Microsoft Fabric 的新增功能
此頁面會持續更新，其中包含 Microsoft Fabric 新增功能的最新檢閱。
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Microsoft Fabric 的新增功能
功能目前處於預覽狀態
下表列出目前為預覽狀態的 Microsoft Fabric 功能。 預覽功能依字母順序排序。
注意
目前處於預覽狀態的功能可在補充使用規定下取得。 檢閱適用於 Beta、預覽版或尚未發行至正式運作的 Azure 功能的法律條款。 Microsoft Fabric 提供預覽版，讓您有機會在正式推出之前，先評估並分享預覽功能的產品群組意見反應。
| 功能 | 深入了解 |
|---|---|
| Azure Data Factory 專案 | 您現在可以 將現有的 Azure Data Factory （ADF） 帶入您的網狀架構工作區。 這個新的預覽功能可讓您從網狀架構工作區聯機到現有的 Azure Data Factory。 在網狀架構 Data Factory 工作區內選取 [建立 Azure Data Factory]，而您可以直接從 [網狀架構] 工作區管理 Azure Data Factory。 |
| 容量集區 (預覽版) | 容量系統管理員現在可以根據其工作負載需求建立自訂集區 (預覽版)，進而對計算資源提供細微控制。 資料工程和資料科學的自訂集區可以在工作區 Spark 設定和環境項目中設定為 Spark 集區選項。 |
| Code-First AutoML (預覽版) | 在 Synapse 資料科學中，新的 AutoML 功能可啟用機器學習工作流程自動化。 AutoML (或自動化機器學習) 是一組技術與工具，可針對任何指定的資料和任務類型自動訓練和最佳化機器學習模型。 |
| Code-First 超參數微調 (預覽版) | 在 Synapse 資料科學中，FLAML 現已整合用於超參數微調，目前是預覽功能。 Fabric flaml.tune 的功能可簡化此程式，為超參數微調提供符合成本效益且有效率的方法。 |
| Fabric 中的 Copilot 已在全球範圍內提供 | Fabric 中的 Copilot 現在可供所有客戶使用，包括適用於 Power BI 的 Copilot、Data Factory、資料科學和資料工程以及即時智慧。 如需詳細資訊，請參閱在 Fabric 中的 Copilot 概觀。 |
| Data Activator (預覽版) | 我們很高興宣佈 Data Activator 現在處於預覽狀態，並已對所有現有的 Microsoft Fabric 使用者啟用。 |
| Data Factory 預覽版中的 Apache Airflow 作業 | Data Factory 中的 Apache Airflow 作業 （預覽） 由 Apache Airflow 提供順暢的撰寫、排程和監視體驗，適用於定義為「有向非循環圖形」的 Python 型數據處理程式。 如需詳細資訊，請參閱快速入門：建立資料工作流程。 |
| 適用於 Spark DataFrames 的 Data Wrangler (預覽版) | Data Wrangler 現支援 Spark DataFrame (預覽版)，除了 pandas DataFrames 外，使用者現在還可使用 Data Wrangler 來編輯 Spark DataFrame。 |
| 複製作業 | 複製作業 （預覽） 比舊版 複製活動 有優勢。 如需詳細資訊，請參閱 宣佈預覽：Microsoft Fabric 中的複製作業。 如需教學課程，請參閱 瞭解如何在Data Factory中建立適用於 Microsoft Fabric 的複製作業（預覽）。 |
| Data Activator (預覽版) | 數據啟動器處於預覽 狀態，並 已針對所有現有的 Microsoft Fabric 使用者啟用。 |
| 資料科學 AI 技能 (預覽版) | 您現在可以使用 AI 技能 (預覽版) 在 Fabric 中透過資料建置您自己的生成式 AI 體驗！ 您可以透過 Lakehouses 和倉儲建置問答 AI 系統。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Fabric 中的 AI 技能簡介：現在處於預覽狀態。 若要開始使用，請嘗試使用 AdventureWorks 資料集的 AI 技能範例。 |
| SQL 分析端點中的差異數據行對應 | SQL 分析端點現在支援 已啟用資料行對應的差異數據表。 如需詳細資訊，請參閱 差異數據行對應 和 SQL 分析端點的限制。 此功能目前為預覽功能。 |
| OneLake 中的網域 (預覽版) | OneLake 中的網域可協助您將資料整理成邏輯資料網格，以允許同盟治理及最佳化商務需求。 您現在可以建立子網域、使用者的預設網域，以及在網域之間移動工作區。 如需詳細資訊，請參閱 Fabric 網域。 |
| 管線中筆記本的高並行模式 （預覽） | 管線 中筆記本的高並行模式可讓使用者在管線內的多個筆記本之間共用Spark會話。 使用 高並行模式時，用戶可以觸發管線作業，而這些作業會自動封裝到現有的高並行會話中。 |
| 外部資料共用簡介 (預覽版) | 外部資料共用 (預覽版) 是一項新功能，可讓 Fabric 使用者與另一個 Fabric 租用戶中的使用者共用其 Fabric 租用戶中的資料。 |
| Fabric 閘道可為內部部署資料啟用 OneLake 捷徑 | 使用您環境中的機器上的 Fabric 內部部署數據閘道 連線到內部部署數據源，以及 S3 相容或 Google Cloud Storage 數據源的網路可見度。 然後，您可以建立捷徑並選取該閘道。 如需詳細資訊，請參閱建立內部部署資料的捷徑。 |
| Spark 執行階段中適用於 Fabric Synapse 資料倉儲的 Fabric Spark 連接器 (預覽版) | 適用於 Synapse 資料倉儲的 Fabric Spark 連接器 (預覽版) 可讓 Spark 開發人員或資料科學家使用簡化的 Spark API，從 Lakehouse 的倉儲或 SQL 分析端點存取及處理資料。 |
| 網狀架構 Spark 診斷發出器 （預覽） | Fabric Apache Spark 診斷發出器（預覽版）可讓 Apache Spark 使用者從其 Spark 應用程式收集記錄、事件記錄和計量，並將其傳送至各種目的地，包括 Azure 事件中樞、Azure 儲存體 和 Azure Log Analytics。 |
| Fabric 工作負載開發套件 (預覽版) | Microsoft Fabric 工作負載開發套件可延伸至其他工作負載，並提供強固的開發人員工具組，以使用前端 SDK 和後端 REST API 來設計、開發 Microsoft Fabric 及與其交互操作。 |
| 工作區中的資料夾 (預覽版) | 作為工作區中的組織單位，資料夾會藉由提供階層式結構來組織和管理您的項目，進而解決此痛點。 如需詳細資訊，請參閱在工作區中建立資料夾 (預覽版)。 |
| Microsoft Fabric 中的 GraphQL API (預覽版) | 全新的 API for GraphQL 是一個資料存取層，可讓我們在 Fabric 中快速且有效率地查詢多個資料來源。 如需詳細資訊，請參閱什麼是 Microsoft Fabric API for GraphQL？ |
| 資料流 Gen2 的累加式重新整理 （預覽） | Fabric Data Factory 中數據流 Gen2 的累加式重新整理是設計來優化數據擷取和轉換，特別是隨著數據繼續擴充。 如需詳細資訊，請參閱 宣佈預覽：數據流 Gen2 中的累加式重新整理。 |
| 在資料管線中叫用遠端管線 （預覽） | 您現在 可以使用叫用 管線 （預覽） 活動，從 Azure Data Factory 或 Synapse Analytics 管線呼叫管線。 這項功能可讓您透過這個新的叫用管線活動內嵌呼叫它，利用光纖管線內的現有ADF或Synapse管線。 |
| Kusto 快取使用量 (預覽版) | Kusto 快取使用量的預覽版表示，您會開始看到來自 KQL 資料庫和 Eventhouse 項目的 OneLake 快取儲存資料計量的可計費使用量。 如需詳細資訊，請參閱 KQL 資料庫使用量。 |
| Lakehouse 結構描述功能 | Lakehouse 結構描述功能 (預覽版) 引進了資料管線支援，可從 Lakehouse 資料表讀取結構描述資訊，並且還支援將資料寫入指定結構描述下的資料表。 Lakehouse 結構描述可讓您將資料表分組在一起，以改善資料探索、存取控制等等。 |
| Git 整合和部署管線的 Lakehouse 支援 (預覽版) | Lakehouse 現在與 Microsoft Fabric 中的生命週期管理功能整合，可在整個產品生命週期中為所有開發小組成員提供標準化共同作業。 生命週期管理可持續將功能和錯誤修復傳遞至多個環境，進而輔助有效的產品版本設定和發行流程。 |
| 受控虛擬網路 (預覽版) | 受控虛擬網路是由 Microsoft Fabric 為每個 Fabric 工作區建立和管理的虛擬網路。 |
| Microsoft 365 連接器現在支援將資料擷取至 Lakehouse (預覽版) | Microsoft 365 連接器現在支援將資料擷取至 Lakehouse 資料表。 |
| Microsoft Fabric 管理員 API | Fabric 管理員 API 旨在簡化管理工作。 Fabric 管理員 API 的初始集經過量身打造，可簡化工作區、Fabric 項目和使用者存取詳細資料的探索。 |
