Microsoft Fabric-blog: Geavanceerde handleiding voor nieuwe functies en toepassingen

Informatic Digital » Middelen » Microsoft Fabric-blog: Geavanceerde handleiding voor nieuwe functies en toepassingen

Als je al een tijdje met data werkt binnen het Microsoft-ecosysteem, zul je dit vast wel gemerkt hebben. Microsoft Fabric is uitgegroeid tot het centrale knooppunt voor moderne analyses.Alles wat voorheen verspreid was over Power BI, Azure Synapse, Data Factory en andere services, wordt samengebracht in één platform. In dit artikel bekijken we de nieuwste functies, de roadmap en de praktische implicaties van Fabric voor analyses, governance, AI en realtime computing in detail.

Het idee is dat je, als je klaar bent met lezen, een helder begrip hebt van... Wat biedt Microsoft Fabric vandaag de dag, waar gaat het naartoe en welke invloed heeft het op data-architectuur? Voor uw organisatie: governance-mogelijkheden met Purview, automatisering met API's en Git, nieuwe AI-functies, realtime intelligentie, beveiliging in OneLake, migraties, prestaties en nog veel meer.

Microsoft Fabric en het Cloud Adoption Framework: governance, kosten en automatisering

Binnen het Cloud Adoption Framework (CAF) heeft Microsoft een reeks handleidingen gepubliceerd om de afstemming te bevorderen. Microsoft Fabric-ontwerp met de ontwerppijlers van landingszonesHet laatste deel van deze serie behandelt drie belangrijke gebieden: governance, capaciteitsoptimalisatie en automatisering/DevOps.

In het onderdeel over bestuur, De kosten voor de infrastructuurcapaciteit worden zichtbaar via Azure Cost Management.Hiermee kunt u gebruiksgegevens van F-capaciteit (en andere SKU's) rechtstreeks integreren in Azure-kostendashboards, waarschuwingen en uitgavenanalyses. Het gaat niet alleen om het bekijken van de factuur: u kunt deze informatie koppelen aan tags, abonnementen of resourcegroepen om te begrijpen wie wat uitgeeft en waarom.

De technische architectuur en het bedrijfsmodel van Fabric stellen klanten in staat Het nauwkeurig beheersen van het capaciteitsverbruik om de operationele kosten te optimaliseren.In de praktijk vertaalt dit zich in verschillende hefbomen:

• Schaalvergroting van capaciteiten FDe capaciteit verhogen of verlagen op basis van voorspelbare pieken, zoals verkoopcampagnes, deadlines voor boekhoudkundige werkzaamheden of grote hoeveelheden data.
• Pauzeer- en hervatmogelijkhedenFabric-beheerders kunnen een F-capaciteit pauzeren wanneer deze niet nodig is (bijvoorbeeld 's nachts of in het weekend in niet-kritieke omgevingen) om de rekenkosten te verlagen.
• OverspanningsbeveiligingTwee capaciteitsparameters bepalen hoe achtergrondtaken worden beheerd om te voorkomen dat ze de omgeving overbelasten: de drempelwaarde voor het afwijzen van achtergrondtaken en de drempelwaarde voor het herstellen van achtergrondtaken.
• CapaciteitsreserveringenHet is mogelijk om capaciteit voor bepaalde perioden te reserveren om kortingen te verkrijgen, mits het verwachte verbruik nauwkeurig wordt gepland.

Op het gebied van databeheer vertrouwt Fabric op Microsoft Purview als centrale component voor catalogisering, herkomstregistratie en classificatie.Vanuit Purview is het mogelijk om gevoeligheidslabels toe te passen, de herkomst, transformatie en consumptie van gegevens te bekijken, data-assets te certificeren of campagnes voor datakwaliteit te stimuleren, en dit alles met integratie van de elementen van Fabric (Lakehouse, Warehouse, KQL, Power BI, enz.).

