Microsoft Fabric'te grafa genel bakış (önizleme)

Uyarı

Bu özellik şu anda genel önizlemededir. Bu önizleme, hizmet düzeyi sözleşmesi olmadan sağlanır ve üretim iş yükleri için önerilmez. Bazı özellikler desteklenmiyor olabileceği gibi özellikleri sınırlandırılmış da olabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Azure Önizlemeleri için Uygun Kullanım Koşulları.

Microsoft Fabric'teki Graf, verileriniz içindeki karmaşık ilişkileri modellemenize, görselleştirmenize ve analiz etmenize yardımcı olur. Bağlantısı kesilmiş verileri yapay zeka destekli içgörülere dönüştüren ölçeklenebilir, kurumsal düzeyde bir çözüm. Grafı kullanarak verilerinizin içindeki gizli bağlantıları ortaya çıkartabilir ve karar alma özelliklerini geliştirebilirsiniz.

Genellikle yüksek maliyetli birleşimler ve karmaşık sorgular gerektiren geleneksel ilişkisel veritabanlarının aksine graf:

• Esnek etiketli özellik grafı modelini uygulayan bir genişleme mimarisini tanıtır.
• Graf sorgu dili GQL (ISO/IEC 39075) için uluslararası standardı destekler.

Bu özellikler birlikte, hassas ETL'yi (ayıklama, dönüştürme, yükleme) veya veri değiştiğinde kolayca bozulan veri çoğaltma iş akışlarını el ile ayarlamaya gerek kalmadan doğrudan OneLake üzerinde gelişmiş graf analizine olanak tanır.

Graf büyük iş yüklerini işleyecek şekilde otomatik olarak ölçeklendirilir, böylece milyarlarca ilişkiyi yavaşlama olmadan analiz edebilirsiniz. Hem öğelere (düğümlere) hem de bağlantılarına (kenarlar) açıklayıcı etiketler ve ayrıntılar ekleyerek karmaşık ilişkileri düzenlemeyi ve aramayı kolaylaştırabilirsiniz.

Yerel GQL ve Doğal Dilden GQL'ye (NL2GQL) destek kullanarak graf işlemleri için iyileştirilmiş standartlara dayalı sorgulama özellikleri elde edebilirsiniz. Bu özellikler graf çözümleri arasında taşınabilirlik ve tutarlılık sağlar, böylece sorguları diğer GQL uyumlu sistemlerden geçirebilirsiniz. Graph, onelake'de mevcut verilerinizi kullanırken sorunsuz graf analizinin ve gelişmiş içgörülerin büyük ölçekte kilidini açmak için birleştirmelerin ve dönüştürmelerin karmaşıklığını ortadan kaldırır.

Graf analizi neden önemlidir?

Geleneksel ilişkisel ve tablosal veri biçimleri, farklı veri noktaları arasındaki ilişkileri eşlemeyi (imkansız değilse) zor hale getirir. Örneğin, bu biçimler bir sosyal medya platformundaki kullanıcılar, gönderiler, yorumlar, forumlar ve etiketler arasındaki iç içe bağlantıları gösteremez. Graph, verilerinizin içindeki gizli bağlantıları, toplulukları ve etkiyi ortaya çıkarmanızı sağlar. Grafı kullanarak sosyal ağlar, iş süreçleri ve daha fazlası hakkındaki karmaşık soruları yanıtlayabilirsiniz.

Graph, bu ilişkileri modellemek, görselleştirmek ve sorgulamak için verimli bir yol sağlar. Verilerinizin birbirine bağlılığını anlamanıza ve daha iyi içgörüler elde etmenize yardımcı olur.

• İş kullanıcısı: İlişkileri görsel olarak keşfedin, NL (doğal dil) sorguları çalıştırın ve zahmetsizce içgörüler elde edin.
• Veri mühendisi: Düşük ve kodsuz araçlarla grafik modellerini tanımlayın, OneLake'te verileri birleştirin.
• Veri bilimcisi: Fabric'in veri bilimi ortamında graf algoritmalarını ve ML (Makine Öğrenmesi) kullanın.
• Geliştirici: Graf destekli bağlamsal içgörüler kullanarak yapay zeka aracıları ve gerçek zamanlı uygulamalar oluşturun.

