Yedi Fabric İş Yükü (Bölüm 1)

Microsoft Fabric'e Giriş

Alex Kuntz

Technical Instructional Designer

Fabric İş Yükleri

• Her iş yükü belirli rollere uygun araçlar içerir
• Örneğin, Data Factory veri alımı ve dönüştürme için kullanılır
• Bu video Data Factory, Data Warehouse ve Data Engineering’i kapsar.

¹ https://azure.microsoft.com/en-us/blog/introducing-microsoft-fabric-data-analytics-for-the-era-of-ai/

Data Factory

Data Factory

• Çeşitli kaynaklardan veri alır (örn. Excel sayfaları, diğer veritabanları, bulut servisleri)
• Veriyi Fabric’in OneLake’ine yükler
• Arayüzü Excel veya Power BI’deki Power Query’ye benzer

Data Factory

• Çeşitli kaynaklardan veri alır (örn. Excel sayfaları, diğer veritabanları, bulut servisleri)
• Veriyi Fabric’in OneLake’ine yükler
• Arayüzü Excel veya Power BI’deki Power Query’ye benzer

• Karmaşık, kural tabanlı veri iş akışları
• Veri alımı sırasında mantık adımlarını zincirleyerek işleyebilir
• Veri mühendisleri ve teknik kullanıcılar için tasarlanmıştır

Veri Ambarı

• Yapılandırılmış veri için veritabanları

Veri Ambarı

• Yapılandırılmış veri için veritabanları
• Dataflow veya Data Pipeline ile oluşturulur

Veri Ambarı

• Yapılandırılmış veri için veritabanları
• Dataflow veya Data Pipeline ile oluşturulur
• Tam işlemsel SQL (okuma ve yazma)

Veri Ambarı

• Yapılandırılmış veri için veritabanları
• Dataflow veya Data Pipeline ile oluşturulur
• Tam işlemsel SQL (okuma ve yazma)
• OneLake’te Delta-Parquet formatında saklanır

Veri Mühendisliği

• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri

Veri Mühendisliği

• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri
• Genellikle Python ile Notebooks üzerinden erişilir

Veri Mühendisliği

• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri
• Genellikle Python ile Notebooks üzerinden erişilir
• Lakehouse verisi SQL ile okunabilir, ancak SQL ile düzenlenemez
• Lakehouse verisini değiştirmek için Python/Spark kodlu Notebooks kullanın

Veri Mühendisliği

• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri
• Genellikle Python ile Notebooks üzerinden erişilir
• Lakehouse verisi SQL ile okunabilir, ancak SQL ile düzenlenemez
• Lakehouse verisini değiştirmek için Python/Spark kodlu Notebooks kullanın
• OneLake’te Delta-Parquet formatını kullanır

Hadi pratik yapalım!

Microsoft Fabric'e Giriş