De sectie "Platformautomatisering en DevOps" is hoofdzakelijk gestructureerd rond Integratie met Git, implementatiepipelines en REST API'sFabric-werkruimtes kunnen worden gekoppeld aan Git-repositories, zodat meerdere ontwikkelaars kunnen samenwerken aan hetzelfde data-engineering-, data science- of realtime-analyseproject zonder dat hun werk elkaar overlapt.

Git en implementatiepipelines maken het mogelijk De ontwikkelings-, test- en productielevenscycli op een gecontroleerde manier orkestreren.Contentpromotie, wijzigingsregistratie, synchronisatie van artefacten en versiebeheer. Sinds maart 2025 ondersteunen deze pipelines (in algemene of preview-status) een breed scala aan elementtypen, zoals triggers, dashboards, dataflows, datapipelines, datamarts, lakehouses, datawarehouses, KQL, notebooks, gepagineerde rapporten, organisatorische applicaties, enzovoort.

Ondertussen onthult Fabric een zeer uitgebreide set REST API's waarmee vrijwel elke administratieve of implementatietaak geautomatiseerd kan worden: het aanmaken van werkruimtes en mappen, het批量 migreren van items, het beheren van verbindingen en gateways, het extraheren van definities, het activeren van pipelines of notebooks, en nog veel meer.

Belangrijke updates op het gebied van analyses, AI en governance voor Microsoft Fabric.

De evolutie van Fabric wordt gekenmerkt door een enorm aantal preview-functies en nieuwe mogelijkheden die Ze bestrijken vrijwel alle aspecten van het platform.Ze worden vervolgens gegroepeerd en op een gestructureerde manier besproken, zodat het volledige plaatje duidelijk wordt.

AI-functies in datawarehouses en multimodale functies

Op het gebied van relationele data integreert Fabric Data Warehouse het volgende: AI-functies zijn direct in T-SQL te gebruiken. (voorbeeld). Dit maakt het mogelijk:

• Classificeer of categoriseer tekst.
• Analyseer het sentiment.
• Gestructureerde informatie extraheren uit vrije tekst.
• Tekst vertalen tussen talen.
• Correcte grammatica.

Het doel is dat Je hoeft de SQL-context niet te verlaten om data te verrijken met AI.Deze functies worden gecombineerd met meer algemene multimodale ondersteuning in de AI-functies van Fabric, die nu afbeeldingen (JPG/JPEG, PNG, GIF, WebP), PDF's en gangbare tekstformaten kunnen verwerken, evenals invoer in de vorm van bestandspaden.

Nutsvoorzieningen zoals aifunc.load voor het importeren van mappen in tabellen Met prompt- en schema-opties kunt u met `aifunc.list_file_paths` door bestandspaden itereren, en met `ai.infer_schema` worden schema's afgeleid die compatibel zijn met `ai.extract`. Dit alles stelt u in staat om gegevens te transformeren en te verrijken zonder complexe pipelines helemaal vanaf nul te hoeven bouwen.

OneLake, Delta, Apache Iceberg en toegang tot meerdere platformen

Op het opslagniveau blijft OneLake het uniforme meer waar alle Fabric-componenten zich bevinden. Een van de belangrijkste verbeteringen is de mogelijkheid om Het blootleggen van Delta Lake-tabellen als Apache Iceberg-tabellen zonder gegevens te verplaatsen of te dupliceren, zodat Iceberg-compatibele engines direct kunnen lezen wat er op OneLake staat.

Daarnaast biedt OneLake nu ondersteuning voor Apache Iceberg-gegevens worden rechtstreeks door Snowflake geschreven en via kopieervrije toegang in Fabric gebruikt.Deze strategie versterkt de interoperabiliteit: Fabric wil geen geïsoleerde infrastructuur zijn, maar een datahub die andere engines kunnen gebruiken zonder dubbele opslag.

In dezelfde trant geeft OneLake toe Snelkoppelingen naar Azure Blob StorageOneDrive en SharePoint worden hiermee uitgebreid, en de beveiliging wordt verbeterd met toegangsrollen, beveiliging op map-, rij- en kolomniveau, en een beveiligingsmodel dat door derden kan worden gerespecteerd dankzij de uitbreiding van het geautoriseerde engine-model.

