselyiden edistynyt muokkaus säätääksesi kohteen logiikkaa suoraan itse sisällöntuotantoympäristöstä.
• Osioitu laskentamikä sallii tietovirran osien suorittamisen rinnakkain, mikä lyhentää kokonaisarviointiaikaa.
• Lataa diagnostiikka suoritustasolla, strukturoitujen lokipakettien avulla suorituskyvyn analysointia ja häiriöiden ratkaisua varten.
• Julkiset sovellusliittymät tietovirtojen ohjelmalliseen luomiseen, päivittämiseen, poistamiseen, ajoittamiseen ja seurantaan.
• Julkiset parametrit CI/CD-tuellajotka mahdollistavat tietovirtojen päivittämisen siirtämällä arvoja putkistoista tai muista lähteistä.
• Viimeaikaiset tiedot päästäksesi nopeasti käsiksi viimeksi käytettyihin kohteisiin Power Query -valintanauhassa ja modernissa tietojen nouto -toiminnossa.

Kaikkea tätä täydentävät ominaisuudet, kuten Power Queryn ohjelmallinen arviointi REST-tiedon avullaTämä avaa oven M-skriptien suorittamiseen osana automatisoituja prosesseja, integroimalla ne Sparkin, prosessien tai ulkoisten työkalujen kanssa ja hyödyntämällä Power Query -liittimiä.

Data Factory: mukautuva suorituskyky, liitettävyys ja datatehdas

Integraation "klassisemmassa" osassa Data Factory within Fabric esittelee:

• Adaptiivinen suorituskyvyn viritys kopiointitoimintaa varten, joka säätää suorituskykyparametreja älykkäästi kokoonpanon ja suorituskontekstin mukaan.
• Muutostietojen kaappauksen (CDC) tuki kopiointityössä, vain muutosten (lisäysten, päivitysten, poistojen) jatkuvaan replikointiin.
• Paikalliset yhdyskäytävät manuaalisella päivitysmahdollisuudella hallitaan Fabric-portaalin, API:n tai skriptien kautta.
• viimeaikainen yhteys, joka lisää yhteyksiin viimeisen käytön ominaisuuksia auditoinnin ja elinkaaren hallinnan helpottamiseksi.
• natiivi DBT-työpaikka, joka mahdollistaa dbt-projektien suorittamisen Fabricissa integroidulla orkestroinnilla, testauksella, dokumentoinnilla ja hallinnalla.
• SSIS-paketin aktiviteetin käynnistäminen putkistoissa SSIS-pakettien suorittamiseksi itse orkestroinnista Fabricissa.

Käyttäjäkokemusta parannetaan myös mm. SharePoint-sivuston valitsin (SharePoint Site Picker), joka välttää URL-osoitteiden kirjoittamisen käsin, ja MCP-tuki Data Factorylle, jotta tekoälyavustajat voivat luoda ja ottaa käyttöön Dataflow Gen2:n yksinkertaisesti luonnollisella kielellä annettujen ohjeiden avulla.

Tiedonsiirto- ja replikointityökalut

Microsoft edistää voimakkaasti siirtymistä Fabriciin useiden erityistyökalujen avulla:

• Fabric Migration -arviointi Data Factorylle, joka analysoi ADF-putkistojen valmistelua ja siirtää tuetut putket Fabric-työtilaan yhteyskartoituksin.
• Tietovaraston siirtoavustajajoka voi nyt muodostaa suoran yhteyden lähdetietovarastoon siirtääkseen sen Fabric Data Warehouseen.
• SQL-tietokannan siirtoavustaja, jonka tarkoituksena on siirtää paikallisia SQL Server -työkuormia, sisältää skeeman tuonnin DACPAC:n kautta, yhteensopimattomuuksien tunnistuksen ja suositukset.

Replikoinnin osalta tukea tarjotaan useiden operatiivisten lähteiden peilaus (Azure Database for MySQL, Google BigQuery, SQL Server jne.) Fabriciin, jolloin voidaan hallita replikoitavia taulukoita, käynnistää peilausprosessit uudelleen RESTin kautta ja Databricksin tapauksessa yhdistää Unity Catalog -käytännöt OneLake-tietoturvaan.

Mukana on myös Lakehousen replikointiliitin, joka käyttää Delta-muutosdatasyöte, joka tuo Lakehouse Delta -lautojen muutokset yhteensopiviin kohteisiin ilman, että pyörää tarvitsee keksiä uudelleen CDC:n omilla ratkaisuilla.

