다음을 통해 공유


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.

패브릭과 통합하는 다양한 방법을 보여 주는 그림입니다.

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 Real-Time Intelligence에서 다양한 커넥터를 사용하여 통합을 제공합니다. 또한 OneLake용 REST API, OneLake의 바로 가기, 패브릭 테넌트 간 데이터 공유 및 데이터베이스 미러링을 제공합니다.

OneLake과 상호 운용할 수 있는 다양한 방법을 보여주는 그림: API, Data Factory, 실시간 인텔리전스, 다중 클라우드 바로 가기, 데이터 공유 및 데이터베이스 미러링.

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 APIOneLake에 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.

OneLake API가 Fabric 워크로드와 상호 작용하는 방법을 보여 주는 다이어그램

실시간 인텔리전스 API

패브릭 Real-Time 인텔리전스 는 수집 및 스트림 처리에서 분석, 시각화 및 작업에 이르기까지 실시간 데이터의 전체 수명 주기를 지원하도록 설계된 포괄적인 솔루션입니다. 처리량이 높은 스트리밍 데이터를 처리하도록 빌드된 이 기능은 데이터 수집, 변환, 쿼리 및 스토리지에 대한 강력한 기능을 제공하므로 조직에서 적시에 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

  • Eventstreams 를 사용하면 다양한 원본에서 실시간 이벤트를 가져와 레이크하우스, Eventhouse의 KQL 데이터베이스 및 패브릭 정품 인증기와 같은 다양한 대상으로 라우팅할 수 있습니다. EventstreamsEventstreams API에 대해 자세히 알아봅니다.
  • 여러 프로토콜을 포함하여 Eventstreams에 스트리밍 데이터를 수집할 수 있습니다. Kafka, Event Hubs, AMQP, 및 계속 증가하는 커넥터 목록은 여기에서 확인할 수 있습니다.
  • 코드 없음 환경 또는 SQL 연산자(미리 보기)를 사용하여 수집된 이벤트를 처리한 후 결과는 여러 패브릭 대상 또는 사용자 지정 엔드포인트로 라우팅될 수 있습니다. Eventstreams 대상에 대한 자세한 내용은 여기를 참조 하세요.
  • Eventhouse는 스트리밍 데이터를 위해 설계되었으며 Real-Time 허브와 호환되며 시간 기반 이벤트에 적합합니다. 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.
  • 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.

실시간 인텔리전스 API가 Fabric 워크로드와 상호 작용하는 방법을 보여 주는 다이어그램

Fabric 내의 Data Factory

  • 파이프라인은 광범위한 커넥터 집합을 자랑하므로 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.
  • Fabric의 Data Factory에서 지원하는 기능의 전체 목록은 패브릭 블로그에서 이 Data Factory를 확인하세요.

Fabric Data Factory 인터페이스 스크린샷.

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 패브릭 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 원본Dataverse 와 같은 기존 데이터 원본을 직접 가리킬 수 있습니다. OneLake는 ISV에 다양한 도메인 및 클라우드 플랫폼의 통합을 원활하게 연결하여 혁신적인 데이터 액세스 솔루션을 제공합니다.

OneLake의 다중 클라우드 바로 가기를 보여 주는 다이어그램

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.

Fabric에서 데이터 공유 프로세스의 작동 방식을 보여 주는 다이어그램

데이터베이스 미러링

패브릭의 미러링을 사용하면 복잡한 ETL(변환 로드 추출)을 방지하고 기존 데이터를 Microsoft Fabric의 나머지 데이터와 OneLake에 통합할 수 있습니다. 기존 데이터를 패브릭의 OneLake에 직접 지속적으로 복제할 수 있습니다. 패브릭에서 강력한 비즈니스 인텔리전스, 인공 지능, 데이터 엔지니어링, 데이터 과학 및 데이터 공유 시나리오의 잠금을 해제할 수 있습니다.

Fabric에서 데이터베이스 미러링을 보여 주는 다이어그램

개방형 미러링을 사용하면 모든 애플리케이션 변경 데이터를 Fabric의 미러된 데이터베이스에 직접 쓸 수 있습니다. 오픈 미러링이 확장 가능하고 사용자 지정 가능하며 열려 있도록 설계되었습니다. 오픈 Delta Lake 테이블 형식을 기반으로 패브릭에서 미러링을 확장하는 강력한 기능입니다. 데이터가 패브릭의 OneLake에 도착하면 오픈 미러링으로 복잡한 데이터 변경 처리가 간소화되어 미러된 모든 데이터가 지속적으로 최신 상태로 유지되고 분석할 준비가 됩니다.

