Microsoft Fabric-Integrationspfade für ISVs

Microsoft Fabric bietet drei verschiedene Wege für unabhängige Softwareanbieter (ISVs), um nahtlos mit Fabric zu integrieren. Für einen ISV, der diese Reise beginnt, führt dieser Artikel verschiedene Ressourcen durch, die unter jedem dieser Wege verfügbar sind.

Interoperabilität mit OneLake

Der Hauptfokus des Interop-Modells liegt darauf, ISVs zu ermöglichen, ihre Lösungen mit der OneLake Foundation zu integrieren. Um die Interoperabilität mit Fabric zu ermöglichen, bietet Microsoft die Integration durch eine Vielzahl von Konnektoren in Data Factory und in Real-Time Intelligence. Microsoft stellt außerdem REST-APIs für OneLake, Verknüpfungen in OneLake, Datenaustausch zwischen Fabric-Tenants und Datenbankspiegelung bereit.

In den folgenden Abschnitten werden einige der Möglichkeiten beschrieben, wie Sie mit diesem Modell beginnen können.

OneLake-APIs

• OneLake unterstützt die vorhandenen Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2-APIs für die direkte Interaktion, sodass Entwickler*innen ihre Daten in OneLake lesen, schreiben und verwalten können. Erfahren Sie mehr über ADLS Gen2-REST-APIs und das Herstellen einer Verbindung mit OneLake.
• Da sich nicht alle Funktionen in ADLS Gen2 direkt Funktionen in OneLake zuordnen lassen, erzwingt OneLake auch eine festgelegte Ordnerstruktur, um Fabric-Arbeitsbereiche und -Elemente zu unterstützen. Eine vollständige Liste der Unterschiede zwischen dem Verhalten von OneLake und ADLS Gen2 beim Aufrufen dieser APIs finden Sie unter OneLake-API-Parität.
• Wenn Sie Databricks verwenden und sich mit Fabric verbinden möchten, funktioniert Databricks mit ADLS Gen2 APIs. Integrieren von OneLake in Azure Databricks.
• Um das volle Potenzial des Delta Lake Speicherformats zu nutzen, überprüfen und verstehen Sie das Format, die Tabellenoptimierung und die V-Ordnung. Delta Lake Tabellenoptimierung und V-Ordnung.
• Sobald die Daten in OneLake sind, erkunden Sie sie lokal mit dem OneLake-Dateiexplorer. Der OneLake-Datei-Explorer integriert OneLake nahtlos mit dem Windows-Datei-Explorer. Diese Anwendung synchronisiert automatisch alle OneLake-Elemente, auf die Sie im Windows-Datei-Explorer Zugriff haben. Sie können auch jedes andere mit ADLS Gen2 kompatible Tool verwenden, z. B. Azure Storage-Explorer.

Echtzeitintelligenz-APIs

Fabric Real-Time Intelligence ist eine umfassende Lösung, die den gesamten Lebenszyklus von Echtzeitdaten unterstützt – von der Aufnahme und der Datenstromverarbeitung bis hin zu Analysen, Visualisierungen und Aktionen. Es wurde entwickelt, um Streamingdaten mit hohem Durchsatz zu verarbeiten, bietet es robuste Funktionen für die Datenaufnahme, Transformation, Abfrage und Speicher, sodass Organisationen zeitnahe, datengesteuerte Entscheidungen treffen können.

