Jaa

Microsoft Fabric -integroinnin polut isv-ohjelmistotoimittajille

  • Artikkeli

Microsoft Fabric tarjoaa kolme erillistä reittiä itsenäisille ohjelmistotoimittajille (ISV), jotka integroituvat saumattomasti Fabriciin. Jotta ohjelmistotoimittaja voi aloittaa tämän matkan, haluamme käydä läpi erilaisia resursseja, jotka meillä on käytettävissä kuhunkin näistä reitistä.

Kuva, jossa näkyvät kolme reittiä, jotka voidaan integroida Fabriciin: Interop, Develop Apps ja Build a Fabric -kuormitus.

Interop with Fabric OneLake

Interop-mallissa keskitytään ensisijaisesti siihen, että isv-ohjelmistotoimittajat voivat integroida ratkaisunsa OneLake-säätiöön. Microsoft Fabricin kanssa toimitamme integroinnin käyttämällä lukuisia liittimiä Data Factoryssa ja reaaliaikaisessa älykkyydessä, OneLaken REST-ohjelmointirajapinnoissa, OneLaken pikakuvakkeissa, tietojen jakamisessa Fabric-vuokraajissa ja tietokantapeilausissa.

Kuva, joka näyttää eri tapoja olla vuorovaikutuksessa OneLaken kanssa: ohjelmointirajapinnat, Fabric Data Factory, reaaliaikainen älykkyys, monipilvikuvakkeet, tietojen jakaminen ja tietokannan peilaus.

Seuraavissa osioissa kuvataan joitakin tapoja, joilla voit aloittaa tämän mallin käytön.

OneLake-ohjelmointirajapinnat

  • OneLake tukee aiemmin luotuja Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 -ohjelmointirajapintoja ja SDK:ita suoraa vuorovaikutusta varten, jotta kehittäjät voivat lukea, kirjoittaa ja hallita tietojaan OneLakessa. Lue lisää ADLS Gen2 REST -ohjelmointirajapinnoista ja yhteyden muodostamisesta OneLakeen.
  • Koska ADLS Gen2:n kaikki toiminnot eivät toimi suoraan OneLakeen, OneLake käyttää myös määritettyä kansiorakennetta Fabric-työtilojen ja -kohteiden tukemiseksi. Täydellinen luettelo OneLaken ja ADLS Gen2:n erilaisista toiminnoista näitä ohjelmointirajapintoja kutsuttaessa on artikkelissa OneLaken ohjelmointirajapintapariteetti.
  • Jos käytät Databricksiä ja haluat muodostaa yhteyden Microsoft Fabriciin, Databricks toimii ADLS Gen2 -ohjelmointirajapintojen kanssa. Integroi OneLake Azure Databricksin kanssa.
  • Jotta voit hyödyntää täydellisesti, mitä Delta Lake -tallennusmuoto voi tehdä puolestasi, tarkista muoto, taulukon optimointi ja V-tilaus. Delta Lake -taulukon optimointi ja V-Order.
  • Kun tiedot ovat OneLakessa, voit tutkia niitä paikallisesti OneLake File Explorerin avulla. OneLake-resurssienhallinta integroituu saumattomasti OneLakeen Windowsin Resurssienhallinnan kanssa. Tämä sovellus synkronoi automaattisesti kaikki OneLake-kohteet, joihin sinulla on käyttöoikeus Windowsin Resurssienhallinnassa. Voit myös käyttää mitä tahansa muuta ADLS Gen2 -yhteensopivaa työkalua, kuten Azure Storage Exploreria.

Kaavio, joka näyttää, miten OneLake-ohjelmointirajapinnat toimivat Fabric-kuormitusten kanssa.

Reaaliaikaisten tietojen ohjelmointirajapinnat

Reaaliaikainen älykkyys tehostaa tietojen analysointia ja visualisointia tarjoten keskitetyn ratkaisun välittömiin merkityksellisiin tietoihin ja toimintoihin, jotka koskevat liikkeellä olevia tietoja organisaatiossa. Se hallitsee tehokkaasti suuria tietomääriä luotettavien kysely-, muuntamis- ja tallennusominaisuuksien avulla.

