Cele șapte fluxuri de lucru Fabric (Partea 1)

Introducere în Microsoft Fabric

Alex Kuntz

Technical Instructional Designer

Fluxuri de lucru Fabric

• Fiecare flux de lucru conține instrumente relevante pentru anumite roluri
• De exemplu, Data Factory este folosit pentru ingestia și transformarea datelor
• Acest videoclip acoperă Data Factory, Data Warehouse și Data Engineering.

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

Data Factory

Data Factory

• Ingerează date din surse variate (ex. foi Excel, alte baze de date, alte servicii cloud)
• Încarcă date în OneLake-ul Fabric
• Interfața seamănă cu Power Query din Excel sau Power BI

Data Factory

• Ingerează date din surse variate (ex. foi Excel, alte baze de date, alte servicii cloud)
• Încarcă date în OneLake-ul Fabric
• Interfața seamănă cu Power Query din Excel sau Power BI

• Fluxuri de date complexe, bazate pe reguli
• Poate înlănțui pași logici pentru procesarea datelor la ingestie
• Conceput pentru ingineri de date și alte roluri tehnice

Data Warehouse

• Baze de date pentru date structurate

Data Warehouse

• Baze de date pentru date structurate
• Create cu Dataflow sau un Data Pipeline

Data Warehouse

• Baze de date pentru date structurate
• Create cu Dataflow sau un Data Pipeline
• SQL tranzacțional complet (citire și scriere)

Data Warehouse

• Baze de date pentru date structurate
• Create cu Dataflow sau un Data Pipeline
• SQL tranzacțional complet (citire și scriere)
• Stocate în format Delta-Parquet în OneLake

Data Engineering

• Date structurate și nestructurate

Data Engineering

• Date structurate și nestructurate
• Accesate de obicei prin Notebooks folosind Python

Data Engineering

• Date structurate și nestructurate
• Accesate de obicei prin Notebooks folosind Python
• Datele din Lakehouse pot fi citite cu SQL, dar nu editate cu SQL
• Folosiți Notebooks cu Python/Spark pentru a modifica datele din lakehouse

Data Engineering

• Date structurate și nestructurate
• Accesate de obicei prin Notebooks folosind Python
• Datele din Lakehouse pot fi citite cu SQL, dar nu editate cu SQL
• Folosiți Notebooks cu Python/Spark pentru a modifica datele din lakehouse
• Utilizează formatul Delta-Parquet în OneLake

Să exersăm!

Introducere în Microsoft Fabric