Cách đối sánh khối lượng công việc với chức năng công việc của người dùng

Giới thiệu về Microsoft Fabric

Fiodar Sazanavets

Senior Software Engineer

Phân biệt khối lượng công việc và mục

Khối lượng công việc

  • Tập hợp rộng các khả năng liên quan
    • Data Engineering, Data Warehouse, Power BI

Mục

  • Tài nguyên được tạo trong workspace
    • Lakehouse, Pipeline, Warehouse

Khối lượng công việc Data Engineering trên trang Fabric Create, với các thẻ mục Lakehouse, Notebook, Environment và khác

Biểu tượng Lakehouse như một ví dụ về mục trong Fabric

Giới thiệu về Microsoft Fabric

Di chuyển và biến đổi dữ liệu

Khối lượng công việc Data Factory trên trang Create, với các thẻ mục Dataflow Gen2, Pipeline, Copy job và khác

Giới thiệu về Microsoft Fabric

Biến dữ liệu thành insight kinh doanh

Luồng Power BI: nguồn dữ liệu cấp cho mô hình ngữ nghĩa, mô hình này cấp cho báo cáo với biểu đồ và bộ lọc

Giới thiệu về Microsoft Fabric

Phân tích dữ liệu theo thời gian thực

Luồng Real-Time Intelligence: sự kiện trực tiếp từ xe giao hàng đi qua Eventstream vào Fabric để phân tích trực tiếp

Giới thiệu về Microsoft Fabric

Lưu trữ và chuẩn bị dữ liệu

Sơ đồ Lakehouse: tệp thô và bảng đã chuẩn bị trong lưu trữ OneLake, xử lý bằng Spark hoặc truy vấn bằng SQL

Giới thiệu về Microsoft Fabric

Lưu trữ và truy vấn dữ liệu kinh doanh có cấu trúc

Warehouse Explorer hiển thị các schema dbo, INFORMATION_SCHEMA và sys

Giới thiệu về Microsoft Fabric

Tạo mục mới

Hộp thoại tạo warehouse mới với trường Name, danh sách thả xuống Location của workspace và nút Create

Giới thiệu về Microsoft Fabric

Một số mục xuất hiện trong nhiều khối lượng công việc

Khối lượng công việc Data Science trên trang Create với thẻ mục Notebook được tô đậm, giống thẻ trong Data Engineering

Giới thiệu về Microsoft Fabric

Cùng luyện tập nào!

Giới thiệu về Microsoft Fabric

Preparing Video For Download...