各Fabricワークロードに固有の用語など、Fabricで使用される用語の定義について説明します。
一般用語
次の用語は、すべてのFabricワークロードに適用されます。
キャパシティ
容量は、特定の時点で使用できる専用のリソース セットです。 容量は、アクティビティを実行する、または出力を生成するリソースの機能を定義します。 異なる項目は、一定の時点で異なる容量を消費します。 Fabricは、Fabric SKU と試用版を通じて容量を提供します。 詳細については、容量の概要を参照してください。
容量ユニット (CU)
Capacity units は、Fabricのコンピューティング測定単位です。 すべてのワークロードと操作は、使用可能なFabric容量の容量ユニットを消費します。 使用量は、対話型操作またはバックグラウンド操作に分類されます。 詳細については、「 ファブリック操作」を参照してください。
デルタ湖
Delta Lake は、すべてのFabricワークロードの標準テーブル形式です。 Fabricにデータを取り込むと、既定で Delta テーブルとして格納されます。 詳細については、「 Delta Lake テーブル形式の相互運用性」を参照してください。
Direct Lake
Direct Lake は、データをインポートしたり DirectQuery を使用したりせずに、セマンティック モデルが OneLake から Delta テーブルを直接読み取ることができる、Fabricのストレージ モードです。 Direct Lake では、インポート モードのパフォーマンスと DirectQuery のデータの鮮度が組み合わされています。 詳細については、「 Direct Lake の概要」を参照してください。
Domain
ドメインを使用すると、組織はワークスペースを "Finance" や "Marketing" などの論理ビジネス領域にグループ化できます。ドメインは、管理者Fabric管理を委任し、ワークスペース レベルを超えるガバナンス ポリシーを適用するのに役立ちます。 詳細については、「ドメイン」を参照してください。
品目
item は、レイクハウス、ノートブック、倉庫、イベントハウスなどのFabric内のオブジェクトです。 各Fabricワークロードには、異なる項目の種類が含まれています。 たとえば、Data Engineering ワークロードには、lakehouse、Notebook、Spark ジョブ定義項目が含まれます。
セマンティック モデル
セマンティック モデルは、テーブル、リレーションシップ、メジャー、およびデータ接続を定義するFabricのメタデータ レイヤーです。 セマンティック モデルは、FabricのPower BI レポート、ダッシュボード、その他の分析エクスペリエンスのデータ ソースです。 詳細については、「 セマンティック モデルの作成と管理」を参照してください。
Tenant
テナントは、組織のFabricの 1 つのインスタンスであり、Microsoft Entra テナントに合わせて配置されます。
ワークロード
ワークロードは、特定の機能を対象とする機能のコレクションです。 Fabricワークロードには、データ エンジニアリング、データ ファクトリ、データ サイエンス、Data Warehouse、データベース、業界向けソリューション、Real-Time インテリジェンス、Fabric IQ、Power BIが含まれます。
Workspace
ワークスペースは、コラボレーション用に設計された 1 つの環境でさまざまな機能を組み合わせる項目のコレクションです。 これは、実行される作業の容量を使用するコンテナーとして機能し、その中の項目にアクセスできるユーザーの制御を提供します。 たとえば、ワークスペースでは、ユーザーはレポート、ノートブック、セマンティック モデルを作成します。 詳細については、「ワークスペース」を参照してください。
Data Engineering
データ エンジニアリング ワークロードには、Apache Spark を使用した大規模なデータ処理と変換のためのツールが用意されています。
Apache Spark ジョブ
Apache Spark ジョブは、アプリケーション内の他のジョブと並行して実行される Spark アプリケーションの一部です。 ジョブは、複数のタスクで構成されます。 詳細については、Spark ジョブの監視に関するページを参照してください。
Apache Spark ジョブ定義
Apache Spark ジョブ定義は、Spark アプリケーションの実行方法を示すパラメーターのセットです。 これを使用すると、バッチまたはストリーミングのジョブを Spark クラスターに送信できます。 詳細については、「Apache Spark ジョブ定義とは」を参照してください。
Lakehouse
