Cele șapte servicii Fabric (Partea 2)

Introducere în Microsoft Fabric

Alex Kuntz

Technical Instructional Designer

Cele șapte experiențe Fabric

• Data Factory, Data Engineering și Data Warehouse se concentrează pe ingestia datelor
• Celelalte servicii sunt axate pe analiza și raportarea datelor

Data Science

• Scrieți cod Spark pentru explorarea și manipularea datelor
• Suportă diverse limbaje: Python (PySpark), Scala, SparkSQL și SparkR

Data Science

• Utilizat pentru crearea și evaluarea modelelor ML

• Pregătește concluzii din modele pentru un instrument precum Power BI

Data Science

Power BI

• Lansat în 2011, integrat ulterior în mediul Fabric.
• Utilizat pentru crearea de tablouri de bord și vizualizări pentru impact în afaceri
• Folosit de dezvoltatorii de Business Intelligence
• Preia date din Lakehouse-uri și Depozite OneLake

Informații în timp real

• Opțiune de stocare concepută pentru fluxuri de evenimente în timp real
• Utilizează OneLake și formatul Delta-Parquet, ca Lakehouse-urile și Depozitele

Informații în timp real

• Opțiune de stocare concepută pentru fluxuri de evenimente în timp real
• Utilizează OneLake și formatul Delta-Parquet, ca Lakehouse-urile și Depozitele

• Ingestează date în timp real și le direcționează către un Eventhouse
• Similar cu DataFlow, dar pentru un flux de date

Informații în timp real

• Definiți acțiuni ca răspuns la tipare sau condiții detectate în date
• De exemplu,
  • Un instrument IoT monitorizează articolele dintr-un depozit fizic
  • Numărul de articole depășește un prag; depozitul este prea plin!
  • Un e-mail către manager este declanșat prin Activator

Soluții pentru industrie

• Instrumente create pentru cazuri de utilizare specifice, precum date din retail sau guvernanță.

Să exersăm!

Introducere în Microsoft Fabric