ISV の Microsoft Fabric 統合の方法

Microsoft Fabricは、独立系ソフトウェアベンダー(ISV)がFabricとシームレスに統合するための3つの異なる経路を提供しています。 この旅を始めるISVのために、この記事ではそれぞれの道筋で利用可能なさまざまなリソースを紹介します。

Fabric との統合のさまざまな方法を示す図。

OneLakeとの相互運用

Interopモデルの主な焦点は、ISVが自社のソリューションを OneLake財団と統合できるようにすることです。 Fabricとの相互運用性を高めるために、MicrosoftはData Factoryおよび Real-Time Intelligence内の多数のコネクタを通じて統合を提供します。 Microsoftはまた、OneLake向けのREST API、OneLake内のショートカット、Fabricテナント間のデータ共有、データベースミラーリングも提供しています。

OneLakeとの相互運用方法を示す図:API、データファクトリー、Real-Time インテリジェンス、マルチクラウドショートカット、データ共有、データベースミラーリング。

次のセクションでは、このモデルの使用を開始する方法について、いくつか説明します。

OneLake API

  • OneLake では、直接やりとりできるよう既存の Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 API と SDK がサポートされており、開発者は OneLake でデータの読み取り、書き込み、管理を行えます。 ADLS Gen2 REST API の詳細と、OneLake に接続する方法について説明します。
  • ADLS Gen2 のすべての機能が OneLake に直接マップされるわけではないため、OneLake では、Fabric のワークスペースとアイテムをサポートするために、セット フォルダー構造も適用されます。 これらの API を呼び出すときの OneLake と ADLS Gen2 の間のさまざまな動作の完全な一覧については、「OneLake API パリティ」を参照してください。
  • Databricksを使っていてFabricに接続したい場合、DatabricksはADLS Gen2 APIと連携します。 OneLake と Azure Databricks の統合。
  • Delta Lakeストレージフォーマットがあなたにもたらす効果を最大限に活用するために、フォーマット、テーブル最適化、Vオーダーをレビューし理解してください。 デルタ湖のテーブル最適化とVオーダー。
  • データがOneLakeに入ったら、 OneLakeのファイルエクスプローラーを使ってローカルで探索します。 OneLake ファイル エクスプローラーは、OneLake と Windows ファイル エクスプローラーをシームレスに統合します。 このアプリケーションは、Windows ファイル エクスプローラーでアクセスできるすべての OneLake アイテムを自動的に同期します。 また、Azure Storage Explorer など、ADLS Gen2 と互換性のある他のツールを使用することもできます。

OneLake API と Fabric ワークロードの対話方法を示す図。

リアルタイム インテリジェンス API群

Fabric Real-Time Intelligence は、インジェストやストリーム処理から分析、視覚化、アクションまで、リアルタイム データのライフサイクル全体をサポートするように設計された包括的なソリューションです。 高スループットのストリーミング データを処理するために構築され、データ インジェスト、変換、クエリ、ストレージに対する堅牢な機能を提供し、組織がタイムリーなデータドリブンの意思決定を行えるようにします。

  • イベントストリームは、さまざまなソースからリアルタイムイベントを持ち込み、湖の家やイベントハウス内のKQLデータベース、Fabric Activatorなど、さまざまな目的地へルーティングすることを可能にします。 イベントストリームとイベントストリームAPIについて詳しく学びましょう。
  • Kafka、Event Hubs、AMQP、そしてここに挙げられるコネクタのリストなど、複数のプロトコルを通じてストリーミングデータをイベントストリームに取り込むことができます 。
  • 取り込んだイベントをno-code体験またはSQL演算子(プレビュー)で処理した後、結果を複数のFabric宛先やカスタムエンドポイントにルーティングできます。 イベントストリームの目的地については こちらをご覧ください。
  • Eventhouses は、ストリーミング データ用に設計されており、Real-Time ハブと互換性があり、時間ベースのイベントに最適です。 データは取り込み時間に基づいて自動的にインデックス化・分割されるため、OneLakeでアクセス可能な高粒度データに対して非常に高速かつ複雑な分析クエリ機能が提供され、Fabricの体験群全体で利用できます。 Eventhouseは既存のイベントハウスAPIやSDKをサポートし、直接的なやり取りを実現し、開発者がイベントハウス内でデータの読み書きや管理を可能にします。 REST API の詳細について説明します。
  • Databricks または Jupyter Notebook を使用している場合は、Kusto Python クライアント ライブラリを使用して、Fabric の KQL データベースを操作できます。 Kusto Python SDK の詳細について説明します。
  • 既存のMicrosoft Logic Apps、Azure Data Factory、Microsoft Power Automateコネクターを利用してイベントハウスやKQLデータベースと連携できます。
  • Real-Time Intelligence でのデータベース ショートカットは、ソース データベースに対するイベントハウス内の埋め込み参照です。 ソースデータベースは、Real-Time IntelligenceのKQLデータベースか、Azure Data Explorerデータベースのいずれかです。 同じテナント内やテナント間でデータをその場で共有するためのショートカットを使うことができます。 API を使用したデータベース ショートカットの管理の詳細について説明します。