Een bijzonder relevant punt is de federatie van de OneLake-catalogus in Azure Databricks, waardoor het mogelijk wordt Zero-copy toegang vanuit Unity Catalog tot OneLake-tabellenOp deze manier blijft OneLake de bron van waarheid, maar kan Databricks de gegevens rechtstreeks opvragen en alleen de metadata synchroniseren.

SQL-database op Fabric: prestaties, beveiliging en virtualisatie

De SQL-database van Fabric krijgt steeds meer eigen mogelijkheden: ALTER DATABASE SET optionsOndersteuning voor sortering en volledige tekstindexering in de previewmodus. Op het niveau van databaseprestaties Wat de kosten betreft, zijn er diverse verbeteringen:

• Automatische indexcompactie Om de opslagruimte en I/O te verminderen en de querytijden te verbeteren zonder dat er onderhoudstaken hoeven te worden ingepland.
• Maximale vCores-limiet Om het gebruik van computerbronnen (4 of 32 vCores) te reguleren, is dit ontworpen om te voorkomen dat een workload te veel gedeelde capaciteit verbruikt.
• Aangepaste SQL-pools die werkruimtebeheerders gedetailleerde controle geven over de toewijzing van resources en de routering van query's op basis van de applicatienaam.

Het is ook ingeschakeld Gegevensvirtualisatie in een SQL-database.Dit maakt het mogelijk om externe gegevens die in OneLake zijn opgeslagen op te vragen met T-SQL, bestanden in gangbare formaten te koppelen aan lokale relationele tabellen met behulp van joins, zonder de gegevens fysiek te hoeven importeren.

Wat betreft beveiliging biedt een SQL-database ondersteuning Privélink op tenantniveau (voorbeeld)Dit maakt het eenvoudiger om dataverkeer op een privé en gecontroleerde manier te kanaliseren, en integreert met de algehele beveiligde netwerkconfiguratie van Fabric.

Real-Time Intelligence, Eventhouse, Eventstream en Activator

De Real-Time Intelligence (RTI)-module is uitgegroeid tot een van de belangrijkste onderscheidende kenmerken van Fabric. Eventhouse en Eventstream vormen samen een geheel. realtime gebeurtenissen registreren, verwerken en activeren De gegevens komen uit allerlei bronnen, en Activator coördineert de acties die onder bepaalde voorwaarden worden geactiveerd.

Tot de krachtigste nieuwe functies behoren:

• Anomaliedetectie zonder code met automatische modelselectie, een eenvoudige interface en flexibele waarschuwingen.
• Zakelijke evenementen, die belangrijke zakelijke momenten vastleggen die gegenereerd worden door gebruikersgegevensfuncties en notitieboeken, en waarmee u waarschuwingen, aangepaste logica, workflows, AI-modellen of Spark-taken kunt activeren.
• Integratie van Activator-gebruikersgegevensfunctieszodat functies die in Fabric zijn gemaakt, gebeurtenissen uit elke bron kunnen verwerken, inclusief interne gebeurtenissen van het platform zelf en van OneLake.
• Mogelijkheid om gebeurtenissen te verwerken met SQL (SQL-operator in Eventstream).waardoor de transformatie van realtime datastromen met bekende SQL-syntaxis mogelijk wordt.

Relevante verbindingsstukken worden toegevoegd, zoals wieg (voor het verzamelen van log- en telemetriegegevens uit meerdere bronnen), een connector met Solace PubSub+, en streamingondersteuning via privénetwerken via Azure Virtual Network, VPN, ExpressRoute of privé-eindpunten.

Voor dataschema's en contracten introduceert Eventstream een Schema register Dit definieert en valideert gebeurtenisschema's voor robuustere pipelines en biedt ondersteuning voor de Confluent Schema Registry om verbinding te maken met Kafka in Confluent Cloud met respect voor bestaande contracten.

Copilot- en AI-functionaliteiten op het hele platform.

