Microsoft Fabric은 외부 서비스와 통합되어 워크플로를 자동화하고, 협업을 사용하도록 설정하고, 개발자 확장성을 지원하며, 다른 데이터 플랫폼과 상호 운용합니다. 실시간 데이터에서 작업을 트리거하고, Fabric을 Microsoft 365 앱에 연결하고, 개발자 도구 및 API와 통합하고, 클라우드 에코시스템 간에 데이터를 안전하게 공유할 수 있습니다.
이 문서에서는 다음과 같이 방법을 설명합니다.
- 패브릭 데이터에서 자동화된 워크플로 트리거
- Microsoft 365 애플리케이션을 사용하여 공동 작업
- AI 에이전트 및 오케스트레이션 도구와 통합
- 개발자 도구 및 API를 통해 프로그래밍 방식으로 Fabric에 액세스
- 개방형 데이터 형식 및 외부 플랫폼과 상호 운용
- 보안, 네트워킹 및 거버넌스를 위해 핵심 Azure 서비스에 패브릭 연결
데이터 활성화기를 사용하여 작업 자동화
액티베이터는 데이터 스트림을 모니터링하고 정의된 조건이 발생할 때 작업을 트리거하여 실시간으로 자동화합니다. 액티베이터는 다음과 함께 통합됩니다.
- Power Automate 를 사용하여 알림 보내기, 레코드 업데이트 또는 비즈니스 프로세스 시작과 같은 워크플로를 실행합니다. 패브릭에서 트리거를 만들고 Power Automate 흐름에 연결하여 KPI 임계값을 초과할 때 사용자에게 경고할 수 있습니다.
- Microsoft Teams는 실시간 조건이 충족될 때 적응형 카드 또는 메시지를 채널에 게시합니다.
- Outlook에서 경고 또는 승인을 위해 자동화된 전자 메일을 보냅니다.
- 의미 체계 모델 새로 고침 또는 파이프라인 실행 시작과 같은 작업을 시작하는 패브릭 항목입니다.
Microsoft 365에서 공동 작업
Microsoft Fabric은 Microsoft 365 에코시스템 내에서 작동하므로 익숙한 생산성 도구에서 공동 작업 분석 및 데이터 기반 워크플로를 사용할 수 있습니다.
- Microsoft Teams: 채널 또는 채팅에서 보고서 및 대시보드를 공유합니다. Teams 탭에 Power BI 시각적 개체를 포함하고, 인사이트에 대해 공동 작업하고, 데이터 기반 경고를 받을 수 있습니다.
- Excel: Excel에서 분석을 사용하여 라이브 연결을 유지하면서 피벗 테이블 및 고급 분석 도구를 패브릭 의미 체계 모델에 연결합니다.
- PowerPoint: 관련자가 라이브 또는 스냅샷 분석을 볼 수 있도록 Power BI 보고서를 프레젠테이션에 포함하거나 내보냅니다.
- SharePoint 및 OneDrive: SharePoint Online에 보고서를 게시하고 Microsoft 365 보안 및 규정 준수 컨트롤을 사용하여 OneDrive에 지원 파일을 저장합니다.
이러한 통합을 통해 분석이 공동 작업, 검토 및 의사 결정 프로세스로 자연스럽게 전달됩니다.
에이전트 AI 솔루션과 통합
Fabric은 공유 의미 체계 기반을 통해 에이전트 기반 AI 시나리오를 지원합니다. 이 기반은 세 가지 주요 구성 요소와 통합하여 엔드 투 엔드 에이전트 기능을 제공합니다.
- Microsoft Foundry 는 미세 조정된 모델 및 지식 검색 시스템을 호스트합니다. MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)와 같은 개방형 표준을 통한 통합을 지원합니다. 에이전트 AI 워크플로의 일부로 패브릭 데이터 에이전트 를 사용할 수 있습니다.
- Copilot Studio 를 사용하면 대화형 에이전트를 디자인하고 관리되는 인사이트를 위해 패브릭 데이터 에이전트를 호출하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
- Microsoft 365 Copilot 는 Teams 및 Outlook과 같은 도구에서 이러한 기능을 표시하며, 엔터프라이즈 보안 제어를 준수하면서 쿼리를 적절한 에이전트로 라우팅합니다. Microsoft 365 Copilot는 에이전트 AI 워크플로의 일부로 패브릭 데이터 에이전트를 사용할 수 있습니다.