| Microsoft Fabric 中的鏡像 (預覽版) | 透過 Fabric 中的資料庫鏡像，您可以輕鬆地 在 Microsoft Fabric 中將資料庫帶入 OneLake，啟用順暢的零 ETL、近乎實時的數據見解，以及解除鎖定倉儲、BI、AI 等等。 如需詳細資訊，請參閱什麼是 Fabric 中的鏡像？。 |
| 執行時間 1.3 上的原生執行引擎 （預覽） | Fabric Runtime 1.3 的原生執行引擎 現已提供預覽版，可在數據處理、ETL、數據科學和互動式查詢之間提供絕佳的查詢效能。 使用原生執行引擎時，不需要變更任何程序代碼，才能加速執行 Apache Spark 作業。 |
| 巢狀通用資料表表示式 （CTE） （預覽） | 網狀架構倉儲和 SQL 分析端點都支援標準、循序和巢狀 CTE。 雖然 CTE 已在 Microsoft Fabric 中正式推出， 但 Fabric 數據倉儲 中的巢狀通用數據表運算式 （CTE） 目前是預覽功能。 |
| vscode.dev 內的筆記本偵錯 （預覽） | 您現在可以使用 Synapse VS Code - 遠端擴充功能，在 vscode.dev 中放置斷點並偵錯 Notebook 程式代碼。 此更新會先從 Fabric Runtime 1.3 開始。 |
| OneLake 資料存取角色 | Lakehouse 的 OneLake 資料存取角色處於預覽狀態。 角色權限和使用者/群組指派可透過新的資料夾安全性使用者介面，輕鬆地進行更新。 |
| OneLake SAS （預覽） | 支援短期、使用者委派的 OneLake SAS 現在處於預覽狀態。 這項功能可讓應用程式要求由 Microsoft Entra ID 支援的使用者委派密鑰，然後使用此金鑰來建構 OneLake SAS 令牌。 您可以交出此令牌，以提供委派存取權給另一個工具、節點或使用者，以確保安全且受控制的存取權。 |
| Fabric 中預建的 Azure AI 服務 (預覽版) | Fabric 中預建的 AI 服務的預覽版可與 Azure AI 服務 (舊稱為 Azure 認知服務) 整合。 預建的 Azure AI 服務可讓您使用預建的 AI 模型輕鬆增強資料，而不需要任何必要條件。 目前，預建的 AI 服務處於預覽狀態，並包含對 Microsoft Azure OpenAI 服務、Azure AI 語言和 Azure AI 翻譯工具的支援。 |
| Purview 數據外洩防護原則已擴充至 Fabric Lakehouses | 將 Purview 的數據外洩防護 （DLP） 原則擴充 至 Fabric Lakehouses Microsoft現在處於預覽狀態。 |
| 即時儀錶板和基礎 KQL 資料庫存取區隔 （預覽） | 有了儀表板和基礎數據的不同許可權，系統管理員現在可以 彈性地允許用戶檢視儀錶板，而不需要授與原始數據的存取權。 |
| 即時中樞 | 即時中樞是單一、全租用戶、統一的邏輯位置，可用於串流移動中的資料。 它可讓您輕鬆地探索、內嵌、管理及取用各種來源的數據移動。 它會列出您可以直接執行的所有資料流和 Kusto 查詢語言 （KQL） 資料表。 其也可讓您輕鬆地從 Microsoft 產品和 Fabric 事件擷取串流資料。 如需詳細資訊，請參閱即時中樞概觀。 |
| 保留作業的最大核心 （預覽） | 新的工作區層級設定可讓您 為Spark工作負載使用中工作保留最大核心。 如需詳細資訊，請參閱 Apache Spark for Fabric 中的高並行模式。 |
| 適用於 Fabric Data Factory 管線的 REST API (預覽版) | 適用於 Fabric Data Factory 管線的 REST API 現在處於預覽狀態。 適用於 Data Factory 管線的 REST API 可讓您擴充 Fabric 中的內建功能，以建立、讀取、更新、刪除和列出管線。 |
| 在 Eventstream 中使用受控私人端點保護資料串流 （預覽） | 藉由建立網狀架構受控私人端點，您現在可以在專用網內或防火牆後方安全地將 Eventstream 連線到 Azure 服務，例如 Azure 事件中樞 或 IoT 中樞。 如需詳細資訊，請參閱 在 Eventstream 中使用受控私人端點保護數據流 （預覽） 。 |
| 筆記本互動式執行工作區設定中的工作階段到期控制 （預覽） | 資料工程師/Science 工作區設定中的新會話到期控制可讓您設定筆記本互動式會話的最大到期時間限制。 根據預設，會話會在 20 分鐘後到期，但您現在可以 自定義最長的到期期間。 |
| 共用 Fabric AI 技能的功能 （預覽） | Fabric AI 技能 的「共用」功能（預覽版）可讓您使用各種許可權模型與其他人共用 AI 技能。 |
| 共用網狀架構 AI 技能 （預覽） | 網狀架構 AI 技能 的共用功能（預覽版）可讓您使用各種許可權模型與其他人共用 AI 技能。 |
| Spark 執行序列分析 (預覽版) | Spark 監視執行序列分析功能可讓您從相同的筆記本或 Spark 工作定義，分析管線 Spark 活動定期執行執行個體和重複 Spark 執行活動的執行持續時間趨勢和效能比較。 |
| Splunk 附加元件 (預覽版) | 適用於 Splunk 的 Microsoft Fabric 附加元件可讓使用者使用 Kusto Python SDK 將 Splunk 平台的記錄擷取至 Fabric KQL DB。 |
| Tags (標籤) | 卷標 （預覽） 可協助系統管理員分類和組織數據、增強數據的搜尋能力，以及提升使用者的成功率和效率。 |
| Microsoft Fabric 中的工作流程 (預覽版) | Microsoft Fabric 中的工作流程的預覽版已對所有 Microsoft Fabric 使用者啟用。 使用 Fabric 工作流程，在設計資料專案時，您不再需要使用 Whiteboard 來草擬專案的不同部分及其相互關係。 相反地，您可以使用工作流程來建置此重要資訊並將其引入專案本身。 |
| 預覽版中的 varchar（max） 和 varbinary（max） 支援 | 對 Warehouse 中 varchar（max） 和 varbinary（max） 數據類型的支援目前為預覽狀態。 如需詳細資訊，請參閱 在網狀架構數據倉儲中宣佈 VARCHAR（MAX） 和 VARBINARY（MAX） 類型的公開預覽。 |
| Terraform Provider for Fabric （預覽） | Terraform Provider for Microsoft Fabric 現已處於預覽狀態。 Terraform Provider for Microsoft Fabric 支援建立和管理許多 Fabric 資源。 如需詳細資訊，請參閱 宣佈新的 Terraform Provider for Microsoft Fabric。 |
| 網狀架構筆記本中的 T-SQL 支援 （預覽） | Microsoft Fabric 中的 T-SQL 筆記本功能可讓您在筆記本中撰寫和執行 T-SQL 程式代碼。 您可以使用它們來管理複雜的查詢，並撰寫更好的 Markdown 檔。 它也允許直接在連線的倉儲或 SQL 分析端點上執行 T-SQL。 若要深入瞭解，請參閱 撰寫和執行 T-SQL 筆記本。 |
| 倉儲還原點及就地還原 | 您現在可以建立還原點並將倉儲就地還原至過去的時間點。 就地還原是資料倉儲恢復中不可或缺的一部分，可藉由取代或覆寫建立還原點的現有資料倉儲，將資料倉儲還原至先前已知的可靠狀態。 |
| 倉儲原始檔控制 (預覽版) | 您可搭配使用 Git 整合及/或部署管線與您的倉儲，進而管理已建立版本設定的倉儲物件的開發和部署。 您可以使用 Azure Data Studio 和 Visual Studio Code 中提供的 SQL Database Projects 延伸項目。 如需有關倉儲原始檔控制的詳細資訊，請參閱 Microsoft Fabri 中倉儲的 CI/CD。 |
正式發行的功能
下表列出最近從預覽版轉換為正式運作的 Microsoft Fabric 功能。
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | Notebook Git 整合 | Notebook Git 整合 現在支援在同步至新工作區時保存附加環境的對應關聯性。 如需詳細資訊，請參閱 筆記本原始檔控制和部署 |
| 2024 年 10 月 | 部署管線中的筆記本 | 現在，您也可以使用筆記本，在不同的環境中部署程式碼，例如開發、測試和生產環境。 您也可以使用部署規則來自訂部署筆記本時的行為，例如變更筆記本的預設 Lakehouse。 開始使用部署管線，Notebook 會自動顯示在部署內容中。 |
| 2024 年 9 月 | 雪花的鏡像 | 透過 Fabric 中的 Snowflake 鏡像，您可以輕鬆地 將 Snowflake 資料帶入 Microsoft Fabric 中的 OneLake。 如需詳細資訊，請參閱 鏡像雪花。 |
| 2024 年 9 月 | Copilot 適用於 Data Factory | Copilot 適用於 Data Factory 現已正式推出，並包含在數據流 Gen2 體驗中。 如需詳細資訊，請參閱 適用於 Data Factory 的 Copilot。 |
| 2024 年 9 月 | 數據流 Gen2 中的快速複製 | 快速 複製功能 現已正式推出。 如需詳細資訊，請參閱 宣布數據流 Gen2 中快速複製的正式運作。 |
| 2024 年 9 月 | 內部部署數據閘道 GA 中的網狀架構管線整合 | Microsoft Fabric 中數據管線的內部部署連線現已正式推出。 瞭解如何 存取 Data Factory 中適用於 Microsoft Fabric 的內部部署數據源。 |
