ISV를 위한 Microsoft Fabric 통합 경로
Microsoft Fabric은 ISV(독립 소프트웨어 공급업체)가 Fabric과 원활하게 통합할 수 있는 세 가지 경로를 제공합니다. 이 여정을 시작하는 ISV의 경우 이러한 각 경로에서 사용할 수 있는 다양한 리소스를 살펴보고자 합니다.
Fabric OneLake와의 상호 운용
Interop 모델에서 가장 주력하는 부분은 ISV가 OneLake Foundation과 솔루션을 통합할 수 있도록 하는 것입니다. Microsoft Fabric과 상호 운용하기 위해 Data Factory 및 실시간 인텔리전스의 다양한 커넥터, OneLake용 REST API, OneLake의 바로 가기, Fabric 테넌트 간 데이터 공유 및 데이터베이스 미러링을 사용하여 통합을 제공합니다.
다음 섹션에서는 이 모델을 시작할 수 있는 몇 가지 방법을 설명합니다.
OneLake API
- OneLake는 개발자가 OneLake에서 데이터를 읽고 쓰고 관리할 수 있도록 기존 ADLS(Azure Data Lake Storage) Gen2 API 및 SDK를 지원합니다. OneLakeADLS Gen2 REST API 및 OneLake에 연결하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
- ADLS Gen2의 모든 기능이 OneLake에 직접 매핑되는 것은 아니므로 OneLake는 Fabric 작업 영역 및 항목을 지원하도록 설정된 폴더 구조를 적용합니다. 이러한 API를 호출할 때 OneLake와 ADLS Gen2 간의 다양한 동작에 대한 전체 목록은 OneLake API 패리티를 참조하세요.
- Databricks를 사용하고 Microsoft Fabric에 연결하려는 경우 Databricks는 ADLS Gen2 API에서 작동합니다. Azure Databricks와 OneLake 통합.
- Delta Lake 스토리지 형식이 수행할 수 있는 작업을 최대한 활용하기 위해 형식, 테이블 최적화 및 V-Order를 검토하고 이해합니다. Delta Lake 테이블 최적화 및 V-Order.
- 데이터가 OneLake에 있으면 OneLake 파일 탐색기를 사용하여 로컬로 탐색합니다. OneLake 파일 탐색기는 OneLake를 Windows 파일 탐색기와 원활하게 통합합니다. 이 애플리케이션은 Windows 파일 탐색기에 액세스할 수 있는 모든 OneLake 항목을 자동으로 동기화합니다. Azure Storage Explorer와 같은 ADLS Gen2와 호환되는 다른 도구를 사용할 수도 있습니다.
실시간 인텔리전스 API
실시간 인텔리전스는 데이터 분석 및 시각화를 간소화하여 조직 내에서 움직이는 데이터에 대한 즉각적인 인사이트와 작업을 위한 중앙 집중식 솔루션을 제공합니다. 강력한 쿼리, 변환 및 스토리지 기능을 통해 대량의 데이터를 효율적으로 관리합니다.
- Eventhouse는 스트리밍 데이터를 위해 특별히 설계되었으며 실시간 허브와 호환되고 시간 기반 이벤트에 이상적입니다. 데이터는 수집 시간에 따라 자동으로 인덱싱 및 분할되므로 Fabric의 환경 제품군에서 사용하기 위해 OneLake에서 액세스할 수 있는 세분성이 높은 데이터에 대해 매우 빠르고 복잡한 분석 쿼리 기능을 제공합니다. Eventhouse는 개발자가 Eventhouse에서 데이터를 읽고 쓰고 관리할 수 있도록 직접 상호 작용을 위해 기존 Eventhouse API 및 SDK를 지원합니다. REST API에 대해 자세히 알아봅니다.
- Eventstreams를 사용하면 다양한 소스에서 실시간 이벤트를 가져와 OneLake, Eventhouses의 KQL 데이터베이스 및 패브릭 정품 인증자와 같은 다양한 대상으로 라우팅할 수 있습니다. eventstreams 및 eventstreams API에 대해 자세히 알아봅니다.
- Databricks 또는 Jupyter Notebook을 사용하는 경우 Kusto Python 클라이언트 라이브러리를 활용하여 Fabric의 KQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. Kusto Python SDK에 대해 자세히 알아봅니다.
- 기존 Microsoft Logic Apps, Azure Data Factory 또는 Microsoft Power Automate 커넥터를 활용하여 Eventhouse 또는 KQL 데이터베이스와 상호 작용할 수 있습니다.
- 실시간 인텔리전스의 데이터베이스 바로 가기는 Eventhouse 내에서 원본 데이터베이스에 대해 포함된 참조입니다. 원본 데이터베이스는 실시간 인텔리전스의 KQL 데이터베이스 또는 Azure Data Explorer 데이터베이스일 수 있습니다. 바로 가기는 동일한 테넌트 내에서 또는 테넌트 간에 데이터를 공유하는 데 사용할 수 있습니다. API를 사용하여 데이터베이스 바로 가기를 관리하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
Fabric의 Data Factory
- 데이터 파이프라인은 광범위한 커넥터 집합이 특징이므로 ISV가 수많은 데이터 저장소에 쉽게 연결할 수 있습니다. 기존 데이터베이스 또는 최신 클라우드 기반 솔루션을 상호 연결하든 커넥터는 원활한 통합 프로세스를 보장합니다. 커넥터 개요
- 지원되는 Dataflow Gen2 커넥터를 통해 ISV는 Fabric Data Factory의 기능을 활용하여 복잡한 데이터 워크플로를 관리할 수 있습니다. 이 기능은 데이터 처리 및 변환 작업을 간소화하려는 ISV에 특히 유용합니다. Microsoft Fabric의 Dataflow Gen2 커넥터.
