Percorsi di integrazione di Microsoft Fabric per ISV

Microsoft Fabric offre tre percorsi distinti per i fornitori indipendenti di software (ISV) per integrarsi senza soluzione di continuità con Fabric. Per un ISV che inizia questo percorso, questo articolo esamina le varie risorse disponibili sotto ciascuno di questi percorsi.

Interoperabilità con OneLake

L'obiettivo principale del modello Interop è permettere agli ISV di integrare le loro soluzioni con la OneLake Foundation. Per interoperare con Fabric, Microsoft fornisce integrazione tramite una moltitudine di connettori in Data Factory e in Real-Time Intelligence. Microsoft fornisce anche API REST per OneLake, scorciatoie in OneLake, condivisione dati tra tenant Fabric e mirroring di database.

Le sezioni seguenti descrivono alcuni dei modi in cui è possibile iniziare a usare questo modello.

Le API di OneLake

• OneLake supporta le API e gli SDK di Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 esistenti per l'interazione diretta, consentendo agli sviluppatori di leggere, scrivere e gestire i dati in OneLake. Ulteriori informazioni sulle API RES di ADLS Gen2 e su come connettersi a OneLake.
• Poiché non tutte le funzionalità in ADLS Gen2 vengono mappate direttamente a OneLake, OneLake applica anche una struttura di cartelle impostata per supportare aree di lavoro ed elementi di Fabric. Per un elenco completo dei diversi comportamenti tra OneLake e ADLS Gen2 quando si chiamano queste API, vedere Parità di API OneLake.
• Se usi Databricks e vuoi connetterti a Fabric, Databricks funziona con le API ADLS Gen2. Eseguire l'integrazione di OneLake con Azure Databricks.
• Per sfruttare appieno ciò che il formato di archiviazione Delta Lake può fare per te, esamina e comprendi il formato, l'ottimizzazione delle tabelle e l'ordine a V. Ottimizzazione delle tabelle di Delta Lake e V-order.
• Una volta che i dati sono in OneLake, esplorali localmente usando l'esploratore file OneLake. OneLake File Explorer si integra senza soluzione di continuità con Esplora file di Windows. Questa applicazione sincronizza automaticamente tutti gli elementi OneLake a cui si ha accesso in Esplora file di Windows. È anche possibile usare qualsiasi altro strumento compatibile con ADLS Gen2, ad esempio Azure Storage Explorer.

Api di Intelligence in tempo reale

Fabric Real-Time Intelligence è una soluzione completa progettata per supportare l'intero ciclo di vita dei dati in tempo reale, dall'elaborazione di inserimento e flusso all'analisi, alla visualizzazione e all'azione. Progettato per gestire i dati di streaming ad alta velocità effettiva, offre funzionalità affidabili per l'inserimento, la trasformazione, l'esecuzione di query e l'archiviazione dei dati, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni tempestive e basate sui dati.

• Gli eventstream ti permettono di portare eventi in tempo reale da varie fonti e instradarli verso diverse destinazioni, come lakehouse, database KQL in Eventhouse e Fabric Activator. Scopri di più su eventstreams e l'API di eventstreams.
• Puoi assorbire dati in streaming negli eventstream tramite più protocolli tra cui Kafka, Event Hubs, AMQP e una lista crescente di connettori elencati qui.
• Dopo aver elaborato gli eventi ingeriti utilizzando l'esperienza no-code o l'operatore SQL (Preview), puoi instradare il risultato verso diverse destinazioni Fabric o verso endpoint personalizzati. Scopri di più sulle destinazioni di eventstreams qui.
• Le case eventi sono progettate per lo streaming dei dati, compatibili con Real-Time hub e ideali per gli eventi basati sul tempo. I dati vengono automaticamente indicizzati e partizionati in base al tempo di ingestione, offrendoti capacità di interogno analitico incredibilmente veloci e complessi su dati ad alta granularità accessibili in OneLake per l'utilizzo in tutta la suite di esperienze di Fabric. Gli Eventhouse supportano le API e gli SDK Eventhouse esistenti per l'interazione diretta, consentendo agli sviluppatori di leggere, scrivere e gestire i loro dati negli Eventhouse. Ulteriori informazioni su API REST.
• Se si usano Databricks o Jupyter Notebook, è possibile usare la libreria client Python Kusto per lavorare con i database KQL in Fabric. Scopri di più sul Kusto SDK Python.
• Puoi utilizzare i connettori esistenti di Microsoft Logic Apps, Azure Data Factory o Microsoft Power Automate per interagire con i tuoi eventhouse o database KQL.
• I collegamenti al database nell'Intelligenza in tempo reale sono riferimenti incorporati all'interno di un eventhouse a un database di origine. Il database sorgente può essere un database KQL in Real-Time Intelligence o un database Esplora dati di Azure. Puoi usare scorciatoie per la condivisione in loco dei dati all'interno dello stesso tenant o tra i tenant. Ulteriori informazioni sulla gestione dei collegamenti al database tramite API.