  • Tapahtumatalot on suunniteltu erityisesti tietojen suoratoistoa varten, yhteensopiva reaaliaikaisen keskittimen kanssa ja ihanteellisia aikaan perustuvia tapahtumia varten. Tiedot indeksoidaan ja ositetaan automaattisesti käsittelyajan perusteella, joten saat käyttöösi uskomattoman nopeat ja monimutkaiset analytiikkakyselyominaisuudet suuren askelvälin tiedoille, joita voidaan käyttää OneLakessa Fabricin käyttökokemuksessa. Tapahtumatalot tukevat olemassa olevia Eventhouse-ohjelmointirajapintoja ja SDK:ita suoraa vuorovaikutusta varten, jotta kehittäjät voivat lukea, kirjoittaa ja hallita tietojaan Eventhouse-palveluissa. Lue lisää REST-ohjelmointirajapinnasta.
  • Tapahtumavirtojen avulla voit tuoda reaaliaikaisia tapahtumia eri lähteistä ja reitittää niitä eri kohteisiin, kuten OneLakeen, tapahtumatilojen KQL-tietokantoihin ja tietojen aktivointiin. Lue lisätietoja tapahtumavirroista ja tapahtumavirtojen ohjelmointirajapinnasta.
  • Jos käytät Databricks- tai Jupyter Notebooks-muistikirjoja, voit käyttää Kusto Python -asiakaskirjastoa KQL-tietokantojen kanssa Fabricissa. Lue lisätietoja Kusto Python SDK:sta.
  • Voit käyttää aiemmin luotuja Microsoft Logic Apps -sovelluksia, Azure Data Factorya tai Microsoft Power Automate -liittimiä vuorovaikutuksessa Eventhouse- tai KQL-tietokantojen kanssa.
  • Reaaliaikaisten tietokantojen pikanäppäimet ovat upotettuja viittauksia lähdetietokantaan tapahtumatalossa. Lähdetietokanta voi olla joko reaaliaikaisen älykkyyden KQL-tietokanta tai Azure Data Explorer -tietokanta. Pikakuvakkeita voidaan käyttää tietojen jakamiseen samassa vuokraajassa tai vuokraajien välillä. Lue lisätietoja tietokannan pikakuvakkeiden hallinnasta ohjelmointirajapinnan avulla.

Kaavio, joka näyttää, miten reaaliaikaisten tietojen ohjelmointirajapinnat toimivat Fabric-kuormitusten kanssa.

Data Factory in Fabric

  • Tietoputkissa on laaja joukko liittimiä, joiden avulla isv-ohjelmistotoimittajat voivat vaivattomasti muodostaa yhteyden lukemattomiin tietosäilöihin. Yhdistimet varmistavat sujuvan integrointiprosessin, olipa kyseessä sitten perinteiset tietokannat tai modernit pilvipohjaiset ratkaisut. Liittimen yleiskatsaus.
  • Tuetuilla Dataflow Gen2 -liittimillämme ISV:t voivat hyödyntää Fabric Data Factoryn tehoa monimutkaisten tietotyönkulkujen hallinnassa. Tästä ominaisuudesta on hyötyä erityisesti ohjelmistotoimittajille, jotka pyrkivät tehostamaan tietojen käsittely- ja muuntamistehtäviä. Dataflow Gen2 -liittimet Microsoft Fabricissa.
  • Täydellinen luettelo Data Factory in Fabricin tukemista ominaisuuksista on tässä Data Factory -kohdassa Fabric-blogissa.

Näyttökuva Fabric Data Factory -käyttöliittymästä.

Monipilvikuvakkeet

Microsoft OneLaken pikakuvakkeiden avulla voit yhdistää tietojasi toimialueilla, pilvipalveluissa ja tileissä luomalla yhden virtuaalisen Data Lake -tallennustilan koko yrityksellesi. Kaikki Fabric-käyttökokemukset ja analyysikoneet voivat osoittaa suoraan olemassa oleviin tietolähteisiin, kuten OneLake eri vuokraajassa, Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2, Amazon S3 -tallennustilit, Google Cloud Storage (GCS), S3-yhteensopivat tietolähteet ja Dataverse yhtenäisen nimitilan kautta. OneLake tarjoaa ohjelmistotoimittajille muuntavan tietojen käyttöratkaisun, joka mahdollistaa saumattoman väliintegroinnin eri toimialueilla ja pilvipalveluympäristöissä.

Kaavio, joka näyttää monipilvikuvakkeet OneLakessa.

