Microsoft Fabric의 새로운 기능 아카이브
이 아카이브 페이지는 Microsoft Fabric의 새로운 기능에서 콘텐츠를 보관하여 주기적으로 업데이트됩니다.
최신 Fabric 소식 및 기능을 알아보려면 Microsoft Fabric 블로그를 참조하세요. 또한 Power BI의 새로운 기능에서 Power BI의 최신 기능을 확인하세요.
Microsoft Fabric을 처음 접하는 경우
이 섹션에는 Microsoft Fabric을 처음 접하는 사용자에게 유용한 이전 문서 및 공지 사항이 포함되어 있습니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric은 이제 HIPAA 규격입니다. | 엔터프라이즈용 올인원 분석 솔루션인 Microsoft Fabric이 HIPAA 및 ISO 27017, ISO 27018, ISO 27001, ISO 27701에 대한 새로운 인증을 달성했음을 발표하게 되어 기쁩니다. |
| 2024년 3월 | 이제 시험 DP-600을 사용할 수 있습니다. | 이제 시험 DP-600을 사용할 수 있으므로 Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate 인증이 제공됩니다. Fabric Career Hub는 빠르게 배우고 인증을 받는 데 도움이 될 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Fabric Copilot 가격 책정: 엔드투엔드 예제 | Fabric의 Copilot은 기존 Power BI Premium 또는 Fabric 용량의 일부로 2024년 3월 1일에 청구를 시작합니다. Fabric Copilot 사용량을 계산하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 1월 | 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Microsoft Fabric Copilot | 이제 전 세계적으로 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot을 사용할 수 있습니다. 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot이 무엇을 할 수 있습니까? |
| 2023년 12월 | Fabric 플랫폼 보안 기본 사항 | 시스템의 주요 보안 흐름이 작동하는 방식을 설명하여 Microsoft Fabric 보안 아키텍처의 큰 그림 관점에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2023년 11월 | 기존 Synapse 사용자에 대해 설명된 Microsoft Fabric | Synapse의 현재 PaaS(Platform as a Service) 버전을 사용하는 고객이 기대할 수 있는 사항에 중점을 둡니다. Fabric의 일반 공급이 현재 투자에 어떤 의미를 갖는지 설명해 드리겠습니다(스포일러: 우리는 이를 전적으로 지지함). 또한 미래에 대해 어떻게 생각해야 하는지도 알려드리겠습니다. |
| 2023년 11월 | 이제 Microsoft Fabric이 일반 공급됩니다. | 이제 Microsoft Fabric이 구매할 수 있도록 일반 공급됩니다. Microsoft Fabric은 AI 시대를 위해 빌드된 단일 AI 기반 플랫폼에서 모든 사람을 한데 모아 팀이 데이터로 작업하는 방식을 재구성할 수 있습니다. 여기에는 Power BI, Data Factory, 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 실시간 분석, 데이터 웨어하우스 및 전체 Fabric 플랫폼이 포함됩니다. |
| 2023년 11월 | 이제 Fabric 워크로드가 일반 공급됩니다. | 이제 Microsoft Fabric이 일반 공급됩니다. 이제 Microsoft Fabric Synapse Data Warehouse, 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학, 실시간 분석, Data Factory, OneLake 및 전체 Fabric 플랫폼이 일반 공급됩니다. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric에서 medallion 레이크하우스 아키텍처 구현 | medallion 레이크 아키텍처 및 Microsoft Fabric에서 레이크하우스를 구현하는 방법에 대한 소개입니다. |
| 2023년 10월 | Fabric 로드맵 발표 | Fabric 로드맵 발표 우리가 현재 어떤 작업을 하고 있는지 언제쯤 출시될지 한 눈에 볼 수 있는 곳입니다. |
| 2023년 10월 | 의미 체계 링크 시작 | 의미 체계 링크가 Microsoft Fabric 내에서 Synapse 데이터 과학과 Power BI 의미 체계 모델을 원활하게 연결하는 방법을 알아봅니다. Microsoft Fabric: 브리징 BI 및 데이터 과학의 의미 체계 링크에서 자세히 알아보세요. 이제 Fabric 샘플 GitHub 리포지토리에서 사용할 수 있는 의미 체계 링크 샘플 Notebook을 확인할 수도 있습니다. 이러한 Notebook은 Microsoft Fabric에서 의미 체계 링크의 Python 라이브러리인 SemPy를 사용하는 방법을 보여 줍니다. |
| 2023년 9월 | Fabric 용량 – 새로운 기능과 향후 기능에 대해 알아야 할 모든 것 | Fabric 및 Power BI 사용자를 위한 Fabric 용량 관리 플랫폼의 개선 사항에 대해 자세히 알아보세요. |
| 2023년 8월 | 개발자, 스타트업 및 엔터프라이즈를 위해 Microsoft Fabric에 액세스! | Microsoft Fabric을 개발자, 스타트업 또는 엔터프라이즈로 사용하도록 설정하는 방법에 대해 알아봅니다. 단계는 다양합니다. 개발자, 스타트업 및 엔터프라이즈에 대해 Microsoft Fabric을 사용하도록 설정에서 자세히 알아봅니다. |
| 2023년 8월 | 강력하고 유용하며 아름답습니다. 데이터를 얻는 새로운 방법 설계 | 데이터 통합 디자인 팀에서 데이터 통합의 미래를 위한 Microsoft 디자인으로서 Microsoft Fabric의 강력하고 창의적이며 기능적인 디자인에 대해 알아봅니다. |
| 2023년 8월 | 라이브 학습: Microsoft Fabric 시작 | 전문가, 매니아, 학습자 여러분, 모두 모여주세요! 8월 29일에는 Microsoft Data Advocacy 팀 및 Microsoft WorldWide Learning 팀과 협력하여 "라이브 학습: Microsoft Fabric 시작" 시리즈를 시작하여 Microsoft Fabric과 관련된 주제를 다루는 9배의 라이브 스트리밍 레슨을 제공합니다. |
| 2023년 7월 | 단계별 자습서: Microsoft Fabric을 사용하여 ETL 빌드 | 이 포괄적인 가이드에서는 Microsoft Fabric을 사용하여 ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인을 만드는 프로세스를 안내합니다. |
| 2023년 6월 | Microsoft Fabric에 대한 숙련도 얻기 - AI 기반 분석 플랫폼 | Fabric은 누구를 위한 것인가요? 어떻게 하면 기술을 습득할 수 있나요? 이 블로그 게시물은 단일 플랫폼에서 많은 환경을 통합하여 포괄적인 데이터 분석 솔루션인 Microsoft Fabric에 대한 이러한 질문에 답변합니다. |
| 2023년 6월 | Microsoft Fabric의 엔드투엔드 시나리오 소개 | 이 블로그에서는 고객이 Microsoft Fabric을 사용하여 데이터에서 가치와 인사이트를 추출하기 위해 수행하는 일반적인 경로인 4가지 엔드투엔드 시나리오를 살펴봅니다. |
| 2023년 5월 | Microsoft Fabric 시작 - 모든 분석 요구 사항을 한 곳에서 해결 | Microsoft Fabric의 데이터 이동부터 데이터 과학, 실시간 분석, 비즈니스 인텔리전스에 이르기까지 모든 것에 대한 기술적 개요와 소개입니다. |
| 2023년 5월 | 데이터용 OneDrive인 Fabric의 Microsoft OneLake | Microsoft OneLake는 전체 조직에 첫 번째 다중 클라우드 SaaS 데이터 레이크를 제공합니다. |
일반적으로 사용 가능한 기능
다음 표에는 미리 보기에서 GA(일반 공급)로 전환된 Microsoft Fabric의 기능이 나열되어 있습니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | Delta Lake 형식의 Eventhouse OneLake 가용성 | One logical copy 약속의 일환으로 Delta Lake 형식의 Eventhouse OneLake 가용성을 일반 공급한다는 소식을 공지하게 되어 기쁩니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric 프라이빗 링크 | Microsoft Fabric용 Azure Private Link는 네트워크 격리를 제공하고 인바운드 네트워크 트래픽에 필요한 컨트롤을 적용하여 Microsoft Fabric의 중요한 데이터에 대한 액세스를 보호합니다. 자세한 내용은 Fabric 프라이빗 링크의 일반 공급 공지를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 | 이제 OneLake 바로 가기에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스가 일반 공급됩니다. 이제 Fabric 데이터 파이프라인에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기)를 사용하여 방화벽 지원 ADLS Gen2(Azure Data Lake Storage Gen2) 계정에 액세스하는 데이터 파이프라인을 만들 수 있습니다. 작업 영역 ID를 사용하여 Fabric과 스토리지 계정 간에 안전하고 원활한 연결을 설정합니다. 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스를 사용하면 Fabric의 OneLake 바로 가기에서 ADLS Gen2 스토리지 계정에 안전하고 원활하게 액세스할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 관리형 프라이빗 엔드포인트 | Microsoft Fabric용 관리 프라이빗 엔드포인트는 관리 가상 네트워크를 통해 방화벽 뒤에 있거나 공용 인터넷에서 액세스할 수 없는 데이터 원본에 대한 보안 연결을 허용합니다. 자세한 내용은 Fabric 프라이빗 링크, 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리 프라이빗 엔드포인트의 일반 공급 공지를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | Eventhouse | Eventhouse는 여러 KQL 데이터베이스를 호스팅하는 새로운 동적 작업 영역으로, 일반적으로 Fabric 실시간 인텔리전스의 일부로 일반 공급됩니다. Eventhouse는 상당한 양의 실시간 데이터를 관리하고 분석하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. Eventhouse 만들기 및 관리에 대한 가이드를 시작합니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 엔지니어: 환경 | 이제 Fabric의 환경이 일반 공급됩니다. 환경은 한 곳에서 Spark 작업을 실행하는 데 필요한 모든 설정을 구성할 수 있는 중앙 집중식 항목입니다. GA에서는 Git, 배포 파이프라인, REST API, 리소스 폴더 및 공유에 대한 지원을 추가했습니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric Core REST API | 이제 Microsoft Fabric Core API가 일반 공급됩니다. Fabric 사용자 API는 엔터프라이즈 및 파트너 모두 서비스와의 완전 자동화된 상호 작용을 가능하게 하고, Microsoft Fabric을 외부 웹 애플리케이션에 통합할 수 있도록 지원하며, 일반적으로 고객과 파트너가 솔루션을 보다 쉽게 확장할 수 있도록 지원하기 위해 Microsoft Fabric을 사용할 수 있는 주요 지원 프로그램입니다. |
| 2024년 5월 | VS Code용 Power Query 데이터 흐름 Gen2 SDK | 이제 Power Query SDK가 Visual Studio Code에서 일반 공급됩니다. Visual Studio Code에서 Power Query SDK를 시작하려면 Visual Studio Code 마켓플레이스에서 설치합니다. |
| 2024년 4월 | 의미 체계 링크 | 이제 의미 체계 링크가 일반 공급됩니다. 패키지에는 기본 VHD가 함께 제공되며, 이제 pip 설치 없이 Fabric에서 의미 체계 링크를 바로 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Dataflow Gen2의 VNet Gateway | 이제 Fabric의 Dataflows Gen2에 대한 VNet 데이터 게이트웨이 지원이 일반 공급됩니다. VNet 데이터 게이트웨이를 사용하면 온-프레미스 데이터 게이트웨이 없이도 Fabric Dataflows Gen2에서 VNet 내의 Azure 데이터 서비스에 연결할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 이제 Microsoft Fabric이 일반 공급됩니다. | 이제 Microsoft Fabric이 구매할 수 있도록 일반 공급됩니다. Microsoft Fabric은 AI 시대를 위해 빌드된 단일 AI 기반 플랫폼에서 모든 사람을 한데 모아 팀이 데이터로 작업하는 방식을 재구성할 수 있습니다. 여기에는 Power BI, Data Factory, 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 실시간 분석, 데이터 웨어하우스 및 전체 Fabric 플랫폼이 포함됩니다. |
커뮤니티
이 섹션에서는 잠재 및 현재 영향 요인과 MVP를 위한 이전 Microsoft Fabric 커뮤니티 기회를 요약합니다. Microsoft MVP 어워드에 대해 알아보고 MVP를 찾으려면 mvp.microsoft.com을 참조하세요.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | 이제 해결된 패브릭 커뮤니티 게시물이 패브릭 도움말 창에 제공됩니다. | 이제 패브릭 도움말 창의 패브릭 커뮤니티 토론에서 해결된 게시물을 확인할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric Community Conference Europe 공지 | 2024년 9월 24일에 Microsoft Fabric Community Conference Europe이 진행된다는 소식을 공지합니다. 지금 등록하세요! |
| 2024년 5월 | Microsoft Build: Microsoft Fabric Cloud Skills Challenge 등록 | 2024년 5월 21일부터 Microsoft Build: Microsoft Fabric Cloud Skills Challenge에 등록하여 DP-600 시험을 준비하고 Fabric Analytics Engineer Associate 인증에 대한 기술을 향상합니다. |
| 2024년 3월 | 이제 시험 DP-600을 사용할 수 있습니다. | 이제 시험 DP-600을 사용할 수 있으므로 Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate 인증이 제공됩니다. Fabric Career Hub는 빠르게 배우고 인증을 받는 데 도움이 될 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric 커뮤니티 컨퍼런스 | 2024년 3월 26일부터 28일까지 라스베이거스에서 첫 번째 연례 Microsoft Fabric 커뮤니티 컨퍼런스에 참여하세요. Microsoft Fabric과 Microsoft의 나머지 데이터 및 AI 제품이 조직이 AI 시대를 준비하는 데 어떻게 도움이 되는지 직접 확인하세요. 독점 할인용 MSCUST 코드를 사용하여 지금 등록하세요. |
| 2024년 3월 | "HackTogether: The Microsoft Fabric Global AI Hack"의 수상자 발표 | 100명이 넘는 등록자로부터 50건의 해커톤 프로젝트 제출을 받았으며 전 세계 각지에서 참여했습니다. 심사위원들은 제출된 작품의 폭, 깊이, 전반적인 질에 매우 감동을 받았습니다. Fabric Global AI Hack의 우승자를 만나보세요! |
| 2024년 1월 | Fabric Career Hub 발표 | 새로운 Fabric Career Hub는 전문적인 성장을 위한 원스톱 상점입니다! 우리는 최고의 무료 주문형 및 라이브 교육과 시험 할인을 갖춘 포괄적인 학습 경험을 만들었습니다. |
| 2024년 1월 | Hack Together: Microsoft Fabric Global AI Hack | Hack Together는 2024년 2월 15일부터 3월 4일까지 실행되는 글로벌 온라인 해커톤입니다. Microsoft Fabric의 새로운 Copilot 및 AI 기능과 함께 학습, 실험 및 해킹할 수 있는 가상 이벤트인 Hack Together: Microsoft Fabric Global AI Hack에 참여하세요! 자세한 내용은 Microsoft Fabric Global AI Hack을 참조하세요. |
| 2023년 12월 | Microsoft Fabric 커뮤니티 컨퍼런스 | 2024년 3월 26일부터 28일까지 라스베이거스에서 첫 번째 연례 Microsoft Fabric 커뮤니티 컨퍼런스에 참여하세요. Microsoft Fabric과 Microsoft의 나머지 데이터 및 AI 제품이 조직이 AI 시대를 준비하는 데 어떻게 도움이 되는지 직접 확인하세요. 오늘 등록하여 데이터와 AI의 미래에 대해 깊이 알아보고 인사이트를 공유하고 싶어 하는 수천 명의 데이터 혁신가와 소통해 보세요. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric MVP 코너 – 스페셜 에디션(Ignite) | "Microsoft Fabric MVP 코너" 블로그 시리즈의 특별판에서는 Microsoft Fabric이 일반 공급된다고 발표한 Microsoft Ignite 2023 컨퍼런스에서 MVP가 제작하고 Fabric과 관련된 선택된 콘텐츠를 강조합니다. |
| 2023년 10월 | Microsoft Fabric MVP 코너 – 2023년 10월 | 2023년 10월부터 MVP가 제작하고 Fabric과 관련된 선택된 콘텐츠의 하이라이트입니다. |
| 2023년 9월 | Microsoft Fabric MVP 코너 – 2023년 9월 | 2023년 9월부터 MVP가 제작하고 Fabric과 관련된 선택된 콘텐츠의 하이라이트입니다. |
| 2023년 8월 | Microsoft Fabric MVP 코너 – 2023년 8월 | 2023년 8월부터 MVP가 제작하고 Fabric과 관련된 선택된 콘텐츠의 하이라이트입니다. |
| 2023년 7월 | Microsoft Fabric MVP 코너 – 2023년 7월 | 2023년 7월부터 MVP가 제작하고 Fabric과 관련된 선택된 콘텐츠의 하이라이트입니다. |
| 2023년 6월 | Microsoft Fabric MVP 코너 – 2023년 6월 | Fabric MVP 코너 블로그 시리즈는 2023년 6월에 MVP가 제작한 Fabric과 관련된 선택된 콘텐츠를 소개합니다. |
| 2023년 5월 | Fabric 사용자 그룹 | Power BI 사용자 그룹은 이제 Fabric 사용자 그룹입니다! |
| 2023년 5월 | MVP로부터 Microsoft Fabric에 대해 알아보기 | 빌드 2023에서 Microsoft Fabric의 공식 발표에 앞서 MVP는 제품을 숙지할 수 있는 기회를 가졌습니다. 그들은 몇 달 동안 Fabric을 적극적으로 테스트하면서 귀중한 통찰력을 얻었습니다. 이제 그들은 커뮤니티와 Microsoft Fabric에 대한 지식과 생각을 적극적으로 공유하면서 제품에 대한 열정을 분명히 보이고 있습니다. |
Fabric 샘플 및 지침
이 섹션에서는 Microsoft Fabric에 대한 보관된 지침 및 샘플 프로젝트 리소스를 요약합니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 3월 | 책임 있는 AI를 사용하여 Microsoft Fabric Lakehouse에서 PII 정보 보호 | Azure AI를 사용하여 Microsoft Fabric에서 PII(개인 식별 정보)를 식별하고 추출하는 한 가지 가능한 방법은 Azure AI 언어를 사용하여 이름, 주소, 이메일, 전화번호, 사회 보장 번호 등과 같은 텍스트 데이터에서 PII 엔터티를 검색하고 분류하는 것입니다. |
| 2024년 2월 | Microsoft Fabric에서 OneLake를 사용하여 공통 데이터 아키텍처 빌드 | 일반적인 데이터 아키텍처 패턴과 Microsoft Fabric을 사용하여 보안을 유지하는 방법 및 OneLake의 기본 보안 구성 요소에 대해 자세히 알아보세요. |
| 2024년 1월 | 새 Fabric 인증 및 Fabric Career Hub | Microsoft 인증 시험 DP-600: Microsoft Fabric을 사용한 분석 솔루션 구현의 베타 가용성은 제한된 시간 동안 사용할 수 있습니다. 이 시험에 통과하면 Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate 인증을 받습니다. |
| 2023년 12월 | Azure Storage Explorer를 사용하여 OneLake 작업 | Windows 파일 탐색기와 직접 통합되는 애플리케이션을 사용하려면 OneLake 파일 탐색기를 확인하세요. 그러나 데이터 관리 작업에 Azure Storage Explorer를 사용하는 데 익숙한 경우 OneLake와 주요 이점 중 일부를 사용하여 해당 기능을 계속 활용할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 의미 체계 링크: OneLake 통합 의미 체계 모델 | 의미 체계 링크는 최근에 출시된 OneLake 통합 의미 체계 모델에 대한 지원을 추가합니다. 이제 read_table 함수 및 onelake로 설정된 새 mode 매개 변수를 사용하여 OneLake를 통해 의미 체계 모델의 이름을 사용하여 데이터에 직접 액세스할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric에 SAP 데이터 통합 | Microsoft Fabric의 기본 제공 연결을 사용하는 것은 SAP 데이터를 Fabric 데이터 자산에 추가하는 가장 쉽고 간편한 방법입니다. |
| 2023년 11월 | 게임을 변경하는 Fabric: 의미 체계 링크로 종속성 유효성 검사 – 데이터 품질 | 의미 체계 링크를 사용하여 테이블의 열 간의 기능 종속성을 탐색하는 방법에 대한 이 단계별 예제를 따릅니다. 의미 체계 링크는 Power BI 데이터 세트와 Microsoft Fabric의 Synapse 데이터 과학 간의 연결을 설정할 수 있는 기능입니다. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric에서 medallion 레이크하우스 아키텍처 구현 | medallion 레이크 아키텍처 및 Microsoft Fabric에서 레이크하우스를 구현하는 방법에 대한 소개입니다. |
| 2023년 10월 | 게임을 변경하는 Fabric: 데이터 탐색 | 바로 가기를 사용하여 Azure Data Lake Storage에서 데이터를 읽고 원시 데이터를 구조화된 테이블로 구성하고 기본 데이터 탐색하는 현실적인 예제를 따라보세요. 우리의 데이터 탐색은 data.london.gov.uk/에서 추출된 정보와 함께 런던의 다양하고 매혹적인 도시를 소스로 사용합니다. |
