Инжиниринг данных Fabric
Запускайте корпоративные задания Spark для обработки всех организационных данных. Превращайте необработанные данные в аналитику и готовые к ИИ ресурсы в Одном озере.
ОБЗОР
Создавайте и надежные конвейеры данных и управляйте ими в большом масштабе
- Легко создайте озеро-хранилище с управляемым хранилищем, папками и таблицами Delta в Одном озере.
- Принимайте и преобразуйте большие объемы структурированных и неструктурированных данных с помощью масштабируемой Spark-подсистемы Fabric.
- Очищайте, объединяйте и моделируйте данные с помощью PySpark или Spark SQL, а также создавайте таблицы Delta с поддержкой ACID.
- Выполняйте TSQL, создавайте отчеты Power BI и разрабатывайте приложения ИИ — все это непосредственно на основе ваших данных. SQL
- Ускоряйте выполнение рабочих нагрузок Spark с помощью собственной подсистемы выполнения для оптимизированной векторной обработки.
- Используйте материализованные представления озера для сохранения результатов и ускорения повторяющихся запросов и конвейеров.
- Автоматически корректируйте ресурсы Spark под потребности рабочей нагрузки и избегайте оплаты простаивающих вычислительных мощностей.
- Снижайте задержки запросов в записных книжках с помощью интеллектуального кэширования и оптимизированных планов выполнения.
- Создавайте версии записных книжек и конвейеров с помощью Git для совместной работы, проверки изменений и безопасного отката.
- Переносите артефакты между средами разработки, тестирования и работы, а также автоматизируйте выпуски с помощью системы управления.
- Разрабатывайте с помощью VS Code, записных книжек или малокодовых инструментов. Fabric подстраивается под ваш рабочий процесс.
- Совместно работайте в интерактивных записных книжках с визуальными элементами, общими ресурсами и встроенными папками.
- Применяйте согласованную систему безопасности, средства контроля доступа и отслеживание происхождения данных во всех рабочих процессах инжиниринга данных.
- Отслеживайте происхождение данных и применяйте политики управления в Одном озере и рабочих нагрузках Fabric.
- Отслеживайте приложения Spark, диагностируйте ошибки и выявляйте узкие места с помощью встроенных инструментов мониторинга.
- Создавайте API поверх своих данных, подключайте приложения и выполняйте запросы к нескольким источникам через GraphQL.
- Подключайте приложения напрямую к управляемым таблицам озера-хранилища и общим наборам данных.
- Выполняйте запросы к озеру-хранилищу, зеркальным и внешним источникам данных через единую точку доступа.
- Планируйте выполнение конвейеров и записных книжек, интегрируя триггеры для комплексной автоматизации.
- Используйте Copilot для генерации кода Spark, SQL и Python, объяснения результатов и ускорения создания записных книжек.
- Диагностируйте ошибки, оптимизируйте запросы и получайте автозавершение кода с рекомендациями по производительности прямо в рабочем процессе.
- Применяйте ИИ-функции напрямую в Pandas или Spark для обогащения данных с минимальной настройкой.
- Быстро очищайте и преобразуйте данные с помощью интерактивного интерфейса, встроенного в записные книжки.
ВОЗМОЖНОСТИ
Обзор демонстрационных видео
Узнайте, как возможности инжиниринга данных помогают командам работать быстрее, упрощать сложные задачи с данными и раскрывать полезную аналитику.
Платите только за выполняемые задания Spark
Включите автомасштабирование выставления счетов, чтобы запускать задания Spark на бессерверных службах вычислений с оплатой по мере использования, что позволяет платить только за среду выполнения заданий и выполнять масштабирование независимо от базовой емкости Fabric.
ИСТОРИИ КЛИЕНТОВ
Узнайте, почему организации выбирают Fabric
Ресурсы
Подробнее об Инжиниринге данных Fabric
Изучите подробнее Инжиниринг данных Fabric с помощью тщательно подобранных блогов, практических руководств и документации. Ознакомьтесь с рекомендациями, откройте новые возможности и получите практические инструкции для уверенной разработки и оптимизации.
Дальнейшие действия
Начните использовать Fabric бесплатно
Попробуйте все возможности Fabric, зарегистрировавшись в бесплатной пробной версии без необходимости использования кредитной карты.