Engenharia de Dados do Fabric
Execute tarefas do Apache Spark de nível empresarial em todos os dados organizacionais. Transforme dados não processados em análise, e ativos preparados para IA no OneLake.
DESCRIÇÃO GERAL
Crie e opere pipelines de dados fiáveis em escala
- Crie facilmente um lakehouse com armazenamento gerido, pastas e tabelas Delta no OneLake.
- Ingira e transforme grandes volumes de dados estruturados e não estruturados com o motor do Apache Spark dimensionável do Fabric.
- Limpe, una e modele dados com PySpark ou Spark SQL e escreva tabelas Delta compatíveis com ACID.
- Execute TSQL, crie relatórios do Power BI e crie aplicações de IA, tudo diretamente nos seus dados. SQL
- Execute cargas de trabalho do Apache Spark mais rapidamente com o motor de execução nativo para processamento otimizado e vetorizado.
- Utilize vistas de lake materializadas para persistir resultados e acelerar consultas e pipelines repetíveis.
- Ajuste automaticamente os recursos do Apache Spark às necessidades de cargas de trabalho e evite pagar por computação inativa.
- Reduza a latência de consultas de blocos de notas com cache inteligente e planos de execução otimizados.
- Controle versões de blocos de notas e pipelines com o Git para colaborar, rever alterações e reverter em segurança.
- Promova artefactos em desenvolvimento, teste e produção e automatize lançamentos com governação.
- Programe com VS Code, blocos de notas ou ferramentas de low-code. O Fabric adapta-se ao seu fluxo de trabalho.
- Trabalhe em conjunto em blocos de notas interativos e avançados com elementos visuais, recursos partilhados e pastas incorporadas.
- Aplique segurança consistente, controlos de acesso e linhagem em todos os fluxos de trabalho de engenharia de dados.
- Monitorize a linhagem e aplique políticas de governação em cargas de trabalho do OneLake e do Fabric.
- Monitorize aplicações do Apache Spark, diagnostique erros e identifique estrangulamentos com ferramentas de monitorização incorporadas.
- Crie APIs sobre os seus dados; ligue aplicações e consulte várias origens via GraphQL.
- Ligue aplicações diretamente a tabelas de lakehouse governadas e conjuntos de dados partilhados.
- Consulte origens de dados de lakehouse, espelhadas e externas através de um único ponto final.
- Agende pipelines e blocos de notas e integre acionadores para automatização ponto a ponto.
- Utilize o Copilot para gerar código Spark, SQL e Python, explique resultados e acelere a criação de blocos de notas.
- Diagnostique erros, otimize consultas e obtenha preenchimento automático de código com sugestões de desempenho diretamente no seu fluxo de trabalho.
- Aplique funções com tecnologia de IA inline no pandas ou Apache Spark para melhorar dados com configuração mínima.
- Limpe e transforme dados rapidamente com uma experiência nativa de blocos de notas interativa.
FUNCIONALIDADES
Explore vídeos de demonstração
Saiba como estas capacidades de Engenharia de Dados ajudam as equipas a avançar mais depressa, simplificar trabalho de dados complexo e desbloquear informações que outros podem utilizar.
Pague apenas pelas tarefas do Apache Spark que executar
Ative o Dimensionamento Automático de Faturação para executar tarefas do Apache Spark em computação pay as you go sem servidor e pague apenas pelo runtime das tarefas e dimensione independentemente da capacidade base do Fabric.
HISTÓRIAS DE CLIENTES
Explore por que motivo as organizações escolhem o Fabric
Recursos
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Explore mais sobre a Engenharia de Dados do Fabric através de blogues com curadoria, tutoriais práticos e documentação. Aprenda melhores práticas, descubra novas capacidades e obtenha orientações práticas para criar e otimizar com confiança.
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