Microsoft Fabric の新機能
このページは、Microsoft Fabric に最近加えられた新機能を紹介するページであり、随時更新されています。
- Fabric の最新情報や新機能の情報をいち早く入手したい方は、Microsoft Fabric 更新ブログをチェックしてください。
- コミュニティ、マーケティング、ケース スタディ、業界ニュースについては、Microsoft Fabric ブログを参照してください。
- Power BI の最新情報については、「Power BI の新機能」をご覧ください。
- 以前の更新プログラムについては、「Microsoft Fabric の最新情報 アーカイブ」を確認してください。
Microsoft Fabric の利用開始に役立つ情報
- Fabric のラーニング パス
- Microsoft Fabric の概要
- Microsoft Fabric のエンドツーエンドのチュートリアル
- Microsoft Fabric で使用される用語の定義
現在プレビュー段階の機能
次の表に、現在プレビュー段階にある Microsoft Fabric の機能を示します。 プレビュー機能はアルファベット順に記載されています。
Note
現在プレビュー段階の機能は、追加利用規約の下で提供されます。 ベータ版、プレビュー版、またはその他のまだ一般提供されていない Azure 機能に適用される法律条項を確認してください。 Microsoft Fabric では、一般提供 (GA) になる前にプレビュー機能を評価し、フィードバックを製品グループと共有できるように、プレビューが提供されています。
| 機能 | 詳細情報 |
|---|---|
| Azure Data Factory 項目 | 既存の Azure Data Factory (ADF) が Fabric ワークスペースで使用できるようになりました。 この新しいプレビュー機能を使用すると、Fabric ワークスペースから既存の Azure Data Factory に接続できます。 Fabric Data Factory ワークスペース内で [Azure Data Factory の作成] を選択すると、Fabric ワークスペースから直接 Azure データ ファクトリを管理できます。 |
| 容量プール プレビュー | 容量管理者は、ワークロードの要件に基づいてカスタム プール (プレビュー) を作成し、コンピューティング リソースをきめ細かく制御できるようになりました。 Data Engineering と Data Science のカスタム プールは、ワークスペースの Spark 設定と環境項目内の Spark プール オプションとして設定できます。 |
| Code-First AutoML プレビュー | Fabric Data Science では、新しい AutoML 機能を使って、機械学習ワークフローを自動化できます。 AutoML または自動機械学習 は、特定のデータとタスクの種類に対して機械学習モデルを自動的にトレーニングおよび最適化できる一連の手法とツールです。 |
| Code-First Hyperparameter Tuning のプレビュー | Fabric Data Science では、FLAML がハイパーパラメーターのチューニング用に統合されており、現在はプレビュー機能です。 Fabric のflaml.tune 機能により、このプロセスが合理化され、ハイパーパラメーター調整 にコスト効率が高く効率的なアプローチが提供されます。 |
| Fabric の Copilot は世界中で利用できます | すべてのお客様が、Power BI 用 Copilot、データ ファクトリ、Data Science と Data Engineering、Real-Time Intelligence を含む、Fabric の Copilot を利用できるようになりました。 詳細については、「Fabric の Copilot に関する概要」を参照してください。 |
| Fabric Activator (プレビュー) | Activator がプレビュー段階になり、既存のすべての Microsoft Fabric ユーザーに対して有効になります。 |
| Data Factory プレビューの Apache Airflow ジョブ | Apache Airflow を利用した Data Factory の Apache Airflow ジョブ (プレビュー) では、有向非巡回グラフ (DAG) として定義された Python ベースのデータ プロセスのシームレスな作成、スケジュール設定、監視エクスペリエンスが提供されます。 詳細については、「クイックスタート: データ ワークフローの作成」を参照してください。 |
| Spark DataFrames 用の Data Wrangler (プレビュー) | Data Wrangler でプレビュー段階の Spark DataFrame がサポートされるようになりました。ユーザーは、Data Wranglerを使用して pandas DataFrames に加えて Spark DataFrames を編集できるようになりました。 |
| Copy ジョブ | Copy ジョブ (プレビュー) には、従来の Copy アクティビティに比べて利点があります。 詳細については、Microsoft Fabric における Copy ジョブ プレビューの発表を参照してください。 チュートリアルについては、Data Factory for Microsoft Fabric での Copy ジョブ (プレビュー) の作成方法に関するページを参照してください。 |
| Activator (プレビュー) | Activator はプレビュー段階であり、既存のすべての Microsoft Fabric ユーザーに対して有効にされます。 |
| Data Science AI スキル (プレビュー) | AI スキル (プレビュー) を使用して、Fabric のデータに対して独自の生成 AI エクスペリエンスを構築できるようになりました。 レイクハウスとウェアハウスを使って、質問と回答の AI システムを構築することができます。 詳細については、Microsoft Fabric での AI スキルの概要: プレビュー段階に関するページを参照してください。 開始するには、「AdventureWorks データセットを使用した AI スキルの例」を試してください。 |
| CI/CD と Git 統合での Dataflow Gen2 | Dataflow Gen2 で、継続的インテグレーションと継続的デプロイ (CI/CD) および Git 統合がサポートされるようになりました。 このプレビュー機能を使うと、Fabric ワークスペースに接続された Git リポジトリでデータフローを作成、編集、管理できます。 さらに、デプロイ パイプライン機能を使って、自分のワークスペースから他のワークスペースへのデータフローのデプロイを自動化できます。 また、Fabric の作成、読み取り、更新、削除、一覧表示 (CRUDL) API を使って、Dataflow Gen2 を管理することもできます。 |
| SQL 分析エンドポイントでの Delta 列マッピング | SQL 分析エンドポイントで、列マッピングが有効な Delta テーブルがサポートされるようになりました。 詳細については、デルタ列マッピングに関するページと SQL 分析エンドポイントの制限に関するページを参照してください。 現在、この機能はプレビュー段階にあります。 |
| OneLake の ドメイン (プレビュー) | OneLake の ドメイン は、データを論理データ メッシュに整理し、フェデレーション ガバナンスを可能にし、ビジネス ニーズに合わせて最適化するのに役立ちます。 これで、サブ ドメイン、ユーザーのデフォルト ドメイン を作成し、ドメイン 間でワークスペースを移動できるようになりました。 詳細については、「Fabric ドメイン」を参照してください。 |
| Pipelines における Notebooks の高コンカレンシー モード (プレビュー) | Pipelines における Notebooks の高コンカレンシー モードにより、ユーザーがパイプライン内の複数のノートブック間で Spark セッションを共有できます。 高コンカレンシー モードを使用すると、ユーザーはパイプライン ジョブをトリガーできます。これらのジョブは、既存の高コンカレンシー セッションに自動的にパックされます。 |
| 外部データ共有 (プレビュー) の概要 | 新機能の外部データ共有 (プレビュー) では、Fabric ユーザーが自分の Fabric テナントから、別の Fabric テナントのユーザーとデータを共有できます。 |
| Fabric ゲートウェイにより、オンプレミス データへの OneLake ショートカットが有効になります | 環境内のマシン上の Fabric オンプレミス データ ゲートウェイを使用してオンプレミスのデータ ソースに接続し、S3 互換または Google Cloud Storage データ ソースのネットワーク可視性を実現します。 次に、ショートカットを作成し、そのゲートウェイを選択します。 詳細については、「オンプレミス データへのショートカットを作成する」をご覧ください。 |
| Spark ランタイムの Fabric Data Warehouse 用の Fabric Spark コネクタ (プレビュー) | Data Warehouse 用の Fabric Spark コネクタ (プレビュー) を使うと、Spark 開発者またはデータ サイエンティストは、簡略化された Spark API を使って、(同じワークスペース内または異なるワークスペースの) レイクハウスのウェアハウスまたは SQL 分析エンドポイントのデータにアクセスして操作できます。 |
| Fabric Spark 診断エミッタ (プレビュー) | Fabric Apache Spark 診断エミッタ (プレビュー) を使用すると、Apache Spark ユーザーは Spark アプリケーションからログ、イベント ログ、メトリックを収集し、Azure Event Hubs、Azure Storage、Azure Log Analytics など、さまざまな宛先に送信できます。 |
| Fabric SQL データベース (プレビュー) | Microsoft Fabric SQL Database (プレビュー) は、Azure SQL Database を基にした開発者向けのトランザクション データベースであり、Fabric で運用データベースを簡単に作成できます。 Fabric SQL データベースでは、SQL データベース エンジンが Azure SQL Database として使われます。 SQL データベースの決定ガイドを確認してください。 |
| Fabric ワークロード開発キット (プレビュー) | Microsoft Fabric ワークロード開発キットは、追加のワークロードに拡張され、フロントエンド SDK とバックエンド REST API を使用して Microsoft Fabric を設計、開発、および相互運用するための堅牢な開発者ツールキットとなります。 |
| ワークスペースプレビューのフォルダー | ワークスペースの組織単位として、フォルダー は、アイテムを整理および管理するための階レイヤー構造を提供することで、この問題点に対処します。 詳細については、「ワークスペースでのフォルダー作成 (プレビュー)」を参照してください。 |
| Microsoft Fabric での GraphQL API (プレビュー) | GraphQL 用の新しい API は、Fabric で複数のデータ ソースにすばやく効率的にクエリを実行できるデータ アクセスレイヤーです。 詳細については、「GraphQL 用 Microsoft Fabric とは」を参照してください。 |
| Dataflow Gen2 の増分更新 (プレビュー) | Fabric Data Factory における Dataflows Gen2 の増分更新は、特にデータが拡張し続ける状況で、データ インジェストと変換を最適化するように設計されています。 詳細については、Dataflow Gen2 の増分更新プレビューの発表を参照してください。 |
| データ パイプラインでの Invoke リモート パイプライン (プレビュー) | Invoke パイプライン (プレビュー) アクティビティを使って、Azure Data Factory または Synapse Analytics パイプラインからパイプラインを呼び出すことができるようになりました。 この機能を使用すると、Fabric パイプライン内の既存の ADF または Synapse パイプラインを、この新しい Invoke パイプライン アクティビティを通じてインラインで呼び出すことで利用できます。 |
| Kusto キャッシュの使用 (プレビュー) | Kusto キャッシュ従量課金のプレビューとは、KQL データベースと Eventhouse 品目からの OneLake Cache データが保存されたメーターの課金対象の使用量が表示されることを意味します。 詳細については、「KQL データベースの使用量」を参照してください。 |
| レイクハウス スキーマ機能 | レイクハウス スキーマ機能 (プレビュー) では、レイクハウス テーブルからスキーマ情報を読み取るためのデータ パイプラインのサポートが導入され、指定されたスキーマ内のテーブルへのデータの書き込みがサポートされます。 レイクハウス スキーマを使用すると、データの検出やアクセス制御などを向上させるために、テーブルをグループ化できます。 |
| git の統合とデプロイ パイプラインに対するレイクハウスのサポート (プレビュー) | レイクハウスは、Microsoft Fabric のライフサイクル管理機能と統合されました。これにより、製品の寿命を通じてすべての開発チーム メンバー間の標準化されたコラボレーションを提供します。 ライフサイクル管理は、機能とバグ修正を複数の環境に継続的に提供することで、製品の効果的なバージョン管理とリリース プロセスを容易にします。 |
| マネージド仮想ネットワーク (プレビュー) | マネージド Virtual Networkは、Microsoft Fabric によって Fabric ワークスペースごとに作成および管理される仮想ネットワークです。 |
| Microsoft 365 コネクタが、レイクハウス (プレビュー) へのデータの取り込みをサポートするようになりました | Microsoft 365 コネクタが、レイクハウス テーブルへのデータの取り込みをサポートするようになりました。 |