Tietojen jakaminen

Tietojen jakamisen avulla Fabric-käyttäjät voivat jakaa tietoja eri Fabric-vuokraajien välillä monistamatta niitä. Tämä ominaisuus parantaa yhteistyötä mahdollistamalla tietojen jakamisen "paikalla" OneLake-tallennussijainneista. Tiedot jaetaan vain luku -muodossa, ja niitä voi käyttää eri Fabric-laskentamoduulien kautta, mukaan lukien SQL, Spark, KQL ja semanttiset mallit. Jotta Voit käyttää tätä ominaisuutta, Fabric-järjestelmänvalvojien on otettava se käyttöön sekä jakamisessa että vastaanottavassa vuokraajassa. Prosessi sisältää tietojen valitsemisen OneLake-tietokeskuksessa tai työtilassa, jakamisasetusten määrittämisen ja kutsun lähettämisen aiotulle vastaanottajalle.

Kaavio, joka näyttää tietojen jakamisen Fabricissa.

Tietokantapeilaus

Peilaus on nykyaikainen tapa käyttää ja käsitellä tietoja jatkuvasti ja saumattomasti ulkoisista tietokannoista tai tietovarastoista Microsoft Fabricin tietovarastointikokemukseen. Peilaus on kaikki lähes reaaliaikaista, mikä antaa käyttäjille välittömän pääsyn lähteen muutoksiin. Lue lisätietoja peilaamisesta ja tuetuista tietokannoista.

Kaavio, jossa näkyy tietokantapeilaus Fabricissa.

Kehitä Fabricissa

Kaavio, joka näyttää, miten voit luoda sovelluksia Fabricilla.

Develop on Fabric -mallien ohjelmistotoimittajat voivat kehittää tuotteitaan ja palveluitaan Fabricin pohjalta tai upottaa Fabricin toimintoja saumattomasti olemassa oleviin sovelluksiinsa. Se on siirtymä perusintegraatiosta Fabric-tarjousten toimintojen aktiiviseen käyttöön. Tärkein integroinnin pinta-ala on eri Fabric-kuormitusten REST-ohjelmointirajapintojen kautta. Seuraavassa taulukossa on esitetty REST-ohjelmointirajapintojen alijoukko, joka on ryhmitelty Fabric-kokemuksen mukaan. Täydellinen luettelo on Fabric REST -ohjelmointirajapinnan dokumentaatiossa.

Fabric-käyttökokemus Ohjelmointirajapinta
Tietovarasto - Varasto
- Peilattu varasto
Tietotekniikka - Lakehouse
- Kipinä
- Spark-työn määritelmä
- Taulukot
- Työt
Data Factory - DataPipeline
Reaaliaikainen tieto - Eventhouse
- KQL-tietokanta
- KQL-kyselyjoukko
- Tapahtumavirta
Datatiede - Muistikirja
- Koneoppimiskokeilu
- Koneoppimismalli
OneLake - Oikotie
- ADLS Gen2 -ohjelmointirajapinnat
Power BI - Raportti
- Koontinäyttö
- Semanttinen malli

Fabric-kuormituksen luominen

Kaavio, joka näyttää, miten voit luoda oman kangaskuormituksen.

Build a Fabric -kuormitusmalli on suunniteltu isv-ohjelmistotoimittajien käyttöön mukautettujen kuormitusten ja käyttökokemusten luomiseksi Fabric-ympäristössä. Se tarjoaa ohjelmistotoimittajille tarvittavat työkalut ja ominaisuudet, joiden avulla ne sopivat tarjoomaansa Fabric-ekosysteemiin. Se optimoi niiden ainutlaatuisten arvoehdotusten yhdistelmän Fabricin laajojen ominaisuuksien kanssa.

Microsoft Fabric Workload Development Kit tarjoaa kehittäjille kattavan työkalupaketin sovellusten integroimiseksi Microsoft Fabric -kuormituskeskukseen. Tämä integrointi mahdollistaa uusien ominaisuuksien lisäämisen suoraan Fabric-työtilaan, mikä parantaa käyttäjien analytiikkamatkaa. Se tarjoaa kehittäjille ja itsenäisille ohjelmistotoimittajille uuden mahdollisuuden tavoittaa asiakkaat, tarjota sekä tuttuja että uusia kokemuksia ja hyödyntää olemassa olevia tietosovelluksia. Fabric-järjestelmänvalvojat voivat hallita kuormituskeskuksen käyttöä, jolloin se otetaan käyttöön koko vuokraajalle, tai määrittämällä sille tietyn laajuuden, jolla he voivat hallita käyttöoikeuksia organisaatiossa.