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El agente de ingeniería de datos Fabric (Project Osmos) es una capacidad autónoma de ingeniería de datos para Microsoft Fabric. Ejecuta tareas persistentes que planifican, ejecutan y validan el trabajo de ingeniería de datos contra recursos Fabric a los que estás autorizado a acceder.
Desde un cliente de línea de comandos compatible, introduces un resultado del proyecto (una descripción de la tarea completa de ingeniería de datos de extremo a extremo) y seleccionas el lakehouse de Fabric que aloja la tarea. Project Osmos puede inspeccionar datos, crear y probar cuadernos Spark, transformar datos, escribir tablas Delta y validar resultados. Las tareas continúan ejecutándose en Fabric después de que el cliente local se desconecte.
Important
El agente de ingeniería de datos (Project Osmos) está en versión preliminar. Las funciones de vista previa se lanzan con capacidades limitadas y están sujetas a términos de previsualización suplementaria separados. No están destinados a uso en producción, no están sujetos a acuerdos de nivel de servicio y pueden estar disponibles solo en regiones seleccionadas. Para obtener más información, consulte Información de vista previa de Microsoft Fabric.
Principales funcionalidades
El agente de ingeniería de datos (Project Osmos) implementa y ejecuta tareas de ingeniería de datos en una tarea Fabric gestionada. Utiliza SparkCore, estado persistente, controles de acceso, seguimiento del progreso y validación con respecto a los datos de destino. Múltiples agentes coordinados crean y evalúan múltiples opciones de implementación para ofrecer resultados de calidad productiva.
Project Osmos añade capacidades específicas de Fabric:
- Ejecución alojada en Fabric: Las operaciones de código y datos se ejecutan con Fabric Spark y OneLake en lugar de solo en un entorno de desarrollo local.
- Estado persistente de la tarea: La tarea sigue ejecutándose después de que el cliente local se desconecte y puede reanudarse sin empezar de nuevo.
- Contexto de Lakehouse: Project Osmos determina el espacio de trabajo de Fabric y el lakehouse predeterminado de la sesión de Spark a partir de la URL del lakehouse que proporcionas.
- Límites operativos: Antes de la ejecución, revisas la configuración de permisos, seguridad de escritura, comportamiento de repetición, evolución de esquemas, artefactos y esfuerzo de razonamiento.
- Validación integrada: La tarea puede ejecutar código generado y comprobar el recuento de filas, nulos, esquemas y otros criterios de éxito en el entorno objetivo.
- Visibilidad compartida: Cualquiera que tenga acceso a la casa del lago donde iniciaste la tarea puede comprobar su progreso y aportar información si es necesario.
Estas capacidades convierten un resultado de Project en una unidad gestionada de trabajo de ingeniería de datos en lugar de una respuesta de chat transitoria.
Cómo funciona el agente de ingeniería de datos (Project Osmos)
Project Osmos utiliza un ciclo de vida gestionado para cada tarea de ingeniería de datos:
- Definir: El resultado del proyecto identifica la tarea completa de ingeniería de datos de extremo a extremo, y la URL del lakehouse identifica el lakehouse de Fabric que la hospeda.
- Plan: Project Osmos analiza el contexto disponible y recomienda ajustes operativos para su revisión.
- Ejecutar: La tarea se ejecuta en Fabric y puede crear, probar y refinar artefactos de ingeniería de datos.
- Validar: La tarea verifica sus resultados con los criterios de éxito especificados y reporta los resultados.
- Supervisar: La tarea sigue estando disponible desde el cliente de línea de comandos y la experiencia de tareas de Lakehouse.
El lakehouse seleccionado es el lakehouse predeterminado para la sesión de Spark. No es automáticamente la única fuente o destino. El resultado de tu Project, los permisos de Fabric y la configuración operativa revisada determinan el alcance de la tarea.
Para ver los pasos para crear tu primera tarea, consulta Empezar con Project Osmos.
Elige un caso de uso adecuado
Project Osmos está diseñado para trabajos de ingeniería de datos orientados a resultados que se benefician de una planificación, ejecución y validación autónomas.
| Caso de uso | Ejemplo de resultado |
|---|---|
| Preparación de datos | Limpiar archivos de ventas, estandarizar tipos, eliminar filas inválidas y escribir una tabla Delta validada. |
| Integración de tablas | Únete pedidos, clientes y datos de producto, y luego crea una tabla seleccionada para análisis posteriores. |
| Modernización de la casa del lago | Convierte una transformación existente en Spark, produce un cuaderno probado y valida la nueva salida. |
| Arquitectura de Medallion | Construye transformaciones de bronce, plata y oro a partir de archivos fuente como una tarea completa. |
| Remediación de la calidad de los datos | Analiza el perfil de una tabla, identifica problemas de calidad, aplica correcciones aprobadas e informa de las métricas anteriores y posteriores. |
| Mejora del rendimiento | Revisa las tablas Delta, recomienda cambios de partición o diseño, implementa los cambios aprobados y mide los resultados. |
| Asistencia de migración | Transformar extracciones heredadas en un modelo preparado para Fabric, preservando las reglas de negocio y validando los totales. |
Project Osmos está diseñado para resolver desafíos de ingeniería de datos. No está pensado para una consulta rápida, un cambio en un informe de Power BI u otras tareas que no sean de ingeniería de datos.
Trabaje en la CLI y en Fabric
Project Osmos utiliza dos experiencias conectadas. Creas y diriges tareas desde tu línea de comandos y ves el progreso de la tarea en la aplicación Fabric:
- Experiencia en línea de comandos: Utiliza GitHub Copilot CLI, Codex o Claude Code para crear una tarea, introducir un resultado de Project, revisar la configuración operativa y enviar guías de seguimiento.
- Experiencia de lakehouse de Fabric: Examina las tareas del lakehouse, consulta el estado, abre una tarea, revisa la actividad y los errores, e inspecciona las salidas generadas.
Ambas experiencias se refieren a la misma tarea alojada en Fabric y al mismo ID de tarea.