Yedi Fabric İş Yükü (Bölüm 2)

Microsoft Fabric'e Giriş

Alex Kuntz

Technical Instructional Designer

Yedi Fabric Deneyimi

• Data Factory, Data Engineering ve Data Warehouse veri alımına odaklanır
• Kalan iş yükleri analiz ve raporlamaya odaklanır

Veri Bilimi

• Veri keşfi ve işleme için Spark kodu yazın
• Python (PySpark), Scala, SparkSQL ve SparkR gibi dilleri destekler

Veri Bilimi

• ML modelleri oluşturmak ve performanslarını değerlendirmek için kullanılır

• Modellerden içgörüleri Power BI gibi bir araç için hazırlar

Veri Bilimi

Power BI

• 2011'de çıktı, Fabric ortamına entegre edildi
• İş etkisi için gösterge paneli ve görselleştirme oluşturur
• İş Zekâsı Geliştiricileri kullanır
• Veriyi OneLake Lakehouse ve Warehouse'lardan çeker

Gerçek Zamanlı Zekâ

• Gerçek zamanlı olay akışlarını işlemek için tasarlanmış depolama seçeneği
• Lakehouse ve Warehouse'lar gibi OneLake ve Delta-Parquet formatını kullanır

Gerçek Zamanlı Zekâ

• Gerçek zamanlı olay akışları için tasarlanmış depolama seçeneği
• Lakehouse ve Warehouse'lar gibi OneLake ve Delta-Parquet formatını kullanır

• Veriyi gerçek zamanlı alır ve bir Eventhouse'a yönlendirir
• DataFlow'a benzer, ancak akış verisi içindir

Gerçek Zamanlı Zekâ

• Veride tespit edilen desen veya koşullara tepki için eylemler tanımlayın
• Örneğin,
  • Bir IoT aracı fiziksel depodaki öğeleri izler
  • Öğe sayısı eşiği aşar; depo çok dolu!
  • Activator ile yöneticiye e-posta tetiklenir

Sektör Çözümleri

• Perakende veya yönetişim verisi gibi belirli kullanım durumları için oluşturulmuş araçlar.

Hadi pratik yapalım!

Microsoft Fabric'e Giriş