Implementatiepijplijnen en Git-integratie van Lakehouse (preview)
Het Lakehouse kan worden geïntegreerd met de mogelijkheden voor levenscyclusbeheer in Microsoft Fabric en biedt een gestandaardiseerde samenwerking tussen alle leden van het ontwikkelteam gedurende het hele leven van het product. Levenscyclusbeheer vereenvoudigt een effectief productversie- en releaseproces door voortdurend functies en bugfixes in meerdere omgevingen te leveren. Zie Wat is levenscyclusbeheer in Microsoft Fabric? voor meer informatie.
Belangrijk
Deze functie is beschikbaar als preview-versie.
Git-integratie van Lakehouse
Lakehouse is een item dat zowel metagegevens als gegevens bevat waarnaar wordt verwezen in meerdere objecten in de werkruimte. Lakehouse bevat tabellen, mappen en snelkoppelingen als primaire beheerbare gegevenscontaineritems. Vanuit het perspectief van een ontwikkelingswerkstroom kunnen de volgende afhankelijke objecten verwijzen naar een Lakehouse:
- Gegevensstromen en gegevenspijplijnen
- Spark-taakdefinities
- Notebooks
- Semantische modellen en Power BI
Het standaard semantische model en metagegevens van SQL Analytics-eindpunten zijn gerelateerd aan een Lakehouse en worden standaard beheerd door het git-updateproces. Omdat principegegevens niet worden bijgehouden in Git, worden alleen metagegevens bijgehouden.
Git-weergave
De volgende lakehouse-informatie wordt geserialiseerd en bijgehouden in een met Git verbonden werkruimte:
- Display name
- Beschrijving
- Logische guid
Notitie
De bijgehouden logische GUID is een automatisch gegenereerde id voor meerdere werkruimten die een item en de bijbehorende bronbeheerweergave vertegenwoordigen.
Belangrijk
Alleen het Lakehouse-containerartefact wordt bijgehouden in Git in de huidige ervaring. Tabellen, mappen, snelkoppelingen en andere wijzigingen in metagegevens worden niet bijgehouden en versiebeheer uitgevoerd in Git.
Mogelijkheden voor Git-integratie van Lakehouse
De volgende mogelijkheden zijn beschikbaar:
- Serialisatie van de metagegevens van het Lakehouse-object naar een Git JSON-weergave.
- Pas wijzigingen rechtstreeks toe of gebruik pull-aanvraag om wijzigingen in upstream- of downstreamwerkruimten en vertakkingen te beheren.
- De naam van lakehouses wordt bijgehouden in Git. Als u een hernoemd lakehouse bijwerkt, wordt ook de naam van het standaard-semantische gegevensmodel en het SQL Analytics-eindpunt gewijzigd.
- Er wordt geen actie toegepast op tabellen, mappen en snelkoppelingen, metagegevens en gegevens van deze items.
Lakehouse in implementatiepijplijnen
Het Lakehouse wordt ondersteund in implementatiepijplijnen voor levenscyclusbeheer van Microsoft Fabric. Hiermee worden best practices voor omgevingssegmentatie mogelijk.
Integratiemogelijkheden van Lakehouse-implementatiepijplijnen:
Implementatie in ontwikkel-, test- en productiewerkruimten.
Lakehouse kan worden verwijderd als een afhankelijk object bij de implementatie. Het toewijzen van verschillende Lakehouses binnen de context van de implementatiepijplijn wordt ook ondersteund.
Als er niets wordt opgegeven tijdens de configuratie van de implementatiepijplijn, wordt er een nieuw leeg Lakehouse-object met dezelfde naam gemaakt in de doelwerkruimte. Notebook- en Spark-taakdefinities worden opnieuw toegewezen om te verwijzen naar het nieuwe Lakehouse-object in de nieuwe werkruimte.
Als de Lakehouse-afhankelijkheid is geconfigureerd om te verwijzen naar een ander Lakehouse tijdens de configuratietijd van de implementatiepijplijn, zoals de upstream Lakehouse, wordt er nog steeds een nieuw Lakehouse-object met dezelfde naam gemaakt in de doelwerkruimte, maar blijven verwijzingen naar notebooks en Spark-taakdefinities behouden tot een ander Lakehouse zoals aangevraagd.
SQL Analytics-eindpunten en semantische modellen worden ingericht als onderdeel van de Lakehouse-implementatie.
Er wordt geen object in het Lakehouse overschreven.
Updates voor De naam van Lakehouse kunnen worden gesynchroniseerd tussen werkruimten in een context van een implementatiepijplijn.