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Características actualmente en versión preliminar
En la tabla siguiente se enumeran las características de Microsoft Fabric que se encuentran actualmente en versión preliminar. Las características de vista previa se ordenan alfabéticamente.
Note
Las características que se encuentran actualmente en versión preliminar están disponibles en términos de uso complementarios. Revise los términos legales que se aplican a las características de Azure que se encuentran en versión beta, versión preliminar o, de lo contrario, aún no se han publicado en disponibilidad general. Microsoft Fabric proporciona vistas previas para ofrecerle la oportunidad de evaluar y compartir comentarios con el grupo de productos en las características en versión preliminar antes de que se conviertan en generally available (GA).
| Feature | Aprende más |
|---|---|
| funciones AI en Fabric Data Warehouse (versión preliminar) | Fabric Data Warehouse ahora incluye inteligencia artificial directamente en T-SQL, lo que le permite clasificar y clasificar texto, analizar opiniones, extraer información estructurada, traducir texto entre lenguajes e incluso corregir la gramática, todo ello mediante funciones integradas de inteligencia artificial. Para empezar, consulte Use las funciones de IA en Fabric Data Warehouse (versión preliminar). |
| Soporte multimodal en las funciones de inteligencia artificial de Fabric (versión preliminar) | Las funciones de IA pueden procesar imágenes (JPG/JPEG, PNG, GIF, WebP), PDF y formatos de texto comunes junto con los datos de texto. La mayoría de las funciones aceptan como entradas rutas de acceso de archivos a través de column_type="path". Los nuevos asistentes incluyen aifunc.load (ingesta de carpetas a tablas con solicitud y esquema opcionales), aifunc.list_file_paths (enumeración de URL de archivos) y ai.infer_schema (inferencia de esquema compatible con ai.extract). Para obtener más información, consulte Transformación y enriquecimiento de datos con funciones de IA y Extracción de información (ai.extract). |
| Accede a tus tablas de Delta Lake como Apache Iceberg en OneLake (versión preliminar) | OneLake ahora le permite acceder a las tablas de Delta Lake mediante lectores compatibles con Apache Iceberg, automáticamente, sin movimiento de datos o duplicación. Para empezar, consulte Uso de tablas de Iceberg con OneLake. |
| Edición avanzada para consultas de destino de datos en Dataflow Gen2 (versión preliminar) | Ahora puede usar la edición avanzada para las consultas de destino de datos en Dataflow Gen2 para modificar la lógica de consulta del lado de destino directamente en la creación. |
| Opciones de ALTER DATABASE SET en SQL Database |
ALTER DATABASE SET Las opciones de SQL Database ahora están disponibles como característica en versión preliminar. Para obtener más información, vea ALTER DATABASE SET options (Transact-SQL) para la base de datos SQL en Fabric. La indexación de texto completo también está disponible en SQL Database como característica en versión preliminar. |
| Detección de anomalías (versión preliminar) | Con una interfaz sin código, la selección automática de modelos y alertas flexibles, el seguimiento de los cambios y eventos inesperados es fácil con la detección de anomalías en Real-Time Intelligence (versión preliminar). Para obtener más información, consulte Inteligencia en tiempo real impulsada por IA con detección de anomalías (versión preliminar). La facturación de Anomaly Detector comienza en diciembre. |
| Datos de Apache Iceberg en OneLake mediante Snowflake y atajos (versión preliminar) | Ahora puede consumir datos con formato Apache Iceberg en Microsoft Fabric sin movimiento de datos ni duplicación, además, Snowflake también ha agregado la capacidad de escribir tablas de Iceberg directamente en OneLake. Para obtener más información, consulte Uso de tablas de Apache Iceberg con OneLake. |
| Compactación automática de índices en SQL Database | La compactación automática de índices le ayuda a reducir el consumo de espacio de almacenamiento, E/S de disco, memoria y mejorar el rendimiento de la carga de trabajo sin invertir tiempo y esfuerzo en trabajos de mantenimiento de índices. |
| Tipo de acceso directo de Azure Blob Storage en OneLake (vista previa) | Ahora puede crear accesos directos a Azure Blob Storage en OneLake, lo que hace más fácil la integración y el acceso a datos de blobs de Azure en Microsoft Fabric. Para obtener más información, vea Create an Azure Blob Storage shortcut (preview). |
| Referencias de Azure Key Vault para la autenticación a conexiones a datos de Fabric (versión preliminar) | Ahora puede autenticar conexiones de datos de Fabric mediante secretos almacenados en Azure Key Vault (versión preliminar). Azure Key Vault Reference permiten la gestión centralizada y segura de secretos para las conexiones de datos. Para obtener más información, vea Descripción general de referencias de Azure Key Vault (vista previa) y comience en Configurar referencias de Azure Key Vault. |
| Azure Monitor a Fabric Eventhouse (versión preliminar) | Azure Monitor a Fabric Eventhouse (versión preliminar) le permite enrutar la telemetría de las máquinas virtuales a través de Azure Monitor Agent y las Reglas de recopilación de datos en Eventhouse para la ingesta administrada por esquemas, consultas ad hoc, análisis de series temporales y activación. Para obtener más información, consulte Send datos de cliente de máquina virtual para Fabric y Azure Data Explorer (versión preliminar). |
| Eventos empresariales en Real-Time Intelligence (versión preliminar) | Business Events (versión preliminar) habilitar la toma de decisiones en tiempo real en el análisis, la automatización y la inteligencia artificial mediante la generación de eventos a partir de funciones y cuadernos de datos de usuario que pueden desencadenar alertas a través de Activator, ejecutar lógica personalizada, ejecutar flujos de trabajo, enriquecer modelos de IA e integrarlos con trabajos de Spark, flujos de datos y Power Automate. Para obtener más información, consulte Business events overview (Preview) y Blog: Business Events in Microsoft Fabric (Preview). |
| Gobernanza centralizada de datos en el catálogo de OneLake (versión preliminar) | Hay una nueva experiencia centralizada de gobernanza de datos en el catálogo de OneLake en versión preliminar. Los propietarios de datos pueden ver información agregada sobre los elementos que crearon, considerar la posibilidad de mejorar su gobernanza mediante la realización de acciones recomendadas y acceder a más información junto con todas las herramientas disponibles en Fabric. |
| Code-First Vista previa de la optimización de hiperparámetros | En Fabric Data Science, FLAML ahora está integrado para el ajuste de hiperparámetros, actualmente es una característica en fase preliminar. La característica flaml.tune de Fabric simplifica este proceso, ofreciendo un enfoque rentable y eficaz para el ajuste de hiperparámetros. |
| Compatibilidad de Confluent Schema Registry en Eventstream (versión preliminar) | El conector de streaming de Eventstream para Confluent Cloud de Apache Kafka ahora admite la descodificación de datos de temas asociados con un contrato de datos en el Registro de Esquemas de Confluent, lo que permite la ingesta, la vista previa y el enrutamiento de manera fluida de datos de streaming codificados en esquemas en Fabric Real-Time Intelligence. Para más información, consulte Incorporación de un origen de Confluent Cloud for Apache Kafka a una secuencia de eventos. |
| Ingesta continua de Azure Storage a Eventhouse (Versión preliminar) | Ahora puede usar la ingesta continua de Azure Storage a Eventhouse (versión preliminar) para ingerir automáticamente y de manera eficaz datos de Azure Storage en Eventhouse. Para obtener más información, consulte Obtener datos de Azure Storage. |
| Copilot for Dataflow Gen 2 Modern Get Data | Con Copilot para la experiencia de obtención de datos moderna en Dataflow Gen 2, puede ingerir y transformar datos con comandos de lenguaje natural. Para ver una guía paso a paso, consulte Blog: Copilot en Modern Get Data (MGD) para Dataflow Gen 2. |
| Copilot para la versión preliminar de Data Warehouse Chat | Ahora verás un botón Copilot en el ribbon que inicia un chat con Copilot para acelerar sobre cualquier tarea de almacenamiento de datos. Para obtener más información, vea How to: Use the Copilot chat pane for Fabric Data Warehouse. |
| Copilot para el endpoint de SQL Analytics (versión preliminar) | El Copilot para el punto de conexión de SQL Analytics presenta Copilot funcionalidades para el punto de conexión de ANÁLISIS SQL, lo que permite a los usuarios generar y optimizar consultas SQL mediante lenguaje natural. Para obtener más información, consulte Copilot para el punto de conexión de SQL Analytics. |
| Copilot en Fabric está disponible en todo el mundo | Copilot en Fabric ya está disponible para todos los clientes, incluyendo Copilot para Power BI, Copilot para Data Factory, Copilot para Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos y Copilot para escribir consultas KQL. Descubra más información en nuestra visión general de Copilot en Fabric. |
| Compatibilidad de trabajos de copia para la captura de datos modificados (CDC) (versión preliminar) | La captura de datos modificados (CDC) en el trabajo de copia es una funcionalidad eficaz en canalizaciones de datos de Data Factory que permite una replicación eficaz y automatizada de datos modificados, incluidos los registros insertados, actualizados y eliminados de un origen a un destino. |
| Integración de DacFx para warehouse ALM | Simplifique la administración del ciclo de vida de las aplicaciones de almacenamiento (ALM) con la integración de DacFx en Git y las canalizaciones de implementación para Fabric Warehouse (versión preliminar). Para obtener más información, consulte Simplificación de la integración de Warehouse ALM con DacFx en Git e Implementación de canalizaciones. |
| API públicas de Dataflow Gen2 (versión preliminar) | Las API de Data Factory permiten a los usuarios automatizar y administrar flujos de datos, como la creación, la administración, la programación y la supervisión. Para más información, consulte Uso de parámetros públicos en Dataflow Gen2 (versión preliminar). |
| Optimización del rendimiento adaptable de Data Factory (versión preliminar) | El ajuste de rendimiento adaptable está diseñado para optimizar de forma inteligente el rendimiento del movimiento de datos en función de la configuración y el contexto en tiempo de ejecución. Esta funcionalidad de vista previa simplifica la optimización de Data Factory, haciéndola más segura y eficaz, sin necesidad de tener experiencia manual profunda ni de realizar ajustes por prueba y error. Para habilitarlo, consulte la propiedad adaptivePerformanceTuning al usar la actividad de copia. |
| Opción de actualización manual de puerta de enlace de datos local de Data Factory (versión preliminar) | La versión Gateway de diciembre de 2025 (versión 3000.298) proporciona una nueva opción de actualización manual (en versión preliminar) a través del portal o la API de Fabric. La versión de noviembre sirve como versión de línea base para esta característica y puede empezar a realizar actualizaciones manuales a partir de diciembre. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| MCP de Data Factory (versión preliminar) | McP de Data Factory (versión preliminar) permite a los asistentes de inteligencia artificial crear, probar e implementar Dataflow Gen2 mediante lenguaje natural sin configuración manual. Para obtener más información, consulte Data Factory MCP en GitHub. |
| Replicación de datos desde Lakehouse con Delta Change Feed (Preview) | El conector de la tabla Fabric Lakehouse proporciona cambios de datos de un Fabric Lakehouse a través de Delta Change Data Feed (CDF) a los destinos admitidos. Para obtener más información, consulte la replicación de datos desde Fabric Lakehouse con el feed de datos de cambios de Delta (versión preliminar) . |
| trabajo de dbt en Fabric Data Factory (versión preliminar) | Un trabajo de dbt en Fabric Data Factory le permite crear, programar y supervisar proyectos de dbt de forma nativa con ejecución sin servidor, pruebas integradas y documentación, y gobernanza a través de directivas de seguridad de ENTRA ID y SQL. Para obtener más información, consulte dbt job in Microsoft Fabric (preview). |
| Mapeo de columnas Delta en el endpoint de análisis SQL | El punto de conexión de análisis SQL ahora admite Tablas Delta con la asignación de columnas habilitada. Para obtener más información, consulte Asignación de columnas Delta y Limitaciones del punto de conexión de análisis SQL. Esta característica está actualmente en versión preliminar. |
| transformación DeltaFlow en el Eventstream de Fabric Real-Time Intelligence (versión preliminar) | DeltaFlow es una funcionalidad en Fabric Eventstream que transforma los eventos de Captura de Datos de Cambios (CDC) sin procesar en un formato aplanado preparado para análisis. En lugar de trabajar con cargas JSON de Debezium profundamente anidadas, DeltaFlow genera filas tabulares que reflejan estrechamente la estructura de las tablas de base de datos de origen, enriquecidas con columnas de metadatos que describen cada cambio. Eventstream admite transformaciones DeltaFlow, que se encuentran actualmente en versión preliminar. Para obtener más información, vea DeltaFlow transformation and Blog: Business Events in Microsoft Fabric (Preview). |
| Generador de gemelos digitales (versión preliminar) | El generador de gemelos digitales (versión preliminar) es un elemento dentro de la carga de trabajo de inteligencia en tiempo real. Los gemelos digitales crean representaciones basadas en datos y en tiempo real de entidades. Es un elemento de modelado de datos que crea representaciones digitales de entornos reales para optimizar las operaciones físicas mediante datos. Para más información, consulte ¿Qué es el generador de gemelos digitales (versión preliminar)? |
| Conversación mejorada con Microsoft Fabric Copilot (Preview) | Estamos introduciendo mejoras en las funcionalidades de inteligencia artificial en Microsoft Fabric, incluida una nueva manera de almacenar mensajes de chat e historial, mejorar la precisión de las respuestas y una mejor retención de conocimientos de contexto. |
| Diagrama de entidades en la base de datos KQL de Eventhouse (versión preliminar) | El diagrama de entidades de la base de datos KQL de Eventhouse (versión preliminar) agrega un diagrama de entidades visuales para explorar tablas, relaciones, flujo de datos e infracciones de esquema en bases de datos KQL de Eventhouse. Para obtener más información, consulte Visualización de un diagrama de entidades en la base de datos KQL (versión preliminar). |
| Evaluar Power Query de forma programática (versión preliminar) | Evaluate Power Query mediante programación en Microsoft Fabric (versión preliminar) introduce una API REST pública para ejecutar scripts Power Query M mediante programación, permitiendo la automatización, integración con Spark, canalizaciones y acceso a más de 100 orígenes de datos con un tiempo de espera de 90 segundos para las transformaciones. Para obtener más información, consulte Execute Query API Reference (Referencia de la API de ejecución de consultas). |
| Evaluar los agentes de datos de Fabric con el SDK de Python (versión preliminar) | Ahora puede usar el SDK de Python para evaluar agentes de datos de Fabric mediante programación. Para obtener más información, consulte Consumir un Agente de Datos de Fabric en Microsoft Copilot Studio (versión preliminar). |
