Unifique os dados com atalhos do OneLake e espelhamento

O OneLake oferece uma visão única dos dados entre nuvens, domínios e contas. Unificar dados no OneLake não exige armazenar todos esses dados em um só lugar. Os dados podem permanecer em sua fonte ou ser replicados no OneLake, onde cargas de trabalho do Fabric os acessam por meio de um namespace compartilhado.

Atalhos e espelhamento são recursos complementares do OneLake para criar essa visão unificada sem construir e operar pipelines de movimentação de dados. Atalhos adicionam dados selecionados ao namespace OneLake. O espelhamento adiciona um banco de dados ou catálogo externo e determina se seus dados podem ser acessados no local ou se precisam ser replicados. Este artigo explica como cada funcionalidade funciona e quando utilizá-la. Para o conjunto mais amplo de formas de ingerir, transformar ou mover dados no Fabric, veja Obter dados no Microsoft Fabric ou Escolher uma estratégia de movimentação de dados.

Atalhos e espelhamento em um olhar

Atalhos e espelhamento operam em diferentes níveis de granularidade e oferecem suporte a diferentes formatos de origem.

Se sua fonte armazena dados em um formato proprietário, o espelhamento é sua única opção.

Quando usar atalhos

Use atalhos quando quiser incluir dados específicos na sua visualização unificada do OneLake sem copiá-los. Escolha atalhos quando:

• Compartilhe uma única tabela, pasta ou arquivo entre espaços de trabalho ou locatários.
• Combine dados de múltiplas contas de lagos ou nuvem em uma única visualização unificada.
• Construa padrões de malha de dados onde cada domínio seja dono de seus dados e outros domínios os descubram através do OneLake.
• Disponibilize dados em formatos abertos, como Delta ou Iceberg, no Azure Data Lake Storage, Amazon S3, Google Cloud Storage ou Dataverse.

Os atalhos funcionam em nível de tabela, pasta ou arquivo. Você decide quais dados disponibilizar e onde eles aparecem no OneLake. Para obter mais informações, consulte atalhos do OneLake.

Transforme os dados conforme você os unifica

As transformações de atalho convertem os dados subjacentes a um atalho em uma tabela Delta consultável que permanece sincronizada com a origem, sem a necessidade de criar um pipeline de ETL. Use-os para deixar sua análise de dados pronta:

• Transformações de arquivos convertem arquivos estruturados, como CSV, Parquet, JSON ou Excel, em tabelas Delta. Para mais informações, consulte Transformações de atalho (arquivo).
• Transformações baseadas em IA aplicam processamento de linguagem a .txt arquivos para resumir conteúdo, detectar sentimentos, traduzir idiomas, ocultar informações pessoais identificáveis (PII) ou extrair entidades nomeadas. Para mais informações, consulte Transformações de atalhos (com tecnologia de IA).

Quando usar espelhamento

Use o espelhamento quando quiser incluir um banco de dados externo ou um catálogo, e os dados subjacentes, no Fabric como uma única unidade. O espelhamento é a escolha certa quando você:

• Disponibilize um banco de dados ou catálogo externo completo no Fabric sem projetar um processo de ingestão separado.
• Mantenha uma cópia pronta para análise de um banco de dados operacional (como Banco de Dados SQL do Azure, PostgreSQL ou Cosmos DB) no OneLake que permaneça sincronizada com a fonte.
• Disponibilize um lakehouse externo ou data warehouse externo (como o Databricks Unity Catalog ou o Snowflake) no Fabric para poder consultá-lo junto com seus dados do Fabric.

O espelhamento sempre adiciona os metadados do catálogo, como bancos de dados, esquemas e tabelas, ao Fabric. Como o Fabric acessa os dados depende da fonte, como descreve a próxima seção.

Como o espelhamento disponibiliza dados no OneLake

O espelhamento utiliza dois mecanismos subjacentes para incluir dados externos na visualização unificada do OneLake. A combinação certa depende de como a fonte armazena seus dados.

• Replicação. O espelhamento copia dados da fonte para o OneLake em um formato Delta pronto para análise. O espelhamento utiliza replicação quando a fonte armazena dados em um formato proprietário.
• Atalhos. Espelhar dados de referências no local através de atalhos OneLake. O espelhamento usa atalhos quando a fonte armazena dados em formato aberto que o OneLake pode ler diretamente.

