หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
หน้านี้ได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่องด้วยการตรวจสอบล่าสุดเกี่ยวกับสิ่งใหม่ใน Microsoft Fabric
- หากต้องการติดตามข่าวสารและคุณลักษณะล่าสุดใน Fabric โปรดดูบล็อกการอัปเดต Microsoft Fabric
- สําหรับชุมชน การตลาด กรณีศึกษา และข่าวอุตสาหกรรม ดูบล็อก Microsoft Fabric
- ติดตามข่าวสารล่าสุดใน Power BI ที่ มีอะไรใหม่ใน Power BI
- สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
ยังใหม่กับ Microsoft Fabric ใช่หรือไม่
- เส้นทางการเรียนรู้สําหรับ Fabric
- เริ่มต้นใช้งาน Microsoft Fabric
- บทช่วยสอนแบบครอบคลุมใน Microsoft Fabric
- คําศัพท์สําหรับ Microsoft Fabric
คุณลักษณะที่กําลังอยู่ในตัวอย่าง
ตารางต่อไปนี้แสดงรายการคุณลักษณะของ Microsoft Fabric ที่กําลังอยู่ในช่วงการแสดงตัวอย่าง คุณลักษณะตัวอย่างจะเรียงลําดับตามตัวอักษร
Note
คุณลักษณะที่กําลังอยู่ในตัวอย่างพร้อมใช้งานภายใต้เงื่อนไขเพิ่มเติมของการใช้ ตรวจสอบข้อกําหนดทางกฎหมายที่นําไปใช้กับคุณลักษณะของ Azure ที่อยู่ในรุ่นเบต้า ตัวอย่าง หรืออาจยังไม่ได้เผยแพร่ลงในความพร้อมใช้งานทั่วไป Microsoft Fabric ให้ตัวอย่างเพื่อให้คุณมีโอกาสประเมินและแชร์คําติชมกับกลุ่มผลิตภัณฑ์เกี่ยวกับคุณลักษณะตัวอย่างก่อนที่ฟีเจอร์เหล่านี้จะพร้อมใช้งานโดยทั่วไป (GA)
| Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|
| เข้าถึงตาราง Delta Lake ของคุณเป็น Apache Iceberg ใน OneLake (พรีวิว) | ตอนนี้ OneLake ช่วยให้คุณเข้าถึงตาราง Delta Lake ของคุณโดยใช้ Apache Iceberg ผู้อ่านที่เข้ากันได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลหรือทําซ้ํา หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู ใช้ตาราง Iceberg กับ OneLake |
| การตรวจหาความผิดปกติ (พรีวิว) | การเลือกโมเดลอัตโนมัติ และการแจ้งเตือนที่ยืดหยุ่น การติดตามการเปลี่ยนแปลงและเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิดจึงเป็นเรื่องง่ายด้วยการตรวจจับความผิดปกติใน Real-Time Intelligence (พรีวิว) สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ปัญญา Real-Time ที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมการตรวจหาความผิดปกติ (พรีวิว) การเรียกเก็บเงินสําหรับ Anomaly Detector จะเริ่มในเดือนธันวาคม |
| ข้อมูล Apache Iceberg ใน OneLake โดยใช้ Snowflake และทางลัด (พรีวิว) | ตอนนี้คุณสามารถใช้ ข้อมูล Apache Iceberg ที่จัดรูปแบบใน Microsoft Fabric โดยไม่มีการเคลื่อนไหวข้อมูลหรือทําซ้ํา บวกกับ Snowflake ได้เพิ่มความสามารถในการเขียนตาราง Iceberg โดยตรงไปยัง OneLake สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูใช้ตาราง Apache Iceberg กับ OneLake |
| การตรวจสอบฐานข้อมูล Fabric SQL (พรีวิว) |
การตรวจสอบฐานข้อมูล Fabric SQL (พรีวิว) แนะนําการบันทึกการตรวจสอบสําหรับฐานข้อมูล Fabric SQL คุณกําหนดค่าการตรวจสอบในพอร์ทัล จัดเก็บบันทึกใน OneLake และคิวรีเพื่อ sys.fn_get_audit_file_v2 ติดตามการเข้าถึงและการเปลี่ยนแปลงสําหรับการปฏิบัติตามข้อกําหนดและการตรวจสอบ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การตรวจสอบฐานข้อมูล Fabric SQL |
| ตัวอย่างแรกสําหรับรหัส AutoML | ใน Fabric Data Science คุณลักษณะ AutoML ใหม่เปิดใช้งานการทํางานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องของคุณ AutoML หรือ Automated Machine Learning เป็นชุดของเทคนิคและเครื่องมือที่สามารถฝึกและปรับแบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องสําหรับข้อมูลและประเภทงานใด ๆ ได้โดยอัตโนมัติ |
