Datentechnik in Microsoft Fabric
Führen Sie Spark-Jobs in Unternehmensqualität für alle Organisationsdaten aus. Verwandeln Sie Rohdaten in Analysen und KI-fähige Assets in OneLake.
ÜBERSICHT
Zuverlässige Datenpipelines im großen Stil erstellen und betreiben
- Erstellen Sie mühelos ein Lakehouse mit verwaltetem Speicher, Ordnern und Delta-Tabellen in OneLake.
- Verarbeiten Sie große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten mit der skalierbaren Spark-Engine von Fabric.
- Bereinigen, verknüpfen und modellieren Sie Daten mit PySpark oder Spark SQL und schreiben Sie ACID-konforme Delta-Tabellen.
- Führen Sie T-SQL aus, erstellen Sie Power BI-Berichte und entwickeln Sie KI-Anwendungen – alles direkt auf Ihren Daten basierend. SQL
- Beschleunigen Sie Spark-Workloads mit der nativen Ausführungsengine für optimierte, vektorisierte Verarbeitung.
- Nutzen Sie materialisierte Lake-Ansichten, um Ergebnisse zu speichern und wiederholbare Abfragen sowie Pipelines zu beschleunigen.
- Passen Sie Spark-Ressourcen automatisch an die Workload-Anforderungen an und vermeiden Sie Kosten für Compute im Leerlauf.
- Reduzieren Sie die Abfragelatenz in Notebooks durch intelligentes Caching und optimierte Ausführungspläne.
- Versionieren Sie Notebooks und Pipelines mit Git, um Zusammenarbeit, Änderungsüberprüfung und sicheres Zurücksetzen zu ermöglichen.
- Fördern Sie Artefakte über Entwicklung, Test und Produktion hinweg und automatisieren Sie Releases mit Governance.
- Entwickeln Sie mit VS Code, Notebooks oder Low-Code-Tools. Fabric passt sich Ihrem Workflow an.
- Arbeiten Sie gemeinsam in interaktiven Notebooks mit Visualisierungen, geteilten Ressourcen und integrierten Ordnern.
- Wenden Sie durchgängige Sicherheitsstandards, Zugriffssteuerungen und Verfolgung der Datenherkunft in allen Datentechnik-Workflows an.
- Verfolgen Sie Datenherkunft und wenden Sie Governance-Richtlinien für OneLake und Fabric-Workloads an.
- Überwachen Sie Spark-Anwendungen, diagnostizieren Sie Fehler und identifizieren Sie Engpässe mithilfe von integrierten Überwachungswerkzeugen.
- Erstellen Sie APIs für Ihre Daten, verbinden Sie Anwendungen und führen Sie mit GraphQL Abfragen über mehrere Quellen durch.
- Verbinden Sie Anwendungen direkt mit verwalteten Lakehouse-Tabellen und geteilten Datensätzen.
- Abfragen von Lakehouse-, gespiegelten und externen Datenquellen über einen einzigen Endpunkt.
- Planen Sie Pipelines und Notebooks und integrieren Sie Trigger für eine durchgängige Automatisierung.
- Nutzen Sie Copilot, um Spark-, SQL- und Python-Code zu generieren, Ergebnisse zu erklären und die Dokumenterstellung über Notebook zu beschleunigen.
- Fehler diagnostizieren, Abfragen optimieren und Code-AutoVervollständigung mit Leistungsempfehlungen direkt im Workflow erhalten.
- KI-gestützte Funktionen direkt in Pandas oder Spark anwenden, um Daten mit minimalem Aufwand anzureichern.
- Daten schnell bereinigen und transformieren – dank interaktiver, Notebook-nativer Benutzererfahrung.
FUNKTIONEN
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Erfahren Sie, wie diese Datentechnik-Funktionen Teams dabei unterstützen, schneller zu arbeiten, komplexe Datenaufgaben zu vereinfachen und Erkenntnisse für alle zugänglich zu machen.
Bezahlen Sie nur für die Spark-Jobs, die Sie tatsächlich ausführen
Aktivieren Sie die Autoskalierung der Abrechnung, um Spark-Jobs serverlos und nach Verbrauch auszuführen – zahlen Sie nur für die tatsächliche Laufzeit und skalieren Sie unabhängig von der Basis-Kapazität von Microsoft Fabric.
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Ressourcen
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Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse der Datentechnik in Microsoft Fabric mit ausgewählten Blogs, praxisnahen Lernprogrammen und umfassender Dokumentation. Lernen Sie Best Practices kennen, entdecken Sie neue Funktionen und erhalten Sie praxisnahe Anleitungen, um mit Sicherheit zu entwickeln und zu optimieren.
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