| Compatibilidad de conectores de Eventstream con streaming de red privada (versión preliminar) | los conectores Eventstream ahora admiten la transmisión de red privada segura (versión preliminar) mediante Azure red virtual como puente para conectar orígenes de datos locales o de nube privada, lo que permite la ingesta de datos en tiempo real con seguridad de nivel empresarial a través de VPN, ExpressRoute o puntos de conexión privados. Para obtener más información, consulte ¿Qué es una secuencia de eventos? |
| Secuencias derivadas de eventstream en modo de ingesta directa (versión preliminar) | Puede ingerir datos de una secuencia de eventos de Fabric a Eventhouse sin problemas desde una secuencia de eventos o mediante el Asistente para obtener datos de Eventhouse. Esta funcionalidad se está ampliando ahora para admitir flujos derivados de eventstream en modo de ingesta directa. Para obtener más información, consulte Fabric Eventhouse ahora admite secuencias derivadas de Eventstream en el modo de ingesta directa (versión preliminar). |
| integración de Fabric Activator en funciones de datos de usuario de Fabric (versión preliminar) | Integración de Fabric Activator con las funciones de datos de usuario de Fabric (versión preliminar) significa que puede crear funciones para procesar eventos desde cualquier origen, incluidos los eventos de Fabric y los eventos de OneLake. Para obtener más información, vea Trigger Fabric items. |
| eventos de información general de Fabric Capacity en Real-Time Hub (versión preliminar) | Eventos de resumen de capacidad de Fabric en el Hub en Tiempo Real (versión preliminar) añaden eventos de resumen de capacidad y estado en tiempo real, para supervisar la salud, detectar la limitación y activar acciones usando Activator, Eventstream y paneles. |
| Fabric Data Agents + Microsoft Copilot Studio (versión preliminar) | La versión preliminar de la integración entre agentes de datos Fabric y Microsoft Copilot Studio ya está disponible. Para obtener más información, consulte la orquestación multiagente en Microsoft Copilot Studio. |
| Integración del agente de Fabric Data con el Azure AI Agent Service (versión preliminar) | Nos complace lanzar la integración de agentes de datos en Fabric junto con Azure AI Agent Service de Microsoft Foundry. Para comenzar, consulte Consumir un Agente de Datos de Fabric en Microsoft Copilot Studio (versión beta). El SDK del agente de datos de Fabric también está disponible en versión preliminar. |
| Integración del agente de datos de Fabric con Microsoft Copilot Studio (versión preliminar) | El agente de datos de Fabric está disponible en versión preliminar y se puede agregar como un agente a la configuración personalizada en Microsoft Copilot Studio. Para obtener más información, consulte la integración del agente de datos de Fabric con Microsoft Studio (versión preliminar)Copilot. |
| Acción de tabla Upsert de Fabric de la fábrica de datos en Lakehouse Connector (versión preliminar) | La acción de tabla Upsert (versión preliminar) del conector de Lakehouse está en versión preliminar. |
| Claves administradas por el cliente de la base de datos SQL de Fabric (vista previa) | Las claves administradas porCustomer (versión preliminar) permiten usar sus propias claves de Azure Key Vault para el cifrado automático de bases de datos SQL del área de trabajo con control automático de rotación de claves y TDE. Para obtener más información, consulte El cifrado de datos en bases de datos SQL y claves administradas por el cliente para áreas de trabajo de Fabric. |
| Conexión de Fabric en Notebooks (versión preliminar) | Conexión de Fabric en Notebook (versión preliminar) le permite la capacidad de crear y administrar conexiones de origen de datos en la nube directamente en notebooks. Para obtener más información, consulte conexión de Fabric en Notebook. |
| Fabric IQ (versión preliminar) carga de trabajo | Fabric IQ (versión preliminar) es una nueva carga de trabajo para unificar la semántica empresarial entre datos, modelos y sistemas para impulsar agentes inteligentes y decisiones basado en una visión dinámica y holística de la empresa. Para obtener más información, consulte ¿Qué es Fabric IQ (versión preliminar)? |
| Fabric MCP (versión preliminar) | Fabric MCP es un servidor de protocolo de contexto de modelo centrado en el desarrollador que permite la generación de código asistido por IA y la creación de elementos en Microsoft Fabric. Diseñado para el desarrollo y la automatización con tecnología de agente, se integra con herramientas como VS Code y GitHub Codespaces como parte de la iniciativa mcP de Microsoft. Para obtener más información, consulte Introducing Fabric MCP (preview). |
| Fabric Runtime 2.0 (versión preliminar) | Enable Spark 4.0 a través de Runtime 2.0 (versión preliminar) para usar Spark 4.0 y Delta Lake 4.0 con el sistema operativo actualizado, Java, Scala y Python versiones. Para obtener más información, consulte Fabric Runtime 2.0 Experimental (versión preliminar) y Apache Spark runtimes. |
| Comparación de aplicaciones Spark de Fabric (versión preliminar) | La característica Comparación de aplicaciones de Spark permite a los usuarios seleccionar y comparar hasta cuatro ejecuciones de aplicaciones spark en paralelo. Para obtener más información, consulte Blog: comparación de aplicaciones de Spark Fabric. |
| Fabric Emisor de diagnóstico de Spark (versión preliminar) | La Emisor de Diagnóstico de Fabric Apache Spark (versión preliminar) permite a los usuarios de Apache Spark recopilar registros, registros de eventos y métricas de sus aplicaciones Spark y enviarlos a varios destinos, incluidos Azure Event Hubs, Azure Storage y Azure Log Analytics. |
| Bibliotecas de variables de Fabric en Dataflow Gen2 con CI/CD (versión preliminar) | Fabric bibliotecas de variables ofrecen una manera centralizada de administrar valores de configuración entre cargas de trabajo de Microsoft Fabric. Con la nueva integración en Dataflow Gen2, puede hacer referencia a estas variables directamente en el flujo de datos, lo que permite el comportamiento dinámico entre entornos y simplifica los flujos de trabajo de CI/CD. Para más información, consulte bibliotecas de variables en Dataflow Gen2. |
| API REST de carpetas (versión preliminar) | Ahora puede crear y administrar carpetas de área de trabajo en escenarios de automatización e integrarlas con otros sistemas y herramientas. La Folder REST API ahora está en versión preliminar. Para empezar, consulte Carpetas de la API REST de Fabric. |
| Autocompletado de código en línea en cuadernos de Fabric (Vista previa) | Notebooks de Fabric con completado de código en línea ayuda a los usuarios a escribir código más rápido y con menos errores. Para obtener más información, consulte Copilot para Ingeniería de Datos y Ciencia de Datos (vista previa). |
| Invocar la actividad del paquete SSIS en canalizaciones de Data Factory (versión preliminar) | La actividad Invoke SSIS Package en canalizaciones de Data Factory está actualmente en versión preliminar y habilita la ejecución de paquetes desde la orquestación de canalizaciones en Fabric. |
| Historial del Ítem en la Aplicación de Métricas de Capacidad de Fabric (Vista Previa) | La página de historial de ítem de la aplicación de métricas de capacidad de Fabric (versión preliminar) proporciona una vista de 30 días del consumo de capacidad de cómputo con visuales interactivos y filtros para el análisis del área de trabajo y a nivel de ítem. Para obtener más información, consulte Descripción de la página del historial de elementos de la aplicación de métricas (versión preliminar). |
| Biblioteca de diagnósticos de JobInsight (versión preliminar) | JobInsight es una biblioteca de diagnósticos para analizar aplicaciones Spark completadas a través de API para consultas, trabajos, fases, tareas, ejecutores y registros de eventos. Para más información, consulte Biblioteca de diagnósticos de JobInsight (versión preliminar). |
| Compatibilidad de Lakehouse con canalizaciones de integración e implementación de Git (versión preliminar) | El Lakehouse ahora se integra con las funcionalidades de administración del ciclo de vida en Microsoft Fabric, lo que proporciona una colaboración estandarizada entre todos los miembros del equipo de desarrollo durante toda la vida del producto. La administración del ciclo de vida de Lakehouse facilita un proceso eficaz de versiones y versiones del producto al entregar continuamente características y correcciones de errores en varios entornos. |
| API REST de Livy (versión preliminar) | El punto de conexión Fabric Livy permite a los usuarios enviar y ejecutar su código Spark en el entorno de computación Spark dentro de un espacio de trabajo de Fabric designado, eliminando la necesidad de crear un Cuaderno o un elemento de Definición de Trabajo de Spark. La API de Livy ofrece la capacidad de personalizar el entorno de ejecución a través de su integración con Environment. |
| Load Fabric OneLake Data in Excel | Cargue fácilmente datos de Fabric OneLake en Excel con el catálogo integrado de OneLake y la moderna experiencia de obtener datos (versión preliminar). Para obtener más información y pasos para empezar, consulte el catálogo de OneLake y Obtenga Datos están integrados en Excel para Windows. |
| Administrar la replicación de bases de datos SQL integrada en OneLake (versión preliminar) | La integración del reflejo de base de datos integrado en OneLake hace que los datos operativos estén disponibles inmediatamente para el análisis y la inteligencia artificial, con cero ETL. Ahora puede administrar de forma selectiva las tablas reflejadas en Fabric OneLake y iniciar o reiniciar la funcionalidad creación de reflejo mediante la API REST. |
| Vistas materializadas del Lago (vista previa) | Materialized Lake Views se anunciaron en Build 2025. Materialized Lake Views en Microsoft Fabric permite realizar consultas rápidas y eficaces de los datos almacenados en OneLake. |
| Compatibilidad de MCP con Real-Time Intelligence (versión preliminar) | Model Context Protocol (MCP) ahora se admite para Real-Time Intelligence (RTI)El open-source MCP server permite que los agentes de INTELIGENCIA artificial o las aplicaciones de IA interactúen con Fabric RTI al proporcionar herramientas a través de la interfaz MCP, lo que permite realizar consultas y funcionalidades de análisis de datos sin problemas. |
| Servidores remotos MCP para Activator y Eventhouse en Real-Time Intelligence (versión preliminar) | Fabric Real-Time Intelligence proporciona servidores remotos del Protocolo de contexto de modelo (MCP) hospedados para Activator y Eventhouse, lo que permite a los asistentes y agentes de IA interactuar con los componentes de RTI mediante lenguaje natural. Mediante el uso del servidor MCP de Activator, los asistentes de IA pueden crear reglas de supervisión, administrar alertas y desencadenar acciones en Fabric Activator. El servidor MCP remoto de Eventhouse permite a los agentes de inteligencia artificial consultar, razonar y actuar en los datos en tiempo real almacenados en un centro de eventos de RTI mediante la configuración de una dirección URL que apunte a Eventhouse. Para obtener más información, consulte Introducción al servidor MCP remoto de Eventhouse y Introducción al servidor de MCP remoto de Activator. Esta característica está actualmente en versión preliminar. |
| API de administración de Microsoft Fabric | Fabric API de administración están diseñadas para simplificar las tareas administrativas. El conjunto inicial de las API de administración de Fabric se adapta para simplificar la detección de áreas de trabajo, elementos Fabric y detalles de acceso de usuario. |
| Microsoft Fabric estimador de SKU (versión preliminar) | El estimador de SKU Microsoft Fabric, ahora disponible en versión preliminar, es una versión mejorada de la calculadora de capacidad Microsoft Fabric introducida anteriormente. Para obtener más información, vea Presentación del estimador de SKU de Microsoft Fabric (versión preliminar) y Dominando las estimaciones de SKU con el estimador de SKU de Microsoft Fabric. |
| Microsoft controlador JDBC (versión preliminar) | El controlador JDBC de Microsoft para Fabric Data Engineering (versión preliminar) permite a aplicaciones Java y herramientas de BI conectarse a Spark SQL en Fabric mediante la autenticación empresarial, la conexión de agrupamiento y la conectividad basada en Livy. Para obtener más información, consulte Microsoft controlador JDBC para Fabric Data Engineering. |
| Microsoft controlador ODBC (versión preliminar) | El controlador ODBC de Microsoft para Fabric Data Engineering (versión preliminar) permite .NET, Python y otras herramientas de BI y aplicaciones compatibles con ODBC para conectarse a Spark SQL en Fabric a través de las API de Livy con autenticación Microsoft Entra ID, reutilización de sesiones y captura previa asincrónica. Para obtener más información, consulte Controlador ODBC de Microsoft para Fabric Data Engineering. |
| Asistente de Migración para Fabric Data Warehouse ahora puede conectarse directamente (versión preliminar) | Ahora puede usar el Migration Assistant para conectarse directamente al almacenamiento de origen para una migración a Fabric Data Warehouse. Para obtener más información sobre esta característica en versión preliminar, consulte Asistente de Migración de Fabric para Data Warehouse y Migrar utilizando la conexión al sistema de origen. |
| Migration Assistant a SQL Database (versión preliminar) | El nuevo Migration Assistant para la base de datos SQL simplifica el traslado de las cargas de trabajo locales de SQL Server a Fabric. Diseñado para desarrolladores de SQL, importa esquema a través de DACPACs, identifica problemas de compatibilidad y proporciona instrucciones claras y accionables antes de la migración. Para obtener más información, vea Fabric Migration Assistant for SQL Database (versión preliminar) y Introducing the Migration Assistant to SQL Database in Fabric (preview). |
| Mirroring para Azure Database for MySQL (versión preliminar) | Mirroring en Fabric proporciona una experiencia sencilla para evitar procesos ETL complejos (extracción, transformación, carga) e integrar perfectamente los datos de Azure Database for MySQL existentes con el resto de los datos en Fabric. Para obtener más información, consulte Mirroring Azure Database for MySQL. |
| Creación de reflejo para Google BigQuery (versión preliminar) | Mirroring en Fabric ofrece una manera sencilla de evitar procesos ETL complejos (extracción, transformación, carga) e integrar sin problemas los datos existentes de Google BigQuery Warehouse con el resto de los datos en Fabric. Para obtener más información, consulte Bases de datos reflejadas de Google BigQuery y Tutorial: Configurar el reflejo en Google BigQuery. |
| Puntos de conexión del modelo de ML (versión preliminar) | los modelos ML de Fabric ahora pueden servir predicciones en tiempo real desde puntos de conexión en línea seguros, escalables y fáciles de usar. Además de las predicciones por lotes en Spark, puede usar puntos de conexión para llevar las predicciones del modelo de ML a otras soluciones de Fabric y aplicaciones personalizadas. Para obtener más información, consulte Aprendizaje automáticoautomatizado en Fabric y Model endpoints in Fabric. |
| extensión MSSQL para la integración de VS Code Fabric (versión preliminar) | MSSQL extension for VS Code Fabric integration (Preview) agrega compatibilidad para conectarse, ejecutar consultas y administrar objetos en bases de datos SQL en Fabric directamente desde Visual Studio Code. Descargue la extensión MSSQL en marketplace.visualstudio.com. |
| Inferencia de Esquema-Múltiple en Eventstream (versión preliminar) | La inferencia de varios esquemas en Eventstream permite trabajar con varios orígenes de datos que emiten esquemas variables mediante la inferencia y administración simultánea de varios esquemas. Para obtener más información, consulte Aumentar la flexibilidad de transformación de datos con la inferencia de múltiples esquemas en Eventstream (versión preliminar). |