| 2024 年 9 月 | Spark DataFrame 的數據 Wrangler | Data Wrangler 現已正式推出。 Data Wrangler 是以筆記本為基礎的探索數據分析工具，適用於 pandas DataFrames 和 Spark DataFrame，並透過新的可用性改進來正式推出。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric Runtime 1.3 | Fabric Runtime 1.3 包含 Apache Spark 3.5、Delta Lake 3.1、R 4.4.1、Python 3.11、入門集區支持、環境整合和連結庫管理功能。 如需詳細資訊，請參閱 Fabric Runtime 1.3 已正式推出！。 |
| 2024 年 9 月 | OneLake 捷徑 API | OneLake 快捷方式的 REST API 允許以程式設計方式建立和管理快捷方式，現已正式推出。 您現在能夠以程式設計方式建立、讀取和刪除 OneLake 捷徑。 例如，請參閱使用 OneLake 捷徑 REST API。 |
| 2024 年 9 月 | 原始檔控制的 GitHub 整合 | Fabric 開發人員現可選擇 GitHub 或 GitHub Enterprise 作為其原始檔控制工具，並在該處為其 Fabric 項目建立版本。 如需詳細資訊，請參閱 Git 整合簡介。 |
| 2024 年 9 月 | Google Cloud Storage 的 OneLake 快捷方式 | 建立 Google Cloud Storage 捷徑，以透過單一統一名稱空間連線到現有的資料，而不需要複製或移動資料。 如需詳細資訊，請參閱 Google Cloud Storage快捷方式一般可供使用。 |
| 2024 年 9 月 | S3 相容數據源的 OneLake 快捷方式 | 建立 S3 相容的快捷方式 ，以透過單一統一名稱空間連線到現有的數據，而不需要複製或行動資料。 如需詳細資訊，請參閱 正式運作的 S3 相容快捷方式快捷方式。 |
| 2024 年 7 月 | 更新 KQL 資料庫中的記錄 (預覽版) | .update 命令現已正式發行。 深入了解如何更新 Kusto 資料庫中的記錄。 |
| 2024 年 7 月 | 具有時間旅行的倉儲查詢 (GA) | Microsoft Fabric 中的倉儲可讓您在陳述式層級查詢過去存在的歷史資料，現已正式發行。 從特定時間戳記查詢資料的能力在資料倉儲產業中稱為時間旅行。 |
如需較舊的 GA 公告，請檢閱 Microsoft Fabric 新功能封存。
社群
本節摘要說明適用於潛在和目前意見領袖和 MPV 的全新 Microsoft Fabric 社群機會。
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- 加入區域 Fabric 使用者群組或加入本機事件。
- 若要了解 Microsoft MVP 獎及尋找 MVP，請參閱 mvp.microsoft.com。
- 您是學生嗎？ 深入了解 Microsoft Learn 學生大使計畫。
- 投票並參與 Microsoft Fabric Ideas。
- 瀏覽 Microsoft Fabric 職業中樞，了解認證旅程需要的所有內容，包括 50% 的測驗折扣。
- 觀看並訂閱 YouTube 上的 Microsoft Fabric 影片。
- 在 Microsoft Fabric 社群中詢問和回答問題。
注意
Microsoft網狀架構和 AI Learning Hackathon 期限為 2024 年 11 月 12 日。 無論您是 AI 愛好者、雲端運算專家或資料庫大師，此 hackathon 都是展示您的技能和創造力的完美平臺。 完成 Microsoft學習 AI 技能挑戰（Microsoft Fabric）， 並建置新的網狀架構解決方案，利用 Azure OpenAI 服務並屬於下列其中一個 Hackathon 類別。 查看 Microsoft Fabric 和 AI Learning Hackathon 的即時串流活動。
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | 網狀架構影響者焦點 2024 年 10 月 | 查看 2024 年 10 月Microsoft MVP 和網狀架構超級使用者，在Microsoft網狀架構的所有層面都做了驚人的工作。 |
| 2024 年 10 月 | Microsoft Fabric 和 AI Learning Hackathon： Copilot 在 Fabric 中 | Microsoft Fabric 和 AI Learning Hackathon 的一部分，請閱讀Microsoft Fabric 中提供的各種功能Copilot指南，讓您提升生產力並簡化工作流程。 |
| 2024 年 10 月 | 免費取得 Microsoft Fabric 認證！ | 在有限的時間內， Microsoft網狀架構社群小組提供 5,000 張免費的 DP-600 測驗券給合格的 Fabric 社群成員。 在年底前完成您的考試，並加入認證專家的行列。 |
| 2024 年 10 月 | DP-700：使用 Microsoft Fabric 實作 資料工程師 解決方案 （beta） | 新的Microsoft認證：網狀架構 資料工程師 關聯認證將有助於示範您在 Fabric 中的數據擷取、轉換、管理、監視和效能優化方面的技能。 若要深入瞭解，請參閱 DP-700：使用 Microsoft Fabric 實作 資料工程師 解決方案（beta）。 |
| 2024 年 10 月 | FabCon Europe 2024 | 閱讀歐洲第一次網狀架構社群會議的回顧和 Data Factory 公告的回顧。 |
| 2024 年 10 月 | 網狀架構影響者聚光燈 2024 年 9 月 | 2024 年 9 月的網狀架構影響者聚光燈在互聯網上，Microsoft MPP 和網狀架構超級使用者正在Microsoft網的方方面面做一些驚人的工作。 |
| 2024 年 9 月 | 宣佈：Microsoft Fabric 和 AI Learning Hackathon | 準備好Microsoft 網狀架構與 AI Learning Hackathon！ 我們呼籲所有數據/AI 愛好者和數據/AI 從業者加入我們，以提升技能，並使用 Microsoft Fabric 建置新一代的數據 + AI 解決方案！ Hackathon 開放 7 周的提交期間，總共提供 10,000 美元的獎品！ |
| 2024 年 8 月 | 2024 年 8 月 Fabric 意見領袖焦點 | 2024 年 8 月 Fabric 意見領袖焦點醒目提示及放大了來自 Fabric 社群 Microsoft MVP 和 Fabric 進階使用者成員與 Microsoft Fabric 相關的部落格文章、影片、簡報以及其他內容。 |
| 2024 年 8 月 | Fabric 社群貼圖挑戰的獲勝者 | 恭喜 Fabric 社群貼圖挑戰的獲勝者！ |
| 2024 年 7 月 | Fabric 意見領袖焦點 | 介紹全新的 Fabric 意見領袖焦點系列文章，以醒目提示和放大與 Microsoft Fabric 相關的部落格文章、影片、簡報以及其他內容。 閱讀來自 Fabric 社群 Microsoft MVP 和 Fabric 進階使用者的部落格。 |
如需較舊的更新，請檢閱 Microsoft Fabric 的新增功能封存。
Power BI
重要
如果您在早於 Chrome 94、Edge 94、Safari 16.4、Firefox 93 或對等版本的網頁瀏覽器版本上存取 Power BI，則需要在 2024 年 8 月 31 日前將網頁瀏覽器升級至較新版本。 在此日期之後使用已過時的瀏覽器版本，可能會讓您無法存取 Power BI 中的功能。
Power BI 的新增功能彙總說明了 Power BI Desktop 和 Power BI 服務的更新
Microsoft Fabric 中的 Microsoft Copilot
藉助 Copilot 和其他生成式 AI 功能 (預覽版)，Microsoft Fabric 可帶來新的方式來轉換和分析資料、產生深入解析，以及建立視覺效果和報表。 如需詳細資訊，請參閱 Fabric 中的 Copilot。
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | Microsoft Fabric 和 AI Learning Hackathon： Copilot 在 Fabric 中 | Microsoft Fabric 和 AI Learning Hackathon 的一部分，請閱讀Microsoft Fabric 中提供的各種功能Copilot指南，讓您提升生產力並簡化工作流程。 |
| 2024 年 10 月 | 使用 Azure OpenAI 將白板草圖轉換成數據管線 | 請閱讀此部落格，瞭解如何 透過 Azure OpenAI 服務使用 GPT-4o 模型，將白板草圖轉換成數據管線。 |
| 2024 年 9 月 | 建立即時儀錶板依據 Copilot | Copilot 可以檢閱數據表，並使用範例自動建立具有深入解析和數據配置檔的儀錶板 。 |
| 2024 年 9 月 | Copilot 在數據流 Gen2 GA 中 | Copilot 適用於 Data Factory 現已正式推出，並包含在數據流 Gen2 體驗中。 如需詳細資訊，請參閱 適用於 Data Factory 的 Copilot。 |
| 2024 年 9 月 | 適用於資料倉儲的 Copilot | Copilot 資料倉儲 (預覽版) 現已推出，可提供 Copilot 聊天窗格、快速動作和程式碼完成。 如需詳細資訊和範例案例，請參閱在 Microsoft Fabric 中宣佈適用於數據倉儲的Copilot預覽。 |
