Fabric की सात वर्कलोड्स (भाग 1)

Microsoft Fabric परिचय

Alex Kuntz

Technical Instructional Designer

Fabric Workloads

Fabric में वर्कलोड्स की एक इमेज: Data Factory, Data Engineering, Data Warehouse, Data Science, Real-Time Intelligence, Power BI, Partner & Industry workloads

हर वर्कलोड में खास जॉब्स के लिए टूल्स होते हैं
जैसे, Data Factory डेटा ingestion और transformation के लिए उपयोग होता है
यह वीडियो Data Factory, Data Warehouse, और Data Engineering कवर करेगा.

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

Data Factory

Dataflow लोगो

Data Pipeline लोगो

Data Factory

Dataflow लोगो

कई स्रोतों से डेटा ingest करता है (जैसे Excel शीट्स, अन्य डेटाबेस, अन्य क्लाउड सर्विसेज)
डेटा Fabric के OneLake में लोड करता है
इंटरफ़ेस Excel या Power BI के Power Query जैसा है

Data Pipeline लोगो

Data Factory

Dataflow लोगो

कई स्रोतों से डेटा ingest करता है (जैसे Excel शीट्स, अन्य डेटाबेस, अन्य क्लाउड सर्विसेज)
डेटा Fabric के OneLake में लोड करता है
इंटरफ़ेस Excel या Power BI के Power Query जैसा है

Data Pipeline लोगो

जटिल, नियम-आधारित डेटा वर्कफ़्लो
ingestion के दौरान डेटा प्रोसेस करने के लिए logic-आधारित स्टेप्स को चेन कर सकते हैं
डेटा इंजीनियर्स और अन्य तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए बनाया गया

Data Warehouse

Data Warehouse लोगो

structured डेटा के लिए डेटाबेस

Data Warehouse

Data Warehouse लोगो

structured डेटा के लिए डेटाबेस
Dataflow या Data Pipeline से बनाए जाते हैं

Data Warehouse

Data Warehouse लोगो

structured डेटा के लिए डेटाबेस
Dataflow या Data Pipeline से बनाए जाते हैं
पूरी तरह transactional SQL (read और write दोनों)

Data Warehouse

Data Warehouse लोगो

structured डेटा के लिए डेटाबेस
Dataflow या Data Pipeline से बनाए जाते हैं
पूरी तरह transactional SQL (read और write दोनों)
OneLake में Delta-Parquet फ़ॉर्मेट में स्टोर होते हैं

Data Engineering

Lakehouse लोगो

structured और unstructured डेटा

Data Engineering

Lakehouse लोगो

structured और unstructured डेटा
अक्सर Notebooks के जरिए Python से एक्सेस किया जाता है

Data Engineering

Lakehouse लोगो

structured और unstructured डेटा
अक्सर Notebooks के जरिए Python से एक्सेस किया जाता है
Lakehouse डेटा को SQL से सिर्फ़ read किया जा सकता है, SQL से edit नहीं कर सकते
Lakehouse डेटा बदलने के लिए Python/Spark कोड वाले Notebooks उपयोग करें

Data Engineering

Lakehouse लोगो

structured और unstructured डेटा
अक्सर Notebooks के जरिए Python से एक्सेस किया जाता है
Lakehouse डेटा को SQL से सिर्फ़ read किया जा सकता है, SQL से edit नहीं कर सकते
Lakehouse डेटा बदलने के लिए Python/Spark कोड वाले Notebooks उपयोग करें
OneLake में Delta-Parquet फ़ॉर्मेट उपयोग करता है

अभ्यास करते हैं!

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