Guide de décision Microsoft Fabric : Choisir entre l’entrepôt et Lakehouse
Microsoft Fabric propose deux types de charges de travail au format standard à l’échelle de l’entreprise pour le stockage des données : Entrepôt et Lakehouse. Cet article compare les deux plateformes et les points de décision pour chacun d’eux.
Critère
Solutions No Code ou Pro Code : Comment souhaitez-vous développer ?
- Spark
- Utilisez Lakehouse
- T-SQL
- Utilisez Entrepôt
besoins d’entreposage : avez-vous besoin de transactions à plusieurs tables ?
- Oui
- Utilisez Entrepôt
- Non
- Utilisez Lakehouse
complexité des données : quel type de données analysez-vous ?
- Sais pas
- Utilisez Lakehouse
- Données non structurées et structurées
- Utilisez Lakehouse
- Données structurées uniquement
- Utilisez Entrepôt
Choisir un service candidat
Effectuez une évaluation détaillée du service pour confirmer qu’il répond à vos besoins.
L’élément Warehouse dans Fabric Data Warehouse est un entrepôt de données à l’échelle de l’entreprise au format standard ouvert.
- Aucune performance des boutons avec un minimum de configuration et de déploiement, aucune configuration de calcul ou de stockage nécessaire.
- Expériences d’entrepôt simples et intuitives pour les professionnels des données débutants et expérimentés, avec ou sans codage.
- L’entrepôt centré sur Lake stocke les données dans OneLake au format Delta ouvert avec une récupération et une gestion faciles des données.
- Entièrement intégré à toutes les charges de travail Fabric.
- Chargement et transformation des données à grande échelle, avec des garanties transactionnelles multi-tables complètes fournies par le moteur SQL.
- Entrepôts virtuels avec interrogation inter-bases de données et couche sémantique entièrement intégrée.
- Plateforme prête pour l’entreprise avec des performances et une visibilité de l’utilisation de bout en bout, avec une gouvernance et une sécurité intégrées.
- Flexibilité pour créer un entrepôt de données ou un maillage de données en fonction des besoins de l’organisation et du choix d’un code sans code, d’un faible code ou d’un T-SQL pour les transformations.
L’élément Lakehouse dans Fabric Data Engineering est une plateforme d’architecture de données permettant de stocker, de gérer et d’analyser des données structurées et non structurées dans un emplacement unique.
- Stockez, gérez et analysez des données structurées et non structurées dans un emplacement unique pour obtenir des insights et prendre des décisions plus rapidement et efficacement.
- Solution flexible et évolutive qui permet aux organisations de gérer de grands volumes de données de tous les types et tailles.
- Ingérer facilement des données à partir de nombreuses sources différentes, qui sont converties en format Delta unifié
- Découverte et enregistrement automatiques de tables pour une expérience de fichier à table entièrement gérée pour les ingénieurs en données et les scientifiques des données.
- Point de terminaison d’analyse SQL automatique et jeu de données par défaut qui autorise l’interrogation T-SQL de tables delta dans le lac
Les deux sont inclus dans les capacités Power BI Premium ou Fabric.
Comparer différentes fonctionnalités d’entreposage
Cette table compare l'Entrepôt de données au point de terminaison d'analyse SQL du Lakehouse.
Offre Microsoft Fabric
Entrepôt
Point de terminaison d’analytique SQL de Lakehouse
Fonctionnalités principales
ACID conforme, entreposage de données complet avec prise en charge des transactions dans T-SQL.
Lecture seule, point de terminaison d’analytique SQL généré par le système pour Lakehouse pour l’interrogation et le service T-SQL. Prend en charge l’analytique sur les tables Delta Lakehouse et les dossiers Delta Lake référencés via des raccourcis.
Profil du développeur
Développeurs SQL ou développeurs citoyens
Ingénieurs données ou développeurs SQL
Chargement des données
SQL, pipelines, flux de données
Spark, pipelines, flux de données, raccourcis
Prise en charge de la table Delta
Lit et écrit des tables Delta
Lit les tables delta
Couche de stockage
Open Data Format - Delta
Open Data Format - Delta
Cas d’usage recommandé
- Entreposage de données pour une utilisation d’entreprise
- Entreposage de données qui prend en charge l’utilisation du service, de l’unité commerciale ou du libre-service
- Analyse structurée des données dans T-SQL avec des tables, des vues, des procédures et des fonctions et une prise en charge avancée de SQL pour BI
- Exploration et interrogation de tables delta à partir du lakehouse
- Zone de préparation et d'archivage des données pour l'analyse
- Architecture Medallion lakehouse avec des zones pour l’analyse du bronze, de l’argent et de l’or
- Jumelage avec l’entreposage pour les cas d’usage de l’analytique d’entreprise
Expérience de développement
- Éditeur d’entrepôt avec prise en charge complète des expériences d’interface utilisateur pour l’ingestion, la modélisation, le développement et l’interrogation des données T-SQL pour l’ingestion, la modélisation et l’ingestion des données
- Prise en charge de la lecture et de l'écriture pour les outils de première et de troisième partie
- Point de terminaison d’analytique SQL Lakehouse avec prise en charge limitée de T-SQL pour les vues, les fonctions table et les requêtes SQL
- Expériences d’interface utilisateur pour la modélisation et l’interrogation
- Prise en charge limitée de T-SQL pour les outils de première et de tierce partie
Fonctionnalités T-SQL
Prise en charge complète de DQL, DML et DDL T-SQL, prise en charge complète des transactions
Prise en charge T-SQL complète de DQL, pas de DML, limitée de DDL, comme les vues SQL et les fonctions à valeurs de tables