Fabbrica di dati

• Le pipeline vantano un ampio set di connettori, consentendo agli ISV di connettersi facilmente a una miriade di archivi dati. Che si tratti di interfaccia di database tradizionali o soluzioni moderne basate sul cloud, i connettori garantiscono un processo di integrazione uniforme. Informazioni generali sui connettori.
• Utilizzando i connettori Dataflow Gen2 supportati, gli ISV possono sfruttare la potenza di Fabric Data Factory per gestire flussi di lavoro dati complessi. Questa funzionalità è particolarmente utile per ISV che cercano di semplificare le attività di elaborazione e trasformazione dei dati. Connettori Dataflow Gen2 in Fabric.
• Per un elenco completo delle funzionalità supportate da Data Factory, consulta questo blog Data Factory.

Collegamenti multi-cloud

Le scorciatoie in OneLake unificano i tuoi dati tra domini, cloud e account creando un unico data lake virtuale per l'intera tua azienda. Tutte le esperienze di Fabric e i motori analitici possono fare riferimento direttamente alle origini dati esistenti, ad esempio OneLake in un tenant diverso, Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2, account di archiviazione Amazon S3, Google Cloud Storage (GCS), origini dati compatibili con S3 e Dataverse, attraverso uno spazio dei nomi unificato. OneLake presenta ISV con una soluzione di accesso ai dati trasformativa, che esegue senza problemi l'integrazione tra domini e piattaforme cloud diversi.

• Ulteriori informazioni sulle scorciatoie di OneLake
• Per saperne di più su una copia logica di OneLake
• Ulteriori informazioni sui collegamenti al database KQL

Condivisione dei dati

Condivisione dei dati consente agli utenti Fabric di condividere i dati tra tenant di Fabric differenti senza duplicarli. Questa funzionalità migliora la collaborazione abilitando la condivisione dei dati sul posto da posizioni di archiviazione OneLake. I dati vengono condivisi come di sola lettura e sono accessibili tramite vari motori di calcolo Fabric, tra cui SQL, Spark, KQL e modelli semantici. Per usare questa funzionalità, gli amministratori Fabric devono abilitarla sia nei tenant di condivisione che in quelli riceventi. Il processo include la selezione dei dati all'interno del catalogo o dell'area di lavoro di OneLake, la configurazione delle impostazioni di condivisione e l'invio di un invito al destinatario previsto.

• Scopri di più sulla condivisione dei dati.

Mirroring del database

La funzionalità di mirroring in Fabric offre un modo semplice per evitare processi ETL (Extract, Transform, Load) complessi e integrare i dati esistenti in OneLake insieme al resto dei dati in Fabric. Puoi replicare continuamente i tuoi dati esistenti direttamente su OneLake. In Fabric, puoi sbloccare potenti scenari di business intelligence, intelligenza artificiale, Data Engineering, Data Science e condivisione dei dati.

• Ulteriori informazioni su mirroring e database supportati.

Il mirroring aperto consente qualsiasi applicazione di scrivere i dati delle modifiche direttamente in un database con mirroring in Fabric. Il mirroring aperto è progettato per essere estendibile, personalizzabile e aperto. Si tratta di una funzionalità potente che estende il mirroring in Fabric in base al formato di tabella Delta Lake aperto. Quando i dati vengono inseriti in OneLake in Fabric, il mirroring aperto semplifica la gestione di modifiche complesse ai dati, assicurandosi che tutti i dati con mirroring siano costantemente aggiornati e pronti per l'analisi.

• Scopri di più su il mirroring aperto e su quando usarlo.

Sviluppare nell'infrastruttura

Con il modello Develop on Fabric, gli ISV possono costruire i propri prodotti e servizi su Fabric o incorporare facilmente le funzionalità di Fabric all'interno delle applicazioni esistenti. Si tratta di una transizione dall'integrazione di base all'applicazione attiva delle capacità offerte da Fabric. La superficie di integrazione principale è tramite le API REST per varie esperienze Fabric. La tabella seguente illustra un sottoinsieme di API REST raggruppato in base all'esperienza Fabric. Per un elenco completo, vedere Documentazione di API REST di Fabric.

