각 Fabric 워크로드와 관련된 용어를 포함하여 Fabric 사용되는 용어의 정의를 알아봅니다.
일반 용어
다음 용어는 모든 Fabric 워크로드에 적용됩니다.
Capacity
용량은 지정된 시간에 사용할 수 있는 전용 리소스 집합입니다. 용량은 활동을 수행하거나 출력을 생성하는 리소스의 기능을 정의합니다. 다른 항목은 특정 시간에 다른 용량을 사용합니다. Fabric SKU 및 평가판을 통해 용량을 제공합니다. 자세한 내용을 보려면 용량이란?을 참조하세요.
용량 단위(CUs)
Capacity 단위는 Fabric 컴퓨팅 측정 단위입니다. 모든 워크로드와 작업은 사용 가능한 Fabric 용량에서 용량 단위를 소모합니다. 소비는 대화형 또는 백그라운드 작업으로 분류됩니다. 자세한 내용은 패브릭 작업을 참조하세요.
Delta Lake
Delta Lake는 모든 Fabric 워크로드의 표준 테이블 형식입니다. 데이터를 Fabric 수집하면 기본적으로 델타 테이블로 저장됩니다. 자세한 내용은 Delta Lake 테이블 형식 상호 운용성을 참조하세요.
Direct Lake
Direct Lake는 의미 체계 모델이 데이터를 가져오거나 DirectQuery를 사용하지 않고 OneLake에서 직접 델타 테이블을 읽을 수 있도록 하는 Fabric 스토리지 모드입니다. Direct Lake는 가져오기 모드의 성능과 DirectQuery의 데이터 새로 고침을 결합합니다. 자세한 내용은 Direct Lake 개요를 참조하세요.
도메인
도메인을 사용하면 조직에서 작업 영역을 "재무" 또는 "마케팅"과 같은 논리적 비즈니스 영역으로 그룹화할 수 있습니다. 도메인은 관리자가 관리를 위임하고 작업 영역 수준보다 높은 거버넌스 정책을 적용하는 Fabric 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 도메인을 참조하세요.
항목
item은 레이크하우스, 노트북, 웨어하우스 또는 이벤트하우스와 같은 Fabric의 개체입니다. 각 Fabric 워크로드에는 다양한 항목 유형이 포함됩니다. 예를 들어 데이터 엔지니어링 워크로드에는 lakehouse, Notebook 및 Spark 작업 정의 항목이 포함됩니다.
의미 체계 모델
의미 체계 모델은 테이블, 관계, 측정값 및 데이터 연결을 정의하는 Fabric 메타데이터 계층입니다. 의미 체계 모델은 Fabric Power BI 보고서, 대시보드 및 기타 분석 환경을 위한 데이터 원본입니다. 자세한 내용은 의미 체계 모델 만들기 및 관리를 참조하세요.
Tenant
테넌트는 조직을 위한 Fabric의 단일 인스턴스로, Microsoft Entra 테넌트와 연결됩니다.
업무량
워크로드는 특정 기능을 대상으로 하는 기능의 컬렉션입니다. Fabric 워크로드에는 데이터 엔지니어링, Data Factory, 데이터 과학, Data Warehouse, 데이터베이스, 산업 솔루션, Real-Time 인텔리전스, Fabric IQ 및 Power BI 포함됩니다.
작업 공간
작업 영역은 공동 작업을 위해 설계된 단일 환경에서 다양한 기능을 결합하는 항목의 컬렉션입니다. 실행 중인 작업에 용량을 사용하는 컨테이너 역할을 하며 해당 항목에 액세스할 수 있는 사용자에 대한 컨트롤을 제공합니다. 예를 들어 작업 영역에서 사용자는 보고서, Notebook 및 의미 체계 모델을 만듭니다. 자세한 정보는 작업 영역을 참조하세요.
Data Engineering
데이터 엔지니어링 워크로드는 Apache Spark를 사용하여 대규모 데이터 처리 및 변환을 위한 도구를 제공합니다.
Apache Spark 작업
Apache Spark 작업은 애플리케이션의 다른 작업과 병렬로 실행되는 Spark 애플리케이션의 일부입니다. 작업은 여러 작업으로 구성됩니다. 자세한 내용은 Spark 작업 모니터링참조하세요.
