Caminhos de integração do Microsoft Fabric para ISVs
O Microsoft Fabric oferece três caminhos distintos para os fornecedores independentes de software (ISVs) se integrarem perfeitamente ao Fabric. Para um ISV que começa nesta jornada, queremos percorrer vários recursos que temos disponíveis em cada um desses caminhos.
Interoperabilidade com Fabric OneLake
O foco principal com o modelo de interoperabilidade é permitir que os ISVs integrem suas soluções ao OneLake do Foundation. Para interoperar com o Microsoft Fabric, fornecemos integração usando toda uma variedade de conectores no Data Factory e inteligência em tempo real, APIs REST para o OneLake, atalhos no OneLake, compartilhamento de dados entre locatários do Fabric e espelhamento de bancos de dados.
As seções a seguir descrevem algumas das maneiras pelas quais você pode começar a usar esse modelo.
APIs do OneLake
- O OneLake dá suporte a APIs e SDKs do ADLS (Azure Data Lake Storage) Gen2 existentes, para interação direta, permitindo que os desenvolvedores leiam, gravem e gerenciem seus dados no OneLake. Saiba mais sobre APIs REST do ADLS Gen2 e como se conectar ao OneLake.
- Como nem todas as funcionalidades do ADLS Gen2 são mapeadas diretamente para o OneLake, o OneLake também impõe uma estrutura de pastas definida para dar suporte aos espaços de trabalho e itens do Fabric. Para obter uma lista completa de comportamentos diferentes entre o OneLake e o ADLS Gen2 ao chamar essas APIs, consulte Paridade da API do OneLake.
- Caso esteja usando o Databricks e quiser se conectar ao Microsoft Fabric, o Databricks funcionará com as APIs do ADLS Gen2. Integrar o OneLake ao Azure Databricks.
- Para aproveitar ao máximo o que o formato de armazenamento do Delta Lake pode fazer por você, examine e entenda o formato, a otimização da tabela e o V-Order. Otimização de tabela do Delta Lake e V-Order.
- Depois que os dados estiverem no OneLake, explore localmente usando o Explorador de Arquivos do OneLake. O explorador de arquivos do OneLake integra perfeitamente o OneLake ao Explorador de Arquivos do Windows. Esse aplicativo sincroniza automaticamente todos os itens do OneLake aos quais você tem acesso no Explorador de Arquivos do Windows. Também poderá usar qualquer outra ferramenta compatível com o ADLS Gen2, como do Gerenciador de Armazenamento do Microsoft Azure.
APIs de Inteligência em tempo real
O Inteligência em tempo real simplifica a análise e a visualização de dados, oferecendo uma solução centralizada para insights e ações imediatas sobre dados em movimento dentro de uma organização. Ele gerencia com eficiência grandes volumes de dados por meio de recursos robustos de consulta, transformação e armazenamento.
- Os Eventhouses são projetados especificamente para streaming de dados, compatíveis com o hub em tempo real e ideais para eventos baseados em tempo. Os dados são indexados e particionados automaticamente com base no tempo de ingestão, oferecendo recursos de consulta analítica incrivelmente rápidos e complexos em dados de alta granularidade que podem ser acessados no OneLake para uso em todo o conjunto de experiências do Fabric. Os Eventhouses oferecem suporte a APIs e SDKs existentes do Eventhouse para interação direta, permitindo que os desenvolvedores leiam, gravem e gerenciem seus dados em Eventhouses. Saiba mais sobre a API REST.
- Os fluxos de eventos permitem que você traga eventos em tempo real de várias fontes e encaminhe-os para vários destinos, como OneLake, bancos de dados KQL em casas de eventos e o Fabric Activator. Saiba mais sobre eventstreams e a API eventstreams.
- Se você estiver usando Databricks ou Jupyter Notebooks, poderá utilizar a Kusto Python Client Library para trabalhar com bancos de dados KQL no Fabric. Saiba mais sobre o Kusto Python SDK.
- Você pode utilizar os conectores existentes dos Aplicativos Lógicos da Microsoft, do Azure Data Factory ou do Microsoft Power Automate para interagir com os Eventhouses ou bancos de dados KQL.
- Atalhos de banco de dados na inteligência em tempo real são referências incorporadas em um Eventhouse para um banco de dados de origem. O banco de dados de origem pode ser um banco de dados KQL na inteligência em tempo real ou um banco de dados do Azure Data Explorer. Os atalhos podem ser usados para compartilhamento local de dados dentro do mesmo locatário ou entre locatários. Saiba mais sobre como gerenciar atalhos de banco de dados usando a API.
Data Factory no Fabric
- Os Pipelines de Dados possuem um conjunto extenso de conectores, permitindo que os ISVs se conectem sem esforço a uma miríade de armazenamentos de dados. Caso esteja conectando bancos de dados tradicionais ou soluções modernas baseadas em nuvem, nossos conectores garantem um processo de integração fluido. Visão geral do conector.