如需較舊的更新，請檢閱 Microsoft Fabric 的新增功能封存。
Microsoft Fabric 中的 Data Factory
本節摘要說明 Microsoft Fabric 中的 Data Factory的最新特徵和功能。 透過 Data Factory 社群論壇追蹤問題和意見反應。
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | 虛擬網絡 數據閘道的新功能和增強功能 | 我們很高興宣佈數個強大的 虛擬網絡 （VNET） 數據閘道更新，其設計目的是進一步提升效能並改善整體用戶體驗。 |
| 2024 年 10 月 | 回顧歐洲網狀架構社群會議上的Data Factory公告 | 閱讀 Fabric Community Conference Europe 2024 的 Data Factory 公告回顧。 |
| 2024 年 9 月 | Copilot 在數據流 Gen2 GA 中 | Copilot 適用於 Data Factory 現已正式推出，並包含在數據流 Gen2 體驗中。 如需詳細資訊，請參閱 適用於 Data Factory 的 Copilot。 |
| 2024 年 9 月 | 數據流 Gen2 GA 中的快速複製 | 快速 複製功能 現已正式推出。 如需詳細資訊，請參閱 宣布數據流 Gen2 中快速複製的正式運作。 |
| 2024 年 9 月 | 資料流 Gen2 的累加式重新整理 （預覽） | Fabric Data Factory 中數據流 Gen2 的累加式重新整理是設計來優化數據擷取和轉換，特別是隨著數據繼續擴充。 如需詳細資訊，請參閱 宣佈預覽：數據流 Gen2 中的累加式重新整理。 |
| 2024 年 9 月 | 經過認證的連接器更新 | 已發行更新 的 數據流 Gen2 連接器，以及 Salesforce 和 Vertica 的更新 數據管線連接器 。 如需詳細資訊，請參閱 認證連接器更新。 |
| 2024 年 9 月 | 內部部署數據閘道 GA 中的網狀架構管線整合 | Microsoft Fabric 中數據管線的內部部署連線現已正式推出。 瞭解如何 存取 Data Factory 中適用於 Microsoft Fabric 的內部部署數據源。 |
| 2024 年 9 月 | 在資料管線中叫用遠端管線 （預覽） | 您現在 可以使用叫用 管線 （預覽） 活動，從 Azure Data Factory 或 Synapse Analytics 管線呼叫管線。 這項功能可讓您透過這個新的叫用管線活動內嵌呼叫它，利用光纖管線內的現有ADF或Synapse管線。 |
| 2024 年 9 月 | Spark 作業環境參數 | 您現在可以 使用會話標籤重複使用現有的 Spark 工作階段。 在 Fabric Spark Notebook 活動中，標記 Spark 工作階段，然後使用相同的標記重複使用現有的會話。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric 中的 Azure Data Factory 專案 （預覽） | 您現在可以 將現有的 Azure Data Factory （ADF） 帶入您的網狀架構工作區。 這個新的預覽功能可讓您從網狀架構工作區聯機到現有的 Azure Data Factory。 在網狀架構 Data Factory 工作區內選取 [建立 Azure Data Factory]，而您可以直接從 [網狀架構] 工作區管理 Azure Data Factory。 |
| 2024 年 9 月 | 複製工作 （預覽） | 複製作業 （預覽版） 的優點優於舊版 複製活動。 如需詳細資訊，請參閱 宣佈預覽：Microsoft Fabric 中的複製作業。 如需教學課程，請參閱 瞭解如何在Data Factory中建立適用於 Microsoft Fabric 的複製作業（預覽）。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric Data Factory 中的 Lakehouse 連接器引進架構支援 | Fabric Lakehouse 支援建立 自定義架構。在 Fabric Data Factory 中使用 Lakehouse Connector 從 Lakehouse 數據表 讀取時，現在會自動包含自定義架構資訊。 |
| 2024 年 9 月 | 適用於 Fabric Data Factory 的 Snowflake 連接器中的記憶體整合支援 | 您現在可以使用安全且集中式的方法，將 Snowflake 與外部儲存解決方案連線（例如 Azure Blob 儲存體）。 如需詳細資訊，請參閱 Snowflake SQL 記憶體整合。 |
| 2024 年 9 月 | 2024 年第 3 季發行的新 Data Factory 連接器 | 新的 Data Factory 連接器包括 Salesforce、Azure My SQL 資料庫 和適用於 MongoDB 的 Azure Cosmos DB。 |
| 2024 年 8 月 | 經過認證的連接器更新 | 已發行更新的資料流程 Gen2 連接器，以及適用於 Salesforce 和 Vertica 的兩個新的資料管線連接器。 如需詳細資訊，請參閱 2024 年 8 月認證的連接器更新。 |
| 2024 年 8 月 | 資料倉儲連接器可支援 TLS 1.3 | 資料倉儲連接器現在支援 TLS 1.3，這是傳輸層安全性通訊協定的最新版本。 |
| 2024 年 8 月 | 透過資料管線中的現代化的取得資料體驗連線至您的 Azure 資源 | 您可以使用資料管線的現代化資料體驗，輕鬆地瀏覽並自動連線至您的 Azure 資源。 |
| 2024 年 7 月 | 使用 OneLake Datahub 整合中的現有連線 | 您現在可以從 OneLake Datahub 選取任何現有的連線，而不僅僅是您最近和最愛的連線。 這可讓您更輕鬆地從資料管線的現代化的取得資料首頁存取資料來源。 如需詳細資訊，請參閱現代化的取得資料體驗。 |
| 2024 年 7 月 | Snowflake 儲存體整合 | 連線並整合 Snowflake 的儲存體整合，以簡化資料工作流程，並最佳化所有檢閱及測試案例的效能，而不需要讓外部儲存體檢閱及測試資料集。 如需詳細資訊，請參閱 Snowflake 連接器。 |
| 2024 年 7 月 | 編輯資料管線的 JSON 程式碼 | 您現在可以在 Fabric 中編輯 Data Factory 管線背後的 JSON。 當您設計低程式碼管線工作流程時，直接編輯視覺物件管線創作區背後的 JSON 程式碼，可以增加彈性並縮短上市時間。 |
| 2024 年 7 月 | 資料流程 Gen2 認證的連接器更新 | 已發行全新和更新的資料流程 Gen2 連接器，包括 Fabric Data Factory 資料管線中的兩個新連接器：Azure MySQL Database 連接器和 Azure Cosmos DB for MongoDB 連接器。 如需詳細資訊，請參閱 2024 年 7 月認證的連接器更新。 |
| 2024 年 7 月 | 支援編輯瀏覽步驟 | 介紹了在資料流程中編輯瀏覽步驟的新體驗，在連線至 [查詢設定] 窗格的 [套用的步驟] 區段內的不同物件。 如需詳細資訊，請參閱編輯瀏覽步驟。 |
| 2024 年 7 月 | 管理連線中的全域檢視 | [管理連線] 中的新全域檢視，可讓您查看 Fabric 環境中的所有可用連線，以便您可進行修改或將其刪除，而不需要離開資料流程體驗。 如需詳細資訊，請參閱管理連線中的全域檢視。 |
| 2024 年 7 月 | 使用資料流程 Gen2 的內部部署的資料閘道支援快速複製 | 數據流 Gen2 中的快速複製（預覽版）現在支援使用閘道 存取內部部署資料存放區，例如 SQL Server 與 資料流 Gen2 中的快速複製。 |
| 2024 年 7 月 | Fabric API for GraphQL (預覽版) 定價 | Fabric 中的 API for GraphQL 會在 2024 年 7 月 12 日開始計費，作為現有 Power BI Premium 或 Fabric 容量的一部分。 使用 Fabric 容量計量應用程式，以 "Query" 名稱追蹤 API for GraphQL 作業的容量使用量。 |
如需較舊的更新，請檢閱 Microsoft Fabric 的新增功能封存。
Microsoft Fabric 中的 Data Factory 範例和指導
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 9 月 | 將 SAP 資料整合至 Microsoft Fabric | 深入瞭解 Microsoft Fabric 中的 SAP 數據選項概觀，以及個別使用案例的一些指引。 |
| 2024 年 7 月 | 透過資料管線現代化的取得資料體驗從 Fabric 連線至您的 Azure 資源 | 了解如何使用資料管線的現代化的取得資料體驗，自動連線至您的 Azure 資源。 |
| 2024 年 7 月 | Fabric 資料管線 – 進階排程技術 (第 2 部分：在特定日期執行管線) | 此部落格提供一個教學課程，說明如何在當月的特定日期排程管線，包括當月的開始日期和最後一天。 |
Microsoft Fabric 中的 Synapse 資料工程
本節摘要說明 Microsoft Fabric 中的資料工程工作負載的最新特徵和功能。
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | 原生執行引擎不需額外費用 | 原生執行引擎現在不需額外費用。 原生執行引擎現在支援 Fabric Runtime 1.3，其中包括 Apache Spark 3.5 和 Delta Lake 3.2。 此升級可增強Microsoft Fabric 的 資料工程師 和 資料科學 工作流程，以提升效能和彈性。 |