Apache Spark 작업 정의
Apache Spark 작업 정의는 Spark 애플리케이션을 실행하는 방법을 나타내는 매개 변수 집합입니다. 이를 통해 Spark 클러스터에 일괄 처리 또는 스트리밍 작업을 제출할 수 있습니다. 자세한 내용은 Apache Spark 작업 정의란?을 참조하세요.
Lakehouse
레이크하우스는 파일, 폴더 및 테이블을 포함하는 데이터 레이크 위에 빌드된 데이터베이스입니다. 레이크하우스는 빅 데이터 처리를 위해 Apache Spark 엔진 및 SQL 엔진에서 사용됩니다. Lakehouses는 오픈 소스 델타 형식 테이블을 사용할 때 ACID 트랜잭션을 지원합니다. lakehouse 항목은 Microsoft OneLake 고유한 작업 영역 폴더 내에 호스트됩니다. 폴더 및 하위 폴더에 구성된 다양한 형식(구조화 및 구조화되지 않은) 파일이 포함됩니다. 자세한 내용은 레이크하우스란 무엇인가?
노트북
Notebook은 코드 작성 및 마크다운, Spark 작업 실행 및 모니터링, 결과 보기 및 팀 구성원과의 공동 작업을 지원하는 다 언어 대화형 프로그래밍 도구입니다. Notebook을 사용하여 데이터를 탐색 및 처리하고 기계 학습 실험을 빌드할 수 있습니다. 노트북은 오케스트레이션을 위한 파이프라인 활동으로 변환할 수 있습니다.
Spark 애플리케이션
Spark 애플리케이션은 Spark의 API 언어(Scala, Python, Spark SQL 또는 Java) 또는 Microsoft 추가된 언어(C# 또는 F#을 사용하는 .NET) 중 하나를 사용하여 사용자가 작성한 프로그램입니다. 애플리케이션이 실행되면 데이터를 더 빠르게 처리하기 위해 병렬로 실행되는 하나 이상의 Spark 작업으로 나뉩니다. 자세한 내용은 Spark 애플리케이션 모니터링참조하세요.
V-순서
V-order는 빠른 읽기를 지원하는 Parquet 파일 형식의 쓰기 최적화 기능입니다. 모든 Fabric 엔진은 기본적으로 v-ordered parquet 파일을 작성합니다.
데이터 팩토리
Data Factory 워크로드는 데이터 이동 및 변환을 위한 파이프라인, 데이터 흐름 및 커넥터를 비롯한 데이터 통합 및 오케스트레이션 기능을 제공합니다.
Connector
커넥터는 다양한 유형의 데이터 저장소에 연결하는 데 사용하는 Data Factory의 구성 요소입니다. 연결한 후에는 데이터를 변환할 수 있습니다. 자세한 내용은 커넥터를 참조하세요.
데이터 흐름 Gen2
Dataflow Gen2는 수백 개의 데이터 원본에서 데이터를 수집하고 데이터를 변환하기 위한 로우 코드 인터페이스입니다. 데이터플로우 Gen1은 Power BI에 있습니다. Dataflow Gen2는 Azure Data Factory 또는 Power BI 데이터 흐름에 비해 추가 기능을 제공합니다. Gen1에서 Gen2로 업그레이드할 수 없습니다. 자세한 내용은 Data Factory 개요의 데이터 흐름 참조하세요.
Pipeline
파이프라인은 데이터 이동 및 변환을 오케스트레이션하는 데 사용되는 Data Factory의 항목입니다. 이러한 파이프라인은 Fabric 배포 파이프라인과 다릅니다. 자세한 내용은 파이프라인을 참조하세요.
Trigger
트리거는 일정 또는 데이터 가용성과 같은 특정 조건에 따라 파이프라인을 시작하는 Data Factory의 자동화 기능입니다.
데이터 과학
데이터 과학 워크로드는 Fabric 플랫폼 내에서 기계 학습 모델을 빌드, 학습 및 배포하기 위한 도구를 제공합니다.
