Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning: Den här bloggen ger en omfattande översikt över Microsoft Fabric och dess potentiella inverkan på organisationer som övergår från Azure Synapse Analytics till Data Fabric. Den bryter ner element så att varje element är lättförståeligt.
I vårt tidigare blogginlägg om Microsoft Fabric: Dataversen för AI-eran , dök vi ner i Fabric, dess fördelar och hur OneLake fungerar som ryggraden.
Inkluderingen av specifika användningsfall illustrerar ytterligare hur Fabric kan utnyttjas inom olika branscher. Jämförelserna och observationerna som gjorts genomgående ger ett balanserat perspektiv på fördelarna och utmaningarna med att övergå till Fabric.
Microsoft Fabric är en ultimat insiktsplattform som förbättrar olika analys- och datatjänster, från dataflytt till datavetenskap, realtidsanalys och business intelligence. Den sammanför Synapse Data Engineering, Data Factory, Synapse Data Science, Synapse Data Warehouse, Synapse Real-time Analytics och Power BI i en enhetlig miljö.
Grunden för Fabric är OneLake, som fungerar som en enhetlig datasjö byggd på Azure Data Lake Storage Gen2. Det eliminerar behovet för användare att förstå komplexa infrastrukturkoncept och upprätthåller efterlevnad av policyer och säkerhetsinställningar.
Införandet av spegling som en funktion innebär en metod för att replikera data från olika källor, såsom Cosmos DB, Azure SQL DB, Mongo DB och Snowflake. Spegling kan vara avgörande för att upprätthålla datakonsistens och säkerställa att analysplattformen har tillgång till den mest aktuella informationen.
I strävan att göra plattformen universell har Microsoft sett till att göra dataintegration enkel, inte bara i Microsofts moln utan i "alla moln" som erbjuder stöd för flera moln. Denna flexibilitet kan vara avgörande för organisationer med en strategi för flera moln eller de som överväger molnmigrering.
Data Fabric fungerar som ett övergripande ramverk, i likhet med ett operativsystem, som underlättar integrationen av flera analysapplikationer och motorer på Azure-plattformen. Det ersätter inte verktyg som Synapse eller Power BI , utan förbättrar snarare deras funktionalitet inom Fabric-ekosystemet.
Det är värt att notera att en ny SQL-motor är redo att ersätta dedikerade SQL-pooler i Synapse, och sammanför styrkorna hos både serverlösa och dedikerade motorer för ökad flexibilitet och kraft. Motorn läser och bearbetar effektivt Parquet-filer, vilket säkerställer sömlös kompatibilitet mellan olika dataformat. Med Fabric får användare tillgång till en omfattande uppsättning datalagerfunktioner, och utnyttjar de gemensamma fördelarna hos olika motorer och verktyg för en mer robust analysupplevelse.
Här är en YouTube- video för en bättre förståelse av ämnet.
En översikt över funktioner-
- Plattformen är utformad för att fungera sömlöst med hybridmolnarkitekturer, inklusive Azure, Snowflake, AWS och Google Cloud .
- I One Lake lagras all data i ett öppet Delta Parquet-format, vilket säkerställer standardiserad tillgänglighet för olika verktyg och tjänster inom Microsoft Fabric.
- Användare kan komma åt sina data från vilken enhet som helst via OneDrive-liknande funktioner, vilket gör det mycket bekvämt för samarbete och åtkomst.
- Genvägar låter användare fråga efter data från olika molnleverantörer utan behov av datamigrering.
- AI-integrationer inkluderar chattfunktioner för att interagera med data och integration av Copilot för uppgifter som att skriva SQL-frågor och ställa frågor om data.
- Plattformen har potential att lindra utmaningar i samband med datasilos och migrering, även om dess effektivitet kommer att bekräftas genom verklig användning.