- Com nossos conectores do Fluxo de Dados Gen2 com suporte, os ISVs podem aproveitar o poder do Fabric Data Factory para gerenciar fluxos de trabalho de dados complexos. Esse recurso é especialmente benéfico para ISVs que buscam simplificar o processamento de dados e tarefas de transformação. Conectores do Fluxo de Dados Gen2 no Microsoft Fabric.
- Para obter uma lista completa dos recursos com suporte pelo Data Factory no Fabric, confira este Data Factory no Fabric Blog.
Atalhos multinuvem
Os atalhos no Microsoft OneLake permitem que você unifique seus dados entre domínios, nuvens e contas, criando um único data lake virtual para toda a sua empresa. Todas as experiências do Fabric e mecanismos analíticos podem apontar diretamente para suas fontes de dados existentes, como o OneLake em locatário diferente, o ADLS (Azure Data Lake Storage) Gen2, as contas de armazenamento do Amazon S3, o GCS (Google Cloud Storage), fonte de dados compatível com o S3 e o Dataverse por meio de um namespace unificado. O OneLake apresenta os ISVs com uma solução de acesso a dados transformadora, conectando perfeitamente a integração entre diversos domínios e plataformas de nuvem.
- Saiba mais sobre os atalhos do OneLake
- Saiba mais sobre uma cópia lógica do OneLake
- Saiba mais sobre os atalhos do banco de dados KQL
Compartilhamento de dados
O compartilhamento de dados permite que os usuários do Fabric compartilhem dados entre diferentes locatários do Fabric sem duplicá-los. Esse recurso aprimora a colaboração, permitindo que os dados sejam compartilhados "in-loco" desde locais de armazenamento do OneLake. Os dados são compartilhados como somente leitura, acessíveis por meio de vários mecanismos de computação do Fabric, incluindo SQL, Spark, KQL e modelos semânticos. Para usar esse recurso, os administradores do Fabric devem habilitá-lo nos locatários de compartilhamento e recebimento. O processo inclui a seleção de dados no hub de dados ou espaço de trabalho do OneLake, a definição de configurações de compartilhamento e o envio de um convite para o destinatário pretendido.
Espelhamento de banco de dados
O espelhamento fornece uma maneira moderna de acessar e ingerir dados de forma contínua e direta de bancos de dados externos ou data warehouse na experiência do data warehousing no Microsoft Fabric. O espelhamento é feito quase em tempo real, proporcionando aos usuários acesso imediato às alterações na origem. Saiba mais sobre espelhamento e bancos de dados compatíveis.
Desenvolver no Fabric
Com o modelo Desenvolver no Fabric os ISVs podem criar seus produtos e serviços com base no Fabric ou inserir perfeitamente as funcionalidades do Fabric em seus aplicativos existentes. É uma transição da integração básica para a aplicação ativa dos recursos que o Fabric oferece. A área principal da superfície de integração funciona por APIs REST para várias experiências do Fabric. A tabela a seguir mostra um subconjunto de APIs REST agrupadas por experiência do Fabric. Para ver uma lista completa, consulte a Documentação da API REST do Fabric.
Experiência do Fabric | API |
---|---|
Data Warehouse | - Depósito - Warehouse espelhado |
Engenharia de Dados | - Lakehouse - Spark - Definição de Trabalho do Spark - Tabelas - Trabalhos |
Data Factory | - DataPipeline |
Inteligência em Tempo Real | - Eventhouse - Banco de dados KQL - Conjunto de Consultas KQL - Eventstream |
Ciência de dados | - Notebook - Experiência de ML - Modelo de ML |
OneLake | - Atalho - APIs do ADLS Gen2 |
Power BI | - Report - Painel - Modelo semântico |
Criar uma carga de trabalho do Fabric
O modelo Criar uma carga de trabalho do Fabric foi projetado para capacitar ISVs a criar experiências personalizadas na plataforma do Fabric. Ele fornece aos ISVs as ferramentas e os recursos necessários para alinhar suas ofertas com o ecossistema do Fabric, otimizando a combinação de suas propostas de valor exclusivas com os amplos recursos da Fabric.
O Kit de Desenvolvimento de Cargas de Trabalho do Microsoft Fabric oferece um kit de ferramentas abrangente para desenvolvedores integrarem aplicativos ao hub do Microsoft Fabric. Essa integração permite a adição de novos recursos diretamente no espaço de trabalho do Fabric, aprimorando a jornada de análise para os usuários. Ele fornece aos desenvolvedores e ISVs um novo caminho para alcançar os clientes, oferecendo experiências novas e familiares e aproveitando os aplicativos de dados existentes. Os administradores do Fabric obtêm a capacidade de gerenciar o acesso ao hub de carga de trabalho, habilitando-o para todo o locatário ou atribuindo-lhe um escopo específico para controlar o acesso dentro da organização.