Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
Ismerje meg a Fabric használt kifejezések definícióit, beleértve az egyes Fabric számítási feladatokra vonatkozó kifejezéseket is.
Általános feltételek
Az alábbi kifejezések az összes Fabric számítási feladatra vonatkoznak.
Capacity
A kapacitás egy dedikált erőforráskészlet, amelyet egy adott időpontban használhat. A kapacitás határozza meg, hogy egy erőforrás képes-e tevékenység elvégzésére vagy kimenet létrehozására. A különböző elemek egy adott időpontban eltérő kapacitást használnak fel. A Fabric kapacitást kínál a Fabric termékváltozatok és próbaverziók révén. További információ: Mi a kapacitás?
Kapacitásegységek (CUs)
A kapacitásegységek a Fabricben a számítási kapacitás mértékegységei. Minden számítási feladat és művelet kapacitásegységeket használ fel az elérhető Fabric kapacitásból. A felhasználás interaktív vagy háttérműveletként van besorolva. További információkért lásd: Fabric-műveletek.
Delta-tó
A Delta Lake az összes Fabric számítási feladat szabványos táblázatformátuma. Az adatok Fabric való betöltésekor alapértelmezés szerint Delta-táblákként lesznek tárolva. További információ: Delta Lake table format interoperabilitás.
Direct Lake
A Direct Lake egy tárolási mód a Fabric, amely lehetővé teszi, hogy a szemantikai modellek közvetlenül a OneLake-ből olvassák a Delta-táblákat adatok importálása vagy DirectQuery használata nélkül. A Direct Lake egyesíti az importálási mód teljesítményét a DirectQuery adatfrissítésével. További információt a Direct Lake áttekintésében talál.
Szakterület
A tartomány lehetővé teszi, hogy a szervezet a munkaterületeket logikai üzleti területekre csoportosítsa, például a "Pénzügy" vagy a "Marketing" területekre. A tartományok segítenek Fabric rendszergazdáknak a felügyelet delegálásában, és szabályozási szabályzatok alkalmazását a munkaterület szintjén felül. További információ: Tartományok.
Termék
A item egy objektum a Fabric, például egy tóházban, jegyzetfüzetben, raktárban vagy eseményházban. Minden Fabric számítási feladat különböző elemtípusokat tartalmaz. Az adatelemzési számítási feladat például tartalmazza a lakehouse, a notebook és a Spark-feladatdefiníció elemeit.
Szemantikai modell
A szemantikai modell a Fabric metaadatrétege, amely táblákat, kapcsolatokat, mértékeket és adatkapcsolatokat határoz meg. A szemantikai modellek Power BI jelentések, irányítópultok és egyéb elemzési szolgáltatások adatforrásai a Fabric. További információ: Szemantikai modellek létrehozása és kezelése.
Tenant
A tenant egy szervezet egyetlen Fabric-példánya, amely egy Microsoft Entra bérlőhöz van igazítva.
Workload
A számítási feladatok egy adott funkciókra vonatkozó képességek gyűjteményei. A Fabric számítási feladatok közé tartozik az adatmérnökség, a Data Factory, az adatelemzés, a Data Warehouse, az adatbázisok, a Industry Solutions, a Real-Time intelligencia, a Fabric az IQ és a Power BI.
Workspace
A munkaterületek olyan elemek gyűjteményei, amelyek egyetlen, együttműködésre tervezett környezetben egyesítik a különböző funkciókat. Tárolóként működik, amely kapacitást használ a végrehajtott munkához, és vezérlőket biztosít, hogy ki férhet hozzá a benne lévő elemekhez. Egy munkaterületen például a felhasználók jelentéseket, jegyzetfüzeteket és szemantikai modelleket hoznak létre. További információ: Munkaterületek.
adattervezés
Az Adatmérnöki számítási feladat eszközöket biztosít a nagy léptékű adatfeldolgozáshoz és -átalakításhoz az Apache Spark használatával.
