Vereinheitliche Daten mit OneLake-Abkürzungen und Spiegelung

OneLake bietet Ihnen eine Ansicht der Daten über Clouds, Domains und Konten hinweg. Das Vereinheitlichen von Daten in OneLake erfordert nicht, dass alle diese Daten an einem Ort gespeichert werden. Die Daten können an ihrer Quelle bleiben oder in OneLake repliziert werden, wo Fabric-Workloads über einen gemeinsamen Namespace darauf zugreifen.

Verknüpfungen und Spiegelung sind ergänzende OneLake-Funktionen, um diese einheitliche Ansicht zu schaffen, ohne Datenübertragungspipelines bauen und betreiben zu müssen. Shortcuts fügen ausgewählte Daten dem OneLake-Namensraum hinzu. Mirroring fügt eine externe Datenbank oder einen Katalog hinzu und bestimmt, ob deren Daten vor Ort zugänglich sind oder repliziert werden müssen. Dieser Artikel erklärt, wie jede Fähigkeit funktioniert und wann man sie einsetzen sollte. Für die umfassendere Auswahl an Möglichkeiten, Daten in Fabric zu importieren, zu transformieren oder zu bewegen, siehe Daten in Microsoft Fabric holen oder eine Datenbewegungsstrategie wählen.

Tastenkombinationen und Bildschirmspiegelung auf einen Blick

Shortcuts und Spiegelung funktionieren auf unterschiedlichen Granularitätsebenen und unterstützen unterschiedliche Quellformate.

Fähigkeit Was es bewirkt Quellformate Typisches Szenario
Abkürzungen Fügen Sie eine Referenz zu ausgewählten Tabellen, Ordnern oder Dateien in OneLake oder externem Speicher hinzu. Die Daten bleiben an ihrer Quelle. Nur offene Formate Bringen Sie eine einzelne Tabelle, einen Ordner oder ein Schema in ein Lakehouse oder aktivieren Sie Daten-Mesh-Muster über Arbeitsbereiche oder Mieter hinweg.
Widerspiegelnd Füge eine externe Datenbank oder einen Katalog zu Fabric hinzu. Je nach Quelle greift Mirroring direkt am Speicherort auf die Daten zu oder repliziert sie kontinuierlich in OneLake. Offene und proprietäre Formate Bringen Sie eine komplette externe Datenbank oder einen Katalog mit, wie Snowflake, Azure Databricks oder Azure SQL-Datenbank.

Wenn deine Quelle Daten in einem proprietären Format speichert, ist Spiegelung deine einzige Option.

Wann man Abkürzungen verwenden sollte

Verwenden Sie Verknüpfungen, wenn Sie bestimmte Daten in Ihre einheitliche OneLake-Ansicht einfügen möchten, ohne sie zu kopieren. Wählen Sie Abkürzungen, wenn Sie:

  • Teilen Sie eine einzelne Tabelle, einen Ordner oder eine Datei über Arbeitsbereiche oder Mieter hinweg.
  • Kombinieren Sie Daten aus mehreren Lake- oder Cloud-Konten zu einer einheitlichen Ansicht.
  • Erstellen Sie Daten-Mesh-Muster, bei denen jede Domain ihre Daten besitzt und andere Domains sie über OneLake entdecken.
  • Machen Sie Daten in offenen Formaten wie Delta oder Iceberg über Azure Data Lake Storage, Amazon S3, Google Cloud Storage oder Dataverse verfügbar.

Verknüpfungen können auf Tabellen-, Ordner- oder Dateiebene verwendet werden. Du entscheidest, welche Daten verfügbar gemacht werden und wo sie in OneLake erscheinen. Weitere Informationen finden Sie unter OneLake-Verknüpfungen.