| 2024 年 10 月 | 使用 OneLake 快捷方式來存取容量之間的數據：即使生產容量暫停也一樣 | 瞭解 OneLake 容量耗用量在透過快捷方式存取資料時的運作方式，特別是跨容量。 |
| 2024 年 10 月 | Purview 數據外洩防護原則已擴充至 Fabric Lakehouses | 將 Purview 的數據外洩防護 （DLP） 原則擴充 至 Fabric Lakehouses Microsoft現在處於預覽狀態。 |
| 2024 年 10 月 | 服務主體名稱的 GraphQL API 支援 （SPN） | 適用於 GraphQL 的 API 服務主體名稱 （SPN） 支援可讓組織想要將其應用程式與 GraphQL 的 API 整合，Microsoft Fabric 與企業身分識別和存取管理系統緊密結合。 如需詳細資訊，請參閱 適用於 GraphQL 的網狀架構 API 中的服務主體名稱（SPN）。 |
| 2024 年 10 月 | 適用於 GraphQL 的 API 中自動產生程式代碼 | 適用於 GraphQL 的網狀架構 API 現在新增了根據 API 總管中測試的 GraphQL 查詢自動產生 Python 和Node.js程式代碼 的功能。 |
| 2024 年 10 月 | Notebook Git 整合 GA | Notebook Git 整合 現在支援在同步至新工作區時保存附加環境的對應關聯性。 如需詳細資訊，請參閱 筆記本原始檔控制和部署 |
| 2024 年 10 月 | 部署管線 GA 中的筆記本 | 現在，您也可以使用筆記本，在不同的環境中部署程式碼，例如開發、測試和生產環境。 您也可以使用部署規則來自訂部署筆記本時的行為，例如變更筆記本的預設 Lakehouse。 開始使用部署管線，Notebook 會自動顯示在部署內容中。 |
| 2024 年 10 月 | 組織應用程式中的筆記本 | 組織應用程式中現在支援 Notebook 功能。 您可以輕鬆地在 OrgAPP 中內嵌 Notebook 程式代碼和 Markdown 單元格、視覺效果、數據表、圖表和小工具，作為實用的講故事工具。 |
| 2024 年 10 月 | 筆記本上線導覽 | 新的 網狀架構筆記本上線導覽 現已推出。 本引導式導覽旨在協助您開始使用基本的 Notebook 功能，並瞭解新功能。 |
| 2024 年 10 月 | 筆記本模式切換器 | Notebook 模式切換器 會為您的筆記本提供彈性存取模式（開發、僅執行、編輯、檢視），這可協助您輕鬆地管理筆記本和對應檢視的許可權。 |
| 2024 年 10 月 | 顯示時的免費選取支援（） 表格檢視 | 筆記本中豐富數據框架預覽上的免費選取函式可以改善數據分析體驗。 若要查看新功能，請參閱 display（） 數據表檢視上的免費選取支援。 |
| 2024 年 10 月 | 篩選、排序和搜尋您的 Lakehouse 物件 | 排序、篩選和搜尋功能 可讓您根據 Lakehouse 環境內的特定準則快速擷取所需的資訊，讓數據探索和分析更有效率。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric Runtime 1.3 GA | Fabric Runtime 1.3 現已正式推出，包含 Apache Spark 3.5、Delta Lake 3.1、R 4.4.1、Python 3.11、入門集區支援、環境整合和連結庫管理功能。 如需詳細資訊，請參閱 Fabric Runtime 1.3 已正式推出！。 |
| 2024 年 9 月 | 執行時間 1.3 上的原生執行引擎 （預覽） | Fabric Runtime 1.3 的原生執行引擎 現已提供預覽版，可在數據處理、ETL、數據科學和互動式查詢之間提供絕佳的查詢效能。 使用原生執行引擎時，不需要變更任何程序代碼，才能加速執行 Apache Spark 作業。 |
| 2024 年 9 月 | 管線中筆記本的高並行模式 （預覽） | 管線 中筆記本的高並行模式可讓使用者在管線內的多個筆記本之間共用Spark會話。 使用 高並行模式時，用戶可以觸發管線作業，而這些作業會自動封裝到現有的高並行會話中。 |
| 2024 年 9 月 | 保留作業的最大核心 （預覽） | 新的工作區層級設定可讓您 為Spark工作負載使用中工作保留最大核心。 如需詳細資訊，請參閱 Apache Spark for Fabric 中的高並行模式。 |
| 2024 年 9 月 | 筆記本互動式執行工作區設定中的工作階段到期控制 （預覽） | 資料工程師/Science 工作區設定中的新會話到期控制可讓您設定筆記本互動式會話的最大到期時間限制。 根據預設，會話會在 20 分鐘後到期，但您現在可以 自定義最長的到期期間。 |
| 2024 年 9 月 | 網狀架構 Spark 診斷發出器 （預覽） | Fabric Apache Spark 診斷發出器（預覽版）可讓 Apache Spark 使用者從其 Spark 應用程式收集記錄、事件記錄和計量，並將其傳送至各種目的地，包括 Azure 事件中樞、Azure 儲存體 和 Azure Log Analytics。 |
| 2024 年 9 月 | 環境與 Synapse VS Code 擴充功能整合 | 您現在可以 在 VS Code 中使用 Synapse VS Code 擴充功能，在 Fabric 中建立、設定及使用環境。 |
| 2024 年 9 月 | vscode.dev 內的筆記本偵錯 （預覽） | 您現在可以使用 Synapse VS Code - 遠端擴充功能，在 vscode.dev 中放置斷點並偵錯 Notebook 程式代碼。 此更新會先從 Fabric Runtime 1.3 開始。 |
| 2024 年 9 月 | 在筆記本中叫用網狀架構用戶數據函式 | 您現在可以直接從 Microsoft Fabric Notebooks 或 Spark 作業叫用 PySpark 程式代碼中的使用者定義函式 （UDF）。 透過 NotebookUtils 整合， 叫用 UDF 就像撰寫幾行程式代碼一樣簡單。 |
| 2024 年 9 月 | 函式中樞 | 新的 Functions 中樞提供單一位置來檢視、存取及管理您的用戶數據函式。 |
| 2024 年 9 月 | 支援 Lakehouse Delta 資料表名稱中的空格 | 您現在可以 建立和查詢名稱中有空格的差異數據表，例如「依區域銷售」或「客戶意見反應」。 所有網狀架構運行時間和Spark撰寫體驗都支援具有空格的數據表名稱。 |
| 2024 年 9 月 | 在適用於 GraphQL 的 API 中啟用/停用功能 | GraphQL API 中查詢和突變的啟用/停用功能可讓系統管理員和開發人員更精細地控制 API 存取和使用方式。 |
| 2024 年 9 月 | Livy 端點的公用 REST API | Fabric Livy 端點可讓使用者在指定的 Fabric 工作區內的 Spark 計算上提交和執行其 Spark 程式代碼，而不需要建立任何 Notebook 或 Spark 作業定義。 |
| 2024 年 9 月 | OneLake SAS （預覽） | OneLake SAS 的支援現已處於預覽狀態。 這項功能可讓應用程式要求由 Microsoft Entra ID 支援的使用者委派密鑰，然後使用此密鑰來建構短期的使用者委派 OneLake SAS 令牌。 您可以交出此令牌，以提供委派存取權給另一個工具、節點或使用者，以確保安全且受控制的存取權。 |
| 2024 年 9 月 | 從 Fabric 存取 Databricks Unity 目錄數據表 （預覽） | Fabric 中的鏡像 Azure Databricks Unity 目錄可讓您從 Lakehouse 的 Fabric 工作負載讀取 Unity 目錄所管理的數據。 在 Fabric 中，您現在可以建立名為“Mirrored Azure Databricks Catalog” 的新數據項。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Fabric 中可用的 Databricks Unity 目錄數據表。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric 筆記本中的 T-SQL 支援 | Microsoft Fabric 中的 T-SQL 筆記本功能可讓您在筆記本中撰寫和執行 T-SQL 程式代碼。 您可以使用它們來管理複雜的查詢，並撰寫更好的 Markdown 檔。 它也允許直接在連線的倉儲或 SQL 分析端點上執行 T-SQL。 若要深入瞭解，請參閱 撰寫和執行 T-SQL 筆記本。 |
| 2024 年 9 月 | Google Cloud Storage 的 OneLake 快捷方式 | 現在是正式運作的功能，請建立 Google Cloud Storage 快捷方式，以透過單一統一名稱空間連線到現有的數據，而不需要複製或行動數據。 |
| 2024 年 9 月 | S3 相容數據源的 OneLake 快捷方式 | 現在是正式運作的功能，請建立 S3 相容的快捷方式，以透過單一統一名稱空間連線到現有的數據，而不需要複製或行動數據。 |
| 2024 年 8 月 | MsSparkUtils 升級至 NotebookUtils | 媒體櫃 MsSparkUtils 已經更名為 NotebookUtils。 雖然 NotebookUtils 可與 MsSparkUtils 回溯相容，但新功能僅會新增至 NotebookUtils 命名空間。 如需詳細資訊，請參閱適用於 Fabric 的 NotebookUtils (先前為 MSSparkUtils)。 |
