Wie Workloads zu Aufgabenbereichen passen

Einführung in Microsoft Fabric

Fiodar Sazanavets

Senior Software Engineer

Workloads von Elementen unterscheiden

Workload

  • Eine breite Sammlung verwandter Funktionen
    • Data Engineering, Data Warehouse, Power BI

Element

  • Ein Asset, das in einem Arbeitsbereich erstellt wird
    • Lakehouse, Pipeline, Warehouse

Data-Engineering-Workload auf der Fabric-Create-Seite mit Karten für Lakehouse, Notebook, Environment und weitere Elemente

Lakehouse-Symbol als Fabric-Elementbeispiel

Einführung in Microsoft Fabric

Daten verschieben und transformieren

Data-Factory-Workload auf der Create-Seite mit Karten für Dataflow Gen2, Pipeline, Copy job und weitere Elemente

Einführung in Microsoft Fabric

Daten in Business-Insights verwandeln

Power-BI-Fluss: Datenquellen speisen ein semantisches Modell, das Berichte mit Diagrammen und Filtern versorgt

Einführung in Microsoft Fabric

Daten in Echtzeit analysieren

Real-Time-Intelligence-Fluss: Live-Ereignisse von Liefer-Lkw laufen durch einen Eventstream in Fabric zur Live-Analyse

Einführung in Microsoft Fabric

Daten speichern und vorbereiten

Lakehouse-Diagramm: Rohdateien und vorbereitete Tabellen in OneLake-Speicher, verarbeitet mit Spark oder per SQL abgefragt

Einführung in Microsoft Fabric

Strukturierte Geschäftsdaten speichern und abfragen

Warehouse Explorer mit den Schemas dbo, INFORMATION_SCHEMA und sys

Einführung in Microsoft Fabric

Neues Element erstellen

Dialog „Neues Warehouse" mit Namensfeld, Arbeitsbereich-Auswahl und Schaltfläche „Create"

Einführung in Microsoft Fabric

Manche Elemente gibt es in mehreren Workloads

Data-Science-Workload auf der Create-Seite mit hervorgehobener Notebook-Karte – dieselbe Karte wie in Data Engineering

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Lass uns üben!

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