Transformiere Daten, während du sie vereinheitlichst

Shortcut-Transformationen wandeln die Daten hinter einer Verknüpfung in eine abfragbare Delta-Tabelle um, die mit der Quelle synchron bleibt, ohne eine ETL-Pipeline aufbauen zu müssen. Nutzen Sie sie, um Ihre Datenanalyse bereit zu machen:

  • Dateitransformationen wandeln strukturierte Dateien wie CSV, Parquet, JSON oder Excel in Delta-Tabellen um. Weitere Informationen finden Sie unter Shortcut-Transformationen (Datei).
  • KI-gestützte Transformationen wenden Sprachverarbeitung auf .txt Dateien an, um Inhalte zusammenzufassen, Stimmungen zu erkennen, Sprachen zu übersetzen, personenbezogene Daten (PII) zu schwärzen oder benannte Entitäten zu extrahieren. Weitere Informationen finden Sie unter Shortcut-Transformationen (KI-gestützt).

Wann man Spiegelung verwenden sollte

Verwenden Sie Spiegelung, wenn Sie eine externe Datenbank oder einen Katalog sowie die dahinterliegenden Daten in Fabric als Einheit einbeziehen möchten. Spiegeln ist die richtige Wahl, wenn Sie:

  • Stellen Sie eine komplette externe Datenbank oder einen Katalog in Fabric zur Verfügung, ohne einen separaten Aufnahmeprozess zu entwerfen.
  • Bewahren Sie eine analysefähige Kopie einer operativen Datenbank (wie Azure SQL-Datenbank, PostgreSQL oder Cosmos DB) in OneLake auf, die mit der Quelle synchron bleibt.
  • Surface ein externes Seehaus oder Lager (wie Databricks Unity Catalog oder Snowflake) in Fabric, damit du es zusammen mit deinen Fabric-Daten abfragen kannst.

Mirroring fügt immer die Katalogmetadaten wie Datenbanken, Schemata und Tabellen zu Fabric hinzu. Wie Fabric auf die Daten zugrifft, hängt von der Quelle ab, wie der nächste Abschnitt beschreibt.

Wie Spiegelung Daten in OneLake verfügbar macht

Mirroring verwendet zwei zugrunde liegende Mechanismen, um externe Daten in die einheitliche OneLake-Ansicht einzubeziehen. Die richtige Kombination hängt davon ab, wie die Quelle ihre Daten speichert.

  • Replikation. Mirroring kopiert Daten aus der Quelle in OneLake in einem analysefähigen Delta-Format. Mirroring verwendet Replikation, wenn die Quelle Daten in einem proprietären Format speichert.
  • Verknüpfungen. Das Spiegeln verweist auf vorhandene Daten über OneLake-Abkürzungen. Mirroring verwendet Shortcuts, wenn die Quelle Daten in einem offenen Format speichert, das OneLake direkt lesen kann.

Verschiedene Quellen verwenden diese Mechanismen unterschiedlich, wie in der folgenden Tabelle gezeigt.

Quellmuster Examples Was Spiegelung bewirkt
Datenbankspiegelung (Replikation) Azure Cosmos DB, Azure Database for PostgreSQL, Azure Database for MySQL (preview), Azure SQL-Datenbank, SQL Server, Oracle, SAP Mirroring kopiert die Katalogmetadaten und repliziert die Daten kontinuierlich in OneLake als Delta-Tabellen.
Metadaten-Spiegelung (Abkürzungen) Azure Databricks, Snowflake, Dremio (preview) Mirroring fügt die Katalogmetadaten zu Fabric hinzu und verwendet Shortcuts, um die zugrundeliegenden Daten zu erreichen.

In jedem Fall fügt Mirroring die Katalogmetadaten zu Fabric hinzu. Ob die Daten ebenfalls kopiert werden, hängt von der Quelle ab.

Verwende Verknüpfungen und Bildschirmspiegelung zusammen

Abkürzungen und Spiegelung schließen sich nicht gegenseitig aus. Man kann sie in vielen Szenarien zusammen verwenden. Zum Beispiel verwenden Sie Mirroring, um einmal ein Quellsystem zu Fabric hinzuzufügen und dann Verknüpfungen zu erstellen, um ausgewählte Daten aus diesem System über Arbeitsbereiche, Domains oder Tenants hinweg verfügbar zu machen. Wenn das Spiegeln die Quelldaten in OneLake repliziert, erzeugen Verknüpfungen zu diesen Daten keine weitere Kopie und erhöhen keine Speicherkosten.

