Unifica i dati con le scorciatoie e il mirroring di OneLake

OneLake ti offre una sola vista dei dati tra cloud, domini e account. Unificare i dati in OneLake non richiede di memorizzare tutti quei dati in un unico posto. I dati possono rimanere alla loro origine o essere replicati in OneLake, dove i carichi di lavoro Fabric vi accedono tramite uno spazio di nomi condiviso.

I collegamenti e il mirroring sono funzionalità complementari di OneLake per creare questa vista unificata senza creare e gestire pipeline di spostamento dei dati. Le scorciatoie aggiungono dati selezionati allo spazio di nomi OneLake. Il mirroring aggiunge un database o catalogo esterno e determina se i suoi dati possono essere consultati in loco o devono essere replicati. Questo articolo spiega come funziona ciascuna funzionalità e quando utilizzarle. Per un insieme più ampio di modi per acquisire, trasformare o spostare dati in Fabric, vedi Inserisci dati in Microsoft Fabric o Scegli una strategia di movimento dati.

Scorciatoie e duplicazione a colpo d'occhio

Scorciatoie e mirroring operano a diversi livelli di granularità e supportano formati sorgente differenti.

Capability Funzionamento Formati sorgente Scenario tipico
Scorciatoie Aggiungi un riferimento a tabelle, cartelle o file selezionati in OneLake o in archiviazione esterna. I dati restano alla loro fonte. Solo formati aperti Importa una singola tabella, cartella o schema in un lakehouse, oppure abilita modelli di data mesh tra aree di lavoro o tenant.
Specchiatura Aggiungi un database o un catalogo esterno a Fabric. A seconda della fonte, il mirroring accede ai dati in loco o li replica continuamente in OneLake. Formati aperti e proprietari Inserisci un intero database o catalogo esterno, come Snowflake, Azure Databricks o database SQL di Azure.

Se la tua sorgente memorizza i dati in un formato proprietario, il mirroring è l'unica opzione.

Quando usare le scorciatoie

Usa scorciatoie quando vuoi includere dati specifici nella tua visualizzazione OneLake unificata senza copiarli. Scegli scorciatoie quando:

  • Condividi una singola tabella, cartella o file tra spazi di lavoro o tenant.
  • Combina i dati di più laghi o account cloud in un'unica visuale unificata.
  • Costruisci pattern mesh di dati in cui ogni dominio possiede i propri dati e altri domini li scoprono tramite OneLake.
  • Rendi disponibili i dati in formati aperti, come Delta o Iceberg, tramite Azure Data Lake Storage, Amazon S3, Google Cloud Storage o Dataverse.

Le scorciatoie funzionano a livello di tabella, cartella o file. Decidi tu quali dati rendere disponibili e dove appaiono in OneLake. Per ulteriori informazioni, vedi Collegamenti OneLake.

Trasforma i dati mentre li unifici

Le trasformazioni scorciatoie convertono i dati dietro una scorciatoia in una tabella Delta interrogabile che rimane sincronizzata con la sorgente, senza costruire una pipeline ETL. Usali per rendere i tuoi dati pronti per l'analisi:

  • Le trasformazioni dei file convertono file strutturati, come CSV, Parquet, JSON o Excel, in tabelle Delta. Per maggiori informazioni, vedi Trasformazioni scorciatoie (file).
  • Le trasformazioni basate sull'IA applicano l'elaborazione del linguaggio ai .txt file per riassumere contenuti, rilevare sentimenti, tradurre lingue, oscurare informazioni personali identificabili (PII) o estrarre entità nominate. Per ulteriori informazioni, consulta Trasformazioni dei tasti di scelta rapida (basate sull'IA).

Quando utilizzare il mirroring

Usa il mirroring quando vuoi includere in Fabric un database o un catalogo esterno, e i dati sottostanti, come un'unica unità. Il mirroring è la scelta giusta quando:

  • Rendi disponibile un intero database o catalogo esterno in Fabric senza progettare un processo di ingestione separato.
  • Conserva una copia pronta per l'analisi di un database operativo (come database SQL di Azure, PostgreSQL o Cosmos DB) in OneLake che rimanga sincronizzato con la sorgente.
  • Esporre un lakehouse o un data warehouse esterno (come Databricks Unity Catalog o Snowflake) in Fabric, in modo da poterlo interrogare insieme ai dati di Fabric.

Il mirroring aggiunge sempre i metadati del catalogo, come database, schemi e tabelle, a Fabric. Come Fabric accede ai dati dipende dalla fonte, come descrive nella sezione successiva.

Come il mirroring rende disponibili i dati in OneLake

Il mirroring utilizza due meccanismi sottostanti per includere dati esterni nella vista unificata OneLake. La giusta combinazione dipende da come la sorgente memorizza i suoi dati.

  • Replica. Mirroring copia i dati dalla fonte in OneLake in un formato Delta pronto per l'analisi. Il mirroring utilizza la replicazione quando la sorgente memorizza i dati in un formato proprietario.
  • Collegamenti. Specchiamento dei dati di riferimento in loco tramite scorciatoie OneLake. Il mirroring utilizza scorciatoie quando la sorgente memorizza dati in formato aperto che OneLake può leggere direttamente.