| Notebook Copilot finalización de código insertado (versión preliminar) | Ahora en versión preliminar, Copilot Finalización de código en línea (versión preliminar) es una característica de inteligencia artificial que ayuda a los científicos de datos e ingenieros a escribir código Python de forma más rápida y sencilla. Para obtener más información, vea Notebook Copilot finalización de código insertado (versión preliminar). |
| Depuración de cuadernos en vscode.dev (versión preliminar) | Ahora puede colocar puntos de interrupción y depurar el código del cuaderno con la extensión Synapse VS Code - Remote en vscode.dev. Esta actualización comienza primero con el Fabric Runtime 1.3 (GA). |
| Api de búsqueda de OneLake Catalog y herramienta MCP (versión preliminar) | OneLake Catalog search API and MCP tool (Preview) lleva la detección entre áreas de trabajo al código con una única solicitud de búsqueda para buscar elementos coincidentes en el patrimonio accesible en función de los metadatos del catálogo y los permisos de usuario, con la funcionalidad también incluida como una herramienta integrada en el servidor MCP de Fabric Core para agentes de IA. Para obtener más información, consulte Catálogo de OneLake. |
| Roles de acceso a datos OneLake (versión preliminar) | Los roles de acceso a datos de OneLake para lagos de datos están en versión preliminar. Los permisos de roles y las asignaciones de usuarios o grupos se pueden actualizar fácilmente a través de una nueva interfaz de usuario de seguridad de carpetas. Para obtener un ejemplo, consulte Secure Mirrored Azure Databricks Data in Fabric with OneLake security. |
| Seguridad de OneLake (versión preliminar) | La seguridad de OneLake, ahora una característica en versión preliminar, es un control de acceso específico para los datos de OneLake, como la seguridad de carpeta, fila y nivel de columna. Para más información, consulte Seguridad de acceso directo de OneLake y API de seguridad de acceso a datos de OneLake. También puede leer nuestro análisis profundo y documento técnico gratuito sobre la seguridad de OneLake. |
| Actualización manual de la puerta de enlace de datos local (versión preliminar) | la actualización Manual para la puerta de enlace de datos local ahora está en versión preliminar, lo que permite a los administradores desencadenar actualizaciones de puerta de enlace a través del portal de Fabric, la API o los scripts de PowerShell según su propia programación. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| Elemento ontología (versión preliminar) | Ontology (versión preliminar) en Fabric IQ le permite definir tipos de entidad, relaciones, propiedades y otras restricciones para organizar los datos según el vocabulario empresarial. Para obtener más información, consulte ¿Qué es la ontología (versión preliminar)? |
| Complementos de OpenAI para Eventhouse (versión preliminar) | Ahora puede usar dos potentes complementos de IA para Eventhouse: AI Embed Text Plugin y AI Chat Completion Prompt Plugin. Conecte datos de Eventhouse a aplicaciones con tecnología openAI para escenarios avanzados de análisis e inteligencia artificial. Para obtener más información, consulte ai_embed_text (versión preliminar) y ai_chat_completion (versión preliminar). |
| Elemento de plan (versión preliminar) | Plan (versión preliminar) en Fabric IQ es una plataforma unificada sin código para la planificación colaborativa, la creación de informes, análisis, integración de datos y administración. Para obtener más información, consulte ¿Qué es el plan (versión preliminar)? |
| Proceso con particiones para Dataflow Gen2 (versión preliminar) | El proceso con particiones es una funcionalidad del motor de Dataflow Gen2 que permite que partes de la lógica de flujo de datos se ejecuten en paralelo, lo que reduce el tiempo para completar sus evaluaciones. Para más información, consulte Proceso con particiones en Dataflow Gen2. |
| Pasar valores de parámetros a los elementos de Fabric (Vista previa) | El activador le permite activar automáticamente Fabric elementos como canalización y cuaderno siempre que se cumplan determinadas condiciones de datos. No solo puede activar y ejecutar elementos de Fabric, sino también passar valores a los parámetros definidos en los elementos de Fabric. |
| Herramientas Foundry preconstruidas en vista previa de Fabric | El avance de las herramientas Foundry preconstruidas en Fabric es una integración con Foundry Tools, anteriormente conocido como servicios de Azure AI. Las herramientas de fábrica prediseñadas permiten mejorar fácilmente los datos con modelos de IA prediseñados sin requisitos previos. Actualmente, las herramientas de Foundry precompiladas se encuentran en versión preliminar e incluyen compatibilidad con el Microsoft Azure OpenAI Service, Azure Language in Foundry Tools y Azure Translator in Foundry Tools. |
| Funcionalidades de APIpublic para flujos de datos de Dataflow Gen2 en Fabric Data Factory (versión preliminar) | Esta versión preliminar de las API públicas de Dataflows Gen 2 permite a los usuarios crear, actualizar y supervisar sus flujos de trabajo de datos mediante programación. Las API admiten una amplia gama de operaciones, como CRUD de flujos de datos (Crear, Leer, Actualizar y Eliminar), programar y supervisar, lo que facilita a los usuarios administrar sus procesos de integración de datos. |
| Valores de parámetros públicos para actualizar un flujo de datos Gen2 (versión preliminar) | Obtenga más información sobre la nueva capacidad de parámetros públicos para Dataflow Gen2 con compatibilidad con CI/CD y el soporte para este nuevo modo dentro de la actividad de actualización de Dataflow en Data Pipelines. |
| origen de Real-Time Intelligence Cribl (versión preliminar) | Cribl source (Preview) permite que los datos en tiempo real fluyan a Fabric Eventstream desde diversos orígenes de telemetría y registro a través de Cribl Stream, incluidos Syslog, Datadog Agent, Splunk, Open Telemetry y orígenes basados en edge, con la configuración simplificada del punto de conexión de Kafka en Real-Time Hub. Para obtener más información, consulte Añadir origen Cribl a una secuencia de eventos (versión preliminar). |
| Datos recientes en Dataflow Gen2 (versión preliminar) | Recent data in Dataflow Gen2 (Preview) proporciona acceso rápido a los elementos de datos usados con más frecuencia en la cinta de opciones Power Query y Modern Get Data, lo que le permite saltar directamente a tablas, archivos, carpetas y bases de datos usados recientemente sin navegación. Para obtener más información, consulte Obtener la experiencia de datos y Qué es Dataflow Gen2. |
| API REST para conexiones y puertas de enlace (versión preliminar) | Las API de REST para conexiones y puertas de enlace están ahora en versión preliminar. Estas nuevas API permiten a los desarrolladores administrar e interactuar mediante programación con conexiones y puertas de enlace dentro de Fabric. |
| Soporte para replicación y copia en SAP Datasphere (vista previa) | SAP Connectivity in Microsoft Fabric now supports Mirroring for SAP Datasphere and Copy Job support for SAP Datasphere as preview features (Compatibilidad de creación de reflejos para SAP Datasphere y trabajo de copia para SAP Datasphere como características en versión preliminar). |
| Funciones escalares definidas por el usuario (UDF) | Las funciones escalares definidas por el usuario (UDF) ahora se admiten como una característica en versión preliminar. Para obtener más información, vea CREATE FUNCTION for Fabric Data Warehouse. |
| Registro de esquemas (versión preliminar) | Event Schema Registry (versión preliminar) proporciona una manera basada en contratos para definir y validar esquemas de eventos en Fabric Eventstreams para canalizaciones en tiempo real confiables y seguras para tipos. Para obtener más información, consulte Introducción al Registro de esquemas. |
| Asegure los datos reflejados de Azure Databricks con la seguridad de OneLake (versión preliminar) | Puede asegurar los datos reflejados de Azure Databricks en Fabric utilizando la seguridad de OneLake, ahora una función en versión preliminar. Ahora puede asignar directivas del Catálogo de Unity (UC) a la seguridad de Microsoft OneLake. Para obtener más información, consulte Identidad automática administrada en Azure Databricks. |
| SharePoint y OneDrive identidades de acceso directo (versión preliminar) | Los accesos directos de OneLake SharePoint y OneDrive ahora admiten la autenticación mediante identidad de área de trabajo y principal de servicio, permitiendo la gestión centralizada de credenciales, mayores límites de API y acceso entre tenencias sin depender de credenciales individuales de usuario. Para obtener más información, vea Crear un acceso directo de OneDrive o SharePoint y Identidad del espacio de trabajo. |
| Transformaciones de atajos (versión preliminar) | Las transformaciones de acceso directo permiten transformar automáticamente los archivos en tablas Delta a medida que los datos se introducen o se mueven dentro de OneLake, manteniendo los datos siempre sincronizados sin necesidad de canalizaciones. Para obtener más información, consulte Transformaciones de archivos de atajos. |
| Conector de Solace PubSub+ | Conéctese sin problemas Fabric Eventstream con Solace PubSub+ (versión preliminar). Para obtener más información y pasos para empezar, consulte New Solace PubSub+ Connector: conexión sin problemas Fabric Eventstream con Solace PubSub+ (versión preliminar). |
| Conector de Spark para bases de datos SQL (versión preliminar) | Spark Connector for SQL Databases permite a Spark leer y escribir en Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, SQL Server en Azure máquina virtual y Fabric bases de datos SQL con autenticación integrada y compatibilidad con PySpark. Para más información, consulte la documentación del conector de Spark para bases de datos SQL. |
| Gestión de la utilización de cálculo en base de datos SQL con la configuración máxima de vCore | Ahora puede Controlar el uso de computación (vista previa) en la base de datos SQL limitando la utilización máxima de vCores, por ejemplo, para reducir la utilización de capacidad de Fabric de una base de datos de desarrollo o prueba. Esta es una función de vista previa. |
| Virtualización de datos de SQL Database (versión preliminar) | La virtualización de datos en SQL Database permite consultar datos externos almacenados en OneLake mediante T-SQL. Con la sintaxis de virtualización de datos, puede ejecutar consultas Transact-SQL (T-SQL) en archivos que almacenan datos en formatos de datos comunes en OneLake. Puede combinar estos datos con datos relacionales almacenados localmente mediante combinaciones. |
| Compatibilidad de SQL Database con vínculos privados de nivel de inquilino (versión preliminar) | Puede usar vínculos privados de nivel de inquilino para proporcionar acceso seguro al tráfico de datos en Microsoft Fabric, incluida la base de datos SQL (en versión preliminar). Para obtener más información, consulte Configurar y usar enlaces privados y Blog: Enlace Privado a Nivel de Arrendatario (Vista Previa). |
| Operador SQL bajo Fabric Eventstream (versión preliminar) | El nuevo operador SQL permite la transformación de datos en tiempo real con la flexibilidad y el control para crear transformaciones personalizadas mediante la sintaxis SQL personalizada. Para empezar, consulte Procesamiento de eventos mediante el editor de código SQL (versión preliminar). |
| Herramientas de migración de Synapse Data Explorer a Eventhouse (versión preliminar) | La próxima generación de ofertas de Azure Synapse Data Explorer está evolucionando para convertirse en Eventhouse. Para empezar, consulte Migrate de Azure Synapse Data Explorer a Fabric Eventhouse (versión preliminar). |
| Navegación con pestañas para varias tareas y otras mejoras en la interfaz de usuario | Fabric ahora admite pestañas para abrir varios elementos y cambiar fácilmente entre ellos. Ofrece un explorador de objetos que le permite examinar y abrir elementos en todas las áreas de trabajo abiertas. Para más información, consulte la navegación con pestañas en el portal de Fabric y nuevas características de multitarea que llegarán a Fabric (Vista previa). |
| Upsert a la tabla delta con el conector Lakehouse (Vista previa) | Hemos agregado compatibilidad con upsert al conector de Lakehouse, lo que permite escrituras directas en tablas Delta, tanto en trabajos de copia como en actividades de copia dentro de Pipeline. Para más información, vea Configuración de Lakehouse en una actividad de copia. |
| Almacenamiento de grupos de SQL personalizados (versión preliminar) | Los grupos de SQL personalizados permiten a los administradores configurar clasificadores de cargas de trabajo y asignación de recursos para sus propias cargas de trabajo. Para más información, consulte Grupos de SQL personalizados. |
| Agrupación en clústeres de datos de almacenamiento (versión preliminar) | La agrupación en clústeres de datos es una técnica que se usa para organizar y almacenar datos en función de la similitud. La agrupación en clústeres de datos mejora el rendimiento de las consultas y reduce los costos de acceso de proceso y almacenamiento para las consultas mediante la agrupación de registros similares. Para obtener más información y empezar, consulte Documentación de agrupación en clústeres de datos y Use los clústeres de datos en Fabric Data Warehouse. |
| Columnas identity de almacenamiento (versión preliminar) | Las columnas IDENTITY generan automáticamente valores únicos para cada nueva fila, lo que elimina la necesidad de asignaciones de claves manuales y elimina el riesgo de problemas de duplicación de claves e integridad de claves. Para más información y para empezar, consulte Columnas IDENTITY y Uso de columnas IDENTITY para crear claves suplentes. También puede aprender a migrar a las columnas IDENTITY en Fabric Data Warehouse. |
| Control de código fuente del almacén (versión preliminar) | Con Control de código fuente con almacén (versión preliminar), puede administrar el desarrollo e implementación de objetos de almacenamiento con versiones. Puede usar la extensión de SQL Database Projects disponible en Visual Studio Code. Para obtener más información sobre el control de código fuente de almacenes, consulte CI/CD con almacenes en Microsoft Fabric. |
| Protección contra sobrecargas de nivel de área de trabajo (versión preliminar) | Los controles de protección de sobrecarga de nivel de área de trabajo (versión preliminar) permiten los límites de porcentaje de CU por área de trabajo durante un período gradual de 24 horas, el bloqueo automático de áreas de trabajo que superan los umbrales y el modo crítico para excluir las áreas de trabajo de alta prioridad de las reglas de protección por sobrecarga. Para obtener más información, consulte Protección contra sobrecargas. |
| Supervisión del área de trabajo (versión preliminar) | Supervisión del espacio de trabajo es una base de datos Microsoft Fabric que recopila datos de un intervalo de elementos de Fabric en el área de trabajo y le permite acceder a registros y métricas y analizarlos. Para obtener más información sobre esta característica, consulte Anuncio de la versión preliminar de la supervisión del área de trabajo. |
| Acceso de copia cero a datos de OneLake en Azure Databricks (versión preliminar) | Federación de catálogo de OneLake en Azure Databricks (Vista previa) permite a Unity Catalog consultar los datos de Fabric almacenados en OneLake sin copiarlos, manteniendo OneLake como la fuente de verdad al permitir que Databricks analice tablas mediante metadatos sincronizados y acceso a datos de copia cero. Para obtener más información, consulte Habilitar la federación del catálogo de OneLake. |
Características disponibles con carácter general
En la tabla siguiente se enumeran las características de Microsoft Fabric que han pasado recientemente a disponibilidad general (GA).