| ประสบการณ์ผู้ใช้แบบใช้โค้ดน้อย AutoML ใน Fabric (พรีวิว) | AutoML หรือ Automated Machine Learning เป็นกระบวนการที่ทําให้งานที่ซับซ้อนและใช้เวลานานในการพัฒนาแบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องเป็นแบบอัตโนมัติ ประสบการณ์ AutoML รหัสต่ําใหม่สนับสนุนงานต่าง ๆ รวมถึงการถดถอย การคาดการณ์ การจัดประเภท และการจําแนกประเภทแบบหลายประเภท เพื่อเริ่มต้นใช้งาน สร้างแบบจําลองด้วย ML อัตโนมัติ (ตัวอย่าง) |
| ที่เก็บข้อมูล Azure Blob ในชนิดทางลัด OneLake (พรีวิว) | ตอนนี้คุณสามารถสร้าง ทางลัดไปยัง Azure Blob Storage ใน OneLake ทําให้ง่ายต่อการรวมและเข้าถึงข้อมูล blob ใน Microsoft Fabric สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูสร้างทางลัดที่เก็บข้อมูล Azure Blob (ตัวอย่าง) |
| การอ้างอิง Azure Key Vault เพื่อรับรองความถูกต้องกับการเชื่อมต่อข้อมูล Fabric (พรีวิว) | ตอนนี้คุณสามารถรับรองความถูกต้องกับการเชื่อมต่อข้อมูล Fabric ได้โดยใช้ Azure Key Vault ที่จัดเก็บความลับ (ตัวอย่าง) การอ้างอิงชุดเก็บคีย์ของ Azure ช่วยให้การจัดการข้อมูลลับแบบรวมศูนย์ที่ปลอดภัยสําหรับการเชื่อมต่อข้อมูลของคุณ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูภาพรวมการอ้างอิงชุดเก็บคีย์ของ Azure (ตัวอย่าง) และเริ่มต้นที่ กําหนดค่าการอ้างอิงชุดเก็บคีย์ของ Azure |
| Azure Monitor ไปยัง Fabric Eventhouse (พรีวิว) | Azure Monitor ไปยัง Fabric Eventhouse (พรีวิว) ช่วยให้คุณสามารถกําหนดเส้นทางการวัดและส่งข้อมูลทางไกลของ VM ผ่านตัวแทน Azure Monitor และกฎการรวบรวมข้อมูลไปยัง Eventhouse สําหรับการนําเข้าที่จัดการโดยสคีมา คิวรีเฉพาะกิจ การวิเคราะห์อนุกรมเวลา และการเปิดใช้งาน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ส่งข้อมูลไคลเอ็นต์เครื่องเสมือนไปยัง Fabric และ Azure Data Explorer (พรีวิว) |
| การกํากับดูแลข้อมูลแบบรวมศูนย์ในแค็ตตาล็อก OneLake (พรีวิว) | ประสบการณ์การกํากับดูแลข้อมูลแบบรวมศูนย์ใหม่ในแค็ตตาล็อก OneLake อยู่ในช่วงตัวอย่าง เจ้าของข้อมูลสามารถดูข้อมูลเชิงลึกรวมเกี่ยวกับรายการที่พวกเขาสร้างขึ้น พิจารณาปรับปรุงการกํากับดูแลของพวกเขาโดยการดําเนินการที่แนะนําและเข้าถึงข้อมูลเพิ่มเติมพร้อมกับเครื่องมือที่พร้อมใช้งานทั้งหมดใน Fabric |
| ตัวอย่างการปรับแต่งค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์Code-First | ใน Fabric Data Science ตอนนี้ FLAML ถูกรวมเข้ากับการปรับแต่ง hyperparameter ในขณะนี้เป็นคุณลักษณะตัวอย่าง คุณลักษณะของ flaml.tune Fabric ช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการนี้ โดยนําเสนอแนวทางที่คุ้มค่าและมีประสิทธิภาพในการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ |
| การสนับสนุนรีจิสทรี Confluent Schema ใน Eventstream (พรีวิว) | ตัวเชื่อมต่อการสตรีม Confluent Cloud สําหรับ Apache Kafka ของ Eventstream รองรับการถอดรหัสข้อมูลจากหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับสัญญาข้อมูลใน Confluent Schema Registry ทําให้สามารถนําเข้า ดูตัวอย่าง และการกําหนดเส้นทางข้อมูลสตรีมมิ่งที่เข้ารหัสสคีมาใน Fabric Real-Time Intelligence ได้อย่างราบรื่น หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เพิ่มแหล่งที่มาของ Confluent Cloud สําหรับ Apache Kafka ไปยังสตรีมเหตุการณ์ |