Apache Spark-feladat
Az Apache Spark-feladatok egy Spark-alkalmazás részét képezik, amely párhuzamosan fut az alkalmazás többi feladatával. A feladatok több tevékenységből állnak. További információ: Spark-feladatok monitorozása.
Apache Spark feladat meghatározása
Az Apache Spark-feladatok definíciója olyan paraméterek készlete, amelyek jelzik a Spark-alkalmazások futtatásának módját. Lehetővé teszi a kötegelt vagy folyamatos feladatok küldését a Spark-fürtbe. További információ: Mi az Apache Spark-feladatdefiníció?
Lakehouse
A lakehouse egy data lake-en alapuló adatbázis, amely fájlokat, mappákat és táblákat tartalmaz. A lakehouse-t az Apache Spark motor és az SQL-motor használja a big data-feldolgozáshoz. A Lakehouses támogatja az ACID-tranzakciókat a nyílt forráskódú Delta formátumú táblák használatakor. A lakehouse-elem egy egyedi munkaterületi mappában található Microsoft OneLake. Különböző formátumú (strukturált és strukturálatlan) fájlokat tartalmaz mappákba és almappákba rendezve. További információ: Mi az a tóház?
Notebook
A jegyzetfüzet egy többnyelvű interaktív programozási eszköz, amely támogatja a kód és a markdown készítését, a Spark-feladatok futtatását és monitorozását, az eredmények megtekintését és a csapattagokkal való együttműködést. A jegyzetfüzetek segítségével feltárhatja és feldolgozhatja az adatokat, és gépi tanulási kísérleteket hozhat létre. A jegyzetfüzet folyamatszintű tevékenységgé alakítható az összehangoláshoz.
Spark-alkalmazás
A Spark-alkalmazás olyan program, amelyet egy felhasználó a Spark API-nyelveinek (Scala, Python, Spark SQL vagy Java) vagy Microsoft hozzáadott nyelvek (C# vagy F# használatával .NET) használatával írt. Amikor egy alkalmazás fut, egy vagy több Spark-feladatra van osztva, amelyek párhuzamosan futnak az adatok gyorsabb feldolgozásához. A részletekért lásd a Spark alkalmazásfigyelésioldalt.
V-order
A V-order egy írásoptimalizálás a parquet fájlformátumra, amely lehetővé teszi a gyors olvasást. Alapértelmezés szerint minden Fabric motor v-ordered parquet fájlokat ír.
Data Factory
A Data Factory számítási feladatai adatintegrációs és vezénylési képességeket biztosítanak, beleértve a folyamatokat, adatfolyamokat és összekötőket az adatok áthelyezéséhez és átalakításához.
Connector
Az összekötő a Data Factory olyan összetevője, amelyet különböző típusú adattárakhoz való csatlakozáshoz használ. A csatlakozás után átalakíthatja az adatokat. További információ: Összekötők.
Adatfolyam 2. generáció
A Dataflow Gen2 egy alacsony kódszámú felület több száz adatforrásból származó adatok betöltéséhez és az adatok átalakításához. Az 1. generációs adatfolyam Power BI létezik. Az Adatfolyam Gen2 további képességeket kínál a Azure Data Factory vagy Power BI adatfolyamaihoz képest. Nem frissíthet Gen1-ről Gen2-re. További információ: Adatfolyamok a Data Factory áttekintésében.
Pipeline
A Data Factoryben a adatfeldolgozási folyamat az adatmozgatás és az adatátalakítás összehangolására szolgáló elem. Ezek a pipeline-ek eltérnek a Fabric telepítési csővezetékeitől. További információ: Folyamatok.
Kiváltó
Az eseményindító egy automatizálási képesség a Data Factoryben, amely meghatározott feltételek, például ütemezések vagy adatok rendelkezésre állása alapján indít folyamatokat.
Adattudomány
A Data Science számítási feladat eszközöket biztosít a gépi tanulási modellek létrehozásához, betanításához és üzembe helyezéséhez a Fabric platformon belül.