| 2023년 9월 | 엔드투엔드 워크샵 발표: Microsoft Fabric을 사용하여 야생 동물 데이터 분석 | 새로운 워크샵은 Microsoft Fabric을 사용하여 Snapshot Serengeti 데이터 세트에 대한 실습 엔드투엔드 데이터 분석 솔루션을 빌드하는 방법을 안내합니다. 데이터 세트는 .json 파일로 제공되는 약 168만 개의 야생 동물 이미지 및 이미지 주석으로 구성됩니다. |
| 2023년 9월 | 새로운 학습 경로: Microsoft Fabric을 사용하여 Lakehouse 구현 | 새로운 Microsoft Fabric을 사용하여 Lakehouse 구현 학습 경로는 7개의 심층 모듈이 있는 Microsoft Fabric을 사용하여 데이터 레이크하우스를 구현하는 기본 구성 요소를 소개합니다. |
| 2023년 9월 | Fabric 준비 리포지토리 | Fabric 준비 리포지토리는 Microsoft Fabric의 흥미로운 세계를 탐험하는 데 관심이 있는 모든 사용자를 위한 리소스의 보고입니다. |
| 2023년 7월 | OneLake에 연결 | OneLake에 어떻게 연결해야 할까요? 이 블로그에서는 OneLake가 ADLS Gen2를 통해 사용되는 도구와의 호환성을 달성하는 방법을 포함하여 OneLake에 연결하고 상호 작용하는 방법을 설명합니다. |
| 2023년 6월 | Microsoft Fabric 및 OneLake에서 Azure Databricks 사용 | Azure Databricks는 Microsoft Fabric에서 어떻게 작동하나요? 이 블로그 게시물은 해당 질문에 답변하고 두 시스템이 함께 작동하는 방법에 대한 자세한 내용을 제공합니다. |
| 2023년 7월 | 2023년 10월 1일까지 연장된 Microsoft Fabric 환경의 무료 미리 보기 사용 | Power BI 이외의 Fabric 환경의 무료 미리 보기 사용을 확장하고 있습니다. 이러한 환경은 2023년 10월 1일까지 구매 용량에 포함되지 않습니다. |
Microsoft Fabric의 Microsoft Copilot
이 섹션에서는 Fabric의 Copilot에 대한 보관된 공지 사항을 요약합니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | Copilot개인 정보 보호 및 보안 | Microsoft Fabric의 Copilot 개인 정보 보호 및 보안에 대한 자세한 내용과 각 워크로드에 대한 자세한 내용은 Microsoft Fabric Copilot의 개인 정보 보호, 보안 및 책임 있는 사용을 참조하세요. |
| 2024년 5월 | 용량 관리자에게 자동으로 위임된 AI 및 Copilot 설정 | 테넌트 관리 포털에서 AI 및 Copilot 기능을 용량 관리자에게 위임할 수 있습니다. 이 AI 및 Copilot 설정은 용량 관리자에게 자동으로 위임되며 테넌트 관리자는 위임을 끌 수 없습니다. |
| 2024년 2월 | 게임을 변경하는 Fabric: Microsoft Fabric에서 Copilot을 얼마나 쉽게 사용할 수 있나요? | 이 블로그 게시물은 Microsoft Fabric에서 데이터를 변환 및 분석하고 인사이트를 생성하고 시각화 및 보고서를 만드는 새로운 방법을 제공하는 생성 AI인 Copilot을 사용하도록 설정하는 것이 얼마나 간단한지 보여 줍니다. |
| 2024년 2월 | Microsoft Fabric의 Data Factory용 Copilot | 이제 Microsoft Fabric의 Data Factory용 Copilot을 미리 보기로 사용할 수 있으며 Dataflow Gen2 환경에 포함됩니다. 자세한 내용은 Data Factory용 Copilot을 참조하세요. |
| 2024년 1월 | 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Microsoft Fabric Copilot | 이제 전 세계적으로 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot을 사용할 수 있습니다. 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot이 무엇을 할 수 있습니까? |
| 2024년 1월 | 모든 사용자를 위해 Fabric에서 Copilot을 사용하도록 설정하는 방법 | 이 가이드에 따라 조직의 모든 사용자에 대해 Fabric의 Copilot을 사용하도록 설정합니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric용 Copilot 개요(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2024년 1월 | Fabric의 Copilot은 전 세계적으로 사용할 수 있습니다. | 이제 Power BI용 Copilot, Data Factory, 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링을 비롯한 모든 고객이 Fabric의 Copilot을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric의 Copilot 개요를 확인하세요. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric 및 Copilot을 사용하여 Power BI 사용자 역량 강화 | Power BI 환경을 포함하여 Microsoft Fabric의 일반 공급과 Microsoft Fabric의 Copilot 미리 보기를 발표하게 되어 기쁩니다. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric의 Power BI용 Copilot 미리 보기 | 사용자가 Power BI 웹 환경에서 보고서를 만드는 데 도움을 줌으로써 빠르게 시작할 수 있도록 도와주는 Power BI 환경을 포함하여 Microsoft Fabric의 Copilot 미리 보기를 발표하게 되어 기쁩니다. 자세한 내용은 Power BI용 Copilot을 참조하세요. |
| 2023년 10월 | 의미 체계 커널을 사용하여 Microsoft Fabric에서 데이터 채팅 | Microsoft Fabric에서 비즈니스 데이터를 기반으로 Copilot 도구를 생성하는 방법을 알아봅니다. |
Microsoft Fabric의 데이터 팩터리
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 Data Factory에 대한 보관된 새로운 기능과 기능을 요약합니다. Data Factory 커뮤니티 포럼을 통해 문제 및 피드백을 따르세요.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | Dataflow Gen2 인증 커넥터 업데이트 | 신규 및 업데이트된 Dataflow Gen2 커넥터가 릴리스되었습니다. 자세한 내용은 2024년 6월 인증 커넥터 업데이트를 참조하세요. |
| 2024년 6월 | 새 데이터 파이프라인 커넥터 업데이트 | 이제 데이터 파이프라인에 더 많은 커넥터를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 2024년 6월 패브릭 업데이트를 참조하세요. |
| 2024년 6월 | Lakehouse 스키마 기능 | Lakehouse 스키마 기능(미리 보기)은 Lakehouse 테이블에서 스키마 정보를 읽기 위한 데이터 파이프라인 지원을 도입하고 지정된 스키마 아래의 테이블에 데이터 쓰기를 지원합니다. Lakehouse 스키마를 사용하면 더 나은 데이터 검색, 액세스 제어 등을 위해 테이블을 그룹화할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | 데이터 파이프라인 최신 데이터 가져오기 환경을 통해 작업 영역 간 데이터 이동 | 이제 레이크하우스, 창고 등 여러 작업 영역에서 데이터를 이동할 수 있습니다. 파이프라인 최신 데이터 가져오기에서 OneLake 데이터 허브의 왼쪽에 있는 탐색기 아래의 다른 작업 영역에서 패브릭 항목을 선택합니다. |
| 2024년 6월 | 데이터 파이프라인에서 대상으로 새 웨어하우스 만들기 | 이제 기존 웨어하우스만 선택하는 대신 데이터 파이프라인에서 대상으로 새 웨어하우스를 생성성할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Build 요약의 Data Factory 공지 사항 | 패브릭의 데이터 팩터리 공지 사항을 놓치지 마세요. 다음은 빌드 2024에서 패브릭의 데이터 팩터리에 대한 모든 새로운 기능을 요약한 것입니다. |
| 2024년 5월 | 새 인증 커넥터 | Power Query SDK 및 Power Query 커넥터 인증 프로세스에는 Oracle 데이터베이스, MySQL, Oracle Cloud Storage, Azure AI, Azure Files, Dynamics AX, Google Bigquery, Snowflake ADBC 등에 대한 커넥터를 비롯하여 몇 가지 새로운 Power Query 커넥터가 도입되었습니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric의 GraphQL용 API(미리 보기) | 새 GraphQL용 API는 패브릭에서 여러 데이터 원본을 빠르고 효율적으로 쿼리할 수 있는 데이터 액세스 계층입니다. 자세한 내용은 GraphQL용 Microsoft Fabric API란?을 참조하세요. |
| 2024년 5월 | VS Code GA용 Power Query 데이터 흐름 Gen2 SDK | 이제 Power Query SDK가 Visual Studio Code에서 일반 공급됩니다. Visual Studio Code에서 Power Query SDK를 시작하려면 Visual Studio Code 마켓플레이스에서 설치합니다. |
| 2024년 5월 | 새로 고침 기록 대화 상자 새로 고침 | 이제 새로 고침 기록 세부 정보 팝업 창에 새로 고침 단추가 있습니다. |
| 2024년 5월 | 신규 및 업데이트된 인증 커넥터 | Power Query SDK 및 Power Query 커넥터 인증 프로세스에는 4개의 신규 및 업데이트된 Power Query 커넥터가 도입되었습니다. |
| 2024년 5월 | Data Factory의 데이터 워크플로 미리 보기 | Apache Airflow에서 제공하는 Data Factory의 데이터 워크플로(미리 보기)는 DAG(방향성 비순환 그래프)로 정의된 Python 기반 데이터 프로세스에 대한 원활한 제작, 예약 및 모니터링 환경을 제공합니다. 자세한 내용은 빠른 시작: 데이터 워크플로 만들기를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | 패브릭 데이터 파이프라인의 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 미리 보기 | 작업 영역 ID를 사용하여 패브릭과 스토리지 계정 간에 안전하고 원활한 연결을 설정합니다. 이제 패브릭 데이터 파이프라인에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기)를 사용하여 방화벽 지원 ADLS Gen2(Azure Data Lake Storage Gen2) 계정에 액세스하는 데이터 파이프라인을 만들 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 파이프라인용 Blob Storage 이벤트 트리거 미리 보기 | 패브릭 데이터 팩터리 데이트 파이프라인의 Azure Blob Storage 이벤트 트리거(미리 보기)는 Fabric Reflex 경고 및 이벤트 스트림을 사용하여 Azure Storage 계정에 대한 이벤트 구독을 만듭니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 파이프라인에 대한 Azure HDInsight 작업 | Azure HDInsight 작업을 사용하면 Hive 쿼리를 실행하고 MapReduce 프로그램을 호출하고 Pig 쿼리를 실행하거나 Spark 프로그램 또는 Hadoop Stream 프로그램을 실행할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 복사 도우미 | 파이프라인 시작 페이지에서 데이터 복사 도우미를 선택하거나 데이터 복사 드롭다운에서 복사 도우미를 사용하여 최신 데이터 복사 가져오기 환경 사용을 시작합니다. 최근에 사용한 패브릭 항목에 쉽게 연결할 수 있으며 샘플 데이터 및 새 연결에서 원본을 읽는 직관적인 방법을 제공합니다. |
| 2024년 5월 | 데이터를 복사할 때 대상 테이블 열 형식 편집 | 여러 데이터 저장소에 대해 새로 만들거나 자동으로 생성된 데이터를 복사할 때 대상 테이블 열 형식을 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 복사 작업에서 Lakehouse 구성을 참조하세요. |
| 2024년 4월 | Spark 작업 정의 작업 | 새 Spark 작업 정의 작업을 사용하면 파이프라인에서 Spark 작업 정의를 실행할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | ADF 복사 작업의 Fabric Warehouse | 이제 Azure Data Factory/Synapse 파이프라인에서 Fabric Warehouse에 연결할 수 있습니다. 복사 작업, 조회 작업, 저장 프로시저 작업, 스크립트 작업 및 메타데이터 가져오기 작업에서 새 원본 또는 싱크 대상을 만들 때 이 새 커넥터를 찾을 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | Fabric Warehouse 및 기타 SQL 데이터 저장소에 추가된 대상 테이블 지원에 대한 열 형식 편집 | 지원되는 데이터 원본에서 데이터 파이프라인을 통해 Fabric Warehouse 또는 다른 SQL 데이터 저장소(SQL Server, Azure SQL 데이터베이스, Azure SQL Managed Instance 또는 Azure Synapse Analytics)로 데이터를 이동하는 경우 이제 각 열에 대한 데이터 형식을 지정할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | SFTP에 데이터 작성 시 성능 향상 | SFTP 커넥터가 SFTP에 대상으로 작성 시 더 나은 성능을 제공하도록 개선되었습니다. |
| 2024년 4월 | 온-프레미스 및 가상 네트워크 데이터 게이트웨이에 대한 서비스 주체 이름 인증 종류 지원 | 이제 온-프레미스 데이터 게이트웨이 및 가상 네트워크 데이터 게이트웨이에 대해 Azure SPN(서비스 주체)이 지원됩니다. Azure Data Lake Storage, Dataverse, Azure SQL 데이터베이스, 웹 커넥터 등에서 서비스 주체 인증 종류를 사용하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 4월 | 신규 및 업데이트된 인증 커넥터 | Power Query SDK 및 Power Query 커넥터 인증 프로세스에는 11개의 신규 및 업데이트된 Power Query 커넥터가 도입되었습니다. |
| 2024년 4월 | 새 식 작성기 환경 | 파이프라인 식 언어를 사용하여 식을 더욱 쉽게 작성할 수 있는 패브릭 데이터 팩터리 파이프라인 스크립트 작업의 새로운 환경입니다. |
| 2024년 4월 | Data Factory는 파이프라인당 최대 작업을 80으로 늘립니다. | 파이프라인에서 정의할 수 있는 작업 수 제한을 40개에서 80개로 두 배로 늘렸습니다. |
| 2024년 4월 | 패브릭 데이터 팩터리 파이프라인용 REST API 미리 보기 | 이제 Fabric Data Factory 파이프라인용 REST API가 미리 보기로 제공됩니다. Data Factory 파이프라인용 REST API를 사용하면 Fabric의 기본 제공 기능을 확장하여 파이프라인을 만들고, 읽고, 업데이트하고, 삭제하고, 나열할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Dataflows Gen2의 빠른 복사 | 빠른 복사를 사용하면 쉽게 데이터 흐름을 경험할 수 있지만 파이프라인 복사 작업의 확장 가능한 백 엔드를 사용하여 테라바이트 단위의 데이터를 수집할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Data Factory에서 데이터 파이프라인을 사용하여 온-프레미스 데이터를 Microsoft Fabric에 통합 미리 보기 | 온-프레미스 데이터 게이트웨이(미리 보기)를 사용하여 고객은 Data Factory에서 데이터 흐름 및 데이터 파이프라인을 통해 온-프레미스 데이터 원본에 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric용 Data Factory에서 온-프레미스 데이터 원본에 액세스하는 방법을 참조하세요. |
| 2024년 3월 | Fabric 데이터 파이프라인용 CI/CD 미리 보기 | 이제 Git 통합 및 Data Factory 데이터 파이프라인에 대한 기본 제공 배포 파이프라인과의 통합이 이제 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 Data Factory에서 Fabric 데이터 파이프라인에 CI/CD 추가를 참조하세요. |
| 2024년 3월 | 데이터 가져오기를 사용하여 Azure 리소스 찾아보기 | 데이터 가져오기에서 'Azure 찾아보기' 기능을 사용하여 모든 Azure 리소스를 찾아보고 연결하는 방법을 알아봅니다. Azure 리소스를 찾은 다음, Synapse, Blob Storage 또는 ADLS Gen2 리소스에 쉽게 연결할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | 이제 VNet Gateway에 대한 Dataflow Gen2 지원이 일반 공급됨 | 이제 Fabric의 Dataflows Gen2에 대한 VNet 데이터 게이트웨이 지원이 일반 공급됩니다. VNet 데이터 게이트웨이를 사용하면 온-프레미스 데이터 게이트웨이 없이도 Fabric Dataflows Gen2에서 VNet 내의 Azure 데이터 서비스에 연결할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Dataflows의 개인 정보 수준 지원 | 이제 Dataflow Gen2에서 연결에 대한 개인 정보 수준을 설정할 수 있습니다. 개인 정보 수준은 중요한 데이터가 권한 있는 사용자만 볼 수 있도록 올바르게 구성하는 데 중요합니다. |
| 2024년 3월 | Fabric Data Factory 데이터 파이프라인을 통해 S3 호환으로 데이터 복사 | 이제 Fabric Data Factory의 데이터 파이프라인에서 S3 호환으로 데이터 복사를 사용할 수 있습니다. 데이터 파이프라인에서 복사 도우미 및 복사 작업을 사용하여 이 데이터 이동을 완료할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | Dataflows Gen2 데이터 대상 및 관리되는 설정 | Dataflows Gen2의 새로운 기능에는 대상, 관리되는 설정 및 고급 항목이 포함됩니다. |
| 2024년 2월 | Microsoft Fabric의 Data Factory용 Copilot | 이제 Microsoft Fabric의 Data Factory용 Copilot을 미리 보기로 사용할 수 있으며 Dataflow Gen2 환경에 포함됩니다. 자세한 내용은 Data Factory용 Copilot을 참조하세요. |
| 2024년 2월 | 인증된 커넥터 업데이트 | Power Query SDK를 사용하면 Power BI 및 Dataflow 모두에 대한 새 커넥터를 만들 수 있습니다. 새로운 인증된 Power Query 커넥터는 Power Query의 인증된 커넥터 목록에서 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | 데이터 파이프라인 커넥터 업데이트 | 새 커넥터는 S3 호환 및 Google Cloud Storage 데이터 원본을 포함하여 Data Factory 데이터 파이프라인에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 데이터 파이프라인 커넥터를 참조하세요. |
| 2024년 1월 | Data Factory를 사용하여 Fabric Data Warehouse 쿼리 및 명령 자동화 | Fabric Data Factory에는 쉽게 자동화할 수 있는 파이프라인 작업을 사용하여 웨어하우스에서 데이터를 쿼리하고 데이터를 검색하고 명령을 실행하는 여러 가지 방법이 있습니다. |
| 2024년 1월 | Fabric Data Factory 데이터 파이프라인을 사용하여 Notebook 기반 워크플로 오케스트레이션 | 데이터 파이프라인과 함께 Fabric의 Data Factory를 사용하여 Fabric Spark Notebook 워크플로를 빌드할 때의 지침 및 모범 사례입니다. |
| 2023년 12월 | ADF(Azure Data Factory)를 사용하여 Fabric Lakehouse 읽기 및 쓰기 | 이제 ADF(Azure Data Factory)에서 Microsoft Fabric Lakehouse의 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 복사 작업 또는 매핑 데이터 흐름을 사용하여 현재 미리 보기로 있는 ADF 또는 Synapse Analytics를 사용하여 데이터를 읽고, 쓰고, 변환하고, 처리할 수 있습니다. |
| 2023년 12월 | 쉬운 파이프라인 디버깅을 위한 작업 상태 설정 | 이제 Fabric Data Factory 데이터 파이프라인에서 불완전하고 잘못된 구성으로도 파이프라인을 저장할 수 있도록 활동의 상태를 비활성 상태로 설정할 수 있습니다. 파이프라인 코드의 "주석 처리" 부분으로 간주합니다. |
| 2023년 12월 | 파이프라인 편집기에서 연결 편집 | 이제 파이프라인 편집기를 종료하지 않고 파이프라인을 디자인하는 동안 기존 데이터 연결을 편집할 수 있습니다. 연결을 설정할 때 편집을 선택하면 팝업이 나타납니다. |
| 2023년 12월 | Fabric Data Factory에서 Azure Databricks Notebook 실행 | 이제 Fabric Data Factory를 사용하여 Azure Databricks 클러스터에서 Notebook 실행을 포함하는 강력한 데이터 파이프라인 워크플로를 만들 수 있습니다. 파이프라인에 Databricks 작업을 추가하거나 기존 클러스터를 가리키거나 새 클러스터를 요청하면 Data Factory에서 Notebook 코드를 실행합니다. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric에서 medallion 레이크하우스 아키텍처 구현 | medallion 레이크 아키텍처 및 Microsoft Fabric에서 레이크하우스를 구현하는 방법에 대한 소개입니다. |
| 2023년 11월 | Fabric 커넥터의 Dataflow Gen2 일반 공급 | 이제 Lakehouse, Warehouse 및 KQL 데이터베이스용 커넥터가 일반 공급됩니다. 이러한 Fabric 워크로드의 데이터에 연결하려고 할 때 이러한 커넥터를 사용하는 것이 좋습니다. |
| 2023년 11월 | Dataflow Gen2 자동 새로 고침 취소 | 불필요한 리소스가 소비되는 것을 방지하기 위해 새로 고침 결과가 영향을 미치지 않는 것으로 알려지는 즉시 Dataflow의 새로 고침을 중지하는 새로운 메커니즘이 있습니다. 이는 소비를 보다 사전에 줄이기 위한 것입니다. |
| 2023년 11월 | 게이트웨이를 통해 Dataflow Gen2 오류 메시지 전파 | 엔터프라이즈 데이터 게이트웨이를 통해 실행되는 Dataflows에 대해 Dataflow 새로 고침이 실패할 때 의미 있는 오류 메시지를 제공하기 위해 진단을 개선했습니다. |
| 2023년 11월 | SAP HANA 커넥터에 대한 열 바인딩에 대한 Dataflow Gen2 지원 | SAP HANA에 대해 열 바인딩 지원을 사용할 수 있습니다. 이 선택적 매개변수를 사용하면 성능이 크게 향상됩니다. 자세한 내용은 SAP HANA 커넥터에 대한 열 바인딩 지원을 참조하세요. |