| การนําเข้าอย่างต่อเนื่องจาก Azure Storage ไปยัง Eventhouse (พรีวิว) | ตอนนี้คุณสามารถใช้ การนําเข้าอย่างต่อเนื่องจากที่เก็บข้อมูล Azure ไปยัง Eventhouse (ตัวอย่าง) เพื่อนําเข้าข้อมูลจาก Azure Storage ลงใน Eventhouse ได้โดยอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูรับข้อมูลจากที่เก็บข้อมูล Azure |
| Copilot สําหรับกระแสข้อมูล Gen 2 Modern รับข้อมูล | ด้วย Copilot ประสบการณ์การรับข้อมูลสมัยใหม่ในกระแสข้อมูล Gen 2 คุณสามารถนําเข้าและแปลงข้อมูลด้วยคําสั่งภาษาธรรมชาติได้ สําหรับคําแนะนํา โปรดดู บล็อก: Copilot ใน Modern Get Data (MGD) สําหรับกระแสข้อมูล Gen 2 |
| Copilot สําหรับตัวอย่างการสนทนาของคลังข้อมูล | ตอนนี้คุณจะเห็นCopilotปุ่มในริบบอนที่เริ่มต้นการสนทนาด้วยการCopilotเร่งความเร็วด้วยงานคลังข้อมูลใด ๆ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูวิธีการ: ใช้บานหน้าต่างCopilotการสนทนาสําหรับ Fabric Data Warehouse |
| Copilot สําหรับตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL (พรีวิว) | สําหรับCopilotจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL จะแนะนําCopilotความสามารถสําหรับจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างและปรับคิวรี SQL ให้เหมาะสมโดยใช้ภาษาธรรมชาติ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูCopilotที่ สําหรับจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL |
| Copilot ในผ้าสามารถใช้ได้ทั่วโลก | Copilotใน Fabric ตอนนี้พร้อมใช้งานสําหรับลูกค้าทั้งหมด รวมทั้งCopilotสําหรับ Power BIสําหรับCopilot Data FactoryสําหรับCopilot Data Science & Data Engineering และCopilotสําหรับการเขียนคิวรี KQL อ่านเพิ่มเติมในภาพรวมของ Copilot In Fabric |
| การสนับสนุนงานคัดลอกสําหรับการบันทึกข้อมูลการเปลี่ยนแปลง (CDC) (พรีวิว) | การเปลี่ยนแปลง Data Capture (CDC) ในงานคัดลอก คือความสามารถที่มีประสิทธิภาพในไปป์ไลน์ข้อมูล Data Factory ที่ช่วยให้การจําลองข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงรวมถึงแทรก อัปเดต และลบระเบียนจากต้นทางไปยังปลายทางได้อย่างมีประสิทธิภาพและอัตโนมัติ |
| DacFx Integration สําหรับ Warehouse ALM | ลดความซับซ้อนของการจัดการวงจรชีวิตแอปพลิเคชันของคลังสินค้า (ALM) ของคุณด้วยการรวม DacFx ใน Git และไปป์ไลน์การปรับใช้สําหรับ Fabric Warehouse (ตัวอย่าง) สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูการลดความซับซ้อนของ ALM ของคลังสินค้าของคุณด้วยการรวม DacFx ใน Git และ การปรับใช้ไปป์ไลน์ |
| API สาธารณะของกระแสข้อมูล Gen2 (พรีวิว) | Data Factory API ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทําอัตโนมัติและจัดการกระแสข้อมูลรวมถึงการสร้างการจัดการการจัดกําหนดการและการตรวจสอบ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูใช้พารามิเตอร์สาธารณะใน Dataflow Gen2 (ตัวอย่าง) |
| ตัวเลือกการอัปเดตเกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กรของโรงงานข้อมูล (พรีวิว) | เกตเวย์รุ่นธันวาคม 2025 (เวอร์ชัน 3000.298) มีตัวเลือกการอัปเดตด้วยตนเองใหม่ (ในการแสดงตัวอย่าง) ผ่าน UI หรือ API การนําออกใช้ในเดือนพฤศจิกายนทําหน้าที่เป็นเวอร์ชันพื้นฐานสําหรับคุณลักษณะนี้ และลูกค้าสามารถเริ่มดําเนินการอัปเดตด้วยตนเองได้ตั้งแต่เดือนธันวาคม สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู อัปเดตเกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร |
