OneLake ซึ่งเป็น OneDrive สําหรับข้อมูล

OneLake คือที่จัดเก็บข้อมูลทะเลสาบเชิงตรรกะแบบครบวงจรแห่งเดียวสําหรับทั้งองค์กรของคุณ เช่นเดียวกับ OneDrive OneLake มาพร้อมกับผู้เช่า Microsoft Fabric ทั้งหมดโดยอัตโนมัติ และถูกออกแบบมาให้อยู่ในที่เดียวสําหรับข้อมูลการวิเคราะห์ทั้งหมดของคุณ OneLake นําลูกค้ามาให้:

  • ที่จัดเก็บข้อมูลทะเลสาบ หนึ่งสําหรับทั้งองค์กร
  • สําเนาข้อมูล หนึ่งชุดสําหรับใช้กับกลไกการวิเคราะห์หลายตัว

ที่จัดเก็บข้อมูลทะเลสาบหนึ่งสําหรับทั้งองค์กร

ก่อน OneLake ง่ายกว่าสําหรับลูกค้าในการสร้างทะเลสาบหลายกลุ่มสําหรับกลุ่มธุรกิจที่แตกต่างกันแทนที่จะทํางานร่วมกันในทะเลสาบเดียวแม้จะมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมในการจัดการทรัพยากรหลายแหล่ง OneLake มุ่งเน้นไปที่การลบความท้าทายเหล่านี้โดยการปรับปรุงการทํางานร่วมกัน ผู้เช่าลูกค้าทุกคนมี OneLake หนึ่งเดียวอย่างแน่นอน ไม่สามารถมีมากกว่าหนึ่งและถ้าคุณมี Fabric จะไม่สามารถเป็นศูนย์ได้ ผู้เช่า Fabric ทุกคนจะเตรียมใช้งาน OneLake โดยอัตโนมัติ โดยไม่มีทรัพยากรเพิ่มเติมในการตั้งค่าหรือจัดการ

ควบคุมตามค่าเริ่มต้นด้วยความเป็นเจ้าของแบบกระจายสําหรับการทํางานร่วมกัน

แนวคิดของผู้เช่าคือประโยชน์ที่เป็นเอกลักษณ์ของบริการ SaaS การทราบว่าองค์กรของลูกค้าเริ่มต้นและสิ้นสุดอยู่ที่ใดมีขอบเขตการกํากับดูแลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบซึ่งอยู่ภายใต้การควบคุมของผู้ดูแลระบบผู้เช่า ข้อมูลใด ๆ ที่เข้ามาใน OneLake ถูกควบคุมโดยค่าเริ่มต้น ในขณะที่ข้อมูลทั้งหมดอยู่ภายในขอบเขตที่กําหนดโดยผู้ดูแลระบบผู้เช่า เป็นสิ่งสําคัญที่ผู้ดูแลระบบรายนี้ไม่ได้กลายเป็นผู้ดูแลประตูกลางที่ป้องกันไม่ให้ส่วนอื่น ๆ ขององค์กรมีส่วนร่วมกับ OneLake

ภายในผู้เช่า คุณสามารถสร้างพื้นที่ทํางานได้จํานวนใดก็ได้ พื้นที่ทํางานช่วยให้ส่วนต่างๆ ขององค์กรสามารถแจกจ่ายนโยบายความเป็นเจ้าของและการเข้าถึงได้ พื้นที่ทํางานแต่ละแห่งเป็นส่วนหนึ่งของความจุที่เชื่อมโยงกับภูมิภาคที่เฉพาะเจาะจงและจะเรียกเก็บเงินแยกต่างหาก

Diagram showing the function and structure of OneLake.

