İş yükleri kullanıcı iş rollerine nasıl eşlenir

Microsoft Fabric'e Giriş

Fiodar Sazanavets

Senior Software Engineer

İş yüklerini ögelerden ayırmak

İş yükü

  • İlgili yeteneklerin geniş bir koleksiyonu
    • Data Engineering, Data Warehouse, Power BI

Öge

  • Bir çalışma alanında oluşturulan varlık
    • Lakehouse, Pipeline, Warehouse

Fabric Oluştur sayfasında Lakehouse, Notebook, Environment ve diğer kartlarla Data Engineering iş yükü

Fabric öge örneği olarak Lakehouse simgesi

Microsoft Fabric'e Giriş

Veriyi taşıma ve dönüştürme

Oluştur sayfasında Dataflow Gen2, Pipeline, Copy job ve diğer kartlarla Data Factory iş yükü

Microsoft Fabric'e Giriş

Veriyi iş içgörülerine dönüştürme

Power BI akışı: veri kaynakları bir semantik modele, o da grafikler ve filtrelerle bir rapora beslenir

Microsoft Fabric'e Giriş

Veriyi gerçek zamanlı analiz etme

Gerçek Zamanlı Zeka akışı: teslimat kamyonlarından canlı olaylar canlı analiz için Fabric'e Eventstream üzerinden geçer

Microsoft Fabric'e Giriş

Veriyi depolama ve hazırlama

Lakehouse diyagramı: OneLake depoda ham dosyalar ve hazırlanmış tablolar, Spark ile işlenir veya SQL ile sorgulanır

Microsoft Fabric'e Giriş

Yapısal iş verisini depolama ve sorgulama

Warehouse Explorer, dbo, INFORMATION_SCHEMA ve sys şemalarını gösteriyor

Microsoft Fabric'e Giriş

Yeni bir öge oluşturma

Yeni warehouse iletişim kutusu: Ad alanı, çalışma alanı Konum açılır menüsü ve Oluştur düğmesi

Microsoft Fabric'e Giriş

Bazı ögeler birden çok iş yükünde bulunur

Oluştur sayfasında Data Science iş yükü; Notebook kartı vurgulu, Data Engineering'dekiyle aynı kart

Microsoft Fabric'e Giriş

Hadi pratik yapalım!

Microsoft Fabric'e Giriş

Preparing Video For Download...