Quelles sont les fonctions de données utilisateur de Fabric ?

Les fonctions de données utilisateur vous permettent de créer des fonctions Python réutilisables que vous pouvez appeler depuis Fabric et depuis des applications externes. Écrivez votre logique métier une fois et appelez-la à partir de pipelines, notebooks, règles d’activateur, flux de tâches translytiques Power BI, ou tout système externe via des terminaux REST.

Les fonctions de données utilisateur fournissent un environnement de calcul serverless dans lequel vous pouvez héberger et exécuter du code Python personnalisé directement dans Fabric. Que vous deviez normaliser les catégories de produits, appliquer des règles métier complexes ou s’intégrer à des API externes, vous pouvez écrire des fonctions qui sont immédiatement disponibles dans toute votre plateforme de données. Le service prend en charge le runtime Python 3.11.9, les bibliothèques publiques de PyPI et les connexions de données Fabric.

Prêt à commencer ? Suivez ce guide pour créer un élément de fonctions de données utilisateur ou utiliser l’extension VS Code.

Pourquoi utiliser les fonctions de données utilisateur de Fabric ?

Les fonctions de données utilisateur Fabric fournissent une plateforme serverless pour héberger votre logique personnalisée et l’invoquer à partir de différents types d’éléments Fabric et de sources de données. Utilisez ce service pour écrire de la logique métier, des algorithmes internes et des fonctions réutilisables qui s’intègrent à vos solutions Fabric.

Voici les principaux avantages :

• Réutilisabilité : Écrivez votre logique métier une seule fois en fonction de données utilisateur et invoquez-la à partir de plusieurs éléments Fabric - pipelines, notebooks, règles d’activation et flux de tâches translytiques Power BI. Lorsque les règles d’entreprise changent, mettez à jour la fonction une fois plutôt que de modifier du code à plusieurs emplacements.
• Hébergement serverless : déployez des fonctions Python sans gérer l’infrastructure. Les fonctions de données utilisateur offrent un environnement de calcul sans serveur avec authentification intégrée, donc vous n’avez pas besoin de configurer et de maintenir des services API ou conteneurs séparés.
• Connectivité externe : chaque fonction expose automatiquement son propre point de terminaison REST unique, ce qui permet l’intégration avec des applications externes, des services web et des clients personnalisés. Appelez vos fonctions à partir de n’importe quel système qui prend en charge les requêtes HTTP.

Fonctionnalités clés

• Écrire une fois, exécuter n’importe où : créer des fonctions qui fonctionnent de manière identique, qu’elles soient invoquées depuis des pipelines, notebooks, règles d’activateur, Power BI ou appels REST externes
• Écosystème Python riche : utilisez n’importe quel package de PyPI pour créer une logique sophistiquée , pandas pour la manipulation des données, les demandes d’appels d’API ou les bibliothèques spécialisées pour votre domaine
• Accès sécurisé aux données : Connectez-vous aux sources de données Fabric (bases de données SQL, entrepôts, maisons lacustres, bases de données miroirs) avec authentification et sécurité intégrées
• Développer et publier un flux de travail : fonctions de test avant de les publier, en veillant à ce que les modifications soient validées avant de devenir disponibles pour l’appel

Fonctionnalités d’intégration

Les fonctions de données utilisateur s’intègrent parfaitement avec les charges de travail Fabric et les systèmes externes, vous permettant de construire des solutions de données complètes.

Invoquer depuis les éléments Fabric

Appelez vos fonctions à partir de n’importe quelle charge de travail Fabric pour centraliser la logique métier et maintenir la cohérence :