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Abril de 2026 | Compatibilidad con ALTER TABLE de almacenamiento en una transacción explícita (disponible con carácter general) | Las operaciones admitidas ALTER TABLE Transact-SQL ahora se pueden ejecutar dentro de una transacción definida por el usuario explícita en Fabric Data Warehouse. Para obtener más información, vea Transacciones en Fabric Data Warehouse. |
| Abril de 2026 | Transformaciones de atajo (generalmente disponibles) | Las transformaciones de acceso directo convierten automáticamente los archivos estructurados en tablas Delta a medida que se introducen o se mueven dentro de OneLake, manteniendo los datos siempre sincronizados sin necesidad de canalizaciones. Para obtener más información, consulte Transformaciones de archivos de atajos. |
| Marzo de 2026 | Reglas de firewall de IP del área de trabajo (disponibles con carácter general) | Las reglas de firewall de IP del espacio de trabajo permiten a los administradores del espacio de trabajo definir una lista de direcciones IP públicas o intervalos de IP que pueden acceder a un espacio de trabajo de Fabric, ayudando a limitar el acceso entrante solo a las ubicaciones de red aprobadas. Para más información, consulte Protección de áreas de trabajo mediante reglas de firewall de IP. |
| Marzo de 2026 |
ANY_VALUE (función de agregación) |
Fabric Data Warehouse introduce la función de agregado ANY_VALUE, que permite devolver un valor representativo de cada grupo sin necesidad de formar parte de la cláusula GROUP BY. Esto resulta especialmente útil cuando las filas agrupadas comparten el mismo valor lógico o cuando una opción exacta no es importante, lo que ayuda a simplificar las consultas, reducir la lógica de agregación reutilizable y mejorar la legibilidad de las consultas. Para obtener más información, vea ANY_VALUE (Transact-SQL) function. |
| Marzo de 2026 | Fabric Agente de datos (disponible con carácter general) | Cree, configure, publique y comparta agentes de datos que respondan a preguntas de lenguaje natural sobre orígenes de datos como Lakehouse, Warehouse, Semantic Models, Eventhouse, SQL Databases y Bases de datos reflejadas. También hay disponibles funcionalidades adicionales como la solución de problemas mediante diagnósticos y CI/CD para la administración del ciclo de vida de un extremo a otro. Para más información, consulte Fabric Data Agents |
| Marzo de 2026 |
ANY_VALUE (función de agregación) |
Fabric Data Warehouse introduce la función de agregado ANY_VALUE, que permite devolver un valor representativo de cada grupo sin necesidad de formar parte de la cláusula GROUP BY. Esto resulta especialmente útil cuando las filas agrupadas comparten el mismo valor lógico o cuando una opción exacta no es importante, lo que ayuda a simplificar las consultas, reducir la lógica de agregación reutilizable y mejorar la legibilidad de las consultas. Para obtener más información, vea ANY_VALUE (Transact-SQL) function. |
| Marzo de 2026 | Mapas de Fabric en Inteligencia en Tiempo Real (disponible con carácter general) | Microsoft Fabric Maps le permite visualizar datos de ubicación en tiempo real e históricos en Microsoft Fabric, lo que le ayuda a supervisar eventos en directo, analizar patrones espaciales y comprender el contexto geográfico junto con información basada en tiempo. Para obtener más información, vea ¿Qué es Fabric Maps? |
| Marzo de 2026 | Creación de reflejo desde bases de datos de SAP (disponibles con carácter general) | Puede replicar continuamente los datos de SAP directamente en OneLake de Fabric. Una vez en Fabric, puede aprovechar las eficaces funcionalidades de inteligencia empresarial, inteligencia artificial, ingeniería de datos, ciencia de datos y uso compartido de datos. Para más información, consulte Mirroring de SAP. |
| Marzo de 2026 | Pasos solo para vista previa para Dataflow Gen2 (Generalmente Disponible) | Los pasos de solo versión preliminar son pasos de transformación en Dataflow Gen2 que se ejecutan solo durante la fase de creación de la versión preliminar de datos. Se excluyen de las operaciones de ejecución, lo que garantiza que no afectan al comportamiento en tiempo de ejecución ni a la lógica de producción. Para obtener más información, consulte paso de solo vista previa en Dataflow Gen2. |
| Marzo de 2026 | Compatibilidad con Esquema en destinos de datos de Fabric (disponibles con carácter general) | El soporte de esquemas en los destinos de datos de Fabric (disponibles de forma general) permite que Dataflow Gen2 escriba en esquemas específicos para las bases de datos SQL de Fabric, Lakehouses y Warehouses, lo que permite a los equipos organizar tablas por dominio y mejorar la colaboración en entornos compartidos sin necesidad de crear destinos independientes. Para obtener más información, consulte Destinos de datos de Dataflow Gen2 y configuración administrada. |
| Marzo de 2026 | Transformación AI-Powered del Indicador (generalmente disponible) | AI-Powered Prompt Transform (Generally Available) integra la inteligencia artificial generativa en la transformación de datos de bajo código en Dataflow Gen2, por lo que los autores pueden enriquecer y transformar datos mediante avisos de lenguaje natural sin crear o administrar modelos de aprendizaje automático, con operaciones que se contabilizan hacia un medidor de IA explícito. Para obtener más información, consulte Fabric ai Prompt in Dataflow Gen2. |
| Marzo de 2026 | Conector IBM Netezza ODBC Driver para Power Query (Generalmente Disponible) | IBM Netezza ODBC Driver (generalmente disponible) proporciona conectividad confiable de IBM Netezza al cambiar del controlador Simba integrado a los controladores ODBC de IBM Netezza proporcionados por el cliente, garantizando soporte a largo plazo y una experiencia preparada para el futuro con la reutilización del conector existente. Para obtener más información, consulte Conector de base de datos ibm Netezza. |
| Marzo de 2026 | conector Google BigQuery para Power Query (disponible con carácter general) | El conector de Google BigQuery (disponible con carácter general) proporciona una mayor confiabilidad y alineación con los estándares de seguridad. Está diseñado para la durabilidad, el cumplimiento y las mejoras futuras. Para obtener más información, consulte Conector de Google BigQuery. |
| Marzo de 2026 | Modelo de PowerShell para puertas de enlace (disponible con carácter general) | El modelo de PowerShell para puertas de enlace (disponible con carácter general) ofrece automatización totalmente compatible y lista para producción para el ciclo de vida de la puerta de enlace, la actualización, la restauración y la administración de configuración con nuevos comandos para la detección de versiones y el control de actualización. Hace que las operaciones de puerta de enlace controladas por scripts a gran escala sean más fáciles y sólidas. Para más información, consulte Compatibilidad de PowerShell con puertas de enlace de datos locales. |
| Marzo de 2026 | Compatibilidad con certificados y proxy para la puerta de enlace de datos de VNet (Generalmente Disponible) | La compatibilidad con certificados y proxy para la puerta de enlace de datos de red virtual (disponible con carácter general) permite una conectividad segura y compatible en entornos empresariales mediante certificados emitidos por la empresa para la autenticación de puerta de enlace y el enrutamiento de proxy cuando está restringido el acceso directo a Internet. Esta funcionalidad refuerza la seguridad y cumple con las políticas de red corporativas. Para más información, consulte Administración de puertas de enlace de datos de red virtual (VNet). |
| Marzo de 2026 | Experiencia de usuario de código bajo deAutoML en Fabric (disponible con carácter general) | AutoML o Automated Machine Learning, es un proceso que automatiza las tareas complejas y lentas de desarrollo de modelos machine learning. La nueva experiencia de AutoML de código bajo admite varias tareas, como regresión, previsión, clasificación y clasificación de varias clases. Para empezar, consulte Creación de modelos con Ml automatizado (versión preliminar). |
| Marzo de 2026 | Asistentes de funciones de IA para flujos de trabajo multimodales (versión preliminar) | Las nuevas funciones de IA ayudan a simplificar el procesamiento de archivos horizontales: aifunc.load ingiere archivos de una carpeta en una tabla con un mensaje y un esquema opcionales, aifunc.list_file_paths enumera las direcciones URL de archivo para su uso en las funciones de IA e ai.infer_schema infiere los esquemas de extracción compatibles con ai.extract. Para más información, consulte Transformación y enriquecimiento de datos con funciones de IA. |
| Marzo de 2026 | APIs públicas de Fabric para el cuaderno (generalmente disponible) | APIs públicas de Fabric Notebook (disponible con carácter general) le permiten administrar y ejecutar cuadernos mediante programación con compatibilidad completa con CRUD, ejecución de API de Programador de trabajos con parametrización y configuración de sesiones y autenticación de entidad de servicio. Para obtener más información, consulte Items – REST API (Core) and Job Scheduler – REST API (Core). |
| Marzo de 2026 | Operador SQL eventstream (disponible con carácter general) | Operador SQLeventstream (disponible con carácter general) permite el procesamiento de flujos basado en SQL en Fabric, con compatibilidad para escribir en varios destinos desde un único operador SQL, directivas de ordenación de eventos y control de llegada de eventos tardías para canalizaciones resistentes en tiempo real. Para obtener más información, consulte Procesamiento de eventos mediante el editor de código SQL. |
| Marzo de 2026 | Protección de acceso saliente (OAP) para almacenamiento (disponible con carácter general) | La protección de acceso saliente (OAP) para almacenamiento (disponible con carácter general) proporciona una protección de filtración de datos más sólida para entornos empresariales, con reglas de conector que permiten controlar orígenes externos, incluidas cuentas de Azure Data Lake Storage Gen2 específicas, otras áreas de trabajo de Fabric y conectores externos aprobados. Para más información, consulte Protección de acceso saliente del área de trabajo para las cargas de trabajo de un almacén de datos. |
| Marzo de 2026 | Asignación de cargas de trabajo de nivel de área de trabajo y administrador centralizado | Los administradores del área de trabajo ahora pueden agregar cargas de trabajo directamente a una o varias áreas de trabajo. En el Centro de cargas de trabajo, los administradores pueden agregar cargas de trabajo directamente a un área de trabajo. El Portal de administración de Fabric ahora incluye una pestaña dedicada Administrar cargas de trabajo, un único panel para la gobernanza de cargas de trabajo en toda la organización. |
| Marzo de 2026 | Fabric Extensibility Toolkit (disponible de forma general) | El kit de herramientas de Extensibility crea la oportunidad de que los asociados y los clientes creen, validen y publiquen cargas de trabajo de Fabric personalizadas en producción con soporte técnico completo de Microsoft. También hay un nuevo Repositorio de Comunidad de Fabric. Este repositorio contiene una amplia variedad de tipos de elementos creados con el toolkit de extensibilidad que puede agregar a su tenant. Para obtener más información, consulte Introducción al kit de herramientas de extensibilidad. |
| Marzo de 2026 | Etiquetas del área de trabajo (disponibles con carácter general) | Las etiquetas del área de trabajo agregan contexto compartido en el nivel de área de trabajo, por lo que los equipos pueden organizar áreas de trabajo por equipo, proyecto o centro de costos, filtrar áreas de trabajo por etiquetas en la lista de áreas de trabajo y el Explorador de catálogos de OneLake y administrar etiquetas a escala mediante API. Para obtener más información, consulte Fabric tags overview and Define tags. |
| Marzo de 2026 | Gobernar en el catálogo de OneLake para administradores de Fabric (disponible de forma general) | OneLake catalog governance for Fabric admins proporciona información de administrador, acciones recomendadas e informes en la pestaña Gobernanza para mejorar la gobernanza entre capacidades, dominios y elementos. Para obtener más información, consulte Catálogo de OneLake y Gobernanza en el catálogo de OneLake. |
| Marzo de 2026 | Actualización automática de la puerta de enlace de datos local (desencadenada por el administrador) (disponible con carácter general) | La actualización automática de la puerta de enlace de datos local (desencadenada por el administrador) permite a los administradores desencadenar actualizaciones de puerta de enlace a petición en lugar de depender del tiempo de instalación automática. Esta funcionalidad permite controlar el tiempo de actualización para alinearse con las ventanas de mantenimiento y las actualizaciones mediante programación a través de PowerShell. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| Marzo de 2026 | Registros de auditoría de SQL warehouse (disponibles con carácter general) | SQL Audit Logs en Fabric Data Warehouse y en los puntos de conexión de análisis de SQL proporcionan un registro completo e inmutable de todas las actividades de base de datos. Capturan detalles críticos, como la marca de tiempo del evento, el usuario o el proceso que desencadenó la acción y las instrucciones T-SQL ejecutadas. Para empezar, consulte Configuración de registros de auditoría de SQL. |
| Marzo de 2026 | OneLake como origen para COPY INTO y OPENROWSET (disponible con carácter general) | Las instrucciones COPY INTO y OPENROWSET de T-SQL pueden leer directamente desde las rutas de OneLake en Fabric Data Warehouse, permitiendo la ingesta de datos SQL y consultas ad hoc desde carpetas de Lakehouse sin necesidad de almacenamiento externo ni configuraciones complejas. Para obtener más información, consulte Ingesta de datos en el almacenamiento. |
| Marzo de 2026 | creación de reflejo de la base de datos Oracle en Microsoft Fabric (disponible con carácter general) | Reflejo de la base de datos de Oracle en Microsoft Fabric ahora está generalmente disponible, incluidas actualizaciones de soporte como Oracle Autonomous Database. Para obtener más información, consulte Creación de reflejo de bases de datos de Oracle, Tutorial: Configuración de la creación de reflejo de la base de datos de Oracle y limitaciones de creación de reflejo de Oracle. |
| Marzo de 2026 | Enmascaramiento dinámico de datos de SQL Database (DDM) (GA) | El enmascaramiento dinámico de datos limita la exposición de información confidencial mediante su enmascaramiento a los usuarios sin privilegios. Puede simplificar considerablemente el diseño y la codificación de la seguridad en la aplicación. |
| Marzo de 2026 | Claves administradas por el cliente para la base de datos SQL de Fabric (GA) | Las claves administradas por el cliente le permiten usar sus propias claves de Azure Key Vault para el cifrado de base de datos SQL del área de trabajo con el control automático de rotación de claves y TDE. Para obtener más información, consulte El cifrado de datos en bases de datos SQL y claves administradas por el cliente para áreas de trabajo de Fabric. |
| Marzo de 2026 | Compatibilidad del principal de servicio de Microsoft Entra con accesos directos de Amazon S3 | Puede usar los principales de servicio de Microsoft Entra para acceder a Amazon S3 a través de vínculos directos de OneLake, lo que elimina la necesidad de claves de acceso de AWS a largo plazo. Esta integración usa OpenID Connect (OIDC) para tokens basados en estándares de corta duración, simplifica la administración de identidades entre nubes y permite una auditoría completa a través de AWS CloudTrail. Para empezar, consulte accesos directos de AWS S3 mediante la autenticación de la entidad de servicio. |
| Febrero de 2026 | Evaluador moderno para Dataflow Gen2 (disponible con carácter general) | El motor de evaluación de consultas modernas (evaluador moderno) para Dataflow Gen2 proporciona un nuevo motor de ejecución de consultas que se ejecuta en .NET versión principal 8, lo que puede mejorar significativamente el rendimiento de las ejecuciones de flujo de datos en algunos escenarios. Para obtener más información, consulte el evaluador moderno de Dataflow Gen2. |
| Febrero de 2026 | CI/CD para API de GraphQL (generalmente disponible) | Con CI/CD para APIs de GraphQL, los equipos pueden administrar elementos de GraphQL en Git, colaborar con flujos de trabajo de pull requests conocidos e implementar cambios en diferentes entornos mediante CI/CD. Para más información, consulte Canalizaciones de control de código fuente e implementación en API para GraphQL. |
| Febrero de 2026 | Autenticación de par de claves de Snowflake (generalmente disponible) | Autenticación de pares de claves de Snowflake ahora está disponible de forma general, proporcionando autenticación de clave criptográfica RSA/ECDSA sin contraseña para las conexiones de Snowflake en modelos semánticos de Power BI, Dataflow Gen2, canalizaciones de datos, trabajos de copia y creación de reflejo. Para obtener más información, consulte la autenticación de par de claves del conector de Snowflake. |
| Febrero de 2026 | Vínculo semántico (disponible con carácter general) | Semantic Link ahora está disponible con carácter general, conectando inteligencia artificial, BI e ingeniería de datos a través de una capa semántica compartida que permite a los científicos de datos, ingenieros de BI e ingenieros de datos usar modelos semánticos directamente en cuadernos, automatizar tareas de Power BI y simplificar las operaciones de Spark y SQL. Para obtener más información, consulte Spark Runtime 2.0 e Información general sobre el vínculo semántico. |
| Febrero de 2026 | Las etiquetas de dominio predeterminadas en Fabric (disponible con carácter general) | Las etiquetas de confidencialidad de dominio predeterminadas ahora están disponibles con carácter general. Aplican automáticamente etiquetas de confidencialidad a los nuevos elementos creados dentro de un dominio para que los datos se clasifiquen correctamente a partir de la creación sin pasos manuales. Para obtener más información, consulte Etiquetas de confidencialidad predeterminadas de nivel de dominio. |
| Febrero de 2026 | Interoperabilidad de Microsoft OneLake y Snowflake (disponible de forma general) | La interoperabilidad entre OneLake y Snowflake permite la lectura bidireccional de datos de Iceberg, el almacenamiento nativo de tablas Iceberg administradas por Snowflake en OneLake, la conversión automática de datos de Fabric al formato Iceberg para el acceso a Snowflake, y nuevas experiencias de interfaz de usuario, incluyendo un elemento de Snowflake en OneLake. Para obtener más información, consulte Snowflake con tablas de Iceberg en OneLake y guía para desarrolladores de OneLake. |
| Febrero de 2026 | Colores de la serie de datos (disponibles con carácter general) | Colores de la serie de datos en los paneles de control en tiempo real proporcionan a los autores control directo sobre las asignaciones de colores para cada serie de datos en gráficos circulares, temporales, de líneas, de áreas, de barras, de columnas, de anomalías y de dispersión, lo que permite contar historias visuales coherentes y obtener conocimientos significativos a través de la codificación por colores. Para obtener más información, consulte Personalizar los visuales del panel en tiempo real. |
| Febrero de 2026 | Mirroring Azure Databricks catálogos de áreas de trabajo de Azure Databricks detrás de puntos de conexión privados (disponibles con carácter general) | Mirroring Azure Databricks catálogos desde áreas de trabajo de Azure Databricks detrás de puntos de conexión privados utiliza la puerta de enlace de datos de Virtual Network para establecer una conectividad privada segura. Esta funcionalidad permite que los metadatos y los datos del Catálogo de Unity se reflejen en Fabric a la vez que se mantiene el aislamiento de red. Para obtener más información, consulte Mirroring Azure Databricks Catálogo de Unity y Mirroring desde áreas de trabajo accesibles solo a través de puntos de conexión privados. |
| Febrero de 2026 | API de tabla oneLake (disponibles con carácter general) | Las API de OneLake Table están disponibles con carácter general, lo que permite la administración mediante programación de tablas en OneLake mediante el catálogo REST de Apache Iceberg y las API de Delta Lake. Para obtener más información, consulte OneLake Table API. |
| Enero de 2026 | Identidades de Fabric (disponibilidad general) | Control de límite de inquilinos para Identidades Fabric incrementa el límite predeterminado de 1000 a 10 000 identidades y permite a los administradores de inquilinos establecer límites personalizados para identidades de Fabric (identidades de espacio de trabajo) a través del portal de administración o mediante la API REST. Para obtener más información, consulte Identidad del área de trabajo e Índice de configuración de inquilinos. |
| Enero de 2026 | Compatibilidad con MERGE | La sintaxis MERGE T-SQL ya está disponible con carácter general para Fabric Data Warehouse. Esta instrucción DML proporciona un enfoque elegante y uniforme para ejecutar transformaciones basadas en condiciones entre una tabla de origen y una tabla de destino. Realice INSERTs, UPDATEs y DELETEs en un solo comando con MERGE. |
| Diciembre de 2025 | función DATE_BUCKET() en Fabric Data Warehouse (disponible con carácter general) | La función DATE_BUCKET() de Fabric Data Warehouse permite agregaciones personalizadas basadas en tiempo (por ejemplo, 2 meses o 3 semanas) con DATE_BUCKET(unit, length, datetime). Para obtener más información, consulte DATE_BUCKET (T-SQL). |
| Diciembre de 2025 | Actualización de estadísticas incrementales de Fabric Data Warehouse | La actualización incremental de estadísticas es una optimización del rendimiento para las actualizaciones estadísticas automáticas. Reduce de forma oportunista la duración de las actualizaciones estadísticas automáticas mediante el muestreo de filas recién agregadas (en lugar de toda la columna), lo que acelera las consultas de usuario que deben actualizar las estadísticas antes de ejecutarse. Para obtener más información, vea Fabric Data Warehouse Statistics. |
| Diciembre de 2025 | Fabric Data Warehouse actualización proactiva de estadísticas | Con esta característica habilitada, las estadísticas de columna que se crean automáticamente durante las consultas SELECT ahora son aptas para actualizarse de forma proactiva después de los cambios de datos. Esto reduce las posibilidades de que una consulta de usuario tenga que esperar actualizaciones estadísticas antes de poder ejecutarse, lo que reduce el tiempo de consulta del usuario. Para obtener más información, vea Fabric Data Warehouse Statistics. |
| Diciembre de 2025 | Esquemas de Lakehouse (disponibles con carácter general) | Los esquemas de Lakehouse, ahora disponibles con carácter general , permiten agrupar las tablas para mejorar la detección de datos, el control de acceso y mucho más. Para más información, consulte Esquemas de Lakehouse. |
Para ver los anuncios más antiguos de disponibilidad general (GA, disponibilidad general), consulte el archivo de Novedades de Microsoft Fabric.