• Eventstreams ermöglichen es Ihnen, Echtzeit-Events aus verschiedenen Quellen zu transportieren und sie zu verschiedenen Zielen wie Seehäusern, KQL-Datenbanken im Eventhouse und Fabric Activator zu leiten. Erfahren Sie mehr über Eventstreams und Eventstreams API.
• Sie können Streaming-Daten über mehrere Protokolle in Eventstreams aufnehmen, darunter Kafka, Event Hubs, AMQP und eine wachsende Liste von Connectors, die hier aufgeführt sind.
• Nachdem die importierten Ereignisse entweder mit der No-Code-Erfahrung oder mit dem SQL-Operator (Preview) verarbeitet wurden, können Sie das Ergebnis an mehrere Fabric-Ziele oder an benutzerdefinierte Endpunkte routen. Erfahren Sie hier mehr über eventstreams-Ziele.
• Eventhouses sind für Streamingdaten konzipiert, die mit Real-Time Hub kompatibel sind und ideal für zeitbasierte Ereignisse geeignet sind. Daten werden automatisch indexiert und basierend auf der Aufnahmezeit partitioniert, was Ihnen unglaublich schnelle und komplexe analytische Abfragefunktionen für hochgranularitätsDaten bietet, auf die Sie in OneLake für die Nutzung in der gesamten Fabric-Suite zugreifen können. Eventhouses unterstützen bestehende Eventhouse-APIs und SDKs für direkte Interaktion, sodass Entwickler ihre Daten in Eventhouses lesen, schreiben und verwalten können. Erfahren Sie mehr über die REST-API.
• Wenn Sie Databricks oder Jupyter Notebooks verwenden, können Sie die Kusto Python-Clientbibliothek verwenden, um mit KQL-Datenbanken in Fabric zu arbeiten. Weitere Informationen zum Kusto Python SDK.
• Sie können die bestehenden Microsoft Logic Apps, Azure Data Factory oder Microsoft Power Automate Connectors nutzen, um mit Ihren Eventhouses oder KQL-Datenbanken zu interagieren.
• Datenbankverknüpfungen in Echtzeitintelligenz sind eingebettete Verweise innerhalb eines Ereignishauses auf eine Quelldatenbank. Die Quelldatenbank kann entweder eine KQL-Datenbank in Real-Time Intelligence oder eine Azure Data Explorer-Datenbank sein. Sie können Verknüpfungen nutzen, um Daten innerhalb desselben Mieters oder zwischen den Mietern zu teilen. Erfahren Sie mehr über das Verwalten von Datenbankverknüpfungen mithilfe der API.

Data Factory

• Pipelines verfügen über eine umfangreiche Reihe von Connectors, sodass ISVs mühelos eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datenspeichern herstellen können. Unsere Connectors stellen einen reibungslosen Integrationsprozess sicher, ganz gleich, ob Sie herkömmliche Datenbanken oder moderne cloudbasierte Lösungen verbinden. Übersicht der Steckverbinder.
• Durch die Verwendung der unterstützten Dataflow Gen2-Anschlüsse können ISVs die Kraft der Fabric Data Factory nutzen, um komplexe Datenworkflows zu verwalten. Dieses Feature ist besonders nützlich für ISVs, die Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung und -transformation optimieren möchten. Dataflow Gen2-Steckverbinder in Fabric.
• Eine vollständige Liste der von Data Factory unterstützten Funktionen finden Sie in diesem Data Factory Blog.

Schnellzugriffe für mehrere Clouds

Shortcuts in OneLake vereinheitlichen Ihre Daten über Domains, Clouds und Konten hinweg, indem Sie einen einzigen virtuellen Data Lake für Ihr gesamtes Unternehmen schaffen. Alle Fabric-Erlebnisse und Analyse-Engines können direkt auf Ihre bestehenden Datenquellen verweisen, wie OneLake in verschiedenen Tenants, Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2, Amazon S3-Speicherkonten, Google Cloud Storage (GCS),S3-kompatible Datenquellen und Dataverse über einen einheitlichen Namensraum. OneLake bietet ISVs eine transformative Datenzugriffslösung, die eine nahtlose Integration über verschiedene Domänen und Cloudplattformen hinweg ermöglicht.