| Microsoft Fabric の管理者 API | Fabric の管理者 API は、管理タスクを効率化するように設計されています。 Fabric の管理者 API の初期セットは、ワークスペース、Fabric 項目、ユーザー アクセスの詳細の検出を簡略化するように調整されています。 |
| Microsoft Fabric でのミラーリング プレビュー | Fabric でのデータベース ミラーリングを使用すると、Microsoft Fabric の OneLake にデータベースを簡単に取り込み、シームレスなゼロ ETL、データに関する準リアルタイムの分析情報を実現し、ウェアハウス、BI、AI などのロックを解除できます。 詳細については、「Fabric でのミラーリングとは？」を参照してください。 |
| ランタイム 1.3 でのネイティブ実行エンジン (プレビュー) | Fabric ランタイム 1.3 用のネイティブ実行エンジンがプレビューで使用できるようになり、データ処理、ETL、データ サイエンス、対話型クエリ全体で優れたクエリ パフォーマンスが実現します。 ネイティブ実行エンジンを使用する場合、Apache Spark ジョブの実行を高速化するためにコードを変更する必要はありません。 |
| 入れ子になった共通テーブル式 (CTE) (プレビュー) | Fabric ウェアハウスと SQL 分析エンドポイントの両方で、"標準"、"シーケンシャル"、および "入れ子になった" CTE がサポートされています。 CTE は Microsoft Fabric で一般提供されていますが、Fabric データ ウェアハウスの入れ子になった共通テーブル式 (CTE) は現在プレビュー機能です。 |
| vscode.dev 内での Notebook デバッグ (プレビュー) | vscode.dev の Synapse VS Code - リモート拡張機能を使用して、ブレークポイントを配置し、Notebook コードをデバッグできるようになりました。 この更新プログラムは、Fabric ランタイム 1.3 から始まります。 |
| OneLake データ アクセス ロール | レイクハウス の OneLake データ アクセス ロールは、現在、プレビュー段階です。 新しいフォルダー セキュリティ ユーザー インターフェイスで、ロールのアクセス許可とユーザー/グループの割り当てを簡単に更新できます。 |
| OneLake SAS (プレビュー) | 有効期間の短いユーザー委任 OneLake SAS のサポートがプレビュー段階になりました。 この機能により、アプリケーションが、Microsoft Entra ID によってサポートされるユーザー委任キーを要求し、そのキーを使用して OneLake SAS トークンを構築できます。 このトークンは、別のツール、ノード、またはユーザーへの委任されたアクセスを提供するために渡され、これにより制御された安全なアクセスが確保されます。 |
| オープン ミラーリング (プレビュー) | オープン ミラーリングは、すべてのアプリケーションがオープン ミラーリング パブリック API とアプローチに基づいて、変更データを Fabric 内のミラー化データベースに直接書き込むことを可能にします。 オープン ミラーリングは、拡張とカスタマイズが可能で、オープンとなるように設計されています。 これは、Delta Lake のオープンなテーブル形式に基づいて Fabric 内のミラーリングを拡張する強力な機能です。 作業を開始するには、「チュートリアル: Microsoft Fabric のオープンなミラー化データベースを構成する」を参照してください。 |
| Fabric プレビューでの構築済み Azure AI サービス | Fabric の構築済み AI サービスのプレビューは、Azure Cognitive Services と呼ばれていた Azure AI サービスとの統合です。 構築済みの Azure AI サービス を使用すると、前提条件なしで構築済みの AI モデルを使用してデータを簡単に強化できます。 現在、プレビルドされた AI サービスは プレビュー段階にあり、Microsoft Azure OpenAI Service、Azure AI Language、Azure AI 翻訳のサポートが含まれています。 |
| Purview データ損失防止ポリシーが Fabric レイクハウスに拡張 | Microsoft Purview のデータ損失防止 (DLP) ポリシーから Fabric レイクハウスへの拡張がプレビュー段階になりました。 |
| リアルタイム ダッシュボードと基になる KQL データベースのアクセス分離 (プレビュー) | ダッシュボードと基になるデータに対して個別にアクセス許可を設定することで、管理者は、ユーザーに対して、生データへのアクセスを付与することなく、柔軟にダッシュボードの表示を許可できるようになりました。 |
| リアルタイム ハブ | リアルタイム ハブは、移動中のデータをストリーミングするための、テナント全体で統一された単一の論理的な場所です。 これにより、さまざまなソースからのデータインモーションを簡単に検出、取り込み、管理、使用できます。 直接操作できるすべてのストリームとKusto 照会言語 (KQL) テーブルが一覧表示されます。 さらに、Microsoft 製品や Fabric イベントからストリーミング データを取り込むための簡単な方法となります。 詳細については、「Real-Time ハブの概要」を参照してください。 |
| ジョブの最大コア数を予約 (プレビュー) | 新しいワークスペース レベルの設定を使用すると、Spark ワークロードのアクティブなジョブの最大コア数を予約できます。 詳細については、「Fabric の Apache Spark での高コンカレンシー モード」を参照してください。 |
| REST APIs for Fabric Data Factory パイプライン (プレビュー) | REST APIs for Fabric Data Factory Pipelinesは、プレビュー段階になりました。 REST APIs for Data Factory pipelines では、Fabric の組み込み機能を拡張して、パイプラインを作成、読み取り、更新、削除、一覧表示することができます。 |
| Eventstream でのマネージド プライベート エンドポイントを使用した安全なデータ ストリーミング (プレビュー) | Fabric マネージド プライベート エンドポイントを作成することで、プライベート ネットワーク内またはファイアウォールの内側で、Azure Event Hubs や IoT Hub などの Azure サービスに Eventstream を安全に接続できるようになりました。 詳細については、「Eventstream でのマネージド プライベート エンドポイントを使用した安全なデータ ストリーミング (プレビュー)」を参照してください。 |
| ノートブック対話型実行に対するワークスペース設定のセッションの有効期間コントロール (プレビュー) | Data Engineering/Science ワークスペースの設定で新しいセッションの有効期間コントロールを使用すると、ノートブック対話型セッションの最大有効期限の制限時間を設定できます。 既定では、セッションは 20 分後に期限切れになりますが、最大有効期限をカスタマイズできるようになりました。 |
| Fabric AI スキルの共有機能 (プレビュー) | Fabric AI スキルの "共有" 機能 (プレビュー) により、さまざまなアクセス許可モデルを使用して、AI スキルを他のユーザーと共有できます。 |
| Fabric AI スキルの共有 (プレビュー) | Fabric AI スキルの共有機能 (プレビュー) により、さまざまなアクセス許可モデルを使用して、AI スキルを他のユーザーと共有できます。 |
| Spark 実行系列分析プレビュー | Spark Monitoring Run Series Analysis 機能を使用すると、同じノートブックまたは Spark ジョブ定義からの Pipeline Spark アクティビティ、定期的な実行インスタンス、反復的な Spark 実行アクティビティの実行期間の傾向とパフォーマンスの比較を分析できます。 |
| Splunk アドオン (プレビュー) | Splunk 用 Microsoft Fabric アドオンを使用すると、ユーザーが Kusto Python SDK を使用して Splunk プラットフォームから Fabric KQL DB にログを取り込むことができます。 |
| タグ | タグ (プレビュー) により、管理者がデータを分類して整理できます。これにより、データの検索可能性が高まり、エンド ユーザーの成功率と効率性が向上します。 |
| Microsoft Fabric のタスク フロー (プレビュー) | Microsoft Fabric でのタスク フローのプレビューは、すべての Microsoft Fabric ユーザーに対して有効になっています。 Fabric タスク フローを使用すると、データ プロジェクトを設計するときに、ホワイトボードを使用してプロジェクトのさまざまな部分とその相互関係をスケッチする必要がなくなります。 代わりに、タスク フローを使用してビルドし、その主要な情報をプロジェクト自体に取り込むことができます。 |
| varchar(max) と varbinary(max) のプレビューでのサポート | ウェアハウスでの varchar(max) と varbinary(max) データ型のサポートがプレビュー段階になりました。 詳細については、Fabric データ ウェアハウスでの VARCHAR(MAX) 型と VARBINARY(MAX) 型のパブリック プレビューの発表を参照してください。 |
| Fabric 用 Terraform プロバイダー (プレビュー) | Microsoft Fabric 用 Terraform プロバイダーがプレビュー段階になりました。 Microsoft Fabric 用 Terraform プロバイダーでは、多くの Fabric リソースの作成と管理がサポートされています。 詳細については、Microsoft Fabric 用の新しい Terraform プロバイダーの発表を参照してください。 |
| Fabric ノートブックでの T-SQL サポート (プレビュー) | Microsoft Fabric の T-SQL ノートブック機能 (プレビュー) を使用すると、ノートブック内で T-SQL コードを記述し、実行できます。 これらを使用して複雑なクエリを管理し、より適切な Markdown ドキュメントを記述できます。 また、接続されたウェアハウスまたは SQL 分析エンドポイントで T-SQL を直接実行することもできます。 詳細については、T-SQL ノートブックの作成と実行に関するページを参照してください。 |
| ウェアハウスの復元ポイントと復元のインプレース | 復元ポイントを作成し、過去の時点へのウェアハウスのインプレース リストアを実行できるようになりました。 インプレース復元は、データ ウェアハウスの復旧 に不可欠な部分です。これにより、復元ポイントが作成された既存のデータ ウェアハウスを置き換えたり、書き換えたりすることで、データ ウェアハウスを以前の安定した状態に復元できます。 |
| ウェアハウス ソース管理 (プレビュー) | Git 統合または展開パイプラインとウェアハウスを使用して、バージョン管理されたウェアハウス オブジェクトの開発とデプロイを管理できます。 SQL Database Project 拡張機能は、Azure Data Studio と Visual Studio Code 内で使用できます。 ウェアハウス ソース管理の詳細については、「Microsoft Fabric のウェアハウスを使用した CI/CD」を参照してください。 |
一般提供の機能
次の表に、プレビューから一般提供 (GA) に最近移行した Microsoft Fabric の機能を示します。
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 11 月 | Azure SQL Database のミラーリング (GA) | Fabric 内の Azure SQL Database ミラーリングを使用すると、簡単に Azure SQL Database のデータを Microsoft Fabric 内の OneLake にレプリケートすることができます。 |
| 2024 年 10 月 | ノートブック Git 統合 | ノートブック Git 統合で、新しいワークスペースに同期するときに、アタッチされた環境のマッピング関係の永続化がサポートされるようになりました。 詳細については、ノートブックのソース管理と展開に関するページを参照してください |
| 2024 年 10 月 | 展開パイプライン内のノートブック | 開発、テスト、運用などのさまざまな環境にコードをデプロイするためにノートブックを使用することもできるようになりました。 また、デプロイ ルールを使用して、ノートブックのデフォルトのレイクハウスの変更など、デプロイ時のノートブックの動作のカスタマイズも行うこともできます。 デプロイメント パイプラインを開始すると、デプロイメント コンテンツに Notebook が自動的に表示されます。 |