Creare un carico di lavoro per Fabric

Il modello Crea un carico di lavoro Fabric è progettato per consentire agli ISV di creare esperienze personalizzate nella piattaforma Fabric. Offre agli ISV gli strumenti e le funzionalità necessari per allineare le proprie offerte all'ecosistema Fabric, ottimizzando la combinazione delle loro esclusive proposte di valore con le ampie capacità di Fabric.

Il Microsoft Fabric Workload Development Kit offre un kit di strumenti completo per gli sviluppatori per integrare applicazioni nel Fabric hub. Questa integrazione consente l'aggiunta di nuove funzionalità direttamente all'interno di uno spazio di lavoro Fabric, migliorando il percorso di analisi per gli utenti. Offre agli sviluppatori e agli ISV un nuovo percorso per raggiungere i clienti, fornendo esperienze sia familiari che nuove e sfruttando le applicazioni dati esistenti. Gli amministratori di Fabric possono gestire chi può aggiungere carichi di lavoro in un'organizzazione.

Hub dei carichi di lavoro

Il Workload Hub in Fabric è un'interfaccia centralizzata dove puoi esplorare, gestire e accedere a tutti i carichi di lavoro disponibili. Ogni carico di lavoro in Fabric è associato a un tipo specifico di articolo che puoi creare all'interno degli spazi di lavoro Fabric. Navigando attraverso il Workload Hub, puoi facilmente scoprire e interagire con vari carichi di lavoro, migliorando le tue capacità analitiche e operative.

Gli amministratori dell'infrastruttura hanno i diritti per gestire la disponibilità dei carichi di lavoro, rendendoli accessibili nell'intero tenant o all'interno di capacità specifiche. Questa estendibilità garantisce che Fabric rimanga una piattaforma flessibile e scalabile, consentendo alle organizzazioni di adattare il proprio ambiente di carico di lavoro per soddisfare i requisiti aziendali e dei dati in continua evoluzione. Grazie all'integrazione senza problemi con il framework di governance e sicurezza di Fabric, l'hub del carico di lavoro semplifica la distribuzione e la gestione dei carichi di lavoro. Ogni carico di lavoro include un'esperienza di valutazione che consente agli utenti di iniziare rapidamente. Di seguito sono riportati i carichi di lavoro disponibili:

• 2TEST: un carico di lavoro di controllo qualità completo che automatizza i test e i controlli qualitativi dei dati.

  

• Informatica Cloud Data Quality: è possibile profilare, rilevare e risolvere i problemi dei dati, ad esempio duplicati, valori mancanti e incoerenze, direttamente all'interno dell'ambiente fabric.

  

• Lumel EPM: consente agli utenti aziendali di creare app EPM (Enterprise Performance Management) senza codice oltre ai modelli semantici.

  

• Neo4j AuraDB con Graph Analytics: crea modelli di grafici dai dati OneLake, analizza e esplora visualmente le connessioni dati, interroga i tuoi dati ed esegui uno qualsiasi dei 65+ algoritmi integrati con un'esperienza fluida in Fabric.

  

• Osmos AI Data Wrangler: automatizza la preparazione dei dati con wrangler basati su intelligenza artificiale, rendendo la trasformazione dei dati senza difficoltà.

  

• Power Designer: uno strumento per la creazione di stili e modelli di report a livello aziendale, migliorando le progettazioni dei report di Power BI.

  

• Celonis Process Intelligence: Permette alle organizzazioni di esporre la classe unica di dati e contesti di Celonis in Fabric.

  

• Profisee Master Gestione dati: consente agli utenti di abbinare in modo efficiente, unire, standardizzare, correggere e convalidare i dati, trasformandoli in prodotti dati attendibili e pronti per il consumo per l'analisi e l'intelligenza artificiale.

  

• Quantexa Unify: Migliora le fonti di dati OneLake offrendo una visuale a 360 gradi con avanzate capacità di risoluzione dei dati.

  

• Generatore di decisioni sas: consente alle organizzazioni di automatizzare, ottimizzare e ridimensionare i processi decisionali.

  

• Statsig: Porta la visualizzazione e l'analisi dei dati direttamente nel warehouse.

  

• Teradata AI Unlimited: Combina il motore analitico di Teradata con le capacità di gestione dei dati di Fabric tramite le funzioni in-database di Teradata.

  

• SQL2Fabric-Mirroring di Striim: Soluzione di replica completamente gestita, zero-code, che rispecchia senza soluzione di continuità i dati di SQL Server on-premises su OneLake.

  

Man mano che diventano disponibili più carichi di lavoro, l'hub del carico di lavoro continuerà a fungere da spazio dinamico per l'individuazione di nuove funzionalità, assicurandosi che gli utenti dispongano degli strumenti necessari per ridimensionare e ottimizzare le soluzioni basate sui dati.