Engenharia de Dados do Fabric
Execute trabalhos Spark de nível empresarial em todos os dados organizacionais. Transforme dados brutos em análises e ativos prontos para IA no OneLake.
VISÃO GERAL
Desenvolva e opere pipelines de dados confiáveis em escala
- Crie facilmente um lakehouse com armazenamento gerenciado, pastas e tabelas Delta no OneLake.
- Ingira e transforme grandes volumes de dados estruturados e não estruturados usando o mecanismo Spark escalonável do Fabric.
- Limpe, combine e modele dados usando PySpark ou Spark SQL e escreva tabelas Delta compatíveis com ACID.
- Execute TSQL, crie relatórios do Power BI e desenvolva aplicativos de IA diretamente nos seus dados. SQL
- Execute cargas de trabalho Spark mais rapidamente com o mecanismo de execução nativo para processamento otimizado e vetorizado.
- Use visualizações materializadas do lake para persistir resultados e acelerar consultas e pipelines repetíveis.
- Ajuste automaticamente os recursos do Spark conforme a demanda e evite pagar por computação ociosa.
- Reduza a latência de consultas em notebooks com cache inteligente e planos de execução otimizados.
- Versione notebooks e pipelines com Git para colaborar, revisar alterações e reverter com segurança.
- Promova artefatos entre ambientes de desenvolvimento, teste e produção e automatize versões com governança.
- Desenvolva com VS Code, notebooks ou ferramentas low-code. O Fabric se adapta ao seu fluxo de trabalho.
- Colabore em notebooks interativos com visualizações, recursos compartilhados e pastas integradas.
- Aplique segurança padronizada, controles de acesso e linhagem em todos os fluxos de trabalho de engenharia de dados.
- Acompanhe a linhagem e aplique políticas de governança em cargas de trabalho do OneLake e do Fabric.
- Monitore aplicativos Spark, diagnostique erros e identifique gargalos com ferramentas de monitoramento integradas.
- Crie APIs sobre seus dados; conecte aplicativos e consulte várias fontes por meio de GraphQL.
- Conecte aplicativos diretamente a tabelas de lakehouse governadas e conjuntos de dados compartilhados.
- Consulte fontes de dados de lakehouse, espelhadas e externas por meio de um único ponto de extremidade.
- Agende pipelines e notebooks e integre gatilhos para automação de ponta a ponta.
- Use o Copilot para gerar códigos em Spark, SQL e Python; interpretar resultados e acelerar a criação de notebooks.
- Diagnostique erros, otimize consultas e receba sugestões de preenchimento automático de código com foco em desempenho, tudo integrado ao seu fluxo de trabalho.
- Aplique funções da plataforma IA diretamente em pandas ou Spark para enriquecer dados com o mínimo de configuração.
- Limpe e transforme dados rapidamente com uma experiência interativa nativa de notebook.
RECURSOS
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Saiba como esses recursos de Engenharia de Dados ajudam equipes a avançar mais rápido, simplificar trabalhos complexos com dados e gerar insights que outras pessoas podem usar.
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Ative a Cobrança e Dimensionamento Automático para executar trabalhos Spark em computação sem servidor no modelo de pagamento conforme o uso e pague apenas pelo tempo de execução do trabalho e escale independentemente da capacidade base do Fabric.
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