Som vi har lärt oss fungerar Microsoft Fabric som en heltäckande lösning som förstärker funktionerna i Azure Synapse. Den uppnår detta genom att sömlöst integrera den i ett bredare ekosystem av system, med hjälp av ett öppet filformat för förenklad styrning. Denna integration underlättar också skapandet av nya modeller och datapipelines. Om du vill få en mer teknisk förståelse för den här bloggen av endjin, gör en djupdykning.
Nu kan vi undersöka varje komponent inom Fabric för att få en djupare förståelse för hur var och en spelar en avgörande roll för att skapa en helhet som är större än summan av dess delar.
Det är en företagsanalystjänst för datalager och stordatasystem. Den integrerar SQL, Spark, Data Explorer, Pipelines och andra Azure-tjänster.
SQL-funktioner
- Distribuerat frågesystem för T-SQL.
- Stöder datalagring, datavirtualisering, streaming och maskininlärning.
- Erbjuder serverlösa och dedikerade resursmodeller.
Apache Spark-integration
- Integrerar sömlöst Apache Spark för dataförberedelse, engineering, ETL och ML.
- Stöder SparkML-algoritmer och AzureML-integration.
- Förenklad resurshantering och autoskalning.
Data Lake-integration
- Möjliggör sömlös användning av SQL och Spark tillsammans.
- Tabeller definierade på datasjöfiler som är åtkomliga via både SQL och Spark.
- Direkt utforskning och analys av olika filformat.
Dataintegration och ETL
- Inkluderar dataintegrationsmotor från Azure Data Factory.
- Stöder ETL-pipelines med kodfria dataflödesaktiviteter.
- Orkestrering av olika uppgifter som anteckningsböcker, Spark-jobb, lagrade procedurer med mera.
Datautforskaren
- Ger interaktiv frågeupplevelse för logg- och telemetridata.
- Optimerad för logganalys med kraftfull indexeringsteknik.
- Stöder mönsterigenkänning, avvikelsedetektering och mer.
Enhetlig upplevelse med Synapse Studio
- Centraliserad plattform för att bygga, underhålla och säkra lösningar.
- Utför uppgifter som intag, utforskning, förberedelse, orkestrering och visualisering.
- Övervaka resurser, användning och användare i SQL, Spark och Data Explorer.
Rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC)
- Förenklar åtkomsten till analysresurser.
- Stöder skrivning av SQL-, Spark- eller KQL-kod och integration med CI/CD-processer.
Avslöja de okända hemligheterna bakom Azure Synapse Analytics! Upptäck dess ursprung, arkitektur och otroliga fördelar nu.
Data Activator, en del av Microsoft Fabric, möjliggör dynamisk övervakning av operativa data i realtid eller batch, utlöser automatiserade åtgärder baserade på fördefinierade villkor och förbättrar proaktivt beslutsfattande och problemlösning. Den integreras sömlöst med olika applikationer som Teams, e-post och Power Automate-arbetsflöden, vilket säkerställer effektiv datahantering och styrning inom Microsoft Fabrics omfattande analys-ekosystem.
Om du vill veta mer om ämnet kan du titta på videon från Microsoft på YouTube .
OneLake är en enhetlig datasjö inom Microsoft Fabric , liknande OneDrive for data. Den fungerar som en central lagringsplats för en organisations analysdata, vilket eliminerar behovet av flera separata datasjöar. Varje Microsoft Fabric-klient får automatiskt OneLake.
Den stöder distribuerat ägande, vilket möjliggör samarbete mellan olika affärsenheter inom en hyresgäst. OneLake är byggt på Azure Data Lake Storage Gen2 och är kompatibelt med olika filtyper. Den lagrar data i Delta Parquet-format, vilket möjliggör sömlös åtkomst via API:er och SDK:er.