ภายในพื้นที่ทํางาน คุณสามารถสร้างรายการข้อมูลและคุณสามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดใน OneLake ผ่านรายการข้อมูล คล้ายกับวิธีที่ Office จัดเก็บไฟล์ Word, Excel และ PowerPoint ใน OneDrive, Fabric จัดเก็บ lakehouses, Warehouses และรายการอื่น ๆ ใน OneLake รายการสามารถมอบประสบการณ์การใช้งานที่ปรับให้เหมาะสมสําหรับแต่ละบุคลา เช่น ประสบการณ์นักพัฒนา Spark ในเลคเฮ้าส์

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการเริ่มต้นใช้งาน OneLake โปรดดู การสร้างเลคเฮ้าส์ด้วย OneLake

เปิดในทุกระดับ

OneLake เปิดให้บริการในทุกระดับ OneLake ถูกสร้างขึ้นจาก Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 และสามารถรองรับไฟล์ โครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้างได้ทุกประเภท รายการข้อมูล Fabric ทั้งหมด เช่น คลังข้อมูลและเลคเฮ้าส์จัดเก็บข้อมูลโดยอัตโนมัติใน OneLake ในรูปแบบ Delta Parquet ถ้าวิศวกรข้อมูลโหลดข้อมูลลงใน lakehouse โดยใช้ Spark จากนั้นนักพัฒนา SQL ใช้ T-SQL เพื่อโหลดข้อมูลในคลังข้อมูลธุรกรรมทั้งหมด ทั้งสองอย่างร่วมสร้างใน data lake เดียวกัน OneLake จัดเก็บข้อมูลแบบตารางทั้งหมดในรูปแบบ Delta Parquet

OneLake สนับสนุน API และ SDK ADLS Gen2 เดียวกันเพื่อให้เข้ากันได้กับแอปพลิเคชัน ADLS Gen2 ที่มีอยู่ รวมถึง Azure Databricks คุณสามารถจัดการข้อมูลใน OneLake ราวกับว่าเป็นบัญชีที่เก็บข้อมูล ADLS ขนาดใหญ่บัญชีหนึ่งสําหรับทั้งองค์กร พื้นที่ทํางานทั้งหมดจะปรากฏเป็นคอนเทนเนอร์ภายในบัญชีที่เก็บนั้น และรายการข้อมูลต่างๆ จะปรากฏเป็นโฟลเดอร์ภายในคอนเทนเนอร์เหล่านั้น

Diagram showing how you can access OneLake data with APIs and SDKs.

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ API และจุดสิ้นสุด ดูการเข้าถึง OneLake และ API ตัวอย่างเช่น การรวม OneLake กับ Azure โปรดดูบทความ Azure Synapse Analytics, Azure storage explorer, Azure Databricks และ Azure HDInsight

OneLake file explorer สําหรับ Windows

OneLake คือ OneDrive สําหรับข้อมูล เช่นเดียวกับ OneDrive คุณสามารถสํารวจข้อมูล OneLake จาก Windows ได้อย่างง่ายดายโดยใช้ตัว สํารวจ ไฟล์ OneLake สําหรับ Windows คุณสามารถนําทางพื้นที่ทํางานและรายการข้อมูลทั้งหมดของคุณ อัปโหลด ดาวน์โหลด หรือปรับเปลี่ยนไฟล์ได้อย่างง่ายดายเช่นเดียวกับที่คุณทําใน Office ตัวสํารวจไฟล์ OneLake ช่วยลดความซับซ้อนในการทํางานกับที่จัดเก็บข้อมูลทะเลสาบ ช่วยให้แม้แต่ผู้ใช้ทางธุรกิจที่ไม่ใช่เชิงเทคนิคสามารถใช้งานไฟล์เหล่านั้นได้

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู ตัวสํารวจไฟล์ OneLake

หนึ่งสําเนาของข้อมูล

OneLake มุ่งมั่นให้ค่าสูงสุดที่เป็นไปได้จากสําเนาข้อมูลเดียวโดยไม่มีการเคลื่อนไหวหรือทําซ้ําข้อมูล คุณไม่จําเป็นต้องคัดลอกข้อมูลเพียงเพื่อใช้กับกลไกจัดการอื่นหรือเพื่อแบ่งไซโลออกเพื่อให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้วยข้อมูลจากแหล่งข้อมูลอื่น