| 2024 年 8 月 | 匯入筆記本 UX 改進 | 已增強匯入筆記本功能使用者介面 - 您現在可以使用工作區工具列中的統一項目，輕鬆匯入筆記本、報表或編頁報告。 |
| 2024 年 8 月 | Fabric 中 Apache Spark 執行階段的生命週期 | Apache Spark 執行階段的生命週期文件詳細說明以 Azure Spark 為基礎的 Azure 整合式平台的發行頻率和版本設定。 如需詳細資訊，請參閱 Fabric 執行階段生命週期部落格文章。 |
| 2024 年 7 月 | MSSparkUtils API | mssparkutils.runtime.context 是全新的 API，可提供目前即時工作階段的內容資訊，包括筆記本名稱、預設 Lakehouse、工作區資訊，是否為管線執行等等。如需詳細資訊，請參閱適用於 Fabric 的 Microsoft Spark 公用程式 (MSSparkUtils)。 |
| 2024 年 7 月 | 環境資源資料夾 | 新的環境資源資料夾是一個共用存放庫，旨在簡化跨多個筆記本的共同作業。 |
如需較舊的更新，請檢閱 Microsoft Fabric 的新增功能封存。
Synapse 資料工程範例和指導
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | 優化 Microsoft Fabric 中獎章架構的 Spark 計算 | 瞭解如何 優化 Spark Compute for Medallion 架構：強調模組化的熱門數據工程方法。 它會將數據平台組織成三個不同的層級：銅級、銀級和金級。 |
| 2024 年 8 月 | 建置自訂 Sparklens JAR | 在此部落格中，您將了解如何建置適用於 Spark 3.X 的 sparklens JAR，其可在 Microsoft Fabric 中使用。 |
| 2024 年 7 月 | 建立受VP 保護的 S3 貯體快捷方式 | 瞭解如何 使用內部部署數據閘道和 AWS 虛擬私人雲端 ，建立受 VPN 保護的 S3 貯體快捷方式。 |
| 2024 年 7 月 | 使用 Fabric 資料管線的現代化的取得資料，跨工作區移動您的資料 | 資料管線的全新現代化的取得資料體驗現在支援跨不同工作區複製至 Lakehouse 和倉儲，並提供直覺式體驗。 |
Microsoft Fabric 中的 Synapse 資料科學
本節摘要說明 Microsoft Fabric 中的資料科學的最新改進和功能。
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | 增強開放原始碼：Fabric 對可調整 AutoML 之 FLAML 的貢獻 | 我們著重於增強 Spark 工作負載的 FLAML 功能。 我們已 將數個新的Spark和非Spark估算器貢獻給 FLAML 專案。 在 Fabric 中使用 AutoML 試用這些專案（預覽版）。 |
| 2024 年 9 月 | 適用於 Spark DataFrames GA 的數據 Wrangler | Data Wrangler 現已正式推出。 Data Wrangler 是以筆記本為基礎的探索數據分析工具，適用於 pandas DataFrames 和 Spark DataFrame，並透過新的可用性改進來正式推出。 |
| 2024 年 9 月 | 共用 Fabric AI 技能的功能 （預覽） | Fabric AI 技能 的「共用」功能（預覽版）可讓您使用各種許可權模型與其他人共用 AI 技能。 |
| 2024 年 9 月 | 筆記本互動式執行工作區設定中的工作階段到期控制 （預覽） | 資料工程師/Science 工作區設定中的新會話到期控制可讓您設定筆記本互動式會話的最大到期時間限制。 根據預設，會話會在 20 分鐘後到期，但您現在可以 自定義最長的到期期間。 |
| 2024 年 9 月 | 筆記本中的檔案編輯器 | Fabric Notebook 中的檔案編輯器功能可讓使用者直接在筆記本的資源資料夾和環境資源資料夾中檢視和編輯檔案。 支援的檔類型包括 CSV、TXT、HTML、YML、PY、SQL 等。 |
| 2024 年 8 月 | 在 ML 實驗執行和模型版本上套用 MLFlow 標籤 | 您現在可以從使用者介面直接在 ML 實驗執行和 ML 模型版本上套用 MLflow 標籤。 |
| 2024 年 8 月 | 追蹤 Spark 應用程式中的相關 ML 實驗執行 | 您現在可以使用監視中樞的增強功能來追蹤 Spark 應用程式內的相關 ML 實驗執行。 您也可以將實驗項目整合到監視中樞。 |
| 2024 年 8 月 | 搭配使用 PREDICT 與 Fabric AutoML 模型 | 您現在可以使用內建 Fabric PREDICT UI 和 Code First API 進行批次預測，從使用 AutoML 訓練到進行預測。 如需詳細資訊，請參閱使用 Microsoft Fabric 中的 PREDICT 進行機器學習模型評分。 |
| 2024 年 8 月 | 資料科學 AI 技能 (預覽版) | 您現在可以使用 AI 技能 (預覽版) 在 Fabric 中透過資料建置您自己的生成式 AI 體驗！ 您可以透過 Lakehouses 和倉儲建置問答 AI 系統。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Fabric 中的 AI 技能簡介：現在處於預覽狀態。 若要開始使用，請嘗試使用 AdventureWorks 資料集的 AI 技能範例。 |
| 2024 年 7 月 | 已預先安裝語意連結 | 語意連結現已包含在預設執行階段中。 如果您搭配使用 Fabric 與 Spark 3.4 或更新版本，語意連結已在預設執行階段中，而且您不需要予以安裝。 |
| 2024 年 7 月 | 語意連結實驗室 | 語意連結實驗室是一種實用的 Python 解決方案媒體櫃，可用於 Microsoft Fabric 筆記本。 語義連結實驗室可協助 Power BI 開發人員和系統管理員輕鬆地將先前複雜的工作自動化，並讓語意模型最佳化工具更輕鬆地在 Fabric 生態系統中存取。 如需語義連結實驗室的相關文件，請參閱 semantic-link-labs 文件。 如需詳細資訊並查看其運作情形，請參閱語意連結實驗室公告部落格。 |
如需較舊的更新，請檢閱 Microsoft Fabric 的新增功能封存。
Synapse 資料科學範例和指導
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 9 月 | 使用 Microsoft Fabric for Generative AI：建置及改善 RAG 系統的指南 | 本教學課程包含三個主要筆記本，分別涵蓋在 Microsoft Fabric 中建置和優化 RAG 系統的重要層面。 |
| 2024 年 9 月 | 利用 Microsoft Fabric AI 技能，從您的數據中解除鎖定內容豐富的深入解析 | 本文示範如何使用 其他大型語言模型 （LLM） 查詢，在 Microsoft Fabric 筆記本 中擴充 Fabric AI 技能的功能，以提供更豐富且更全面的回應。 |
Microsoft Fabric 中的 Synapse 資料倉儲
本節摘要說明 Microsoft Fabric 中的 Synapse 資料倉儲的最新改進和功能。
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | 不區分大小寫的定序支援 | 根據預設，倉儲的定序會區分大小寫（CS）與 「Latin1_General_100_BIN2_UTF8」。 您現在可以 建立不區分大小寫 （CI） 定序的倉儲。 |
| 2024 年 10 月 | 預覽版中的 varchar（max） 和 varbinary（max） 支援 | 對 Warehouse 中數據類型的 varchar（max） 和 varbinary（max） 的支持現在為預覽狀態。 如需詳細資訊，請參閱 在網狀架構數據倉儲中宣佈 VARCHAR（MAX） 和 VARBINARY（MAX） 類型的公開預覽。 |
| 2024 年 10 月 | 並行效能改善 | 我們最近已優化分散式查詢處理引擎 （DQP） 中 的工作排程演算法， 以在工作區處於中度到繁重的並行存取狀態時減少爭用。 在測試中，我們發現此優化可大幅改善查詢工作負載的效能。 |
| 2024 年 10 月 | JSON 支援增強功能 | 已改善 Lakehouse 和鏡像資料庫的倉儲和 SQL 分析端點中的 JSON 功能。 如需詳細資訊， 請參閱 JSON 支援增強功能。 |
| 2024 年 10 月 | 巢狀通用資料表表示式 （CTE） （預覽） | 網狀架構倉儲和 SQL 分析端點都支持 標準、 循序和 巢狀 CTE。 雖然 CTE 已在 Microsoft Fabric 中正式推出， 但 Fabric 數據倉儲 （Transact-SQL） 中的巢狀通用數據表表達式 （CTE） 目前是預覽功能。 |
| 2024 年 9 月 | 雪花 GA 的鏡像 | 透過 Fabric 中的 Snowflake 鏡像，您可以輕鬆地 將 Snowflake 資料帶入 Microsoft Fabric 中的 OneLake。 如需詳細資訊，請參閱 鏡像雪花。 |
| 2024 年 9 月 | 適用於資料倉儲的 Copilot | Copilot適用於數據倉儲 （預覽） 現在已更新並可作為預覽功能，提供Copilot聊天窗格、快速動作和程序代碼完成。 |
| 2024 年 9 月 | SQL 分析端點中的差異數據行對應 | SQL 分析端點現在支援 已啟用資料行對應的差異數據表。 如需詳細資訊，請參閱 差異數據行對應 和 SQL 分析端點的限制。 此功能目前為預覽功能。 |