Lakehouse は、ファイル、フォルダー、テーブルを含むデータ レイク上に構築されたデータベースです。 Lakehouse は、ビッグ データ処理のために Apache Spark エンジンと SQL エンジンによって使用されます。 オープン ソースの Delta 形式のテーブルを使用する場合、Lakehouses では ACID トランザクションがサポートされます。 lakehouse 項目は、Microsoft OneLake 内の一意のワークスペース フォルダー内でホストされます。 これには、フォルダーとサブフォルダーに整理されたさまざまな形式 (構造化および非構造化) のファイルが含まれています。 詳細については、レイクハウスとは何かに関する記事を参照してください。
Notebook
ノートブックは、コードとマークダウンの作成、Spark ジョブの実行と監視、結果の表示、チーム メンバーとの共同作業をサポートする、多言語の対話型プログラミング ツールです。 ノートブックを使用して、データを探索および処理したり、機械学習の実験を構築したりできます。 ノートブックは、オーケストレーション用のパイプライン アクティビティに変換できます。
Spark アプリケーション
Spark アプリケーションは、Spark の API 言語 (Scala、Python、Spark SQL、またはJava) またはMicrosoft追加言語 (C# または F# で.NET) のいずれかを使用してユーザーが記述したプログラムです。 アプリケーションを実行すると、並列で実行される 1 つ以上の Spark ジョブに分割され、データをより高速に処理できます。 詳細については、Spark アプリケーションの監視に関する記事を参照してください。
V-order
V オーダー は、高速読み取りを可能にする Parquet ファイル形式への書き込みの最適化です。 すべてのFabric エンジンは、既定で v オーダーの Parquet ファイルを書き込みます。
Data Factory
Data Factory ワークロードは、データを移動および変換するためのパイプライン、データフロー、コネクタなど、データ統合とオーケストレーションの機能を提供します。
Connector
コネクタは、さまざまな種類のデータ ストアに接続するために使用する Data Factory のコンポーネントです。 接続後、データを変換できます。 詳細については、コネクタに関するページを参照してください。
データフロー Gen2
Dataflow Gen2 は、数百のデータ ソースからデータを取り込み、データを変換するためのローコード インターフェイスです。 データフロー Gen1 は、Power BIに存在します。 Dataflow Gen2 には、Azure Data FactoryまたはPower BIのデータフローに比べて追加の機能が用意されています。 Gen1 から Gen2 にアップグレードすることはできません。 詳細については、Data Factory の概要の「データフロー」を参照してください。
パイプライン
パイプラインは、データ移動と変換の調整に使用される Data Factory の項目です。 これらのパイプラインは、Fabricのデプロイ パイプラインとは異なります。 詳細については、「 パイプライン」を参照してください。
Trigger
トリガーは、スケジュールやデータの可用性など、特定の条件に基づいてパイプラインを開始する Data Factory の自動化機能です。
Data Science
データ サイエンス ワークロードには、Fabric プラットフォーム内で機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするためのツールが用意されています。
データラングラー
Data Wrangler は、探索的データ分析のためのノートブック ベースのツールです。 グリッドに似たデータ表示と、動的な概要統計と一連の一般的なデータ クレンジング操作が組み合わせられます。 各操作では、再利用可能なスクリプトとしてノートブックに保存できるコードが生成されます。
実験
実験は、関連するすべての機械学習実行の組織と制御の主要な単位です。 詳細については、「Fabric での機械学習の実験」を参照してください。
Model
モデルは、特定の種類のパターンを認識するようにトレーニングされた機械学習ファイルです。 一連のデータに対してモデルをトレーニングし、それに対して、そのデータ セットの推論とそこからの学習に使用するアルゴリズムを提供します。 詳細については、機械学習モデルに関する記事を参照してください。
実行
実行 は、モデル コードの 1 回の実行に対応します。 MLflow では、追跡は実験と実行に基づいています。
Data Warehouse
Data Warehouse ワークロードは、構造化データストレージと分析のための完全な T-SQL 機能を備えたエンタープライズ データ ウェアハウスを提供します。
SQL 分析エンドポイント
SQL 分析エンドポイントは、分析と分析情報のためにデータに対して T-SQL クエリを実行するために使用する機能です。 SQL 分析エンドポイントは、Fabricの lakehouse、ミラー化されたデータベース、および SQL データベースで使用できます。 詳細については、SQL 分析エンドポイントを参照してください。
倉庫