| การจําลองข้อมูลจาก Lakehouse ด้วยฟีดการเปลี่ยนแปลงเดลต้า (พรีวิว) | ตัวเชื่อมต่อตาราง Fabric Lakehouse ให้ข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงจาก Fabric Lakehouse ผ่าน Delta Change Data Feed (CDF) ไปยังปลายทางที่รองรับ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การจําลองแบบข้อมูลจาก Fabric Lakehouse ด้วยฟีดข้อมูลการเปลี่ยนแปลงเดลต้า (พรีวิว) |
| คําแนะนําแหล่งข้อมูลใน Fabric Data Agent | คําแนะนําแหล่งข้อมูล ใน Fabric Data Agent ช่วยให้คุณได้รับคําตอบที่แม่นยําและเกี่ยวข้องมากขึ้นจากข้อมูลที่มีโครงสร้างของคุณ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูใหม่ใน Fabric Data Agent: คําแนะนําแหล่งข้อมูลสําหรับการตอบสนอง AI ที่ชาญฉลาดและแม่นยํายิ่งขึ้น |
| งาน dbt ใน Fabric Data Factory (พรีวิว) | งาน dbt ใน Fabric Data Factory ช่วยให้คุณเขียน กําหนดเวลา และตรวจสอบโครงการ dbt แบบเนทีฟด้วยการดําเนินการแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ การทดสอบและเอกสารประกอบแบบบูรณาการ และการกํากับดูแลผ่านนโยบายความปลอดภัย Entra ID และ SQL สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู งาน dbt ใน Microsoft Fabric (พรีวิว) |
| การแมปคอลัมน์ Delta ในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL | ตอนนี้จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL รองรับตาราง Delta ที่มีการเปิดใช้งานการแมปคอลัมน์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การแมปคอลัมน์ Delta และ ขีดจํากัดของจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ขณะนี้ คุณลักษณะนี้อยู่ในการการแสดงตัวอย่าง |
| ตัวสร้างฝาแฝดดิจิทัล (พรีวิว) | ตัวสร้างฝาแฝดดิจิทัล (พรีวิว) เป็นรายการภายในปริมาณงาน Real-Time Intelligence คู่แฝดดิจิทัลสร้างการแสดงข้อมูลตามข้อมูลแบบเรียลไทม์ของเอนทิตี เป็นรายการสร้างแบบจําลองข้อมูลที่สร้างการนําเสนอแบบดิจิทัลของสภาพแวดล้อมในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อปรับการดําเนินการทางกายภาพให้เหมาะสมโดยใช้ข้อมูล สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่ ตัวสร้าง Twin แบบดิจิทัล (ตัวอย่าง) คืออะไร |
| เข้ารหัสข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งานโดยใช้คีย์ที่จัดการโดยลูกค้า (พรีวิว) | ตามค่าเริ่มต้น Fabric จะเข้ารหัสข้อมูลทั้งหมดที่เหลือโดยใช้คีย์ที่จัดการโดย Microsoft ตอนนี้คุณสามารถ เข้ารหัสข้อมูลทั้งหมดในพื้นที่ทํางาน Fabric ของคุณโดยใช้คีย์ที่ลูกค้าจัดการในฐานะคุณลักษณะตัวอย่าง ซึ่งช่วยให้คุณสามารถควบคุมความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้มากขึ้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูคีย์ที่ลูกค้าจัดการสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric |
| Copilot กับ Microsoft Fabric (ตัวอย่าง) | เรากําลัง แนะนําการปรับปรุงฟังก์ชันการทํางานของ AI ใน Microsoft Fabric รวมถึงวิธีใหม่ในการจัดเก็บพร้อมท์และประวัติการแชท ปรับปรุงความแม่นยําของการตอบกลับ และการเก็บรักษาความรู้บริบทที่ดีขึ้น |
| ไดอะแกรมเอนทิตีในฐานข้อมูล Eventhouse KQL (พรีวิว) | ไดอะแกรมเอนทิตีในฐานข้อมูล Eventhouse KQL (พรีวิว) เพิ่มไดอะแกรมเอนทิตีภาพสําหรับการสํารวจตาราง ความสัมพันธ์ โฟลว์ข้อมูล และการละเมิดสคีมาในฐานข้อมูล Eventhouse KQL สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ดูไดอะแกรมเอนทิตีในฐานข้อมูล KQL (พรีวิว) |