Real-Time Intelligence API と Fabric ワークロードの対話方法を示す図。

Data Factory

  • パイプラインには 広範なコネクタセットが用意されており、ISV は無数のデータ ストアに簡単に接続できます。 従来のデータベースと最新のクラウドベースのソリューションのどちらで接続する場合でも、当社のコネクタはスムーズな統合プロセスを実現します。 コネクタの概要。
  • 対応するDataflow Gen2コネクターを使用することで、ISVはFabric Data Factoryの力を活用して複雑なデータワークフローを管理できます。 この機能は、ISV でデータ処理と変換のタスクを効率化しようとする場合に特に便利です。 FabricのDataflow Gen2コネクタ。
  • Data Factoryがサポートする機能の全リストについては、この Data Factoryブログをご覧ください。

Fabric Data Factory インターフェイスのスクリーンショット。

マルチクラウド ショートカット

OneLakeのショートカットは、ドメイン、クラウド、アカウントをまたいでデータを統合し、企業全体の仮想データレイクを作成します。 すべてのFabric体験と分析エンジンは、異なるテナントのOneLake、Azure Data Lake Storage(ADLS)Gen2、Amazon S3ストレージアカウント、Google Cloud Storage(GCS)、S3互換データソース、Dataverseなど、統一された名前空間を通じて既存のデータソースを直接参照できます。 OneLake は、さまざまなドメインとクラウド プラットフォームにわたる統合をシームレスにブリッジする、斬新なデータ アクセス ソリューションを ISV に提供します。

OneLake のマルチクラウド ショートカットを示す図。

データ共有

データ共有を使用すると、Fabric ユーザーは、データを複製することなく、異なる Fabric テナント間でデータを共有ができます。 この機能は、OneLake ストレージの場所からデータを "インプレース" で共有できるようにすることで、コラボレーションを強化します。 データは読み取り専用として共有され、SQL、Spark、KQL、セマンティック モデルなど、さまざまな Fabric 計算エンジンからアクセスできます。 この機能を使用するために、Fabric 管理者は、共有テナントと受信テナントの両方でこの機能を有効にする必要があります。 このプロセスには、OneLake カタログまたはワークスペース内のデータの選択、共有設定の構成、目的の受信者への招待の送信が含まれます。

Fabric でのデータ共有プロセスのしくみを示す図。

データベース ミラーリング

Fabricでのミラーリングは、複雑なETL(抽出・変換負荷)を避け、既存のデータをFabric内の他のデータとOneLakeに統合する簡単な体験を提供します。 既存のデータをOneLakeに直接継続的に複製することができます。 Fabricでは、強力なビジネスインテリジェンス、人工知能、データエンジニアリング、データサイエンス、データ共有のシナリオを解放できます。

Fabric でのデータベース ミラーリングを示す図。

オープン ミラーリングを使用すると、アプリケーション 変更データを Fabric のミラー化されたデータベースに直接書き込みます。 オープン ミラーリングは、拡張可能、カスタマイズ可能、かつオープンに設計されています。 これは、オープン Delta Lake テーブル形式に基づいて Fabric のミラーリングを拡張する強力な機能です。 Fabric の OneLake にデータが到着すると、オープン ミラーリングによって複雑なデータ変更の処理が簡略化され、ミラー化されたすべてのデータが継続的に最新かつ分析に対応した状態に維持されます。

Fabric で開発

Fabric でアプリを構築する方法を示す図。

"Fabric で開発" モデルを使用すると、ISV は Fabric 上に製品やサービスを構築したり、既存のアプリケーション内に Fabric の機能をシームレスに埋め込んだりできます。 これは、基本的な統合から、Fabric が提供する機能のアクティブな適用への移行です。 主な統合の表面積は、さまざまな Fabric エクスペリエンスを対象とした REST API です。 次の表に、Fabric エクスペリエンス別にグループ化された REST API のサブセットを示します。 完全な一覧については、「Fabric REST API ドキュメント」を参照してください。

Fabric エクスペリエンス API
Data Warehouse - 倉庫
- 鏡面倉庫
Data Engineering - レイクハウス
- 火花
- スパークジョブの定義
- テーブル
- 仕事
Data Factory - データパイプライン
リアルタイム インテリジェンス - イベントハウス
- KQLデータベース
- KQL クエリセット
- イベントストリーム
Data Science - ノートブック
- 機械学習実験
- MLモデル
OneLake - [ショートカット]
- ADLS Gen2 API
Power BI - 報告
- ダッシュボード
- セマンティック モデル