Copilot in Fabric is nu wereldwijd beschikbaar, met een aanwezigheid in Power BI, Data Factory, Data Science & Data Engineering en het schrijven van KQL-query'sDaarnaast zijn er specifieke functionaliteiten toegevoegd:

• Copilot voor Dataflow Gen2 (Moderne Get Data)Dit helpt bij het verwerken en transformeren van data met instructies in natuurlijke taal.
• Copilot voor datawarehouse (chat), toegankelijk via een knop in het lint om magazijntaken te versnellen door middel van een dialoogvenster.
• Copilot voor SQL-analyse-eindpunt, dat SQL-query's genereert en optimaliseert op basis van bedrijfsbeschrijvingen.
• Copilot op notebooks Met kennis van de werkruimtecontext, Lakehouse, notebookstructuur en uitvoeringsomgeving, in staat om code in meerdere stappen te genereren, te refactoren, complexe notebooks samen te vatten en fouten te diagnosticeren met de optie "Oplossen met Copilot".
• Inline-autocompletie (inline-codeaanvulling) en Notebook Copilot inline-codeaanvulling (preview)Om sneller en met minder fouten Python te schrijven.

Bovendien wordt de basis van AI-technologie uitgebreid met vooraf geïnstalleerde Foundry Tools geïntegreerd (Azure OpenAI, Azure Language, Azure Translator), OpenAI-plug-ins voor Eventhouse (ai_embed_text en ai_chat_completion) en een reeks agents en data-agents waarmee andere applicaties, waaronder Copilot Studio, op een georkestreerde manier met Fabric-data kunnen werken.

Fabric Data Agents, MCP en ontwikkelaarstools

Stoffen introductie data-agenten die in staat zijn de toegang tot data en tools te coördineren. Voor AI-agenten, met een Python SDK en directe integratie met Microsoft Copilot Studio. Dit maakt het eenvoudig om conversationele assistenten te bouwen die werken met bedrijfsgegevens die worden beheerd in Fabric.

Tegelijkertijd is de Modelcontextprotocol (MCP) Het wordt een essentieel onderdeel van de integratie tussen AI-agenten en Fabric-services. Er zijn speciale MCP-servers voor Activator en Eventhouse, en een ontwikkelingsgerichte Fabric MCP die:

• Het stelt AI-assistenten in staat om code en content te genereren voor Fabric-items.
• Het integreert met ontwikkeltools zoals VS Code en GitHub Codespaces.
• Het biedt tools voor het raadplegen van en handelen op basis van realtime data in Eventhouse.

Voor het dagelijkse werk van de ontwikkelaar zijn er een aantal belangrijke aspecten om te benadrukken, waaronder de ontwikkelomgeving: MSSQL-extensie voor VS Code met ondersteuning voor de Fabric SQL-database., de Microsoft ADO.NET-driver en de ODBC-driver voor Fabric Data Engineering (verbinding met Spark SQL via Livy), en een Spark-connector voor SQL-databases die geauthenticeerde toegang vanuit Spark tot SQL-databases in Azure en Fabric vereenvoudigt.

Ook verschijnt de Fabric CLI, beschikbaar als een geïntegreerde taak in Azure DevOps, waarmee u het beheer van werkruimten, items en implementaties kunt automatiseren zonder handmatig externe tools te hoeven installeren.

Data Factory, datamigraties en orkestratie in Fabric

De data-integratielaag van Fabric is afhankelijk van Data Factory en Dataflow Gen2, die functies ontvangen om... De orchestratie wordt slimmer, beter te automatiseren en de migraties verlopen eenvoudiger. van bestaande platforms.

