Поделиться через

Обзор Graph в Microsoft Fabric (предварительная версия)

Замечание

Эта функция сейчас доступна в общедоступной предварительной версии. Эта предварительная версия предоставляется без соглашения на уровне обслуживания и не рекомендуется для продуктивных нагрузок. Некоторые функции могут не поддерживаться или их возможности могут быть ограничены. Дополнительные сведения см. в разделе Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.

Graph в Microsoft Fabric помогает моделировать, визуализировать и анализировать сложные связи в данных. Это масштабируемое решение корпоративного уровня, которое превращает отключенные данные в аналитические сведения, на основе искусственного интеллекта. С помощью графа можно выявить скрытые подключения в данных и улучшить возможности принятия решений.

В отличие от традиционных реляционных баз данных, которые часто требуют дорогостоящих соединений и сложных запросов, графовые базы данных:

Вместе эти возможности обеспечивают расширенную аналитику графов непосредственно в OneLake без необходимости вручную настроить хрупкий ETL (извлечение, преобразование, загрузку) или рабочие процессы репликации данных, которые легко прерываются при изменении данных.

Граф автоматически масштабируется для обработки больших рабочих нагрузок, поэтому можно анализировать миллиарды связей без замедления. Вы можете добавлять описательные теги и сведения как в элементы (узлы), так и в их соединения (края), что упрощает упорядочивание и поиск сложных связей.

Используя поддержку GQL и преобразование естественного языка в GQL (NL2GQL), вы получаете стандартизированные возможности запросов, оптимизированные для работы с графами. Эти возможности обеспечивают переносимость и согласованность в решениях графов, поэтому вы можете перенести запросы из других систем, совместимых с GQL. Технология Graph устраняет сложность соединений и преобразований, чтобы позволить осуществлять непрерывный анализ графов и масштабируемые расширенные аналитические данные, используя при этом имеющиеся данные в OneLake.

Почему аналитика графов имеет значение

Традиционные форматы реляционных и табличных данных затрудняют сопоставление связей между разными точками данных. Например, эти форматы не могут отображать переплетённые связи между пользователями, публикациями, комментариями, форумами и тегами на платформе социальных сетей. Граф позволяет обнаруживать скрытые связи, сообщества и влияния внутри данных. С помощью графа можно ответить на сложные вопросы о социальных сетях, бизнес-процессах и т. д.

Graph предоставляет эффективный способ моделирования, визуализации и запроса этих связей. Это помогает понять взаимосвязь данных и повысить эффективность аналитических сведений.

  • Бизнес-пользователь: визуальное изучение связей, выполнение запросов NL (естественного языка) и получение аналитических сведений без усилий.
  • Инженер данных: определение моделей графов, объединение данных в OneLake с низкими и некодируемыми инструментами.
  • Дата-сайентист: используйте графовые алгоритмы и МО (машинное обучение) в среде науки о данных Fabric.
  • Разработчик: создание агентов ИИ и приложений в режиме реального времени с помощью контекстной аналитики с использованием графов.

Graph расширяет доступ к аналитике графов за рамки специализированных ролей. Любой пользователь может использовать подключенные данные в ежедневном принятии решений.

Что можно сделать с помощью графа

С помощью графа можно:

  • Создайте граф свойств с метками по структурированным данным в OneLake, определив узлы и края с точки зрения базовых табличных данных.

    Это важно

    Graph в настоящее время не поддерживает эволюцию схемы. После приема и моделирования данных структура узлов, связей и свойств исправлена. Если необходимо внести структурные изменения, например добавление новых свойств, изменение меток или изменение типов связей, необходимо повторно отправить обновленные исходные данные в новую модель.

  • Запрос с помощью GQL (язык запросов графов), включая сопоставление шаблонов, конструкции пути, агрегации и другие функции по мере их появления. Официальный международный стандарт для GQL — ISO/IEC 39075 Information Technology — языки баз данных — GQL.

  • Получайте преимущества от опыта, основанного на функциях работы.

    • Инженеры данных могут моделировать и создавать графы.
    • Аналитики могут выполнять запросы с низким кодом или без кода и курировать наборы представлений.
    • Бизнес-пользователи могут визуально изучить или использовать естественный язык для взаимодействия с данными.

  • Выполнение в рамках платформы Fabric: Автоматическое завершение работы при отсутствии использования и мониторинг использования в приложении метрик ёмкости — всё это управляется моделью безопасности, соответствия и разрешений Fabric OneLake.

Интеграция с Microsoft Fabric

Граф глубоко интегрирован с платформой Microsoft Fabric, включая OneLake для единого хранилища данных и пользовательского интерфейса Fabric для визуализации. Она легко интегрируется с функциями управления, безопасности и эксплуатации Microsoft Fabric.