| ประเมินตัวแทนข้อมูล Fabric ของคุณด้วย Python SDK (พรีวิว) | ตอนนี้คุณสามารถใช้ Python SDK เพื่อประเมินตัวแทนข้อมูล Fabric ทางโปรแกรมได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ใช้เอเจนต์ข้อมูล Fabric ใน Microsoft Copilot Studio (พรีวิว) |
| สตรีมที่ได้รับจาก Eventstream ในโหมดการนําเข้าโดยตรง (พรีวิว) | คุณสามารถรวบรวมข้อมูลจาก Fabric Eventstream ไปยัง Eventhouse ได้อย่างราบรื่นจากเหตุการณ์หรือใช้ Eventhouse Get Data Wizard ขณะนี้กําลังขยายความสามารถนี้เพื่อสนับสนุนสตรีมเหตุการณ์ที่ได้มาในโหมดการนําเข้าโดยตรง สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูที่ Fabric Eventhouse ตอนนี้สนับสนุน Eventstream Derived Stream ในโหมด Direct Ingestion (ตัวอย่าง) |
| Eventstream รองรับการจัดหาเหตุการณ์ด้วย Schema จากแหล่งที่มา EventHub (พรีวิว) | ขณะนี้ Fabric Eventstream รองรับการจัดหาเหตุการณ์จากแหล่งที่มาของ EventHub ในขณะที่บังคับใช้ Schema บนเพย์โหลด |
| การรวม Fabric Activator ในฟังก์ชัน Fabric User Data (พรีวิว) | การรวม Fabric Activator กับฟังก์ชัน Fabric User Data (พรีวิว) หมายความว่าคุณสามารถสร้างฟังก์ชันเพื่อประมวลผลเหตุการณ์จากแหล่งใดก็ได้ รวมถึงเหตุการณ์ Fabric และเหตุการณ์ OneLake สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ทริกเกอร์รายการ Fabric |
| เหตุการณ์ภาพรวมความจุแฟบริคใน Real-Time Hub (พรีวิว) | เหตุการณ์ภาพรวมความจุแฟบริคใน Real-Time Hub (พรีวิว) จะเพิ่มเหตุการณ์สรุปและสถานะความจุแบบเรียลไทม์ เพื่อให้คุณตรวจสอบสถานภาพ ตรวจจับการควบคุมปริมาณ และทริกเกอร์การดําเนินการโดยใช้ Activator, Eventstream และแดชบอร์ด |
| เอเจนต์ข้อมูล Fabric + Microsoft Copilot Studio (พรีวิว) | ตัวอย่างการรวมระหว่าง ตัวแทนข้อมูล Fabric และ Microsoft Copilot Studio พร้อมใช้งานแล้ว ดูการสาธิตจาก Build 2025 เกี่ยวกับการสร้างเอเจนต์ข้อมูลใน Fabric สําหรับโซลูชัน AI แบบหลายเอเจนต์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การประสานรวมหลายตัวแทนใน Microsoft Copilot Studio |
| การรวมตัวแทนข้อมูล Fabric กับ Azure AI Agent Service (พรีวิว) | เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะเปิดตัวการรวมตัวแทนข้อมูลใน Fabric กับ Azure AI Agent Service จาก Microsoft Foundry เมื่อต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู ใช้เอเจนต์ข้อมูล Fabric ใน Microsoft Copilot Studio (พรีวิว) SDK ตัวแทนข้อมูล Fabric ยังพร้อมใช้งานในการแสดงตัวอย่าง |
| การรวมตัวแทนข้อมูล Fabric กับ Microsoft Copilot Studio (พรีวิว) | ตัวแทนข้อมูล Fabric พร้อมให้ใช้งานในตัวอย่างและสามารถเพิ่มเป็นตัวแทนสําหรับการตั้งค่าแบบกําหนดเองของคุณใน Microsoft Copilot Studio ได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูการรวมตัวแทนข้อมูล Fabric ด้วย Microsoft Copilot Studio (ตัวอย่าง) |
| การดําเนินการตาราง Upsert จากโรงงานข้อมูล Fabric ในตัวเชื่อมต่อ Lakehouse (พรีวิว) | การดําเนินการของตาราง Upsert (ตัวอย่าง) ในตัวเชื่อมต่อ Lakehouse อยู่ในตัวอย่าง |
| คีย์ที่จัดการโดยลูกค้าของฐานข้อมูล Fabric SQL (พรีวิว) | คีย์ที่จัดการโดยลูกค้า (พรีวิว) ช่วยให้คุณใช้คีย์ Azure Key Vault ของคุณเองสําหรับการเข้ารหัสฐานข้อมูล SQL ของพื้นที่ทํางานพร้อม TDE อัตโนมัติและการควบคุมการหมุนเวียนคีย์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การเข้ารหัสลับข้อมูลในฐานข้อมูล SQL และ คีย์ที่จัดการโดยลูกค้าสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric |
| รายการปริมาณงาน IQ (พรีวิว) และออนโทโลยี (พรีวิว) | IQ (พรีวิว) เป็นเวิร์กโหลดใหม่สําหรับการรวมความหมายทางธุรกิจในข้อมูล โมเดล และระบบต่างๆ เพื่อขับเคลื่อนตัวแทนอัจฉริยะและการตัดสินใจที่มีพื้นฐานมาจากมุมมองแบบองค์รวมของธุรกิจแบบสด ประกอบด้วย รายการออนโทโลยี (พรีวิว) ซึ่งคุณสามารถกําหนดชนิดเอนทิตี ความสัมพันธ์ คุณสมบัติ และข้อจํากัดอื่นๆ เพื่อจัดระเบียบข้อมูลตามคําศัพท์ทางธุรกิจของคุณ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู IQ (พรีวิว) คืออะไร |
| ชุดเครื่องมือการขยายแฟบริค (พรีวิว) | ชุดเครื่องมือความสามารถในการขยายสร้างขึ้นบนรากฐานของชุดพัฒนาปริมาณงาน พร้อมทั้งแนะนําการปรับปรุงที่สําคัญและความสามารถใหม่ๆ หลายอย่าง เรายังได้สร้าง ที่เก็บชุมชน Fabric ใหม่ ที่เก็บนี้ประกอบด้วยประเภทรายการที่หลากหลายที่สร้างขึ้นด้วยชุดเครื่องมือความสามารถในการขยายที่คุณสามารถเพิ่มลงในผู้เช่าของคุณได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การแนะนํา Microsoft Fabric Extensibility Toolkit |
| Fabric MCP (พรีวิว) | Fabric MCP เป็นเซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol ที่เน้นนักพัฒนา ซึ่งเปิดใช้งานการสร้างโค้ดและการสร้างรายการโดยใช้ AI ช่วยใน Microsoft Fabric ออกแบบมาสําหรับการพัฒนาและระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยตัวแทน โดยผสานรวมกับเครื่องมือต่างๆ เช่น VS Code และ GitHub Codespaces ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความคิดริเริ่มของ Microsoft MCP สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การแนะนํา Fabric MCP (พรีวิว) |
| Fabric Runtime 2.0 (พรีวิว) | เปิดใช้งาน Spark 4.0 ผ่าน Runtime 2.0 (พรีวิว) เพื่อใช้ Spark 4.0 และ Delta Lake 4.0 กับเวอร์ชัน OS, Java, Scala และ Python ที่อัปเดต สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู Fabric Runtime 2.0 Experimental (Preview) และภาพรวมรันไทม์ของ Apache Spark |
| การเปรียบเทียบแอปพลิเคชัน Fabric Spark (พรีวิว) | คุณลักษณะการเปรียบเทียบแอปพลิเคชัน Spark ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกและเปรียบเทียบแอปพลิเคชัน Spark ได้สูงสุดสี่รายการที่ทํางานเคียงข้างกัน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู บล็อก: การเปรียบเทียบแอปพลิเคชัน Fabric Spark |
| ตัวปล่อยการวินิจฉัยประกายไฟของผ้า (ตัวอย่าง) | Fabric Apache Spark Diagnostic Emitter (ตัวอย่าง) อนุญาตให้ผู้ใช้ Apache Spark รวบรวมบันทึก บันทึกเหตุการณ์ และเมตริกจากแอปพลิเคชัน Spark และส่งไปยังปลายทางต่างๆ รวมถึง Azure Event Hubs, ที่เก็บข้อมูล Azure และการวิเคราะห์บันทึก Azure |
| ไลบรารีตัวแปรแฟบริคใน Dataflow Gen2 พร้อม CI/CD (พรีวิว) | ไลบรารีตัวแปร Fabric นําเสนอวิธีแบบรวมศูนย์ในการจัดการค่าการกําหนดค่าในปริมาณงาน Microsoft Fabric ด้วยการผสานรวมใหม่ใน Dataflow Gen2 คุณสามารถอ้างอิงตัวแปรเหล่านี้ได้โดยตรงในกระแสข้อมูลของคุณ ซึ่งเปิดใช้งานพฤติกรรมแบบไดนามิกในสภาพแวดล้อมต่างๆ และทําให้เวิร์กโฟลว์ CI/CD ง่ายขึ้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ไลบรารีตัวแปรใน Dataflow Gen2 |