ウェアハウスは、従来のデータ ウェアハウスとして機能し、エンタープライズ データ ウェアハウスから期待される完全なトランザクション T-SQL 機能をサポートするアイテムです。 詳細については、「Data Warehouse」を参照してください。
Databases
データベース ワークロードは、Fabric内のトランザクション データベース機能を提供します。これには、Fabric の SQL データベースや、Fabric の Cosmos DB が含まれます。
Fabric の Cosmos DB
Cosmos DB in Fabric は、待機時間の短いデータ アクセスを必要とするアプリケーションを構築するためのAzure Cosmos DBに基づくFabricのNoSQL データベースです。 詳細については、「 Fabric の Cosmos DB」を参照してください。
Fabric の SQL データベース
Fabric の
ファブリックIQ
Fabric IQ は、Microsoft IQ の一部であり、Microsoft スタックのエンタープライズ インテリジェンス レイヤーを形成する一連の機能です。 Microsoft IQ では、Fabric IQ は Work IQ と Foundry IQ と共に機能し、組織の完全なビューのコンテキストを提供します。 Fabric IQ は、ビジネス エンティティとデータに関するコンテキストを提供します。
IQ (プレビュー) は Fabric のワークロードであり、インテリジェント エージェントや意思決定を支援するために、データ、モデル、システム全体にわたるビジネス セマンティクスの統合に関連する項目をグループ化します。
IQ Fabricの詳細については、「Fabric IQ の概要を参照してください。
オントロジ
オントロジとは、エンティティの種類、リレーションシップ、プロパティ、その他の制約を定義して、ビジネス ボキャブラリに従ってデータを整理できる項目です。 詳細については、「オントロジ (プレビュー)とは」を参照してください。
Plan
計画は、コラボレーション計画、レポート作成、分析、データ統合、および管理のための統一されたコードなしのプラットフォームです。 詳細については、「 プランとは何か?」をご覧ください。
OneLake
OneLake Fabric統合されたマルチクラウド データ レイクであり、すべてのFabricワークロードの単一ストレージ レイヤーとして機能します。 詳細については、「OneLake とは」を参照してください。
データ共有 (テナント間)
Data 共有は、データをコピーすることなく、Microsoft Entraテナント間でライブで管理されたデータセットを共有するために使用できる OneLake 機能です。
Mirroring
Mirroring は、ミラー化されたデータベースまたはカタログを作成するために外部ソースからFabricにデータをコピーするプロセスです。 詳細については、「ミラーリングとは」を参照してください。
OneLake のセキュリティ
OneLake security は、Fabricに格納されているデータのアクセスとアクセス許可を管理するために OneLake が使用するセキュリティ モデルです。 詳細については、「 OneLake セキュリティの概要」を参照してください。 外部受信者はその場で共有データにアクセスし、すべてのガバナンス ポリシーがソースに維持されます。 詳細については、「 外部データ共有」を参照してください。
Shortcut
ショートカットは、別のファイル ストアの場所を指す OneLake 内の埋め込み参照です。 ショートカットを使用すると、データのコピーや ETL パイプラインの構築を行わずに、外部の運用データ ソースにアクセスできます。 ショートカットと OneLake データ共有を組み合わせて、テナント間で共有データセットにアクセスできます。 詳しくは、「OneLake のショートカット」を参照してください。
Power BI
Power BIは、対話型のレポート、ダッシュボード、およびデータの視覚化を作成するためのビジネス インテリジェンス機能を提供します。
特定のPower BI用語については、Power BI サービスの
リアルタイム ハブ
Real-Time ハブは、組織全体のリアルタイム データ ストリームを検出して管理するためのFabricの一元化された場所です。 すべてのFabricテナントにハブが自動的に含まれます。 詳細については、リアルタイム ハブの概要を参照してください。
データ ストリーム
データ ストリームは、Real-Time ハブに表示される継続的に流れるデータ ソースです。 データ ストリームには、イベントストリームからのストリーム出力と KQL データベースからのテーブルが含まれます。 アクセス権を持つすべてのユーザーのハブに自動的に表示されます。
Fabric イベント
Fabric イベントは、ワークスペースアイテムの変更、ジョブの完了、Azure Blob Storageの更新など、FabricまたはAzureリソースによって生成されるイベントです。 Fabric イベントをサブスクライブして、パイプラインの実行や通知などのダウンストリーム アクションをトリガーできます。 詳細については、「Azure と Fabric のイベントの概要」を参照してください。