Tietoturva, edistynyt hallinta ja valvonta Fabricissa

Yksi suurimmista huolenaiheista millä tahansa analytiikka-alustalla on se, miten suojaa tiedot, hallitse käyttöä ja seuraa resurssien kulutustaKangas kypsyy näillä rintamilla nopeasti.

Tietoturva ja tietosuoja OneLakella

OneLake lisää täydellisen mallin tietojen käyttöoikeusturvallisuus kanssa:

• Lakehousen tietojen käyttöoikeusroolit, joissa on konfiguroitavat käyttöoikeudet kansiopohjaisen käyttöliittymän kautta.
• Pikanäppäinten suojaustuki, jotta kolmannet osapuolet voivat noudattaa määriteltyjä käytäntöjä.
• OneLake-tietojen käyttöoikeuksien suojausrajapinta, joka mahdollistaa automaattisen käyttöoikeuksien hallinnan.
• Mallin laajentaminen ulkoisiin moottoreihin (OneLake-tietoturvavaltuutus kolmansille osapuolille).

Samanaikaisesti suojaa laajennetaan mm. DLP-rajoitus käyttöoikeuksille kaiken OneLake-järjestelmässä olevan strukturoidun datan (SQL, KQL, tietovarastot) yli ja se otetaan käyttöön DSPM tekoälylle Fabric Copilotsille ja data-agenteille, joka valvoo tekoälyn vuorovaikutusta arkaluonteisten tietojen ja riskialttiiden käyttäytymismallien varalta ja on integroitu Purview Auditin ja eDiscoveryn kanssa.

Identiteetin osalta ilmenee seuraavia ominaisuuksia: esineisiin liittyvät identiteetit (esimerkiksi Lakehouse ja Eventstream) REST-rajapintojen kautta, jotka poistavat omistajariippuvuuden tietyissä toiminnoissa, sekä OneDrive- ja SharePoint-pikakuvakkeiden todennuksen työtilan identiteettien tai palvelupäänimien avulla.

Keskitetty hallinto ja OneLake-luettelo

Tiedonhallintakokemusta vahvistetaan a:lla uusi keskitetty paneeli OneLake-luettelossajossa tietojen omistajat voivat nähdä luomiensa kohteiden koostetun näkymän, saada hallintatoimenpiteiden suosituksia ja käyttää kaikkia käytettävissä olevia työkaluja tietoturvan ja vaatimustenmukaisuuden parantamiseksi.

Lisäksi OneLake-luettelohaun API sekä MCP-työkalu, jonka avulla voidaan löytää kohteita koko Fabric-ympäristöstä koodin tai tekoälyagenttien avulla yhdellä kutsulla, luettelon käyttöoikeuksia ja metatietoja kunnioittaen.

Kapasiteettien, kulutuksen ja työn seuranta

Kangas tarjoaa useita havaittavuuden kerroksia:

• Työtilan valvonta, joka luo Fabricissa tietokannan, johon useiden kohteiden lokit ja mittarit yhdistetään (mukaan lukien kopiointityöt yksityiskohtaisella valvonnalla).
• Työtilan valvonta kopiointityötä vartenmittareilla, kuten läpimenoaika, datamäärä, virhekoodit ja ajat, jotka kaikki on suunnattu keskitettyyn analyysiin.
• Nimikkeen historia kapasiteettimittareiden soveltamisessa, 30 päivän näkymillä kunkin nimikkeen CU-kulutuksesta, suodatettavissa työtilan ja tyypin mukaan.
• Työtilatason ylijännitesuojajonka avulla voit asettaa kulutuskynnyksiä työtilakohtaisesti 24 tunnin välein, estää automaattisesti kynnykset ylittävät työtilat ja merkitä työtilat "kriittisiksi", jotta ne eivät sisälly rajoituksiin.

Tätä täydentää alustava joukko Fabric Admin -rajapinnat keskittyen työtilojen, nimikkeiden ja käyttäjien käyttöoikeustietojen löytämiseen, dynaamisten inventaarioiden ja säännöllisten käyttöoikeuksien hallintajärjestelmien helpottamiseen.

Liiketoiminnan mallintaminen, suunnittelu ja uudet työkuormat

Teknisen kerroksen lisäksi Microsoft esittelee uudet liiketoimintakeskeiset työkuormat Tietoa Fabricista. Yksi merkittävimmistä on Fabric IQ, joka pyrkii yhdistämään liiketoiminnan semantiikan, datan ja mallit älykkäille agenteille, jotka tekevät päätöksiä organisaation kokonaisvaltaisen näkemyksen perusteella.