Dataflow Gen2: prestaties, openbare API's en diagnostiek

In Dataflow Gen2 vinden we verschillende functies in preview:

• Geavanceerde bewerking van doelquery's om de logica op de bestemming rechtstreeks vanuit de ontwikkelomgeving zelf aan te passen.
• Gepartitioneerde computerwaardoor delen van de dataflow parallel kunnen worden uitgevoerd, wat de totale evaluatietijd verkort.
• Diagnostische gegevens downloaden Op uitvoeringsniveau, met gestructureerde logpakketten voor prestatieanalyse en incidentafhandeling.
• Openbare API's voor het programmatisch creëren, bijwerken, verwijderen, plannen en bewaken van dataflows.
• Openbare parameters met CI/CD-ondersteuningdie het mogelijk maken om datastromen te vernieuwen door waarden door te geven vanuit pijplijnen of andere bronnen.
• Recente gegevens Voor snelle toegang tot recent gebruikte items in het Power Query-lint en in Modern Get Data.

Dit alles wordt aangevuld door de mogelijkheden van Evalueer Power Query programmatisch via RESTDit maakt het mogelijk om M-scripts uit te voeren als onderdeel van geautomatiseerde processen, ze te integreren met Spark, pipelines of externe tools, en gebruik te maken van Power Query-connectoren.

Data Factory: adaptieve prestaties, connectiviteit en dbt

In het meer "klassieke" deel van de integratie introduceert Data Factory binnen Fabric het volgende:

• Adaptieve prestatie-afstemming voor kopieeractiviteiten, waarbij de prestatieparameters intelligent worden aangepast aan de configuratie en de uitvoeringscontext.
• Ondersteuning voor Change Data Capture (CDC) in kopieertaken, om alleen wijzigingen (invoegingen, updates, verwijderingen) continu te repliceren.
• Gateways op locatie met handmatige upgrade-optie Beheerd via het Fabric-portaal, API of scripts.
• recente connectieDit voegt eigenschappen van het laatste gebruik toe aan verbindingen om auditing en levenscyclusbeheer te vergemakkelijken.
• native dbt JobDit maakt het mogelijk om dbt-projecten binnen Fabric uit te voeren met geïntegreerde orchestratie, testen, documentatie en governance.
• De activiteit 'SSIS-pakket aanroepen' uitvoeren in pipelines, om SSIS-pakketten vanuit de orchestratie zelf in Fabric uit te voeren.

De gebruikerservaring wordt ook verbeterd door een SharePoint-sitekiezer (SharePoint Site Picker) waarmee het handmatig typen van URL's overbodig wordt, en met MCP-ondersteuning voor Data Factory, zodat AI-assistenten Dataflow Gen2 eenvoudig kunnen creëren en implementeren op basis van instructies in natuurlijke taal.

Hulpmiddelen voor gegevensmigratie en -replicatie

Microsoft stimuleert de migratie naar Fabric sterk via verschillende specifieke tools:

• Fabric-migratiebeoordeling voor Data Factory, dat de voorbereiding van ADF-pipelines analyseert en de ondersteunde pipelines migreert naar een Fabric-werkruimte met verbindingsmapping.
• Migratieassistent voor datawarehousedie nu rechtstreeks verbinding kan maken met het brondatawarehouse om de gegevens naar Fabric Data Warehouse te verplaatsen.
• Migratieassistent voor SQL-databases, gericht op het migreren van on-premises SQL Server-workloads, met schema-import via DACPAC, detectie van incompatibiliteit en aanbevelingen.

Wat betreft replicatie wordt ondersteuning geboden aan spiegeling van meerdere operationele bronnen (Azure Database voor MySQL, Google BigQuery, SQL Server, enz.) naar Fabric, met de mogelijkheid om te bepalen welke tabellen worden gerepliceerd, spiegelingsprocessen opnieuw te starten via REST en, in het geval van Databricks, Unity Catalog-beleid te koppelen aan OneLake-beveiliging.

Ook inbegrepen is een replicatieconnector van Lakehouse. Delta Change Data FeedDit maakt het mogelijk om wijzigingen aan te brengen in de Lakehouse Delta-boards, zodat bestemmingen compatibel zijn met de bestaande bestemmingen, zonder dat het wiel opnieuw hoeft te worden uitgevonden dankzij de eigen oplossingen van CDC.