• Weitere Informationen zu OneLake-Verknüpfungen
• Erfahren Sie mehr über OneLake - eine logische Kopie
• Erfahren Sie mehr über KQL-Datenbank-Kurzbefehle

Datenweitergabe

Die Datenfreigabe ermöglicht es Fabric-Benutzern, Daten über verschiedene Fabric-Mandanten hinweg freizugeben, ohne sie zu duplizieren. Dieses Feature verbessert die Zusammenarbeit, indem Daten von OneLake-Speicherorten freigegeben werden können. Die Daten werden als schreibgeschützt freigegeben und sind über verschiedene Fabric-Rechenmodule zugänglich, darunter SQL, Spark, KQL und semantische Modelle. Um dieses Feature zu verwenden, müssen Fabric-Administratoren es sowohl in der Freigabe als auch beim Empfangen von Mandanten aktivieren. Der Prozess umfasst das Auswählen von Daten im OneLake-Katalog oder -Arbeitsbereich, das Konfigurieren von Freigabeeinstellungen und das Senden einer Einladung an den vorgesehenen Empfänger.

• Erfahren Sie mehr über den Datenaustausch.

Datenbankspiegelung

Mirroring in Fabric bietet eine einfache Möglichkeit, komplexe ETL-Prozesse (Extract-Transform-Load) zu vermeiden und Ihre vorhandenen Daten zusammen mit Ihren übrigen Daten in Fabric in OneLake zu integrieren. Sie können Ihre bestehenden Daten kontinuierlich direkt in OneLake replizieren. In Fabric können Sie leistungsstarke Business Intelligence, künstliche Intelligenz, Data Engineering, Data Science und Datenaustauschszenarien freischalten.

• Erhalten Sie weitere Informationen zur Spiegelung und zu den unterstützten Datenbanken.

Die offene Spiegelung ermöglicht jeder Anwendung, Änderungsdaten direkt in eine gespiegelte Datenbank in Fabric zu schreiben. Die offene Spiegelung ist so konzipiert, dass sie erweiterbar, anpassbar und offen ist. Es ist ein leistungsstarkes Feature, das die Spiegelung in Fabric basierend auf dem offenen Delta Lake-Tabellenformat erweitert. Sobald die Daten in OneLake in Fabric eingehen, vereinfacht die offene Spiegelung die Handhabung komplexer Datenänderungen und stellt sicher, dass alle gespiegelten Daten kontinuierlich auf dem neuesten Stand sind und analysiert werden können.

• Erfahren Sie mehr über offenes Mirroring und wann es eingesetzt werden sollte.

Entwickeln in Fabric

Mit dem Modell zum Entwickeln in Fabric können ISVs ihre Produkte und Dienste basierend auf Fabric erstellen oder Fabric-Funktionen nahtlos in ihre vorhandenen Anwendungen einbetten. Es ist ein Übergang von der grundlegenden Integration zur aktiven Anwendung der Funktionen von Fabric. Die Hauptoberfläche für die Integration sind REST-APIs für verschiedene Fabric-Umgebungen. Die folgende Tabelle zeigt eine Teilmenge von REST-APIs, die nach der Fabric-Oberfläche gruppiert sind. Eine vollständige Liste finden Sie in der REST-API-Dokumentation von Fabric.

Erstellen einer Fabric-Workload

Das Erstellen eines Fabric-Workload-Modells ist dazu konzipiert, um ISVs dabei zu unterstützen, benutzerdefinierte Umgebungen auf der Fabric-Plattform zu erstellen. Es bietet ISVs die erforderlichen Tools und Funktionen, um ihre Angebote am Fabric-Ökosystem auszurichten und die Kombination ihrer einzigartigen Wertangebote mit den umfangreichen Funktionen von Fabric zu optimieren.

Das Microsoft Fabric Workload Development Kit bietet ein umfassendes Toolkit für Entwickler, um Anwendungen in den Fabric-Hub zu integrieren. Diese Integration ermöglicht die Hinzufügung neuer Funktionen direkt innerhalb eines Fabric-Arbeitsbereichs und verbessert die Analysereise für die Nutzer. Sie bietet Entwicklern und ISVs eine neue Möglichkeit, Kunden zu erreichen, sowohl vertraute als auch neue Erfahrungen zu bieten und vorhandene Datenanwendungen zu nutzen. Fabric-Administratoren können verwalten, wer Arbeitslasten in einer Organisation hinzufügen darf.