Fabric IQ:ssa näkyvät seuraavat tiedot:

• Ontologia (esikatselu), kohdetyyppi, jossa entiteetit, suhteet, ominaisuudet ja rajoitteet määritellään yrityksen liiketoimintakielen mukaisesti.
• Suunnitelma (esikatselu), kooditon alusta suunnitteluun, raportointiin, analytiikkaan, integrointiin ja yhteistyöhön perustuvaan hallintaan.

Myös reaaliaikainen älykkyys nousee esiin digitaalisen kaksosen rakentaja, joka on erikoistunut digitaalisten kaksosten mallintamiseen reaaliaikaisen datan perusteella tavoitteenaan optimoida fyysisiä toimintoja, valvoa tiloja ja simuloida skenaarioita.

Toisaalta se esitellään Fabric IQ -työkuorma erillisenä työkuormana, ja hallinnan ja semanttisen yhdenmukaistamisen tukityökalut laajenevat edelleen, mikä sulkee datamallien, liiketoimintalogiikan ja tekoäly-/analytiikkasovellusten välisen ympyrän.

Suorituskyvyn, käyttäjäkokemuksen ja tuottavuuden parannukset

Tämän tarkastelun päätteeksi on syytä korostaa useita monialaisia ​​parannuksia, jotka Ne eivät aina päädy otsikoihin, mutta niillä on suuri vaikutus jokapäiväiseen elämään. joukkueista.

Spark ja hajautettu laskenta -osiossa Fabric esittelee:

• Fabric Runtime 2.0 (esikatselu) Apache Spark 4.0:n, Delta Lake 4.0:n, Java 21:n, Scala 2.13:n ja Python 3.12:n kanssa Azure Linux 3.0:ssa.
• Spark-sovellusten vertailutyökalujonka avulla voit valita ja vertailla jopa neljää Spark-suoritusta rinnakkain.
• Kipinän diagnostiikkalähetin, joka kerää lokit, mittarit ja tapahtumat Spark-sovelluksista ja lähettää ne kohteisiin, kuten tapahtumakeskuksiin, tallennustilaan tai lokianalytiikkaan.
• JobInsight-diagnostiikkakirjasto, kirjasto Spark-suoritusten analysointiin API-rajapintojen (kyselyt, työt, vaiheet, tehtävät, suorittajat, tapahtumalokit) kautta.

Varastotasolle lisätään seuraavat: dataklusterointi Suorituskyvyn parantamiseksi ja käyttökustannusten vähentämiseksi käytetään IDENTITY-sarakkeita sijaisavaimille sekä versionhallintaa ja CI/CD-tukea SQL-tietokantaprojektien kautta VS Codessa (Warehouse-versionhallinta).

Myös Fabric-portaalin käyttäjäkokemus kehittyy Välilehtiselaus ja objektien selausNäin voit avata useita kohteita kerralla ja vaihtaa niiden välillä nopeasti. Tämä yhdistettynä parannuksiin, kuten Lakehousen automaattiseen sidontaan Gitissä ja Lakehouse-ylläpidon apuohjelmien sarjaan (ylläpitotoiminnot ja SQL-päätepisteiden päivitys), edistää käyttäjäystävällisemmän ja ketterämmän alustan luomista.

Lopuksi ominaisuuksia, kuten Tuotemääritelmien joukkotuonti/vienti (siirroille, malleille ja metatietojen varmuuskopioille), REST kansioille, parametrituki Activatorin kohteiden aktivoinneissa ja OneLake-tietojen lataus Exceliin integroidulla luettelolla täydentävät ekosysteemin, joka alkaa kattaa käytännössä kaikki modernin datatiimin tavanomaiset tarpeet.

Näiden kaikkien ominaisuuksien – keskitetystä hallinnasta, yksityiskohtaisesta tietoturvasta ja älykkäästä orkestroinnista SQL:ään upotettuun tekoälyyn, reaaliaikaiseen analytiikkaan, digitaalisiin kaksosiin ja MCP-agentteihin – avulla Microsoft Fabric vahvistaa asemaansa kokonaisvaltaisena data-alustana, jossa Avain ei ole enää pelkästään datan tallentaminen ja visualisointi, vaan tekoälyn hallinta, automatisointi ja hyödyntäminen datan elinkaaren jokaisen osan valvomiseksi.jonka avulla organisaatiot voivat kehittää arkkitehtuurejaan vähitellen, siirtää jo olemassa olevan arkkitehtuurinsa ja mahdollistaa uudet ratkaisut paljon nopeammin kuin perinteisissä lähestymistavoissa.