リアルタイム インテリジェンス
Real-Time インテリジェンス ワークロードには、リアルタイム データ ストリームの取り込み、処理、分析のためのツールが用意されています。
Activator
アクティベーターは、データ ストリームに対するアラート、トリガー、アクションの作成に使用するコードなしの低コード項目です。 詳細については、「アクティベータ」を参照してください。
異常検知器
異常検出機能は、イベントハウス テーブルの異常を検出し、アラートを設定する項目です。 詳細については、「 異常検出 (プレビュー)」を参照してください。
デジタル ツイン ビルダー
デジタル ツイン ビルダーは、データを使用して物理操作を最適化するために、実際の環境のデジタル表現を作成する項目です。 詳細については、「デジタル ツイン ビルダー (プレビュー)とは」を参照してください。
イベント スキーマ セット
イベント スキーマ セットは、1 つ以上の関連するスキーマをスキーマ セットに整理し、論理的なグループ化と一元化されたアクセス制御を可能にする項目です。 グループ レベルでスキーマを表示、編集、または変更できるユーザーを管理できるため、チームやプロジェクト間でのスキーマの使用を簡単に管理できます。 詳細については、「 スキーマ レジストリの概要 (プレビュー)」を参照してください。
Eventhouse
Eventhouse は、特にリアルタイム分析を必要とするシナリオで、大量のデータを格納および分析するための項目です。 Eventhouses ではリアルタイム データ ストリームがサポートされているため、低待機時間でデータの取り込み、処理、分析を行うことができます。 1 つのワークスペースで複数のイベントハウスを保持でき、1 つのイベントハウスで複数の KQL データベースを保持でき、各データベースは複数のテーブルを保持できます。 詳細については、「イベントハウスの概要」を参照してください。
Eventstream
eventstream は、コードなしのエクスペリエンスでリアルタイム イベントをキャプチャ、変換、宛先にルーティングするFabric プラットフォーム内の一元的な場所を提供する項目です。 イベントストリームは、さまざまなストリーミング データ ソース、インジェスト先、変換が必要な場合のためのイベント プロセッサから構成されます。 詳細については、「Fabric eventstreams」を参照してください。
KQL データベース
KQL データベースは、KQL クエリを実行できる形式でデータを保持する項目です。 KQL データベースは、イベントハウスの下の項目です。 詳細については、KQL データベースを参照してください。
KQL クエリセット
KQL クエリセットは、クエリの実行、結果の表示、Data Explorer データベースからのデータに対するクエリ結果の操作に使用される項目です。 クエリセットには、データベースとテーブル、クエリ、結果が含まれます。 KQL クエリセットを使用すると、将来使用するためにクエリを保存したり、クエリをエクスポートして他のユーザーと共有したりできます。 詳細については、 KQL クエリセットのデータのクエリを参照してください。
Map
map は、リアルタイムおよび履歴の場所データをFabricで視覚化する項目であり、ライブ イベントの監視、空間パターンの分析、時間ベースの分析情報と共に地理的コンテキストを理解するのに役立ちます。 詳細については、「マップFabricについてを参照してください。
オペレーションズエージェント
運用エージェントは、リアルタイム データを監視し、主要なメトリックを追跡し、定義されたビジネス ルールに基づいてアクションを推奨する項目です。 各運用エージェントは、特定のビジネス プロセス用に設計された専用のFabric項目です。 詳細については、「 Operations エージェント」を参照してください。
リアルタイム ダッシュボード
リアルタイム ダッシュボードは、ストリーミング データを監視および視覚化するための項目です。 リアルタイム ダッシュボードを使用して、低待機時間でデータの取り込み、クエリ、表示を行うことができます。 詳細については、「 リアルタイム ダッシュボードの概要」を参照してください。
ワークロード開発キット
ワークロード開発キット (WDK) を使用すると、パートナーと開発者は、Fabric プラットフォームを拡張するカスタム ワークロードを構築、検証、発行できます。
拡張性ツールキット
Extensibility Toolkit は、ワークロード開発キットの最新の進化です。 Fabricに統合するカスタム ワークロードを構築するための SDK とスターター キットを提供します。 詳細については、「Fabric Extensibility Toolkit」を参照してください。
ワークロード ハブ
Workload Hub は、ユーザーがテナント、容量、またはワークスペース レベルでカスタム ワークロードを検出、追加、管理するFabricの中心的な場所です。 詳細については、「 ワークロードを使用する方法」を参照してください。