Cos'è l'agente di ingegneria dati Fabric (Project Osmos)? (anteprima)

Fabric data engineering agent (Project Osmos) è una capacità autonoma di data engineering per Microsoft Fabric. Esegue compiti persistenti che pianificano, esegueno e validano il lavoro di data engineering contro risorse Fabric a cui sei autorizzato ad accedere.

Da un client della riga di comando supportato, inserisci un risultato del progetto (una descrizione dell'attività completa di data engineering end-to-end) e selezioni il lakehouse di Fabric in cui è ospitata l'attività. Project Osmos può ispezionare dati, creare e testare notebook Spark, trasformare dati, scrivere tabelle Delta e convalidare i risultati. I task continuano ad eseguirsi in Fabric dopo che il client locale si disconnette.

Important

L'agente per l'ingegneria dei dati (Project Osmos) è in anteprima. Le funzionalità di anteprima sono rilasciate con capacità limitate e sono soggette a termini supplementari separati di anteprima. Non sono destinati all'uso in produzione, non sono soggetti a accordi di livello di servizio e potrebbero essere disponibili solo in regioni selezionate. Per altre informazioni, vedere Informazioni sull'anteprima di Microsoft Fabric.

Funzionalità principali

L'agente di ingegneria dei dati (Project Osmos) implementa ed esegue compiti di ingegneria dei dati in un compito Fabric gestito. Utilizza SparkCore, stato persistente, controlli di accesso, tracciamento del progresso e validazione rispetto ai dati target. Più agenti coordinati creano e valutano molteplici opzioni di implementazione per fornire risultati di qualità produttiva.

Project Osmos aggiunge funzionalità specifiche per Fabric:

  • Esecuzione ospitata da Fabric: Le operazioni di codice e dati vengono eseguite con Fabric Spark e OneLake invece che solo in un ambiente di sviluppo locale.
  • Stato persistente del compito: Il compito continua a essere eseguito dopo che il client locale si è disconnesso e può essere ripreso senza ricominciare.
  • Contesto del lakehouse: Project Osmos determina l'area di lavoro di Fabric e il lakehouse predefinito della sessione Spark dall'URL del lakehouse che fornisci.
  • Vincoli operativi: Prima dell'esecuzione, rivedi le impostazioni relative ad autorizzazioni, sicurezza in scrittura, comportamento di riesecuzione, evoluzione dello schema, artefatti e livello di ragionamento.
  • Validazione integrata: Il compito può eseguire codice generato e controllare il conteggio delle righe, i nulli, gli schemi e altri criteri di successo nell'ambiente di destinazione.
  • Visibilità condivisa: Chiunque abbia accesso alla casa sul lago dove hai avviato il compito può verificarne i progressi e fornire input se necessario.

Queste capacità trasformano un esito di Project in un'unità gestita di lavoro di data engineering piuttosto che in una risposta di chat temporanea.

Come funziona l'agente di ingegneria dei dati (Project Osmos)

Project Osmos utilizza un ciclo di vita gestito per ogni compito di ingegneria dei dati:

  • Definisci: Il risultato del progetto identifica il processo completo di data engineering end-to-end e l'URL del lakehouse identifica il lakehouse di Fabric che lo ospita.
  • Piano: Project Osmos analizza il contesto disponibile e raccomanda le impostazioni operative da esaminare.
  • Esegui: Il compito viene eseguito in Fabric e può creare, testare e perfezionare artefatti di ingegneria dei dati.
  • Valida: Il compito verifica i suoi output rispetto ai criteri di successo specificati e riporta i risultati.
  • Monitor: L'attività rimane disponibile sia nel client da riga di comando sia nell'esperienza delle attività in Lakehouse.

La casa sul lago selezionata è la casa sul lago predefinita per la sessione Spark. Non è automaticamente l'unica fonte o destinazione. Il risultato del tuo Project, i permessi Fabric e le impostazioni operative revisionate determinano l'ambito del compito.

Per i passaggi per creare il tuo primo compito, vedi Inizia con Project Osmos.

Scegli un caso d'uso appropriato

Project Osmos è progettato per lavori di data engineering orientati ai risultati che beneficiano di pianificazione, esecuzione e validazione autonome.

Caso di utilizzo Esempio di esito
Preparazione dei dati Pulire i file di vendita, standardizzare i tipi, rimuovere righe non valide e scrivere una tabella Delta validata.
Integrazione con le tabelle Unisci ordini, clienti e dati di prodotto, poi crea una tabella curata per le analisi a valle.
Modernizzazione della casa sul lago Converti una trasformazione esistente in Spark, produci un notebook testato e convalida il nuovo output.
Architettura a medaglione Compila trasformazioni di bronzo, argento e oro dai file sorgente come un unico compito completo.
Bonifica della qualità dei dati Profila una tabella, individua problemi di qualità, applica le correzioni approvate e riporta le metriche prima e dopo.
Miglioramento delle prestazioni Rivedi le tabelle Delta, raccomanda modifiche di partizionamento o di layout, implementa modifiche approvate e misura i risultati.
Assistenza alla migrazione Trasforma gli estratti legacy in un modello pronto per Fabric, mantenendo le regole aziendali e verificando i totali.

Project Osmos è progettato per risolvere le sfide dell'ingegneria dei dati. Non è pensato per una query rapida, una modifica a un report di Power BI o altre attività non legate all'ingegneria dei dati.

Lavoro tra CLI e Fabric

Project Osmos utilizza due esperienze connesse. Crei e indirizzi i compiti dalla riga di comando e visualizzi i progressi dei compiti nell'applicazione Fabric:

  • Esperienza in linea di comando: Usa GitHub Copilot CLI, Codex o Claude Code per creare un compito, inserire un risultato Project, rivedere le impostazioni operative e inviare indicazioni di follow-up.
  • Esperienza Fabric nella casa del lago: Esamina le attività della casa sul lago, controlla lo stato, apri un'attività, rivedi attività ed errori, e ispeziona i risultati prodotti.

Entrambe le esperienze si riferiscono allo stesso task ospitato in Fabric e allo stesso ID del task.

Passaggi successivi

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