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Dataflow Gen1 から Dataflow Gen2 への移行

この記事では、Power BI データフロー作成者を対象にしています。 Microsoft Fabric の データ ファクトリーの中で Dataflow Gen2 へのデータフロー移行を支援するためのガイダンスと根拠が提供されます。

手記

Dataflow Gen2 は、新機能とエクスペリエンスの向上を実現する、新しい世代のデータフローです。 Gen2 データフローは Power BI データフローと共に存在します。これは現在、Dataflow Gen1と呼ばれています。

Dataflow Gen1 と Dataflow Gen2 の違いについては、「データフロー第 1 世代からデータフロー第 2 世代への 」を参照してください。

バックグラウンド

Microsoft Fabric は、セルフサービスと IT で管理されるエンタープライズ データの両方に対応する統合プラットフォームに進化しました。 データ量が急激に増加し、複雑さが増す中、Fabric のお客様は、エンタープライズ ソリューションを拡張し、セキュリティで保護され、管理が容易で、最大の組織のすべてのユーザーがアクセスできるようにする必要があります。

近年、Microsoft は、Fabric の容量にスケーラブルなクラウド機能を提供するために大きな進歩を遂げています。 そのため、Fabric の Data Factory は、数十年にわたって構築されたデータ統合開発者とデータ統合ソリューションの大規模なエコシステムをすぐに支援します。 これは、前の世代で使用できる同等の機能をはるかに超える機能の完全なセットを活用しています。

当然ながら、お客様は、Fabric 内でホストすることで、データ統合ソリューションを統合する機会があるかどうかを確認しています。 多くの場合、次のような質問をします。

  • 依存しているすべてのデータフロー機能は、Dataflow Gen2 で動作しますか?
  • Dataflow Gen2 でのみ使用できる機能は何ですか?
  • 既存のデータフローを Dataflow Gen2 に移行する方法
  • エンタープライズ データ インジェストに関する Microsoft のロードマップは何ですか?

これらの質問の多くに対する回答については、この記事で説明します。

手記

Fabric 容量への移行の決定は、各顧客の要件によって異なります。 お客様は、情報に基づいた意思決定を行うために、利点を慎重に評価する必要があります。 データフロー Gen2 への有機的な移行は時間の経過と共に予想されます。この意図は、お客様が快適な条件で行われることです。

明確に言えば、現在のところ、Power BI データフローまたは Power Platform データフローを非推奨にする計画はありません。 ただし、エンタープライズ データ インジェスト用の Dataflow Gen2 への投資に重点を置く優先順位があるため、Fabric の容量によって提供される値は時間の経過とともに増加します。 Fabric 容量を選択したお客様は、Microsoft Fabric 製品ロードマップとの連携の恩恵を受けることができます。

セルフサービスデータとエンタープライズデータ統合の統合

Fabric での項目の統合により、リソースを併置することで、検出、コラボレーション、管理が簡素化されます。 これにより、中央の IT チームは、一般的なセルフサービス項目をより簡単に導入して統合できます。 同時に、データ系列や監視など、企業の標準に合わせてミッション クリティカルなデータ移動および変換サービスを運用可能にします。

作成者のコラボレーションとスケーラブルなニーズをサポートするために、Fabric の Dataflow Gen2 では、高速コピーが導入されています。これにより、Fabric のバックエンド インフラストラクチャを使用して、変換中に中間データ 格納および処理 することで、大量のデータを効率的に取り込むことができます。 テラバイト単位のデータをシームレスに処理できます。 データフロー作成者は、ファブリック レイクハウス、ウェアハウス、イベントハウス、Azure SQL Database など、変換されたデータに データ変換先を指定できるため、データ管理とアクセシビリティが向上します。 さらに、Copilot を介した生成型 AI の最近の統合により、インテリジェントなコード生成と反復的なタスクの自動化によってデータ準備エクスペリエンスが強化され、複雑なソリューションを作成するための簡単かつ迅速なパスが提供されます。

共通のプラットフォームを利用することで、ワークフローが合理化され、ビジネスと IT のコラボレーションが強化されます。 そのため、組織はデータ ソリューションをエンタープライズ レベルにスケーリングし、大量のデータを管理する際の高いパフォーマンス、柔軟性、効率性を確保できます。

ファブリック容量

分散アーキテクチャにより、Fabric の容量 は、全体的な負荷、一時的なスパイク、高いコンカレンシーの影響を受けにくくなります。 容量を大規模なファブリック容量 SKU に統合することで、お客様はパフォーマンスとスループットを向上させることができます。