이러한 서비스는 함께 패브릭을 분석에서 컨텍스트 AI 자동화로 확장합니다.
개발자 도구 및 API 사용
Fabric은 코드 우선 개발 및 DevOps 사례를 지원합니다.
Visual Studio Code: 패브릭 확장 및 CLI 도구를 사용하여 레이크하우스, Notebook 및 사용자 데이터 함수와 같은 항목을 만들고 관리합니다.
패브릭 데이터 원본에 연결
- SQL 엔드포인트: Lakehouses 및 웨어하우스는 표준 SQL 도구에서 데이터를 쿼리할 수 있도록 T-SQL 엔드포인트 를 노출합니다.
- GraphQL API: 프로그래밍 방식으로 데이터 및 메타데이터에 액세스 하여 사용자 지정 애플리케이션 및 통합을 빌드합니다.
이러한 기능을 사용하면 웹 인터페이스를 넘어 패브릭을 확장하는 자동화, CI/CD 워크플로 및 사용자 지정 솔루션을 사용할 수 있습니다.
통합 데이터 자산
통합 데이터 자산은 플랫폼 간 분석을 위한 일관된 기반을 제공합니다. 개방형 형식, API 패리티 및 제로 복사 액세스 패턴을 사용하면 거버넌스 및 데이터 소유권을 OneLake에서 중앙 집중식으로 유지하면서 외부 엔진을 연결할 수 있습니다.
OneLake 상호 운용성
OneLake 는 널리 채택된 표준을 지원하여 상호 운용 가능한 개방형 데이터 기반을 제공합니다. OneLake는 다음 두 가지 주요 전략을 통해 상호 운용성을 달성합니다.
Delta Lake 및 Iceberg 파일 형식 지원
- Delta Lake 지원: ACID 트랜잭션, 스키마 적용 및 대규모 데이터 세트 간 시간 이동이 가능합니다.
- Apache Iceberg 지원: 분할 및 스키마 진화와 같은 고급 테이블 관리 기능을 지원합니다.
API를 통한 유니버설 데이터 액세스
- 테이블 API: 파일 형식에 관계없이 테이블에 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있도록 합니다.
- ADLS Gen2 호환성: Azure Data Lake Storage Gen2와 동일한 REST API 및 계층 구조 네임스페이스 기능을 지원합니다.
이러한 열린 파일 형식 및 API를 사용하면 OneLake에 저장된 데이터를 변환 없이 여러 컴퓨팅 엔진에서 읽고 쓸 수 있으므로 상호 운용 가능한 진정한 데이터 기반이 됩니다.
Azure Databricks 통합
OneLake 및 Azure Databricks 통합은 통합 분석 및 AI를 위한 토대를 제공합니다. 이 통합은 OneLake의 관리형 개방형 데이터 자산과 Databricks의 데이터 엔지니어링 및 기계 학습 기능을 결합합니다. OneLake와 Azure Databricks 간의 양방향 통합은 다음과 같은 형태를 취합니다.
카탈로그 미러링: Unity 카탈로그 테이블을 바로 가기로 OneLake에 미러링하여 패브릭 워크로드가 Databricks 관리형 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
OneLake에 대한 Databricks 액세스: Databricks는 Delta Lake 호환성 및 ADLS Gen2 API를 사용하여 OneLake 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다.
Snowflake 통합
OneLake 및 Snowflake 통합은 데이터를 복제하지 않고도 분석 및 AI를 통합할 수 있는 제로 복사본 아키텍처를 제공합니다. 이 방법은 개방형 표준 및 바로 가기 기술을 기반으로 하여 거버넌스 및 성능을 유지하면서 상호 운용성을 보장합니다.
- Snowflake Iceberg 테이블 바로 가기: Fabric은 OneLake에서 직접 Snowflake 테이블을 참조하는 바로 가기를 사용합니다. 데이터는 Snowflake에 남아 있지만 OneLake 논리 데이터 자산에 나타납니다. 패브릭 워크로드(Power BI, 데이터 흐름, AI 에이전트)는 ETL 또는 복제 없이 네이티브 OneLake 데이터와 함께 Snowflake 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 거버넌스 및 보안 정책은 두 플랫폼에서 그대로 유지됩니다.