Fonti diverse utilizzano questi meccanismi in modo differente, come mostrato nella tabella seguente.

Modello di origine Esempi Cosa fa il mirroring
Replica del database (replicazione) Azure Cosmos DB, Database di Azure per PostgreSQL, Database di Azure per MySQL (anteprima), database SQL di Azure, SQL Server, Oracle, SAP Il mirroring copia i metadati del catalogo e replica continuamente i dati in OneLake come tabelle Delta.
Replica dei metadati (scorciatoie) Azure Databricks, Snowflake, Dremio (previsualizazione) Il mirroring aggiunge i metadati del catalogo a Fabric e utilizza scorciatoie per raggiungere i dati sottostanti presenti.

In ogni caso, il mirroring aggiunge i metadati del catalogo a Fabric. Se copia anche i dati dipende dalla fonte.

Usa insieme le scelte rapide e il mirroring

Le scorciatoie e la duplicazione non si escludono a vicenda. Puoi usarli insieme in molti scenari. Ad esempio, usa il mirroring per aggiungere un sistema sorgente a Fabric una volta, e poi crea scorciatoie per rendere disponibili i dati selezionati di quel sistema tra workspace, domini o tenant. Se il mirroring replica i dati sorgente in OneLake, le scorciatoie per quei dati non creano un'altra copia né aggiungono costi di archiviazione.

I modelli comuni che combinano le due capacità includono:

  • Specchia una volta, consuma ovunque. Uno spazio di lavoro centrale rispecchia un database o un catalogo esterno, come un database SQL di Azure o un account Snowflake. Gli altri workspace nello stesso tenant dispongono di collegamenti alle tabelle con mirroring invece di eseguire di nuovo il mirroring della stessa origine. Un elemento con mirroring rappresenta la fonte e ogni client legge gli stessi dati sempre aggiornati.
  • Risoluzione speculare del dominio con utilizzo della mesh. I team di dominio replicano i propri sistemi di origine nelle rispettive aree di lavoro di dominio. Le case lacustre a valle e i magazzini negli spazi di lavoro per i consumatori usano scorciatoie per accedere solo alle tabelle necessarie dal database speculare. Ogni dominio possiede la propria connessione con la sorgente, e i consumatori rimangono disaccoppiati dal sistema sorgente.
  • Una casa sul lago, più località dati. Una singola casa sul lago può contenere scorciatoie verso tabelle speculari insieme a scorciatoie per dati in formato aperto in Azure Data Lake Storage, Amazon S3 o un'altra sede OneLake. Report e notebook interrogano il lakehouse come un unico archivio unificato, sia che i dati sottostanti rimangano alla fonte o vengano replicati in OneLake.
  • Accesso tra tenant o tra cloud. Un tenant esegue il mirroring di un'origine dati nel proprio OneLake. Un tenant partner crea una scorciatoia per i dati speculari invece di ottenere accesso diretto al sistema sorgente. Le credenziali del sistema sorgente non abbandonano mai il tenant produttore.

Alcune cose da sapere quando li combini:

  • Le scorciatoie verso le tabelle speculari ereditano il modello di sicurezza dell'oggetto speculato. I permessi sul database speculare, sullo schema o sulla tabella sono trasferiti a chiunque legga tramite la scorciatoia. Per altre informazioni, vedere Sicurezza dei collegamenti a OneLake.
  • Le scorciatoie verso le tabelle specchiate sono di sola lettura. Per modificare i dati, cambia il sistema sorgente e lascia che il mirroring propaghi l'aggiornamento.
  • Se la sorgente specchiata viene messa in pausa, eliminata o presenta un errore di replica, ogni collegamento che punta a essa mostra lo stesso stato. Pianifica di conseguenza la proprietà e il monitoraggio dell'elemento duplicato.

Quando utilizzare invece il movimento dei dati

Le scorciatoie e il mirroring unificano i dati rendendoli disponibili tramite OneLake, e le trasformazioni scorciatoie possono convertire quei dati in tabelle Delta pronte per l'analisi. Non sono sostituti dell'intero set di strumenti di ingestione e movimento dati di Fabric. Scegli una pipeline, un dataflow, un processo di copia o un eventstream quando hai bisogno di:

  • Applica logiche di trasformazione complesse o multi-sorgente (ad esempio, unendo sorgenti, applicando regole di business o rimodellando schemi) che vada oltre ciò che fanno le trasformazioni scorciatoie.
  • Programma, orchestra o attiva i movimenti secondo la tua cadenza.
  • Sposta i dati in una destinazione fuori da OneLake.
  • Trasmetti gli eventi in Fabric per l'elaborazione in tempo reale.

Questi scenari richiedono gli strumenti di movimento e integrazione dei dati di Fabric piuttosto che la sola unificazione OneLake.

Contenuti correlati

  • Last updated on