この記事は、Power BI データフロー作成者を対象にしています。 Microsoft Fabric の データ ファクトリーの中で
注
Dataflow Gen2 は、新機能とエクスペリエンスの向上を実現する、新しい世代のデータフローです。 Gen2 データフローは、現在 Dataflow Gen1 として知られている Power BI データフローと並行して存在します。
Dataflow Gen1 と Dataflow Gen2 の違いについては、「Dataflow Gen1 から Dataflow Gen2 の移行」を参照してください。
背景
Microsoft Fabric は、セルフサービス データと IT で管理されるエンタープライズ データの両方に対応する統合プラットフォームに進化しました。 データ量と複雑さの指数関数的な増加に伴い、Fabric のお客様はエンタープライズ ソリューションがスケーラブルであり、セキュリティで保護され、管理が容易で、最大規模の組織全体のすべてのユーザーがアクセスできることを求めています。
近年、Microsoft は、Fabric の容量に対するスケーラブルなクラウド機能の実現のための大きな進歩を遂げています。 Fabric の Data Factory は、何十年にもわたって構築されてきたデータ統合開発者とデータ統合ソリューションの大規模なエコシステムに即座に力を与えます。 これは、以前の世代で利用可能だった同等の機能をはるかに超える完全な一連の機能および能力を活用します。
当然ながら、お客様には現在、Fabric 内にデータ統合ソリューションをホストすることで、それらを統合する機会があるかどうかという問いがあります。 多くの場合、次のような質問を抱えています。
- 依存しているすべてのデータフロー機能は、Dataflow Gen2 で動作するか?
- Dataflow Gen2 でのみ使用できる機能は何か?
- 既存のデータフローを Dataflow Gen2 に移行する方法は?
- エンタープライズ データ インジェストに関する Microsoft のロードマップとは?
この記事では、これらの質問の多くに対する回答を紹介します。
注
Fabric 容量への移行の決定は、各お客様の要件によって異なります。 お客様は、情報に基づいた意思決定を行うために、利点を慎重に評価する必要があります。 Microsoft は時間の経過に伴う Dataflow Gen2 への自然な移行を期待しており、その意図は、お客様が快適に感じる条件でそれが行われることです。
明確にするために言うと、現在のところ、Power BI データフローまたは Power Platform データフローを非推奨にする計画はありません。 ただし、エンタープライズ データ インジェストに関しては Dataflow Gen2 への投資に重点を置くという優先順位があるため、Fabric の容量によって提供される価値は時間の経過と共に高まります。 Fabric 容量を選択したお客様は、Microsoft Fabric 製品ロードマップとの連携の恩恵を受けることができます。
セルフサービス データ統合とエンタープライズ データ統合の統合
Fabric での項目の統合により、リソースを併置することで、検出、コラボレーション、管理が簡素化されます。 これにより、中央 IT チームは、一般的なセルフサービス項目をより簡単に導入して統合できます。 同時に、データ系列や監視など、企業の標準に合わせてミッション クリティカルなデータ移動および変換サービスを運用化することができます。
作成者のコラボレーションやスケーラビリティの必要性のニーズをサポートするために、Fabric の Dataflow Gen2 では高速コピーが導入されています。これにより、Fabric のバックエンド インフラストラクチャを使用して、変換中に中間データを格納および処理することで、大量のデータを効率的に取り込むことができます。 テラバイト単位のデータをシームレスに処理できます。 データフロー作成者は、Fabric レイクハウス、ウェアハウス、イベントハウス、Azure SQL Database など、変換されたデータにデータ変換先を指定できるため、データの管理とアクセシビリティが向上します。 さらに、Copilot を介した生成 AI の最近の統合により、インテリジェントなコード生成と反復的なタスクの自動化によってデータ準備エクスペリエンスが強化され、複雑なソリューションを作成するためのパスがより簡単かつ迅速になります。
共通のプラットフォームを利用することで、ワークフローが合理化され、これにより、ビジネスと IT の間でコラボレーションが強化されます。 そのため、組織はデータ ソリューションをエンタープライズ レベルにスケーリングし、大量のデータを管理する際のハイ パフォーマンス、柔軟性、効率性を確保できます。
Fabric の容量
分散アーキテクチャにより、Fabric の容量は、全体的な負荷、一時的なスパイク、高いコンカレンシーの影響を受けにくくなります。 容量を大規模な Fabric 容量 SKU に統合することで、お客様はパフォーマンスとスループットを向上させることができます。
機能の比較
次の表は、Power BI データフローまたは Fabric Dataflow Gen2 でサポートされる機能を示しています。
| 機能 | Power BI データフロー Gen1 | Fabric Dataflow Gen2 |
|---|---|---|
| 接続 | ||
| すべての Power Query データ ソースのサポート | はい | はい |
| Power BI Desktop、Excel、または Power Apps でデータフローに接続、またはデータフローからデータを読み込みます | はい | はい |
| データフローを介して DirectQuery を使用 してデータフローに直接接続し、セマンティック モデルへのデータ インポートをバイパスする | はい | いいえ 1 |
| スケーラビリティ | ||
| 高速コピーは、データフロー内のコピーアクティビティ を利用して大規模なデータインジェストをサポートします。 | いいえ | はい |