Genvägar underlättar datadelning utan dubbelarbete, och data kan användas av flera analysmotorer, inklusive T-SQL, Spark och Analysis Services, vilket eliminerar behovet av datakopiering. Denna integration erbjuder flexibilitet för olika team, vilket gör det möjligt för dem att använda den mest lämpliga analysmotorn för sina specifika uppgifter. OneLake effektiviserar dataåtkomst, hantering och samarbete, vilket förbättrar organisationens effektivitet inom dataanalys.
- OPENROWSET-syntax stöds inte, men liknande funktioner är tillgängliga via strukturerade data i området "Tabeller".
- Synapse Link är ännu inte tillgängligt i Fabric.
- Fabric erbjuder sömlös integration med Azure Machine Learning och förbättrad integration med Power BI.
- Den erbjuder snabbare starttid för Spark-infrastrukturen (20–30 sekunder jämfört med 3–4 minuter i Synapse).
- Har "Nya anteckningsböcker" för samarbete och datautforskning. Den kan också arbeta lokalt med Spark-baserad funktionalitet i VS Code.
- Förbättrad Git-integration i Fabric för bättre spårning och granskning av ändringar.
- Ingen automatisk uppgraderingsväg för befintliga Azure Synapse Analytics-arbetsbelastningar till Microsoft Fabric.
- Mappning av dataflöden stöds inte i Fabric.
Antar en kapacitetsbaserad kommersiell modell, vilket potentiellt påverkar TCO (Total Cost of Ownership). Migrering kan vara enklare för organisationer med huvudsakligen Spark-baserade arbetsbelastningar .
Rekommendationer
Utvärdera effekten på den totala ägandekostnaden, överväg för- och nackdelarna med SaaS och bedöm leverantörslåsning.
Tänk på tid till värde, minimering av teknisk skuld och potentiell påverkan på Azure-kostnader.
Utvärdera nya funktioner och deras överensstämmelse med den långsiktiga data- och analysstrategin.
Branschbaserade användningsfall
Här är några användningsområden för Microsoft Fabric i korta format inom olika branscher:
Detaljhandel
- Förbättra kundinsikter och personalisering.
- Inmatning av data från POS-system (Point of Sale), e-handelsplattformar och lojalitetsprogram.
- Segmentera kunder och generera rekommendationer.
Tillverkning
- Optimera produktionsprocesser och minska kostnader.
- Inhämtning av data från sensorer, maskiner och ERP-system.
- Analysera produktionsprestanda och identifiera ineffektivitet.
Finans och försäkring
- Upptäcka bedrägerier och förebygga ekonomisk brottslighet.
- Inmatning av data från transaktioner, konton och kunder.
- Identifiera misstänkta mönster och avvikelser.
På Polestar hjälper vi företag att utnyttja kraften i data, med specialisering inom Azure-implementering . Vårt expertteam utnyttjar Azures robusta ekosystem för att designa och driftsätta dataarkitekturer, vilket säkerställer optimal integration, styrning och säkerhet.
Med en skräddarsydd metod ger vi företag möjlighet att få tillgång till handlingsbara insikter och driva välgrundade beslut.
Här är en kortfattad översikt över våra tjänster inom Data Fabric-området.
- Designa dataarkitektur – Utveckla en skräddarsydd Data Fabric-arkitektur med hjälp av Azure-tjänster.
- Datastyrning och säkerhet – Upprätta policyer för datastyrning och säkerställa att branschregler följs.
- Dataintegration och ETL-processer – Designa och implementera arbetsflöden för dataintegration och ETL-processer.
- Optimera datalagring och format – Välj effektiva lagringsformat som Parquet och implementera partitionering och indexering.
- Datakatalog och metadatahantering – Implementera en robust datakatalog och säkerställ omfattande metadatahantering.
- Avancerad analys och ML – Utnyttja Azure Machine Learning och andra verktyg för avancerad analys.
- Visualisering och rapportering – Integrera Power BI eller andra visualiseringsverktyg för insikter.
- Utbildning och förändringsledning – Ge utbildningar och utveckla strategier för förändringsledning.