| 2024 年 9 月 | Snowflake のミラーリング | Fabric で Snowflake のミラーリングを使用すると、Snowflake データを Microsoft Fabric の OneLake に簡単に取り込むことができます。 詳細については、「Snowflake のミラーリング」を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Data Factory 用 Copilot | Data Factory 用 Copilot が一般提供され、Dataflow Gen2 エクスペリエンスに含まれるようになりました。 詳細については、「Data Factory 用 Copilot」を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Dataflows Gen2 の高速コピー | 高速コピー機能が一般提供されました。 詳細については、Dataflows Gen2 における高速コピーの一般提供の発表を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | オンプレミス データ ゲートウェイでの Fabric パイプライン統合の一般提供開始 | Microsoft Fabric のデータ パイプラインのオンプレミス接続が一般提供されました。 「Data Factory for Microsoft Fabric でオンプレミスのデータ ソースにアクセスする方法」を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Spark DataFrames 用 Data Wrangler | Data Wrangler が一般提供されました。 探索的データ分析用のノートブック ベースのツールである Data Wrangler は、pandas DataFrames と Spark DataFrames の両方で機能します。新しいユーザービリティの改善が加えられたこのツールが一般提供されました。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric ランタイム 1.3 | Fabric ランタイム 1.3 には、Apache Spark 3.5、Delta Lake 3.1、R 4.4.1、Python 3.11、スターター プールのサポート、環境との統合、およびライブラリ管理機能が含まれます。 詳細については、Fabric ランタイム 1.3 の一般提供に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | OneLake ショートカット API | OneLake ショートカット用の REST API を使用すると、ショートカットをプログラムで作成および管理できます。これが一般提供されました。 OneLake ショートカットをプログラムで作成、読み取り、削除できるようになりました。 たとえば、「OneLake ショートカット REST API を使用する」を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | ソース管理用の GitHub 統合 | Microsoft Fabric 開発者は、ソース管理ツールとして GitHub または GitHub Enterprise を選択し、Fabric 項目をバージョン管理できるようになりました。 詳細については、Git 統合の概要に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Google Cloud Storage への OneLake ショートカット | Google クラウド ストレージのショートカットを作成し、データをコピーまたは移動することなく、1 つの統一された名前空間を介して既存のデータに接続できます。 詳細については、Google Cloud Storage へのショートカットの一般提供に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | S3 互換データ ソースへの OneLake ショートカット | S3 互換ショートカットを作成し、データをコピーまたは移動することなく、1 つの統一された名前空間を介して既存のデータに接続できます。 詳細については、S3 互換ショートカットの一般提供に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | KQL データベース プレビューでレコードを更新する | .update コマンドが一般提供になりました。 「Kusto データベースのレコードの更新」方法の詳細について説明します。 |
| 2024 年 7 月 | 時間移動 (GA) を含むウェアハウス クエリ | Microsoft Fabric のウェアハウスには、過去に存在していた従来のデータをステートメント レベルでクエリする機能が一般提供されるようになりました。 特定のタイムスタンプからデータをクエリする機能は、データ ウェアハウス業界では時間移動と呼ばれます。 |
以前の GA のアナウンスについては、Microsoft Fabric の最新情報のアーカイブを確認してください。
コミュニティ
このセクションは、現在のインフルエンサーと MVP、将来のインフルエンサー候補や MVP 候補を対象とした、Microsoft Fabric コミュニティ活動の新しい機会に関する情報のまとめです。
- Fabric コミュニティ ニュースレターにサインアップしてください。
- ローカルの Fabric ユーザー グループに参加するか、ローカル イベントにご参加ください。
- Microsoft MVP アワードの詳細と MVP の検索については、mvp.microsoft.com をご覧ください。
- 学生のあなた、 Microsoft Learn Student Ambassadors プログラムの詳細を確認してください。
- 「Microsoft Fabric アイデア」に投票および投稿してください。
- 試験の 50% 割引を含め、認定資格取得に必要なすべての情報については、「Microsoft Fabric キャリア ハブ」を参照してください。
- YouTube で Microsoft Fabric のビデオを視聴してサブスクライブします。
- Microsoft Fabric コミュニティで質問と回答を行います。
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 11 月 | 2025 年 3 月から 4 月にラスベガスで開催される Fabric コミュニティ カンファレンス | 2025 年 3 月 31 日から 4 月 2 日にかけて開催される FabCon ラスベガスのために予定を空けておいてください。 登録してコード MSCUST を使用すると 150 ドルの割引が受けられます。 早期割引価格は 12 月 9 日に終了します。 自分の専門知識を共有したいですか? 12 月 6 日までに自分のコンテンツを提出してください。 |
| 2024 年 10 月 | Fabric インフルエンサー スポットライト 2024 年 10 月 | Microsoft Fabric のあらゆる側面において、Microsoft MVP と Fabric スーパー ユーザーが 2024 年 10 月に行ったすばらしい仕事に関するページを確認してください。 |
| 2024 年 10 月 | Microsoft Fabric と AI Learning: Hackathon: Fabric の Copilot | Microsoft Fabric と AI Learning Hackathon の一部です。Copilot が Microsoft Fabric で提供するさまざまな機能について、こちらのガイドでご確認ください。これにより生産性の向上とワークフローの効率化を実現できます。 |
| 2024 年 10 月 | Microsoft Fabric で認定を受ける ‐ 無料 | 期間限定で Microsoft Fabric コミュニティ チームは、対象となる Fabric コミュニティ メンバーに対して 5,000 の無料 DP-600 受験バウチャーを提供しています。 年内に試験を完了し、認定エキスパートの仲間入りをしましょう。 |
| 2024 年 10 月 | DP-700: Microsoft Fabric を使用した Data Engineering ソリューションの実装 (ベータ版) | 新しい Microsoft 認定: Fabric データ エンジニア アソシエイト認定は、Fabric でのデータ インジェスト、変換、管理、監視、パフォーマンスの最適化に関するスキルを示すのに役立ちます。 詳細については、「DP-700: Microsoft Fabric を使用した Data Engineering ソリューションの実装 (ベータ版)」を参照してください。 |
| 2024 年 10 月 | FabCon Europe 2024 | ヨーロッパ初の Fabric Community Conference の要約と、Data Factory に関するお知らせの要約をお読みください。 |
| 2024 年 10 月 | Fabric インフルエンサー スポットライト 2024 年 9 月 | Fabric インフルエンサー スポットライト 2024 年 9 月では、Microsoft Fabric のあらゆる側面において、Microsoft MVP と Fabric スーパー ユーザーがすばらしい仕事を行っているインターネット上の場所に光を当てています。 |
| 2024 年 9 月 | Microsoft Fabric と AI Learning: Hackathon の発表 | Microsoft Fabric と AI Learning Hackathon の準備をしましょう。 データ/AI 愛好家とデータ/AI 実践者の皆さま、Microsoft Fabric を使ってスキルアップし、次世代のデータ + AI ソリューションを構築するこの絶好の機会にぜひご参加ください。 このハッカソンの応募期間は 7 週間です。総額 10,000 ドルの賞金もご用意しています。 |
| 2024 年 8 月 | Fabric インフルエンサー スポットライト 2024 年 8 月 | Fabric インフルエンサー スポットライト 2024 年 8 月では、Fabric コミュニティの Microsoft MVP や Fabric スーパー ユーザーによる Microsoft Fabric 関連のブログ投稿、ビデオ、プレゼンテーションなどのコンテンツに注目し、さらに詳しく説明しています。 |
| 2024 年 8 月 | Fabric コミュニティ ステッカー チャレンジの受賞者 | Fabric コミュニティ ステッカー チャレンジ受賞者の皆さん、おめでとうございます。 |
| 2024 年 7 月 | Fabric インフルエンサー スポットライト | ブログ投稿、ビデオ、プレゼンテーション、および Microsoft Fabric に関連するその他のコンテンツを強調表示および増幅するための新しい Fabric インフルエンサー スポットライトの一連の記事について説明します。 Fabric コミュニティから Microsoft MVP と Fabric スーパー ユーザーのブログを読む。 |
以前の更新プログラムについては、「Microsoft Fabric の最新情報 アーカイブ」を確認してください。
Power BI
重要
Chrome 94、Edge 94、Safari 16.4、Firefox 93 以降の Web ブラウザー バージョンで Power BI にアクセスする場合は、2024 年 8 月 31 日までに Web ブラウザーを新しいバージョンにアップグレードする必要があります。 この日付より後に古いブラウザー バージョンを使用すると、Power BI のユーザー補助機能にアクセスできなくなる可能性があります。
Power BI Desktop と Power BI サービスについての最新情報は、「Power BI の新機能」にまとめられています。
Microsoft Fabric の Microsoft Copilot
Microsoft Fabric では、プレビュー段階の Copilot やその他の生成 AI 機能により、データの変換と分析、分析情報の生成、視覚化とレポートの作成を行う新しい方法を提供します。 詳細については、「Fabric Copilot」を参照してください。
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | Microsoft Fabric と AI Learning: Hackathon: Fabric の Copilot | Microsoft Fabric と AI Learning Hackathon の一部です。Copilot が Microsoft Fabric で提供するさまざまな機能について、こちらのガイドでご確認ください。これにより生産性の向上とワークフローの効率化を実現できます。 |
| 2024 年 10 月 | Azure OpenAI を使用してホワイトボード スケッチをデータ パイプラインに変換 | このブログでは、Azure OpenAI Service で GPT-4o モデルを使用して、ホワイトボード スケッチをデータ パイプラインに変換する方法について説明します。 |
| 2024 年 9 月 | Copilot でリアルタイム ダッシュボードを作成 | Copilot はテーブルを確認し、ダッシュボードを自動的に作成できます。このダッシュボードには、データの分析情報とプロファイル、そしてサンプルが含まれます。 |
| 2024 年 9 月 | Dataflow Gen2 の Copilot の一般提供開始 | Data Factory 用 Copilot が一般提供され、Dataflow Gen2 エクスペリエンスに含まれるようになりました。 詳細については、「Data Factory 用 Copilot」を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Copilot for Data Warehouse | Copilot for Data Warehouse (プレビュー) が利用可能になりました。Copilot チャット ウィンドウ、クイック アクション、コード補完を使用できます。 詳細およびサンプル シナリオについては、Microsoft Fabric におけるデータ ウェアハウス用 Copilot プレビューの発表を参照してください。 |
以前の更新プログラムについては、「Microsoft Fabric の最新情報 アーカイブ」を確認してください。
Microsoft Fabric の Data Factory
このセクションは、Microsoft Fabric の Data Factory に最近加わった新機能や能力に関する情報のまとめです。 問題とフィードバックをフォローするには、Data Factory コミュニティ フォーラムを使用してください。
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 11 月 | Fabric Runtime 1.3 のネイティブ実行エンジンでのレガシ タイムスタンプ サポート | Fabric Runtime 1.3 のネイティブ実行エンジンに対する最新の更新では、レガシ タイムスタンプ処理のサポートが追加され、さまざまな Spark バージョンによって作成されたタイムスタンプ データのシームレスな処理が可能になります。 レガシ タイムスタンプのサポートが重要な理由について確認してください。 |