| 2024 年 9 月 | SQL 分析端點中的 Lakehouse 架構 | Lakehouse 架構 允許在 SQL 分析端點中查詢架構中的差異數據表。 如需詳細資訊，請參閱 Lakehouse 架構功能（預覽）。 |
| 2024 年 9 月 | 適用於網狀架構資料倉儲新功能的 Fabric Spark 連接器 （預覽） | 適用於 Fabric 資料倉儲的 Fabric Spark 連接器現在支援自定義或傳遞查詢、PySpark 和 Fabric Runtime 1.3 （Spark 3.5） 。 |
| 2024 年 9 月 | 新的編輯器改進 | 倉儲和 SQL 分析端點專案的編輯器改進可改善一致性和效率。 如需詳細資訊，請參閱 新的編輯器改進。 |
| 2024 年 9 月 | 網狀架構筆記本中的 T-SQL 支援 （預覽） | Microsoft Fabric 中的 T-SQL 筆記本功能可讓您在筆記本中撰寫和執行 T-SQL 程式代碼。 您可以使用它們來管理複雜的查詢，並撰寫更好的 Markdown 檔。 它也允許直接在連線的倉儲或 SQL 分析端點上執行 T-SQL。 若要深入瞭解，請參閱 撰寫和執行 T-SQL 筆記本。 |
| 2024 年 9 月 | 巢狀通用資料表表示式 （CTE） （預覽） | 網狀架構倉儲和 SQL 分析端點都支援標準、循序和巢狀 CTE。 雖然 CTE 已在 Microsoft Fabric 中正式推出，但倉儲中的巢狀通用數據表運算式 （CTE） 目前是預覽功能。 |
| 2024 年 9 月 | 鏡像 Azure Databricks （預覽） | Fabric 中的鏡像 Azure Databricks Unity 目錄可讓您從 Lakehouse 的 Fabric 工作負載讀取 Unity 目錄所管理的數據。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Fabric 中可用的 Databricks Unity 目錄數據表。 |
| 2024 年 8 月 | 與現代化的取得資料體驗的鏡像整合 | 您現在可以使用現代化的取得資料體驗，從 OneLake 資料中樞的所有可用鏡像資料庫中進行選擇。 |
| 2024 年 8 月 | Azure SQL 資料庫鏡像資料庫中的 T-SQL DDL 支援 | 您現在可以在 Azure SQL 資料庫鏡像資料庫上執行 DDL 作業，例如捨棄資料表、重新命名資料表和重新命名資料行。 |
| 2024 年 8 月 | Delta Lake 記錄發佈暫停和繼續 | 您現在可以暫停並繼續發佈適用於倉儲的 Delta Lake 記錄。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Fabric 中倉儲的 Delta Lake 記錄。 |
| 2024 年 8 月 | 管理 Fabric 倉儲的 V 順序行為 | 您現在可以在倉儲層級管理 V 順序行為。 如需詳細資訊，請參閱了解 Microsoft Fabric 倉儲的 V 順序。 |
| 2024 年 8 月 | TRUNCATE T-SQL 支援 | 倉儲資料表現在支援 TRUNCATE T-SQL 命令。 |
| 2024 年 7 月 | ALTER TABLE 和可為 Null 的資料行支援 | 我們已針對某些操作新增 T-SQL ALTER TABLE 支援，以及對倉儲中資料表的可為 Null 的資料行支援。 如需詳細資訊，請參閱 ALTER TABLE (Transact-SQL)。 |
| 2024 年 7 月 | 具有時間旅行的倉儲查詢 (GA) | Microsoft Fabric 中的倉儲可讓您在陳述式層級查詢過去存在的歷史資料，現已正式發行。 從特定時間戳記查詢資料的能力在資料倉儲產業中稱為時間旅行。 |
| 2024 年 7 月 | 在 Fabric Portal 中還原倉儲體驗 | 您現在可以建立還原點並執行倉儲項目的就地還原。 如需詳細資訊，請參閱透過倉儲復原實現無縫資料恢復。 |
| 2024 年 7 月 | 倉儲原始檔控制 (預覽版) | 您可搭配使用 Git 整合及/或部署管線與您的倉儲，進而管理已建立版本設定的倉儲物件的開發和部署。 您可以使用 Azure Data Studio 和 Visual Studio Code 中提供的 SQL Database Projects 延伸項目。 如需有關倉儲原始檔控制的詳細資訊，請參閱 Microsoft Fabri 中倉儲的 CI/CD。 |
| 2024 年 7 月 | 時間旅行和複製資料表保留時間範圍已展開 | 時間旅行查詢和複製資料表的保留期間現在是 30 天。 |
如需較舊的更新，請檢閱 Microsoft Fabric 的新增功能封存。
Synapse 資料倉儲範例和指導
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | 確保網狀架構倉儲中的數據持續性：每個案例的最佳做法 | 深入探討常見的復原案例和功能，以協助 啟用順暢的端對端數據復原，並討論確保數據復原的最佳做法。 |
| 2024 年 8 月 | 將 SQL Server 資料庫鏡像至 Fabric | 雖然網狀架構鏡像資料庫目前不支援 SQL Server，但瞭解如何 使用 SQL Server 事務複製和網狀架構鏡像的組合，將網狀架構鏡像擴充至內部部署 SQL Server 資料庫作為來源。 |
| 2024 年 7 月 | Fabric Synapse 資料倉儲的 Microsoft Entra 驗證 | 如需使用 Microsoft Entra 作為 SQL 驗證的替代方案的範例連接字串和詳細資訊，請參閱 Microsoft Entra 驗證作為 SQL 驗證的替代方案。 |
Microsoft Fabric 中的即時智慧
本節摘要說明 Microsoft Fabric 中的即時智慧的最新改進和功能。
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | 在 Eventstream 中使用受控私人端點保護資料串流 （預覽） | 藉由建立網狀架構受控私人端點，您現在可以在專用網內或防火牆後方安全地將 Eventstream 連線到 Azure 服務，例如 Azure 事件中樞 或 IoT 中樞。 如需詳細資訊，請參閱 在 Eventstream 中使用受控私人端點保護數據流 （預覽） 。 |
| 2024 年 10 月 | 數據啟動器的使用量報告現已上線 | 數據啟動器小組已推出使用量報告，以協助您進一步瞭解容量耗用量和未來費用。 當您查看 容量計量應用程式 時，您現在會看到包含的反射項目作業。 |
| 2024 年 10 月 | 即時儀錶板和基礎 KQL 資料庫存取區隔 （預覽） | 有了儀表板和基礎數據的不同許可權，系統管理員現在可以 彈性地允許用戶檢視儀錶板，而不需要授與原始數據的存取權。 |
| 2024 年 10 月 | 即時儀錶板與 GitHub 整合 | 網狀架構的 Git 整合現在可供即時儀錶板使用。 如需詳細資訊，請參閱 什麼是 Microsoft Fabric Git 整合？。 |
| 2024 年 10 月 | 在 KQL 查詢集中快速可視化查詢結果 | 您現在可以 以圖形方式以圖形方式可視化 KQL Queryset 結果 ，並毫不費力地控制格式設定，而不需要重新執行查詢 ， 全都使用熟悉的 UI。 |
| 2024 年 10 月 | 將查詢釘選到儀錶板 | 您現在可以 將任何以 KQL Queryset 撰寫的查詢結果直接儲存至新的或現有的即時儀錶板。 |
| 2024 年 9 月 | 建立即時儀錶板依據 Copilot | Copilot 可以檢閱數據表，並使用範例自動建立具有深入解析和數據配置檔的儀錶板 。 |
| 2024 年 9 月 | 新的即時中樞和 KQL 資料庫用戶體驗 | 新的 用戶體驗 提供新的即時中樞導覽、我的串流頁面、 增強的資料庫頁面體驗等等。 |
| 2024 年 9 月 | Eventhouse 作為 Eventstream 中的新目的地 | 配備 KQL 資料庫的 Eventhouse 可以處理和分析大量數據。 透過 Eventstream 中的 Eventhouse 目的地，您可以使用 KQL，有效率地處理數據流，並將數據流路由傳送到 Eventhouse，並以近乎即時的方式分析數據。 |
| 2024 年 9 月 | Eventstream 的受控私人端點 | 透過網狀架構受控私人端點，您現在可以在 Azure 服務之間建立私人連線，例如 Azure 事件中樞 和 Fabric Eventstream。 如需詳細資訊，請參閱 Eventstream 與受控私人端點的整合。 |
| 2024 年 9 月 | KQL 查詢集上的數據啟動器警示 | 現在，您可以直接在 KQL 查詢集中的 KQL 查詢上設定資料啟動器 （預覽） 警示。 如需詳細資訊和範例，請參閱從 KQL 查詢集建立數據啟動器警示（預覽版）。 |
| 2024 年 9 月 | 即時儀錶板連續或 10s 重新整理速率 | 除了 現有的選項之外，儀錶板自動重新整理功能現在還支持 連續 和 10秒 的重新整理速率。 此升級可解決熱門的客戶要求，可讓編輯器和檢視者設定近乎即時和實時數據更新。 |
| 2024 年 9 月 | 多重變數異常偵測 | 多重變數異常偵測時間序列數據的新工作流程是以 AI 異常偵測程式 服務中使用的演算法為基礎（即將淘汰為獨立服務）。 如需教學課程，請參閱 多重變數異常偵測。 |
| 2024 年 9 月 | 即時智慧 Copilot 對話模式 | 將自然語言翻譯成 KQL 的 Copilot 助理現在支援交談模式，可讓您詢問以聊天中先前查詢為基礎的後續問題。 |