Fabric ワークロードの構築

独自のファブリック ワークロードを作成する方法を示す図。

Fabric ワークロードの構築 モデルは、ISV が Fabric プラットフォームでカスタム エクスペリエンスを作成できるように設計がされています。 ISV には、自社のオファリングを Fabric エコシステムに合わせて調整するために必要なツールと機能が用意されており、独自の価値提案と Fabric の広範な機能の組み合わせの最適化をします。

Microsoft Fabric Workload Development Kitは、開発者がアプリケーションをFabricハブに統合するための包括的なツールキットを提供します。 この統合により、Fabricワークスペース内で直接新機能を追加でき、ユーザーの分析体験が向上します。 開発者と ISV は、お客様に到達するための新しい手段を提供し、使い慣れたエクスペリエンスと新しいエクスペリエンスの両方を提供し、既存のデータ アプリケーションの活用をします。 Fabric管理者は組織内で誰がワークロードを追加できるかを管理できます。

ワークロード ハブ

FabricのWorkload Hubは、利用可能なすべてのワークロードを探索、管理、アクセスできる集中型インターフェースです。 Fabric内の各ワークロードは、Fabricワークスペース内で作成できる特定のアイテムタイプに関連付けられています。 ワークロードハブを操作することで、さまざまなワークロードを簡単に発見・操作でき、分析力や運用能力が向上します。

ワークロード ハブを示すスクリーンショット。

ファブリック管理者には、ワークロードの可用性を管理する権限があり、テナント全体または特定の容量内でアクセスできるようにします。 この拡張性により、Fabric は柔軟でスケーラブルなプラットフォームであり続け、組織は進化するデータとビジネス要件を満たすようにワークロード環境を調整できます。 ワークロード ハブは、Fabric のセキュリティおよびガバナンス フレームワークとシームレスに統合することで、ワークロードのデプロイと管理を簡素化します。 すべてのワークロードには、ユーザーがすぐに使い始める試用エクスペリエンスが用意されています。 使用可能なワークロードを次に示します。

  • 2TEST: テストとデータ品質チェックを自動化する包括的な品質保証ワークロード。

    2test のワークロードを示すスクリーンショット。

  • Informatica Cloud Data Quality: ファブリック環境内でデータの問題 (重複、欠損値、不整合など) を直接プロファイリング、検出、修正しましょう。

    Informatica のワークロードを示すスクリーンショット。

  • Lumel EPM: ビジネス ユーザーがセマンティック モデルの上にコードなしの Enterprise Performance Management (EPM) アプリを構築できるようにします。

    Lumel のワークロードを示すスクリーンショット。

  • Neo4j AuraDBとグラフ分析:OneLakeデータからグラフモデルを作成し、データ接続を視覚的に分析・探索し、データをクエリし、65+の組み込みアルゴリズムのいずれかをFabricでシームレスに実行できます。

    Neo4j のワークロードを示すスクリーンショット。

  • Osmos AI Data Wrangler: AI を利用したデータ ラングラーを使用してデータ準備を自動化し、データ変換を簡単に行います。

    Osmos のワークロードを示すスクリーンショット。

  • Power Designer: 会社全体のスタイルとレポート テンプレートを作成するためのツールで、Power BI レポートのデザインを改善します。

    Power BIのチップの負荷を示すスクリーンショットです。

  • Celonis Process Intelligence:組織がFabric上でCelonis独自のデータとコンテキストクラスを公開できるようにします。

    Celonis のワークロードを示すスクリーンショット。

  • Profisee Master データ管理: ユーザーは、データの効率的な照合、マージ、標準化、修復、検証を行い、分析と AI のために信頼できる消費可能なデータ製品に変換できます。

    Profisee のワークロードを示すスクリーンショット。

  • Quantexa Unify:OneLakeのデータソースを360度ビューで高度なデータ解像度で強化します。

    Quantexa のワークロードを示すスクリーンショット。

  • SAS Decision Builder: 組織が意思決定プロセスを自動化、最適化、スケーリングするのに役立ちます。

    SAS のワークロードを示すスクリーンショット。

  • Statsig: データの視覚化と分析をウェアハウスに直接取り込みます。

    Statsig のワークロードを示すスクリーンショット。

  • Teradata AI Unlimited:Teradataの分析エンジンとFabricのデータ管理機能を組み合わせ、Teradataのデータベース内機能を活用します。

    Teradata のワークロードを示すスクリーンショット。

  • SQL2Fabric-Mirroring by Striim:オンプレミスSQL ServerデータをOneLakeにシームレスにミラーリングする完全管理型ゼロコードレプリケーションソリューション。

    Striim のワークロードを示すスクリーンショット。

使用できるワークロードが増えるにつれて、Workload Hub は引き続き新しい機能を検出するための動的な領域として機能し、ユーザーがデータドリブン ソリューションのスケーリングと最適化に必要なツールを持っていることを確認します。

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