| 2023년 11월 | 숨겨진 Dataflow Gen2 스테이징 아티팩트 | Fabric에서 Dataflow Gen2를 사용하는 경우 시스템은 자동으로 스테이징 아티팩트 집합을 만듭니다. 이제 이러한 스테이징 아티팩트가 Dataflow Gen2 환경에서 추상화되고 작업 영역 목록에서 숨겨집니다. 사용자가 작업을 수행할 필요가 없으며 이 변경 내용은 기존 Dataflows에 영향을 주지 않습니다. |
| 2023년 11월 | VNet Gateway에 대한 Dataflow Gen2 지원 미리 보기 | Fabric의 Dataflows Gen2에 대한 VNet 데이터 게이트웨이 지원은 현재 미리 보기로 제공됩니다. VNet 데이터 게이트웨이를 사용하면 온-프레미스 데이터 게이트웨이 없이도 Fabric Dataflows Gen2에서 VNet 내의 Azure 데이터 서비스에 연결할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 작업 영역 간 "다른 이름으로 저장" | 이제 "다른 이름으로 저장" 단추를 사용하여 작업 영역에서 데이터 파이프라인을 복제할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 이메일 및 Teams 활동과 동적 콘텐츠 플라이아웃 통합 | 이제 이메일 및 Teams 활동에서 동적 콘텐츠를 쉽게 추가할 수 있습니다. 이 새로운 파이프라인 식 통합을 사용하면 이제 파이프라인 식 언어를 학습할 필요 없이 메시지 콘텐츠를 빠르게 선택하고 빌드하는 데 도움이 되는 플라이아웃 메뉴가 표시됩니다. |
| 2023년 11월 | 이제 복사 작업에서 Fabric Data Warehouse 커넥터에 대한 내결함성을 지원합니다. | 이제 데이터 파이프라인의 복사 작업에서 Fabric Warehouse에 대한 내결함성을 지원합니다. 내결함성을 사용하면 데이터 이동을 중단하지 않고 특정 오류를 처리할 수 있습니다. 내결함성을 사용하도록 설정하면 중복된 행과 같은 호환되지 않는 데이터를 건너뛰면서 데이터를 계속 복사할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | MongoDB 및 MongoDB Atlas 커넥터 | MongoDB 및 MongoDB Atlas 커넥터는 이제 Data Factory 데이터 파이프라인에서 원본 및 대상으로 사용할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 이제 Microsoft 365 커넥터는 Lakehouse로의 데이터 수집을 지원합니다(미리 보기). | 이제 Microsoft 365 커넥터는 Lakehouse 테이블로의 데이터 수집을 지원합니다. |
| 2023년 11월 | 디자이너에서 파이프라인 편집을 위한 다중 작업 지원 | 이제 다른 작업 영역에서 데이터 파이프라인을 열고 편집하고 Fabric의 다중 작업 기능을 사용하여 데이터 파이프라인 간을 탐색할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 파이프라인 반환 값에 추가된 문자열 보간 | 이제 데이터 파이프라인 내에서 데이터 연결을 편집할 수 있습니다. 이전에는 연결을 편집해야 할 때 새 탭이 열렸습니다. 이제 파이프라인 내에 남아 연결을 원활하게 업데이트할 수 있습니다. |
| 2023년 10월 | 활동의 범주 재설계 | 제어 흐름, 알림 등과 같은 새로운 범주를 사용하여 원하는 활동을 더 쉽게 찾을 수 있도록 활동을 분류하는 방식을 다시 디자인했습니다. |
| 2023년 10월 | 복사 런타임 성능 향상 | 복사 런타임 성능을 개선했습니다. 테스트 결과에 따르면 개선 사항으로 인해 사용자는 parquet/csv 파일에서 Lakehouse 테이블로 복사하는 기간을 예상하여 ~25%-35%까지 개선할 수 있습니다. |
| 2023년 10월 | 변수에 사용할 수 있는 정수 데이터 형식 | 이제 변수를 정수로 지원합니다. 새 변수를 만들 때 변수 형식을 정수로 설정하여 변수와 함께 산술 함수를 더 쉽게 사용할 수 있습니다. |
| 2023년 10월 | 이제 시스템 변수에서 파이프라인 이름이 지원됩니다. | 파이프라인 식 편집기 내에서 파이프라인의 이름을 검사하고 전달할 수 있도록 Pipeline Name이라는 새 시스템 변수를 추가하여 Fabric Data Factory에서 보다 강력한 워크플로를 사용하도록 설정했습니다. |
| 2023년 10월 | 복사 작업 매핑의 형식 편집 지원 | 이제 Lakehouse 테이블에 데이터를 배치할 때 열 유형을 편집할 수 있습니다. 이렇게 하면 대상에서 데이터의 스키마를 더 쉽게 사용자 지정할 수 있습니다. 매핑 탭으로 이동하여 매핑이 표시되지 않는 경우 스키마를 가져오고 드롭다운 목록을 사용하여 변경합니다. |
| 2023년 10월 | 새 인증 커넥터: Emplifi 메트릭 | 새 Emplifi 메트릭 커넥터의 릴리스를 발표합니다. Power BI 커넥터는 Emplifi 공용 API와 Power BI 자체 간의 계층입니다. 자세한 내용은 Emplifi 공용 API 설명서를 참조하세요. |
| 2023년 10월 | SAP HANA(커넥터 업데이트) | 이 업데이트는 SAP Datasphere의 추가 보안 개념을 고려하여 SAP Datasphere에 배포된 HANA 계산 뷰를 사용하는 기능으로 SAP HANA 커넥터를 향상시킵니다. |
| 2023년 10월 | 작업 상태를 파이프라인의 "주석 처리" 부분으로 설정 | 이제 Fabric Data Factory 데이터 파이프라인에서 작업 상태를 사용할 수 있으므로 정의를 삭제하지 않고도 파이프라인의 일부를 주석 처리할 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | 스테이징 레이블 | 데이터 스테이징의 개념은 Microsoft Fabric용 Dataflows Gen2에서 도입되었으며 이제 Dataflow 내의 어떤 쿼리가 스테이징 메커니즘을 사용해야 할지 정의할 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | 로그에 대한 입출력 보호 | 보안 입력 및 보안 출력이라는 변수 설정 작업에 대한 고급 설정을 추가했습니다. 보안 입력 또는 출력을 사용하도록 설정하면 중요한 정보가 로그에 캡처되지 않도록 숨길 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | 출력 패널에 추가된 파이프라인 실행 상태 | 개발자가 파이프라인 실행 상태를 쉽게 볼 수 있도록 최근에 파이프라인 상태를 추가했습니다. 이제 출력 패널에서 파이프라인 실행 상태를 볼 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | 데이터 파이프라인 FTP 커넥터 | 이제 FTP 커넥터를 Microsoft Fabric의 Data Factory 데이터 파이프라인에서 사용할 수 있습니다. 새 연결 메뉴에서 찾습니다. |
| 2023년 8월 | Dataflow의 최대 엔터티 수 | Dataflow의 일부가 될 수 있는 새 최대 엔터티 수는 50개로 늘어났습니다. |
| 2023년 8월 | 연결 기능 관리 | 이제 연결 관리 옵션을 사용하여 데이터 흐름에 연결된 연결을 보거나 연결을 해제하거나 연결 자격 증명 및 게이트웨이를 편집할 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | Power BI Lakehouse 커넥터 | Power BI Desktop 및 게이트웨이의 8월 버전에서 Lakehouse 커넥터에 대한 업데이트에는 상당한 성능 향상이 포함됩니다. |
| 2023년 7월 | Dataflows의 새로운 최신 데이터 연결 및 검색 환경 | 향상된 환경은 Dataflow, Dataflow Gen2 및 Datamart에서 데이터를 검색하는 프로세스를 신속하게 처리하는 것을 목표로 합니다. |
| 2023년 5월 | Microsoft Fabric의 Data Factory 소개 | Data Factory를 사용하면 차세대 데이터 흐름 및 데이터 파이프라인을 통해 엔터프라이즈 규모 데이터 통합 솔루션을 개발할 수 있습니다. |
Microsoft Fabric의 Data Factory 샘플 및 지침
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | Data Factory 파이프라인 탐색기 마인드 맵 | 궁극적인 Data Factory 파이프라인 마인드 맵을 사용하면 Data Factory 여정에서 Data Factory 파이프라인을 탐색하여 데이터 통합 프로젝트를 성공적으로 빌드할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 의미 체계 모델 새로 고침 작업 | 데이터 파이프라인에서 많이 요청된 의미 체계 모델 새로 고침 작업을 사용하는 방법 및 이제 전체 파이프라인 수명 주기에 걸쳐 완전한 엔드 투 엔드 솔루션을 만드는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 2월 | Fabric 데이터 파이프라인 – 고급 예약 기술 | 이 블로그 시리즈에서는 Microsoft Fabric Data Pipelines의 고급 예약 기술에 대해 설명합니다. |
| 2023년 12월 | DeltaLake.Table M 함수를 사용하여 Delta Lake 테이블에서 데이터를 읽습니다. | DeltaLake.Table은 Delta Lake 테이블에서 데이터를 읽기 위한 Power Query M 언어의 새로운 함수입니다. 이 함수는 이제 Power BI Desktop의 Power Query와 Dataflows Gen1 및 Gen2에서 사용할 수 있으며 커뮤니티에서 개발한 솔루션을 사용해야 하는 필요성을 대체합니다. |
| 2023년 10월 | Microsoft Fabric Data Factory 웨비나 시리즈 - 2023년 10월 | Data Factory를 사용하여 다양한 시나리오에서 데이터를 변환하고 오케스트레이션하는 방법을 보여 줄 10월 웨비나 시리즈에 참여하도록 초대되었습니다. |
| 2023년 9월 | Microsoft Fabric 파이프라인에서 Outlook 및 Teams 채널/그룹에 알림 | Teams 채널/그룹 및 Outlook 이메일 모두에 알림을 보내는 방법을 알아봅니다. |
| 2023년 9월 | Microsoft Fabric Data Factory 웨비나 시리즈 - 2023년 9월 | 다양한 시나리오에서 Data Factory를 사용하여 데이터를 변환하고 오케스트레이션하는 방법을 보여 줄 Data Factory 웨비나 시리즈에 참여해 보세요. |
| 2023년 8월 | Microsoft Fabric용 메타데이터 기반 파이프라인 – 2부, Data Warehouse 스타일 | Data Warehouse가 Gold 계층으로 사용되는 medallion 아키텍처를 따르는 Microsoft Fabric의 메타데이터 기반 파이프라인에 대한 개요입니다. |
| 2023년 8월 | Microsoft Fabric용 메타데이터 기반 파이프라인 | medallion 아키텍처(Bronze, Silver, Gold)를 따르는 Microsoft Fabric의 메타데이터 기반 파이프라인 개요입니다. |
| 2023년 8월 | 데이터 파이프라인을 사용하여 KQL 데이터베이스로/에서 데이터 복사 및 조회 작업으로 워크플로 만들기 | 실시간 인텔리전스의 KQL DB는 데이터 파이프라인이 있는 대상 및 원본으로 지원되므로 KQL DB의 성능과 기능을 활용하여 다양한 ETL(추출, 변환 및 로드) 작업을 빌드하고 관리할 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | 증분 방식으로 데이터 수집 | 데이터 대상에 대한 지원과 함께 제공되는 Dataflows Gen2를 사용하면 새 데이터를 증분 방식으로 로드하고 일부 이전 데이터를 대체하고 보고서를 원본 데이터로 최신 상태로 유지하도록 고유한 패턴을 설정할 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | 데이터 파이프라인 성능 향상 3부: 기록 로드에 대해 50% 이상 향상 | 미리 보기에서 Fabric Data Pipelines의 현재 상태를 고려하여 페이지 매김을 고려하는 방법을 알아봅니다. 이 파이프라인은 페이지를 매긴 페이지 수가 너무 크지 않을 때 수행됩니다. 기록 로드에 대한 50% 이상의 향상에 대해 자세히 읽어보세요. |
| 2023년 8월 | 데이터 파이프라인 성능 향상 2부: JSON 배열 만들기 | 이 블로그 시리즈의 예로는 두 배열을 JSON 개체 배열로 병합하는 방법과 날짜 범위를 가져와 여러 하위 범위를 만든 다음, JSON 배열로 저장하는 방법이 있습니다. JSON 배열 만들기에 대해 자세히 읽어보세요. |
| 2023년 7월 | 데이터 파이프라인 성능 향상 1부: 시간 간격(dd.hh:mm:ss)을 초로 변환하는 방법 | 여러 복사 작업이 더 작은 볼륨을 병렬로 이동하는 데이터 이동에 대한 일련의 블로그 1부: 시간 간격(dd.hh:mm:ss)을 초로 변환하는 방법 |
| 2023년 7월 | Fabric Data Factory 데이터 파이프라인을 사용하여 데이터 분석 워크플로 생성 | Data Factory의 데이터 파이프라인 및 파이프라인을 사용하여 Fabric 데이터 분석 프로젝트 및 활동을 오케스트레이션하여 찾은 이점을 다루는 블로그입니다. |
| 2023년 7월 | Data Pipelines 자습서: 페이지를 매긴 ft를 사용하여 REST API에서 Lakehouse로 파일을 수집합니다. AVEVA 데이터 허브 | 이 블로그에서는 AVEVA 데이터 허브에서 Microsoft Fabric Lakehouse로 작업 데이터를 검색해야 하는 AVEVA 고객의 가상 사용자로 작업합니다. |
| 2023년 7월 | Data Factory 스포트라이트: Dataflow Gen2 | 이 블로그 스포트라이트에서는 Data Factory가 구현하는 두 가지 주요 고급 기능인 데이터 흐름과 파이프라인에 대해 다룹니다. |
Microsoft Fabric의 Synapse 데이터 엔지니어링
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 Data Factory를 포함하여 데이터 엔지니어링의 보관된 새로운 기능을 요약합니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | Spark 런타임의 Fabric Synapse Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터(미리 보기) | Synapse Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터(미리 보기)를 사용하면 Spark 개발자 또는 데이터 과학자가 간소화된 Spark API를 사용하여 레이크하우스의 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트(동일한 작업 영역 내 또는 작업 영역 간)의 데이터에 액세스하고 작업할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | 공용 API를 공유하는 외부 데이터 미리 보기 | 이제 OneLake 외부 데이터 공유를 위한 REST API를 미리 보기로 사용할 수 있습니다. 이제 공용 API를 통해 공유 만들기를 자동화하여 데이터 공유 사용 사례를 확장할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | 용량 풀 미리 보기 | 용량 관리자는 이제 워크로드 요구 사항에 따라 사용자 지정 풀(미리 보기)을 생성하여 컴퓨팅 리소스에 대한 세부적인 제어를 제공할 수 있습니다. 데이터 엔지니어 및 데이터 과학 사용자 지정 풀은 작업 영역 Spark 설정 및 환경 항목 내에서 Spark 풀 옵션으로 설정할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | Apache Spark용 네이티브 실행 엔진 | 이제 Fabric 런타임 1.2용 Fabric 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학의 Apache Spark용 네이티브 실행 엔진이 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 패브릭 Spark용 네이티브 실행 엔진을 참조하세요. |
| 2024년 6월 | OneLake 데이터 액세스 역할 API | OneLake 데이터 액세스 역할이 미리 보기로 릴리스된 후 데이터 액세스 역할 관리에 새 API를 사용할 수 있습니다. 이러한 API를 사용하여 레이크하우스에 대한 세분화된 데이터 액세스를 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 런타임 1.3(Apache Spark 3.5, Delta Lake 3.1, R 4.3.3, Python 3.11)(미리 보기) | 패브릭 런타임 1.3의 향상된 기능에는 Delta Lake 3.1 통합, Python 3.11과의 호환성, 시작 풀 지원, 환경과의 통합 및 라이브러리 관리 기능이 포함됩니다. 또한 이제 패브릭 런타임은 R 언어를 지원하고 Copilot을 통합하여 데이터 과학 환경을 보강합니다. |
| 2024년 5월 | Spark 실행 시리즈 분석 및 자동 조정 기능 미리 보기 | Spark 모니터링 실행 시리즈 분석 기능을 사용하면 동일한 Notebook 또는 Spark 작업 정의에서 파이프라인 Spark 활동 반복 실행 인스턴스 및 반복적인 Spark 실행 활동에 대한 실행 기간 추세와 성능 비교를 분석할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 온-프레미스 및 네트워크 제한 데이터 원본에 대한 OneLake 바로 가기(미리 보기) | S3 호환, Amazon S3 또는 Google Cloud Storage 데이터 원본의 네트워킹 가시성을 통해 사용자 환경의 컴퓨터에서 패브릭 온-프레미스 데이터 게이트웨이를 사용하여 온-프레미스 데이터 원본에 연결합니다. 그런 다음, 바로 가기를 만들고 해당 게이트웨이를 선택합니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터에 대한 바로 가기 만들기를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | Notebook의 메모 @tagging | 이제 Notebook은 Office 제품을 사용하는 익숙한 기능과 마찬가지로 메모에서 다른 사용자에게 태그를 지정하는 기능을 지원합니다. |
| 2024년 5월 | Notebook 리본 업그레이드 | 홈 탭의 세션 연결 컨트롤 및 데이터 랭글러 버튼, 높은 동시성 세션, 세션 시간 제한을 포함한 새 뷰 세션 정보 컨트롤을 포함한 Fabric Notebook 리본 메뉴의 새로운 기능입니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 엔지니어링: 환경 GA | 이제 패브릭의 환경이 일반 공급됩니다. 환경은 한 곳에서 Spark 작업을 실행하는 데 필요한 모든 설정을 구성할 수 있는 중앙 집중식 항목입니다. GA에서는 Git, 배포 파이프라인, REST API, 리소스 폴더 및 공유에 대한 지원을 추가했습니다. |
| 2024년 5월 | 작업 영역 데이터 엔지니어링/과학을 위한 공용 API | 패브릭 데이터 엔지니어링/과학 작업 영역 설정을 위한 REST API 지원을 통해 Spark 컴퓨팅을 생성/관리하고, 기본 런타임/기본 환경을 선택하며, 높은 동시성 모드를 사용 또는 사용하지 않도록 설정하거나, ML 자동 로깅을 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | 패브릭 Spark 낙관적 작업 허용 | 패브릭 Spark 낙관적 작업 허용은 제한 오류 빈도(HTTP 430: Spark 용량 한도 초과 응답)를 줄이고 특히 사용량이 많은 시간에 고객의 작업 허용 환경을 개선합니다. |
| 2024년 4월 | 시작 풀에 대한 단일 노드 지원 | 시작 풀에 대한 단일 노드 지원을 사용하면 시작 풀을 최대 1개의 노드로 설정하고 Spark 세션에 대한 초고속 세션 시작 시간을 확보할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | Synapse VS Code용 컨테이너 이미지 | 개발 프로세스를 간소화하기 위해 확장에 필요한 모든 종속성이 포함된 Synapse VS Code용 컨테이너 이미지가 릴리스되었습니다. |
| 2024년 4월 | Spark 작업 정의와 Git 통합 | Spark 작업 정의와 Git 통합을 사용하면 Spark 작업 정의의 변경 내용을 Git 리포지토리로 체크 인할 수 있습니다. 여기에는 Spark 작업 및 기타 항목 속성의 소스 코드가 포함됩니다. |
| 2024년 4월 | Notebook의 개선된 새 개체 탐색기 환경 | 새로운 개체 탐색기 환경은 탐색기에서 데이터 원본의 유연성과 검색 가능성을 향상시키고 리소스 폴더의 검색 가능성을 개선합니다. |
| 2024년 4월 | %Notebook에서 스크립트 실행 | 이제 Jupyter Notebook %run 명령과 마찬가지로 %run 매직 명령을 사용하여 Notebook 리소스 폴더에서 Python 스크립트 및 SQL 스크립트를 실행할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | S3 호환 데이터 원본에 대한 OneLake 바로 가기 미리 보기 | 이제 S3 호환 데이터 원본에 대한 OneLake 바로 가기가 미리 보기로 제공됩니다. Amazon S3 호환 바로 가기를 생성하여 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결합니다. |
| 2024년 4월 | Google Cloud Storage에 대한 OneLake 바로 가기 미리 보기 | 이제 Google Cloud Storage에 대한 OneLake 바로 가기가 미리 보기로 제공됩니다. Google Cloud Storage 바로 가기를 생성하여 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결합니다. |
| 2024년 4월 | OneLake 데이터 액세스 역할 | 레이크하우스의 OneLake 데이터 액세스 역할이 미리 보기로 제공됩니다. 새 폴더 보안 사용자 인터페이스를 통해 역할 권한 및 사용자/그룹 할당을 쉽게 업데이트할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | "테이블에 로드"에 대한 새로운 유효성 검사 향상 | "테이블에 로드" 기능의 새로운 유효성 검사 기능이 향상되어 유효성 검사 문제를 완화하고 데이터 로드 환경을 더 원활하고 빠르게 만들 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Notebook 작업에 대한 큐 | 이제 Notebook 작업에 대한 작업 큐를 사용하면 파이프라인 또는 Job Scheduler에 의해 트리거되는 작업이 큐에 추가되고 용량이 해제될 때 자동으로 다시 시도됩니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric Spark의 작업 큐를 참조하세요. |
| 2024년 3월 | Apache Spark에 대한 자동 조정 쿼리 튜닝 기능 | 이제 Apache Spark에 대한 자동 조정 쿼리 튜닝 기능을 사용할 수 있습니다. 자동 조정은 Spark SQL 쿼리 및 기계 학습 알고리즘의 기록 데이터를 활용하여 구성을 자동으로 미세 조정하여 더 빠른 실행 시간과 향상된 효율성을 보장합니다. |
| 2024년 3월 | OneLake 파일 탐색기: Excel을 통해 편집 | 파일 탐색기의 최신 릴리스 v1.0.11.0을 사용하면 이제 Excel을 사용하여 파일을 직접 업데이트하여 OneDrive에서 사용할 수 있는 사용자 친화적인 환경을 미러링할 수 있다는 사실을 알려드립니다. |
