Fabric 的 SaaS 模型有望简化设

置和管理，并提供自动集成和优化，从而降低在基于 Azure 的“传统”数据和分析架构上管理多项服务的复杂性和成本。有望简化设因此，重点可能会从管理云服务转移到数据和分析资产。可以为不同的组织角色（数据工程师、数据分析师、业务用户）量身定制体验，确保每个团队成员都拥有有效工作所需的工具。通过 Copilot 集成，各种角色的生产力必将提高。

主要功能包括：

数据工程： Fabric 为数据移动、处理和 洪都拉斯数据 转换提供了强大的工具，实现了无缝的数据集成和分析准备。
数据工厂：此功能允许高效的数据提取和编排，支持复杂的数据工作流和管道。
实时分析：它提供实时事件路由和分 它还会显示有关关键字的相关信 析，确保根据实时数据流及时获得见解和决策。
数据科学： Fabri有望简化设c 集成了先进的数据科学工具，促进同一平台内机器学习模型的开发、训练和部署
数据仓库： Fabric 包括可扩展的数据仓库解决方案，集中存储数据并支持高性能查询和报告。
数据湖屋： MS Fabric 的 Lakehouse 功能无缝集成了数据湖和数据仓库，实现统一的数据管理和分析。

支撑上述功能的关键技术特点

OneLake：也许是 Fabric 与之 whatsapp 号码数据 前的 MS 数据产品最重要的区别之一。所有数据都以 Delta 格式存储（微软的优化算法在最上面）。通过采用 OneLake 作为存储（后台采用 ADLS Gen2）并将 delta 作为所有工作负载的通用格式，微软为客户提供了一个在最基本层面上统一的数据堆栈。OneLake 中的单个数据副本可以直 目錄 接为所有工作负载提供支持，以处理/查询由任何其他计算引擎（T-SQL、Spark）写入的数据。数据对象可以是

文件 – 对象存储、原始有望简化设文件、参考文件等不需要表格格式
表 – 通过 Spark 或

T-SQL 创建的托管增量表

Evenstream 和 KQL 数据库支持流数据的提取，这些数据可以与 One Lake 和 Power BI 无缝集成，以实现实时洞察
Fabric SQL Engine 旨在在任何 OneLake 工件上高效运行，为跨数据仓库、Lakehouse 和镜像数据库的查询提供高性能。
Microsoft Purview 集成提供了组织数据环境的统一视图。元数据会自动捕获，并可在 Purview 数据目录中查看，从而便于轻松发现、增强数据沿袭和审计功能。
Azure ML Integration 支持读 完美门店执行：利用 aws 上的生成式 ai 解决方案提高销售效率  取和写回 OneLake 数据，从而减少开发和测试新模型的时间。通过利用与 OneLake 的集成，可以通过 RAG 增强 Azure AI Studio 的大型语言模型 (LLM)。