| โฟลเดอร์ REST API (พรีวิว) | ตอนนี้คุณสามารถสร้างและจัดการ โฟลเดอร์พื้นที่ทํางาน ในสถานการณ์การทํางานอัตโนมัติ และผสานรวมกับระบบและเครื่องมืออื่นๆ ขณะนี้ Folder Rest API อยู่ในตัวอย่าง หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู โฟลเดอร์ Fabric REST API |
| ควบคุมในแค็ตตาล็อก OneLake สําหรับผู้ดูแลระบบ Fabric (พรีวิว) | การกํากับดูแลแค็ตตาล็อก OneLake สําหรับผู้ดูแลระบบ Fabric (พรีวิว) ให้ข้อมูลเชิงลึกของผู้ดูแลระบบ การดําเนินการที่แนะนํา และรายงานในแท็บ กํากับดูแล เพื่อปรับปรุงการกํากับดูแลในความจุ โดเมน และรายการต่างๆ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู แค็ตตาล็อก OneLake และการกํากับดูแลในแค็ตตาล็อก OneLake |
| การเติมโค้ดแบบอินไลน์ในสมุดบันทึก Fabric (พรีวิว) | สมุดบันทึกแบบผ้าที่มีการเติมโค้ดแบบอินไลน์ ช่วยให้ผู้ใช้เขียนโค้ดได้เร็วขึ้นและมีข้อผิดพลาดน้อยลง สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดู Copilot สําหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูล (ตัวอย่าง) |
| ประวัติรายการในแอปเมตริกความจุแฟบริค (พรีวิว) | หน้า ประวัติรายการ ในแอปเมตริกความจุ Fabric (พรีวิว) ให้มุมมอง 30 วันของการใช้กําลังการผลิตในการคํานวณด้วยวิชวลแบบโต้ตอบและตัวแบ่งส่วนข้อมูลสําหรับพื้นที่ทํางานและการวิเคราะห์ระดับสินค้า หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ทําความเข้าใจหน้าประวัติรายการแอปเมตริก (พรีวิว) |
| ไลบรารีการวินิจฉัย JobInsight (พรีวิว) | JobInsight เป็นไลบรารีการวินิจฉัยเพื่อวิเคราะห์แอปพลิเคชัน Spark ที่เสร็จสมบูรณ์ผ่าน API สําหรับการสืบค้น งาน ขั้นตอน งาน ผู้ดําเนินการ และบันทึกเหตุการณ์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ไลบรารีการวินิจฉัย JobInsight (พรีวิว) |
| การสนับสนุนบรรทัด JSON ใน OPENROWSET (ตัวอย่าง) | การสนับสนุน JSON Lines (JSONL) ในฟังก์ชัน OPENROWSET(BULK) สําหรับ Fabric Data Warehouse และจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL อยู่ในการแสดงตัวอย่างแล้ว ช่วยให้คุณสามารถสืบค้นข้อมูลภายนอกในรูปแบบ JSONL ได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่ OPENROWSET (BULK) (Transact-SQL) |
| การสนับสนุน Lakehouse สําหรับการรวม git และไปป์ไลน์การปรับใช้ (พรีวิว) | ตอนนี้ Lakehouse ผสานรวมกับความสามารถในการจัดการวงจรชีวิตใน Microsoft Fabric ซึ่งเป็นการทํางานร่วมกันที่ได้มาตรฐานระหว่างสมาชิกทีมพัฒนาทั้งหมดตลอดชีวิตของผลิตภัณฑ์ การจัดการวงจรชีวิตของ Lakehouse ช่วยอํานวยความสะดวกในการกําหนดรุ่นและเผยแพร่ผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพโดยการนําเสนอคุณลักษณะและการแก้ไขข้อบกพร่องในหลายสภาพแวดล้อมอย่างต่อเนื่อง |
| Livy REST API (พรีวิว) | จุดสิ้นสุด Fabric Livy ช่วยให้ผู้ใช้ส่งและเรียกใช้โค้ด Spark ของตนบนการประมวลผล Spark ภายในพื้นที่ทํางาน Fabric ที่กําหนด โดยไม่จําเป็นต้องสร้างรายการนิยามของสมุดบันทึกหรืองาน Spark Livy API มีความสามารถในการปรับแต่งสภาพแวดล้อมการดําเนินการผ่านการรวมกับสภาพแวดล้อม |
| โหลดข้อมูล Fabric OneLake ใน Excel | โหลดข้อมูล Fabric OneLake ลงใน Excel ได้อย่างง่ายดายด้วยแค็ตตาล็อก OneLake แบบรวมและประสบการณ์รับข้อมูลที่ทันสมัย (ตัวอย่าง) สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมและขั้นตอนในการเริ่มต้นใช้งาน ให้ดู แค็ตตาล็อก OneLake และ รับข้อมูล รวมอยู่ใน Excel สําหรับ Windows |