| 2024 年 11 月 | Dataflow Gen2 の CI/CD、GIT ソース管理統合、パブリック API のサポートがパブリック プレビューになった | この新しい一連の機能を使うと、データフローを、Fabric のワークスペースの既存の CI/CD パイプラインおよびバージョン管理とシームレスに統合できます。 この統合により、開発、テスト、運用環境を通して、デプロイ プロセスのコラボレーション、バージョン管理、自動化が向上します。 |
| 2024 年 10 月 | 仮想ネットワーク データ ゲートウェイの新機能と機能強化 | パフォーマンスを高め、全体的なユーザー エクスペリエンスを向上させるために、仮想ネットワーク (VNET) データ ゲートウェイに対して強力な更新がいくつか行われたことをお知らせします。 |
| 2024 年 10 月 | Fabric Community Conference Europe での Data Factory に関するお知らせの要約 | Fabric Community Conference Europe 2024 での Data Factory に関するお知らせの要約をご確認ください。 |
| 2024 年 9 月 | Dataflow Gen2 の Copilot の一般提供開始 | Data Factory 用 Copilot が一般提供され、Dataflow Gen2 エクスペリエンスに含まれるようになりました。 詳細については、「Data Factory 用 Copilot」を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Dataflows Gen2 の高速コピーの一般提供開始 | 高速コピー機能が一般提供されました。 詳細については、Dataflows Gen2 における高速コピーの一般提供の発表を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Dataflow Gen2 の増分更新 (プレビュー) | Fabric Data Factory における Dataflows Gen2 の増分更新は、特にデータが拡張し続ける状況で、データ インジェストと変換を最適化するように設計されています。 詳細については、Dataflow Gen2 の増分更新プレビューの発表を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | 認定コネクタの更新 | Dataflow Gen2 コネクタが更新され、リリースされました。また、Salesforce と Vertica 用のデータ パイプライン コネクタも更新され、リリースされました。 詳細については、認定コネクタの更新に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | オンプレミス データ ゲートウェイでの Fabric パイプライン統合の一般提供開始 | Microsoft Fabric のデータ パイプラインのオンプレミス接続が一般提供されました。 「Data Factory for Microsoft Fabric でオンプレミスのデータ ソースにアクセスする方法」を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | データ パイプラインでの Invoke リモート パイプライン (プレビュー) | Invoke パイプライン (プレビュー) アクティビティを使って、Azure Data Factory または Synapse Analytics パイプラインからパイプラインを呼び出すことができるようになりました。 この機能を使用すると、Fabric パイプライン内の既存の ADF または Synapse パイプラインを、この新しい Invoke パイプライン アクティビティを通じてインラインで呼び出すことで利用できます。 |
| 2024 年 9 月 | Spark ジョブ環境パラメーター | セッション タグで既存の Spark セッションを再利用できるようになりました。 Fabric Spark ノートブック アクティビティで、Spark セッションにタグを付け、その同じタグを使用して既存のセッションを再利用します。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric の Azure Data Factory 項目 (プレビュー) | 既存の Azure Data Factory (ADF) が Fabric ワークスペースで使用できるようになりました。 この新しいプレビュー機能を使用すると、Fabric ワークスペースから既存の Azure Data Factory に接続できます。 Fabric Data Factory ワークスペース内で [Azure Data Factory の作成] を選択すると、Fabric ワークスペースから直接 Azure データ ファクトリを管理できます。 |
| 2024 年 9 月 | Copy ジョブ (プレビュー) | Copy ジョブ (プレビュー) には、従来の Copy アクティビティに比べて利点があります。 詳細については、Microsoft Fabric における Copy ジョブ プレビューの発表を参照してください。 チュートリアルについては、Data Factory for Microsoft Fabric での Copy ジョブ (プレビュー) の作成方法に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric Data Factory のレイクハウス コネクタでスキーマ サポートを導入 | Fabric レイクハウスでカスタム スキーマの作成がサポートされています。レイクハウス テーブルから読み取るとき、Fabric Data Factory でレイクハウス コネクタを使用すると、カスタム スキーマ情報が自動的に含まれるようになりました。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric Data Factory 用 Snowflake コネクタにおけるストレージ統合のサポート | 一元化された安全なアプローチを使用して、Snowflake を外部ストレージ ソリューション (Azure Blob Storage など) に接続できるようになりました。 詳細については、Snowflake SQL ストレージ統合に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | 2024 年第 3 四半期にリリースされた新しい Data Factory コネクタ | 新しい Data Factory コネクタには、Salesforce、Azure MySQL Database、Azure Cosmos DB for MongoDB が含まれます。 |
| 2024 年 8 月 | 認定コネクタの更新 | Dataflow Gen2 コネクタが更新され、リリースされました。また、Salesforce と Vertica 用の 2 つの新しいデータ パイプライン コネクタがリリースされました。 詳細については、2024 年 8 月認定コネクタの更新に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 8 月 | データ ウェアハウス コネクタが TLS 1.3 をサポート | 最新バージョンのトランスポート層セキュリティ プロトコルである TLS 1.3 がデータ ウェアハウス コネクタでサポートされるようになりました。 |
| 2024 年 8 月 | データ パイプラインの最新のデータ取得エクスペリエンスにより Azure リソースに接続 | データ パイプラインの最新データ エクスペリエンスを使用すると、Azure リソースの参照と接続を容易に行うことができます。 |
| 2024 年 7 月 | OneLake Datahub 統合からの既存の接続を使用する | 最近の接続やお気に入り接続だけでなく、OneLake Datahub から既存の接続を選択できるようになりました。 これにより、データ パイプラインの最新の取得データのホーム ページからデータ ソースに簡単にアクセスできます。 詳細については、「最新のデータ取得エクスペリエンス」を参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | Snowflake ストレージの統合 | Snowflake ストレージの統合を接続して統合することで、データ ワークフローを効率化し、すべてのステージング シナリオでパフォーマンスを最適化します。外部ストレージを使用してデータセットをステージングする必要はありません。 詳細については、Snowflake コネクタを参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | データ パイプラインの JSON コードを編集する | Fabric で Data Factory パイプラインの背後にある JSON を編集できるようになりました。 ローコードのパイプライン ワークフローを設計する際、視覚的なパイプライン キャンバスにある JSON コードを直接編集することで、柔軟性が向上し、市場投入までの時間を短縮することができます。 |
| 2024 年 7 月 | Dataflow Gen2 認定コネクタの更新 | Fabric Data Factory データ パイプラインの 2 つの新しいコネクタ (Azure MySQL Database コネクタと Azure Cosmos DB for MongoDB コネクタ) を含む、新しく更新された Dataflow Gen2 コネクタ がリリースされました。 詳細については、「2024 年 7 月認定コネクタの更新」を参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | ナビゲーション ステップの編集サポート | クエリ設定ウィンドウの[適用されたステップ] セクション内で、データフローのナビゲーション ステップを編集し、別のオブジェクトに接続するための新しいエクスペリエンスが導入されました。 詳細については、「ナビゲーション ステップの編集」を参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | 接続の管理のグローバル ビュー | 接続の管理の新しいグローバル ビューを使用すると、Fabric 環境で使用可能なすべての接続を表示できるため、データフロー エクスペリエンスを損なうことなく変更または削除できます。 詳細については、「接続の管理のグローバル ビュー」を参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | Dataflow Gen2 でのオンプレミス データ ゲートウェイ サポートを使用した高速コピー | Dataflow Gen2 の高速コピー (プレビュー) では、ゲートウェイを使用したオンプレミスのデータ ストアがサポートされるようになり、Dataflow Gen2 の高速コピーを使用して SQL Server などのオンプレミス ストアにアクセスできます。 |
| 2024 年 7 月 | Microsoft Fabric での GraphQL 用 API (プレビュー) 価格 | Fabric での GraphQL 用 API の請求は、既存の Power BI Premium または Fabric の容量の一部として 2024 年 7 月 12 日に開始されます。 Microsoft Fabric の容量メトリック アプリを使用して、「Query」という名前で、GraphQL 操作の API の容量使用量を追跡します。 |
以前の更新プログラムについては、「Microsoft Fabric の最新情報 アーカイブ」を確認してください。
Microsoft Fabric の Data Factory のサンプルとガイダンス
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 11 月 | コピー ジョブによる SQL へのアップサートと Fabric Lakehouse への上書き | コピー ジョブは、任意のソースから任意の宛先への妥協のないエクスペリエンスでデータ インジェストを簡略化します。 既定では、コピー ジョブは変更履歴に漏れが生じないように宛先にデータをアペンドします。 しかし、書き込み動作をカスタマイズして、Azure SQL Database または SQL Server に対してデータをアップサートし、Fabric Lakehouse テーブルに対してデータを上書きすることで、ニーズに合わせて柔軟に対応することもできます。 |
| 2024 年 9 月 | SAP データを Microsoft Fabric に統合する | Microsoft Fabric の SAP データ オプションの概要と、それぞれのユース ケースに関するガイダンスについて説明します。 |
| 2024 年 7 月 | データ パイプラインの最新データ環境の取得を使用して Microsoft Fabric から Azure リソースに接続する | データ パイプライン最新データ環境の取得を使用して Azure リソースに自動的に接続する方法について説明します。 |
| 2024 年 7 月 | Microsoft Fabric データ パイプライン – 高度なスケジューリング手法 (パート 2: 特定の日にパイプラインを実行する) | このブログでは、パイプラインを月の特定の日にスケジュールする機能についてのチュートリアルを提供しています。月の初日や月末を含みます。 |
Fabric Data Engineering
このセクションでは、Microsoft Fabric の Data Engineering ワークロードの新機能や能力について要約します。
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 11 月 | Fabric Runtime 1.3 のネイティブ実行エンジンでのレガシ タイムスタンプ サポート | Fabric Runtime 1.3 のネイティブ実行エンジンに対する最新の更新では、レガシ タイムスタンプ処理のサポートが追加され、さまざまな Spark バージョンによって作成されたタイムスタンプ データのシームレスな処理が可能になります。 レガシ タイムスタンプのサポートが重要な理由について確認してください。 |
| 2024 年 10 月 | 追加コストなしで使用可能なネイティブ実行エンジン | ネイティブ実行エンジンが追加コストなしで使用できるようになりました。 ネイティブ実行エンジンでは、Fabric ランタイム 1.3 がサポートされるようになりました。これには、Apache Spark 3.5 と Delta Lake 3.2 が含まれます。 このアップグレードにより、Microsoft Fabric の Data Engineering と Data Science のワークフローが強化され、パフォーマンスと柔軟性が向上します。 |
