เวิร์กโหลดสอดคล้องกับหน้าที่งานของผู้ใช้อย่างไร

Microsoft Fabric เบื้องต้น

Fiodar Sazanavets

Senior Software Engineer

แยกความแตกต่างระหว่างเวิร์กโหลดกับไอเทม

เวิร์กโหลด

กลุ่มความสามารถที่เกี่ยวข้องกันในวงกว้าง
- Data Engineering, Data Warehouse, Power BI

ไอเทม

เวิร์กโหลด Data Engineering บนหน้า Create ของ Fabric พร้อมการ์ดไอเทมอย่าง Lakehouse, Notebook, Environment และอื่นๆ

ไอคอน Lakehouse เป็นตัวอย่างไอเทมของ Fabric

เวิร์กโหลด Data Factory บนหน้า Create พร้อมการ์ดไอเทมอย่าง Dataflow Gen2, Pipeline, Copy job และอื่นๆ

โฟลว์ของ Power BI: แหล่งข้อมูลป้อนเข้าสู่โมเดลเชิงความหมาย ซึ่งป้อนเข้าสู่รายงานที่มีแผนภูมิและตัวกรอง

โฟลว์ของ Real-Time Intelligence: เหตุการณ์แบบเรียลไทม์จากรถขนส่งสินค้าไหลผ่าน Eventstream เข้าสู่ Fabric เพื่อการวิเคราะห์แบบสด

แผนภาพ Lakehouse: ไฟล์ดิบและตารางที่เตรียมไว้ในพื้นที่จัดเก็บ OneLake ประมวลผลด้วย Spark หรือคิวรีด้วย SQL

Warehouse Explorer แสดงสคีมา dbo, INFORMATION_SCHEMA และ sys

กล่องโต้ตอบสร้างคลังข้อมูลใหม่ พร้อมช่อง Name, ดรอปดาวน์ Location ของเวิร์กสเปซ และปุ่ม Create

เวิร์กโหลด Data Science บนหน้า Create โดยไฮไลต์การ์ดไอเทม Notebook ซึ่งเป็นการ์ดเดียวกับใน Data Engineering

Microsoft Fabric เบื้องต้น