Beveiliging, geavanceerd beheer en monitoring in Fabric

Een van de grootste zorgen bij elk analyseplatform is hoe Beveilig gegevens, beheer het gebruik en monitor het resourceverbruik.Fabric ontwikkelt zich snel op deze vlakken.

Beveiliging en gegevensbescherming bij OneLake

OneLake voegt een compleet model toe van beveiliging van gegevenstoegang met:

• Toegangsrollen voor Lakehouse met configureerbare machtigingen via een mapgebaseerde beveiligingsinterface.
• Beveiligingsondersteuning voor snelkoppelingen, zodat derden de vastgestelde beleidsregels kunnen respecteren.
• De OneLake API voor gegevensbeveiliging maakt geautomatiseerd toegangsbeheer mogelijk.
• Uitbreiding van het model naar externe engines (OneLake-beveiligingsautorisatie voor derden).

Tegelijkertijd wordt de bescherming uitgebreid met DLP beperkt de toegang over alle gestructureerde data in OneLake (SQL, KQL, datawarehouses) en wordt geïntroduceerd DSPM voor AI voor Fabric Copilots en data-agents, dat AI-interacties monitort op gevoelige informatie en risicovol gedrag, met integratie met Purview Audit en eDiscovery.

Wat betreft identiteit komen de volgende kenmerken naar voren: identiteiten die aan items zijn gekoppeld (bijvoorbeeld Lakehouse en Eventstream) via REST API's, waardoor de afhankelijkheid van de eigenaar voor bepaalde bewerkingen wordt geëlimineerd, en authenticatie van OneDrive- en SharePoint-snelkoppelingen met behulp van werkruimte-identiteiten of serviceprincipals.

Gecentraliseerd beheer en OneLake-catalogus

De ervaring met gegevensbeheer wordt versterkt door een nieuw gecentraliseerd paneel in de OneLake-cataloguswaar data-eigenaren een geaggregeerd overzicht kunnen zien van de items die ze hebben aangemaakt, aanbevelingen voor governance-acties kunnen ontvangen en toegang hebben tot alle beschikbare tools om de beveiliging en naleving te verbeteren.

Daarnaast een OneLake Catalog Search API samen met een MCP-tool, waarmee items in de hele Fabric-omgeving kunnen worden ontdekt vanuit code of AI-agenten, in één enkele aanroep, met respect voor catalogusrechten en metadata.

Monitoring van capaciteit, verbruik en werk

Stof biedt meerdere lagen van zichtbaarheid:

• WerkruimtebewakingDit creëert een database in Fabric waarin logboeken en statistieken van meerdere items worden samengevoegd (inclusief kopieertaken met gedetailleerde monitoring).
• Werkruimtebewaking voor kopieertakenmet meetwaarden zoals doorvoer, datavolume, foutcodes en tijden, allemaal gericht op gecentraliseerde analyse.
• Artikelgeschiedenis bij de toepassing van capaciteitsmetrieken, met een overzicht van 30 dagen van het CU-verbruik voor elk item, filterbaar op werkruimte en type.
• Overspanningsbeveiliging op werkplekniveauDit maakt het mogelijk om verbruiksdrempels per werkruimte in te stellen binnen een periode van 24 uur, werkruimtes die deze drempels overschrijden automatisch te blokkeren en werkruimtes als 'cruciaal' te markeren om ze van de beperkingen uit te sluiten.

Als aanvulling hierop een eerste reeks Fabric Admin API's gericht op het ontdekken van werkplekken, items en gebruikersgegevens, het faciliteren van dynamische inventarissen en periodieke toegangscontroles.

Bedrijfsmodellering, planning en nieuwe werkzaamheden

Naast de technische aspecten introduceert Microsoft ook andere verbeteringen. nieuwe bedrijfsgerichte werkzaamheden Over Fabric gesproken. Een van de meest prominente voorbeelden is Fabric IQ, dat tot doel heeft bedrijfssemantiek, data en modellen te verenigen voor intelligente agenten die beslissingen nemen op basis van een holistisch beeld van de organisatie.