機能の比較

次の表は、Power BI データフローまたはファブリック データフロー Gen2 でサポートされる機能を示しています。

特徴 Power BI データフロー Gen1 Fabric Dataflow Gen2
接続
Power Query のすべてのデータ ソース のサポート はい はい
Power BI Desktop、Excel、または Power Apps でデータフローに接続してデータを読み込む はい はい
スケーラビリティ
高速コピーは、データフロー内のコピーアクティビティ を利用して大規模なデータインジェストをサポートします。 いいえ はい
スケジュールされた更新。データが最新の状態に保たれる はい はい
増分更新は、増分データの取り込みを自動化するポリシーを使用し、ほぼリアルタイムでのレポート提供を支援します。 はい はい
データ パイプライン オーケストレーション。データ パイプラインに データフロー アクティビティ を追加し、調整された条件付きイベントを作成できます いいえ はい
人工知能
Copilot for Data Factory。これは、データを簡単に変換するためのインテリジェントなコード生成を提供し、複雑なタスクをより深く理解するのに役立つコードの説明を生成します いいえ はい
Cognitive Services。人工知能 (AI) を使用して Azure Cognitive Services とは異なるアルゴリズムを適用し、セルフサービス データ準備を強化します はい 1 なし
自動機械学習 (AutoML)。これにより、ビジネス アナリストは Fabric で機械学習 (ML) モデルを直接トレーニング、検証、呼び出すことができます。 非推奨の 2
Azure Machine Learning 統合。カスタム モデルは、Power Query エディターでユーザーが呼び出すことができる動的 Power Query 関数として公開されます はい 1 なし
コンテンツ管理
データ系列ビューの。これは、ユーザーがデータフロー項目の依存関係を理解して評価するのに役立ちます はい はい
Fabric コンテンツのライフサイクルを管理するデプロイ パイプライン はい はい
プラットフォームの拡張性とレジリエンス
スケールとパフォーマンスの向上をサポートする Premium 容量 アーキテクチャ はい はい
地域、業界固有、または組織のデータ所在地要件に対応するために、 をサポートしているマルチジオ機能は、多国籍企業に役立ちます。 はい 3 はい
セキュリティ
仮想ネットワーク (VNet) データ ゲートウェイの接続。これにより、Fabric は組織の仮想ネットワークでシームレスに動作できます いいえ はい
オンプレミス データ ゲートウェイの接続。これにより、組織のオンプレミス データ ソースと Fabric の間のデータへの安全なアクセスが可能になります はい はい
Azure サービス タグ サポートされます。これは、ネットワーク セキュリティ規則の更新や変更の複雑さを最小限に抑えるために自動的に管理される IP アドレスの定義済みのグループです。 はい はい
ガバナンス
コンテンツ 保証、価値のある高品質の Fabric アイテムを宣伝または認定する はい はい
Microsoft Purview 統合 は、お客様が Fabric 項目を管理し、ガバナンスするのに役立ちます。 はい はい
Microsoft Information Protection (MIP) 秘密度ラベル と、データ損失防止 (DLP) 用の Microsoft Defender for Cloud Apps との統合 はい はい
監視と診断のログ記録
強化された 更新履歴。これにより、データフローの更新中に何が起こったかを詳細に評価できます いいえ はい
監視ハブ。Fabric 項目の監視機能を提供します いいえ はい
Microsoft Fabric Capacity Metrics アプリ。Fabric 容量の監視機能を提供します はい はい
監査ログ。Fabric と Microsoft 365 全体のユーザー アクティビティを追跡します はい はい

1 Azure AI API エンドポイントを呼び出すカスタム関数を作成する方法については、「チュートリアル: Power BIに格納されているテキストからキー フレーズを抽出する」を参照してください。

2 自動機械学習 (AutoML) は非推奨になりました。 詳細については、この公式発表を参照してください。

3 Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 を使用するように Power BI データフロー ストレージを構成するには、この記事参照してください。

考慮 事項

Dataflow Gen2 に移行する前に、計画に考慮すべきその他の考慮事項があります。

ライセンス

Power BI データフロー (Dataflow Gen1) を発行または管理するには、Pro または Premium Per User (PPU) ライセンスが必要です。 これに対し、Premium 容量ワークスペースで Dataflow Gen2 を作成するには、Microsoft Fabric (無料) ライセンスのみが必要です。

移動

Power Query テンプレート 異なる Power Query 統合間でプロジェクトを転送するプロセスを簡略化できます。 複雑で時間のかかる作業になる可能性のある作業を合理化するのに役立ちます。 テンプレートは、スクリプトやメタデータを含む Power Query プロジェクト全体を 1 つの移植可能なファイルにカプセル化します。

Power Query テンプレートは、Power BI データフローや Fabric Dataflow Gen2 などのさまざまな統合に対応するように設計されており、これらのサービス間のスムーズな移行が保証されています。

ロードマップ

Microsoft Fabric リリース プラン では、Microsoft Fabricの Data Factory の新機能や計画内容など、機能が将来のリリースに向けて準備されると、最新の更新プログラムとタイムラインが発表されます。

この記事の詳細については、次のリソースを参照してください。