Diferentes fontes usam esses mecanismos de forma diferente, como mostrado na tabela a seguir.

Em todos os casos, o espelhamento adiciona os metadados do catálogo ao Fabric. Se também copia os dados depende da fonte.

Use atalhos e espelhamento juntos

Atalhos e espelhamento não se excluem mutuamente. Você pode usá-los juntos em muitos cenários. Por exemplo, use espelhamento para adicionar um sistema fonte ao Fabric uma vez e então crie atalhos para tornar dados selecionados desse sistema disponíveis entre espaços de trabalho, domínios ou locatários. Se o espelhamento replica os dados de origem no OneLake, atalhos para esses dados não criam outra cópia nem adicionam custo de armazenamento.

Padrões comuns que combinam as duas capacidades incluem:

• Espelhe uma vez, consuma em qualquer lugar. Um espaço de trabalho central espelha um banco de dados ou catálogo externo, como um Banco de Dados SQL do Azure ou uma conta Snowflake. Outros workspaces no mesmo tenant têm atalhos para as tabelas espelhadas, em vez de espelhar de novo a mesma fonte. Um item espelhado representa a origem, e cada consumidor lê os mesmos dados atualizados.
• Espelhamento de domínio com consumo de malha. As equipes de domínio espelham seus próprios sistemas-fonte em seus espaços de trabalho de domínio. Casas de lago a jusante e armazéns em espaços de trabalho de consumo usam atalhos para acessar apenas as tabelas necessárias do banco de dados espelhado. Cada domínio possui sua conexão com a fonte, e os consumidores permanecem desacoplados do sistema fonte.
• Uma casa de lago, múltiplas localizações de dados. Um único lakehouse pode conter atalhos para tabelas espelhadas, bem como atalhos para dados de formato aberto no Azure Data Lake Storage, Amazon S3 ou em outro local do OneLake. Relatórios e notebooks consultam o lakehouse como um repositório unificado, quer os dados subjacentes permaneçam na origem, quer sejam replicados para o OneLake.
• Acesso entre locatários ou entre nuvem. Um inquilino espelha uma fonte em seu próprio OneLake. Um locatário parceiro cria um atalho para os dados espelhados em vez de receber acesso direto ao sistema de origem. As credenciais do sistema de origem nunca saem do tenant de origem.

Algumas coisas para saber ao combiná-las:

• Atalhos para tabelas espelhadas herdam o modelo de segurança do item espelhado. As permissões no banco de dados, esquema ou tabela espelhados se aplicam a qualquer pessoa que acesse por meio do atalho. Para obter mais informações, consulte a segurança de atalho do OneLake.
• Os atalhos para tabelas espelhadas são apenas para leitura. Para alterar os dados, mude o sistema de origem e deixe o espelhamento propagar a atualização.
• Se a fonte espelhada for pausada, excluída ou encontrar um erro de replicação, todos os atalhos que apontam para ela mostram o mesmo estado. Defina a titularidade e o monitoramento do item espelhado conforme necessário.

Quando usar a movimentação de dados em vez disso

Atalhos e espelhamento unificam os dados ao disponibilizá-los via OneLake, e transformações de atalhos podem converter esses dados em tabelas Delta prontas para análise. Eles não substituem o conjunto completo de ferramentas de ingestão e movimentação de dados do Fabric. Escolha um pipeline, fluxo de dados, tarefa de cópia ou fluxo de eventos quando precisar:

• Aplique lógica de transformação complexa ou multi-fonte (por exemplo, juntar fontes, aplicar regras de negócio ou remodelar esquemas) que vá além do que transformações de atalho fazem.
• Programe, orquestre ou inicie a movimentação no seu próprio ritmo.
• Mova dados para um destino fora do OneLake.
• Transmita eventos para o Fabric para processamento em tempo real.

Esses cenários exigem as ferramentas de movimentação e integração de dados da Fabric, e não apenas a unificação do OneLake.

• Para uma visão completa de todas as formas de trazer dados para o Fabric, veja Obter dados no Microsoft Fabric.
• Para uma comparação direta entre pipelines, trabalhos de cópia, espelhamento e fluxos de eventos, consulte o guia de decisão Escolher uma estratégia de movimentação de dados.

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