Что такое функции пользовательских данных Fabric?

Пользовательские функции данных позволяют создавать повторно используемые Python функции, которые можно вызывать в Microsoft Fabric и из внешних приложений. Напишите бизнес-логику один раз и вызывайте её из пайплайнов, технических блокнотов, правил активатора, транслитических потоков задач Power BI или любой внешней системы через REST API.

Функции пользовательских данных предоставляют бессерверную среду вычислений, в которой можно разместить и запустить пользовательский код Python непосредственно в Fabric. Независимо от того, нужно ли стандартизировать категории продуктов, применять сложные бизнес-правила или интегрироваться с внешними API, можно создавать функции, которые сразу же доступны на всей платформе данных. Служба поддерживает среду выполнения Python 3.11.9, общедоступные библиотеки из PyPI и подключения к данным Fabric.

Готовы приступить к работе? Следуйте этому руководству, чтобы создать новый элемент пользовательских функций данных или использовать расширение VS Code.

Зачем использовать функции пользовательских данных Fabric?

Функции пользовательских данных Fabric предоставляют бессерверную платформу для размещения пользовательской логики и вызова ее из различных типов элементов Fabric и источников данных. Эту службу можно использовать для записи бизнес-логики, внутренних алгоритмов и повторно используемых функций, которые интегрируются в решения Fabric.

Ниже приведены ключевые преимущества.

• Reusability: напишите бизнес-логику один раз в качестве функции пользовательских данных и вызовите ее из нескольких элементов Fabric— конвейеры, записные книжки, правила активации и Power BI транслитические потоки задач. При изменении бизнес-правил обновите функцию один раз, а не измените код в нескольких местах.
• Бессерверное размещение: развертывание функций Python без управления инфраструктурой. Функции пользовательских данных предоставляют бессерверную среду вычислений со встроенной проверкой подлинности, устраняя необходимость настройки и обслуживания отдельных служб API или контейнеров.
• Внешнее подключение: каждая функция автоматически предоставляет собственную уникальную конечную точку REST, обеспечивая интеграцию с внешними приложениями, веб-службами и пользовательскими клиентами. Вызовите функции из любой системы, поддерживающей HTTP-запросы.

Ключевые возможности

• Напишите один раз, запустите в любом месте: создайте функции, которые работают одинаково независимо от вызова из конвейеров, записных книжек, правил активации, Power BI или внешних вызовов REST
• Многофункциональная экосистема Python: используйте любой пакет из PyPI для создания сложной логики — pandas для обработки данных, запросов вызовов API или специализированных библиотек для вашего домена
• Безопасный доступ к данным: подключение к источникам данных Fabric (базам данных SQL, хранилищам, Lakehouses, зеркальным базам данных) с встроенной проверкой подлинности и безопасностью
• Разработка и публикация рабочего процесса: тестирование функций перед их публикацией, проверка изменений перед тем, как стать доступными для вызова

Возможности интеграции

Функции пользовательских данных легко интегрируются с рабочими нагрузками и внешними системами Microsoft Fabric, что позволяет создавать комплексные решения по данным.

Вызов из элементов Fabric

Вызывайте свои функции из любой рабочей среды Fabric для централизованного управления бизнес-логикой и обеспечения согласованности.

• Конвейеры данных — выполнение функций в рамках конвейера для преобразования данных, проверки или логики оркестрации.
• Блокноты — вызов функций из PySpark или блокнотов Python для рабочих процессов обработки данных и исследовательского анализа
• Правила активации — активация функций в ответ на события в режиме реального времени и потоковую передачу данных
• Power BI потоки транслитических задач — вызов функций непосредственно из отчетов Power BI для интерактивного взаимодействия с данными. Функции работы с пользовательскими данными могут получать контекст отчета, например текущий контекст фильтра и выбора, в данных запроса, что позволяет выполнять действия и сценарии записи обратно из отчета. После завершения записи видимость данных в отчете зависит от режима хранения отчета и семантики обновления: обновленные значения отображаются немедленно для отчетов Direct Lake или DirectQuery или после автоматического обновления, активируемого потоком задач для отчетов в режиме импорта.

Подключение к источникам данных Fabric

Функции могут безопасно получать доступ к данным из всей платформы Fabric:

• Базы данных SQL — операции чтения и записи в базах данных SQL Fabric
• Хранилища — операции чтения и записи для структурированных данных
• Lakehouses — чтение и запись файлов Lakehouse; Доступ только для чтения к конечным точкам SQL
• Зеркальные базы данных — доступ только для чтения к зеркальным данным базы данных

Обратная запись из Power BI транслитических потоков задач изначально поддерживается при вызове пользовательских функций данных. Функции пользовательских данных могут выполнять операции добавления, обновления и удаления для базы данных Fabric SQL, Fabric Data Warehouse и файлов Lakehouse, что делает их идеальной точкой интеграции для сценариев записи на основе потоков задач.

Дополнительные сведения о подключении к источникам данных Fabric.

Вызов из внешних приложений

Каждая функция данных пользователя автоматически предоставляет собственную уникальную конечную точку REST для интеграции с системами за пределами Fabric:

• Веб-приложения — вызов функций из веб-приложений, мобильных приложений или одностраничных приложений
• External services — интеграция с внешними системами, микрослужбами или устаревшими приложениями, например публикация сообщений или обновлений для Microsoft Teams или вызов внешних ИНТЕРФЕЙСов REST API в рамках действий, управляемых потоком задач.
• Рабочие процессы API — цепочка функций с другими API для создания сложных сценариев интеграции
• Пользовательские клиенты — вызов с любого языка программирования или платформы, поддерживающей HTTP-запросы

Конечные точки REST для функций пользовательских данных поддерживают проверку подлинности идентификатора Microsoft Entra, обеспечивая безопасный доступ из внешних систем. Узнайте, как вызывать функции пользовательских данных из приложения Python.

Начало работы

Готовы создать первую функцию пользовательских данных? Выберите предпочтительную среду разработки:

• Создание функций на портале Fabric — краткое руководство по разработке и тестированию на основе браузера
• Разработка с помощью Visual Studio Code — полная среда разработки с помощью локальной отладки и интеграции Git

Связанный контент

• Модель программирования функций пользовательских данных . Подробное представление о пакете SDK для Python, декораторах и дополнительных функциях
• Вызов функций из приложения Python . Узнайте, как вызывать функции через конечные точки REST из внешних систем.