Community
En esta sección se resumen las nuevas oportunidades de la comunidad de Microsoft Fabric para los influenciadores actuales y potenciales y MVP.
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| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Fabric Influencers Spotlight de febrero de 2026 | Fabric Influencers Spotlight de febrero de 2026 destaca publicaciones de blog, vídeos y presentaciones de Microsoft MVPs y Superusuarios de Fabric que abarcan diversos aspectos de Microsoft Fabric. |
| Enero de 2026 | Fabric Influencers Spotlight enero de 2026 | Fabric Influencers Spotlight enero de 2026 resalta entradas de blog, vídeos y presentaciones de Microsoft MVP y superusuarios Fabric que abarcan diversos aspectos de Microsoft Fabric. |
| Diciembre de 2025 | Fabric Influencers Spotlight de diciembre de 2025 | El Fabric Influencers Spotlight para diciembre de 2025 resalta los MVPs y superusuarios que crean contenido destacado de Fabric en Data Warehouse, Power BI, Ingeniería de datos, Ciencia de datos, Inteligencia en tiempo real, Bases de datos y Administración de Fabric, con vínculos a vídeos y blogs para aprender de la comunidad. ¡Gracias por un gran año! ¡Te veremos en 2026! |
| Diciembre de 2025 | Concurso Fabric Extensibility Toolkit | Únete al concurso de la comunidad Fabric Extensibility Toolkit y crea nuevas experiencias de usuario, API, cuadernos o accesos directos. Enviar antes del 13 de febrero de 2026; los ganadores se anunciarán el 20 de febrero de 2026. Para obtener más información, consulte la información general del Kit de Herramientas de Extensibilidad y Cómo Empezar con el Kit de Herramientas de Extensibilidad. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Power BI
Important
Si accedes a Power BI en una versión del explorador web anterior a Chrome 94, Microsoft Edge 94, Safari 16.4, Firefox 93 o equivalente, debes actualizar el explorador web a una versión más reciente el 31 de agosto de 2024. El uso de una versión obsoleta del explorador después de esta fecha puede impedir que acceda a las características de Power BI.
Para obtener actualizaciones de Power BI Desktop y el servicio Power BI, consulte ¿Qué novedades de Power BI?
características de la plataforma de Microsoft Fabric
Noticias y novedades sobre las funcionalidades y la experiencia de la plataforma Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Marzo de 2026 | Transparencia de costos de AI Functions en cuadernos y aplicación de métricas de capacidad (versión preliminar) | La calculadora de costos para la barra de progreso de las funciones de IA admite modos configurables (básico, estadísticas, desactivar) que muestran estimaciones de tokens y unidades de capacidad en tiempo real mientras se ejecutan en notebooks. La aplicación de métricas de capacidad incluye una operación dedicada de funciones de IA que separa el uso de Spark y Dataflows Gen2. Para obtener más información, consulte ¿Qué es la aplicación de métricas de capacidad de Microsoft Fabric? y Copilot en el consumo de Fabric. |
| Marzo de 2026 | Api de búsqueda de OneLake Catalog y herramienta MCP (versión preliminar) | OneLake Catalog search API y la herramienta MCP (versión preliminar) lleva la detección entre áreas de trabajo al código con una única solicitud de búsqueda para buscar elementos coincidentes en el patrimonio accesible en función de los metadatos del catálogo y los permisos de usuario. La funcionalidad también se incluye como una herramienta integrada en el servidor MCP de Fabric Core para agentes de IA. Para obtener más información, consulte Catálogo de OneLake. |
| Marzo de 2026 | Asignación de cargas de trabajo de nivel de área de trabajo y administrador centralizado | Los administradores del área de trabajo ahora pueden agregar cargas de trabajo directamente a una o varias áreas de trabajo. En el Centro de cargas de trabajo, los administradores pueden agregar cargas de trabajo directamente a un área de trabajo. El Portal de administración de Fabric ahora incluye una pestaña dedicada Administrar cargas de trabajo, un único panel para la gobernanza de cargas de trabajo en toda la organización. |
| Marzo de 2026 | Fabric Extensibility Toolkit (disponible de forma general) | El kit de herramientas de Extensibility crea la oportunidad de que los asociados y los clientes creen, validen y publiquen cargas de trabajo de Fabric personalizadas en producción con soporte técnico completo de Microsoft. También hay un nuevo Repositorio de Comunidad de Fabric. Este repositorio contiene una amplia variedad de tipos de elementos creados con el toolkit de extensibilidad que puede agregar a su tenant. Para obtener más información, consulte Introducción al kit de herramientas de extensibilidad. |
| Marzo de 2026 | Etiquetas del área de trabajo (disponibles con carácter general) | Las etiquetas del área de trabajo agregan contexto compartido en el nivel de área de trabajo, por lo que los equipos pueden organizar áreas de trabajo por equipo, proyecto o centro de costos, filtrar áreas de trabajo por etiquetas en la lista de áreas de trabajo y el Explorador de catálogos de OneLake y administrar etiquetas a escala mediante API. Para obtener más información, consulte Fabric tags overview and Define tags. |
| Marzo de 2026 | Gobernar en el catálogo de OneLake para administradores de Fabric (disponible de forma general) | OneLake catalog governance for Fabric admins proporciona información de administrador, acciones recomendadas e informes en la pestaña Gobernanza para mejorar la gobernanza entre capacidades, dominios y elementos. Para obtener más información, consulte Catálogo de OneLake y Gobernanza en el catálogo de OneLake. |
| Marzo de 2026 | Operacionalización de Aplicaciones Agénticas con Microsoft Fabric | La entrada de blog Operationalizing Agentic Applications with Microsoft Fabric muestra patrones listos para producción para aplicaciones de inteligencia artificial agente, incluida la orquestación multiagente, la captura de telemetría operativa en SQL Database y Cosmos DB, la supervisión de seguridad en tiempo real a través de Eventstream y análisis de un extremo a otro mediante Lakehouse, modelos semánticos y Power BI para convertir el comportamiento del agente en información empresarial medible. Para obtener más información, consulte la implementación de referencia de la aplicación bancaria de Agente. |
| Febrero de 2026 | Compatibilidad oficial con la herramienta fabric-cicd | La biblioteca de Python fabric cicd ahora es una herramienta compatible oficialmente con la implementación de CI/CD entre áreas de trabajo en Fabric. Proporciona administración de dependencias y parametrización en entornos de desarrollo, pruebas y prod. Para más información, consulte Implementaciones basadas en Git mediante entornos de compilación. |
| Febrero de 2026 | Las etiquetas de dominio predeterminadas en Fabric (disponible con carácter general) | Las etiquetas de confidencialidad de dominio predeterminadas ahora están disponibles con carácter general. Aplican automáticamente etiquetas de confidencialidad a los nuevos elementos creados dentro de un dominio para que los datos se clasifiquen correctamente a partir de la creación sin pasos manuales. Para obtener más información, consulte Etiquetas de confidencialidad predeterminadas de nivel de dominio. |
| Febrero de 2026 | Documento técnico de seguridad de OneLake | El libro blanco de seguridad interoperable OneLake presenta una visión de la definición de políticas centralizada con la aplicación a nivel del motor distribuido. Permite controles de acceso específicos y directivas de gobernanza que funcionan en varias plataformas y motores. Para el documento técnico, consulte el Libro Blanco de Seguridad de OneLake. |
| Enero de 2026 | Introducción a las reglas de firewall de IP de nivel de área de trabajo en Microsoft Fabric (versión preliminar) | Las reglas de firewall de IP de nivel de área de trabajo (versión preliminar) permiten a los administradores del área de trabajo restringir el acceso a la red pública entrante mediante la definición de listas de direcciones IP permitidas mediante direcciones IP únicas, intervalos IP o bloques CIDR. Esta regla bloquea todas las demás solicitudes entrantes en la capa de red antes de alcanzar los servicios de Fabric. Para más información, consulte Protección de áreas de trabajo mediante reglas de firewall de IP. |
| Enero de 2026 | Identidades de Fabric (disponibilidad general) | Control de límite de inquilinos para Identidades Fabric incrementa el límite predeterminado de 1000 a 10 000 identidades y permite a los administradores de inquilinos establecer límites personalizados para identidades de Fabric (identidades de espacio de trabajo) a través del portal de administración o mediante la API REST. Para obtener más información, consulte Identidad del área de trabajo e Índice de configuración de inquilinos. |
| Enero de 2026 | Protección contra sobrecargas de nivel de área de trabajo (versión preliminar) | Los controles de protección de sobrecarga de nivel de área de trabajo (versión preliminar) permiten los límites de porcentaje de CU por área de trabajo durante un período gradual de 24 horas, el bloqueo automático de áreas de trabajo que superan los umbrales y el modo crítico para excluir las áreas de trabajo de alta prioridad de las reglas de protección por sobrecarga. Para obtener más información, consulte Protección contra sobrecargas. |
| Enero de 2026 | API granulares de seguridad de OneLake (versión preliminar) | Las API de seguridad granulares de OneLake (versión preliminar) proporcionan API de rol de creación, obtención y eliminación discretas para la administración de roles de seguridad individuales. Esta funcionalidad permite actualizaciones dirigidas, detección de desviaciones, canalizaciones de CI/CD y escenarios de política como código sin necesidad de envíos completos de colección de roles. Para más información, consulte OneLake data access security API (API de seguridad de acceso a datos de OneLake). |
| Enero de 2026 | Explore datos de seguridad de Fabric en el catálogo de OneLake: pestaña Gobernar | Perspectivas de seguridad de Fabric en la pestaña Control del catálogo de OneLake trasladan los informes de seguridad y gobernanza del centro de Microsoft Purview al nuevo Informe de administración en la pestaña Control del catálogo de OneLake. Puede ver la cobertura de prevención de pérdida de datos y etiqueta de sensibilidad junto con el catálogo de datos. |
| Diciembre de 2025 | Descripción de la facturación del agente de operaciones (versión preliminar) | Comprenda cómo se activará pronto la facturación de agentes de operaciones (versión preliminar). Para obtener más información, vea capacidad del agente de operaciones y facturación y Copilot en consumo de Fabric. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Integración continua/entrega continua (CI/CD) en Microsoft Fabric
En esta sección se incluyen instrucciones y actualizaciones de documentación sobre el proceso de desarrollo, las herramientas, el control de código fuente y el control de versiones en el área de trabajo de Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Diciembre de 2025 | Cómo conectar Microsoft Fabric a Azure DevOps mediante Principal de Servicio | El soporte para principal de servicio en la integración de Git Fabric con Azure DevOps permite conectar las áreas de trabajo de Fabric a los repositorios de Azure DevOps mediante una credencial configurada en lugar de depender únicamente de las credenciales automáticas de Git. Para obtener más información, consulte Fabric API de Git Connect y Automatizar la integración de git con el principal de servicio. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Data Factory en Microsoft Fabric
En esta sección se resumen las nuevas características y funcionalidades recientes de Data Factory en Microsoft Fabric. Siga los problemas y los comentarios a través del foro de la comunidad de Data Factory.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Marzo de 2026 | MCP de Data Factory (versión preliminar) | McP de Data Factory (versión preliminar) permite a los asistentes de inteligencia artificial crear, probar e implementar Dataflow Gen2 mediante lenguaje natural sin configuración manual. Para obtener más información, consulte Data Factory MCP en GitHub. |
| Marzo de 2026 | Pasos solo para vista previa para Dataflow Gen2 (Generalmente Disponible) | Los pasos de solo versión preliminar son pasos de transformación en Dataflow Gen2 que se ejecutan solo durante la fase de creación de la versión preliminar de datos. Se excluyen de las operaciones de ejecución, lo que garantiza que no afectan al comportamiento en tiempo de ejecución ni a la lógica de producción. Para obtener más información, consulte paso de solo vista previa en Dataflow Gen2. |
| Marzo de 2026 | Compatibilidad con Esquema en destinos de datos de Fabric (disponibles con carácter general) | El soporte de esquemas en los destinos de datos de Fabric (disponibles de forma general) permite que Dataflow Gen2 escriba en esquemas específicos para las bases de datos SQL de Fabric, Lakehouses y Warehouses, lo que permite a los equipos organizar tablas por dominio y mejorar la colaboración en entornos compartidos sin necesidad de crear destinos independientes. Para obtener más información, consulte Destinos de datos de Dataflow Gen2 y configuración administrada. |
| Marzo de 2026 | Transformación AI-Powered del Indicador (generalmente disponible) | AI-Powered Prompt Transform (Generally Available) integra la inteligencia artificial generativa en la transformación de datos de bajo código en Dataflow Gen2, por lo que los autores pueden enriquecer y transformar datos mediante avisos de lenguaje natural sin crear o administrar modelos de aprendizaje automático, con operaciones que se contabilizan hacia un medidor de IA explícito. Para obtener más información, consulte Fabric ai Prompt in Dataflow Gen2. |
| Marzo de 2026 | Conector IBM Netezza ODBC Driver para Power Query (Generalmente Disponible) | IBM Netezza ODBC Driver (generalmente disponible) proporciona conectividad confiable de IBM Netezza al cambiar del controlador Simba integrado a los controladores ODBC de IBM Netezza proporcionados por el cliente, garantizando soporte a largo plazo y una experiencia preparada para el futuro con la reutilización del conector existente. Para obtener más información, consulte Conector de base de datos ibm Netezza. |
| Marzo de 2026 | conector Google BigQuery para Power Query (disponible con carácter general) | El conector de Google BigQuery (disponible con carácter general) proporciona una mayor confiabilidad y alineación con los estándares de seguridad. Está diseñado para la durabilidad, el cumplimiento y las mejoras futuras. Para obtener más información, consulte Conector de Google BigQuery. |
| Marzo de 2026 | Modelo de PowerShell para puertas de enlace (disponible con carácter general) | El modelo de PowerShell para puertas de enlace (disponible con carácter general) ofrece automatización totalmente compatible y lista para producción para el ciclo de vida de la puerta de enlace, la actualización, la restauración y la administración de configuración con nuevos comandos para la detección de versiones y el control de actualización. Hace que las operaciones de puerta de enlace controladas por scripts a gran escala sean más fáciles y sólidas. Para más información, consulte Compatibilidad de PowerShell con puertas de enlace de datos locales. |
| Marzo de 2026 | Compatibilidad con certificados y proxy para la puerta de enlace de datos de VNet (Generalmente Disponible) | La compatibilidad con certificados y proxy para la puerta de enlace de datos de red virtual (disponible con carácter general) permite una conectividad segura y compatible en entornos empresariales mediante certificados emitidos por la empresa para la autenticación de puerta de enlace y el enrutamiento de proxy cuando está restringido el acceso directo a Internet. Esta funcionalidad refuerza la seguridad y cumple con las políticas de red corporativas. Para más información, consulte Administración de puertas de enlace de datos de red virtual (VNet). |