• Pipelines de données - Exécutent des fonctions comme activités de pipeline pour des transformations de données, des validations ou de la logique d’orchestration
• Notebooks - Appeler des fonctions à partir de notebooks PySpark ou Python pour les flux de travail de science des données et l’analyse exploratoire
• Règles d’activateur - Déclencher des fonctions en réponse aux événements en temps réel et aux données de streaming
• Power BI flux de tâches translyticaux - Appeler des fonctions directement depuis des rapports Power BI pour une expérience de données interactive. Les fonctions de données utilisateur peuvent recevoir le contexte du rapport – tel que le filtre actuel et le contexte de sélection – dans la charge utile de la requête, permettant l’exécution d’actions et des scénarios d’écriture depuis l’intérieur d’un rapport. Une fois l’écriture différée terminée, la visibilité des données dans le rapport dépend du mode de stockage et de la sémantique d’actualisation du rapport : les valeurs mises à jour apparaissent immédiatement pour les rapports Direct Lake ou DirectQuery, ou après une actualisation automatique déclenchée par le flux de tâches pour les rapports en mode importation.

Se connecter à des sources de données Fabric

Vos fonctions peuvent accéder en toute sécurité aux données à partir de l’ensemble de la plateforme Fabric :

• Bases de données SQL - Opérations de lecture et d’écriture sur des bases de données SQL dans Fabric
• Entrepôts - Opérations de lecture et d’écriture pour les données structurées
• Lakehouses - Lire et écrire des fichiers Lakehouse ; Accès en lecture seule aux points de terminaison d’analytique SQL
• Bases de données mises en miroir - Accès en lecture seule aux données de base de données mises en miroir
• Bibliothèque de variables - Accédez aux paramètres de configuration centralisés en tant que variables dans vos fonctions.
• Cosmos DB en Fabric - Connectez-vous à Cosmos DB dans des conteneurs Fabric pour des opérations de données NoSQL.
• Événements métier - Détecter les changements dans les données opérationnelles et publier les événements métier pour les applications en aval.

En plus des connexions gérées, les fonctions de données utilisateur prennent en charge des connexions génériques que vous pouvez utiliser pour vous connecter à des éléments Fabric ou des ressources Azure en utilisant l'identité du propriétaire de l'article. Les connexions génériques génèrent un jeton Microsoft Entra ID avec l'identité du propriétaire pour un type d'audience spécifié, offrant un moyen flexible d'authentifier avec des services comme Azure Cosmos DB ou Azure Key Vault sans configurer de connexions gérées individuelles. Pour plus d’informations, voir Connexions génériques pour les éléments Fabric ou les ressources Azure.

L’écriture à partir des flux de tâches translytiques de Power BI est prise en charge nativement lors de l’invocation des fonctions de données utilisateur. Les fonctions de données utilisateur peuvent effectuer des opérations d’ajout, de mise à jour et de suppression sur des bases de données SQL dans Fabric, des entrepôts et des fichiers lakehouse, ce qui en fait le point d’intégration idéal pour des scénarios d’écriture pilotés par le flux de tâches.

En savoir plus sur la connexion à des sources de données Fabric.

Appel à partir d’applications externes

Chaque fonction de données utilisateur expose automatiquement son propre point de terminaison REST unique pour l’intégration avec des systèmes extérieurs à Fabric :

• Applications web : appeler des fonctions à partir d’applications web, d’applications mobiles ou d’applications monopage
• Services externes - Intégrer à des systèmes externes, des microservices ou des applications héritées, par exemple, publier des messages ou des mises à jour dans Microsoft Teams, ou appeler des API REST externes dans le cadre d’actions pilotées par le processus de tâches.
• Flux de travail d’API - Chaîner des fonctions avec d’autres API pour créer des scénarios d’intégration complexes
• Clients personnalisés - Appeler à partir de n’importe quel langage de programmation ou plateforme prenant en charge les requêtes HTTP

Les terminaux REST pour les fonctions de données utilisateur prennent en charge l’authentification Microsoft Entra ID, garantissant un accès sécurisé depuis des systèmes externes. Apprenez à invoquer des fonctions de données utilisateur à partir d’une application Python.

Get started

Prêt à créer vos premières fonctions de données utilisateur ? Choisissez votre environnement de développement préféré :

• Créer des fonctions dans le portail Fabric - Guide de démarrage rapide avec le développement et les tests basés sur le navigateur
• Développer avec Visual Studio Code - Expérience IDE complète avec le débogage local et l’intégration Git

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