Gängige Muster, die die beiden Fähigkeiten kombinieren, sind:

  • Einmal spiegeln, überall konsumieren. Ein zentraler Arbeitsbereich spiegelt eine externe Datenbank oder einen Katalog wider, wie etwa eine Azure SQL-Datenbank oder ein Snowflake-Konto. Andere Arbeitsbereiche im selben Tenant verfügen über Verknüpfungen zu den gespiegelten Tabellen, statt dieselbe Quelle erneut zu spiegeln. Ein gespiegeltes Element stellt die Quelle dar, und jeder Nutzer liest dieselben aktuellen Daten.
  • Spiegelung von Domänen mit Mesh-Nutzung. Domänenteams spiegeln ihre eigenen Quellsysteme in ihre Domänenarbeitsbereiche ein. Downstream-Seehäuser und Lagerhäuser in Verbraucherarbeitsräumen verwenden Shortcuts, um nur auf die benötigten Tabellen aus der gespiegelten Datenbank zuzugreifen. Jede Domain besitzt ihre Verbindung zur Quelle, und die Konsumenten bleiben vom Quellsystem entkoppelt.
  • Ein Seehaus, mehrere Datenstandorte. Ein einzelnes Lakehouse kann Verknüpfungen zu gespiegelten Tabellen enthalten sowie Verknüpfungen zu offenen Daten in Azure Data Lake Storage, Amazon S3 oder einem anderen OneLake-Standort. Berichte und Notizbücher fragen das Lakehouse als einen einheitlichen Speicher ab, ob die zugrunde liegenden Daten an ihrer Quelle verbleiben oder in OneLake repliziert werden.
  • Mandantenübergreifender oder cloudübergreifender Zugriff. Ein Mieter spiegelt eine Quelle in seinen eigenen OneLake ein. Ein Partner-Tenant erstellt eine Verknüpfung zu den gespiegelten Daten, anstatt direkten Zugriff auf das Quellsystem zu erhalten. Die Zugangsdaten des Quellsystems verlassen niemals den bereitstellenden Mandanten.

Ein paar Dinge, die du wissen solltest, wenn du sie kombinierst:

  • Verknüpfungen zu gespiegelten Tabellen übernehmen das Sicherheitsmodell des gespiegelten Elements. Die Berechtigungen für die gespiegelte Datenbank, das Schema oder die Tabelle gelten auch für alle, die über die Verknüpfung darauf zugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter OneLake-Verknüpfungssicherheit.
  • Verknüpfungen zu gespiegelten Tabellen sind schreibgeschützt. Um die Daten zu ändern, ändere das Quellsystem und lass das Spiegeln das Update weiterführen.
  • Wenn die gespiegelte Quelle pausiert, gelöscht wird oder ein Replikationsfehler auftritt, zeigt jede darauf verweisende Verknüpfung denselben Status an. Planen Sie den Besitz und die Überwachung des gespiegelten Gegenstands entsprechend.

Wann sollte man stattdessen Datenbewegung verwenden

Verknüpfungen und Spiegelung vereinheitlichen Daten, indem sie über OneLake verfügbar gemacht werden, und Shortcut-Transformationen können diese Daten in analysebereite Delta-Tabellen umwandeln. Sie sind keine Ersatz für Fabric' vollständiges Set an Eingabe- und Datenübertragungswerkzeugen. Wählen Sie eine Pipeline, einen Dataflow, einen Kopierauftrag oder einen Eventstream, wenn Sie Folgendes benötigen:

  • Wenden Sie komplexe oder Multi-Source-Transformationslogik an (zum Beispiel das Zusammenführen von Quellen, das Anwenden von Geschäftsregeln oder das Umgestalten von Schemata), die über das hinausgeht, was Shortcut-Transformationen bewirken.
  • Plane, orchestriere oder starte Bewegungen in deinem eigenen Rhythmus.
  • Verschieben Sie Daten an ein Ziel außerhalb von OneLake.
  • Streame Ereignisse in Fabric für Echtzeitverarbeitung.

Diese Szenarien erfordern die Datenbewegungs- und Integrationstools von Fabric anstelle einer OneLake-Vereinigung allein.

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