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Fabric 数据工程
对所有组织数据运行企业级 Spark 作业。在 OneLake 中将原始数据转化为分析和 AI 就绪型资产。
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大规模构建并运行可靠的数据管道
引入并转换数据
实现价格与性能的最佳平衡
高效开发与交付
治理与安全
集成并扩展数据
借助 Copilot 与 AI 提升效率
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快速创建湖屋
轻松在 OneLake 中创建具有托管存储、文件夹和 Delta 表的湖屋。
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管理大规模数据
借助 Fabric 可扩展的 Spark 引擎,引入并转换海量结构化与非结构化数据。
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转换为 Delta
使用 PySpark 或 Spark SQL 完成数据清理、联接和建模,并写入符合 ACID 标准的 Delta 表。
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随时随地使用数据
直接在数据上运行 T‑SQL、创建 Power BI 报表并构建 AI 应用程序。 SQL
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更快运行工作负载
借助原生执行引擎实现优化、向量化处理,从而更快运行 Spark 工作负载。
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更快获取见解
使用具体化视图持久化结果,并提升可重复查询和管道的执行效率。
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自动缩放计算资源
根据工作负载需求自动调整 Spark 资源,避免为闲置计算付费。
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通过高速缓存提升性能表现
通过智能缓存和优化执行计划,降低笔记本查询延迟。
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源代码管理
通过 Git 对笔记本和管道进行版本管理,以实现安全的协作、变更审核和回滚。
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简化部署流程
在开发、测试和生产环境间流转工件,并通过治理实现自动化发布。
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选择构建方式
使用 VS Code、笔记本或低代码工具进行开发。Fabric 可灵活适配工作流程。
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在笔记本中协作
在功能丰富的交互式笔记本中协作,支持可视化、共享资源和内置文件夹。
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精心设计的安全性
在所有数据工程工作流中应用统一的策略、访问控制和数据世系。
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保护你的数据
跨 OneLake 与 Fabric 工作负载跟踪数据世系并应用治理策略。
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监控并跟踪性能
使用内置监控工具监控 Spark 应用程序、诊断错误并确定瓶颈。
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充分利用 Fabric API
基于数据创建 API;通过 GraphQL 连接应用程序并查询多个数据源。
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连接你的应用
将应用程序直接连接到受治理的湖屋表和共享数据集。
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运行多源查询
通过单一端点查询湖屋、镜像和外部数据源。
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流程自动化和编排
调度管道和笔记本,并集成触发器以实现端到端自动化。
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在笔记本中访问 Agentic Copilot
借助 Copilot 生成 Spark、SQL、Python 代码,解释结果并加速笔记本创作。
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调试并优化代码
在工作流程中直接诊断错误、优化查询,并获得代码自动补全和性能建议。
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在代码中调用 AI
通过极少的设置,在 pandas 或 Spark 中内联调用 AI 支持的函数。
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加快数据准备工作流程
通过交互式、原生笔记本体验快速清理和转换数据。
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功能
浏览演示视频
了解这些数据工程功能如何帮助团队提升效率、简化复杂的数据工作并解锁可共享的见解。
大规模运行高级企业级分析
体验集成式分析
通过具体化湖视图更快获取见解
通过 Copilot 实现从原始数据到机器学习就绪数据的转变
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了解 Fabric 如何为企业级分析提供最高级的引擎。
通过 OneLake 目录和 Microsoft Purview 实现内置治理和发现,从而统一数据。
了解具体化湖视图如何通过预计算结果、自动刷新更新,以及在 Fabric 中提供一致、高性能的分析来加速 Delta 表上的重复查询。
在数据工程与数据科学工作流中探索数据、开展实验并使用 Copilot 辅助的笔记本。
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仅为实际运行的 Spark 作业付费
启用自动缩放计费,以在无服务器、即用即付的计算资源上运行 Spark 作业 - 仅为作业运行时长付费,独立于基础 Fabric 容量缩放。
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客户案例
探索组织选择 Fabric 的原因
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Fabric 为我们打造了一套自成体系的生态系统…… 消除了数据重复和多份副本的问题。数据世系更清晰,数据可信度显著提升,数据质量更优。
Srimanth Rudraraju,LSEG 数据平台工程集团总监
80,000
每日处理的文件数量
50%
使用量增长
此前即便延迟达到四小时,源端与目标端数据仍存在不一致。 如今数据从源端流入 Fabric 仅需两秒,且 100% 准确。
Aazath Raj Paramasivam,阿波罗医院总经理
25%
人工工作量下降
60%
订单转化率提升
我们顺利完成从 Azure Synapse 到 Microsoft Fabric 的过渡,迁移了 600 多个笔记本和管道,并将 4,500 多个数据对象整合为 87 个 Fabric 湖屋。这显著提升了数据平台整体效率,并使成本降低了 3.2 倍,使 450 多名 OBOS 用户能够借助 Fabric 实现更快、更深入的洞察。
Dag Erlend,OBOS 交付经理
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资源
详细了解 Fabric 数据工程
通过精选博客、实操教程和文档,深入探索 Fabric 数据工程。学习最佳实践,了解新功能并获取实用指南,从而自信地进行构建和优化。
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