데이터 랭글러
데이터 랭글러 는 예비 데이터 분석을 위한 Notebook 기반 도구입니다. 그리드와 유사한 데이터 디스플레이를 동적 요약 통계 및 일반적인 데이터 정리 작업 집합과 결합합니다. 각 작업은 다시 사용할 수 있는 스크립트로 Notebook에 다시 저장할 수 있는 코드를 생성합니다.
실험
실험은 모든 관련 기계 학습 실행에 대한 조직 및 제어의 기본 단위입니다. 자세한 내용은 Fabric의 머신 러닝 실험을 참조하세요.
모델
모델은 특정 유형의 패턴을 인식하도록 학습된 기계 학습 파일입니다. 데이터 집합을 통해 모델을 학습시키고 해당 데이터 집합에서 추론하고 학습하는 데 사용하는 알고리즘을 제공합니다. 자세한 내용은 Machine Learning 모델참조하세요.
실행
실행은 모델 코드의 단일 실행에 해당합니다. MLflow추적은 실험 및 실행을 기반으로 합니다.
데이터 웨어하우스
Data Warehouse 워크로드는 구조화된 데이터 스토리지 및 분석을 위한 전체 T-SQL 기능을 갖춘 엔터프라이즈 데이터 웨어하우징을 제공합니다.
SQL 분석 엔드포인트
SQL 분석 엔드포인트는 분석 및 인사이트를 위해 데이터에 대해 T-SQL 쿼리를 실행하는 데 사용하는 기능입니다. SQL 분석 엔드포인트는 Fabric의 레이크하우스, 미러된 데이터베이스 및 SQL 데이터베이스에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 분석 엔드포인트 참조하세요.
창고
웨어하우스는 기존 데이터 웨어하우스로 작동하며 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스에서 기대하는 전체 트랜잭션 T-SQL 기능을 지원하는 항목입니다. 자세한 내용은 Data Warehouse 참조하세요.
Databases
데이터베이스 워크로드는 Fabric SQL 데이터베이스와 Fabric Cosmos DB를 포함하여 Fabric 내에서 트랜잭션 데이터베이스 기능을 제공합니다.
Fabric에서의 Cosmos DB
Fabric의Cosmos DB는 대기 시간이 짧은 데이터 액세스가 필요한 애플리케이션을 빌드하기 위한 Azure Cosmos DB 기반으로 하는 Fabric NoSQL 데이터베이스입니다. 자세한 내용은 패브릭의 Cosmos DB를 참조하세요.
Fabric 내의 SQL 데이터베이스
Fabric의 SQL 데이터베이스는 Azure SQL Database를 기반으로 하는 트랜잭션 데이터베이스로, Fabric에서 운영 데이터베이스를 만드는 데 사용됩니다. 자세한 내용은 Fabric의 SQL 데이터베이스를 참조하세요.
패브릭 IQ
Fabric IQ는 Microsoft 스택의 엔터프라이즈 인텔리전스 계층을 형성하는 기능 집합인 Microsoft IQ의 일부입니다. Microsoft IQ에서 Fabric IQ는 Work IQ 및 Foundry IQ와 함께 작동하여 조직의 전체 보기를 위한 컨텍스트를 제공합니다. Fabric IQ 조각은 비즈니스 엔터티 및 데이터에 대한 컨텍스트를 제공합니다.
Fabric 워크로드인 IQ(미리 보기)는 데이터, 모델 및 시스템에서 비즈니스 의미 체계 통합과 관련된 항목을 그룹화하여 지능형 에이전트 및 의사 결정을 지원합니다.
Fabric IQ에 대한 자세한 내용은 Fabric IQ 개요 참조하세요.
온톨로지
온톨로지는 엔터티 형식, 관계, 속성 및 기타 제약 조건을 정의하여 비즈니스 어휘에 따라 데이터를 구성할 수 있는 항목입니다. 자세한 내용은 온톨로지(미리 보기)를 참조하세요.
Plan
계획은 공동 작업 계획, 보고, 분석, 데이터 통합 및 관리를 위한 통합된 코드 없는 플랫폼입니다. 자세한 내용은 계획(미리 보기)을 참조하세요.