| 2024년 2월 | OneLake 바로 가기에 대한 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기) | 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기)를 사용하면 Fabric의 OneLake 바로 가기에서 ADLS Gen2 스토리지 계정에 안전하고 원활하게 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2024년 2월 | OneLake에서 S3 바로 가기를 사용하여 송신 비용 절감 | 이제 S3에 대한 OneLake 바로 가기가 캐싱을 지원하여 송신 비용을 크게 줄일 수 있는 방법을 알아봅니다. S3 바로 가기와 함께 새 S3 바로 가기에 캐시 사용 설정을 사용합니다. |
| 2024년 2월 | OneLake 바로 가기 API | OneLake 바로 가기에 대한 새로운 REST API를 사용하면 현재 미리 보기로 제공되는 바로 가기를 프로그래밍 방식으로 만들고 관리할 수 있습니다. 이제 프로그래밍 방식으로 OneLake 바로 가기를 만들고 읽고 삭제할 수 있습니다. 예제는 OneLake 바로 가기 REST API 사용을 참조하세요. |
| 2024년 2월 | 코드 조각 찾아보기 | 새로운 코드 조각 찾아보기 Notebook 기능을 사용하면 지원되는 여러 언어로 일반적으로 사용되는 코드 조각에 대한 코드 조각에 쉽게 액세스하고 삽입할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | 세션 시간 제한 구성 | 이제 Notebook은 현재 라이브 세션에 대한 세션 시간 제한 구성을 지원합니다. 시간 제한으로 인해 리소스가 낭비되거나 컨텍스트가 손실되는 것을 방지할 수 있습니다. Spark 세션의 최대 기간을 분에서 시간까지 지정하고 세션이 만료되기 전에 경고를 받고 확장할 수도 있습니다. |
| 2024년 2월 | Fabric Notebook 상태 표시줄 업그레이드 | 새 Fabric Notebook 상태 표시줄에는 세션 상태, 저장 상태 및 셀 선택 상태의 세 가지 지속형 정보 단추가 있습니다. 또한 컨텍스트 기능에는 git 연결 상태에 대한 정보, 세션 시간 제한을 연장하는 바로 가기 및 실패한 셀 탐색기가 포함됩니다. |
| 2024년 1월 | 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Microsoft Fabric Copilot | 이제 전 세계적으로 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot을 사용할 수 있습니다. 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot이 무엇을 할 수 있습니까? |
| 2024년 1월 | 최신 버전의 OneLake 파일 탐색기 Excel 통합 포함 | 최신 버전의 OneLake 파일 탐색기(v1.0.11.0)를 사용하면 Excel 통합을 포함하여 OneLake 사용 환경을 개선하기 위한 몇 가지 업데이트가 제공됩니다. |
| 2023년 12월 | %%configure – Notebook에서 Spark 세션 개인 설정 | 이제 대화형 Notebook 및 파이프라인 Notebook 작업 모두에서 매직 명령 %%configure를 사용하여 Spark 세션을 개인 설정할 수 있습니다. |
| 2023년 12월 | Notebook의 리치 데이터 프레임 미리 보기 | 이제 리치 데이터 프레임 미리 보기라는 이름의 Fabric Notebook에서 display() 함수가 업데이트되었습니다. 이제 display()를 사용하여 데이터 프레임을 미리 볼 때 범위를 쉽게 지정하고 데이터 프레임 요약 및 열 통계를 보고 잘못된 값 또는 누락된 값을 확인하고 긴 셀을 미리 볼 수 있습니다. |
| 2023년 12월 | Azure Storage Explorer를 사용하여 OneLake 작업 | Windows 파일 탐색기와 직접 통합되는 애플리케이션을 사용하려면 OneLake 파일 탐색기를 확인하세요. 그러나 데이터 관리 작업에 Azure Storage Explorer를 사용하는 데 익숙한 경우 OneLake와 주요 이점 중 일부를 사용하여 해당 기능을 계속 활용할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Lakehouse에 대한 접근성 지원 | 보다 포괄적이고 사용자에게 친숙한 상호 작용을 제공하기 위해 지금까지는 화면 읽기 프로그램 호환성, 반응형 디자인 텍스트 재배치, 키보드 탐색, 이미지 대체 텍스트, 양식 필드 및 레이블을 포함하여 Lakehouse에서 접근성을 지원하기 위한 개선 사항을 구현했습니다. |
| 2023년 11월 | Lakehouse의 향상된 멀티태스킹 환경 | 실행 중인 작업 중 멀티태스킹, 비블로킹 다시 로드 및 더 명확한 알림을 포함하여 Lakehouse에서 멀티태스킹 환경을 향상시키는 새로운 기능을 도입했습니다. |
| 2023년 11월 | Lakehouse에서 업그레이드된 DataGrid 기능 | 이제 Lakehouse 테이블 미리 보기용으로 업그레이드된 DataGrid에서 열의 정렬, 필터링 및 크기 조정을 제공합니다. |
| 2023년 11월 | SQL 분석 끝점 다시 프로비전 | 이제 Lakehouse 내에서 직접 SQL 분석 끝점 프로비전을 다시 시도할 수 있습니다. 즉 초기 프로비전 시도가 실패하는 경우 완전히 새로운 Lakehouse를 만들지 않고도 다시 시도할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric 런타임 1.2 | Microsoft Fabric 런타임 1.2는 데이터 처리 기능의 중요한 발전입니다. Microsoft Fabric Runtime 1.2에는 운영 체제로 Apache Spark 3.4.1, Mariner 2.0, Java 11, Scala 2.12.17, Python 3.10, Delta Lake 2.4 및 R 4.2.2가 포함되어 있으므로 가장 최첨단 도구를 사용할 수 있습니다. 또한 이 릴리스는 전체 Anaconda 설치 및 Java/Scala, Python 및 R용 필수 라이브러리를 포함하는 기본 패키지와 함께 제공되어 워크플로를 간소화합니다. |
| 2023년 11월 | 다중 런타임 지원 | 런타임 1.2가 도입된 Fabric은 다중 런타임을 지원하여 사용자에게 원활하게 전환할 수 있는 유연성을 제공하여 비호환성 또는 중단의 위험을 최소화합니다. 런타임을 변경할 때 Lakehouse, SJD 및 Notebook을 비롯한 작업 영역 내의 모든 시스템 생성 항목은 다음 Spark 세션부터 새로 선택한 작업 영역 수준 런타임 버전을 사용하여 작동합니다. |
| 2023년 11월 | 새 런타임 1.2의 기본 테이블 형식인 Delta | 기본 Spark 세션 매개 변수 spark.sql.sources.default는 이제 delta입니다. 테이블 형식을 생략할 때마다 Spark SQL, PySpark, Scala Spark 및 Spark R을 사용하여 만든 모든 테이블은 기본적으로 Delta로 테이블을 만듭니다. |
| 2023년 11월 | 지능형 캐시 | 기본적으로 새로 개조되고 최적화된 지능형 캐시 기능은 Fabric Spark에서 사용하도록 설정됩니다. 지능형 캐시는 백그라운드에서 원활하게 작동하고 데이터를 캐시하여 바로 가기를 통해 OneLake 또는 ADLS Gen2 스토리지에서 읽을 때 Microsoft Fabric에서 Spark 작업의 실행 속도를 향상합니다. |
| 2023년 11월 | Spark에 대한 모니터링 허브 향상 | 모니터링 허브의 최신 향상된 기능은 실행기 할당, Spark 애플리케이션의 런타임 버전, 세부 정보 페이지의 관련 항목 링크를 포함하여 Spark 및 Lakehouse 활동에 대한 포괄적이고 자세한 보기를 제공하도록 설계되었습니다. |
| 2023년 11월 | Lakehouse 작업에 대한 모니터링 | 이제 사용자는 Lakehouse 유지 관리 작업 및 테이블 로드 작업의 진행률 및 상태를 볼 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Spark 애플리케이션 리소스 사용량 분석 | 성능 튜닝 및 최적화를 위한 Spark 리소스 사용 현황 메트릭 모니터링에 대한 고객의 요청에 응답하여 이제 미리 보기로 제공되는 Spark 리소스 사용량 분석 기능을 도입하게 되어 기쁩니다. 새로 릴리스된 이 기능을 통해 사용자는 Spark 실행과 함께 할당된 실행기, 실행 중인 실행기 및 유휴 실행기를 모니터링할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Spark 작업 정의 미리 보기에 대한 REST API 지원 | 이제 Spark 작업 정의에 대한 REST 공용 API를 사용할 수 있으므로 사용자가 SJD 항목을 쉽게 관리하고 조작할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Lakehouse에 대한 REST API 지원, 테이블로 로드 및 테이블 유지 관리 | 워크로드 통합을 위한 주요 요구 사항으로 이제 Lakehouse용 REST 공용 API를 사용할 수 있습니다. Lakehouse REST 공용 API를 사용하면 사용자가 Lakehouse 항목을 프로그래밍 방식으로 쉽게 관리하고 조작할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | git 통합 및 배포 파이프라인에 대한 Lakehouse 지원(미리 보기) | 이제 Lakehouse는 Microsoft Fabric의 수명 주기 관리 기능과 통합되어 제품 수명 동안 모든 개발 팀 구성원 간에 표준화된 협업을 제공합니다. 수명 주기 관리는 기능 및 버그 수정을 여러 환경에 지속적으로 제공하여 효과적인 제품 버전 관리 및 릴리스 프로세스를 용이하게 합니다. |
| 2023년 11월 | Notebook에 Power BI 보고서 포함 | 이제 powerbiclient Python 패키지가 Fabric Notebook에서 기본적으로 지원된다는 사실을 발표하게 되어 기쁩니다. 즉 몇 줄의 코드만으로 Notebook에서 Power BI 보고서를 쉽게 포함하고 상호 작용할 수 있습니다. powerbiclient 패키지를 사용하여 Power BI 구성 요소를 포함하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2023년 11월 | Mssparkutils 새 API - 참조가 여러 Notebook을 병렬로 실행 | mssparkutils에서 mssparkutils.notebook.runMultiple()이라는 새 runMultiple API를 사용하면 여러 Notebook을 병렬로 실행하거나 미리 정의된 토폴로지 구조로 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Notebook 유틸리티를 참조하세요. |
| 2023년 11월 | Notebook 리소스 .JAR 파일 지원 | 이제 Notebook 리소스 탐색기에서 .jar 파일 업로드를 지원합니다. 고유한 컴파일된 라이브러리를 추가하고 끌어서 놓기를 사용하여 코드 조각을 생성하여 세션에 설치하고 라이브러리를 코드에 편리하게 로드할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Notebook Git 통합 미리 보기 | 이제 Fabric Notebook은 Azure DevOps를 사용하여 소스 제어를 위한 Git 통합을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 Fabric Git 함수 및 Azure DevOps를 활용하여 Notebook 코드 버전을 쉽게 제어하고 git 분기를 관리할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 배포 파이프라인의 Notebook 미리 보기 | 이제 개발, 테스트 및 프로덕션과 같은 다양한 환경에 Notebook을 사용하여 코드를 배포할 수도 있습니다. 배포 규칙을 사용하여 배포할 때 Notebook의 동작을 사용자 지정할 수도 있습니다(예: Notebook의 기본 Lakehouse 변경). 배포 파이프라인을 시작하면 Notebook이 배포 콘텐츠에 자동으로 표시됩니다. |
| 2023년 11월 | Notebook REST API 미리 보기 | Notebook 항목에 대한 REST 공용 API를 사용하면 데이터 엔지니어/데이터 과학자가 파이프라인을 자동화하고 CI/CD를 편리하고 효율적으로 설정할 수 있습니다. Notebook Restful 공용 API를 사용하면 사용자가 Fabric Notebook 항목을 쉽게 관리 및 조작하고 Notebook을 다른 도구 및 시스템과 통합할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 환경 미리 보기 | Fabric 환경의 미리 보기를 발표하게 되어 기쁩니다. 환경은 한 곳에서 Spark 작업을 실행하는 데 필요한 모든 설정을 구성할 수 있는 중앙 집중식 항목입니다. |
| 2023년 11월 | vscode.dev 미리 보기의 Synapse VS Code 확장 | vsocde.dev의 Synapse VS Code 확장을 지원하므로 이제 사용자는 브라우저 창을 벗어나지 않고도 Fabric Notebook을 원활하게 편집하고 실행할 수 있습니다. 또한 VS Code의 모든 네이티브 프로 개발자 기능은 이제 이 환경의 최종 사용자가 액세스할 수 있습니다. |
| 2023년 10월 | 한 번에 여러 OneLake 바로 가기 만들기 | 여러 OneLake 바로 가기를 만드는 것이 더 쉬워졌습니다. 이제 바로 가기를 한 번에 하나씩 만드는 대신 원하는 위치로 이동하여 한 번에 여러 대상을 선택할 수 있습니다. 그러면 선택한 모든 대상이 단일 작업에서 새 바로 가기로 만들어집니다. |
| 2023년 10월 | Delta-RS는 OneLake에 대한 기본 지원을 도입합니다. | OneLake 팀은 Delta-RS 커뮤니티와 협력하여 Delta-RS 및 Rust 개체 저장소 모두에서 OneLake URL을 인식하기 위한 지원을 도입했습니다. |
| 2023년 9월 | 작업 영역으로 Notebook 가져오기 | 작업 영역 -> 새 메뉴의 새 "Notebook 가져오기" 항목을 사용하면 대상 작업 영역에서 새 Fabric Notebook 항목을 쉽게 가져올 수 있습니다. .ipynb, .py, .sql, .scala 및 .r 파일 형식을 포함하여 하나 이상의 파일을 업로드할 수 있습니다. |
| 2023년 9월 | Synapse VS Code 확장의 Notebook 파일 시스템 지원 | 이제 Synapse VS Code 확장은 Microsoft Fabric에서 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학을 위한 Notebook 파일 시스템을 지원합니다. Synapse VS Code 확장을 사용하면 사용자가 Visual Studio Code 환경 내에서 직접 Notebook 항목을 개발할 수 있습니다. |
| 2023년 9월 | Notebook 공유 실행 전용 모드 | 이제 Notebook을 공유할 때 "실행" 작업을 별도로 확인할 수 있습니다. "실행" 작업을 선택한 경우 받는 사람에게 "실행 전용" Notebook이 표시됩니다. |
| 2023년 9월 | Notebook 저장 충돌 해결 | 이제 충돌 저장 시 동일한 Notebook의 두 버전 간의 차이점을 보고 비교할 수 있습니다. |
| 2023년 9월 | 빠른 데이터 복사를 위한 Mssparkutils의 새 API | 이제 대량의 데이터 이동/복사를 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있는 mssparkutils의 새 메서드, Mssparkutils.fs.fastcp()를 지원합니다. 자세한 사용량을 확인하는 데 mssparkutils.fs.help("fastcp")를 사용할 수 있습니다. |
| 2023년 9월 | Notebook 리소스 .whl 파일 지원 | 이제 Notebook 리소스 탐색기에서 .whl 파일 업로드를 지원합니다. |
| 2023년 8월 | Microsoft Fabric의 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 워크로드를 위한 Notebook에서 높은 동시성 모드 도입 | 높은 동시성 모드를 사용하면 단일 세션에 대한 비용을 지불할 때 성능이나 보안을 손상시키지 않고 동일한 클러스터에서 동시에 Notebook을 실행할 수 있습니다. 높은 동시성 모드는 Fabric Spark 사용자에게 몇 가지 이점을 제공합니다. |
| 2023년 8월 | Dataflow, Datamart, Dataset 및 Dataflow Gen 2의 데이터에 연결하는 서비스 주체 지원 | Azure 서비스 주체는 Dataset, Dataflow, Dataflow Gen2 및 Datamart에서 사용할 수 있는 데이터 원본 집합에 대한 인증 유형으로 추가되었습니다. |
| 2023년 8월 | Direct Lake 데이터 세트에 대한 XMLA 쓰기 지원 발표 | 이제 Direct Lake 데이터 세트는 XMLA 쓰기 작업을 지원합니다. 이제 선호하는 BI Pro 도구 및 스크립트를 사용하여 XMLA 끝점을 사용하여 Direct Lake 데이터 세트를 만들고 관리할 수 있습니다. |
| 2023년 7월 | Lakehouse 공유 및 액세스 권한 관리 | 사용자가 데이터 허브, SQL 분석 끝점 및 기본 의미 체계 모델을 통해 레이크하우스 데이터에 액세스할 수 있도록 레이크하우스를 공유하고 권한을 관리합니다. |
| 2023년 6월 | 바로 가기를 사용하여 기존 데이터를 OneLake로 가상화 | OneLake를 사용하여 데이터를 이동하거나 복사하지 않고 데이터 사일로를 연결하면 다른 스토리지 위치를 가리키는 바로 가기라는 특수 폴더를 만들 수 있습니다. |
| 2023년 5월 | Microsoft Fabric에서 데이터 엔지니어링 도입 | Microsoft Fabric의 핵심 환경 중 하나인 Synapse 데이터 엔지니어링을 통해 데이터 엔지니어는 Apache Spark의 기능을 활용하여 대규모로 데이터를 변환하고 강력한 레이크하우스 아키텍처를 구축할 수 있습니다. |
Synapse 데이터 엔지니어링 샘플 및 지침
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | 패브릭에서의 데이터 수집 이해: 패브릭 데이터 파이프라인을 사용하여 Fabric Lakehouse로 데이터를 수집하기 위한 기본 구성 요소 | 패브릭에서 레이크하우스를 빌드하는 동안 다양한 고객과 함께 작업한 경험을 기반으로 하는 일괄 처리 데이터 수집 프레임워크에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 6월 | 데이터 흐름 Gen2에서 빠른 복사를 사용하여 성능 향상 및 비용 절감 | 빠른 복사 기능이 Dataflows Gen2의 성능 및 비용 효율성을 향상시키는 방법에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 파이프라인을 사용하여 다른 작업 영역의 Lakehouse에서 데이터 복사 | 데이터 파이프라인을 통해 서로 다른 작업 영역을 교차하는 Lakehouse 간에 데이터를 복사하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | Sparklens를 사용하여 Microsoft Fabric Spark Notebook 프로파일링 | 이 블로그에서는 오픈 소스 Spark 프로파일링 도구인 Sparklens를 활용하여 Microsoft Fabric Spark Notebook을 프로파일링하고 Spark 코드의 성능을 향상시키는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 3월 | Fabric Lakehouse 브리징: Seamless ETL을 위한 Delta Change Data Feed | Delta Change Data Feed를 사용하여 medallion 아키텍처의 여러 레이크하우스에서 원활한 데이터 동기화를 용이하게 하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 1월 | Fabric Data Factory 데이터 파이프라인을 사용하여 Notebook 기반 워크플로 오케스트레이션 | 데이터 파이프라인과 함께 Fabric의 Data Factory를 사용하여 Fabric Spark Notebook 워크플로를 빌드할 때의 지침 및 모범 사례입니다. |
| 2023년 11월 | Fabric 게임 변경: Microsoft Fabric에서 사용자 고유의 라이브러리 사용 | Lakehouse에서 사용자 고유의 Python 라이브러리를 사용하는 단계별 가이드입니다. Python을 사용하여 고유한 라이브러리를 만드는 것은 매우 간단하고 Fabric에서 다시 사용하는 것이 더 간단합니다. |
| 2023년 8월 | Fabric 게임 변경: Notebook을 사용하여 워크로드 로깅 | Notebook 내에서 OneLake API 경로를 사용하여 Notebook을 사용하여 OneLake에 워크로드를 로깅하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. |
Microsoft Fabric의 Synapse 데이터 과학
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 데이터 과학 환경에 대한 보관된 개선 사항 및 기능을 요약합니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | 용량 풀 미리 보기 | 용량 관리자는 이제 워크로드 요구 사항에 따라 사용자 지정 풀(미리 보기)을 생성하여 컴퓨팅 리소스에 대한 세부적인 제어를 제공할 수 있습니다. 데이터 엔지니어 및 데이터 과학 사용자 지정 풀은 작업 영역 Spark 설정 및 환경 항목 내에서 Spark 풀 옵션으로 설정할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | Apache Spark용 네이티브 실행 엔진 | 이제 Fabric 런타임 1.2용 Fabric 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학의 Apache Spark용 네이티브 실행 엔진이 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 패브릭 Spark용 네이티브 실행 엔진을 참조하세요. |
| 2024년 6월 | 패브릭에서의 데이터 수집 이해: 패브릭 데이터 파이프라인을 사용하여 Fabric Lakehouse로 데이터를 수집하기 위한 기본 구성 요소 | 패브릭에서 레이크하우스를 빌드하는 동안 다양한 고객과 함께 작업한 경험을 기반으로 하는 일괄 처리 데이터 수집 프레임워크에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 6월 | 데이터 흐름 Gen2에서 빠른 복사를 사용하여 성능 향상 및 비용 절감 | 빠른 복사 기능이 Dataflows Gen2의 성능 및 비용 효율성을 향상시키는 방법에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | 작업 영역 데이터 엔지니어링/과학을 위한 공용 API | 패브릭 데이터 엔지니어링/과학 작업 영역 설정을 위한 REST API 지원을 통해 Spark 컴퓨팅을 생성/관리하고, 기본 런타임/기본 환경을 선택하며, 높은 동시성 모드를 사용 또는 사용하지 않도록 설정하거나, ML 자동 로깅을 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | 의미 체계 링크 GA | 이제 의미 체계 링크가 일반 공급됩니다. 패키지에는 기본 VHD가 함께 제공됩니다. 이제 pip 설치 없이 패브릭에서 의미 체계 링크를 바로 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | AI 및 Copilot의 용량 수준 위임 | 전체 조직, 특정 보안 그룹 또는 특정 용량에 대해 이제 테넌트 관리자는 AI 및 패브릭의 Copilot을 사용하도록 설정할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | EU 고객은 지역 간 설정 없이 AI 및 Copilot을 사용할 수 있습니다. | 3월 중순부터 EU 고객은 지리적 간 설정을 켜지 않고 AI 및 Copilot을 사용할 수 있으며, 해당 AI 및 Copilot 요청은 EUDB 내에서 처리됩니다. |