Fabric에서 개발

Fabric에서 앱을 빌드하는 방법을 보여 주는 다이어그램

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 체험 API (응용 프로그램 인터페이스)
데이터 웨어하우스 - 웨어하우스
- 거울로 된 창고
데이터 엔지니어링 - 레이크하우스
- 스파크
- Spark 작업 정의
- 테이블
- 직업
데이터 팩토리 - DataPipeline
실시간 인텔리전스 - Eventhouse
- KQL 데이터베이스
- KQL 쿼리 세트
- Eventstream
데이터 과학 - 공책
- ML 실험
- ML 모델
OneLake - 바로 가기
- ADLS Gen2 API
Power BI - 보고서
- 대시보드
- 의미 체계 모델

Fabric 워크로드를 구성하다

고유한 Fabric 워크로드를 만드는 방법을 보여 주는 다이어그램

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 키트 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. 패브릭 관리자는 조직에서 워크로드를 추가할 수 있는 사용자를 관리할 수 있습니다.

워크로드 허브

Microsoft Fabric의 워크로드 허브 사용자가 사용 가능한 모든 워크로드를 탐색, 관리 및 액세스할 수 있는 중앙 집중식 인터페이스 역할을 합니다. Fabric의 각 워크로드는 패브릭 작업 영역 내에서 만들 수 있는 특정 항목 유형과 연결됩니다. 사용자는 워크로드 허브를 탐색하여 다양한 워크로드를 쉽게 검색하고 상호 작용하여 분석 및 운영 기능을 향상시킬 수 있습니다.

워크로드 허브를 보여 주는 스크린샷

패브릭 관리자는 워크로드 가용성을 관리할 수 있는 권한을 가지고 있으므로, 전체 테넌트나 특정 역량 내에서 액세스할 수 있게 됩니다. 이러한 확장성을 통해 패브릭은 유연하고 확장 가능한 플랫폼으로 유지되므로 조직은 진화하는 데이터 및 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 워크로드 환경을 조정할 수 있습니다. 워크로드 허브는 패브릭의 보안 및 거버넌스 프레임워크와 원활하게 통합하여 워크로드 배포 및 관리를 간소화합니다. 모든 워크로드에는 사용자가 빠르게 시작할 수 있는 평가판 환경이 제공됩니다. 사용 가능한 워크로드는 다음과 같습니다.

  • 2TEST: 테스트 및 데이터 품질 검사를 자동화하는 포괄적인 품질 보증 워크로드입니다.

    2test의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

  • Informatica Cloud Data Quality: 패브릭 환경 내에서 직접 중복, 누락 값 및 불일치와 같은 데이터 문제를 프로파일, 검색 및 해결해 보겠습니다.

    Informatica의 워크로드를 보여 주는 스크린샷.

  • Lumel EPM: 비즈니스 사용자가 의미 체계 모델 위에 코드 없는 EPM(Enterprise Performance Management) 앱을 빌드할 수 있도록 지원합니다.

    Lumel의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

  • Graph Analytics를 사용하는 Neo4j AuraDB: OneLake 데이터에서 그래프 모델을 만들고, 데이터 연결을 시각적으로 분석 및 탐색하고, 데이터를 쿼리하고, 패브릭 콘솔에서 원활한 환경을 통해 65개 이상의 기본 제공 알고리즘을 실행합니다.

    Neo4j의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

  • Osmos AI Data Wrangler: AI 기반 데이터 랭글러를 사용하여 데이터 준비를 자동화하여 데이터 변환을 손쉽게 수행합니다.

    Osmos의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

  • Power Designer: 회사 차원의 스타일 지정 및 보고서 템플릿 생성을 위한 도구로 Power BI 보고서 디자인을 개선합니다.

    PBI 팁의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

  • Celonis 프로세스 인텔리전스: 조직에서 Microsoft Fabric에서 Celonis의 고유한 데이터 및 컨텍스트 클래스를 노출할 수 있습니다.

    Celonis의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

  • 마스터 데이터 관리: 사용자가 데이터를 효율적으로 일치시켜 병합, 표준화, 수정 및 유효성 검사를 수행하여 분석 및 AI를 위한 신뢰할 수 있는 사용 준비 데이터 제품으로 변환할 수 있도록 지원합니다.

    Profisee의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

  • Quantexa 통합: 고급 데이터 해상도 기능이 있는 360도 보기를 제공하여 Microsoft OneLake 데이터 원본을 향상시킵니다.

    Quantexa의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

  • SAS 의사 결정 작성기: 조직이 의사 결정 프로세스를 자동화, 최적화 및 확장하는 데 도움이 됩니다.

    SAS의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

  • Statsig: 데이터 시각화 및 분석을 웨어하우스에 직접 제공합니다.

    Statsig의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

  • Teradata AI 무제한: Teradata의 데이터베이스 내 기능을 통해 Teradata의 분석 엔진과 Microsoft Fabric의 데이터 관리 기능을 결합합니다.

    Teradata의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

  • Striim의SQL2Fabric-Mirroring: 온-프레미스 SQL Server 데이터를 Microsoft Fabric OneLake에 원활하게 미러링하는 완전 관리형 제로 코드 복제 솔루션

    Striim의 워크로드를 보여 주는 스크린샷

더 많은 워크로드를 사용할 수 있게 되면 워크로드 허브는 사용자가 데이터 기반 솔루션을 확장하고 최적화하는 데 필요한 도구를 갖출 수 있도록 새로운 기능을 검색하기 위한 동적 공간으로 계속 사용될 것입니다.