- OneLake를 통한 Snowflake 외부 테이블: Snowflake는 Delta 또는 Parquet 형식으로 OneLake 데이터를 쿼리할 수 있으므로 Snowflake 컴퓨팅의 OneLake 데이터에 대한 고성능 쿼리가 가능합니다.
플랫폼 아키텍처
Azure
Microsoft Fabric은 Azure 인프라에서 SaaS(Software as a Service) 플랫폼으로 빌드되었습니다. 즉, ID, 네트워킹, 보안, 모니터링 등에 핵심 Azure 서비스를 사용합니다. 실제로 패브릭 테넌트와 해당 용량은 Azure 구독에 속하는 핵심적인 Azure 리소스입니다. 이를 통해 Fabric은 Azure의 청구 시스템과 통합하고, Azure의 모니터링 및 로깅 기능을 사용하고, Azure ID 및 네트워킹 기능을 통해 보안을 적용하고, Azure 데이터 서비스와 상호 운용할 수 있습니다.
Azure 서비스 청구
Microsoft Fabric 용량 은 Fabric에 대해 프로비전된 컴퓨팅 계층을 나타내며 구독 내에서 Azure 리소스로 관리됩니다. Fabric을 사용하도록 설정하면 패브릭 테넌트의 분석 용량을 나타내는 Azure Fabric 용량 리소스가 만들어집니다. Azure Portal에서 용량을 일시 중지하고 다시 시작하고 필요에 따라 확장 및 축소할 수 있습니다. 패브릭에 대한 청구는 Azure 구독의 청구 시스템을 통해 처리됩니다. 모든 패브릭 사용 요금(컴퓨팅 및 스토리지)은 구독에 따라 발생하며 다른 Azure 서비스와 함께 Microsoft Cost Management에 표시됩니다.
네트워킹
Microsoft Fabric은 패브릭 엔드포인트에 대한 내부 전용 프라이빗 액세스를 위해 Azure 프라이빗 엔드포인트를 지원합니다. 테넌트 수준 또는 작업 영역 수준에서 Fabric용 Private Link를 사용하도록 설정하면 Fabric은 Azure Virtual Network를 통해서만 액세스할 수 있는 서비스(OneLake, Warehouse SQL 엔드포인트 등)에 대한 프라이빗 엔드포인트 URL을 노출합니다. 트래픽은 공용 인터넷 대신 Azure의 프라이빗 백본 네트워크를 통해 라우팅됩니다. Fabric에서 공용 인터넷 액세스 차단 을 사용하도록 설정하면 VNet 외부에서 또는 프라이빗 엔드포인트 없이 Fabric을 사용하려는 시도가 거부됩니다. 이러한 통합을 통해 패브릭과 네트워크 간의 중요한 데이터 전송이 공용 인터넷에서 벗어나 엄격한 규정 준수 요구 사항을 충족합니다.
또한 Microsoft Fabric은 관리형 VNet(관리형 가상 네트워크) 및 관리형 프라이빗 엔드포인트를 지원하여 네트워크 격리 및 보안 연결을 향상시킵니다. 패브릭 테넌트 또는 작업 영역에 Private Link를 사용하도록 설정하면 Fabric은 공유 공용 풀이 아닌 격리된 환경에서 실행되도록 Spark 작업과 같은 컴퓨팅 워크로드에 대해 관리되는 VNet을 자동으로 프로비전합니다. 또한 관리형 프라이빗 엔드포인트를 사용하면 공용 인터넷에 트래픽을 노출하지 않고도 Fabric 서비스(예: Lakehouse, Warehouse 및 OneLake)가 Azure 리소스 또는 온-프레미스 데이터 원본에 안전하게 연결할 수 있습니다. 이러한 기능은 Azure의 네트워킹 백본을 사용하여 규정 준수를 적용하고, 공격 표면을 줄이며, 엔터프라이즈 환경 내에서 데이터 수신 및 송신에 대한 세부적인 제어를 제공합니다.