| 2024 年 10 月 | 容量の生成が一時停止されている場合でも、OneLake ショートカットを使用して容量全体でデータにアクセス | ショートカットを使用して特に容量全体でデータにアクセスするときの OneLake の容量消費のしくみについて説明します。 |
| 2024 年 10 月 | Purview データ損失防止ポリシーが Fabric レイクハウスに拡張 | Microsoft Purview のデータ損失防止 (DLP) ポリシーから Fabric レイクハウスへの拡張がプレビュー段階になりました。 |
| 2024 年 10 月 | GraphQL 用 API によるサービス プリンシパル名 (SPN) のサポート | GraphQL 用 API によるサービス プリンシパル名 (SPN) のサポートにより、Microsoft Fabric で GraphQL 用 API とアプリを統合することを検討している組織が、エンタープライズ ID およびアクセス管理システムとシームレスに連携できるようになります。 詳細については、GraphQL 用 Fabric API のサービス プリンシパル名 (SPN) に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 10 月 | GraphQL 用 API での自動コード生成 | API エクスプローラーでテストされた GraphQL クエリに基づいて、Python と Node.js コードを自動的に生成する機能が GraphQL 用 Fabric API によって追加されました。 |
| 2024 年 10 月 | ノートブック Git 統合の一般提供開始 | ノートブック Git 統合で、新しいワークスペースに同期するときに、アタッチされた環境のマッピング関係の永続化がサポートされるようになりました。 詳細については、ノートブックのソース管理と展開に関するページを参照してください |
| 2024 年 10 月 | 展開パイプライン内のノートブックの一般提供開始 | 開発、テスト、運用などのさまざまな環境にコードをデプロイするためにノートブックを使用することもできるようになりました。 また、デプロイ ルールを使用して、ノートブックのデフォルトのレイクハウスの変更など、デプロイ時のノートブックの動作のカスタマイズも行うこともできます。 デプロイメント パイプラインを開始すると、デプロイメント コンテンツに Notebook が自動的に表示されます。 |
| 2024 年 10 月 | Org APP のノートブック | ノートブック機能が Org APP でサポートされるようになりました。 ノートブック コードとマークダウン セル、ビジュアル、テーブル、グラフ、ウィジェットを、実用的な画像と映像ツールとして OrgAPP に簡単に埋め込むことができます。 |
| 2024 年 10 月 | ノートブック オンボーディング ツアー | 新しい Fabric Notebook オンボーディング ツアーが利用可能になりました。 このガイド ツアーの目的は、ノートブックの基本的な機能を使い始めるのをサポートし、新しい機能を学習できるようにすることです。 |
| 2024 年 10 月 | ノートブック モードの切り替え | ノートブック モードの切り替えは、ノートブックに対して柔軟なアクセス モード (開発、実行のみ、編集、表示) を提供し、ノートブックおよび対応するビューへのアクセス許可を簡単に管理できるようにします。 |
| 2024 年 10 月 | display() テーブル ビューでの自由選択のサポート | ノートブックのリッチ データフレーム プレビューの自由選択関数により、データ分析エクスペリエンスを改善できます。 新機能を確認するには、display() テーブル ビューの自由選択サポートに関するページを参照してください。 |
| 2024 年 10 月 | レイクハウス オブジェクトのフィルター処理、並べ替え、検索 | 並べ替え、フィルター処理、検索機能により、レイクハウス環境内の特定の抽出条件に基づいて必要な情報をすばやく取得できるため、データの探索と分析がより効率的になります。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric ランタイム 1.3 の一般提供開始 | Fabric ランタイム 1.3 が一般提供されるようになりました。これには Apache Spark 3.5、Delta Lake 3.1、R 4.4.1、Python 3.11、スターター プールのサポート、環境との統合、およびライブラリ管理機能が含まれます。 詳細については、Fabric ランタイム 1.3 の一般提供に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | ランタイム 1.3 でのネイティブ実行エンジン (プレビュー) | Fabric ランタイム 1.3 用のネイティブ実行エンジンがプレビューで使用できるようになり、データ処理、ETL、データ サイエンス、対話型クエリ全体で優れたクエリ パフォーマンスが実現します。 ネイティブ実行エンジンを使用する場合、Apache Spark ジョブの実行を高速化するためにコードを変更する必要はありません。 |
| 2024 年 9 月 | Pipelines における Notebooks の高コンカレンシー モード (プレビュー) | Pipelines における Notebooks の高コンカレンシー モードにより、ユーザーがパイプライン内の複数のノートブック間で Spark セッションを共有できます。 高コンカレンシー モードを使用すると、ユーザーはパイプライン ジョブをトリガーできます。これらのジョブは、既存の高コンカレンシー セッションに自動的にパックされます。 |
| 2024 年 9 月 | ジョブの最大コア数を予約 (プレビュー) | 新しいワークスペース レベルの設定を使用すると、Spark ワークロードのアクティブなジョブの最大コア数を予約できます。 詳細については、「Fabric の Apache Spark での高コンカレンシー モード」を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | ノートブック対話型実行に対するワークスペース設定のセッションの有効期間コントロール (プレビュー) | Data Engineering/Science ワークスペースの設定で新しいセッションの有効期間コントロールを使用すると、ノートブック対話型セッションの最大有効期限の制限時間を設定できます。 既定では、セッションは 20 分後に期限切れになりますが、最大有効期限をカスタマイズできるようになりました。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric Spark 診断エミッタ (プレビュー) | Fabric Apache Spark 診断エミッタ (プレビュー) を使用すると、Apache Spark ユーザーは Spark アプリケーションからログ、イベント ログ、メトリックを収集し、Azure Event Hubs、Azure Storage、Azure Log Analytics など、さまざまな宛先に送信できます。 |
| 2024 年 9 月 | Synapse VS Code 拡張機能との環境の統合 | Synapse VS Code 拡張機能を使用して、VS Code で Fabric の環境を作成、構成、使用できるようになりました。 |
| 2024 年 9 月 | vscode.dev 内での Notebook デバッグ (プレビュー) | vscode.dev の Synapse VS Code - リモート拡張機能を使用して、ブレークポイントを配置し、Notebook コードをデバッグできるようになりました。 この更新プログラムは、Fabric ランタイム 1.3 から始まります。 |
| 2024 年 9 月 | ノートブックでの Fabric ユーザー データ関数の呼び出し | Microsoft Fabric Notebook または Spark ジョブから直接 PySpark コードでユーザー定義関数 (UDF) を呼び出せるようになりました。 NotebookUtils 統合での UDF 呼び出しは、数行のコードを記述するのと同じくらい簡単です。 |
| 2024 年 9 月 | Functions Hub | 新しい Functions Hub には、ユーザー データ関数の表示、アクセス、管理用に単一の場所が用意されています。 |
| 2024 年 9 月 | レイクハウス Delta テーブル名でのスペースのサポート | "地域別の売上" や "カスタマー フィードバック" など、名前にスペースが含まれる Delta テーブルを作成し、クエリを実行できるようになりました。 すべての Fabric ランタイムと Spark 作成エクスペリエンスで、スペースが含まれるテーブル名がサポートされます。 |
| 2024 年 9 月 | GraphQL 用 API の機能の有効化/無効化 | GraphQL API のクエリとミューテーションに対する有効化/無効化機能により、管理者と開発者は、API のアクセスと使用をきめ細かく制御できます。 |
| 2024 年 9 月 | Livy エンドポイントのパブリック REST API | Fabric Livy エンドポイントを使用すると、ユーザーは指定された Fabric ワークスペース内の Spark コンピューティングで Spark コードを送信して実行できるため、ノートブックまたは Spark ジョブ定義を作成する必要がなくなります。 |
| 2024 年 9 月 | OneLake SAS (プレビュー) | OneLake SAS のサポートがプレビュー段階になりました。 この機能により、アプリケーションが、Microsoft Entra ID によってサポートされるユーザー委任キーを要求し、そのキーを使用して、有効期間の短いユーザー委任 OneLake SAS トークンを構築できます。 このトークンは、別のツール、ノード、またはユーザーへの委任されたアクセスを提供するために渡され、これにより制御された安全なアクセスが確保されます。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric から Databricks Unity カタログ テーブルにアクセス (プレビュー) | Fabric のミラーリングされた Azure Databricks Unity カタログを使用すると、レイクハウスの Fabric ワークロードから Unity カタログによって管理されるデータを読み取ることができます。 Fabric で "ミラーリングされた Azure Databricks カタログ" と呼ばれる新しいデータ項目を作成できるようになりました。 詳細については、Microsoft Fabric で使用できる Databricks Unity カタログ テーブルに関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric ノートブックでの T-SQL サポート | Microsoft Fabric の T-SQL ノートブック機能を使用すると、ノートブック内で T-SQL コードを記述し、実行できます。 これらを使用して複雑なクエリを管理し、より適切な Markdown ドキュメントを記述できます。 また、接続されたウェアハウスまたは SQL 分析エンドポイントで T-SQL を直接実行することもできます。 詳細については、T-SQL ノートブックの作成と実行に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Google Cloud Storage への OneLake ショートカット | 一般提供機能となりました。Google Cloud Storage ショートカットを作成し、データをコピーまたは移動することなく、1 つの統一された名前空間を介して既存のデータに接続できます。 |
| 2024 年 9 月 | S3 互換データ ソースへの OneLake ショートカット | 一般提供機能となりました。S3 互換ショートカットを作成し、データをコピーまたは移動することなく、1 つの統一された名前空間を介して既存のデータに接続できます。 |
| 2024 年 8 月 | NotebookUtils への MsSparkUtils のアップグレード | MsSparkUtils ライブラリは NotebookUtils にブランド変更されました。 NotebookUtils は MsSparkUtils と下位互換性がありますが、新機能は NotebookUtils 名前空間にのみ追加されます。 詳細については、「Fabric 用 NotebookUtils (旧 MSSparkUtils)」を参照してください。 |
| 2024 年 8 月 | ノートブック UX のインポートの改善 | ノートブックのインポート機能のユーザー インターフェイスが強化されました。ワークスペース ツール バーの統合エントリを使用して、ノートブック、レポート、またはページ分割されたレポートを簡単にインポートできるようになりました。 |
| 2024 年 8 月 | Fabric における Apache Spark ランタイムのライフサイクル | Apache Spark ランタイムのライフサイクルに関するドキュメントでは、Azure Spark に基づく Azure 統合プラットフォームのリリース周期とバージョン管理について詳しく説明しています。 詳細については、Fabric ランタイム ライフサイクルに関するブログ記事を参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | MSSparkUtils API | mssparkutils.runtime.contextは、現在のライブ セッションのコンテキスト情報 (ノートブック名、既定のレイクハウス、ワークスペース情報、パイプライン実行の場合など) を提供する新しい API です。詳細については、「Microsoft Spark Utilities (MSSparkUtils) for Fabric」を参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | 環境リソース フォルダー | 新しい環境リソース フォルダ― は、複数のノートブック間のコラボレーションを効率化するように設計された共有リポジトリです。 |