| 2024년 3월 | Code-First 하이퍼 매개 변수 튜닝 미리 보기 | FLAML은 이제 하이퍼 매개 변수 튜닝을 위해 통합되었으며 현재 미리 보기 기능입니다. Fabric의 flaml.tune 기능은 이 프로세스를 간소화하여 하이퍼 매개 변수 튜닝에 대한 비용 효율적이고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. |
| 2024년 3월 | Code-First AutoML 미리 보기 | 새로운 AutoML 기능을 사용하면 기계 학습 워크플로를 자동화하고 적은 노력으로 최상의 결과를 얻을 수 있습니다. AutoML 또는 자동화된 Machine Learning은 지정된 데이터 및 작업 종류에 대해 기계 학습 모델을 자동으로 학습하고 최적화할 수 있는 기술 및 도구 집합입니다. |
| 2024년 3월 | 중첩된 실행 비교 | ML 실험용 실행 목록 보기에서 부모 및 자식 실행은 계층 구조를 도입하여 사용자가 단일 보기 내에서 다양한 부모 및 자식 실행을 손쉽게 보고 원활하게 상호 작용하여 결과를 시각적으로 비교할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | 필수 MIP 레이블 적용 지원 | Fabric의 ML 모델 및 실험 항목은 이제 MIP(Microsoft Information Protection) 레이블에 대한 향상된 지원을 제공합니다. |
| 2024년 1월 | 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Microsoft Fabric Copilot | 이제 전 세계적으로 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot을 사용할 수 있습니다. 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot이 무엇을 할 수 있습니까? |
| 2023년 12월 | 의미 체계 링크 업데이트 | 의미 체계 링크의 최신 업데이트를 발표하게 되어 기쁩니다! 다양한 개선 사항 외에도 모든 자동화 요구 사항을 충족하기 위해 Fabric Notebook에서 사용할 수 있는 Power BI 엔지니어링 커뮤니티에 대한 많은 새로운 기능도 추가되었습니다. |
| 2023년 12월 | Fabric에서 미리 빌드된 Azure AI 서비스 미리 보기 | Fabric에서 미리 빌드된 AI 서비스의 미리 보기는 이전의 Azure Cognitive Services로 알려진 Azure AI 서비스와의 통합입니다. 미리 빌드된 Azure AI 서비스를 사용하면 필수 구성 요소 없이 미리 빌드된 AI 모델을 사용하여 데이터를 쉽게 향상시킬 수 있습니다. 이제 미리 빌드된 AI 서비스가 미리 보기로 제공되며 Microsoft Azure OpenAI Service, Azure AI 언어 및 Azure AI 번역기에 대한 지원을 포함합니다. |
| 2023년 11월 | Notebook의 Copilot 미리 보기 | Fabric 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링 Notebook의 Copilot은 생산성을 가속화하고 유용한 답변과 지침을 제공하고 데이터 탐색, 데이터 준비 및 기계 학습과 같은 일반적인 작업에 대한 코드를 생성하도록 설계되었습니다. 매직 명령을 사용하여 채팅 패널 또는 Notebook 셀 내에서 AI와 상호 작용하고 참여하여 데이터에서 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Notebook의 Copilot을 참조하세요. |
| 2023년 11월 | Data Wrangler의 사용자 지정 Python 작업 | 예비 데이터 분석을 위한 Notebook 기반 도구인 Data Wrangler는 항상 사용자가 일반적인 데이터 정리 작업을 찾아 적용하여 해당 코드를 실시간으로 생성할 수 있게 해 줍니다. 이제 사용자는 UI에서 코드를 생성하는 것 외에도 Data Wrangler에서 사용자 지정 작업을 사용하여 자체 코드를 작성할 수도 있습니다. |
| 2023년 11월 | Spark DataFrames용 Data Wrangler 미리 보기 | 이제 Data Wrangler는 미리 보기에서 Spark DataFrames를 지원합니다 . 지금까지 사용자는 Python 코드로 실시간으로 변환할 수 있는 일반적인 작업을 사용하여 pandas DataFrames를 탐색하고 변환할 수 있었습니다. 새 릴리스를 통해 사용자는 Data Wrangler를 사용하여 pandas DataFrames 외에도 Spark DataFrames를 편집할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | MLFlow Notebook 위젯 | MLflow 인라인 작성 위젯을 사용하면 사용자가 Notebook 내에서 직접 메트릭 및 매개 변수와 함께 실험 실행을 손쉽게 추적할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 새 모델 및 실험 항목 유용성 향상 | 모델 및 실험 추적 기능의 새로운 향상된 기능은 중요한 사용자 피드백을 기반으로 합니다. 실행 세부 정보 보기의 새 트리 컨트롤을 사용하면 선택한 실행을 표시하여 추적을 더 쉽게 할 수 있습니다. 보다 사용자에게 친숙한 환경을 위해 비교 창을 쉽게 조정할 수 있도록 비교 기능이 향상되었습니다. 이제 실행 이름을 선택하여 실행 세부 정보 보기를 볼 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 최근 실험 실행 | 이제 사용자가 작업 영역 목록 보기에서 직접 실험에 대한 최근 실행을 확인하는 것이 더 간단합니다. 이 업데이트를 사용하면 최근 활동을 더 쉽게 추적하고 관련 Spark 애플리케이션으로 빠르게 이동하고 실행 상태에 따라 필터를 적용할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | ML Models로 이름이 바뀐 Models | Microsoft는 명확성을 보장하고 다른 Fabric 요소와의 혼동을 방지하기 위해 "Models"의 이름을 "ML Models"로 변경했습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 Machine Learning 실험을 참조하세요. |
| 2023년 11월 | SynapseML v1.0 | 이제 SynapseML v1.0이 릴리스되었습니다. SynapseML v1.0을 사용하면 Fabric에서 프로덕션 준비 기계 학습 시스템을 쉽게 빌드할 수 있으며 6년 이상 Microsoft에서 사용되어 왔습니다. |
| 2023년 11월 | SynapseML을 사용하여 해석 가능한 Explainable Boosting Machines 학습 | SynapseML에서 Apache Spark를 통해 구동되는 EBM(Explainable Boosting Machines)의 확장 가능한 구현을 도입했습니다. EBM은 그라데이션 부스팅의 정확도와 모델 해석성에 중점을 둔 강력한 기계 학습 기술입니다. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric에서 미리 빌드된 AI 모델 미리 보기 | Fabric에서 미리 빌드된 AI 모델에 대한 미리 보기를 발표하게 되어 기쁩니다. Azure OpenAI 서비스, Text Analytics 및 Azure AI 번역기는 RESTful API 및 SynapseML을 모두 지원하는 Fabric에서 사용 가능한 미리 빌드된 모델입니다. OpenAI Python 라이브러리를 사용하여 Fabric의 Azure OpenAI 서비스에 액세스할 수도 있습니다. |
| 2023년 11월 | sparklyr에서 기존 Spark 세션 다시 사용 | sparklyr에서 "synapse"라는 새 연결 메서드에 대한 지원이 추가되어 사용자가 기존 Spark 세션에 연결할 수 있습니다. 또한 OSS sparklyr 프로젝트에 이 연결 방법을 제공했습니다. 이제 사용자는 동일한 세션에서 sparklyr 및 SparkR을 모두 사용하고 데이터를 쉽게 공유할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | ML 실험 및 ML 모델에 대한 REST API 지원 | 이제 ML 실험 및 ML 모델에 대한 REST API를 사용할 수 있습니다. ML 실험 및 ML 모델에 대한 이러한 REST API는 사용자가 파이프라인 자동화 및 워크로드 통합을 위한 주요 요구 사항인 기계 학습 항목을 프로그래밍 방식으로 만들고 관리할 수 있도록 합니다. |
| 2023년 10월 | 의미 체계 링크(미리 보기) | 의미 체계 링크는 Microsoft Fabric 내에서 Synapse 데이터 과학과 Power BI 의미 체계 모델을 원활하게 연결하는 혁신적인 기능입니다. medallion 아키텍처의 골드 계층인 Power BI 의미 체계 모델에는 조직에서 가장 정교하고 가치 있는 데이터가 포함됩니다. |
| 2023년 10월 | Microsoft Fabric의 의미 체계 링크: 브리징 BI 및 데이터 과학 | Microsoft Fabric 내에서 Synapse 데이터 과학과 Power BI 의미 체계 모델을 원활하게 연결하는 혁신적인 기능인 의미 체계 링크의 미리 보기를 소개하게 되어 기쁘게 생각합니다. |
| 2023년 10월 | 의미 체계 링크 시작(미리 보기) | 의미 체계 링크가 Microsoft Fabric 내에서 Synapse 데이터 과학과 Power BI 의미 체계 모델을 원활하게 연결하는 방법을 알아봅니다. Microsoft Fabric: 브리징 BI 및 데이터 과학의 의미 체계 링크에서 자세히 알아보세요. 이제 Fabric 샘플 GitHub 리포지토리에서 사용할 수 있는 의미 체계 링크 샘플 Notebook을 확인할 수도 있습니다. 이러한 Notebook은 Microsoft Fabric에서 의미 체계 링크의 Python 라이브러리인 SemPy를 사용하는 방법을 보여 줍니다. |
| 2023년 8월 | 고급 문서 요약을 위해 Microsoft Fabric에서 LangChain의 강력한 기능을 활용합니다. | Microsoft Fabric 및 SynapseML LLM 기능의 잠재력을 활용하여 사용자 고유의 문서를 효과적으로 요약하고 구성합니다. |
| 2023년 7월 | SynapseML 및 Microsoft Fabric의 강력한 기능 발휘: PDF 문서에 대한 Q&A 가이드 | 이 블로그 게시물에서는 Microsoft Fabric 및 SynapseML의 흥미로운 기능을 자세히 알아보고 생성형 AI 모델 또는 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 PDF 문서에서 질문 및 답변(Q&A) 작업을 수행하는 방법을 보여 줍니다. |
| 2023년 5월 | Microsoft Fabric의 Synapse 데이터 과학 도입 | Microsoft Fabric의 데이터 과학을 사용하면 기계 학습 기능의 성능을 활용하여 데이터 및 분석 워크플로의 일부로 데이터를 원활하게 보강할 수 있습니다. |
Synapse 데이터 과학 샘플 및 지침
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | Microsoft Fabric을 사용하여 사용자 지정 AI 애플리케이션 빌드: 향상된 언어 모델에 대한 검색 보강 생성 구현 | 이 가이드에서는 Azure OpenAI 및 Azure AI Search를 사용하여 Microsoft Fabric에서 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구현하는 방법을 안내합니다. |
| 2024년 3월 | 새 AI 샘플 | 새 AutoML 샘플, 모델 튜닝 및 의미 체계 링크 샘플은 Microsoft Fabric의 데이터 과학 샘플의 빠른 자습서 범주에 표시됩니다. |
| 2023년 12월 | Azure Machine Learning Service에서 Microsoft Fabric의 Lakehouse 데이터 및 프롬프트 흐름을 사용하여 RAG 애플리케이션 만들기 | Microsoft Fabric의 Lakehouse 데이터와 결합된 Azure Machine Learning Service의 프롬프트 흐름을 통한 단계별 RAG 애플리케이션입니다. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric의 새로운 데이터 과학 행복 경로 자습서 | Microsoft Fabric에 대한 데이터 과학 행복 경로 자습서를 업데이트했습니다. 이 새로운 포괄적인 자습서에서는 은행 고객 이탈 문제를 컨텍스트로 사용하여 전체 데이터 과학 워크플로를 보여 줍니다. |
| 2023년 11월 | 새 데이터 과학 샘플 | 새로운 엔드투엔드 R 샘플과 "모델 출력 설명" 및 "모델 동작 시각화"에 대한 새로운 빠른 자습서 샘플을 포함하도록 데이터 과학 샘플 컬렉션을 확장했습니다. |
| 2023년 11월 | 새 데이터 과학 예측 샘플 | 판매 예측에 대한 새로운 데이터 과학 샘플은 Sonata Software와 공동으로 개발되었습니다. 이 새로운 샘플은 데이터 정리에서 Power BI 시각화에 이르는 전체 데이터 과학 워크플로를 포함합니다. Notebook은 SARIMAX 알고리즘의 기능을 활용하여 슈퍼스토어 판매를 위한 예측 모델을 개발, 평가 및 채점하는 단계를 다룹니다. |
| 2023년 8월 | 새 머신 오류 및 고객 이탈 샘플 | Microsoft Fabric Synapse 데이터 과학 샘플 사용 메뉴에 더 많은 샘플이 추가되었습니다. 이러한 데이터 과학 샘플을 확인하려면 Synapse 데이터 과학을 선택한 다음, 샘플 사용을 선택합니다. |
| 2023년 8월 | Microsoft Fabric에서 Lakehouse와 함께 의미 체계 커널 사용 | Fabric을 통해 데이터 과학자가 Microsoft Fabric의 Lakehouse와 함께 의미 체계 커널을 사용할 수 있는 방법을 알아봅니다. |
Synapse 데이터 웨어하우스
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 Synapse Data Warehouse에 대한 보관된 개선 사항 및 기능을 요약합니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | 현재 위치 포털 환경 복원 | 이제 패브릭 포털을 통해 웨어하우스에서 사용자가 만든 복원 지점을 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 웨어하우스 현재 위치 복원을 참조하세요. |
| 2024년 6월 | Spark 런타임의 Fabric Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터(미리 보기) | Fabric Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터(미리 보기)를 사용하면 Spark 개발자 또는 데이터 과학자가 간소화된 Spark API를 사용하여 레이크하우스의 Fabric DW 및 SQL 분석 엔드포인트(동일한 작업 영역 내 또는 작업 영역 간)의 데이터에 액세스하고 작업할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 웨어하우스 도구 모니터링 | Synapse Data Warehouse의 청구 및 사용률 보고, DMV을 사용한 연결, 세션, 요청 모니터링, 쿼리 인사이트, 쿼리 작업을 포함한 다양한 도구를 사용하여 Synapse Data Warehouse 작업을 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 쿼리 작업: 실행 중 및 완료된 T-SQL 쿼리를 모니터링하는 원스톱 보기를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | Data Warehouse용 Copilot | Copilot데이터 웨어하우스(미리 보기)용은 이제 제한된 미리 보기에서 사용할 수 있으며 채팅 창, 빠른 작업 및 코드 완성을 제공합니다Copilot. |
| 2024년 5월 | 시간 이동이 있는 웨어하우스 쿼리(미리 보기) | Microsoft Fabric의 Warehouse는 현재 미리 보기 상태인 문 수준에서 이전에 존재했던 기록 데이터를 쿼리하는 기능을 제공합니다. 특정 타임스탬프에서 데이터를 쿼리하는 기능은 데이터 웨어하우징 업계에서 시간 이동으로 알려져 있습니다. |
| 2024년 5월 | COPY INTO 개선 사항 | 이제 COPY INTO는 Microsoft Entra ID 인증 및 신뢰할 수 있는 작업 영역 기능을 통해 방화벽으로 보호되는 스토리지에 대한 액세스를 지원합니다. 자세한 내용은 COPY INTO 개선 사항 및 COPY INTO(Transact-SQL)를 참조하세요. |
| 2024년 4월 | ADF 복사 작업의 Fabric Warehouse | 이제 Azure Data Factory/Synapse 파이프라인에서 Fabric Warehouse에 연결할 수 있습니다. 복사 작업, 조회 작업, 저장 프로시저 작업, 스크립트 작업 및 메타데이터 가져오기 작업에서 새 원본 또는 싱크 대상을 만들 때 이 새 커넥터를 찾을 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | Git 통합 | 웨어하우스에 대한 Git 통합을 사용하면 Azure DevOps Git 리포지토리에 대한 웨어하우스의 변경 내용을 SQL 데이터베이스 프로젝트로 체크 인할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | 파티션 제거 | 파티션 제거는 파일이 많은 테이블의 개선된 기능입니다. Lakehouse의 SQL 분석 엔드포인트는 파티션 제거를 사용하여 쿼리와 관련된 파티션에서만 데이터를 읽습니다. 최근 개선된 기능으로 쿼리가 파일이 많은 테이블의 일부 파티션을 대상으로 하는 경우 성능이 더욱 향상되었습니다. |
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric의 미러링 미리 보기 | Fabric의 미러링을 사용하면 Microsoft Fabric의 OneLake로 데이터베이스를 쉽게 가져올 수 있으므로 원활한 제로-ETL, 데이터에 대한 거의 실시간 인사이트 및 웨어하우징, BI, AI 등을 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric의 미러링이란?을 참조하세요. |
| 2024년 3월 | 콜드 캐시 성능 향상 | Fabric은 Delta 테이블에 데이터를 저장하며 데이터가 캐시되지 않은 경우 쿼리 처리를 위해 parquet 파일 형식 구조에서 메모리 내 구조로 데이터를 트랜스코딩해야 합니다. 최근 콜드 캐시 성능이 향상되어 코드 변환이 더욱 최적화되었으며 이전에 데이터가 캐시되지 않은 경우 테스트에서 최대 9% 더 빠른 쿼리가 관찰되었습니다. |
| 2024년 3월 | DW 편집기를 통해 직접 SQL 데이터베이스 프로젝트 추출 및 게시 | SQL 데이터베이스 프로젝트 확장은 테이블, 저장 프로시저 또는 함수와 같은 단일 데이터베이스의 스키마를 구성하는 SQL 개체의 로컬 표현인 SQL 프로젝트(.sqlproj) 파일을 만듭니다. 이제 DW 편집기를 통해 SQL 데이터베이스 프로젝트를 직접 추출하고 게시할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Warehouse 항목의 소유자 변경 | 새 인수 API를 사용하면 웨어하우스 소유자를 현재 소유자에서 SPN 또는 조직 계정일 수 있는 새 소유자로 변경할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | 테이블 RLS 및 CLS 복제 | 복제된 테이블은 이제 복제 테이블의 원본에서 RLS(행 수준 보안) 및 동적 데이터 마스킹을 상속합니다. |
| 2024년 2월 | 성능 향상 경험 | 최근 연결 및 성능 향상에는 웨어하우스를 만들기 위한 향상된 환경, T-SQL 실행, 자동 메타데이터 검색 및 오류 메시징이 포함됩니다. |
| 2023년 12월 | Fabric Warehouse에 대한 자동 로그 검사점 | 자동 로그 검사점은 Data Warehouse가 뛰어난 성능과 최상의 성능을 제공하는 데 도움이 되는 방법 중 하나이며 추가 작업이 필요하지 않습니다. |
| 2023년 12월 | 지점 복원 및 현재 위치 복원 | 이제 복원 지점을 만들고 웨어 하우스의 현재 위치 복원을 과거 시점으로 수행할 수 있습니다. 복원 지점 및 현재 위치의 복원 기능은 현재 미리 보기로 제공됩니다. 현재 위치 복원은 데이터 웨어하우스 복구의 필수적인 부분으로, 복원 지점이 만들어진 기존 데이터 웨어하우스를 대체하거나 과도하게 작성하여 데이터 웨어하우스를 이전에 알려진 신뢰할 수 있는 상태로 복원할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | TRIM T-SQL 지원 | 이제 TRIM 명령을 사용하여 TRIM(Transact-SQL)의 LEADING, TRAILING 또는 BOTH 키워드를 사용하여 문자열에서 공백 또는 특정 문자를 제거할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | GENERATE_SERIES T-SQL 지원 | GENERATE_SERIES(Transact-SQL)를 사용하여 지정된 간격 내에 일련의 숫자를 생성합니다. 계열 값 사이의 간격과 단계는 사용자가 정의합니다. |
| 2023년 11월 | SSD 메타데이터 캐싱 | 이제 파일 및 행 그룹 메타데이터도 메모리 내 및 SSD 캐시와 함께 캐시되어 성능이 향상됩니다. |
| 2023년 11월 | CSV 수집에 대한 PARSER 2.0 개선 사항 | COPY INTO용 CSV 파일 파서 버전 2.0은 CSV 파일 수집이 Fabric Warehouse에서 빠르게 타오르도록 하기 위해 Microsoft Research의 데이터 플랫폼 및 분석 그룹의 혁신을 구축합니다. 자세한 내용은 COPY INTO(Transact-SQL)를 참조하세요. |
| 2023년 11월 | 빠른 컴퓨팅 리소스 할당 사용 | 이제 Fabric Warehouse의 모든 쿼리 실행은 컴퓨팅 리소스를 밀리초 단위로 할당하는 글로벌 리소스 거버넌스 구성 요소의 일부로 최근에 배포된 새로운 기술을 통해 제공됩니다. |
| 2023년 11월 | Warehouse에 대한 REST API 지원 | 이제 SQL 개발자는 Warehouse 공용 API를 사용하여 파이프라인을 자동화하고 편리하고 효율적으로 CI/CD를 설정할 수 있습니다. Warehouse REST 공용 API를 사용하면 사용자가 Fabric Warehouse 항목을 쉽게 관리하고 조작할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Fabric Warehouse에 대한 SQLPackage 지원 | SQLPackage는 이제 Fabric Warehouse를 지원합니다. SqlPackage는 공용 데이터 계층 애플리케이션 프레임워크(DacFx) API 중 일부를 노출하여 다음 데이터베이스 개발 작업을 자동화하는 명령줄 유틸리티입니다. SqlPackage 명령줄 도구를 사용하면 작업별 매개 변수 및 속성과 함께 이러한 작업을 지정할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Power BI 의미 체계 모델 | Microsoft는 Power BI 데이터 세트 콘텐츠 형식의 이름을 의미 체계 모델로 변경했습니다. 이는 Microsoft Fabric 의미 체계 모델에도 적용됩니다. 자세한 내용은 Power BI 데이터 세트의 새 이름을 참조하세요. |
