Ingeniería de datos de Fabric
Ejecuta tareas de Spark de nivel empresarial con todos los datos organizativos. Convierte los datos sin procesar en análisis y en recursos preparados para la IA en OneLake.
INFORMACIÓN GENERAL
Crear y gestionar canalizaciones de datos fiables a gran escala
- Crea un almacén de lago de datos fácilmente con almacenamiento gestionado, carpetas y tablas Delta en OneLake.
- Ingiere y transforma grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados utilizando el motor Spark escalable de Fabric.
- Limpia, une y modela datos con PySpark o Spark SQL, y crea tablas Delta conformes con ACID.
- Ejecuta TSQL, crea informes de Power BI y desarrolla aplicaciones de IA, todo ello directamente sobre tus datos. SQL
- Ejecuta cargas de trabajo de Spark más rápido con el motor de ejecución nativo para un procesamiento optimizado y vectorizado.
- Utiliza vistas materializadas del lago para conservar los resultados y acelerar las consultas y canalizaciones repetibles.
- Adapta automáticamente los recursos de Spark a las necesidades de la carga de trabajo y evita pagar por procesos inactivos.
- Reduce la latencia de consulta de cuadernos con almacenamiento en caché inteligente y planes de ejecución optimizados.
- Versiona cuadernos y canalizaciones con Git para colaborar, revisar cambios y revertir con seguridad.
- Distribuye los artefactos entre los entornos de desarrollo, pruebas y producción, y automatiza las implementaciones siguiendo las normas de gobernanza.
- Desarrolla con VS Code, cuadernos o herramientas de código bajo. Fabric se adapta a tu flujo de trabajo.
- Trabajad juntos en cuadernos interactivos y completos con objetos visuales, recursos compartidos y carpetas integradas.
- Aplica medidas de seguridad, controles de acceso y linaje uniformes en todos los flujos de trabajo de ingeniería de datos.
- Realiza un seguimiento del linaje y aplica directivas de gobernanza en las cargas de trabajo de OneLake y Fabric.
- Supervisa las aplicaciones de Spark, diagnostica errores e identifica cuellos de botella mediante las herramientas de supervisión integradas.
- Crea API a partir de tus datos; conecta aplicaciones y consulta múltiples fuentes mediante GraphQL.
- Conecta las aplicaciones directamente a las tablas del almacén de lago de datos reguladas y a los conjuntos de datos compartidos.
- Consulta fuentes de datos de almacén de lago de datos, espejadas y externas a través de un único punto de conexión.
- Programa canalizaciones y cuadernos e integra desencadenadores para automatizar procesos de un extremo a otro.
- Utiliza Copilot para generar código Spark, SQL y Python; explicar los resultados; y agilizar la creación de cuadernos.
- Detecta errores, optimiza consultas y disfruta de la función de autocompletado de código con sugerencias de rendimiento directamente en tu flujo de trabajo.
- Aplica funciones con tecnología de IA directamente en pandas o Spark para enriquecer los datos con una configuración mínima.
- Limpia y transforma datos rápidamente mediante una experiencia interactiva nativa en el cuaderno de notas.
CARACTERÍSTICAS
Explora vídeos de demostración
Descubre cómo estas capacidades de ingeniería de datos ayudan a los equipos a trabajar con mayor rapidez, simplificar las tareas complejas relacionadas con los datos y obtener información útil para otros.
Paga solo por los trabajos de Spark que ejecutes
Activa la facturación de escalabilidad automática para ejecutar trabajos Spark en computación sin servidor, de pago por uso, y paga solo por el tiempo de ejecución de los trabajos, escalando independientemente de la capacidad base de Fabric.
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Recursos
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