以前の更新プログラムについては、「Microsoft Fabric の最新情報 アーカイブ」を確認してください。
Fabric Data Engineering のサンプルとガイダンス
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | Microsoft Fabric の Medallion アーキテクチャ向けに Spark コンピューティングを最適化 | Medallion アーキテクチャ向けに Spark コンピューティングを最適化する方法を学習します。これはモジュール性を重視する一般的なデータ エンジニアリング アプローチです。 データ プラットフォームは、ブロンズ、シルバー、ゴールドの 3 つの異なるレイヤーに整理されます。 |
| 2024 年 8 月 | カスタム Sparklens JAR の構築 | このブログでは、Microsoft Fabric で使用できる Spark 3.X 用の Sparklens JAR を構築する方法について説明します。 |
| 2024 年 7 月 | VPC で保護された S3 バケットへのショートカットの作成 | オンプレミス データ ゲートウェイと AWS Virtual Private Cloud (VPC) を使用して、VPC で保護された S3 バケットへのショートカットを作成する方法を学習します。 |
| 2024 年 7 月 | Microsoft Fabric データ パイプラインの最新のデータ取得を使用してワークスペース間でデータを移動する | 新しいデータ パイプラインの最新データ環境の取得では、直感的な操作環境を使用することで、異なるワークスペース間でレイクハウスとウェアハウスへののコピーがサポートされるようになりました。 |
Fabric Data Science
このセクションでは、Microsoft Fabric の Data Science に関する最近の改良点や機能について要約します。
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | オープン ソースの強化: スケーラブルな AutoML の FLAML に対する Fabric の貢献 | Microsoft では Spark ワークロードに対する FLAML の機能の強化に重点的に取り組んでいます。 新しい Spark と Spark 以外の予測ツールをいくつか FLAML プロジェクトに提供しました。 「Fabric の AutoML (プレビュー)」でこれらをお試しください。 |
| 2024 年 9 月 | Spark DataFrames 用 Data Wrangler の一般提供開始 | Data Wrangler が一般提供されました。 探索的データ分析用のノートブック ベースのツールである Data Wrangler は、pandas DataFrames と Spark DataFrames の両方で機能します。新しいユーザービリティの改善が加えられたこのツールが一般提供されました。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric AI スキルの共有機能 (プレビュー) | Fabric AI スキルの "共有" 機能 (プレビュー) により、さまざまなアクセス許可モデルを使用して、AI スキルを他のユーザーと共有できます。 |
| 2024 年 9 月 | ノートブック対話型実行に対するワークスペース設定のセッションの有効期間コントロール (プレビュー) | Data Engineering/Science ワークスペースの設定で新しいセッションの有効期間コントロールを使用すると、ノートブック対話型セッションの最大有効期限の制限時間を設定できます。 既定では、セッションは 20 分後に期限切れになりますが、最大有効期限をカスタマイズできるようになりました。 |
| 2024 年 9 月 | Notebook のファイル エディター | Fabric Notebook のファイル エディター機能を使用すると、ユーザーが、ノートブックのリソース フォルダーおよびノートブックの環境リソース フォルダー内で、ファイルを直接表示および編集することができます。 サポートされているファイルの種類には、CSV、TXT、HTML、YML、PY、SQL などがあります。 |
| 2024 年 8 月 | ML 実験の実行とモデル バージョンへの MLFlow タグの適用 | ML 実験の実行と ML モデル バージョンに、ユーザー インターフェイスから直接 MLflow タグを適用できるようになりました。 |
| 2024 年 8 月 | Spark アプリケーションで関連する ML 実験の実行を追跡 | Spark アプリケーション内で監視ハブの拡張機能を使用して、関連する ML 実験の実行を追跡できるようになりました。 実験項目を監視ハブに統合することもできます。 |
| 2024 年 8 月 | Fabric AutoML モデルでの PREDICT の使用 | バッチ予測に組み込み Fabric PREDICT UI とコード ファースト API を使用することで、AutoML でのトレーニングから予測実行に移行できるようになりました。 詳細については、「Microsoft Fabric での PREDICT を使用した機械学習モデルのスコアリング」を参照してください。 |
| 2024 年 8 月 | Data Science AI スキル (プレビュー) | AI スキル (プレビュー) を使用して、Fabric のデータに対して独自の生成 AI エクスペリエンスを構築できるようになりました。 レイクハウスとウェアハウスを使って、質問と回答の AI システムを構築することができます。 詳細については、Microsoft Fabric での AI スキルの概要: プレビュー段階に関するページを参照してください。 開始するには、「AdventureWorks データセットを使用した AI スキルの例」を試してください。 |
| 2024 年 7 月 | セマンティック リンクがプレインストールされている | セマンティック リンクがデフォルトのランタイムに含まれるようになりました。 Spark 3.4 以降で Microsoft Fabric を使用する場合、セマンティック リンクはデフォルトのランタイムに既に存在するため、インストールする必要はありません。 |
| 2024 年 7 月 | セマンティック リンク ラボ | セマンティック リンク ラボ は、Microsoft Fabric ノートブックで使用するために役立つ Python ソリューションのライブラリです。 セマンティック リンク ラボは、Power BI 開発者と管理者がこれまで複雑であったタスクを簡単に自動化し、Microsoft Fabric エコシステム内でセマンティック モデル最適化ツールに簡単にアクセスできるようにします。 セマンティック リンク ラボのドキュメントについては、「semantic-link-labs のドキュメント」を参照してください。 詳細および動作確認については、セマンティック リンク ラボのお知らせブログを参照してください。 |
以前の更新プログラムについては、「Microsoft Fabric の最新情報 アーカイブ」を確認してください。
Fabric Data Science のサンプルとガイダンス
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 9 月 | 生成 AI への Microsoft Fabric の使用: RAG システムの構築と改善に関するガイド | このチュートリアルには 3 つの主要なノートブックが含まれており、それぞれが Microsoft Fabric での RAG システムの構築と最適化に関する重要な側面に対応しています。 |
| 2024 年 9 月 | Microsoft Fabric AI スキルを活用して、コンテキストの豊富な分析情報をデータから引き出す | この記事では、追加の大規模言語モデル (LLM) クエリを使用して、より豊富で包括的な応答を提供するために、Microsoft Fabric ノートブック の Fabric AI スキルの機能を拡張する方法について説明します。 |
Fabric データベース
このセクションでは、Microsoft Fabric データベースに関する最近の改良点や機能をまとめます。
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 11 月 | Fabric SQL データベース (プレビュー) | Microsoft Fabric SQL Database は、Azure SQL Database を基にした開発者フレンドリなトランザクション データベースであり、Fabric 内に運用データベースを簡単に作成できるようにするものです。 Fabric SQL データベースでは、SQL データベース エンジンが Azure SQL Database として使われます。 SQL データベースの決定ガイドを確認してください。 このお知らせについて詳しくは、Fabric SQL データベースに関するお知らせのブログをご覧ください。 |
Fabric データベースのサンプルとガイダンス
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 11 月 | Fabric SQL データベースのガイド付きアプリケーション チュートリアル | このチュートリアルでは、Microsoft Fabric SQL Database を利用するための包括的なガイドを提供します。 このチュートリアルは、データベースの作成、データベース オブジェクトの設定、自律機能の探索、データの結合と視覚化のプロセスを進めるのに役立つよう調整されています。 さらに、GraphQL エンドポイントの作成方法についても説明します。これは、効率的にデータに接続してクエリを実行するための最新のアプローチとして機能します。 |
| 2024 年 11 月 | Fabric SQL データベースの概要 | Fabric SQL データベースで基本的なタスクを行う方法に関するガイド付きハウツー ドキュメントは、管理ポータルのテナント設定を使って Fabric SQL データベースを有効にすることから始まります。 |
Fabric データ ウェアハウス
このセクションでは、Fabric Data Warehouse に関する最近の改良点や機能をまとめます。
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 11 月 | オープン ミラーリング (プレビュー) | オープン ミラーリングは、すべてのアプリケーションがオープン ミラーリング パブリック API とアプローチに基づいて、変更データを Fabric 内のミラー化データベースに直接書き込むことを可能にします。 オープン ミラーリングは、拡張とカスタマイズが可能で、オープンとなるように設計されています。 これは、Delta Lake のオープンなテーブル形式に基づいて Fabric 内のミラーリングを拡張する強力な機能です。 作業を開始するには、「チュートリアル: Microsoft Fabric のオープンなミラー化データベースを構成する」を参照してください。 |
| 2024 年 11 月 | データ ウェアハウス: Copilot と AI スキル | Fabric データ ウェアハウス向けの Copilot ツールがそれぞれどのように異なるか、それぞれを使用するタイミング、そして生産性を最大化し、Fabric ウェアハウスによって分析情報を提供する上で、それらをどのように組み合わせることができるかを確認してください。 |
| 2024 年 11 月 | Azure SQL Managed Instance の Fabric ミラーリング | Fabric データベース ミラーリングで、Azure SQL Managed Instance データベースをミラーできるようになりました。 |
| 2024 年 11 月 | Azure SQL Database のミラーリング (GA) | Fabric の Azure SQL Database のミラーリングを使うと、データベースを Microsoft Fabric の OneLake に簡単に取り込むことができます。 |
| 2024 年 10 月 | 大文字と小文字を区別しない照合順序のサポート | 既定では、ウェアハウスの照合順序は "Latin1_General_100_BIN2_UTF8" で、大文字と小文字が区別されます (CS)。 大文字と小文字を区別しない (CI) 照合順序を使用してウェアハウスを作成できるようになりました。 |
| 2024 年 10 月 | varchar(max) と varbinary(max) のプレビューでのサポート | ウェアハウスのデータ型における varchar(max) と varbinary(max) のサポートがプレビュー段階になりました。 詳細については、Fabric データ ウェアハウスでの VARCHAR(MAX) 型と VARBINARY(MAX) 型のパブリック プレビューの発表を参照してください。 |
| 2024 年 10 月 | コンカレンシー パフォーマンスの向上 | 分散クエリ処理エンジン (DQP) でタスク スケジュール アルゴリズムを最近最適化し、ワークスペースのコンカレンシーが中程度から高いときに発生する競合を減らしました。 テストでは、ワークロードのクエリ実行のワークロードのパフォーマンスが、この最適化によって大幅に向上することが確認されました。 |
| 2024 年 10 月 | JSON サポートの機能強化 | レイクハウスおよびミラー化されたデータベースに対するウェアハウスと SQL 分析エンドポイントの JSON 機能が改善されました。 詳細については、JSON サポートの機能強化に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 10 月 | 入れ子になった共通テーブル式 (CTE) (プレビュー) | Fabric ウェアハウスと SQL 分析エンドポイントの両方で、"標準"、"シーケンシャル"、および "入れ子になった" CTE がサポートされています。 CTE は Microsoft Fabric で一般提供されていますが、Fabric データ ウェアハウス (Transact-SQL) の入れ子になった共通テーブル式 (CTE) は現在プレビュー機能です。 |
