近日，微软推出了微软 Fabric 国际版——壹个端到端的统一数据解析平台，汇集了企业需要的全部数据和解析工具。Fabric 将 Azure 数据工厂、Azure Synapse Analytics 和 Power BI 等技术集成到壹个统一的产品中，能够让数据和业务专员更好地发掘、寻觅企业的数据，也为人工智能时代的到来奠定了基础。

人类正在进入由人工智能定义的新时代，数据的重要性愈发不言而喻。人工智能的应用正在融入职业中的方方面面，从头定义职业方法，这更需要纯净的数据和高度集成的解析体系进行支撑。然而，大多数企业正在运用的数据解析体系却像迷宫一样复杂。

这并不令人意外，由于大数据和人工智能技术市场高度分散，拥有数百个供应商和成千上万种服务。客户需要自行整合这些来自不同供应商的、彼此独立的服务，还要承担让这些服务协同运行的成本。

Fabric 一个端到端的解析平台，涵盖了组织在数据解析中各个方面的需求。而下面这五个方面的特征，让 Fabric 在市场中脱颖而出：

Fabric 一个

完整的解析平台

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每个解析项目都有多个子体系，每个子体系需要不同的能力组合，通常需要运用来自多个供应商的产品。集成这些产品的经过也许会特别复杂、不稳定且昂贵。

有了 Fabric，客户只需要运用这一款产品，它具有一体化的用户尝试和架构，提供了开发人员从数据中提取有价格信息并最终呈现给用户所需要的全部功能。通过自动集成和优化全部内容，提供特殊的用户尝试，用户只需用几秒钟注册，就可以尝试其中蕴含的商业价格。

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Fabric 为不同人物的团队成员提供了符合其需求的特定尝试，因此无论是数据工程师、数据仓库专员、数据科学家、数据解析师、还是业务用户，都能得心应手地运用 Fabric。

Fabric是以数据湖为核心

的放开平台

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数据湖特别混乱且复杂，用户难以创建、整合、管理和操作。而且，一旦数据湖开始运行，运用不同数据格式的不同数据产品部署在同壹个数据湖中，也许会导致严重数据重复以及企业对供应商的依赖。

OneLake

数据的 Onedrive

Fabric 内置了一款叫做 OneLake 的多云数据湖，全部 Fabric 都可直接运用。全部Fabric的职业都会自动和 OneLake 连接，就像全部的 Microsoft 365 应用程序和 OneDrive 连接一样。数据会在壹个直观的数据中心进行组织，并自动建立索引，以供发现、共享、治理和进行合规性管理。

OneLake 同时为开发人员、业务解析师和业务用户提供服务，有助于消除由于不同开发人员自行配置和管理自己的独立存储账户而造成的数据孤岛现象。OneLake 为全部开发人员提供了壹个单一、统一的存储体系，在该体系中，数据的发现和共享会变得更容易，并可以通过集中执行的策略和安全配置来管理。

OneLake 的壹个决定因素功能是“快捷方法(Shortcuts)”。OneLake 允许用户和应用程序在不必要地移动和复制信息的情况下轻松共享数据。快捷方法使得 OneLake 可以在 ADLSg2、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)和Google Storage(马上推出)中虚拟化数据湖存储，使开发人员能够跨云平台组合和解析数据。

采用放开的数据格式

进行解析

Fabric 在全部的职业和层面上都致力于采用放开的数据格式。Fabric 将 Delta 和 Parquet 文件视为原生数据格式，并将其作为全部职业的默认格式。这种对共同放开数据格式的坚持意味着客户只需将数据加载到数据湖中一次，全部的职业都可以在同一份数据上操作，而不需要单独导入数据。这也意味着 OneLake 支持任何格式的结构化数据和非结构化数据，为客户提供了灵活的选择。

通过将 OneLake 作为大家的存储体系，并将 Delta 和 Parquet 作为全部职业的通用格式，大家为客户提供了在最基本层面上统一的数据堆栈。客户不需要为数据库、数据湖、数据仓库、商业智能或实时解析维护不同的数据副本。相反，在 OneLake 中只需要维护一份数据副本，就可以直接为全部职业提供支持。

对于客户来说，在不同数据引擎之间管理数据安全(表级、列级和行级)也许会很痛苦。Fabric 提供了壹个通用的安全模型，该模型在 OneLake 中进行管理，而且全部引擎在处理查询和作业时会统一执行这个模型。这一模型马上公开。

Fabric 是以人工智能技术

驱动的平台

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Fabric 在各个层面都融入了 Azure OpenAI 服务，旨在帮助客户充分发掘其数据的潜力，使开发人员能够利用人工智能技术对其数据进行解析，并帮助业务用户深入了解数据。在 Fabric 的数据尝试中，通过 Copilot，用户可以运用对话式语言来创建数据流和数据管道、生成代码和完整的函数、构建机器进修模型或可视化结局。客户甚至可以创建自己的对话式语言尝试，将 Azure OpenAI 服务模型和其数据相结合，并将其作为插件公开。

Fabric 的 Copilot 建立在大家对企业数据安全和隐私的现有承诺的基础上。Copilot 会集成组织的安全、合规和隐私政策。微软承诺不会运用用户数据来训练支持 Copilot 的基础语言模型。

Fabric 为全部人物赋能

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客户希望在企业中建立数据文化，使每个人都能基于数据做出更好的决策。为了帮助客户培养这种文化，Fabric 和大众每天都运用的 Microsoft 365 应用程序进行了深度集成。

Power BI 是 Fabric 的核心组成部分，并已经在 Microsoft 365 中广泛应用。通过 Power BI 和诸如 Excel、Microsoft Teams、PowerPoint 和 SharePoint 等流行应用程序的深度集成，用户可以轻松地从 Microsoft 365 中发现和访问来自 OneLake 的相关数据，帮助客户从数据中获取更多的价格。这样的集成运用户能够在他们已经熟练运用的 Microsoft 365 工具中直接访问和解析数据，进步了数据的可发现性和可用性，帮助客户充分发挥数据的潜力，从而推动其业务获取更大的价格。

Fabric 通过统一容量降低成本

目前的解析体系通常会将来自多个供应商的产品组合在壹个项目中。这导致计算的资源在数据集成、数据工程、数据仓库和商业智能等多个体系中进行分配。当其中壹个体系处于空闲情形时，其算力无法被其他体系利用，从而造成了巨大的资源浪费。

Fabric 极大地简化了购买和管理资源。客户可以购买一种能够为全部 Fabric 职业供能的算力池。采用这种全包的方法，客户可以自在地创建化解方法，整合各种职业，而不需要面临复杂的集成或协调难题。统一的算力容量大大降低了成本，由于任何壹个职业负载中未运用的算力都可以被其他职业负载利用。这种统一容量的运用方法使资源的利用更加高效，从而最大程度地降低了成本。

Fabric 目前处于海外版预览阶段。用户可以通过注册不收费试用 Fabric 海外版来尝试 全部功能。每个注册用户都可以获取固定的 Fabric 试用容量，可用于集成数据、创建机器进修模型等任何功能。现有的 Power BI Premium 客户可以通过 Power BI 管理门户启用 Fabric。2024年7月1日后，Fabric 将对全部 Power BI 租户启用。

（微软科技）