- Fabric 의 Data Factory에서 지원하는 기능의 전체 목록을 보려면 이 Fabric의 Data Factory 블로그를 확인하세요.
다중 클라우드 바로 가기
Microsoft OneLake의 바로 가기를 사용하면 전체 엔터프라이즈에 대한 단일 가상 데이터 레이크를 만들어 도메인, 클라우드 및 계정 간에 데이터를 통합할 수 있습니다. 모든 Fabric 환경 및 분석 엔진은 통합 네임스페이스를 통해 다른 테넌트의 OneLake, ADLS(Azure Data Lake Storage) Gen2, Amazon S3 스토리지 계정, GCS(Google Cloud Storage), S3 호환 데이터 원본 및 Dataverse와 같은 기존 데이터 원본을 직접 가리킬 수 있습니다. OneLake는 ISV에 다양한 도메인 및 클라우드 플랫폼의 통합을 원활하게 연결하여 혁신적인 데이터 액세스 솔루션을 제공합니다.
데이터 공유
데이터 공유를 사용하면 Fabric 사용자가 데이터를 복제하지 않고 여러 Fabric 테넌트 간에 데이터를 공유할 수 있습니다. 이 기능은 OneLake 스토리지 위치에서 데이터를 "현재 위치"로 공유할 수 있도록 하여 공동 작업을 향상시킵니다. 데이터는 SQL, Spark, KQL 및 의미 체계 모델을 비롯한 다양한 Fabric 계산 엔진을 통해 액세스할 수 있는 읽기 전용으로 공유됩니다. 이 기능을 사용하려면 Fabric 관리자가 공유 및 수신 테넌트 모두에서 사용하도록 설정해야 합니다. 이 프로세스에는 OneLake 데이터 허브 또는 작업 영역 내에서 데이터 선택, 공유 설정 구성, 의도한 받는 사람에게 초대 보내기가 포함됩니다.
데이터베이스 미러링
미러링에서는 외부 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스에서 Microsoft Fabric의 데이터 웨어하우징 환경으로 데이터를 지속적으로 원활하게 액세스하고 수집하는 최신 방법을 제공합니다. 미러링이 거의 실시간으로 제공되므로 사용자는 원본의 변경 내용에 즉시 액세스할 수 있습니다. 미러링 및 지원되는 데이터베이스에 대해 자세히 알아봅니다.
Fabric에서 개발
Fabric에서 개발 모델을 사용하면 ISV는 Fabric을 기반으로 제품 및 서비스를 빌드하거나 기존 애플리케이션에 Fabric의 기능을 원활하게 포함할 수 있습니다. 기본 통합에서 Fabric이 제공하는 기능을 적극적으로 적용하는 것으로 전환되었습니다. 주요 통합 노출 영역은 다양한 Fabric 환경을 위한 REST API를 통해서입니다. 다음 표에서는 Fabric 환경별로 그룹화된 REST API의 하위 집합을 보여 줍니다. 전체 목록은 Fabric REST API 설명서를 참조하세요.
| Fabric 환경 | API |
|---|---|
| 데이터 웨어하우스 |
-
웨어하우스 - 미러된 웨어하우스 |
| 데이터 엔지니어링 |
-
Lakehouse - Spark - Spark 작업 정의 - 테이블 - 작업 |
| Data Factory |
-
DataPipeline |
| 실시간 인텔리전스 |
-
Eventhouse - KQL 데이터베이스 - KQL 쿼리 세트 - Eventstream |
| 데이터 과학 |
-
Notebook - ML 실험 - ML 모델 |
| OneLake |
-
바로 가기 - ADLS Gen2 API |
| Power BI |
-
Report - 대시보드 - 의미 체계 모델 |
Fabric 워크로드 빌드
Fabric 워크로드 빌드 모델은 ISV가 Fabric 플랫폼에서 사용자 지정 환경을 만들 수 있도록 설계되었습니다. ISV는 Fabric 에코시스템에 제품을 맞추는 데 필요한 도구와 기능을 제공하여 고유한 가치 제안과 Fabric의 광범위한 기능의 조합을 최적화합니다.
Microsoft Fabric 워크로드 개발 키트는 개발자가 애플리케이션을 Microsoft Fabric 허브에 통합할 수 있는 포괄적인 도구 키트를 제공합니다. 이러한 통합을 통해 Fabric 작업 영역 내에서 직접 새로운 기능을 추가하여 사용자를 위한 분석 과정을 향상시킬 수 있습니다. 개발자와 ISV는 고객에게 도달하고, 친숙하고 새로운 환경을 제공하고, 기존 데이터 애플리케이션을 활용하는 새로운 방법을 제공합니다. Fabric 관리자는 워크로드 허브에 대한 액세스를 관리하여 전체 테넌트에 대해 사용하도록 설정하거나 특정 범위로 할당하여 조직 내에서 액세스를 제어할 수 있습니다.