| 2024 年 9 月 | Snowflake のミラーリングの一般提供開始 | Fabric で Snowflake のミラーリングを使用すると、Snowflake データを Microsoft Fabric の OneLake に簡単に取り込むことができます。 詳細については、「Snowflake のミラーリング」を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Copilot for Data Warehouse | データ ウェアハウス用 Copilot (プレビュー) が更新され、プレビュー機能として利用可能になりました。Copilot チャット ウィンドウ、クイック アクション、コード補完を使用できます。 |
| 2024 年 9 月 | SQL 分析エンドポイントでの Delta 列マッピング | SQL 分析エンドポイントで、列マッピングが有効な Delta テーブルがサポートされるようになりました。 詳細については、デルタ列マッピングに関するページと SQL 分析エンドポイントの制限に関するページを参照してください。 現在、この機能はプレビュー段階にあります。 |
| 2024 年 9 月 | SQL 分析エンドポイントのレイクハウス スキーマ | Lakehouse スキーマにより、SQL 分析エンドポイントで、スキーマ内の Delta テーブルにクエリを実行できます。 詳細については、レイクハウス スキーマ機能 (プレビュー) に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric データ ウェアハウス用 Fabric Spark コネクタの新しい機能 (プレビュー) | Fabric データ ウェアハウス用 Fabric Spark コネクタ (プレビュー) で、カスタムまたはパススルー クエリ、PySpark、および Fabric ランタイム 1.3 (Spark 3.5) がサポートされるようになりました。 |
| 2024 年 9 月 | 新しいエディターの向上 | ウェアハウスおよび SQL 分析エンドポイント項目に対するエディターの改善により、一貫性と効率性が向上しました。 詳細については、新しいエディターの向上に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric ノートブックでの T-SQL サポート (プレビュー) | Microsoft Fabric の T-SQL ノートブック機能 (プレビュー) を使用すると、ノートブック内で T-SQL コードを記述し、実行できます。 これらを使用して複雑なクエリを管理し、より適切な Markdown ドキュメントを記述できます。 また、接続されたウェアハウスまたは SQL 分析エンドポイントで T-SQL を直接実行することもできます。 詳細については、T-SQL ノートブックの作成と実行に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | 入れ子になった共通テーブル式 (CTE) (プレビュー) | Fabric ウェアハウスと SQL 分析エンドポイントの両方で、"標準"、"シーケンシャル"、および "入れ子になった" CTE がサポートされています。 CTE は Microsoft Fabric で一般提供されていますが、ウェアハウスの入れ子になった共通テーブル式 (CTE) は現在プレビュー機能です。 |
| 2024 年 9 月 | ミラーリングされた Azure Databricks (プレビュー) | Fabric のミラーリングされた Azure Databricks Unity カタログを使用すると、レイクハウスの Fabric ワークロードから Unity カタログによって管理されるデータを読み取ることができます。 詳細については、Microsoft Fabric で使用できる Databricks Unity カタログ テーブルに関するページを参照してください。 |
| 2024 年 8 月 | 最新のデータ取得エクスペリエンスとのミラーリング統合 | OneLake 内で最新のデータ取得エクスペリエンスを使用して、利用可能なすべてのミラー化データベースから選択を行うことができるようになりました。 |
| 2024 年 8 月 | Azure SQL Database のミラー化されたデータベースにおける T-SQL DDL のサポート | Azure SQL Database のミラー化されたデータベースで DDL 操作を実行できるようになりました (テーブルの削除、テーブル名の変更、列名の変更など)。 |
| 2024 年 8 月 | Delta Lake ログ発行の一時停止と再開 | ウェアハウスの Delta Lake ログ発行の一時停止と再開ができるようになりました。 詳細については、「Microsoft Fabric のウェアハウスの Delta Lake ログ」を参照してください。 |
| 2024 年 8 月 | Fabric ウェアハウスの V オーダー動作の管理 | ウェアハウス レベルで V オーダーの動作を管理できるようになりました。 詳細については、「Microsoft Fabric ウェアハウスの V オーダーについて」を参照してください。 |
| 2024 年 8 月 | TRUNCATE T-SQL のサポート | ウェアハウス テーブルで TRUNCATE T-SQL コマンドがサポートされるようになりました。 |
| 2024 年 7 月 | ALTER TABLE と null 許容列のサポート | 一部の操作に対する T-SQL ALTER TABLE のサポートと、ウェアハウス内のテーブルに対する null 許容列のサポートが追加されました。 詳細については、「ALTER TABLE (Transact-SQL)」を参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | 時間移動 (GA) を含むウェアハウス クエリ | Microsoft Fabric のウェアハウスには、過去に存在していた従来のデータをステートメント レベルでクエリする機能が一般提供されるようになりました。 特定のタイムスタンプからデータをクエリする機能は、データ ウェアハウス業界では時間移動と呼ばれます。 |
| 2024 年 7 月 | Fabric ポータルでウェアハウス エクスペリエンスを復元 | 復元ポイントを作成し、ウェアハウスアイテムの所定の場所への復元を実行できるようになりました。 詳細については、「ウェアハウス復元によるシームレスなデータ回復」を参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | ウェアハウス ソース管理 (プレビュー) | Git 統合または展開パイプラインとウェアハウスを使用して、バージョン管理されたウェアハウス オブジェクトの開発とデプロイを管理できます。 SQL Database Project 拡張機能は、Azure Data Studio と Visual Studio Code 内で使用できます。 ウェアハウス ソース管理の詳細については、「Microsoft Fabric のウェアハウスを使用した CI/CD」を参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | タイム トラベルと複製テーブルの保持期間を拡張 | タイム トラベル クエリおよび クローン テーブルの保持期間が 30 日になりました。 |
以前の更新プログラムについては、「Microsoft Fabric の最新情報 アーカイブ」を確認してください。
Fabric Data Warehouse のサンプルとガイダンス
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 11 月 | SQL から Microsoft Fabric への移行: 初心者向けのスムーズな移行のための戦略 | データと分析を簡単に統合する統合プラットフォームである Microsoft Fabric への SQL データベースの移行について確認してください。 |
| 2024 年 10 月 | Fabric ウェアハウスでのデータ継続性の確保: すべてのシナリオのベスト プラクティス | 一般的な復旧シナリオと機能について詳しく検討します。これは、シームレスなエンド ツー エンドのデータ復旧を可能にするうえで役立ちます。また、データの回復力を確保するためのベスト プラクティスについて説明します。 |
| 2024 年 8 月 | Fabric への SQL Server データベースのミラーリング | SQL Server は現在 Fabric のミラー化されたデータベースではサポートされていませんが、SQL Server トランザクション レプリケーションと Fabric ミラーリングを組み合わせて使用し、オンプレミスの SQL Server データベースをソースとして、Fabric ミラーリングを拡張する方法を学習します。 |
| 2024 年 7 月 | Fabric Data Warehouse の Microsoft Entra 認証 | SQL 認証の代わりに Microsoft Entra を使用する方法のサンプル接続文字列と詳細については、「SQL 認証の代替え手段とする Microsoft Entra 認証」を参照してください。 |
Microsoft Fabric の Real-Time Intelligence
このセクションでは、Microsoft Fabric の Real-Time Intelligence に関する最近の改善点や機能に関する情報をまとめています。
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 10 月 | Eventstream でのマネージド プライベート エンドポイントを使用した安全なデータ ストリーミング (プレビュー) | Fabric マネージド プライベート エンドポイントを作成することで、プライベート ネットワーク内またはファイアウォールの内側で、Azure Event Hubs や IoT Hub などの Azure サービスに Eventstream を安全に接続できるようになりました。 詳細については、「Eventstream でのマネージド プライベート エンドポイントを使用した安全なデータ ストリーミング (プレビュー)」を参照してください。 |
| 2024 年 10 月 | Activator の使用状況レポートが提供されるようになった | Activator チームは使用状況レポートをロールアウトし、容量消費と将来の料金をよりよく把握できるようにしました。 容量メトリック アプリを見ると、Reflex 項目の操作が含まれているのがわかります。 |
| 2024 年 10 月 | リアルタイム ダッシュボードと基になる KQL データベースのアクセス分離 (プレビュー) | ダッシュボードと基になるデータに対して個別にアクセス許可を設定することで、管理者は、ユーザーに対して、生データへのアクセスを付与することなく、柔軟にダッシュボードの表示を許可できるようになりました。 |
| 2024 年 10 月 | GitHub とのリアルタイム ダッシュボードの統合 | Fabric の Git 統合が、リアルタイム ダッシュボードで利用可能になりました。 詳細については、Microsoft Fabric Git 統合の概要に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 10 月 | KQL クエリセットでクエリ結果をすばやく視覚化 | クエリを再実行することなく、すばやく簡単に KQL クエリセットの結果をグラフィカルに視覚化し、書式設定を制御できるようになりました。このすべてに使い慣れた UI を使用できます。 |
| 2024 年 10 月 | クエリをダッシュボードにピン留め | KQL クエリセットで記述されたあらゆるクエリの結果を、新規または既存のリアルタイム ダッシュボードに直接保存できるようになりました。 |
| 2024 年 9 月 | Copilot でリアルタイム ダッシュボードを作成 | Copilot はテーブルを確認し、ダッシュボードを自動的に作成できます。このダッシュボードには、データの分析情報とプロファイル、そしてサンプルが含まれます。 |
| 2024 年 9 月 | 新しいリアルタイム ハブと KQL データベースのユーザー エクスペリエンス | 新しいユーザー エクスペリエンスには、新しいリアルタイム ハブ ナビゲーション、マイ ストリーム ページ、強化されたデータベース ページ エクスペリエンスなどがあります。 |
| 2024 年 9 月 | Eventstream の新しい宛先としてのイベントハウス | KQL データベースを備えたイベントハウスで、大量のデータを処理および分析できます。 Eventstream のイベントハウスの宛先を使用すると、データ ストリームを効率的に処理してイベントハウスにルーティングし、KQL を使って準リアルタイムでデータを分析できます。 |
| 2024 年 9 月 | Eventstream のマネージド プライベート エンドポイント | Fabric マネージド プライベート エンドポイントを使用して、Azure Event Hubs や Fabric Eventstream などの Azure サービス間にプライベート接続を確立できるようになりました。 詳細については、マネージド プライベート エンドポイントとの Eventstream 統合に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | KQL クエリセットについての Activator アラート | KQL クエリセットの KQL クエリに対して直接 Activator (プレビュー) アラートを設定できるようになりました。 詳細とサンプルについては、KQL クエリセットからの Fabric Activator アラートの作成 (プレビュー) に関する記事をご覧ください。 |
| 2024 年 9 月 | リアルタイム ダッシュボードの継続または 10 秒のリフレッシュ レート | 既存のオプションに加えて、ダッシュボードの自動更新機能でリフレッシュ レートとして "継続" と "10 秒" がサポートされるようになりました。 これはお客様から多く寄せられた要求に対応するためのアップグレードで、これにより編集者と閲覧者の両方が、準リアルタイムおよびリアルタイムでデータ更新を設定できます。 |