| 2024 年 9 月 | 即時中樞的新連接器和UI | 2024 年 9 月 24 日發行了四個新的連接器：Apache Kafka、適用於 Apache Kafka 的 Amazon 受控串流、Azure SQL 受控執行個體 CDC、VM DB CDC 上的 SQL Server。 即時中樞主頁面中的索引標籤會取代為左側導覽功能表上的功能表項。 如需詳細資訊，請參閱 開始使用網狀架構即時中樞。 您現在可以 使用私人端點 連線到 Azure 串流來源。 |
| 2024 年 9 月 | 公告：Eventhouse 標準儲存體計費 | 從 9 月 16 日當周開始，您將看到來自 Eventhouse 和 KQL 資料庫項目的 OneLake 儲存體儲存資料計量的可計費使用量。 |
| 2024 年 8 月 | Fabric 即時中樞教學泡泡 | 新的教學泡泡會提供其主要功能的逐步指南。 這些互動式指南可讓您順暢地瀏覽即時中樞的每個索引標籤。 如需詳細資訊，請參閱 Fabric 即時中樞教學泡泡。 |
| 2024 年 8 月 | KQL 查詢集 REST API 支援 | 新的 Fabric 查詢集 REST API 可讓您在 Fabric 中建立/更新/刪除 KQL 查詢集，並以程式設計方式管理它們，而無需手動介入。 如需詳細資訊，請參閱 KQL 查詢集 REST API 支援。 |
| 2024 年 7 月 | 更新 KQL 資料庫中的記錄 (預覽版) | .update 命令現已正式發行。 深入了解如何更新 Kusto 資料庫中的記錄。 |
| 2024 年 7 月 | 即時儀表板 1 秒和 10 秒重新整理的頻率 | 即時儀表板現在僅支援 1 或 10 秒的超低重新整理的頻率。 如需詳細資訊，請參閱建立即時儀表板 (預覽版)。 |
如需較舊的更新，請檢閱 Microsoft Fabric 的新增功能封存。
即時智慧範例和指導
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 8 月 | Fabric 中的進階時間序列異常偵測器 | 閱讀使用 Fabric 中時間序列異常偵測器將股票變更資料表上傳至 Fabric、使用 Spark 引擎在 Python 筆記本中訓練多變量異常偵測模型，以及使用 Eventhouse (Kusto) 引擎將已完成訓練的模型套用至新資料來預測異常狀況的範例。 |
| 2024 年 8 月 | 搭配使用自訂動作和 Data Activator，以針對即時資料採取行動 | 了解如何監視和處理資料，即使用 Data Activator，這是 Microsoft Fabric 中的無程式碼體驗，可在資料中偵測到套件溫度的狀況時，自動採取動作。 |
| 2024 年 7 月 | 使用 Eventstream 的 CDC 連接器建置即時訂單通知 | 閱讀線上商店如何使用來自 Azure SQL 資料庫的 Eventstream CDC 連接器的真實範例。 |
| 2024 年 7 月 | 使用 PowerShell 自動化即時智慧 Eventhouse 部署 | 讓我們來建置 PowerShell 指令碼，將 Eventhouse、KQL 資料庫、資料表、函式和具體化檢視自動化部署至 Microsoft Fabric 中的工作區。 |
Microsoft Fabric 核心功能
Microsoft Fabric 體驗的新聞和功能公告核心。
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | 工作區中的 [新增專案] 面板 | 先前，藉由在工作區中選取 [+新增 ]，即可存取具有一些預先定義之項目類型的下拉功能表，以開始使用。 現在， [ +新增專案] 按鈕會顯示面板中列出的項目 類型，並依工作分類。 |
| 2024 年 10 月 | 匯出控件的增強租用戶設定委派 | 匯出設定的委派現在可透過網域提供給工作區。 這項新功能提供更細微的數據導出許可權控制，以解決租使用者、網域和工作區系統管理員的特定需求。 |
| 2024 年 10 月 | 受控私人端點的 API 現已可供使用 | 受控私人端點的 REST API 可供使用。 您現在可以 透過 API 建立、刪除、取得受控私人端點。 |
| 2024 年 10 月 | 網狀架構中和 AI 即將推出的 Copilot 重要計費更新 | 即將推出的 定價和計費更新，讓 Copilot Fabric 中的 和 AI 功能更容易存取且符合成本效益。 |
| 2024 年 9 月 | Terraform Provider for Fabric （預覽） | Terraform Provider for Microsoft Fabric 現已處於預覽狀態。 Terraform Provider for Microsoft Fabric 支援建立和管理許多 Fabric 資源。 如需詳細資訊，請參閱 宣佈新的 Terraform Provider for Microsoft Fabric。 |
| 2024 年 9 月 | 宣佈網狀架構 API 的服務主體支援 | 您現在可以 使用服務主體來存取網狀架構 API。 服務主體是一種安全性身分識別，您可以在 Microsoft Entra 中建立，並在 Entra 和其他 Microsoft 服務 Microsoft中指派許可權，例如 Microsoft Fabric。 |
| 2024 年 9 月 | 標記您的數據以擴充專案策展和探索 | 卷標 （預覽） 可協助系統管理員分類和組織數據、增強數據的搜尋能力，以及提升使用者的成功率和效率。 |
| 2024 年 9 月 | 任何網狀架構容量中的受信任工作區存取和受控私人端點 | 信任的工作區存取權和受控私人端點可在任何網狀架構容量中使用。 先前，受信任的工作區存取和受控私人端點只能在 F64 或更高容量中使用。 受控私人端點現在可在試用版容量中使用。 |
| 2024 年 9 月 | 多租使用者組織 （MTO） （預覽） | Fabric 現在支援Microsoft Entra ID 多租用戶組織 （MTO） 。 Microsoft Entra ID 中的多租用戶組織功能會跨多個租使用者同步處理使用者，並將其新增為外部成員類型的使用者。 如需其他資訊，請參閱使用 Microsoft Entra B2B 將 Power BI 內容散發給外部來賓使用者。 |
| 2024 年 9 月 | Microsoft網狀架構實現 HITRUST CSF 認證 | Microsoft Fabric 現已獲得 HITRUST Common Security Framework （CSF） v11.0.1 的認證。 |
| 2024 年 8 月 | OneLake 資料存取角色改進 | 根據重要意見反應，我們已使用使用者介面重新設計來更新資料存取角色。 如需詳細資訊，請參閱開始使用 OneLake 資料存取角色 (預覽版)。 |
| 2024 年 8 月 | 支援巢狀資料夾的工作區篩選改進 | 我們已升級篩選體驗，以支援透過整個工作區或具有其所有巢狀資料夾的特定資料夾進行篩選。 |
| 2024 年 8 月 | 宣佈在任何 Fabric 容量中提供受信任的工作區存取和受控私人端點 | 在具有任意 F 容量的 Fabric 中使用受信任的工作區存取和受控私人端點，並享有安全且最佳化資料存取和連線的優點。 |
| 2024 年 7 月 | SOC 認證合規性 | 我們很高興地宣佈，Microsoft Fabric 是適用於企業的多合一分析解決方案，現在是系統和組織控制 (SOC) 1 Type II、SOC 2 Type II 和 SOC 3 相容。 |
| 2024 年 7 月 | Microsoft Fabric .NET SDK | 我們很高興宣佈初次發行 Microsoft Fabric .NET SDK！ 如需有關 REST API 文件的詳細資訊，請參閱 Microsoft Fabric 文件。 |
如需較舊的更新，請檢閱 Microsoft Fabric 的新增功能封存。
Microsoft Fabric 中的持續整合/持續傳遞 (CI/CD)
本節包含有關 Microsoft Fabric 工作區中的開發程序、工具、原始檔控制和版本設定的指導和文件更新。
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 9 月 | 原始檔控制的 GitHub 整合 | 現在正式推出， 網狀架構開發人員現在可以選擇 GitHub 或 GitHub Enterprise 作為其原始檔控制工具，並在該處為其網狀架構專案建立版本。 如需詳細資訊，請參閱 Git 整合簡介。 |
| 2024 年 9 月 | 新的部署管線設計 | 部署管線的全新和改進設計引進了一系列變更、新增和改進功能，旨在提升部署程序。 深入了解部署管線中的變更。 |
| 2024 年 7 月 | 原始檔控制的 GitHub 整合 (預覽版) | Fabric 開發人員現可選擇 GitHub 或 GitHub Enterprise 作為其原始檔控制工具，並在該處為其 Fabric 項目建立版本。 如需詳細資訊，請參閱開始使用 Git 整合 (預覽版)。 |
| 2024 年 7 月 | Microsoft Fabric .NET SDK | 我們很高興宣佈初次發行 Microsoft Fabric .NET SDK！ 如需有關 REST API 文件的詳細資訊，請參閱 Microsoft Fabric 文件。 |
如需較舊的更新，請檢閱 Microsoft Fabric 的新增功能封存。
持續整合/持續傳遞 (CI/CD) 範例
| Month | 功能 | 深入了解 |
|---|---|---|
| 2024 年 8 月 | 探索 Microsoft Fabric 的 CI/CD 功能 | Microsoft Fabric 的 CI/CD 功能的引導式導覽，適用於資料管線、Lakehouse、Notebooks、報告和語義模型。 |
封存
如需較舊的更新，請檢閱 Microsoft Fabric 的新增功能封存。