Data Wrangler
A Data Wrangler egy jegyzetfüzet-alapú eszköz a feltáró adatelemzéshez. A rácsszerű adatmegjelenítést dinamikus összefoglaló statisztikákkal és gyakori adattisztítási műveletekkel kombinálja. Minden művelet létrehoz egy kódot, amelyet újrahasználható szkriptként menthet vissza a jegyzetfüzetbe.
Kísérlet
A kísérlet az összes kapcsolódó gépi tanulási futtatás szervezetének és vezérlésének elsődleges egysége. További információkért lásd: Gépi tanulási kísérletek a Fabricben.
Modell
A modell egy gépi tanulási fájl, amely betanított bizonyos típusú minták felismerésére. Betanít egy modellt egy adatkészleten, és egy olyan algoritmust biztosít neki, amelyet az adott adatkészletben való érveléshez és tanuláshoz használ. További információ: Gépi tanulási modell.
Futtatás
A futtatás a modellkód egyetlen végrehajtásának felel meg. Az MLflow a nyomon követés kísérleteken és futtatásokon alapul.
adatraktár
A Data Warehouse számítási feladat teljes T-SQL-képességgel rendelkezik a vállalati adattárházak számára a strukturált adattároláshoz és -elemzéshez.
SQL Analytics-végpont
Az SQL-elemzési végpont egy olyan funkció, amellyel T-SQL-lekérdezéseket futtathat az adatai alapján elemzések és következtetések céljából. A Fabricben SQL-elemzési végpontok érhetők el a lakehouse-okhoz, a tükrözött adatbázisokhoz és az SQL-adatbázisokhoz. További információ: SQL Analytics-végpont.
Raktár
A raktár olyan elem, amely hagyományos adattárházként működik, és támogatja a vállalati adattárházaktól elvárt teljes tranzakciós T-SQL-képességeket. További információ: Data Warehouse.
Databases
Az Adatbázisok munkaterhelés tranzakciósadatbázis-funkciókat kínál a Fabricen belül, beleértve a Fabric SQL-adatbázist és a Fabric Cosmos DB-t.
Cosmos DB a Fabricban
Cosmos DB in Fabric a Fabricben elérhető, az Azure Cosmos DB-n alapuló NoSQL-adatbázis, amely az alacsony késleltetésű adathozzáférést igénylő alkalmazások fejlesztéséhez készült. További információ: Cosmos DB in Fabric.
SQL-adatbázis a Fabricben
A Fabricbeli SQL-adatbázis az Azure SQL Databasen alapuló tranzakciós adatbázis, amelyet a Fabricben az üzemi adatbázis létrehozására használ. További információ: SQL Database in Fabric.
Fabric IQ
Fabric IQ a Microsoft IQ része, amely egy olyan képességkészlet, amely a Microsoft technológiai verem vállalati intelligenciarétegét alkotja. Az Microsoft IQ-ban Fabric IQ a Work IQ és az Foundry IQ mellett működik, hogy kontextust biztosítson a szervezet teljes nézetéhez. Az Fabric IQ-rész üzleti entitásokkal és adatokkal kapcsolatos kontextust biztosít.
A Fabric számítási feladataként az IQ (előzetes verzió) az adatokon, modelleken és rendszereken átívelő, az üzleti szemantika egységesítéséhez kapcsolódó elemeket csoportosítja az intelligens ügynökök és a döntéshozatal támogatására.
A Fabric IQ-ról további információt a Fabric IQ áttekintésében talál.
Ontológia
Az ontológia olyan elem, amelyben entitástípusokat, kapcsolatokat, tulajdonságokat és egyéb korlátozásokat határozhat meg az adatok üzleti szókincs szerinti rendszerezéséhez. További információ: Mi az ontológia (előzetes verzió)?
Plan
A terv egy egységes kód nélküli platform az együttműködésen alapuló tervezéshez, jelentéskészítéshez, elemzéshez, adatintegrációhoz és -kezeléshez. További információért lásd: Mi a tervezés a Fabric-ben?