| Marzo de 2026 | Actualización automática de la puerta de enlace de datos local (desencadenada por el administrador) (disponible con carácter general) | La actualización automática de la puerta de enlace de datos local (desencadenada por el administrador) permite a los administradores desencadenar actualizaciones de puerta de enlace a petición en lugar de depender del tiempo de instalación automática. Esta funcionalidad permite controlar el tiempo de actualización para alinearse con las ventanas de mantenimiento y las actualizaciones mediante programación a través de PowerShell. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| Marzo de 2026 | Evaluar Power Query de forma programática (versión preliminar) | Evaluate Power Query mediante programación en Microsoft Fabric (versión preliminar) introduce una API REST pública para ejecutar scripts Power Query M mediante programación, permitiendo la automatización, integración con Spark, canalizaciones y acceso a más de 100 orígenes de datos con un tiempo de espera de 90 segundos para las transformaciones. Para obtener más información, consulte Execute Query API Reference (Referencia de la API de ejecución de consultas). |
| Marzo de 2026 | Retirada del conector de Quickbooks Online | El conector de QuickBooks Online se está retirando y no se admitirá a partir de marzo de 2026. Después de la retirada, no se pueden crear nuevas conexiones y es posible que las conexiones existentes dejen de funcionar. |
| Febrero de 2026 | Optimización del rendimiento adaptable (versión preliminar) | El ajuste de rendimiento adaptable está diseñado para optimizar de forma inteligente el rendimiento del movimiento de datos en función de la configuración y el contexto en tiempo de ejecución. Esta funcionalidad de vista previa simplifica la optimización de Data Factory, haciéndola más segura y eficaz, sin necesidad de tener experiencia manual profunda ni de realizar ajustes por prueba y error. Para habilitarlo, consulte la propiedad adaptivePerformanceTuning al usar la actividad de copia. |
| Febrero de 2026 | Evaluador moderno para Dataflow Gen2 (disponible con carácter general) | El motor de evaluación de consultas modernas (evaluador moderno) para Dataflow Gen2 proporciona un nuevo motor de ejecución de consultas que se ejecuta en .NET versión principal 8, lo que puede mejorar significativamente el rendimiento de las ejecuciones de flujo de datos en algunos escenarios. Para obtener más información, consulte el evaluador moderno de Dataflow Gen2. |
| Marzo de 2026 | Invocar la actividad del paquete SSIS en canalizaciones de Data Factory (versión preliminar) | La actividad Invoke SSIS Package en canalizaciones de Data Factory está en versión preliminar y habilita la ejecución orquestada de paquetes SSIS desde canalizaciones de Fabric. |
| Marzo de 2026 | Edición avanzada para consultas de destino de datos en Dataflow Gen2 (versión preliminar) | La edición avanzada de las consultas de destino de datos en Dataflow Gen2 está en versión preliminar y le permite editar directamente la lógica de consulta de destino durante la creación. |
| Febrero de 2026 | Datos recientes en Dataflow Gen2 (versión preliminar) | Recent data in Dataflow Gen2 (Preview) proporciona acceso rápido a los elementos de datos usados con más frecuencia en la cinta de opciones de Power Query y Modern Get Data, por lo que puede saltar directamente a tablas, archivos, carpetas y bases de datos usados recientemente sin navegación. Para obtener más información, consulte Obtener la experiencia de datos y Qué es Dataflow Gen2. |
| Febrero de 2026 | Autenticación de par de claves de Snowflake (generalmente disponible) | Autenticación de pares de claves de Snowflake ahora está disponible de forma general, proporcionando autenticación de clave criptográfica RSA/ECDSA sin contraseña para las conexiones de Snowflake en modelos semánticos de Power BI, Dataflow Gen2, canalizaciones de datos, trabajos de copia y creación de reflejo. Para obtener más información, consulte la autenticación de par de claves del conector de Snowflake. |
| Febrero de 2026 | Actualización manual de la puerta de enlace de datos local (versión preliminar) | La actualización manual para el gateway de datos local está ahora en vista previa, por lo que los administradores pueden programar actualizaciones del gateway a través del portal de Fabric, la API o scripts de PowerShell a su propio ritmo. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| Enero de 2026 | Versión de enero de 2026 de la puerta de enlace de datos local | La puerta de enlace de datos local de enero de 2026 actualiza la puerta de enlace a la versión 3000.302 para alinearse con la versión de Power BI Desktop de enero de 2026. Incluye optimizaciones de rendimiento para leer el formato CSV en las actividades de trabajo de copia y de canalización, además de ajuste adaptable del rendimiento para las operaciones de lectura y escritura de canalización. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| Enero de 2026 | Mejoras en la tarea de copia incremental y en la captura de cambios de datos | Las mejoras recientes del trabajo de Copy amplían la compatibilidad de copia incremental a Google BigQuery, Google Cloud Storage, DB2, ODBC, la tabla de Fabric Lakehouse y otras fuentes. También agregan compatibilidad con SAP Datasphere Outbound para Amazon S3 y Google Cloud Storage. Para más información, consulte ¿Qué es el trabajo de copia en Data Factory? |
| Diciembre de 2025 | Ejecutar definiciones de trabajos de Spark en canalizaciones con principal de servicio o identidad de área de trabajo | La actividad Definición de trabajos de Spark en canalizaciones de Data Factory permite ejecutar definiciones de trabajos de Spark desde canalizaciones mediante una conexión que se autentica con una entidad de servicio o una identidad del área de trabajo, en lugar de credenciales de usuario. Para más información, consulte Actividad de definición de trabajos de Spark. |
| Diciembre de 2025 | Versión de la puerta de enlace de datos local de diciembre de 2025 | La versión Gateway de diciembre de 2025 (versión 3000.298) proporciona una nueva opción de actualización manual (en versión preliminar) a través del portal o la API de Fabric. La versión de noviembre sirve como versión de línea base para esta característica y puede empezar a realizar actualizaciones manuales a partir de diciembre. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| Diciembre de 2025 | Ejecutar Notebooks en Pipelines con Entidad de Servicio o Identidad del Área de Trabajo | Una actividad de Notebook con SPN o identidad del área de trabajo ahora le permite configurar ejecuciones seguras y no interactivas en canalizaciones de Data Factory utilizando credenciales de Entra ID para proteger las cargas de trabajo de producción y evitar sesiones vinculadas al usuario. Para obtener más información, consulte Transformación de datos mediante la ejecución de un cuaderno. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Data Factory en ejemplos e instrucciones de Microsoft Fabric
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Diciembre de 2025 | Evaluación de Su Azure Data Factory para la Migración a Fabric Data Factory | Evaluar ADF para la migración con la herramienta integrada para evaluar canalizaciones y actividades, marcar los cambios necesarios y características no admitidas, y exportar un informe para planificar la migración a Azure Data Factory. Para obtener más información, consulte la herramienta de actualización de PowerShell para la migración de ADF a Fabric y la planificación de migración para Azure Data Factory. |
| Diciembre de 2025 | Replicar datos de Dataverse a través de Fabric a varios destinos | El trabajo de Copy para la replicación de Dataverse permite mover datos de Dataverse a través de Fabric a varios destinos mediante patrones masivos, incrementales y CDC con una configuración sencilla. |
ingeniería de datos de Fabric
En esta sección se resumen las nuevas características y funcionalidades recientes de la carga de trabajo Ingeniería de datos en Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Marzo de 2026 | APIs públicas de Fabric para el cuaderno (generalmente disponible) | APIs públicas de Fabric Notebook (disponible con carácter general) le permiten administrar y ejecutar cuadernos mediante programación con compatibilidad completa con CRUD, ejecución de API de Programador de trabajos con parametrización y configuración de sesiones y autenticación de entidad de servicio. Para obtener más información, consulte Items – REST API (Core) and Job Scheduler – REST API (Core). |
| Febrero de 2026 | CI/CD para API de GraphQL (generalmente disponible) | Con CI/CD para APIs de GraphQL, los equipos pueden administrar elementos de GraphQL en Git, colaborar con flujos de trabajo de pull requests conocidos e implementar cambios en diferentes entornos mediante CI/CD. Para más información, consulte Canalizaciones de control de código fuente e implementación en API para GraphQL. |
| Febrero de 2026 | Microsoft controlador ODBC (versión preliminar) | El controlador ODBC de Microsoft para Fabric Data Engineering (versión preliminar) permite .NET, Python y otras herramientas de BI y aplicaciones compatibles con ODBC para conectarse a Spark SQL en Fabric a través de las API de Livy con autenticación Microsoft Entra ID, reutilización de sesiones y captura previa asincrónica. Para obtener más información, consulte Controlador ODBC de Microsoft para Fabric Data Engineering. |
| Febrero de 2026 | SharePoint y OneDrive identidades de acceso directo (versión preliminar) | Los accesos directos de OneLake SharePoint y OneDrive ahora admiten la autenticación de identidad del espacio de trabajo y principal del servicio, lo que permite la gestión centralizada de credenciales, límites de API más altos y acceso entre inquilinos sin depender de credenciales de usuario individuales. Para obtener más información, vea Crear un acceso directo de OneDrive o SharePoint y Identidad del espacio de trabajo. |
| Febrero de 2026 | Interoperabilidad de Microsoft OneLake y Snowflake (disponible de forma general) | La interoperabilidad entre OneLake y Snowflake permite la lectura bidireccional de datos de Iceberg, el almacenamiento nativo de tablas Iceberg administradas por Snowflake en OneLake, la conversión automática de datos de Fabric al formato Iceberg para el acceso a Snowflake, y nuevas experiencias de interfaz de usuario, incluyendo un elemento de Snowflake en OneLake. Para obtener más información, consulte Snowflake con tablas de Iceberg en OneLake y guía para desarrolladores de OneLake. |
| Enero de 2026 | Protección de acceso saliente del área de trabajo para atajos en Data Factory y OneLake (versión preliminar) | La protección de acceso saliente del área de trabajo (versión preliminar) se extiende a canalizaciones, trabajo de copia, flujos de datos, accesos directos de OneLake y bases de datos reflejadas. Los administradores del área de trabajo pueden configurar reglas de permiso y denegación para las conexiones salientes a orígenes de datos externos y puertas de enlace, lo que impide la filtración de datos. Para obtener más información, consulte Protección de acceso de salida del área de trabajo (disponible con carácter general) y Administración del acceso saliente desde OneLake con protección de acceso saliente. |
| Enero de 2026 | Conexión de Fabric en Notebooks (versión preliminar) | Conexión de Fabric en Notebook (versión preliminar) le permite la capacidad de crear y administrar conexiones de origen de datos en la nube directamente en notebooks. Para obtener más información, consulte conexión de Fabric en Notebook. |
| Diciembre de 2025 | Fabric Runtime 2.0 (versión preliminar) | Enable Spark 4.0 a través de Runtime 2.0 (versión preliminar) para usar Spark 4.0 y Delta Lake 4.0 con el sistema operativo actualizado, Java, Scala y Python versiones. Para obtener más información, consulte Fabric Runtime 2.0 Experimental (versión preliminar) y Apache Spark runtimes. |
| Diciembre de 2025 | Compatibilidad con la biblioteca de variables en cuadernos (disponible con carácter general) |
Use bibliotecas de variables en cuadernos para centralizar la configuración. Puede acceder a variables con notebookutils.variableLibrary, insertar configuraciones específicas del entorno a través de %%configure y habilitar un CI/CD seguro con soporte para el Principal de Servicio. Para obtener más información, consulte Introducción a las bibliotecas de variables. |
| Diciembre de 2025 | Esquemas de Lakehouse (disponibles con carácter general) | Los esquemas de Lakehouse, ahora disponibles con carácter general , permiten agrupar las tablas para mejorar la detección de datos, el control de acceso y mucho más. Para más información, consulte Esquemas de Lakehouse. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
ejemplos e instrucciones de ingeniería de datos de Fabric
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Marzo de 2026 | Evaluación de la calidad de salida de las funciones de IA con cuadernos de Eval (versión preliminar) | Los cuadernos de evaluación proporcionan flujos de trabajo estructurados que usan LLM como juez para evaluar las salidas de funciones de IA y calcular métricas tales como la exactitud, la precisión, la recuperación, F1, coherencia, consistencia y relevancia. Para más información, consulte Transformación y enriquecimiento de datos con funciones de IA. |
| Marzo de 2026 | ExtractLabel: extracción de datos no estructurados controlada por esquemas con funciones de IA de Fabric | ExtractLabel en Fabric AI Functions permite la extracción estructurada de calidad de producción desde texto libre mediante definiciones de esquema JSON con campos tipados, enumeraciones restringidas, matrices y descripciones para asegurar formas de salida coherentes que los sistemas posteriores puedan consumir de manera confiable. Para obtener más información, consulte Transformación y enriquecimiento de datos con funciones de IA y Extracción de información (ai.extract). |
| Febrero de 2026 | Acceso de copia cero a datos de OneLake en Azure Databricks (versión preliminar) | OneLake catalog federation in Azure Databricks (Preview) permite a Unity Catalog consultar los datos de Fabric almacenados en OneLake sin copiar. Esta funcionalidad mantiene OneLake como origen de la verdad, al tiempo que permite que Databricks calcule tablas a través de metadatos sincronizados y acceso a datos de copia cero. Para obtener más información, consulte Habilitar la federación del catálogo de OneLake. |
| Febrero de 2026 | motor de ejecución nativa para Microsoft Fabric | El motor de ejecución nativa acelera los trabajos de Spark hasta seis veces más rápidos sin cambios de código descargando operaciones de proceso intensivo en un motor de C++ vectorizado con tecnología de Velox y Apache Gluten. Ofrece un rendimiento mejorado para cargas de trabajo de Parquet y Delta, a la vez que mantiene la compatibilidad completa de Spark. Para más información, consulte Introducción al motor de ejecución nativo y el asesor de Apache Spark. |
| Febrero de 2026 | Reuniendo Fabric Real-Time Intelligence, Notebook y Spark Structured Streaming (en vista preliminar) | Los cuadernos de Spark y la integración de Real-Time Intelligence (Vista Previa) combinan Spark Structured Streaming con Eventstreams. Mediante esta integración, puede detectar orígenes de streaming en Real-Time Hub, generar código pySpark generado automáticamente, reutilizar cuadernos existentes como procesadores y conectarse de forma segura mediante la autenticación de Entra ID. Para obtener más información, consulte Descripción general de flujos de eventos de Microsoft Fabric y Cómo usar notebooks. |
| Diciembre de 2025 | ¿Cómo hace Fabric que los blocs de notas de Spark sean instantáneos? | Fabric crea cuadernos Spark a través del aprovisionamiento automático de recursos. Fabric predice la demanda y dimensiona correctamente los grupos iniciales, por lo que la mayoría de las sesiones de cuadernos se inician en segundos, pasando a un sistema bajo demanda cuando se requieren bibliotecas personalizadas o redes privadas. Para obtener más información, consulte El entorno de cómputo de Apache Spark para Ingeniería de Datos y Ciencia de Datos y El modo de alta concurrencia en Apache Spark para Fabric. |
| Diciembre de 2025 | Optimización de permisos con oneLake Security ReadWrite Access | Los permisos de OneLake ReadWrite permiten conceder acceso de escritura a esquemas específicos al ocultar datos confidenciales, por lo que consolida el almacenamiento de Lakehouse y colabora de forma segura sin sobreexposición. Para obtener más información, consulte Seguridad de tablas y carpetas en OneLake y visión general de la seguridad en OneLake. |
| Diciembre de 2025 | Convertir documentos habituales de SharePoint y OneDrive en datos preparados para análisis con accesos directos de OneLake | OneDrive y accesos directos de SharePoint en OneLake permiten hacer referencia a archivos Microsoft 365 en su lugar, examinarlos junto con los datos del lago y, opcionalmente, transformar carpetas en tablas estructuradas que permanecen sincronizadas. |