Вы можете включить аналитику графов в существующие рабочие процессы, устраняя необходимость дублирования данных и специализированных навыков. Таким образом, вы можете сделать аналитические сведения доступными для более широкой аудитории по сравнению с традиционными автономными базами данных графов.

Отличие графа от автономных графовых баз данных

Area график Автономная графовая база данных
Гравитация данных graph работает непосредственно в OneLake, поэтому вам не нужно выполнять ETL или дублировать данные. Автономные графовые базы данных требуют перемещения или дублирования данных в отдельный экземпляр графовой базы данных, что может добавить сложность и нагрузку.
Масштабируемость Служба предназначена для крупномасштабных графов и использует масштабируемое сегментирование на нескольких компьютерах для эффективной обработки больших объемов данных. Большинство независимых баз данных графов зависят от масштабируемых вверх архитектур или кластеров, которые могут быть ограничены поставщиком или выпуском, что может ограничить масштабируемость.
Language graph совместим с новым стандартом GQL (предварительная версия) и включает встроенные алгоритмы аналитики графов. Автономные базы данных графов часто используют языки запросов для конкретного поставщика и отдельные платформы аналитики. Поддержка алгоритмов может значительно отличаться.
Взаимодействие с пользователем Пользователи получают преимущества единого интерфейса Microsoft Fabric для моделирования, выполнения запросов, бизнес-аналитики (BI), интеграции искусственного интеллекта (ИИ) и использования средств low-code/no-code. Специализированные навыки проектирования графа не требуются. Автономные базы данных графов в основном ориентированы на разработчиков, при этом консоли и комплекты SDK часто требуют специализированных навыков. Визуализация и средства с низким кодом могут быть разделены и могут потребовать дополнительной настройки.
Операции и затраты Graph использует существующую емкость Fabric и автоматически сокращает ресурсы, если они не используются, что помогает сэкономить затраты. Автономные базы данных графов требуют отдельных кластеров или лицензий, настраиваемого масштабирования и мониторинга, и часто влекут за собой расходы за неиспользуемые ресурсы. Они повышают операционную сложность и стоимость.
Управление и безопасность Microsoft Fabric предоставляет собственное управление OneLake, отслеживание происхождения и управление доступом на основе ролей рабочей области (RBAC). Он интегрируется со стандартами соответствия Fabric для обеспечения безопасности и аудита. Автономные базы данных графов имеют отдельные модели безопасности и управления, которые необходимо настроить и проверить независимо. Они могут увеличить риск и административное бремя.

Замечание

Присоединитесь к новой панели пользователей Fabric, чтобы поделиться отзывами и влиять на развитие Fabric и Power BI. Участвуйте в опросах и индивидуальных встречах с командой разработки продукта. Дополнительные сведения и регистрация см. на панели пользователей Fabric.

Цены и единицы емкости

Graph использует те же единицы емкости (ЦС), что и другие рабочие нагрузки в Microsoft Fabric. Вам не нужно приобрести отдельную лицензию на граф или номер SKU. Все операции с графами, включая прием данных, выполнение запросов и алгоритмов, используют зарезервированную или находящуюся в модели оплаты по мере использования мощность Fabric вашей организации.

Оплата за операции с графами осуществляется на основе времени работы ЦП. Каждая секунда бесперебойной работы обходится в 10 CU-секунд. Каждый сеанс простоя ЦП округляется до минут.

Для хранилища графов система подготавливает не менее 100 ГБ. Плата за хранилище графов взимается по той же ставке, что и кэш OneLake.

Дополнительные сведения о ценах и единицах емкости см. в разделе цены Microsoft Fabric.

Вы можете отслеживать потребление ресурсов и производительность вашей рабочей нагрузки графа в приложении Fabric Capacity Metrics. В приложении Fabric Metrics и на ежемесячных счетах отображаются следующие элементы строк:

Имя операции Fabric в приложении метрик Azure счетчик выставления счетов
Общие операции графа Использование емкости графа CU
Хранилище кэша для Graph Кэш OneLake

Доступность по регионам

Граф в настоящее время доступен в следующих регионах:

  • Australia East
  • Australia Southeast
  • Бразилия (Юг)
  • Canada Central
  • Центральная Индия
  • Central US
  • East Asia
  • East US
  • Восток США 2
  • Центральная Франция
  • Западно-Центральная Германия
  • Israel Central
  • Italy North
  • Japan East
  • Западная Япония
  • Korea Central
  • Mexico Central
  • северо-центральная часть США
  • North Europe
  • Norway East
  • Центральная Польша
  • Север Южной Африки
  • Южно-Центральная часть США
  • Юго-Восточная Азия
  • South India
  • Spain Central
  • Центральная Швеция
  • Switzerland North
  • Switzerland West
  • UAE North
  • UK South
  • UK West
  • West Europe
  • West US
  • Западная часть США 2
  • Западная часть США 3

Связанный контент

  • Last updated on