Microsoft Entra ID (마이크로소프트 엔트라 ID)
Fabric은 Microsoft Entra ID를 통해 사용자를 인증하고 관리합니다. 모든 패브릭 테넌트는 Entra ID 테넌트에 연결됩니다. Fabric에 대한 사용자 로그인, SSO(Single Sign-On) 및 액세스 제어는 Azure와 동일한 ID 및 그룹을 사용합니다. 회사 Entra ID 계정을 사용하여 Fabric에 로그인하고 Fabric에서 조건부 액세스 정책 및 다단계 인증과 같은 기존 보안 기능을 사용할 수 있습니다. Entra ID 통합을 사용하면 패브릭 인바운드 및 아웃바운드 인증 시나리오에 대한 서비스 주체 및 관리 ID도 사용할 수 있습니다.
- 인바운드 인증: 서비스 주체를 사용하여 패브릭의 관리 API에 액세스하거나 SQL, OneLake 및 Eventhouse와 같은 패브릭 항목 엔드포인트에 대한 액세스를 사용하도록 설정합니다.
- 아웃바운드 인증: Azure 데이터 원본에 대한 연결을 설정할 때 작업 영역 ID 또는 기타 서비스 주체를 사용합니다.
GitHub 및 Azure DevOps
Microsoft Fabric은 기본적으로 Azure DevOps 및 GitHub와 통합되어 파이프라인, Notebook 및 데이터 흐름과 같은 분석 항목에 대한 버전 제어, CI/CD 및 공동 개발이 가능합니다. 패브릭의 작업 영역은 Git 리포지토리에 연결될 수 있으며, 이를 통해 패브릭과 소스 제어 시스템 간에 항목을 동기화할 수 있습니다. 이 통합은 분기 전략, 끌어오기 요청 및 코드 검토를 지원하므로 패브릭 항목에 대한 변경 내용이 애플리케이션 코드와 동일한 거버넌스 및 DevOps 사례를 따르도록 합니다. Azure DevOps를 사용하면 YAML 기반 워크플로를 사용하여 환경(예: 개발, 테스트 및 프로드)에서 패브릭 콘텐츠에 대한 배포 파이프라인을 자동화할 수 있습니다. GitHub 통합은 자동화를 위해 GitHub Actions를 사용하여 패브릭 자산의 지속적인 통합 및 배포를 가능하게 합니다. 이러한 기능을 통해 팀은 일관성을 유지하고, 버전 기록을 적용하고, 공동 작업을 간소화하여 Fabric을 최신 DevOps 워크플로에서 일류 시민으로 만들 수 있습니다.
Microsoft Purview
Microsoft Fabric은 Microsoft Purview와 긴밀하게 통합 되어 패브릭 데이터 자산 전체에서 통합 데이터 거버넌스, 카탈로그 및 규정 준수를 제공합니다. Purview는 데이터 맵에서 패브릭 작업 영역 및 OneLake를 데이터 원본으로 등록할 수 있으며, 이를 통해 레이크하우스, 웨어하우스 및 데이터 흐름과 같은 패브릭 항목의 자동화된 메타데이터 검색, 계보 추적 및 분류를 수행할 수 있습니다. 이 통합을 통해 Azure 및 패브릭 환경 모두에서 민감도 레이블 및 액세스 제어와 같은 일관된 거버넌스 정책을 적용할 수 있습니다. Purview의 통합 카탈로그를 통해 패브릭 데이터 세트는 다른 엔터프라이즈 데이터 자산과 함께 검색할 수 있게 되어 데이터 품질 검사, 프로파일링 및 규정 준수 감사를 지원합니다. Purview 검사에 대한 인증은 Entra ID 서비스 주체를 사용하며, 관리자는 Purview에 대한 읽기 전용 API 액세스를 허용하도록 패브릭 테넌트 설정을 사용하도록 설정해야 합니다. 구성 후 Purview는 패브릭에서 스키마 변경, 계보 업데이트 및 데이터 품질 메트릭을 지속적으로 모니터링하여 Fabric의 분석 워크플로가 엔터프라이즈 거버넌스 표준을 준수하도록 할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 기업은 거버넌스 노력을 중복하지 않고 하이브리드 데이터 환경에서 엔드 투 엔드 가시성 및 규정 준수를 유지할 수 있습니다.