| Diciembre de 2025 | Exposición de vistas materializadas de Lakehouse a aplicaciones con graphQL API | Exponga vistas materializadas de Lakehouse con un esquema GraphQL desde una vista materializada de Lakehouse y, a continuación, consulte exactamente los campos que necesita con filtrado, ordenación y paginación. |
ciencia de datos de Fabric
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de Data Science in Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Marzo de 2026 | Fabric Agente de datos (disponible con carácter general) | Cree, configure, publique y comparta agentes de datos que respondan a preguntas de lenguaje natural sobre orígenes de datos como Lakehouse, Warehouse, Semantic Models, Eventhouse, SQL Databases y Bases de datos reflejadas. También hay disponibles funcionalidades adicionales como la solución de problemas mediante diagnósticos y CI/CD para la administración del ciclo de vida de un extremo a otro. Para más información, consulte Fabric Data Agents |
| Marzo de 2026 | Experiencia de usuario de código bajo deAutoML en Fabric (disponible con carácter general) | AutoML o Automated Machine Learning, es un proceso que automatiza las tareas complejas y lentas de desarrollo de modelos machine learning. La nueva experiencia de AutoML de código bajo admite varias tareas, como regresión, previsión, clasificación y clasificación de varias clases. Para empezar, consulte Creación de modelos con Ml automatizado (versión preliminar). |
| Febrero de 2026 | Vínculo semántico (disponible con carácter general) | Semantic Link ahora está disponible con carácter general, conectando inteligencia artificial, BI e ingeniería de datos a través de una capa semántica compartida que permite a los científicos de datos, ingenieros de BI e ingenieros de datos usar modelos semánticos directamente en cuadernos, automatizar tareas de Power BI y simplificar las operaciones de Spark y SQL. Para obtener más información, consulte Spark Runtime 2.0 e Información general sobre el vínculo semántico. |
| Diciembre de 2025 | OneLake Files en Microsoft Foundry IQ | Integre archivos oneLake con Foundry IQ para indexar y enriquecer documentos, imágenes, registros y transcripciones directamente desde OneLake, sin duplicación ni canalizaciones complejas. Para obtener más información, consulte el uso de archivos OneLake en Microsoft Foundry. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
ejemplos e instrucciones de ciencia de datos de Fabric
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Enrich Power BI informes con ML | El aprendizaje automático puede enriquecer los informes de Power BI. Aprenda cómo con este patrón de un extremo a otro que usa Semantic Link para consultar un modelo semántico regulado, entrena un modelo de predicción de abandono con Fabric ML, aplica la puntuación por lotes y en tiempo real para mostrar las predicciones en Power BI a través de Dataflow Gen2. |
Cosmos DB en Microsoft Fabric
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de Cosmos DB en Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Noviembre de 2025 | Cosmos DB en Microsoft Fabric (GA) | Cosmos DB en Microsoft Fabric ahora está disponible con carácter general para todos los usuarios. Desde su anuncio en Microsoft Build 2025, Microsoft agregó varias funcionalidades nuevas, como vector indexación y búsqueda. Para obtener más información, consulte Unnouncing Cosmos DB in Microsoft Fabric. Para empezar, consulte Quickstart: Creación de una base de datos de Cosmos DB en Microsoft Fabric (versión preliminar). |
Base de datos SQL en Microsoft Fabric
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de las bases de datos SQL en Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Abril de 2026 | Migration Assistant a SQL Database (versión preliminar) | El nuevo Migration Assistant para la base de datos SQL simplifica el traslado de las cargas de trabajo locales de SQL Server a Fabric. Diseñado para desarrolladores de SQL, importa esquema a través de DACPACs, identifica problemas de compatibilidad y proporciona instrucciones claras y accionables antes de la migración. Para obtener más información, vea Fabric Migration Assistant for SQL Database (versión preliminar) y Introducing the Migration Assistant to SQL Database in Fabric (preview). |
| Marzo de 2026 | Compactación automática de índices (versión preliminar) | La compactación automática de índices le ayuda a reducir el consumo de espacio de almacenamiento, E/S de disco, memoria y mejorar el rendimiento de la carga de trabajo sin invertir tiempo y esfuerzo en trabajos de mantenimiento de índices. |
| Marzo de 2026 | Implementar bases de datos SQL en Fabric desde VS Code | Ahora puede implementar bases de datos SQL en Fabric desde Visual Studio Code con un cuadro de diálogo de publicación y plantillas de elemento en la extensión Proyectos de bases de datos SQL para Visual Studio Code. Desde la extensión, puede examinar áreas de trabajo, previsualizar scripts de implementación, configurar opciones de implementación e implementar cambios de esquema directamente en Fabric bases de datos SQL sin salir del editor. Para obtener más información, vea Publicar un proyecto y Agregar plantillas de elemento. |
| Marzo de 2026 | Controla el uso de cálculo con la configuración máxima de vCore | Ahora puede controlar el uso de recursos de computación (versión preliminar) en SQL database limitando la utilización máxima de vCores, por ejemplo, para reducir el uso de capacidad de Fabric de una base de datos de desarrollo o prueba. Esta es una función de vista previa. |
| Marzo de 2026 | Opciones de ALTER DATABASE SET |
ALTER DATABASE SET Las opciones de SQL Database ahora están disponibles como característica en versión preliminar. Para obtener más información, vea ALTER DATABASE SET options (Transact-SQL) para la base de datos SQL en Fabric. La indexación de texto completo también está disponible en SQL Database como característica en versión preliminar. |
| Marzo de 2026 | Administrar la replicación de bases de datos SQL integrada en OneLake (versión preliminar) | La integración del reflejo de base de datos integrado en OneLake hace que los datos operativos estén disponibles inmediatamente para el análisis y la inteligencia artificial, con cero ETL. Ahora puede administrar de forma selectiva las tablas reflejadas en Fabric OneLake y iniciar o reiniciar la funcionalidad creación de reflejo mediante la API REST. |
| Marzo de 2026 | Mejoras en el índice de vectores en SQL Database | Mejoras en búsquedas de vectores e índices vectoriales en SQL Motor de base de datos mejoran el rendimiento, la flexibilidad y la funcionalidad de las operaciones de búsqueda vectorial. |
| Marzo de 2026 | Enmascaramiento dinámico de datos (DDM) (GA) | El enmascaramiento dinámico de datos limita la exposición de información confidencial mediante su enmascaramiento a los usuarios sin privilegios. Se puede usar para simplificar considerablemente el diseño y la codificación de la seguridad en la aplicación. |
| Marzo de 2026 | Auditing for Fabric SQL Database (GA) | La auditoría para bases de datos SQL de Fabric introduce el registro de auditoría para las bases de datos SQL de Fabric. Puede configurar la auditoría en el portal, almacenar los registros en OneLake y consultarlos con sys.fn_get_audit_file_v2 para realizar un seguimiento del acceso y los cambios de cumplimiento e investigaciones. También puede administrar la auditoría de SQL Database con la API REST para ver y configurar las opciones de auditoría en todas las bases de datos de un área de trabajo. Para obtener más información, consulte Auditing for SQL Database in Fabric. |
| Marzo de 2026 | Claves administradas por el cliente para la base de datos SQL de Fabric (GA) | Las claves administradas por el cliente le permiten usar sus propias claves de Azure Key Vault para el cifrado de base de datos SQL del área de trabajo con el control automático de rotación de claves y TDE. Para obtener más información, consulte El cifrado de datos en bases de datos SQL y claves administradas por el cliente para áreas de trabajo de Fabric. |
| Marzo de 2026 | Mejoras de implementación: scripts posteriores o previos a la implementación | Las canalizaciones de integración e implementación del control de código fuente de SQL Database en Fabric ahora admiten la ejecución de scripts previos o posteriores a la implementación. Para obtener más información sobre el control de código fuente y las canalizaciones de implementación para bases de datos SQL en Fabric, consulte Integración de control de código fuente para bases de datos SQL. |
| Marzo de 2026 | Restauración de bases de datos eliminadas | En Fabric, cuando eliminas una base de datos, entra en un estado de eliminación suave en la pestaña Papelera de reciclaje del área de trabajo de Fabric. Dependiendo de la configuración de retención, puedes recuperar la base de datos eliminada de la Papelera de reciclaje durante el período de retención. También puede configurar el período de retención de copia de seguridad de la base de datos SQL de Fabric de 1 a 35 días. Cuando se elimina de forma permanente la base de datos de la papelera de reciclaje, las copias de seguridad siguen estando disponibles para el período de retención de copia de seguridad configurado. Para obtener más información, consulte Copias de seguridad automáticas en SQL Database. |
| Febrero de 2026 | Compatibilidad con intercalación | Ahora puede crear una base de datos SQL en Fabric con cualquier intercalación, al Crear una base de datos SQL con la CLI de Fabric o Crear una base de datos SQL con PowerShell y la API REST. Pruebe un cuaderno de muestra para crear una base de datos con una intercalación específica. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Base de datos SQL en ejemplos y guías de Microsoft Fabric
| Month | Feature | Aprende más |
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| Febrero de 2026 | Asistentes impulsados por IA en SSMS, VS Code y Fabric | Los asistentes impulsados por IA ahora están disponibles dondequiera que escriba SQL para cada opción de implementación (SQL Server, Azure SQL, base de datos SQL en Fabric). GitHub Copilot proporciona autocompletado en línea, chat en lenguaje natural y optimización de consultas en SSMS 22, la extensión MSSQL de VS Code y el Editor de consultas del portal de Fabric. |
Fabric Data Warehouse
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de Fabric Data Warehouse.
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| Abril de 2026 | Compatibilidad con ALTER TABLE en una transacción explícita (disponible con carácter general) | Las operaciones admitidas ALTER TABLE Transact-SQL ahora se pueden ejecutar dentro de una transacción definida por el usuario explícita en Fabric Data Warehouse. Para obtener más información, vea Transacciones en Fabric Data Warehouse. |
| Marzo de 2026 | Funciones de IA integradas (versión preliminar) | Fabric Data Warehouse ahora incluye inteligencia artificial directamente en T-SQL, lo que le permite clasificar y clasificar texto, analizar opiniones, extraer información estructurada, traducir texto entre lenguajes e incluso corregir la gramática, todo ello mediante funciones integradas de inteligencia artificial. Para empezar, consulte Use las funciones de IA en Fabric Data Warehouse (versión preliminar). |
| Marzo de 2026 | ANY_VALUE | Fabric Data Warehouse introduce la función de agregado ANY_VALUE, que permite devolver un valor representativo de cada grupo sin necesidad de que forme parte de la cláusula GROUP BY. Esto resulta especialmente útil cuando las filas agrupadas comparten el mismo valor lógico o cuando una opción exacta no es importante, lo que ayuda a simplificar las consultas, reducir la lógica de agregación reutilizable y mejorar la legibilidad de las consultas. Para obtener más información, vea ANY_VALUE (Transact-SQL) function. |
| Marzo de 2026 | Protección de acceso saliente (OAP) para almacenamiento (disponible con carácter general) | La protección de acceso saliente (OAP) para almacenamiento (disponible con carácter general) proporciona una protección de filtración de datos más sólida para entornos empresariales, con reglas de conector que permiten controlar orígenes externos, incluidas cuentas de Azure Data Lake Storage Gen2 específicas, otras áreas de trabajo de Fabric y conectores externos aprobados. Para más información, consulte Protección de acceso saliente del área de trabajo para las cargas de trabajo de un almacén de datos. |
| Marzo de 2026 | Registros de auditoría de SQL warehouse (disponibles con carácter general) | SQL Audit Logs en Fabric Data Warehouse y en los puntos de conexión de análisis de SQL proporcionan un registro completo e inmutable de todas las actividades de base de datos. Capturan detalles críticos, como la marca de tiempo del evento, el usuario o el proceso que desencadenó la acción y las instrucciones T-SQL ejecutadas. Para empezar, consulte Configuración de registros de auditoría de SQL. |
| Marzo de 2026 | OneLake como origen para COPY INTO y OPENROWSET (disponible con carácter general) | Las instrucciones COPY INTO y OPENROWSET de T-SQL pueden leer directamente desde las rutas de OneLake en Fabric Data Warehouse, permitiendo la ingesta de datos SQL y consultas ad hoc desde carpetas de Lakehouse sin necesidad de almacenamiento externo ni configuraciones complejas. Para obtener más información, consulte Ingesta de datos en el almacenamiento. |
| Marzo de 2026 | Migration Assistant ahora puede conectarse directamente (versión preliminar) | Ahora puede usar el Migration Assistant para conectarse directamente al almacenamiento de origen para una migración a Fabric Data Warehouse. Para obtener más información sobre esta característica en versión preliminar, consulte Asistente de Migración de Fabric para Data Warehouse y Migrar utilizando la conexión al sistema de origen. |
| Marzo de 2026 | Grupos de SQL personalizados (versión preliminar) | Los grupos de SQL personalizados permiten a los administradores configurar clasificadores de cargas de trabajo y asignación de recursos para sus propias cargas de trabajo. Para más información, consulte Grupos de SQL personalizados. |
| Enero de 2026 | Compatibilidad con MERGE | La sintaxis MERGE T-SQL ya está disponible con carácter general para Fabric Data Warehouse. Esta instrucción DML proporciona un enfoque elegante y uniforme para ejecutar transformaciones basadas en condiciones entre una tabla de origen y una tabla de destino. Realice INSERTs, UPDATEs y DELETEs en un solo comando con MERGE. |
| Diciembre de 2025 | función DATE_BUCKET() en Fabric Data Warehouse (disponible con carácter general) | La función DATE_BUCKET() de Fabric Data Warehouse permite agregaciones personalizadas basadas en tiempo (por ejemplo, 2 meses o 3 semanas) con DATE_BUCKET(unit, length, datetime). Para obtener más información, consulte DATE_BUCKET (T-SQL). |
| Diciembre de 2025 | Actualización incremental de estadísticas | La actualización incremental de estadísticas es una optimización del rendimiento para las actualizaciones estadísticas automáticas. Reduce de forma oportunista la duración de las actualizaciones estadísticas automáticas mediante el muestreo de filas recién agregadas (en lugar de toda la columna), lo que acelera las consultas de usuario que deben actualizar las estadísticas antes de ejecutarse. Para obtener más información, consulte Estadísticas. |
| Diciembre de 2025 | Actualización proactiva de estadísticas | Al habilitar esta característica, las estadísticas de columna que se crean automáticamente durante las consultas SELECT son aptas para la actualización proactiva después de los cambios de datos. Esta actualización reduce las posibilidades de que una consulta de usuario tenga que esperar a actualizaciones estadísticas antes de ejecutarse, lo que reduce el tiempo de consulta del usuario. Para obtener más información, consulte Estadísticas. |
| Diciembre de 2025 | Despliegue automatizado de puntos finales de almacén y análisis SQL | Obtenga más información sobre cómo Automatizar la implementación de puntos de conexión de almacén de datos y análisis SQL, con patrones para generar scripts, validar y orquestar la creación de elementos y las dependencias entre elementos hoy, y obtener una vista previa de las capacidades de implementación nativas que llegarán a Fabric. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
ejemplos e instrucciones de Fabric Data Warehouse
| Month | Feature | Aprende más |
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| Noviembre de 2025 | Ingesta de datos con OPENROWSET | Incorpora archivos en el Fabric Data Warehouse mediante la función OPENROWSET con inferencia de esquema, partición, lectura de metadatos y filtrado en línea. |
Replicación de Malla
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de Mirroring en Microsoft Fabric.
