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Microsoft Fabric
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Fabric Data Engineering
組織全体のデータに対して、エンタープライズグレードの Spark ジョブを実行します。OneLake で、生データを分析データに変換し、AI 対応のアセットを作成します。
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概要
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次のステップ
概要
大規模で信頼性の高いデータパイプラインを構築、運用する
データの取り込みと変換
コスト パフォーマンスを最大化する
効率的な開発と迅速に展開する
ガバナンスとセキュリティ
デデータの統合し拡張する
Copilot と AI で業務を加速する
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次
素早くレイクハウスを作成する
OneLake 上で、マネージド ストレージ、フォルダー、および Delta テーブルを備えたレイクハウスを簡単に作成できます。
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大規模データの管理
Fabric のスケーラブルな Spark エンジンを活用し、大量の構造化データと非構造化データを取り込み、変換します。
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Delta に変換する
PySpark または Spark SQL を使用してデータをクリーンアップ、結合、モデリングし、ACID 準拠の Delta テーブルを作成します。
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どこからでもデータ利用する
TSQL の実行、Power BI レポートの作成、AI アプリケーションの構築など、すべてデータ上で直接行えます。 SQL
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ワークロードをより速く実行する
最適化済みのベクトル処理のネイティブ実行エンジンで、Spark ワークロードをより高速に実行します。
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インサイト獲得の時間を短縮する
マテリアライズド レイク ビューを使用して結果を永続化し、繰り返し実行可能なクエリやパイプラインを高速化します。
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コンピューティングを自動でスケールする
Spark リソースをワークロードに応じて自動調整し、無駄なコンピュート コストを削減します。
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パフォーマンス向上のためのキャッシュ
インテリジェントキャッシュと最適化された実行プランで、Notebook のクエリ遅延を大幅に削減します。
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ソース管理
Git による Notebooks とパイプラインのバージョン管理で、共同作業、変更レビュー、安全なロールバックを可能にします。
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デプロイを効率化する
開発、テスト、本番環境間で Artifacts をスムーズに移行し、ガバナンスを適用してリリースを自動化します。
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構築方法を選択してください
VS Code、Notebooks、ローコード ツールを活用して開発を加速します。Fabric はあなたのワークフローに合わせて調整します。
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Notebooks で共同作業する
ビジュアルや共有リソース、組み込みフォルダーを活用し、豊富で対話型な Notebooks 上で共同作業を実現します。
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設計に組み込まれたセキュリティ
すべてのData Engineering ワークフローにわたり、一貫したセキュリティ、アクセス制御、系統管理を適用します。
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データを保護する
OneLake および Fabric ワークロード全体にわたって、データ系統をトラックし、ガバナンス ポリシーを適用します。
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パフォーマンスのモニターとトラックする
組み込みの監視ツールを使用して、Spark アプリケーションを監視し、エラーを診断し、ボトルネックを特定します。
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Fabric API を活用する
データに API を構築し、GraphQL を活用してアプリケーションを接続、複数のデータソースを自在にクエリします。
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アプリを接続する
ガバナンスが適用されたレイクハウス テーブルや共有データセットにアプリケーションを直接接続します。
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マルチソース クエリを実行する
単一のエンドポイントを通じて、レイクハウス、ミラーリングされたデータ、および外部データソースへのクエリを実行します。
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プロセスの自動化とオーケストレーションする
パイプラインや Notebooks のスケジュール設定とトリガー統合で、エンドツーエンドのオートメーションをします。
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Notebook 内でエージェント型 Copilot にアクセスする
Copilot を使用して Spark、SQL、Python コードを生成し、結果の解説や Notebook 作成の効率化を実現します。
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コードのデバッグと最適化する
エラーの診断、クエリの最適化、そしてパフォーマンスに関する提案付きのコード オートコンプリートを、ワークフロー内で直接利用できます。
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コード内で AI を呼び出す
Pandas や Spark に AI 駆動型関数をインラインで適用し、最小限の設定でデータのエンリッチをします。
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データ準備のワークフローを加速する
対話型で Notebooks ネイティブな環境を通じて、データを素早くクリーンし、変換します。
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特長
デモ ビデオを探す
これらの Data Engineering 機能が、チームの作業スピードを加速し、複雑なデータ処理を簡素化、そして誰もが活用できるインサイトを解除する仕組みをご紹介します。
大規模環境で高度なエンタープライズ分析を実行する
統合分析の実体験をする
マテリアライズド レイク ビューでインサイトのスピードを加速する
Copilotで生データから機械学習対応データへ移行
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次
Fabric が提供する、エンタープライズ分析の最先端のエンジンをご体験ください。
OneLake カタログと Microsoft Purview による組み込みのガバナンスとデータ検出機能で、データを一元管理します。
マテリアライズド レイク ビューが、結果を事前計算し、更新を自動で更新し、Fabric 全体で一貫した高性能な分析を提供することで、Delta テーブルに対する繰り返しクエリをどのように加速するかをご覧ください。
Data Engineering およびデータ サイエンスのワークフロー全体で、データの探索、実験の実行、および Copilot 支援ノートブックの活用をします。
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実行した Spark ジョブに対してのみ料金を支払う
オートスケール課金を有効にすると、Spark ジョブをサーバーレスの従量課金制 Compute で実行でき、ジョブの実行時間に応じてのみ料金が発生し、基本ファブリック容量とは独立してスケーリングできます。
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お客様事例
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Fabric は、自己完結型のエコシステムを提供してくれます … データの重複や複数のコピーは存在しません。データ系統の管理が向上し、信頼性と品質も飛躍的に高まります。
Srimanth Rudraraju 氏、Group Director、Engineering、Data Platforms、LSEG
80,000
毎日処理されるファイル数
50%
使用量の増加
以前は 4 時間の遅延があっても、ソースと宛先間でデータの不整合が発生していました。 現在はデータがソースから Fabric に 2 秒で流れ込み、100%の精度を実現しています。
Aazath Raj Paramasivam、Apollo Hospitals ゼネラルマネージャー
25%
手作業のドロップ
60%
注文成約率の向上
Azure Synapse からMicrosoft Fabricへの移行はスムーズに行われ、600 以上のノートブックとパイプラインを移行すると同時に、4,500 以上のデータ オブジェクトを 87 の Fabric レイクハウスに統合しました。これにより、データ プラットフォーム全体の効率が向上し、コストが 3.2 倍削減されたため、450 人以上の OBOS ユーザーが Fabric を活用して、より迅速かつ詳細な分析結果を得られるようになりました。
Dag Erlend、OBOS デリバリー マネージャー
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参照資料
Fabric Data Engineering についての詳細情報
厳選されたブログ、実践的なチュートリアル、そしてドキュメントを通じて、Fabric Data Engineering についてさらに詳しく情報を探します。成功事例を学び、新しい機能を発見し、自信を持って構築と最適化を行うための実践的なガイダンスを入手します。
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ドキュメント
Fabric Data Engineering のドキュメントを読む
技術的な詳細を深掘りし、Fabric Data Engineering の仕組みを詳しくご紹介します。
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ブログ
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Fabric Data Engineering の最新機能と発表をいち早く発見します。
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