Premiers pas avec Microsoft Fabric

Introduction à Microsoft Fabric

Fiodar Sazanavets

Senior Software Engineer

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Fiodar Sazanavets

Logo Microsoft Most Valuable Professional (MVP)

  • Senior Software Engineer
  • Ancien ingénieur Microsoft
  • Microsoft MVP
Introduction à Microsoft Fabric

Objectifs du cours

  • Aucune expérience préalable avec Microsoft Fabric requise
  • Ce qu'est Fabric, à quoi il sert et qui l'utilise
  • Organisation de Fabric : espaces de travail, éléments et workloads
  • Gestion et gouvernance des données dans Fabric
  • Analyse de big data et de données en temps réel

Workloads Microsoft Fabric au-dessus d'une couche plateforme avec Copilot, OneLake et gouvernance

1 https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/fundamentals/microsoft-fabric-overview
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Qu'est-ce que Fabric ?

  • Microsoft Fabric est une plateforme d'analytique SaaS unifiée
  • SaaS signifie software as a service
  • Environnement cloud pour collaborer en équipe
  • Une plateforme pour plusieurs workloads

Fabric présenté comme une plateforme SaaS cloud unifiée reliant engineering, warehouse, science, real-time et reporting

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Problèmes que Fabric résout

Analytique web, ventes, e-mailing, stock et finances alimentant une même question sur les ventes retail

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Blocs de construction de Fabric

  • Workspace : zone de collaboration
  • Fabric item : outil dans l'espace
    • Lakehouses et warehouses : stockent les données
    • Notebooks : explorent et transforment les données
    • Pipelines : déplacent les données et automatisent les workflows

Espace de travail Fabric pour la collaboration d'équipe contenant Lakehouse, Warehouse, Notebook, Pipeline et Report

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Relations entre composants Fabric

Analogie : OneLake est le bâtiment, un espace de travail est une pièce, et les éléments Fabric sont le mobilier

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Premiers pas avec un espace de travail Fabric

Espace de travail Fabric vide avec boutons Nouvel élément, Nouveau dossier, Importer et Paramètres de l'espace

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Choisir un élément à créer

Page Créer de Fabric listant les éléments Data Engineering comme Lakehouse, Notebook et Spark Job Definition

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Passons à la pratique !

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