OneLake
OneLake는 모든 Fabric 워크로드에 대한 단일 스토리지 계층 역할을 하는 Fabric 통합된 다중 클라우드 데이터 레이크입니다. 자세한 내용은 OneLake란 무엇인가?
데이터 공유(테넌트 간)
데이터 공유는 데이터를 복사하지 않고 Microsoft Entra 테넌트 간에 라이브 관리형 데이터 세트를 공유하는 데 사용할 수 있는 OneLake 기능입니다.
Mirroring
Mirroring은 외부 원본에서 Fabric 데이터를 복사하여 미러된 데이터베이스 또는 카탈로그를 만드는 프로세스입니다. 자세한 내용은 미러링이란?
OneLake 보안
OneLake 보안은 OneLake가 Fabric 저장된 데이터에 대한 액세스 및 권한을 관리하는 데 사용하는 보안 모델입니다. 자세한 내용은 OneLake 보안 시작을 참조하세요. 외부 수신자는 현재 위치에서 공유 데이터에 액세스하며 모든 거버넌스 정책은 원본에서 계속 적용됩니다. 자세한 내용은 외부 데이터 공유를 참조하세요.
Shortcut
바로 가기는 다른 파일 저장소 위치를 가리키는 OneLake 내의 포함된 참조입니다. 바로 가기를 사용하면 데이터를 복사하거나 ETL 파이프라인을 빌드하지 않고도 외부 운영 데이터 원본에 액세스할 수 있습니다. 공유 데이터 세트에 대한 테넌트 간 제어 액세스를 위해 바로 가기를 OneLake 데이터 공유와 결합할 수 있습니다. 자세한 내용은 OneLake 바로 가기참조하세요.
Power BI
Power BI 대화형 보고서, 대시보드 및 데이터 시각화를 만들기 위한 비즈니스 인텔리전스 기능을 제공합니다.
Power BI의 특정 용어는 Power BI 서비스 용어집을 참조하세요.
Real-Time 허브
Real-Time 허브는 조직 전체에서 실시간 데이터 스트림을 검색하고 관리하기 위한 Fabric 중앙 집중식 위치입니다. 모든 Fabric 테넌트에는 허브가 자동으로 포함됩니다. 자세한 내용은 Real-Time 허브 개요참조하세요.
데이터 스트림
데이터 스트림은 Real-Time 허브에 표시되는 지속적으로 흐르는 데이터 원본입니다. 데이터 스트림에는 eventstreams의 스트림 출력과 KQL 데이터베이스의 테이블이 포함됩니다. 액세스 권한이 있는 모든 사용자의 허브에 자동으로 표시됩니다.
Fabric 이벤트
Fabric 이벤트는 작업 영역 항목 변경, 작업 완료 또는 Azure Blob Storage 업데이트와 같은 Fabric 또는 Azure 리소스에서 생성된 이벤트입니다. Fabric 이벤트를 구독하여 파이프라인 실행 또는 알림과 같은 다운스트림 작업을 트리거할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure 및 Fabric 이벤트 소개를 참조하세요.
Real-Time 인텔리전스
Real-Time Intelligence 워크로드는 실시간 데이터 스트림을 수집, 처리 및 분석하기 위한 도구를 제공합니다.
Activator
활성화자는 데이터 스트림에 대한 경고, 트리거 및 작업을 만드는 데 사용하는 코드 없는 하위 코드 항목입니다. 자세한 내용은 Activator참조하세요.
변칙 탐지기
변칙 탐지기는 이벤트 하우스 테이블에서 변칙을 검색하고 경고를 설정하는 항목입니다. 자세한 내용은 변칙 검색(미리 보기)을 참조하세요.
디지털 트윈 빌더
디지털 트윈 빌더는 데이터를 사용하여 물리적 작업을 최적화하기 위해 실제 환경의 디지털 표현을 만드는 항목입니다. 자세한 내용은 디지털 트윈 빌더(미리 보기)란?