| 2023년 11월 | SQL 분석 끝점 | Microsoft는 Lakehouse의 SQL 끝점 이름을 Lakehouse의 SQL 분석 끝점으로 변경했습니다. |
| 2023년 11월 | 동적 데이터 마스킹 | Fabric Warehouse용 DDM(동적 데이터 마스킹) 및 Lakehouse의 SQL 분석 끝점 자세한 내용 및 샘플은 Fabric 데이터 웨어하우징의 동적 데이터 마스킹 및 Synapse Data Warehouse에서 동적 데이터 마스킹을 구현하는 방법을 참조하세요. |
| 2023년 11월 | 시간 이동으로 테이블 복제 | 이제 테이블 클론을 사용하여 과거 최대 7일의 데이터를 기반으로 테이블의 복제본을 만들 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 사용자 환경 업데이트 | Warehouse의 여러 사용자 환경이 출시되었습니다. 자세한 내용은 Fabric Warehouse 사용자 환경 업데이트를 참조하세요. |
| 2023년 11월 | 자동 데이터 압축 | 자동 데이터 압축은 많은 작은 parquet 파일을 몇 개의 더 큰 parquet 파일로 다시 작성하여 테이블을 읽는 성능을 향상시킵니다. 데이터 압축은 Warehouse에서 아무런 노력 없이 뛰어난 성과를 낼 수 있도록 돕는 방법 중 하나입니다. |
| 2023년 10월 | sp_rename에 대한 지원 | 이제 Warehouse 및 SQL 분석 끝점 모두에서 T-SQL sp_rename 구문에 대한 지원을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 sp_rename에 대한 Fabric Warehouse 지원을 참조하세요. |
| 2023년 10월 | 쿼리 인사이트 | 쿼리 인사이트 기능은 SQL 분석 환경을 향상시키기 위해 확장 가능하고 지속 가능하며 연장 가능한 솔루션입니다. 기록 쿼리 데이터, 집계된 인사이트 및 실제 쿼리 텍스트에 대한 액세스를 사용하여 쿼리 성능을 분석하고 조정할 수 있습니다. |
| 2023년 10월 | 전체 DML에서 Delta Lake 로그로 | 이제 Fabric Warehouse는 각 테이블에 대한 모든 삽입, 업데이트 및 삭제를 OneLake의 Delta Lake 로그에 게시합니다. |
| 2023년 10월 | V-Order 쓰기 최적화 | V-Order는 parquet 파일을 최적화하여 Power BI, SQL, Spark 등과 같은 Microsoft Fabric 컴퓨팅 엔진에서 매우 빠른 읽기가 가능하게 합니다. 일반적으로 이 최적화를 통해 parquet 파일이 오픈 소스 사양을 100% 준수하도록 보장하는 동시에 웨어하우스 쿼리의 읽기 시간이 빨라지게 합니다. 이번 달부터 Fabric Warehouse에 수집된 모든 데이터는 V-Order 최적화를 사용합니다. |
| 2023년 10월 | 버스트 가능 용량 | 버스트 가능 용량을 사용하면 워크로드가 더 많은 리소스를 사용하여 성능을 높일 수 있습니다. 버스트 가능 용량은 제한 위험을 크게 줄이기 위해 백 엔드 컴퓨팅 리소스에 제한이 적용되어 유한합니다. 자세한 내용은 버스트 가능한 용량에 대한 Warehouse SKU Guardrails를 참조하세요. |
| 2023년 10월 | Synapse Data Warehouse의 제한 및 스무딩 | 새 문서에서는 Synapse Data Warehouse의 제한 및 스무딩 동작에 대해 자세히 설명합니다. 여기서 거의 모든 작업은 제한이 적용되기 전에 24시간 스무딩 창을 활용하기 위해 백그라운드로 분류됩니다. Synapse Data Warehouse에서 사용률을 관찰하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2023년 9월 | 기본 의미 체계 모델 개선 사항 | 기본 의미 체계 모델은 더 이상 새 개체를 자동으로 추가하지 않습니다. 이 설정은 Warehouse 항목 설정에서 사용할 수 있습니다. |
| 2023년 9월 | 배포 파이프라인은 이제 웨어하우스를 지원합니다. | 작성자는 배포 파이프라인을 통해 콘텐츠가 사용자에게 도달하기 전에 서비스에서 콘텐츠를 개발하고 테스트할 수 있습니다. 지원되는 콘텐츠 형식에는 보고서, 페이지를 매긴 보고서, 대시보드, 의미 체계 모델, 데이터 흐름 및 현재 웨어하우스가 포함됩니다. REST API 및 DevOps를 사용하여 프로그래밍 방식으로 콘텐츠를 배포하는 방법을 알아봅니다. |
| 2023년 9월 | Microsoft Fabric의 Warehouse에 대한 SQL 프로젝트 지원 | Microsoft Fabric Data Warehouse는 이제 Azure Data Studio 및 Visual Studio Code 내에서 사용할 수 있는 SQL Database 프로젝트 확장에서 지원됩니다. |
| 2023년 9월 | 발표: Fabric Warehouse 및 SQL 분석 끝점에 대한 열 수준 및 행 수준 보안 | Fabric Warehouse 및 SQL 분석 끝점의 열 수준 및 행 수준 보안은 이제 미리 보기로 제공되며 SQL Server의 동일한 기능과 유사하게 작동합니다. |
| 2023년 9월 | 사용량 보고 | 사용률 및 청구 보고는 Microsoft Fabric 용량 메트릭 앱의 Fabric 데이터 웨어하우징에 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용률 및 청구 보고 Fabric 데이터 웨어하우징에 대해 읽어보세요. |
| 2023년 8월 | SSD 캐싱 사용 | 로컬 SSD 캐싱은 자주 액세스하는 데이터를 매우 최적화된 형식으로 로컬 디스크에 저장하여 I/O 대기 시간을 크게 줄입니다. 이렇게 하면 작업이 필요하거나 구성이 필요하지 않은 즉시 이점을 얻을 수 있습니다. |
| 2023년 7월 | 공유 | 작업 영역 내의 모든 관리자 또는 구성원은 조직 내의 다른 받는 사람과 Warehouse를 공유할 수 있습니다. "권한 관리" 환경을 사용하여 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다. |
| 2023년 7월 | 테이블 복제 | 제로 카피 복제는 OneLake에서 동일한 데이터 파일을 참조하면서 메타데이터를 복사하여 테이블의 복제본을 만듭니다. 이렇게 하면 여러 개의 데이터 복사본을 저장할 필요가 없으므로 Microsoft Fabric에서 테이블을 복제할 때 스토리지 비용을 절감할 수 있습니다. 자세한 내용은 T-SQL을 사용하여 테이블 복제 또는 Fabric 포털에서 테이블 복제 자습서를 참조하세요. |
| 2023년 5월 | Microsoft Fabric의 Synapse Data Warehouse 도입 | Synapse Data Warehouse는 개방형 데이터 형식인 Delta-Parquet을 기본적으로 지원하는 최초의 트랜잭션 데이터 웨어하우스인 Microsoft Fabric의 차세대 데이터 웨어하우징입니다. |
Synapse Data Warehouse 샘플 및 지침
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | Enterprise T-SQL ETL/ELT 마스터링: Data Warehouse 및 패브릭 파이프라인 가이드 | T-SQL에서 변환을 수행하기 위해 패브릭 파이프라인 및 Data Warehouse를 사용하는 엔터프라이즈 급 ETL/ELT 프레임워크의 기본 요소에 대해 알아봅니다. 또한 엔터프라이즈 전체에서 테이블을 증분 처리하도록 설계된 동적 SQL 스크립트를 검사합니다. |
| 2024년 4월 | 패브릭의 판도 변화: Azure SQL 데이터베이스를 Microsoft Fabric으로 미러링 | Azure SQL 데이터베이스를 Microsoft Fabric에 미러링하는 단계별 가이드입니다. |
| 2024년 2월 | Azure Synapse 전용 SQL 풀을 Fabric 데이터 웨어하우스 컴퓨팅에 매핑 | Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀에서 대략 동일한 수의 Fabric CU(용량 단위)로 DWU(데이터 웨어하우스 단위)를 매핑하는 방법에 대한 지침을 읽어보세요. |
| 2024년 1월 | Data Factory를 사용하여 Fabric Data Warehouse 쿼리 및 명령 자동화 | Fabric Data Factory에는 쉽게 자동화할 수 있는 파이프라인 작업을 사용하여 웨어하우스에서 데이터를 쿼리하고 데이터를 검색하고 명령을 실행하는 여러 가지 방법이 있습니다. |
| 2023년 11월 | Azure Synapse 전용 SQL 풀에서 마이그레이션 | 마이그레이션 Runbook에 대한 자세한 가이드는 Azure Synapse Data Warehouse 전용 SQL 풀에서 Microsoft Fabric으로 마이그레이션하는 데 사용할 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | Microsoft Fabric을 사용하여 효율적인 데이터 분할: 모범 사례 및 구현 가이드 | Fabric Notebook을 사용하여 데이터 분할을 위해 제안된 방법입니다. 데이터 분할은 큰 데이터 세트를 파티션 또는 분할이라고 하는 더 작고 관리하기 쉬운 하위 집합으로 나누는 데 사용되는 데이터 관리 기술입니다. |
| 2023년 5월 | Microsoft Fabric - SQL 사용자 또는 DBA를 연결하는 방법 | 이 블로그에서는 SQL Server 끝점과 상호 작용하는 모든 최신 웹 애플리케이션에 익숙한 테이블 형식 데이터 스트림 또는 TDS 끝점을 통해 Lakehouse 또는 Warehouse의 SQL 분석 끝점에 연결하는 방법을 검토합니다. |
Microsoft Fabric의 실시간 인텔리전스
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 실시간 인텔리전스에 대한 보관된 개선 사항 및 기능을 요약합니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | Eventhouse의 그래프 의미 체계 | Eventhouse의 그래프 의미 체계를 사용하면 데이터를 그래프로 모델링하고 KQL(Kusto 쿼리 언어)을 사용하여 고급 그래프 쿼리 및 분석을 수행할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | Data Activator 트리거를 사용하여 실시간 대시보드에서 경고 설정 | 이제 실시간 대시보드 시각적 개체는 경고를 지원하여 Data Activator를 통해 모니터링 지원을 확장합니다. Data Activator와 통합하면 주요 메트릭이 실시간으로 변경될 때 적시에 경고를 받게 됩니다. |
| 2024년 6월 | Delta Lake 형식 GA에서 Eventhouse의 OneLake 가용성 | One logical copy 약속의 일환으로 Delta Lake 형식의 Eventhouse OneLake 가용성을 일반 공급한다는 소식을 공지하게 되어 기쁩니다. |
| 2024년 6월 | 실시간 대시보드 | 실시간 대시보드는 동적으로 그리고 실시간으로 데이터와 상호 작용합니다. 실시간 대시보드는 기본적으로 Eventhouses에 저장된 데이터를 시각화합니다. 실시간 대시보드는 1초 또는 10초의 매우 빠른 새로 고침 속도를 지원합니다. 자세한 내용은 실시간 대시보드를 사용하여 데이터 시각화를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | Eventhouse GA | Eventhouse는 여러 KQL 데이터베이스를 호스팅하는 새로운 동적 작업 영역으로, 일반적으로 패브릭 실시간 인텔리전스의 일부로 일반 공급됩니다. Eventhouse는 상당한 양의 실시간 데이터를 관리하고 분석하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. Eventhouse 만들기 및 관리에 대한 가이드를 시작합니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 인텔리전스의 Copilot | 이제 실시간 인텔리전스의 Copilot이 미리 보기로 제공됩니다. 이미 KQL의 팬이거나 잠재력을 탐구하는 초보자의 경우 Copilot은 시작하는 데 도움이 될 수 있으며 쉽게 데이터를 탐색할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 인텔리전스를 사용하여 패브릭 항목 자동화 | 더 많은 이벤트 기반 방식으로 데이터 파이프라인, Notebooks, Spark 작업과 상호 작용하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 인텔리전스 | 이번 달에는 실시간 분석 및 Data Activator의 차세대 버전인 실시간 인텔리전스 공지가 포함됩니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 인텔리전스 새 미리 보기 기능 | 빌드 2024에서는 수집 및 프로세스, 분석 및 변환, 시각화 및 작업 범주로 구성된 실시간 인텔리전스를 위한 12가지 새로운 기능과 특징이 공지되었습니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 허브 미리 보기 | 실시간 허브는 이동 중인 데이터를 스트리밍하기 위한 단일 테넌트 차원의 통합된 논리적 위치입니다. 이를 통해 다양한 원본에서 이동 중인 데이터를 쉽게 검색, 수집, 관리 및 사용할 수 있습니다. 직접 작업할 수 있는 모든 스트림 및 KQL(Kusto 쿼리 언어) 테이블을 나열합니다. 또한 Microsoft 제품 및 Fabric 이벤트에서 스트리밍 데이터를 쉽게 수집할 수 있습니다. 자세한 내용은 실시간 허브 개요를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | 이벤트 가져오기 미리 보기 | 이벤트 가져오기 환경을 사용하면 실시간 허브, Eventstreams, Eventhouse 및 Data Activator에서 직접 광범위한 원본에 연결할 수 있습니다. 이벤트 가져오기를 사용하여 Microsoft 원본의 스트리밍 데이터를 일류 환경으로 패브릭에 직접 가져옵니다. |
| 2024년 5월 | 향상된 Eventstream 기능 미리 보기 | 이제 향상된 Eventstream 기능을 사용하여 새 메시징 커넥터를 통해 Microsoft 원본뿐만 아니라 Google Cloud, Amazon Kinesis, 데이터베이스 변경 데이터 캡처 스트림 등과 같은 다른 플랫폼에서도 데이터를 스트리밍할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 이벤트 스트림 - 향상된 기능 미리 보기 | 향상된 기능 미리 보기는 Google Cloud Pub/Sub, Amazon Kinesis Data Streams, Confluent Cloud Kafka, Azure SQL 데이터베이스 CDC(변경 데이터 캡처), PostgreSQL 데이터베이스 CDC, MySQL 데이터베이스 CDC, Azure Cosmos DB CDC, Azure Blob Storage 이벤트, Fabric 작업 영역 항목 이벤트 및 새 Stream 대상과 같은 많은 새로운 원본을 지원합니다. 비주얼 디자이너에서 편집 모드와 라이브 뷰의 두 가지 고유한 모드를 지원합니다. 또한 데이터 스트림의 콘텐츠를 기반으로 라우팅을 지원합니다. 자세한 내용은 패브릭 이벤트 스트림이란?을 참조하세요. |
| 2024년 4월 | Kusto Cache 사용량 미리 보기 | Kusto Cache 사용량의 미리 보기는 KQL 데이터베이스 및 Eventhouse 항목에서 OneLake Cache 데이터 저장 미터의 청구 가능한 사용량을 표시하기 시작한다는 것을 의미합니다. 자세한 내용은 KQL 데이터베이스 사용량을 참조하세요. |
| 2024년 4월 | Eventstream에서 일시 중지 및 다시 시작 미리 보기 | 일시 중지 및 다시 시작 기능을 사용하면 Eventstream 내의 다양한 원본 및 대상에서 데이터 스트리밍을 일시 중지할 수 있습니다. 그런 다음, 일시 중지된 시간 또는 사용자 지정된 시간부터 원활하게 데이터 스트리밍을 다시 시작하여 데이터 손실을 방지할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | 새 식 "변경 기준", "증가 기준" 및 "감소 기준" | Data Activator에서 트리거에 대한 조건을 설정할 때 절대 수 또는 백분율로 데이터가 변경된 시기를 감지할 수 있는 구문을 추가했습니다. 새 식 "변경 기준", "증가 기준" 및 "감소 기준"을 참조하세요. |
| 2024년 3월 | Azure SQL용 새로 발표된 Database Watcher와 Fabric 실시간 인텔리전스 통합 | Azure SQL 사용자는 Microsoft Fabric에서 Database Watcher 모니터링 솔루션을 사용할 수 있습니다. Azure SQL용 Database Watcher(미리 보기)는 고급 모니터링 기능을 제공하며 Eventhouse KQL 데이터베이스와 통합할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | KQL 데이터베이스에서 레코드 업데이트 미리 보기 | 이제 .update 명령을 미리 보기 기능으로 사용할 수 있습니다. Kusto 데이터베이스에서 레코드를 업데이트하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2024년 3월 | Queryset에서 Azure Data Explorer 데이터 쿼리 | 이제 Fabric의 KQL Queryset에서 Azure Data Explorer 클러스터의 데이터에 연결하고 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | Eventhouse 개요: Microsoft Fabric을 사용하여 실시간 데이터 처리 | Eventhouse(미리 보기)는 Fabric 실시간 인텔리전스의 일부인 여러 KQL 데이터베이스를 호스트하는 동적 작업 영역입니다. Eventhouse는 상당한 양의 실시간 데이터를 관리하고 분석하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. Eventhouse 만들기 및 관리에 대한 가이드를 시작합니다. |
| 2024년 2월 | Delta Lake 테이블에 대한 KQL DB 바로 가기는 이름 기반 열 매핑을 지원합니다. | 이제 KQL DB는 열 이름 매핑을 사용하여 Delta 테이블 읽기를 지원합니다. 열 매핑 기능을 사용하면 Delta 테이블 열과 기본 Parquet 파일 열이 서로 다른 이름을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 기본 Parquet 파일을 다시 쓸 필요 없이 Delta 테이블에서 Delta 스키마 진화 작업을 수행할 수 있으며 사용자가 Parquet에서 허용되지 않는 문자를 사용하여 Delta 테이블 열의 이름을 지을 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | Delta Lake 테이블에 대한 KQL DB 바로 가기는 삭제 벡터를 지원합니다. | 이제 KQL DB는 삭제 벡터가 포함된 델타 테이블을 읽고 삭제 벡터가 발견한 삭제를 최신 테이블 버전에 적용하여 현재 테이블 상태를 확인할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | 이제 KQL DB의 데이터 가져오기는 Eventstream을 통해 수집하기 전에 이벤트 처리를 지원합니다. | 이벤트 스트림에서 수집하시기 이전에 이벤트 옵션을 사용하게 되시면 데이터는 대상 테이블로 수집하시기 이전에 데이터를 처리하실 수 있는 것입니다. 이 옵션을 선택하면 Eventstream에서 데이터 가져오기 프로세스가 원활하게 계속됩니다. 이때 목적지 테이블 및 데이터 원본 세부 정보가 자동으로 채워집니다. |
| 2024년 2월 | 이제 KQL DB는 Apache Flink를 사용하여 데이터 수집을 지원합니다. | 오픈 소스 Flink 커넥터를 사용하여 Flink에서 테이블로 데이터를 보낼 수 있습니다. Azure Data Explorer 및 Apache Spark를 사용하여 데이터 기반 시나리오를 대상으로 하는 빠르고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | Kusto Splunk 유니버설 커넥터를 사용하여 Splunk 유니버설 전달자에서 KQL DB로 데이터 라우팅 | 이제 Kusto Splunk 유니버설 커넥터를 사용하여 Splunk 유니버설 전달자에서 KQL DB의 테이블로 데이터를 보낼 수 있습니다. |
| 2023년 12월 | KQL 데이터베이스에서 보고서를 실행하는 Power BI의 고유 개수 계산 | 새 Fabric KQL 데이터베이스 dcount 및 dcountif 함수는 매우 큰 데이터 세트에도 특수 알고리즘을 사용하여 고유 개수의 추정치를 반환합니다. 새 함수 count_distinct 및 count_distinctif는 정확한 고유 개수를 계산합니다. |
| 2023년 12월 | KQL DB에 미리 구성된 연결로 Notebook 만들기 | 이제 KQL DB에 미리 구성된 연결을 사용하여 KQL DB 편집기에서 새 Notebook을 만들고 PySpark를 사용하여 데이터를 탐색할 수 있습니다. 이 옵션은 선택한 KQL DB에서 데이터를 읽을 수 있는 실행 가능한 코드 셀이 있는 PySpark Notebook을 만듭니다. |
| 2023년 12월 | KQL 데이터베이스 스키마 유효성 검사 | 새 Kusto 명령 .show database schema violations는 데이터베이스 스키마의 현재 상태의 유효성을 검사하고 불일치를 찾기 위해 설계되었습니다. 데이터베이스 또는 CI/CD 자동화에서 스폿 검사에 .show 데이터베이스 스키마 위반을 사용할 수 있습니다. |
| 2023년 12월 | OneLake에서 KQL 데이터베이스의 데이터 가용성 사용 | OneLake에서 KQL 데이터베이스의 데이터 가용성은 두 가지 장점을 모두 누릴 수 있는 것을 의미합니다. KQL 데이터베이스에서 고성능 및 짧은 대기 시간으로 데이터를 쿼리할 수 있으며 Power BI Direct Lake 모드, Warehouse, Lakehouse, Notebook 등을 통해 Delta Parquet에서 동일한 데이터를 쿼리할 수 있습니다. |
| 2023년 12월 | Fabric 게임 변경: 실시간 인텔리전스 | 실시간 인텔리전스는 복잡성을 감소시키고 데이터 통합 프로세스를 간소화하는 강력한 도구입니다. Microsoft Fabric을 사용하면 eventstream 또는 Spark Stream을 사용하여 실시간 스트리밍 분석을 빌드할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 실시간 분석 KQL 데이터베이스에서 Delta Lake 지원 발표 | 이제 Delta Lake 형식으로 KQL 데이터베이스의 가용성을 사용하도록 설정할 수 있습니다. Delta Lake는 Microsoft Fabric의 모든 컴퓨팅 엔진에서 원활한 데이터 액세스를 달성하기 위해 선택한 통합 데이터 레이크 테이블 형식입니다. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric GA(일반 공급)의 실시간 분석 | Microsoft Fabric에서 실시간 분석의 일반 공급 발표! 실시간 분석은 데이터 분석을 보다 효율적이고 효과적으로 만들기 위한 수많은 기능을 제공합니다. |
| 2023년 11월 | KQL 데이터베이스의 Delta Parquet 지원 | 하나의 논리적 복사본 약속의 일환으로, 이제 KQL 데이터베이스의 데이터를 델타 parquet 형식으로 OneLake에서 사용할 수 있음을 발표하게 되어 기쁩니다. 이제 Lakehouse, Warehouse에서 OneLake 바로 가기를 만들거나 Power BI Direct Lake 모드를 통해 직접 이 Delta 테이블에 액세스할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | KQL 데이터베이스용 오픈 소스 커넥터 | 이제 사용자가 다양한 원본에서 데이터를 수집하고 KQL DB를 사용하여 처리할 수 있도록 실시간 분석을 위한 여러 오픈 소스 커넥터가 지원됩니다. |