Binnen Fabric IQ vindt u het volgende:

• Ontologie (voorbeeld)Een type item waarbij entiteiten, relaties, eigenschappen en beperkingen worden gedefinieerd volgens de bedrijfstaal van het bedrijf.
• Plan (voorbeeld)Een platform zonder code voor planning, rapportage, analyses, integratie en gezamenlijk beheer.

Ook realtime-intelligentie komt op de voorgrond. digitale tweelingbouwerEen apparaat dat gespecialiseerd is in het modelleren van digitale tweelingen op basis van realtime data, met als doel fysieke processen te optimaliseren, toestanden te bewaken en scenario's te simuleren.

Aan de andere kant wordt het geïntroduceerd Fabric IQ-werkbelasting Als aparte werklast, en met de ondersteunende tools voor governance en semantische afstemming die zich blijven uitbreiden, sluit de cirkel tussen datamodellen, bedrijfslogica en AI/analyse-applicaties zich.

Prestatie-, gebruikerservaring- en productiviteitsverbeteringen

Ter afsluiting van deze evaluatie is het de moeite waard om een ​​aantal overkoepelende verbeteringen te benadrukken die Ze halen niet altijd de krantenkoppen, maar ze hebben een grote invloed op het dagelijks leven. van de teams.

In het onderdeel Spark en gedistribueerde computing introduceert Fabric het volgende:

• Fabric Runtime 2.0 (preview) met Apache Spark 4.0, Delta Lake 4.0, Java 21, Scala 2.13 en Python 3.12 op Azure Linux 3.0.
• Spark app-vergelijkingstoolwaarmee u tot vier Spark-uitvoeringen parallel kunt selecteren en vergelijken.
• Vonkdiagnose-emitter, dat logboeken, statistieken en gebeurtenissen van Spark-applicaties verzamelt en deze naar bestemmingen zoals Event Hubs, opslag of Log Analytics verzendt.
• JobInsight-diagnosebibliotheek, een bibliotheek voor het analyseren van voltooide Spark-uitvoeringen via API's (query's, jobs, stages, taken, executors, gebeurtenislogboeken).

In de magazijnlaag worden de volgende elementen toegevoegd: gegevensclustering Om de prestaties te verbeteren en de toegangskosten te verlagen, worden IDENTITY-kolommen gebruikt voor surrogaatsleutels, en wordt versiebeheer en CI/CD-ondersteuning geboden via SQL Database-projecten in VS Code (Warehouse-broncodebeheer).

De gebruikerservaring van het Fabric-portaal evolueert ook mee met Tabbladen en objectverkennerHierdoor kunt u meerdere items tegelijk openen en er snel tussen schakelen. Dit, in combinatie met verbeteringen zoals de automatische koppeling van Lakehouse met Git en de suite aan hulpprogramma's voor Lakehouse-onderhoud (onderhoudsactiviteiten en het vernieuwen van SQL-eindpunten), draagt ​​bij aan een gebruiksvriendelijker en flexibeler platform.

Tot slot, kenmerken zoals Bulkimport/export van artikeldefinities (voor migraties, sjablonen en metadata-backups), REST voor mappen, parameterondersteuning bij itemactivaties vanuit Activator en het laden van OneLake-gegevens in Excel met een geïntegreerde catalogus, completeren een ecosysteem dat vrijwel alle gebruikelijke behoeften van een modern datateam dekt.

Met deze complete reeks mogelijkheden – van gecentraliseerd beheer, gedetailleerde beveiliging en intelligente orkestratie tot AI ingebed in SQL, realtime analyses, digitale tweelingen en MCP-agents – verstevigt Microsoft Fabric zijn positie als een compleet dataplatform waar De sleutel ligt niet langer alleen in het opslaan en visualiseren van data, maar in het beheren, automatiseren en inzetten van AI om elk onderdeel van de data-levenscyclus te controleren.Hierdoor kunnen organisaties hun architecturen geleidelijk ontwikkelen, bestaande systemen migreren en veel sneller dan met traditionele methoden nieuwe oplossingen implementeren.