Graf, graf içgörülerine erişimi özel rollerin ötesinde genişleter. Tüm kullanıcılar bağlı verileri günlük karar alma işlemlerinde kullanabilir.

Graf ile neler yapabilirsiniz?

Graf kullanarak şunları yapabilirsiniz:

• OneLake'te yapılandırılmış veriler üzerinde, düğümlerini ve kenarlarını temel tablosal veriler kullanılarak tanımlayarak etiketli bir özellik grafiği oluşturun.

  Önemli

  graph şu anda şema evrimi desteklemez. Verilerinizi alıp modelledikten sonra düğümlerin, ilişkilerin ve özelliklerin yapısı sabittir. Yeni özellikler ekleme, etiketleri değiştirme veya ilişki türlerini değiştirme gibi yapısal değişiklikler yapmanız gerekiyorsa, güncelleştirilmiş kaynak verileri yeni bir modelde yeniden oluşturmanız gerekir.

• Yayımlandıkça desen eşleştirme, yol yapıları, toplamalar ve diğer özellikler de dahil olmak üzere GQL (Graph Sorgu Dili) kullanarak sorgu yapın. GQL için resmi Uluslararası Standart ISO/IEC 39075 Bilgi Teknolojisi - Veritabanı Dilleri - GQL'dir.

• İş işlevi tabanlı deneyimlerden yararlanın:

  • Veri mühendisleri grafları modelleyebilir ve oluşturabilir.
  • Analistler düşük kodlu veya kod içermeyen sorgular çalıştırabilir ve görünüm kümelerini seçebilir.
  • İş kullanıcıları görsel olarak keşfedebilir veya verilerle etkileşime geçmek için doğal dil kullanabilir .

• Fabric içinde çalış: Kullanımda olmadığında otomatik olarak kapatılır ve kapasite metrikleri uygulamasında kullanım izlenir. Bunların tümü, Fabric OneLake güvenlik, uyumluluk ve izin modeli tarafından yönetilir.

Microsoft Fabric ile tümleştirme

Graph, birleşik veri depolama için OneLake ve görselleştirme için Doku kullanıcı arabirimi dahil olmak üzere Microsoft Fabric platformuyla derin bir şekilde tümleşiktir. Microsoft Fabric idare, güvenlik ve operasyonel özellikleriyle sorunsuz bir şekilde tümleşir.

Graf analizini mevcut iş akışlarınıza dahil ederek veri yineleme ve özel beceriler gereksinimini ortadan kaldırabilirsiniz. Böylece, içgörüleri geleneksel tek başına grafik veritabanlarına kıyasla daha geniş bir hedef kitle için erişilebilir hale getirebilirsiniz.

Graf tek başına grafik veritabanlarından nasıl farklıdır?

Area	Grafik (çizim)	Tek başına grafik veritabanı
Veri yerçekimi	grafik doğrudan OneLake üzerinde çalıştığı için ETL yapmanız veya verileri çoğaltmanız gerekmez.	Tek başına grafik veritabanları, verilerinizi ayrı bir grafik veritabanı örneğine taşımanızı veya çoğaltmanızı gerektirir; bu da karmaşıklık ve ek yük oluşturabilir.
Ölçeklenebilirlik	Hizmet, büyük ölçekli grafikler için tasarlanmıştır ve büyük veri iş yüklerini verimli bir şekilde işlemek için birden çok makinede ölçek genişletmesiyle parçalara ayırma kullanır.	Tek başına graf veritabanlarının çoğu, ölçeklenebilirliği kısıtlayan, satıcı veya sürümle sınırlı olabilecek ölçek artırma mimarilerine veya kümelerine dayanır.
Language	Graph, yeni GQL standardı (önizleme) ile uyumludur ve yerleşik grafik analizi algoritmaları içerir.	Tek başına grafik veritabanları genellikle satıcıya özgü sorgu dillerini ve ayrı analiz çerçevelerini kullanır. Algoritma desteği büyük ölçüde farklılık gösterebilir.
Kullanıcı deneyimi	Kullanıcılar modelleme, sorgulama, iş zekası (BI), yapay zeka (AI) tümleştirmesi ve düşük/kod içermeyen araştırma için birleşik bir Microsoft Fabric arabiriminden yararlanıyor. Özelleştirilmiş graf mühendisliği becerileri gerekli değildir.	Tek başına grafik veritabanları, genellikle özel beceriler gerektiren konsollar ve SDK'lar ile öncelikli olarak geliştirici odaklıdır. Görselleştirme ve düşük kodlu araçlar ayrı olabilir ve ek kurulum gerektirebilir.
İşlemler ve maliyet	Graph mevcut Fabric kapasitenizi kullanır ve kullanılmadığı zaman kaynakları otomatik olarak azaltarak maliyetlerden tasarruf etmenize yardımcı olur.	Tek başına grafik veritabanları ayrı kümeler veya lisanslar, özel ölçeklendirme ve izleme gerektirir ve genellikle boşta kapasite ücretlerine neden olabilir. Operasyonel karmaşıklığı ve maliyeti artırır.
İdare ve güvenlik	Microsoft Fabric yerel OneLake idaresi, köken izleme ve çalışma alanı rol tabanlı erişim denetimi (RBAC) sağlar. Güvenlik ve denetim için Fabric uyumluluk standartlarıyla tümleşir.	Tek başına grafik veritabanları, bağımsız olarak yapılandırmanız ve denetlemeniz gereken ayrı güvenlik ve idare modellerine sahiptir. Risk ve yönetim yükünü artırabilirler.