| 2023년 11월 | KQL 데이터베이스에 대한 REST API 지원 | KQL DB용 REST 공용 API의 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. KQL DB의 공용 REST API를 사용하면 사용자가 프로그래밍 방식으로 흐름을 관리하고 자동화할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 이제 Eventstream 일반 공급 | 이제 Eventstream이 일반 공급되어 데이터 처리 환경을 다음 수준으로 끌어올리기 위한 향상된 기능이 추가되었습니다. |
| 2023년 11월 | KQL 데이터베이스에 대한 Eventstream 데이터 변환 | 이제 데이터 스트림이 KQL 데이터베이스로 전송되기 전에 Eventstream 내에서 실시간으로 변환할 수 있습니다. eventstream에서 KQL 데이터베이스 대상을 만들 때 수집 모드를 "수집 전 이벤트 처리"로 설정하고 필터링 및 집계와 같은 이벤트 처리 논리를 추가하여 데이터 스트림을 변환할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Splunk 추가 기능 미리 보기 | Splunk용 Microsoft Fabric 추가 기능을 사용하면 Kusto python SDK를 사용하여 Splunk 플랫폼에서 Fabric KQL DB로 로그를 수집할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Fabric의 어디에서나 Eventstream에서 데이터 가져오기 | 다른 Fabric 항목에서 작업 중이고 Eventstream에서 데이터를 수집하려는 경우 새로운 "Eventstream에서 데이터 가져오기" 기능을 사용하면 프로세스가 간소화되므로 KQL 데이터베이스 및 Lakehouse를 사용하는 동안 Eventstream에서 데이터를 가져올 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Lakehouse 대상에 대한 두 가지 수집 모드 | Lakehouse 대상에 대한 두 가지 고유 수집 모드인 파일당 행 및 기간을 도입했습니다. |
| 2023년 11월 | Lakehouse에 데이터를 수집하기 전에 테이블 최적화 | 이제 Eventstream Lakehouse 대상 내에서 테이블 최적화 바로 가기를 사용하여 Lakehouse 테이블에 생성된 수많은 작은 스트리밍 파일을 압축할 수 있습니다. 테이블 최적화 바로 가기는 Spark 작업으로 Notebook을 열어 대상 Lakehouse 테이블에 작은 스트리밍 파일을 압축하는 방식으로 작동합니다. |
| 2023년 11월 | Eventstream 내에서 클라우드 연결 만들기 | Eventstream 내에서 Azure 서비스에 대한 클라우드 연결을 설정하는 프로세스를 간소화했습니다. Azure IoT Hub 및 Azure Event Hubs와 같은 Azure 리소스를 Eventstream에 추가할 때 이제 클라우드 연결을 만들고 Eventstream 내에서 Azure 리소스 자격 증명을 바로 입력할 수 있습니다. 이 향상된 기능은 Eventstream에 새 데이터 원본을 추가하는 프로세스를 크게 향상시켜 시간과 노력을 절약합니다. |
| 2023년 11월 | 실시간 분석에서 데이터 가져오기: 새롭고 향상된 환경 | 새로운 데이터 가져오기 환경은 KQL 데이터베이스의 데이터 수집 프로세스를 간소화합니다. |
| 2023년 10월 | 확장된 사용자 지정 앱 연결 | 새로운 사용자 지정 앱 연결은 데이터 스트림을 Eventstream으로 가져올 때 더 많은 유연성을 제공합니다. |
| 2023년 10월 | 이벤트 프로세서의 향상된 UX | 코드 없는 이벤트 프로세서의 새로운 UX 개선 사항은 직관적인 환경을 제공하여 캔버스에서 작업을 쉽게 추가하거나 삭제할 수 있도록 합니다. |
| 2023년 10월 | Eventstream Kafka 끝점 및 샘플 코드 | 사용자 지정 앱 기능에는 편의를 위해 샘플 Java 코드를 포함하여 원본 및 대상에 새로운 끝점이 있습니다. 애플리케이션에 추가하기만 하면 실시간 이벤트를 Eventstream으로 스트리밍하도록 설정됩니다. |
| 2023년 10월 | 이벤트 처리 편집기 UX 개선 사항 | 최근 UX 개선은 전체 화면 모드를 도입하여 데이터 처리 워크플로를 디자인하기 위한 보다 넓은 작업 영역을 제공합니다. 데이터 스트림 작업의 삽입 및 삭제가 더욱 직관적으로 구현되어 데이터 변환을 더 쉽게 끌어서 놓고 연결할 수 있습니다. |
| 2023년 10월 | KQL 데이터베이스 자동 크기 조정 알고리즘 개선 | 사용자는 KQL 데이터베이스에서 워크로드를 지원하는 데 필요한 리소스 수에 대해 걱정할 필요가 없습니다. KQL 데이터베이스에는 정교한 기본 제공 다차원 자동 크기 조정 알고리즘이 있습니다. 최근에 몇 가지 시계열 분석을 보다 효율적으로 만드는 몇 가지 최적화를 구현했습니다. |
| 2023년 10월 | Fabric KQL DB 용량 이해 | Microsoft Fabric의 SaaS 세계에서 KQL 데이터베이스 요금이 청구되는 방법에 대해 자세히 알아보세요. |
| 2023년 9월 | KQL DB에서 델타 테이블에 대한 OneLake 바로 가기 | 이제 OneLake에서 KQL DB에서 델타 테이블로 바로 가기를 만들어 현재 위치 데이터 쿼리를 허용할 수 있습니다. 이제 KQL DB에서 직접 Lakehouse 또는 Warehouse의 델타 테이블을 쿼리합니다. |
| 2023년 9월 | KQL을 사용하여 데이터를 그래프로 모델링 및 쿼리 | 이제 KQL(Kusto 쿼리 언어)을 사용하면 데이터를 그래프로 모델링하고 쿼리할 수 있습니다. 이 기능은 현지 미리 보기로 제공됩니다. KQL의 그래프 의미 체계 소개 및 그래프 연산자 및 함수에서 자세히 알아봅니다. |
| 2023년 9월 | Power BI Desktop에서 KQL 데이터베이스에 손쉽게 연결 | Power BI Desktop은 데이터 가져오기 대화 상자 및 OneLake 데이터 허브 메뉴에서 KQL 데이터베이스에 쉽게 연결하는 두 가지 새로운 방법을 출시했습니다. |
| 2023년 9월 | Eventstream은 이제 데이터 수집에 대한 AMQP 형식 연결 문자열을 지원합니다. | AMQP는 광범위한 메시징 패턴을 지원하는 프로토콜인 고급 메시지 큐 프로토콜을 의미합니다. Eventstream에서 이제 사용자 지정 앱 원본 또는 대상을 만들고 Fabric으로 데이터를 수집하거나 Fabric에서 데이터를 소비하기 위한 AMQP 형식 연결 문자열을 선택할 수 있습니다. |
| 2023년 9월 | Eventstream은 Azure IoT Hub에서 데이터 수집을 지원합니다. | Azure IoT Hub는 IoT 디바이스에서 데이터를 보내고 받기 위한 보안 통신 채널을 제공하는 클라우드 호스트형 솔루션입니다. Eventstream에서 이제 Azure IoT Hub 데이터를 Fabric으로 스트리밍하고 Kusto Database 또는 Lakehouse에 저장하기 전에 실시간 처리를 수행할 수 있습니다. |
| 2023년 9월 | Microsoft Fabric의 실시간 데이터 공유 | 실시간 인텔리전스의 데이터베이스 바로 가기는 현재 위치 데이터 공유를 허용하는 ADX(Azure Data Explorer)의 원본 데이터베이스에 대한 KQL 데이터베이스 내의 포함된 참조입니다. 데이터베이스 바로 가기에서 표시되는 동작은 Azure Data Explorer 팔로워 데이터베이스의 동작과 유사합니다. |
| 2023년 8월 | 프로비전 최적화 | KQL 데이터베이스 프로비전 프로세스가 최적화되었습니다. 이제 몇 초 내에 KQL 데이터베이스를 만들 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | 인라인 Python에 대한 KQL 데이터베이스 지원 | Azure Data Explorer는 python() 플러그 인을 사용하여 KQL(Kusto 쿼리 언어)에 포함된 Python 코드 실행을 지원합니다. 플러그 인은 기본값으로 사용 안 함으로 설정됩니다. 시작하기 전에 KQL 데이터베이스에서 Python 플러그 인을 사용하도록 설정합니다. |
| 2023년 7월 | Microsoft Fabric Eventstream: Python, KQL 및 Power BI를 사용하여 실시간 인사이트 생성 | Microsoft Fabric Eventstream은 처리량이 높고 대기 시간이 짧은 데이터 수집 및 변환 서비스입니다. |
| 2023년 7월 | 사용자 지정 애플리케이션에서 Eventstream을 사용하여 실시간 이벤트를 Microsoft Fabric으로 스트리밍 | 실시간 인텔리전스의 Eventstream은 Fabric 내의 중앙 집중식 플랫폼으로 사용자 친화적이고 코드 없는 환경을 통해 실시간 이벤트를 쉽게 여러 대상으로 캡처, 변환 및 라우팅할 수 있습니다. |
| 2023년 6월 | 엄청난 기회 공개: 실시간 인텔리전스를 탐색하는 재미있는 게임 | Kusto Detective Agency 시즌 2의 일환으로 모든 조사관과 데이터 애호가들이 재미있고 매력적인 방식으로 새로운 포트폴리오에 대해 배울 수 있는 엄청난 기회를 소개하게 되어 기쁩니다. https://detective.kusto.io/에서 지금 모집 중! |
| 2023년 5월 | Kusto의 새로운 기능 - 빌드 2023! | Microsoft Fabric의 Synapse 실시간 분석 발표 |
실시간 인텔리전스 샘플 및 지침
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | Power BI 관리 포털 사용 현황 메트릭 대시보드 사용 중지 | 2024년 7월부터 Power BI 관리 포털 사용 현황 메트릭 대시보드가 제거됩니다. 이제 관리 모니터링 작업 영역(미리 보기)을 통해 비슷한 인사이트가 기본으로 지원됩니다. 관리 모니터링 작업 영역은 패브릭 테넌트 인벤토리 및 감사 활동 모니터링에 중점을 둔 기능 사용 및 채택 보고서를 포함하여 여러 Power BI 보고서 및 의미 체계 모델을 제공합니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 허브의 데이터에 대한 경고 및 조치 | 데이터 변경 시 패턴 또는 조건이 감지되고 실시간 허브 주위에 포함되어 경고 만들기에 항상 액세스할 수 있도록 하는 경우 Microsoft Fabric의 새로운 실시간 허브 및 Data Activator는 자동으로 조치를 취할 수 있는 노 코드 환경을 제공합니다. |
| 2024년 5월 | 패브릭 실시간 인텔리전스와 API 사용: Eventhouse 및 KQL DB | 리소스의 데이터 평면에 액세스하여 KQL API를 통해 패브릭에서 항목을 생성/업데이트/삭제하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | 이벤트 가져오기 환경을 사용하여 이벤트 연결 및 스트리밍 | Get 이벤트 환경은 원본 및 스트림을 찾아보고 검색하는 프로세스를 간소화합니다. |
| 2024년 5월 | 향상된 Eventstream을 사용하여 새 원본에서 실시간 데이터 획득 | Eventstream에서 새 원본에 연결하는 방법을 알아봅니다. Eventstream을 만들고 "향상된 기능(미리 보기)"을 선택하여 시작합니다. |
| 2024년 3월 | 데이터 가져오기를 사용하여 Azure 리소스 찾아보기 | 데이터 가져오기에서 'Azure 찾아보기' 기능을 사용하여 모든 Azure 리소스를 찾아보고 연결하는 방법을 알아봅니다. Azure 리소스를 찾은 다음, Synapse, Blob Storage 또는 ADLS Gen2 리소스에 쉽게 연결할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 의미 체계 링크: Great Expectations를 사용하여 데이터 유효성 검사 | GX OSS(Great Expectations Open Source)는 허용되는 데이터 상태를 설명하고 유효성을 검사하기 위한 프레임워크를 제공하는 인기 있는 Python 라이브러리입니다. Microsoft Fabric 의미 체계 링크의 최근 통합을 통해 GX는 이제 의미 체계 모델에 액세스하여 데이터 과학자와 비즈니스 분석가 간의 원활한 협업을 가능하게 할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | KQL 데이터베이스 통합을 위한 Eventstream의 데이터 변환 살펴보기 | 실제 자전거 공유 데이터를 사용하여 실제 시나리오를 자세히 알아보고 Eventstream의 강력한 이벤트 프로세서를 사용하고 실시간 데이터 변환을 마스터하고 처리된 데이터를 KQL 데이터베이스로 손쉽게 전달하여 각 거리에서 1분마다 대여되는 자전거 수를 계산하는 방법을 알아봅니다. |
| 2023년 10월 | Microsoft Fabric 실시간 분석을 사용하여 RabbitMQ에서 PowerBI 보고서로 | RabbitMQ에서 Microsoft Fabric의 KQL 데이터베이스로 데이터를 보내는 엔드투엔드 시나리오의 연습입니다. |
| 2023년 10월 | 이메일 경고를 위해 Azure IoT Hub 데이터를 Fabric Eventstream으로 스트리밍 | Fabric Eventstream을 사용하여 Lakehouse, KQL 데이터베이스 및 Reflex와 같은 다양한 Fabric 대상에 도달하기 전에 실시간 데이터 스트림을 원활하게 수집하고 변환하는 데모입니다. 그런 다음, Data Activator 트리거를 사용하여 Reflex에서 이메일 경고를 구성합니다. |
| 2023년 9월 | 실시간 인텔리전스 샘플 갤러리 | 이제 실시간 인텔리전스는 여러 데이터 세트가 포함된 포괄적인 샘플 갤러리를 제공하여 빠르게 탐색, 학습 및 시작할 수 있습니다. 실시간 인텔리전스 환경 홈의 샘플 사용을 선택하여 샘플에 액세스합니다. |
| 2023년 9월 | 빠른 시작: Java를 사용하여 Apache Kafka 에코시스템에서 Fabric의 실시간 인텔리전스로 데이터 보내기 | Kafka에서 Fabric의 실시간 인텔리전스로 데이터를 보내는 방법을 알아봅니다. |
| 2023년 6월 | 원시 데이터에서 인사이트까지: Azure Event Hubs에서 KQL 데이터베이스로 데이터를 수집하는 방법 | Azure Event Hubs와 KQL 데이터베이스 간의 통합에 대해 알아봅니다. |
| 2023년 6월 | 원시 데이터에서 인사이트까지:Eventstream에서 KQL 데이터베이스로 데이터를 수집하는 방법 | 실시간 인텔리전스 환경의 일부인 Eventstreams와 KQL 데이터베이스 간의 통합에 대해 알아봅니다. |
| 2023년 6월 | KQL 데이터베이스로 데이터를 가져오는 가장 좋은 방법 검색 | 이 블로그에서는 KQL 데이터베이스로 데이터를 가져오기 위한 다양한 옵션을 다룹니다. |
| 2023년 6월 | 페타바이트 크기 조정 데이터 분석을 위한 용도로 작성된 도구인 KQL을 사용하여 데이터 탐색 시작 | 이 블로그에서는 실시간 인텔리전스에서 데이터를 쿼리하는 다양한 방법에 중점을 두고 있습니다. |
| 2023년 5월 | Microsoft Fabric 이벤트 스트림을 사용하여 실시간 이벤트 수집, 변환 및 라우팅 | 이제 Microsoft Fabric Eventstream을 사용하여 코드 없는 환경을 통해 Microsoft Fabric에서 실시간 이벤트를 수집, 캡처, 변환하고 다양한 대상으로 라우팅할 수 있습니다. |
Microsoft Fabric 핵심 기능
보관된 뉴스 및 기능 알림은 Microsoft Fabric 환경의 핵심입니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric 프라이빗 링크 GA | Microsoft Fabric용 Azure Private Link는 네트워크 격리를 제공하고 인바운드 네트워크 트래픽에 필요한 컨트롤을 적용하여 Microsoft Fabric의 중요한 데이터에 대한 액세스를 보호합니다. 자세한 내용은 Fabric 프라이빗 링크의 일반 공급 공지를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 GA | 이제 OneLake 바로 가기에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스가 일반 공급됩니다. 이제 Fabric 데이터 파이프라인에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기)를 사용하여 방화벽 지원 ADLS Gen2(Azure Data Lake Storage Gen2) 계정에 액세스하는 데이터 파이프라인을 만들 수 있습니다. 작업 영역 ID를 사용하여 Fabric과 스토리지 계정 간에 안전하고 원활한 연결을 설정합니다. 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스를 사용하면 Fabric의 OneLake 바로 가기에서 ADLS Gen2 스토리지 계정에 안전하고 원활하게 액세스할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | Fabric API 연습 | 작업 영역 만들기, 권한 추가, 데이터 파이프라인 삭제, 만들기, 실행, 관리 API를 사용하여 패브릭 활동을 일시 중지/다시 시작하는 방법을 포함하여 패브릭에서 REST API를 사용하는 방법에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | 관리 프라이빗 엔드포인트 GA | Microsoft Fabric용 관리 프라이빗 엔드포인트는 관리 가상 네트워크를 통해 방화벽 뒤에 있거나 공용 인터넷에서 액세스할 수 없는 데이터 원본에 대한 보안 연결을 허용합니다. 자세한 내용은 Fabric 프라이빗 링크, 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리 프라이빗 엔드포인트의 일반 공급 공지를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | 패브릭 UX 시스템 | 패브릭 UX 시스템은 Microsoft Fabric에 대한 디자인 일관성 및 확장성의 도약을 나타냅니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric Core REST API | 이제 Microsoft Fabric Core API가 일반 공급됩니다. Fabric 사용자 API는 엔터프라이즈 및 파트너 모두 서비스와의 완전 자동화된 상호 작용을 가능하게 하고, Microsoft Fabric을 외부 웹 애플리케이션에 통합할 수 있도록 지원하며, 일반적으로 고객과 파트너가 솔루션을 보다 쉽게 확장할 수 있도록 지원하기 위해 Microsoft Fabric을 사용할 수 있는 주요 지원 프로그램입니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric 관리 API 미리 보기 | 패브릭 관리 API는 관리 작업을 간소화하도록 설계되었습니다. 이제 동일한 API 집합을 사용하여 Power BI와 새 Fabric 항목(이전의 아티팩트)을 모두 관리할 수 있습니다. 이 기능이 향상되기 전에는 Power BI 항목에 대한 API 및 새 Fabric 항목에 대한 API의 두 가지 다른 API를 사용하여 탐색해야 했습니다. |
| 2024년 5월 | 패브릭 워크로드 개발 키트(미리 보기) | Microsoft Fabric 워크로드 개발 키트는 추가 워크로드로 확장되며 프런트 엔드 SDK 및 백 엔드 REST API를 사용한 Microsoft Fabric과 설계, 개발 및 상호 운용하기 위한 강력한 개발자 도구 키트를 제공합니다. |
| 2024년 5월 | 외부 데이터 공유 소개(미리 보기) | 외부 데이터 공유(미리 보기)는 패브릭 사용자가 다른 패브릭 테넌트에서 사용자 및 패브릭 테넌트 내에서 데이터를 공유할 수 있는 새로운 기능입니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric의 작업 흐름(미리 보기) | Microsoft Fabric의 작업 흐름 미리 보기는 모든 Microsoft Fabric 사용자에 대해 사용하도록 설정됩니다. Fabric 작업 흐름을 사용하면 데이터 프로젝트를 디자인할 때 더 이상 화이트보드를 사용하여 프로젝트의 다른 부분과 해당 상호 관계를 스케치할 필요가 없습니다. 대신 작업 흐름을 사용하여 이 키 정보를 빌드하고 프로젝트 자체로 가져올 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | Power BI: 구독, 라이선스 및 평가판 | Power BI 구현 계획에 대한 정보 및 Power BI와 Fabric에 대한 구독, 라이선스, 평가판을 계획하기 위한 주요 고려 사항입니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Build: Microsoft Fabric Cloud Skills Challenge 등록 | 2024년 5월 21일부터 Microsoft Build: Microsoft Fabric Cloud Skills Challenge에 등록하여 DP-600 시험을 준비하고 Fabric Analytics Engineer Associate 인증에 대한 기술을 향상합니다. |
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric은 이제 HIPAA 규격입니다. | 엔터프라이즈용 올인원 분석 솔루션인 Microsoft Fabric이 HIPAA 및 ISO 27017, ISO 27018, ISO 27001, ISO 27701에 대한 새로운 인증을 달성했음을 발표하게 되어 기쁩니다. |
| 2024년 3월 | 작업 영역 폴더 미리 보기 | 작업 영역의 조직 구성 단위인 폴더는 항목을 구성하고 관리하기 위한 계층 구조를 제공하여 이 문제점을 해결합니다. 자세한 내용은 작업 영역의 폴더 만들기(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2024년 3월 | Fabric Copilot 가격 책정: 엔드투엔드 예제 | Fabric의 Copilot은 기존 Power BI Premium 또는 Fabric 용량의 일부로 2024년 3월 1일에 청구를 시작합니다. Fabric Copilot 사용량을 계산하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 3월 | 일시 중지/재개, 용량 메트릭, Copilot에 대한 가상화된 항목 및 작업 영역, VNET Gateway에 대한 용량 플랫폼 업데이트 | Fabric 용량 플랫폼은 이제 일시 중지/재개, Copilot을 지원하는 가상화된 항목 및 작업 영역, 용량 메트릭 및 VNET Gateway에 대한 사용량 보고를 지원합니다. 자세한 내용은 일시 중지 재개에 대한 용량 플랫폼 업데이트와 Copilot 및 VNET Gateway에 대한 용량 메트릭을 참조하세요. |
| 2024년 2월 | Microsoft Fabric용 관리 프라이빗 엔드포인트(미리 보기) | Microsoft Fabric용 관리 프라이빗 엔드포인트(미리 보기)는 방화벽 뒤에 있거나 공용 인터넷에서 액세스할 수 없는 데이터 원본에 대한 보안 연결을 허용합니다. 관리 프라이빗 엔드포인트가 있는 작업 영역에는 Microsoft Fabric에서 만든 관리 가상 네트워크를 통한 네트워크 격리가 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric용 관리 프라이빗 엔드포인트 소개 미리 보기를 참조하세요. |
| 2024년 2월 | Microsoft Fabric용 Azure Private Link 지원(미리 보기) | Microsoft Fabric용 Azure Private Link는 네트워크 격리를 제공하고 인바운드 네트워크 트래픽에 필요한 컨트롤을 적용하여 Microsoft Fabric의 중요한 데이터에 대한 액세스를 보호합니다. 자세한 내용은 미리 보기에서 Microsoft Fabric에 대한 Azure Private Link 지원 발표를 참조하세요. |