OneLake
A OneLake Fabric egységes, többfelhős adattó, amely az összes Fabric számítási feladat egyetlen tárolási rétege. További információ: Mi az a OneLake?
Adatmegosztás (bérlők közötti)
Adatmegosztás egy OneLake-funkció, amellyel adatok másolása nélkül oszthat meg élő, szabályozott adathalmazokat Microsoft Entra bérlők között.
Mirroring
Mirroring az a folyamat, amelynek során az adatokat egy külső forrásból a Fabricbe másolják egy tükrözött adatbázis vagy katalógus létrehozásához. További információ: Mi a tükrözés?
OneLake-biztonság
OneLake security a OneLake által a Fabric tárolt adatokhoz való hozzáférés és engedélyek kezelésére használt biztonsági modell. További információ: Ismerkedés a OneLake biztonságával. A külső címzettek a helyben férnek hozzá a megosztott adatokhoz, és a forrásnál minden szabályozási szabályzat érvényben marad. További információ: Külső adatmegosztás.
Shortcut
A parancsikon egy beágyazott hivatkozás a OneLake-ben, amely egy másik fájltároló helyre mutat. A billentyűparancsok lehetővé teszik a külső operatív adatforrásokhoz való hozzáférést adatok másolása vagy ETL-folyamatok létrehozása nélkül. A parancsikonokat kombinálhatja a OneLake-adatmegosztással a megosztott adathalmazok bérlők közötti szabályozott hozzáféréséhez. További információért lásd a OneLake parancsikonokat.
Power BI
Power BI üzletiintelligencia-képességeket biztosít interaktív jelentések, irányítópultok és adatvizualizációk létrehozásához.
A Power BI-hez kapcsolódó konkrét kifejezésekről lásd a Power BI szolgáltatás szójegyzéke című részt.
Real-Time csomópont
A Real-Time hub a Fabric központi helye a valós idejű adatfolyamok szervezeten belüli felderítéséhez és kezeléséhez. Minden Fabric-bérlő automatikusan magában foglalja a hubot. További információ: Real-Time hub áttekintése.
Adatfolyam
Az adatfolyam egy folyamatosan áramló adatforrás, amely Real-Time hubon jelenik meg. Az adatfolyamok közé tartoznak az eseménystreamekből származó streamkimenetek és a KQL-adatbázisokból származó táblák. Automatikusan megjelennek a központban minden hozzáféréssel rendelkező felhasználó számára.
Fabric esemény
A Fabric esemény egy Fabric vagy Azure erőforrás által létrehozott esemény, például munkaterület-elem módosítása, feladat befejezése vagy Azure Blob Storage frissítés. Előfizethet Fabric eseményekre, hogy elindítsa az alárendelt műveleteket, például a folyamatfuttatásokat vagy az értesítéseket. További információkért lásd: Az Azure- és Fabric-események bemutatása.
Real-Time intelligencia
A Real-Time intelligence számítási feladat eszközöket biztosít a valós idejű adatfolyamok betöltéséhez, feldolgozásához és elemzéséhez.
Activator
Az aktivátor egy kód nélküli, alacsony kódszámú elem, amellyel riasztásokat, eseményindítókat és műveleteket hozhat létre az adatfolyamokon. További információért lásd Aktivátor.
Anomáliadetektor
Az anomáliadetektor olyan elem, amely észleli az eseményház-táblák rendellenességeit, és riasztásokat állít be. További információ: Anomáliadetektálás (előzetes verzió).
Digitális ikertestvér-építő
A digitális ikerpéldány-készítő olyan elem, amely valós környezetek digitális ábrázolását hozza létre az adatokkal végzett fizikai műveletek optimalizálása érdekében. További információ: Mi a digitális ikerpéldány-készítő (előzetes verzió)?
Eseménysémakészlet
Az eseménysémakészletek olyan elemek, amelyek egy vagy több kapcsolódó sémát sémakészletekbe rendeznek, lehetővé téve a logikai csoportosítást és a központosított hozzáférés-vezérlést. A csoportok szintjén kezelheti, hogy ki tekintheti meg, szerkesztheti vagy módosíthatja a sémákat, így egyszerűbben szabályozhatja a sémák használatát a csapatok vagy projektek között. További információ: Sémaregisztrációs adatbázis áttekintése (előzetes verzió).