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| Marzo de 2026 | Creación de reflejo desde bases de datos de SAP (disponibles con carácter general) | Puede replicar continuamente los datos de SAP directamente en OneLake de Fabric. Una vez en Fabric, puede aprovechar las eficaces funcionalidades de inteligencia empresarial, inteligencia artificial, ingeniería de datos, ciencia de datos y uso compartido de datos. Para más información, consulte Mirroring de SAP. |
| Marzo de 2026 | creación de reflejo de la base de datos Oracle en Microsoft Fabric (disponible con carácter general) | Reflejo de la base de datos de Oracle en Microsoft Fabric ahora está generalmente disponible, incluidas actualizaciones de soporte como Oracle Autonomous Database. Para obtener más información, consulte Creación de reflejo de bases de datos de Oracle, Tutorial: Configuración de la creación de reflejo de la base de datos de Oracle y limitaciones de creación de reflejo de Oracle. |
| Marzo de 2026 | Funcionalidades extendidas de creación de reflejo (versión preliminar) | Las funcionalidades extendidas de mirroring se encuentran en versión preliminar, incluida la compatibilidad con la alimentación de datos de cambios delta y las vistas de mirroring para los orígenes admitidos. |
| Marzo de 2026 | Mirroring para Azure Database for MySQL (versión preliminar) | Mirroring en Fabric proporciona una experiencia sencilla para evitar procesos complejos ETL (extracción, transformación, carga) y integrar perfectamente los datos de Azure Database for MySQL existentes con el resto de los datos en Fabric. Para obtener más información, consulte Mirroring Azure Database for MySQL. |
| Febrero de 2026 | Mirroring Azure Databricks catálogos de áreas de trabajo de Azure Databricks detrás de puntos de conexión privados (disponibles con carácter general) | Mirroring Azure Databricks catálogos desde áreas de trabajo de Azure Databricks detrás de puntos de conexión privados utiliza la puerta de enlace de datos de Virtual Network para establecer una conectividad privada segura. Esta funcionalidad permite que los metadatos y los datos del Catálogo de Unity se reflejen en Fabric a la vez que se mantiene el aislamiento de red. Para obtener más información, consulte Mirroring Azure Databricks Catálogo de Unity y Mirroring desde áreas de trabajo accesibles solo a través de puntos de conexión privados. |
| Enero de 2026 | Seguridad de OneLake para bases de datos reflejadas (versión preliminar) | La seguridad de OneLake para las bases de datos reflejadas (versión preliminar) le permite definir roles de acceso a datos de OneLake en todos los tipos de elementos reflejados, concediéndole acceso de nivel de tabla o de carpeta a los datos replicados con seguridad aplicada de forma coherente en la capa de OneLake y respetada por accesos directos. Para obtener más información, consulte Introducción a la seguridad de OneLake. |
| Diciembre de 2025 | Ensayo para la creación de reflejo para Google BigQuery (versión preliminar) | El almacenamiento provisional para la creación de reflejo de BigQuery (versión preliminar) acelera la replicación inicial mediante la carga de datos a través de una capa de almacenamiento provisional antes de aplicar CDC, lo que mejora la velocidad y la confiabilidad de los grandes conjuntos de datos. Para obtener más información, consulte Bases de datos reflejadas de Google BigQuery y Tutorial: Configurar el reflejo en Google BigQuery. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Fabric ejemplos e instrucciones de creación de reflejo
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| Noviembre de 2025 | Creación de reflejo: carga de los CSV | Las mejoras de reflejo abierto para los archivos CSV quitan el requisito de clave principal e insertan automáticamente actualizaciones en las tablas reflejadas existentes en OneLake, con la clave principal opcional y __rowMarker__ para el seguimiento de cambios avanzado. Para obtener más información, consulte Abrir creación de reflejo. |
Inteligencia en Tiempo Real en Microsoft Fabric
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de Real-Time Intelligence en Microsoft Fabric.
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| Marzo de 2026 | Mapas de Fabric en Inteligencia en Tiempo Real (disponible con carácter general) | Microsoft Fabric Maps le permite visualizar datos de ubicación en tiempo real e históricos en Microsoft Fabric, lo que le ayuda a supervisar eventos en directo, analizar patrones espaciales y comprender el contexto geográfico junto con información basada en tiempo. Para obtener más información, vea ¿Qué es Fabric Maps? |
| Marzo de 2026 | Eventos empresariales en Real-Time Intelligence (versión preliminar) | Business Events (versión preliminar) habilitar la toma de decisiones en tiempo real en el análisis, la automatización y la inteligencia artificial mediante la generación de eventos a partir de funciones y cuadernos de datos de usuario que pueden desencadenar alertas a través de Activator, ejecutar lógica personalizada, ejecutar flujos de trabajo, enriquecer modelos de IA e integrarlos con trabajos de Spark, flujos de datos y Power Automate. Para obtener más información, consulte Información general sobre eventos empresariales (versión preliminar). |
| Marzo de 2026 | Operador SQL eventstream (disponible con carácter general) | Operador SQLeventstream (disponible con carácter general) permite el procesamiento de flujos basado en SQL en Fabric, con compatibilidad para escribir en varios destinos desde un único operador SQL, directivas de ordenación de eventos y control de llegada de eventos tardías para canalizaciones resistentes en tiempo real. Para obtener más información, consulte Procesamiento de eventos mediante el editor de código SQL. |
| Marzo de 2026 | Servidores remotos MCP para Activator y Eventhouse en Real-Time Intelligence (versión preliminar) | Fabric Real-Time Intelligence proporciona servidores remotos del Protocolo de contexto de modelo (MCP) hospedados para Activator y Eventhouse, lo que permite a los asistentes y agentes de IA interactuar con los componentes de RTI mediante lenguaje natural. Mediante el uso del servidor MCP de Activator, los asistentes de IA pueden crear reglas de supervisión, administrar alertas y desencadenar acciones en Fabric Activator. El servidor MCP remoto de Eventhouse permite a los agentes de inteligencia artificial consultar, razonar y actuar en los datos en tiempo real almacenados en un centro de eventos de RTI mediante la configuración de una dirección URL que apunte a Eventhouse. Para obtener más información, consulte Introducción al servidor MCP remoto de Eventhouse y Introducción al servidor de MCP remoto de Activator. Esta característica está actualmente en versión preliminar. |
| Marzo de 2026 | Compatibilidad de conectores de Eventstream con streaming de red privada (versión preliminar) | los conectores Eventstream ahora admiten la transmisión de red privada segura (versión preliminar) mediante Azure red virtual como puente para conectar orígenes de datos locales o de nube privada, lo que permite la ingesta de datos en tiempo real con seguridad de nivel empresarial a través de VPN, ExpressRoute o puntos de conexión privados. Para obtener más información, consulte ¿Qué es una secuencia de eventos?. |
| Marzo de 2026 | transformación DeltaFlow en el Eventstream de Fabric Real-Time Intelligence (versión preliminar) | DeltaFlow es una funcionalidad en Fabric Eventstream que transforma los eventos de Captura de Datos de Cambios (CDC) sin procesar en un formato aplanado preparado para análisis. En lugar de trabajar con cargas JSON de Debezium profundamente anidadas, DeltaFlow genera filas tabulares que reflejan estrechamente la estructura de las tablas de base de datos de origen, enriquecidas con columnas de metadatos que describen cada cambio. Eventstream admite transformaciones DeltaFlow, que se encuentran actualmente en versión preliminar. Para obtener más información, vea DeltaFlow transformation y Blog: Building event-driven, real-time applications on database changes with Fabric Eventstreams Deltaflow (Preview). |
| Febrero de 2026 | Colores de la serie de datos (disponibles con carácter general) | Colores de la serie de datos en los paneles de control en tiempo real proporcionan a los autores control directo sobre las asignaciones de colores para cada serie de datos en gráficos circulares, temporales, de líneas, de áreas, de barras, de columnas, de anomalías y de dispersión, lo que permite contar historias visuales coherentes y obtener conocimientos significativos a través de la codificación por colores. Para obtener más información, consulte Personalizar los visuales del panel en tiempo real. |
| Enero de 2026 | Creación de incrustaciones en Eventhouse con modelos de lenguaje pequeño (SLAM) integrados | Los modelos de lenguaje pequeño (SLM) integrados en Eventhouse pueden generar incrustaciones de texto localmente mediante ai_embeddings complemento (versión preliminar), lo que permite la búsqueda semántica, las canalizaciones RAG y la generación de inserción de gran volumen sin puntos de conexión externos, directivas de llamada o costos por solicitud. Para obtener más información, consulte slm_embeddings_fl(). |
| Enero de 2026 | Origen de Cribl (Vista previa) | Cribl source (Preview) permite que los datos en tiempo real fluyan a Fabric Eventstream desde diversos orígenes de telemetría y registro a través de Cribl Stream, incluidos Syslog, Datadog Agent, Splunk, Open Telemetry y orígenes basados en edge, con la configuración simplificada del punto de conexión de Kafka en Real-Time Hub. Para obtener más información, consulte Añadir origen Cribl a una secuencia de eventos (versión preliminar). |
| Diciembre de 2025 | Operador SQL de Eventstream de Fabric: tu kit de herramientas para el procesamiento de datos en tiempo real en Fabric Real-Time Intelligence. | El operador SQL Eventstream en Fabric Eventstream le permite aplicar lógica SQL directamente a secuencias en directo en el editor de consultas SQL para transformar y enrutar datos de eventos en tiempo real. Para obtener más información, vea Built-in Functions y Azure Stream Analytics y Eventstream Query Language Reference. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Muestras e instrucciones sobre inteligencia en tiempo real
Tip
Utilice la solución de muestra integral de Real-Time Intelligence para crear automáticamente una colección de componentes de muestra.
| Month | Feature | Aprende más |
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| Febrero de 2026 | Procesamiento de flujos CDC mediante Fabric Eventstreams SQL | Eventstreams SQL puede transformar eventos CDC sin procesar de bases de datos como Azure SQL, PostgreSQL y MySQL en flujos empresariales listos usando SQL familiar, centralizando la configuración CDC en lugar de trasladar la complejidad a los consumidores de nivel inferior. |
| Febrero de 2026 | Visualización adaptable de series temporales a escala | Visualización adaptativa de series temporales combina bases de datos KQL con Power BI para ofrecer una exploración interactiva y escalable de datos de series temporales de gran volumen mediante el agrupamiento de tiempo inteligente, la interacción temporal y la detección de anomalías. Para obtener más información, consulte Creación de una base de datos KQL. |
| Febrero de 2026 | Reuniendo Fabric Real-Time Intelligence, Notebook y Spark Structured Streaming (en vista preliminar) | Los cuadernos de Spark y la integración de Real-Time Intelligence (Vista Previa) combinan Spark Structured Streaming con Eventstreams. Mediante esta integración, puede detectar orígenes de streaming en Real-Time Hub, generar código pySpark generado automáticamente, reutilizar cuadernos existentes como procesadores y conectarse de forma segura mediante la autenticación de Entra ID. Para obtener más información, consulte Descripción general de flujos de eventos de Microsoft Fabric y Cómo usar notebooks. |
| Febrero de 2026 | Inteligencia en tiempo real de Fabric con SAP | La integración de SAP Datasphere con Real-Time Intelligence captura datos operativos de sistemas SAP y envía cambios a Eventstream a través de Kafka, lo que permite paneles de supervisión en tiempo real y sistemas de alertas con segundos de latencia. Para más información, consulte Replicación de datos con flujo de replicación. |
| Enero de 2026 | Comprendiendo el Precio de Fabric Eventstream | Precios de Fabric Eventstream se determinan por orígenes de entrada, destinos, operadores, volumen de datos y tiempo de actividad, con cuatro contadores de facturación: Eventstream por hora (cargo fijo), tráfico de datos por GB (ingreso/salida con retención de 24 horas), procesamiento por hora (rutas de procesamiento que escalan automáticamente) y conectores por hora de vCore. Para obtener más información, consulte Supervisar el consumo de capacidad de los flujos de eventos de Fabric. |
Fabric IQ (versión preliminar)
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de la nueva carga de trabajo Fabric IQ (versión preliminar).
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| Marzo de 2026 | Reglas de Ontología con Fabric Activator | Ontology Rules integre Fabric Activator en Ontology para definir condiciones y desencadenar acciones en entidades empresariales mediante lenguaje empresarial. Para obtener más información, consulte Reglas en ontología y ¿Qué es la ontología (versión preliminar)? |
| Marzo de 2026 | Elemento del plan (versión preliminar) | El elemento plan (versión preliminar) es una plataforma unificada sin código para la planificación colaborativa, los informes, los análisis, la integración de datos y la administración. Permite a las organizaciones trabajar desde una base de datos coherente, lo que permite a los usuarios empresariales planear, analizar e informar sin cambiar entre varias herramientas. Para obtener más información, consulte ¿Qué es el plan (versión preliminar)?. |
Para obtener actualizaciones anteriores, consulte el archivo Microsoft Fabric Novedades.
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