ทางลัดเชื่อมต่อข้อมูลข้ามโดเมนโดยไม่มีการเคลื่อนย้ายข้อมูล

ทางลัดช่วยให้องค์กรของคุณสามารถแชร์ข้อมูลระหว่างผู้ใช้และแอปพลิเคชันได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องย้ายและทําซ้ําข้อมูลโดยไม่จําเป็น เมื่อทีมทํางานอย่างอิสระในพื้นที่ทํางานที่แยกต่างหาก ทางลัดจะช่วยให้คุณสามารถรวมข้อมูลข้ามกลุ่มธุรกิจและโดเมนต่าง ๆ ให้เป็นผลิตภัณฑ์ข้อมูลเสมือนเพื่อให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของผู้ใช้

ทางลัดคือการอ้างอิงไปยังข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในตําแหน่งไฟล์อื่น ๆ ตําแหน่งไฟล์เหล่านี้อาจอยู่ภายในพื้นที่ทํางานเดียวกันหรือในพื้นที่ทํางานที่แตกต่างกันภายใน OneLake หรือภายนอกไปยัง OneLake ใน ADLS, S3 หรือ Dataverse ที่มีตําแหน่งที่ตั้งเป้าหมายเพิ่มเติมในเร็ว ๆ นี้ ทางลัดจะทําให้ไฟล์และโฟลเดอร์มีลักษณะเหมือนกับที่คุณได้จัดเก็บไว้ภายในเครื่อง

Diagram showing how shortcuts connect data across workspaces and items.

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการใช้ทางลัด ให้ดู ทางลัด OneLake

สําเนาข้อมูลหนึ่งชุดที่มีเครื่องมือวิเคราะห์หลายตัว

แม้ว่าแอปพลิเคชันอาจมีการแยกที่จัดเก็บและคํานวณ ข้อมูลมักจะถูกปรับให้เหมาะสมสําหรับกลไกเดียว ซึ่งทําให้ยากต่อการใช้ข้อมูลเดียวกันซ้ําสําหรับแอปพลิเคชันหลายตัว ด้วย Fabric กลไกการวิเคราะห์ที่แตกต่างกัน (T-SQL, Spark, Analysis Services ฯลฯ) จะจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบ Delta Parquet แบบเปิดเพื่อให้คุณสามารถใช้ข้อมูลเดียวกันในหลายกลไกได้

ไม่จําเป็นต้องคัดลอกข้อมูลเพียงเพื่อใช้กับกลไกจัดการอื่นอีกต่อไป คุณสามารถเลือกเครื่องมือที่ดีที่สุดสําหรับงานที่คุณกําลังพยายามทําอยู่ได้เสมอ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณมีทีมวิศวกร SQL ในการสร้างคลังข้อมูลทางธุรกรรมเต็มรูปแบบ พวกเขาสามารถใช้กลไก T-SQL และพลังทั้งหมดของ T-SQL เพื่อสร้างตาราง แปลงข้อมูล และโหลดข้อมูลไปยังตาราง ถ้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการใช้ข้อมูลนี้ พวกเขาไม่จําเป็นต้องผ่านโปรแกรมควบคุม Spark/SQL พิเศษอีกต่อไป OneLake จัดเก็บข้อมูลทั้งหมดในรูปแบบ Delta Parquet นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้ประสิทธิภาพเต็มของกลไก Spark และไลบรารีโอเพนซอร์สได้โดยตรงผ่านข้อมูล

ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถสร้างรายงาน Power BI ได้โดยตรงจาก OneLake โดยใช้โหมด Direct Lake ใหม่ในเครื่องมือ Analysis Services กลไก Analysis Services คือสิ่งที่ขับเคลื่อนแบบจําลองความหมายของ Power BI และมีการเข้าถึงข้อมูลสองโหมดเสมอ: นําเข้าและคิวรีโดยตรง โหมด Direct Lake ช่วยให้ผู้ใช้นําเข้าได้อย่างรวดเร็วโดยไม่จําเป็นต้องคัดลอกข้อมูล รวมสิ่งที่ดีที่สุดของการนําเข้าและคิวรีโดยตรง สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู Direct Lake

Diagram showing how multiple items and engines use the same copy of data.

ไดอะแกรมตัวอย่างที่แสดงการโหลดข้อมูลโดยใช้ Spark การคิวรีโดยใช้ T-SQL และการดูข้อมูลในรายงาน Power BI