Eventhouse
Az eseményház nagy mennyiségű adat tárolására és elemzésére alkalmas elem, különösen olyan helyzetekben, amelyek valós idejű elemzést igényelnek. Az eventhouse-k támogatják a valós idejű adatfolyamokat, így alacsony késéssel betöltheti, feldolgozhatja és elemezheti az adatokat. Egyetlen munkaterület több eseményházat is tárolhat, egy eseményház több KQL-adatbázist is tárolhat, és mindegyik adatbázis több táblát is tartalmazhat. Az Eventhouse áttekintésealatt talál részletes információt.
Eventstream
A eventstream olyan elem, amely központi helyet biztosít a Fabric platformon a valós idejű események kódolás nélküli rögzítéséhez, átalakításához és átirányításához. Az eseménystreamek különböző streamelési adatforrásokból, betöltési célhelyekből és eseményfeldolgozóból állnak, amikor szükség van az átalakításra. További információ: Fabric eventstreams.
KQL-adatbázis
A KQL-adatbázisok olyan elemek, amelyek olyan formátumban tárolják az adatokat, amelyeken KQL-lekérdezéseket hajthat végre. A KQL-adatbázisok egy eseményház elemei. További információ: KQL-adatbázis.
KQL lekérdezéskészlet
A KQL-lekérdezéskészlet a lekérdezések futtatásához, az eredmények megtekintéséhez és a lekérdezési eredmények Data Explorer adatbázisból származó adatokon történő módosításához használt elem. A lekérdezéskészlet tartalmazza az adatbázisokat és táblákat, a lekérdezéseket és az eredményeket. A KQL-lekérdezéskészlet lehetővé teszi a lekérdezések későbbi használatra való mentését, illetve a lekérdezések exportálását és megosztását másokkal. További információ: Lekérdezési adatok a KQL-lekérdezéskészletben.
Map
A map olyan elem, amely valós idejű és előzményhelyadatokat jelenít meg Fabric, segít az élő események monitorozásában, a térbeli minták elemzésében és a földrajzi környezet megértésében az időalapú elemzések mellett. További információért lásd: A Fabric-térképekről.
Műveleti ügynök
Az operatív ügynök olyan elem, amely valós idejű adatokat figyel, nyomon követi a főbb metrikákat, és meghatározott üzleti szabályokon alapuló műveleteket javasol. Minden egyes műveleti ügynök egy dedikált Fabric-elem, amely egy adott üzleti folyamathoz készült. További információ: Operations Agent.
Valós idejű irányítópult
A valós idejű irányítópult a streamelési adatok figyelésére és vizualizációjára szolgáló elem. A valós idejű irányítópultokkal alacsony késéssel betöltheti, lekérdezheti és megjelenítheti az adatokat. További információ: Valós idejű irányítópultok áttekintése.
Számításifeladat-fejlesztői készlet
A Számítási feladatok fejlesztési készlete (WDK) lehetővé teszi a partnerek és fejlesztők számára, hogy egyéni számítási feladatokat építsenek ki, ellenőrizzenek és tegyenek közzé, amelyek kibővítik a Fabric platformot.
Bővíthetőségi eszközkészlet
A bővíthetőségi eszközkészlet a számítási feladatok fejlesztési készletének modern fejlődése. SDK-t és kezdőkészletet biztosít a Fabric integrálható egyéni számítási feladatok létrehozásához. További információ: Fabric Bővíthetőségi eszközkészlet.
Számítási feladatközpont
A Workload Hub az Fabric központi helye, ahol a felhasználók egyéni számítási feladatokat fedeznek fel, adhatnak hozzá és kezelhetnek a bérlő, a kapacitás vagy a munkaterület szintjén. További információkért lásd: A számítási feladatok használata.