| 2024 年 9 月 | 多変量異常検出 | 時系列データの多変量異常検出の新しいワークフローは、AI Anomaly Detector サービス (スタンドアロン サービスとしては廃止) で使用されるアルゴリズムに基づいています。 チュートリアルについては、「多変量異常検出」を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | リアルタイム インテリジェンス Copilot 会話モード | 自然言語を KQL に変換する Copilot アシスタントで会話モードがサポートされるようになりました。これにより、チャット内の以前のクエリに基づいてフォローアップの質問を行うことができます。 |
| 2024 年 9 月 | リアルタイム ハブでの新しいコネクタと UI | 2024 年 9 月 24 日に、Apache Kafka、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka、Azure SQL Managed Instance CDC、SQL Server on VM DB CDC の 4 つの新しいコネクタがリリースされました。 リアルタイム ハブのメイン ページのタブは、左側のナビゲーション メニューのメニュー項目に置き換えられます。 詳細については、Fabric リアルタイム ハブでの作業開始に関するページを参照してください。 現在、プライベート エンドポイントを使用して Azure ストリーミング ソースに接続できます。 |
| 2024 年 9 月 | お知らせ: Eventhouse Standard Storage の請求 | 9 月 16 日の週以降、Eventhouse および KQL データベースの項目から、OneLake Storage の格納データ メーターの課金対象使用量が表示されるようになります。 |
| 2024 年 8 月 | Fabric リアルタイム ハブの説明の吹き出し | 新しい説明の吹き出しでは、その主要機能について段階的に説明します。 これらの対話型ガイドを使用すると、リアルタイム ハブのタブ間をシームレスに移動できます。 詳細については、Fabric リアルタイム ハブの説明の吹き出しに関するページを参照してください。 |
| 2024 年 8 月 | KQL クエリセット REST API のサポート | 新しい Fabric クエリセット REST API を使用すると、Fabric で KQL クエリセットを作成、更新、削除し、手動介入なしでプログラムでそれらを管理することができます。 詳細については、KQL クエリセット REST API のサポートに関するページを参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | KQL データベース プレビューでレコードを更新する | .update コマンドが一般提供になりました。 「Kusto データベースのレコードの更新」方法の詳細について説明します。 |
| 2024 年 7 月 | リアルタイム ダッシュボード 1 秒と 10 秒のリフレッシュ レート | リアルタイム ダッシュボードでは、わずか 1 秒または 10 秒の超低リフレッシュ レート がサポートされるようになりました。 詳細については、「リアルタイム ダッシュボードを作成する (プレビュー)」を参照してください。 |
以前の更新プログラムについては、「Microsoft Fabric の最新情報 アーカイブ」を確認してください。
Real-Time Intelligence のサンプルとガイダンス
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 8 月 | Fabric の高度な時系列の Anomaly Detector | Fabric での time-series-anomaly-detector の使用例を読み、ストック変更テーブルを Fabric にアップロードし、Spark エンジンを使用して Python ノートブックで多変量異常検出モデルをトレーニングし、Eventhouse (Kusto) エンジンを使用してトレーニング済みモデルを新しいデータに適用して、異常を予測してください。 |
| 2024 年 8 月 | Activator でカスタム アクションを使用し、リアルタイム データに基づいて行動 | Activator を使用してデータを監視し、それに基づいて行動する方法を学習します。これは、データ内でパッケージ温度の条件が検出されたときに、自動的にアクションを実行するための Microsoft Fabric のノーコード エクスペリエンスです。 |
| 2024 年 7 月 | Eventstream の CDC コネクタを使用してリアルタイムの注文通知を作成する | Azure SQL Database からオンライン ストアが Eventstream の CDC コネクタを使用した実際の例についてご覧ください。 |
| 2024 年 7 月 | PowerShell を使用した リアル タイム インテリジェンス Eventhouse のデプロイの自動化 | Microsoft Fabric のワークスペースへのEventhouse、KQL Database、Tables、Functions、Materialized View の デプロイを自動化する PowerShell スクリプトを作成しましょう。 |
Microsoft Fabric のコア機能
Microsoft Fabric エクスペリエンスの中核となるニュースとフィーチャーのお知らせ。
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 11 月 | Fabric 内のドメイン – 新しい機能強化 | Microsoft Fabric 内のドメインを計画して作成するためのベストプラクティスを含め、Fabric 内のドメインの新機能とユース ケースについて確認してください。 |
| 2024 年 10 月 | ワークスペースの新しい項目パネル | 以前はワークスペースで [+ 新規] を選択し、定義済み項目の種類がいくつか含まれるドロップダウン メニューにアクセスして、作業を開始できました。 今は、[+ 新しい項目] ボタンにより、タスク別に分類された項目の種類のリストを含むパネルが表示されます。。 |
| 2024 年 10 月 | エクスポート コントロールのために強化されたテナント設定の委任 | エクスポート設定の委任がドメインを介してワークスペースで使用できるようになりました。 この新しい機能により、データ エクスポートのアクセス許可をより細かく制御し、テナント、ドメイン、ワークスペース管理者の特定のニーズに対応することができます。 |
| 2024 年 10 月 | マネージド プライベート エンドポイントの API が使用可能 | マネージド プライベート エンドポイントの REST API が使用可能です。 API を使用して、マネージド プライベート エンドポイントを作成、削除、取得、リストできるようになりました。 |
| 2024 年 10 月 | Fabric の Copilot と AI で重要な課金の更新が実施される予定 | 今後予定されている価格と課金の更新により、Fabric の Copilot と AI 機能がより利用しやすくなり、コスト効率が向上します。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric 用 Terraform プロバイダー (プレビュー) | Microsoft Fabric 用 Terraform プロバイダーがプレビュー段階になりました。 Microsoft Fabric 用 Terraform プロバイダーでは、多くの Fabric リソースの作成と管理がサポートされています。 詳細については、Microsoft Fabric 用の新しい Terraform プロバイダーの発表を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Fabric API のサービス プリンシパル サポートの発表 | サービス プリンシパルを使用して、Fabric API にアクセスできるようになりました。 サービス プリンシパルは、Microsoft Entra で作成し、Microsoft Entra およびその他の Microsoft サービス (Microsoft Fabric など) でアクセス許可を割り当てることができるセキュリティ ID です。 |
| 2024 年 9 月 | 項目のキュレーションと検出をエンリッチするためのデータのタグ付け | タグ (プレビュー) により、管理者がデータを分類して整理できます。これにより、データの検索可能性が高まり、エンド ユーザーの成功率と効率性が向上します。 |
| 2024 年 9 月 | あらゆる Fabric 容量における信頼されたワークスペース アクセスとマネージド プライベート エンドポイント | 信頼されたワークスペース アクセスとマネージド プライベート エンドポイントが、どの Fabric 容量でも使用可能です。 以前は、信頼されたワークスペース アクセスとマネージド プライベート エンドポイントは、F64 以上の容量でのみ使用できました。 マネージド プライベート エンドポイントは現在、試用版の容量で使用可能です。 |
| 2024 年 9 月 | マルチテナント組織 (MTO) (プレビュー) | Fabric で Microsoft Entra ID マルチテナント組織 (MTO) がサポートされるようになりました。 Microsoft Entra ID のマルチテナント組織機能では、複数のテナント間でユーザーを同期し、そのユーザーを、外部メンバーのユーザーとして追加します。 詳細については、「Microsoft Entra B2B で外部ゲスト ユーザーに Power BI コンテンツを配布する」を参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | Microsoft Fabric が HITRUST CSF 認定を取得 | Microsoft Fabric は現在、HITRUST Common Security Framework (CSF) v11.0.1 認定を取得しています。 |
| 2024 年 8 月 | OneLake データ アクセス ロールの向上 | 主なフィードバックに基づいて、ユーザー インターフェイスを設計し直し、データ アクセス ロールを更新しました。 詳細については、「OneLake データ アクセス ロールの概要 (プレビュー)」を参照してください。 |
| 2024 年 8 月 | ワークスペース フィルターを改善して入れ子になったフォルダーをサポート | ワークスペース全体、または入れ子になったすべてのフォルダーを含む特定のフォルダーを対象としたフィルター処理をサポートするように、フィルター エクスペリエンスをアップグレードしました。 |
| 2024 年 8 月 | あらゆる Fabric 容量における信頼されたワークスペース アクセスとマネージド プライベート エンドポイントの提供開始を発表 | あらゆる F 容量で Fabric における信頼されたワークスペース アクセスとマネージド プライベート エンドポイントを使用し、安全で最適化されたデータ アクセスと接続の利点を活用できます。 |
| 2024 年 7 月 | SOC 認証への準拠 | 企業向けのオールインワン分析ソリューションである Microsoft Fabric が、System and Organization Controls (SOC) 1 Type II、SOC 2 Type II、SOC 3 に準拠したことをお知らせします。 |
| 2024 年 7 月 | Microsoft Fabric .NET SDK | Microsoft Fabric .NET SDK の最初のリリースを発表できることを嬉しく思います。 REST API ドキュメントの詳細については、Microsoft Fabric REST API ドキュメントを参照してください。 |
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Microsoft Fabric での継続的インテグレーション/継続的デリバリー (CI/CD)
このセクションは、Microsoft Fabric ワークスペースでの開発プロセス、ツール、ソース管理、バージョン管理に関するガイダンスとドキュメント更新の情報です。
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 9 月 | ソース管理用の GitHub 統合 | 一般提供開始。Microsoft Fabric 開発者が、ソース管理ツールとして GitHub または GitHub Enterprise を選択し、Fabric 項目をバージョン管理できるようになりました。 詳細については、Git 統合の概要に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 9 月 | 新しい展開パイプラインの設計 | 新しく改善された展開パイプラインの設計では、展開プロセスの向上を目的としたさまざまな変更、追加、および機能強化が導入されています。 詳細については、展開パイプラインの変更点に関するページを参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | ソース管理用の GitHub 統合 (プレビュー) | Microsoft Fabric 開発者は、ソース管理ツールとして GitHub または GitHub Enterprise を選択し、Fabric 項目をバージョン管理できるようになりました。 詳細については、「Git 統合を始める (プレビュー)」を参照してください。 |
| 2024 年 7 月 | Microsoft Fabric .NET SDK | Microsoft Fabric .NET SDK の最初のリリースを発表できることを嬉しく思います。 REST API ドキュメントの詳細については、Microsoft Fabric REST API ドキュメントを参照してください。 |
以前の更新プログラムについては、「Microsoft Fabric の最新情報 アーカイブ」を確認してください。
継続的インテグレーション/継続的デリバリー (CI/CD) のサンプル
| Month | 機能 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2024 年 8 月 | Microsoft Fabric の CI/CD 機能の探索 | データ パイプライン、レイクハウス、ノートブック、レポート、セマンティック モデルの Microsoft Fabric CI/CD 機能のガイド ツアー。 |
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