| 2024년 2월 | OneLake의 도메인(미리 보기) | OneLake의 도메인을 사용하면 데이터를 논리 데이터 메시로 구성하여 페더레이션된 거버넌스를 허용하고 비즈니스 요구 사항에 맞게 최적화할 수 있습니다. 이제 하위 도메인, 사용자에 대한 기본 도메인을 만들고 도메인 간에 작업 영역을 이동할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 도메인을 참조하세요. |
| 2024년 2월 | 사용자 지정 가능한 Fabric 탐색 모음 | 이제 일반적인 진입점 고정 및 거의 사용되지 않는 옵션 고정 해제를 포함하여 탐색 모음에서 기본 진입점을 사용자 지정할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | 작업 영역의 영구 필터 | 이제 선택한 필터를 작업 영역 목록 보기에 저장할 수 있으며 다음에 작업 영역을 열 때 자동으로 적용됩니다. |
| 2023년 12월 | Microsoft Fabric 관리 API 미리 보기 | Fabric 관리 API는 관리 작업을 간소화하도록 설계되었습니다. Fabric 관리 API의 초기 집합은 작업 영역, Fabric 항목 및 사용자 액세스 세부 정보의 검색을 간소화하도록 조정됩니다. |
| 2023년 12월 | Fabric 및 Power BI의 작업 영역 보존 변경 내용 | 공동 작업 영역의 보존 기간은 7일에서 90일까지 구성할 수 있습니다. 작업 영역 보존 설정은 기본적으로 사용하도록 설정되며 기본 보존 기간은 7일입니다. |
| 2023년 11월 | 이제 Fabric 워크로드가 일반 공급됩니다. | 이제 Microsoft Fabric이 일반 공급됩니다. 이제 Microsoft Fabric Synapse Data Warehouse, 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학, 실시간 분석, Data Factory, OneLake 및 전체 Fabric 플랫폼이 일반 공급됩니다. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric 사용자 API 미리 보기 | Microsoft Fabric 사용자 API의 미리 보기를 발표하게 되어 기쁩니다. Fabric 사용자 API는 엔터프라이즈 및 파트너 모두 서비스와의 완전 자동화된 상호 작용을 가능하게 하고, Microsoft Fabric을 외부 웹 애플리케이션에 통합할 수 있도록 지원하며, 일반적으로 고객과 파트너가 솔루션을 보다 쉽게 확장할 수 있도록 지원하기 위해 Microsoft Fabric을 사용할 수 있는 주요 지원 프로그램입니다. |
| 2023년 10월 | 항목 종류 아이콘 | 디자인 팀은 시각적 구문 분석을 개선하기 위해 플랫폼 전체에서 항목 종류 아이콘의 재작업을 완료했습니다. |
| 2023년 10월 | 테넌트 설정의 키워드 기반 필터링 | Microsoft Fabric은 최근 관리 포털에서 테넌트 설정 페이지에 대한 키워드 기반 필터링을 도입했습니다. |
| 2023년 9월 | 모니터링 허브 – 열 옵션 | 모니터링 허브 내의 열 옵션은 사용자에게 더 나은 사용자 지정 환경과 더 많은 운영 공간을 제공합니다. |
| 2023년 9월 | OneLake 파일 탐색기 v1.0.10 | OneLake 파일 탐색기는 Windows 파일 탐색기에 액세스할 수 있는 모든 Microsoft OneLake 항목을 자동으로 동기화합니다. 최신 버전을 사용하면 OneLake 파일 탐색기 앱과 Fabric 웹 포털 사용 간에 원활하게 전환할 수 있습니다. Windows 알림 영역에서 OneLake 아이콘을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 진단 작업을 선택하여 클라이언트 사이트 로그를 볼 수도 있습니다. 작업 영역 및 항목을 온라인으로 쉽게 열 수 있는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2023년 8월 | 멀티태스킹 탐색 개선 | 이제 페이지 새로 고침이 발생하더라도 모든 Fabric 항목이 탐색 창의 단일 브라우저 탭에서 열립니다. 이렇게 하면 컨텍스트를 잃을 염려 없이 페이지를 새로 고칠 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | 개인 설정된 열 옵션에 대한 모니터링 허브 지원 | 사용자가 활동별 열을 개인 설정할 수 있도록 모니터링 허브를 업데이트했습니다. 이제 포커스가 있는 활동과 관련된 열을 유연하게 표시할 수 있습니다. |
| 2023년 7월 | 조직 계정 전환을 지원하는 새 OneLake 파일 탐색기 업데이트 | OneLake 파일 탐색기 v1.0.9.0을 사용하면 다양한 Microsoft Entra ID(이전의 Azure Active Directory) 계정 간에 간편하게 선택하고 전환할 수 있습니다. |
| 2023년 7월 | 도움말 창 | 도움말 창은 기능을 인식하며 현재 Fabric 화면에서 사용할 수 있는 작업 및 기능에 대한 문서를 표시합니다. 자세한 내용은 월간 Fabric 업데이트의 도움말 창을 참조하세요. |
Microsoft Fabric의 CI/CD(연속 통합 및 지속적인 업데이트)
이 섹션에는 Microsoft Fabric 작업 영역의 개발 프로세스, 도구 및 버전 관리에 대한 지침과 문서 업데이트가 포함되어 있습니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | Fabric Git 통합의 새로운 분기 기능 소개 | Fabric Git 통합의 새로운 분기 기능에는 새롭게 디자인된 소스 제어 창, 연결된 새 작업 영역 및 분기를 빠르게 만드는 기능, 현재 작업 영역과 관련된 콘텐츠를 찾기 위한 상황별 관련 분기가 포함됩니다. |
| 2024년 5월 | CI/CD용 배포 파이프라인 API | 전체 작업 영역 또는 선택한 항목만 배포할 수 있는 '배포' API부터 패브릭 배포 파이프라인 API가 도입되었습니다. |
| 2024년 5월 | Fabric CI/CD의 새 항목 | 이제 git 통합 및 배포 파이프라인에서 CI/CD에 데이터 파이프라인, 웨어하우스, Spark 및 Spark 작업을 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | 패브릭 데이터 파이프라인의 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 소개 | 패브릭에서 데이터 파이프라인을 만들어 간편하고 안전하게 방화벽 지원 ADLS Gen2 스토리지 계정에 액세스합니다. 이 기능은 작업 영역 ID를 활용하여 패브릭과 스토리지 계정 간에 안전하고 원활한 연결을 설정합니다. |
| 2024년 3월 | Fabric 데이터 파이프라인용 CI/CD 미리 보기 | 이제 Git 통합 및 Data Factory 데이터 파이프라인에 대한 기본 제공 배포 파이프라인과의 통합이 이제 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 Data Factory에서 Fabric 데이터 파이프라인에 CI/CD 추가를 참조하세요. |
| 2024년 3월 | Git 통합을 위한 시스템 파일 업데이트 | 자동으로 생성된 시스템 파일 item.metadata.json 및 item.config.json은 단일 시스템 파일 .platform으로 통합됩니다. 자세한 내용은 자동 생성된 시스템 파일을 참조하세요. |
| 2024년 2월 | Fabric Git 통합을 위한 REST API | Fabric Git 통합을 위한 REST API를 사용하면 Fabric Git 통합을 팀의 엔드투엔드 CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합할 수 있으므로 Fabric에서 작업을 수동으로 트리거할 필요가 없습니다. |
| 2024년 2월 | Git 통합 설정 위임 | Git 관련 설정을 보다 잘 제어하기 위해 이제 테넌트 관리자는 관리 포털이란?을 통해 용량 관리자와 작업 영역 관리자 모두에게 이러한 설정을 위임할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Microsoft Fabric 사용자 API | 이제 Microsoft Fabric 사용자 API를 사용할 수 있습니다. Fabric 사용자 API는 엔터프라이즈 및 파트너 모두 서비스와의 완전 자동화된 상호 작용을 가능하게 하고, Microsoft Fabric을 외부 웹 애플리케이션에 통합할 수 있도록 지원하며, 일반적으로 고객과 파트너가 솔루션을 보다 쉽게 확장할 수 있도록 지원하기 위해 Microsoft Fabric을 사용할 수 있는 주요 지원 프로그램입니다. |
| 2023년 11월 | 배포 파이프라인의 Notebook 미리 보기 | 이제 개발, 테스트 및 프로덕션과 같은 다양한 환경에 Notebook을 사용하여 코드를 배포할 수도 있습니다. 배포 규칙을 사용하여 배포할 때 Notebook의 동작을 사용자 지정할 수도 있습니다(예: Notebook의 기본 Lakehouse 변경). 배포 파이프라인을 시작하면 Notebook이 배포 콘텐츠에 자동으로 표시됩니다. |
| 2023년 11월 | Notebook Git 통합 미리 보기 | 이제 Fabric Notebook은 Azure DevOps를 사용하여 소스 제어를 위한 Git 통합을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 Fabric Git 함수 및 Azure DevOps를 활용하여 Notebook 코드 버전을 쉽게 제어하고 Git 분기를 관리할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Notebook REST API 미리 보기 | Notebook 항목에 대한 REST 공용 API를 사용하면 데이터 엔지니어/데이터 과학자가 파이프라인을 자동화하고 CI/CD를 편리하고 효율적으로 설정할 수 있습니다. Notebook Restful 공용 API를 사용하면 사용자가 Fabric Notebook 항목을 쉽게 관리 및 조작하고 Notebook을 다른 도구 및 시스템과 통합할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | git 통합 및 배포 파이프라인에 대한 Lakehouse 지원(미리 보기) | 이제 Lakehouse 항목은 Microsoft Fabric의 수명 주기 관리 기능과 통합되어 제품 수명 동안 모든 개발 팀 구성원 간에 표준화된 협업을 제공합니다. 수명 주기 관리는 기능 및 버그 수정을 여러 환경에 지속적으로 제공하여 효과적인 제품 버전 관리 및 릴리스 프로세스를 용이하게 합니다. |
| 2023년 11월 | Fabric Warehouse에 대한 SQLPackage 지원 | SQLPackage는 이제 Fabric Warehouse를 지원합니다. SqlPackage는 공용 데이터 계층 애플리케이션 프레임워크(DacFx) API 중 일부를 노출하여 다음 데이터베이스 개발 작업을 자동화하는 명령줄 유틸리티입니다. SqlPackage 명령줄 도구를 사용하면 작업별 매개 변수 및 속성과 함께 이러한 작업을 지정할 수 있습니다. |
| 2023년 9월 | Microsoft Fabric의 Warehouse에 대한 SQL 프로젝트 지원 | Microsoft Fabric Data Warehouse는 이제 Azure Data Studio 및 Visual Studio Code 내에서 사용할 수 있는 SQL Database 프로젝트 확장에서 지원됩니다. |
| 2023년 9월 | Synapse VS Code 확장의 Notebook 파일 시스템 지원 | 이제 Synapse VS Code 확장은 Microsoft Fabric에서 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학을 위한 Notebook 파일 시스템을 지원합니다. Synapse VS Code 확장을 사용하면 사용자가 Visual Studio Code 환경 내에서 직접 Notebook 항목을 개발할 수 있습니다. |
| 2023년 9월 | 배포 파이프라인은 이제 웨어하우스를 지원합니다. | 작성자는 배포 파이프라인을 통해 콘텐츠가 사용자에게 도달하기 전에 서비스에서 콘텐츠를 개발하고 테스트할 수 있습니다. 지원되는 콘텐츠 형식에는 보고서, 페이지를 매긴 보고서, 대시보드, 의미 체계 모델, 데이터 흐름 및 현재 웨어하우스가 포함됩니다. REST API 및 DevOps를 사용하여 프로그래밍 방식으로 콘텐츠를 배포하는 방법을 알아봅니다. |
| 2023년 9월 | Power BI에서 페이지를 매긴 보고서와 Git 통합 | 이제 Power BI 페이지를 매긴 보고서를 게시하고 git 작업 영역과 동기화된 상태로 유지할 수 있습니다. 개발자는 본인의 개발 프로세스, 도구, 모범 사례를 적용할 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | Microsoft Fabric에서 Synapse Data Warehouse용 dbt 어댑터 도입 | dbt 어댑터를 사용하면 Synapse Data Warehouse로 데이터를 연결하고 변환할 수 있습니다. dbt(데이터 빌드 도구)는 데이터 변환 및 분석 엔지니어링을 간소화하는 오픈 소스 프레임워크입니다. |
| 2023년 5월 | 원활한 소스 제어 관리를 위한 Microsoft Fabric의 git 통합 도입 | Fabric에서 개발하는 동안 개발자는 git 분기를 사용하여 작업을 백업 및 버전 관리하거나 필요에 따라 롤백하거나 공동 작업하거나 격리된 상태로 작업할 수 있습니다. 작업 영역을 Azure 리포지토리에 연결하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. |
CI/CD(연속 통합/지속적인 업데이트) 샘플
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 6월 | 프라이빗 작업 영역을 사용하여 격리된 개발 시작 | 이 연습에서는 공유 개발 팀 작업 영역에 연결된 기본 분기에서 프라이빗 작업 영역에 대한 git을 설정하는 방법과 프라이빗 작업 영역에서 공유 작업 영역의 기본 분기로 변경 내용을 커밋하는 방법에 대해 설명합니다. |
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric 수명 주기 관리 – Git 통합 및 배포 파이프라인 시작 | 데모 시나리오를 통해 수명 주기 관리의 필수 사항을 알아보고 수명 주기 관리의 의미와 Fabric의 의미를 알아봅니다. |
Fabric Data Activator
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 Data Activator에 대한 보관된 새로운 기능과 기능을 요약합니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2023년 10월 | Data Activator 미리 보기 발표 | 이제 Data Activator가 미리 보기로 제공되며 모든 기존 Microsoft Fabric 사용자에 대해 사용하도록 설정되어 있음을 공지하게 되어 기쁩니다. |
| 2023년 8월 | 트리거 디자인에 대한 업데이트된 미리 보기 환경 | 트리거를 디자인하기 위한 새로운 환경이 준비되었으며 이제 미리 보기에서 사용할 수 있습니다! 이제 모든 트리거에 Select, Detect 및 Act라는 세 개의 카드가 표시됩니다. |
| 2023년 5월 | Data Activator를 사용하여 데이터에서 작업 구동 | Data Activator는 비즈니스 분석가가 데이터에서 자동으로 작업을 구동할 수 있도록 하는 새로운 코드 없는 Microsoft Fabric 환경입니다. 자세한 내용을 알아보려면 Data Activator 제한된 미리 보기에 가입하세요. |
Fabric 및 Microsoft 365
이 섹션에는 Microsoft Graph 및 Microsoft 365와 Microsoft Fabric 통합에 대한 문서 및 공지 사항이 포함되어 있습니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric에서 Dataverse 테이블 분석 | Fabric 내에서 바로 가기를 만들 때 이제 Dataverse에 대한 옵션이 표시됩니다. 이 바로 가기 유형을 선택하고 Dataverse 환경 세부 정보를 지정하면 해당 환경의 테이블을 빠르게 보고 작업할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Fabric + Microsoft 365 데이터: 함께 사용하면 더 효율적 | Microsoft Graph는 Microsoft 365의 데이터 및 인텔리전스에 대한 게이트웨이입니다. Microsoft Fabric용 Microsoft 365 데이터 통합을 사용하면 분석 환경 모음을 사용하여 다른 데이터 원본과 함께 Microsoft 365를 한 곳에서 관리할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | 이제 Microsoft 365 커넥터는 Lakehouse로의 데이터 수집을 지원합니다(미리 보기). | 이제 Microsoft 365 커넥터는 Lakehouse 테이블로의 데이터 수집을 지원합니다. |
| 2023년 10월 | Microsoft OneLake, Power Platform 및 Dynamics 365에 바로 가기 지원 추가 | 이제 Dataverse에서 Dynamics 365 및 Power Platform 데이터에 직접 바로 가기를 만들고 나머지 OneLake 데이터와 함께 Microsoft Fabric을 사용하여 분석할 수 있습니다. 데이터를 내보내거나 ETL 파이프라인을 구축하거나 타사 통합 도구를 사용할 필요가 없습니다. |
| 2023년 5월 | Microsoft 365 개발자 계정용 Microsoft Fabric을 사용하도록 설정하는 단계별 가이드 | 이 블로그에서는 Microsoft 365 개발자 계정 및 Fabric 무료 평가판에서 Microsoft Fabric을 사용하도록 설정하는 방법을 검토합니다. |
| 2023년 5월 | Microsoft 365 데이터 + Microsoft Fabric을 함께 사용하면 더 효율적 | Microsoft Fabric용 Microsoft 365 데이터 통합을 사용하면 분석 환경 모음을 사용하여 다른 데이터 원본과 함께 Microsoft 365를 한 곳에서 관리할 수 있습니다. |
마이그레이션
이 섹션에는 Microsoft Fabric으로의 마이그레이션에 대한 지침 및 설명서 업데이트가 포함되어 있습니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 2월 | Azure Synapse 전용 SQL 풀을 Fabric 데이터 웨어하우스 컴퓨팅에 매핑 | Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀에서 대략 동일한 수의 Fabric CU(용량 단위)로 DWU(데이터 웨어하우스 단위)를 매핑하는 방법에 대한 지침을 읽어보세요. |
| 2023년 11월 | Azure Synapse 전용 SQL 풀에서 마이그레이션 | 마이그레이션 Runbook에 대한 자세한 가이드는 Azure Synapse Data Warehouse 전용 SQL 풀에서 Microsoft Fabric으로 마이그레이션하는 데 사용할 수 있습니다. |
| 2023년 11월 | Azure Synapse Spark에서 Fabric으로 마이그레이션 | 여러 시나리오 및 단계를 포함할 수 있는 마이그레이션 프로세스를 포함하여 Azure Synapse Spark를 Microsoft Fabric으로 마이그레이션하는 데 대한 자세한 문서 집합입니다. |
| 2023년 7월 | Fabric 게임 변경 - OneLake 통합 | 이 블로그 게시물에서는 OneLake 통합 및 ADLS, ADF, OneLake Explorer, Databricks를 포함하여 Fabric OneLake 내부에서 데이터를 수집하는 여러 시나리오를 다룹니다. |
| 2023년 6월 | Microsoft Fabric 게임 변경: 데이터 내보내기 및 Lakehouse 빌드 | 이 블로그 게시물에서는 Azure SQL Database에서 OneLake로 데이터를 내보내는 시나리오에 대해 설명합니다. |
| 2023년 6월 | Microsoft Fabric을 사용하여 대규모로 Azure SQL에 데이터 복사 | Microsoft Fabric을 사용하여 지원되는 데이터 원본에서 Azure SQL Database 또는 Azure SQL Managed Instance로 데이터를 몇 분 내에 대규모로 복사할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? |
| 2023년 6월 | 메인프레임 DB2 z/OS 데이터를 Microsoft Fabric으로 가져오기 | 이 블로그에서는 Microsoft Fabric에서 z/OS 데이터에 대한 DB2를 여는 편리성과 용이성을 검토합니다. |
Monitor
이 섹션에는 모니터링 허브를 포함하여 Microsoft Fabric 용량 및 사용률 모니터링에 대한 지침 및 설명서 업데이트가 포함되어 있습니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2024년 3월 | 일시 중지 및 다시 시작에 대한 용량 메트릭 지원 | Fabric 용량 메트릭은 일시 중지된 용량의 분석을 간소화하기 위해 새로운 시스템 이벤트 및 조정 논리로 업데이트되었습니다. Fabric 일시 중지 및 다시 시작은 비용을 관리하기 위해 F SKU 용량을 일시 중지할 수 있는 용량 관리 기능입니다. 용량이 작동하지 않는 경우 일시 중지하여 비용을 절감한 다음, 나중에 용량에 대한 작업을 다시 시작하려는 경우 다시 활성화할 수 있습니다. |
| 2023년 10월 | Synapse Data Warehouse의 제한 및 스무딩 | 새 문서는 Fabric 용량 제한을 이해하는 데 도움이 됩니다. 제한은 테넌트의 용량이 일정 기간 동안 구매한 것보다 더 많은 용량 리소스를 소비할 때 발생합니다. |
| 2023년 9월 | 모니터링 허브 - 열 옵션 | 사용자는 모니터링 허브에서 사용자 지정된 요구에 따라 열을 선택하고 순서를 변경할 수 있습니다. |
| 2023년 9월 | Fabric 용량 – 새로운 기능과 향후 기능에 대해 알아야 할 모든 것 | Fabric 및 Power BI 사용자를 위한 Fabric 용량 관리 플랫폼의 개선 사항에 대해 자세히 알아보세요. |
| 2023년 9월 | Microsoft Fabric 용량 메트릭 | Microsoft Fabric 용량 메트릭 앱은 다양한 청구 및 사용률 보고를 위해 앱 원본에서 사용할 수 있습니다. |
| 2023년 8월 | 개인 설정된 열 옵션에 대한 모니터링 허브 지원 | 사용자가 활동별 열을 개인 설정할 수 있도록 하는 모니터링 허브입니다. 이제 포커스가 있는 활동과 관련된 열을 유연하게 표시할 수 있습니다. |
| 2023년 5월 | Microsoft Fabric의 용량 메트릭 | 관리자가 사용량을 모니터링하고 데이터 기반 확장 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 유니버설 컴퓨팅 용량 및 Fabric의 용량 메트릭 거버넌스 기능에 대해 자세히 알아봅니다. |
Microsoft Purview
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 Microsoft Purview를 사용한 거버넌스 및 규정 준수 기능에 대한 보관된 공지 사항을 요약합니다. Microsoft Fabric의 정보 보호에 대해 자세히 알아봅니다.
| 월 | 기능 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| 2023년 5월 | Microsoft Fabric의 관리, 보안 및 거버넌스 | Microsoft Fabric은 Microsoft Purview에서 제공하는 기본 제공 엔터프라이즈급 거버넌스 및 규정 준수 기능을 제공합니다. |