| スケジュールされた更新。データが最新の状態に保たれます | はい | はい |
| 増分更新は、増分データの取り込みを自動化するポリシーを使用し、ほぼリアルタイムでのレポート提供を支援します。 | はい | はい |
| データ パイプライン オーケストレーション。データ パイプラインにデータフロー アクティビティを追加し、調整された条件付きイベントを作成できます | いいえ | はい |
| 人工知能 | ||
| Copilot for Data Factory。データを簡単に変換するインテリジェントなコード生成が提供され、複雑なタスクをより深く理解するのに役立つコードの説明が生成されます | いいえ | はい |
| Cognitive Services。人工知能 (AI) を使用して Azure Cognitive Services とは異なるアルゴリズムを適用して、セルフサービス データ準備を強化します | はい | いいえ 2 |
| 自動機械学習 (AutoML)。これにより、ビジネス アナリストは Fabric で機械学習 (ML) モデルを直接トレーニング、検証、呼び出すことができます | 非推奨 3 | |
| Azure Machine Learning 統合。カスタム モデルが、Power Query エディターでユーザーが呼び出すことができる動的 Power Query 関数として公開されます | はい | いいえ 2 |
| コンテンツ管理 | ||
| データ系列ビュー。ユーザーがデータフロー項目の依存関係を理解、評価するのに役立ちます | はい | はい |
| デプロイ パイプライン。Fabric コンテンツのライフサイクルを管理します | はい | はい |
| プラットフォームの拡張性とレジリエンス | ||
| Premium 容量。スケールとパフォーマンスの向上をサポートします | はい | はい |
| 地域、業界固有、または組織のデータ所在地要件に対応するために、 をサポートしているマルチジオ機能は、多国籍企業に役立ちます。 | はい 4 | はい |
| セキュリティ | ||
| 仮想ネットワーク (VNet) データ ゲートウェイの接続。これにより、Fabric は組織の仮想ネットワークでシームレスに動作できます | いいえ | はい |
| オンプレミス データ ゲートウェイの接続。これにより、組織のオンプレミス データ ソースと Fabric 間のデータへの安全なアクセスが可能になります | はい | はい |
| Azure サービス タグ サポート。ネットワーク セキュリティ規則の更新や変更の複雑さを最小限に抑えるために自動的に管理される IP アドレスの定義されたグループです | はい | はい |
| ガバナンス | ||
| コンテンツの承認。価値のある高品質な Fabric 項目を昇格または認定します | はい | はい |
| Microsoft Purview 統合 は、お客様が Fabric 項目を管理し、ガバナンスするのに役立ちます。 | はい | はい |
| Microsoft Information Protection (MIP) |
はい | はい |
| 監視と診断のログ記録 | ||
| 強化された更新履歴。データフローの更新中に起こったことを詳細に評価できます | いいえ | はい |
| 監視ハブ。Fabric 項目の監視機能を提供します | いいえ | はい |
| Microsoft Fabric Capacity Metrics アプリ。Fabric 容量の監視機能を提供します | はい | はい |
| 監査ログ。Fabric と Microsoft 365 全体のユーザー アクティビティを追跡します | はい | はい |
1 データ変換先を活用し、出力テーブルに直接接続することをお勧めします。 この記事を参照してください。
2 Azure AI API エンドポイントを呼び出すカスタム関数を作成する方法については、「 チュートリアル: Power BI に格納されているテキストからキー フレーズを抽出する」を参照してください。
3 自動機械学習 (AutoML) は非推奨になりました。 詳細については、この公式告知を参照してください。
4 Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 を使用するように Power BI データフロー ストレージを構成するには、 この記事を参照してください。
考慮事項
Dataflow Gen2 に移行する前に、計画に考慮すべきその他の事項があります。
ライセンス
Power BI データフロー (Dataflow Gen1) をパブリッシュまたは管理するには、Pro または Premium Per User (PPU) ライセンスが必要です。 これに対し、Premium 容量ワークスペースで Dataflow Gen2 を作成するには、Microsoft Fabric (無料) ライセンスのみが必要です。
移行シナリオ
データフローを移行する場合は、既存のソリューションを単にコピーすること以外の作業も検討することが重要です。 むしろ、Dataflow Gen2 の最新のイノベーションと機能を利用してソリューションを最新化することをお勧めします。 このアプローチを実行すると、ビジネスの高まる需要に対してソリューションが確実に対応できるようになります。
移行シナリオの記事では、Power Query テンプレートなどのアクセラレータのアップグレード、インベントリ取得、使用のいくつかの方法について説明しています。 これらの方法は、プロジェクトのシームレスなアップグレードを確実に行うのに役立ちます。
ロードマップ
Microsoft Fabric リリース計画では、Microsoft Fabric の Data Factory の最新情報、計画内容など、今後のリリースに向けて準備されている機能のタイムラインや最新の更新プログラムを紹介します。
関連コンテンツ
この記事の詳細については、次のリソースを参照してください。