Uyarı

Geri bildirim paylaşmak ve Doku ve Power BI şekillendirmeye yardımcı olmak için yeni Doku kullanıcı paneline katılın. Ürün ekibiyle anketlere ve bire bir oturumlara katılın. Daha fazla bilgi edinmek ve kaydolmak için Fabric kullanıcı paneline göz atın.

Fiyatlandırma ve kapasite birimleri

Graph, Microsoft Fabric'daki diğer iş yükleriyle aynı kapasite birimlerini (CU) kullanır. Grafiğe özgü ayrı bir lisans veya SKU satın almanız gerekmez. Veri alımı, sorgulama ve algoritmaların çalıştırılması dahil olmak üzere tüm grafik işlemleri, kuruluşunuzun ayrılmış veya kullandıkça öde Fabric kapasitesini kullanır.

Grafik işlemleri CPU çalışma süresine göre faturalandırılır. Çalışma süresinin her saniyesinin maliyeti 10 CU saniyedir. CPU çalışma süresi oturumlarının her biri dakikalara yuvarlandı.

Grafik depolama için sistem en az 100 GB sağlar. Grafik depolama, OneLake Önbelleği ile aynı hızda faturalandırılır.

Fiyatlandırma ve kapasite birimleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Fabric pricing.

Fabric Kapasitesi Ölçümleri uygulamasında graf iş yükünüzün kaynak tüketimini ve performansını izleyebilirsiniz. Fabric Metrics Uygulaması'nda ve aylık faturalarda aşağıdaki satır öğelerini görürsünüz:

ÖlçümLer Uygulamasında doku işlemi adı	Azure faturalandırma sayacı
Graph genel işlemleri	Grafik kapasitesi kullanımı CU
Graf önbelleği depolama	OneLake Önbelleği

Bölgesel kullanılabilirlik

Graph şu anda aşağıdaki bölgelerde kullanılabilir:

• Australia East
• Australia Southeast
• Güney Brezilya
• Canada Central
• Orta Hindistan
• Central US
• Doğu Asya
• East US
• Doğu ABD 2
• Orta Fransa
• Almanya Batı Merkez
• Israel Central
• Italy North
• Japonya Doğu
• Japonya Batısı
• Korea Central
• Mexico Central
• ABD'nin Kuzey Orta Bölgesi
• Kuzey Avrupa
• Norway East
• Orta Polonya
• Güney Afrika - Kuzey
• ABD'nin Güney Merkez Bölgesi
• Güneydoğu Asya
• South India
• Spain Central
• Orta İsveç
• Switzerland North
• Switzerland West
• Birleşik Arap Emirlikleri Kuzey
• UK South
• UK West
• West Europe
• West US
• Batı ABD 2
• Batı ABD 3

İlgili içerik

• Grafın doğal dil sorgulamasının önizlemesi için kaydolun
• Microsoft Fabric'i ücretsiz deneyin
• Microsoft Fabric'de Uçtan uca öğreticiler
• KQL grafı semantiğinde GQL'ye genel bakış
• KQL graf semantiğine genel bakış