이벤트 스키마 집합
이벤트 스키마 집합은 하나 이상의 관련 스키마를 스키마 집합으로 구성하여 논리적 그룹화 및 중앙 집중식 액세스 제어를 가능하게 하는 항목입니다. 그룹 수준에서 스키마를 보거나 편집하거나 수정할 수 있는 사용자를 관리할 수 있으므로 팀 또는 프로젝트에서 스키마 사용을 보다 쉽게 제어할 수 있습니다. 자세한 내용은 스키마 레지스트리 개요(미리 보기)를 참조하세요.
Eventhouse
Eventhouse는 특히 실시간 분석이 필요한 시나리오에서 대량의 데이터를 저장하고 분석하기 위한 항목입니다. Eventhouses는 실시간 데이터 스트림을 지원하므로 대기 시간이 짧은 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있습니다. 단일 작업 영역은 여러 이벤트 하우스를 보유할 수 있고, 이벤트 하우스는 여러 KQL 데이터베이스를 보유할 수 있으며, 각 데이터베이스는 여러 테이블을 보유할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventhouse 개요참조하세요.
Eventstream
eventstream은 코드가 없는 환경에서 실시간 이벤트를 캡처, 변환 및 대상으로 라우팅할 수 있는 Fabric 플랫폼의 중앙 집중식 위치를 제공하는 항목입니다. Eventstream은 변환이 필요할 때 다양한 스트리밍 데이터 원본, 수집 대상 및 이벤트 프로세서로 구성됩니다. 자세한 내용은 Fabric eventstreams 참조하세요.
KQL 데이터베이스
KQL 데이터베이스는 KQL 쿼리를 실행할 수 있는 형식으로 데이터를 보유하는 항목입니다. KQL 데이터베이스는 이벤트하우스의 하위 항목입니다. 자세한 내용은 KQL 데이터베이스참조하세요.
KQL 쿼리셋
KQL 쿼리 세트는 쿼리를 실행하고, 결과를 보고, Data Explorer 데이터베이스의 데이터에 대한 쿼리 결과를 조작하는 데 사용되는 항목입니다. 쿼리 세트에는 데이터베이스와 테이블, 쿼리 및 결과가 포함됩니다. KQL 쿼리 세트를 사용하면 나중에 사용할 쿼리를 저장하거나 쿼리를 내보내고 다른 사용자와 공유할 수 있습니다. 자세한 내용은 KQL 쿼리 세트의 쿼리 데이터를 참조하세요.
Map
map는 Fabric 실시간 및 기록 위치 데이터를 시각화하여 라이브 이벤트를 모니터링하고 공간 패턴을 분석하며 시간 기반 인사이트와 함께 지리적 컨텍스트를 이해하는 데 도움이 되는 항목입니다. 자세한 내용은 Fabric 맵 사용 참조하세요.
운영 담당자
작업 에이전트는 실시간 데이터를 모니터링하고, 주요 메트릭을 추적하고, 정의된 비즈니스 규칙에 따라 작업을 권장하는 항목입니다. 각 운영 에이전트는 특정 비즈니스 프로세스용으로 설계된 전용 Fabric 항목입니다. 자세한 내용은 Operations 에이전트(미리 보기)를 참조하세요.
실시간 대시보드
실시간 대시보드는 스트리밍 데이터를 모니터링하고 시각화하기 위한 항목입니다. 실시간 대시보드를 사용하여 대기 시간이 짧은 데이터를 수집, 쿼리 및 표시할 수 있습니다. 자세한 내용은 실시간 대시보드 개요를 참조하세요.
워크로드 개발 키트
WDK(워크로드 개발 키트)를 사용하면 파트너와 개발자가 Fabric 플랫폼을 확장하는 사용자 지정 워크로드를 빌드, 유효성 검사 및 게시할 수 있습니다.
확장성 도구 키트
확장성 도구 키트는 워크로드 개발 키트의 최신 진화입니다. Fabric 통합되는 사용자 지정 워크로드를 빌드하기 위한 SDK 및 시작 키트를 제공합니다. 자세한 내용은 Fabric 확장성 도구 키트 참조하세요.
워크로드 허브
Workload Hub는 사용자가 테넌트, 용량 또는 작업 영역 수준에서 사용자 지정 워크로드를 검색, 추가 및 관리하는 Fabric 중심 위치입니다. 자세한 내용은 워크로드를 사용하는 방법을 참조하세요.