Potoki wdrażania usługi Lakehouse i integracja z usługą Git (wersja zapoznawcza)
Usługa Lakehouse integruje się z funkcjami zarządzania cyklem życia w usłudze Microsoft Fabric, zapewniając ustandaryzowaną współpracę między wszystkimi członkami zespołu deweloperskiego w całym życiu produktu. Zarządzanie cyklem życia ułatwia efektywne przechowywanie wersji i proces wydawania produktów przez ciągłe dostarczanie funkcji i poprawek usterek w wielu środowiskach. Aby dowiedzieć się więcej, zobacz Co to jest zarządzanie cyklem życia w usłudze Microsoft Fabric?.
Ważne
Ta funkcja jest dostępna w wersji zapoznawczej.
Integracja z usługą Git usługi Lakehouse
Lakehouse to element zawierający zarówno metadane, jak i dane, do których odwołuje się wiele obiektów w obszarze roboczym. Usługa Lakehouse zawiera tabele, foldery i skróty jako podstawowe elementy kontenera danych, którymi można zarządzać. Z perspektywy przepływu pracy programowania następujące obiekty zależne mogą odwoływać się do usługi Lakehouse:
- Przepływy danych i potoki danych
- Definicje zadań platformy Spark
- Notesy
- Modele semantyczne i usługa Power BI
Domyślny model semantyczny i metadane punktu końcowego analizy SQL są domyślnie powiązane z usługą Lakehouse i zarządzane przez proces aktualizacji usługi Git. Ponieważ dane nie są śledzone w usłudze Git, śledzone są tylko metadane.
Reprezentacja usługi Git
Następujące informacje lakehouse są serializowane i śledzone w połączonym obszarze roboczym usługi Git:
- Display name
- Opis
- Identyfikator GUID logiczny
Uwaga
Śledzony logiczny identyfikator GUID jest automatycznie generowanym identyfikatorem między obszarami roboczymi reprezentującymi element i jego reprezentację kontroli źródła.
Ważne
Tylko artefakt kontenera Lakehouse jest śledzony w narzędziu git w bieżącym środowisku. Tabele, foldery, skróty i inne zmiany metadanych nie są śledzone i wersjonowane w narzędziu git.
Możliwości integracji z usługą Git usługi Lakehouse
Dostępne są następujące możliwości:
- Serializacja metadanych obiektu Lakehouse w reprezentacji git JSON.
- Zastosuj zmiany bezpośrednio lub użyj żądania ściągnięcia, aby kontrolować zmiany w nadrzędnych lub podrzędnych obszarach roboczych i gałęziach.
- Zmiana nazwy lakehouses jest śledzona w usłudze git. Aktualizacja zmienionej nazwy usługi Lakehouse również zmienia nazwę domyślnego semantycznego modelu danych i punktu końcowego usługi SQL Analytics.
- Żadna akcja nie jest stosowana do tabel, folderów i skrótów, metadanych i danych tych elementów jest zawsze zachowywana.
Usługa Lakehouse w potokach wdrażania
Usługa Lakehouse jest obsługiwana w potokach wdrażania zarządzania cyklem życia usługi Microsoft Fabric. Umożliwia to najlepsze rozwiązania dotyczące segmentacji środowiska.
Możliwości integracji potoków wdrażania usługi Lakehouse:
Wdrażanie w obszarach roboczych tworzenia, testowania i produkcji.
Usługa Lakehouse może zostać usunięta jako obiekt zależny po wdrożeniu. Mapowanie różnych usług Lakehouse w kontekście potoku wdrażania jest również obsługiwane.
Jeśli podczas konfiguracji potoku wdrażania nie określono nic, w docelowym obszarze roboczym zostanie utworzony nowy pusty obiekt Lakehouse o tej samej nazwie. Definicje zadań notesu i platformy Spark są ponownie mapowane, aby odwołać się do nowego obiektu lakehouse w nowym obszarze roboczym.
Jeśli zależność usługi Lakehouse jest skonfigurowana tak, aby odwoływała się do innej usługi Lakehouse w czasie konfiguracji potoku wdrażania, na przykład nadrzędnego usługi Lakehouse, nowy pusty obiekt Lakehouse o tej samej nazwie nadal jest tworzony w docelowym obszarze roboczym, ale odwołania do notesów i definicji zadań platformy Spark są zachowywane w innej usłudze Lakehouse zgodnie z żądaniem.
Punkty końcowe usługi SQL Analytics i modele semantyczne są aprowizowane w ramach wdrożenia usługi Lakehouse.
Żaden obiekt wewnątrz lakehouse nie został zastąpiony.
Aktualizacje nazwy usługi Lakehouse można synchronizować między obszarami roboczymi w kontekście potoku wdrażania.