Workload Hub

Der Workload Hub in Fabric ist eine zentrale Schnittstelle, mit der Sie alle verfügbaren Workloads erkunden, verwalten und darauf zugreifen können. Jede Arbeitslast in Fabric ist mit einem bestimmten Artikeltyp verknüpft, den du innerhalb von Fabric-Arbeitsbereichen erstellen kannst. Durch die Navigation durch den Workload Hub können Sie ganz einfach verschiedene Workloads entdecken und mit ihnen interagieren, was Ihre analytischen und operativen Fähigkeiten verbessert.

Fabric-Administratoren verfügen über die Rechte zum Verwalten der Workloadverfügbarkeit, sodass sie über den gesamten Mandanten oder innerhalb bestimmter Kapazitäten zugänglich sind. Diese Erweiterbarkeit stellt sicher, dass Fabric eine flexible und skalierbare Plattform bleibt, sodass Organisationen ihre Workloadumgebung anpassen können, um sich entwickelnde Daten und Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Durch die nahtlose Integration in das Sicherheits- und Governance-Framework von Fabric vereinfacht der Workload Hub die Bereitstellung und Verwaltung von Workloads. Jede Workload verfügt über eine Testumgebung für Benutzer, um schnell loszulegen. Im Folgenden sind die verfügbaren Arbeitslasten aufgeführt:

• 2TEST: Eine umfassende Arbeitsauslastung zur Qualitätssicherung, die Tests und Datenqualitätsprüfungen automatisiert.

  

• Informatica Cloud Data Quality: Lassen Sie uns Datenprobleme wie Duplikate, fehlende Werte und Inkonsistenzen direkt in Ihrer Fabric-Umgebung profilieren, erkennen und beheben.

  

• Lumel EPM: Ermöglicht Geschäftsbenutzern das Erstellen von EPM-Apps (No-Code Enterprise Performance Management) über die semantischen Modelle.

  

• Neo4j AuraDB mit Graph Analytics: Erstellen Sie Graphmodelle aus OneLake-Daten, analysieren und erkunden Sie Datenverbindungen visuell, fragen Sie Ihre Daten ab und führen Sie einen der 65+ integrierten Algorithmen mit nahtloser Erfahrung in Fabric aus.

  

• Osmos AI Data Wrangler: Automatisiert die Datenvorbereitung mit KI-basierten Daten-Wranglern und macht die Datentransformation mühelos.

  

• Power Designer-: Ein Tool für die unternehmensweite Erstellung von Formatierungen und Berichtsvorlagen, um Power BI-Berichtsdesigns zu verbessern.

  

• Celonis Process Intelligence: Ermöglicht es Organisationen, die einzigartige Daten- und Kontextklasse von Celonis in Fabric sichtbar zu machen.

  

• Profisee Master Datenverwaltung: ermöglicht es Den Benutzern, Daten effizient abzugleichen, zusammenzuführen, zu standardisieren, zu korrigieren und zu validieren, sie in vertrauenswürdige, verbrauchsfähige Datenprodukte für Analysen und KI umzuwandeln.

  

• Quantexa Unify: Verbessert die Datenquellen von OneLake durch eine 360-Grad-Ansicht mit fortschrittlichen Datenauflösungsfunktionen.

  

• SAS Decision Builder: Unterstützt Organisationen beim Automatisieren, Optimieren und Skalieren ihrer Entscheidungsprozesse.

  

• Statsig: Bringt Datenvisualisierung und Analyse direkt in Ihr Lager.

  

• Teradata AI Unlimited: Kombiniert die Analyse-Engine von Teradata mit den Datenmanagement-Funktionen von Fabric über die Datenbankfunktionen von Teradata.

  

• SQL2Fabric-Mirroring von Striim: Vollständig verwaltete, Zero-Code-Replikationslösung, die die On-Premises-SQL Server Daten nahtlos zu OneLake spiegelt.

  

Da mehr Workloads verfügbar sind, dient der Workload Hub weiterhin als dynamischer Raum für die Ermittlung neuer Funktionen, um sicherzustellen, dass Benutzer über die Tools verfügen, die sie benötigen, um ihre datengesteuerten Lösungen zu skalieren und zu optimieren.