| มุมมองทะเลสาบที่เป็นรูปธรรม (พรีวิว) | Materialized Lake Views ได้รับการประกาศที่ Build 2025 มุมมองทะเลสาบที่เป็นวัสดุใน Microsoft Fabric ช่วยให้การคิวรีของข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน OneLake ทําได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ |
| การสนับสนุน MCP สําหรับ Real-Time Intelligence (พรีวิว) | แบบจําลอง Context Protocol (MCP) ได้รับการสนับสนุนสําหรับ Real-Time Intelligence (RTI)เซิร์ฟเวอร์ MCP แบบโอเพนซอร์สช่วยให้ตัวแทน AI หรือแอปพลิเคชัน AI สามารถโต้ตอบกับ Fabric RTI ได้โดยจัดหาเครื่องมือผ่านอินเทอร์เฟซ MCP ซึ่งช่วยให้สามารถทําการคิวรีข้อมูลและการวิเคราะห์ได้อย่างราบรื่น |
| การสนับสนุน MERGE (พรีวิว) | ไวยากรณ์ MERGE T-SQL อยู่ในการแสดงตัวอย่างสําหรับ Fabric Data Warehouse คําสั่ง DML นี้ให้แนวทางที่ทันสมัยและสม่ําเสมอสําหรับการดําเนินการแปลงตามเงื่อนไขระหว่างตารางต้นทางและตารางเป้าหมาย ดําเนินการ INSERT, UPDATE และ DELETEs ทั้งหมดในคําสั่งเดียวด้วย MERGE |
| การสนับสนุนบริการหลักของ Microsoft Entra สําหรับทางลัด Amazon S3 (พรีวิว) | ตอนนี้ คุณสามารถใช้โครงร่างสําคัญของบริการ Microsoft Entra เพื่อเข้าถึง Amazon S3 ผ่านทางลัด OneLake ได้แล้ว ดังนั้นจึงไม่จําเป็นต้องใช้คีย์การเข้าถึง AWS ระยะยาว การผสานรวมนี้ใช้ OpenID Connect (OIDC) สําหรับโทเค็นระยะสั้นแบบมีมาตรฐาน ทําให้ง่ายต่อการจัดการข้อมูลเอกลักษณ์ข้ามคลาวด์ และช่วยให้สามารถตรวจสอบได้เต็มรูปแบบผ่าน AWS CloudTrail หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู ทางลัดของ AWS S3 โดยใช้การรับรองความถูกต้องแบบโครงร่างสําคัญของบริการ |
| API ผู้ดูแลระบบของ Microsoft Fabric | API ผู้ดูแลระบบ Fabric ถูกออกแบบมาเพื่อปรับปรุงงานดูแลระบบให้มีประสิทธิภาพขึ้น ชุด เริ่มต้นของ API ผู้ดูแลระบบ Fabric ได้รับการปรับให้ง่ายต่อการค้นหาพื้นที่ทํางาน รายการ Fabric และรายละเอียดการเข้าถึงของผู้ใช้ |
| ตัวประมาณค่า Microsoft Fabric SKU (พรีวิว) | Microsoft Fabric SKU estimator ตอนนี้มีให้ใช้งานในการแสดงตัวอย่าง ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่ปรับปรุงแล้วของเครื่องคํานวณความจุ Microsoft Fabric ที่เปิดตัวก่อนหน้านี้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูการแนะนํา Microsoft Fabric SKU estimator (ตัวอย่าง) และ Mastering SKU Estimations ด้วย Microsoft Fabric SKU Estimator |
| ไดรเวอร์ Microsoft JDBC (พรีวิว) | โปรแกรมควบคุม Microsoft JDBC สําหรับ Fabric Data Engineering (พรีวิว) ช่วยให้แอป Java และเครื่องมือ BI เชื่อมต่อกับ Spark SQL ใน Fabric โดยใช้การรับรองความถูกต้องขององค์กร สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู โปรแกรมควบคุม Microsoft JDBC สําหรับวิศวกรรมข้อมูล Fabric |
| การมิเรอร์จากฐานข้อมูล SAP (พรีวิว) | คุณสามารถทําซ้ําข้อมูล SAP ของคุณไปยัง OneLake ของ Fabric ได้โดยตรง เมื่ออยู่ใน Fabric คุณสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถอันทรงพลังสําหรับข่าวกรองธุรกิจ AI วิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการแชร์ข้อมูล สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การมิเรอร์ SAP (พรีวิว) |
| การมิเรอร์สําหรับ Google BigQuery (พรีวิว) | การมิเรอร์ใน Fabric เป็นวิธีง่ายๆ ในการหลีกเลี่ยงกระบวนการ ETL (แยก แปลง โหลด) ที่ซับซ้อน และผสานรวมข้อมูลคลังสินค้า Google BigQuery ที่มีอยู่กับข้อมูลที่เหลือใน Fabric ได้อย่างราบรื่น ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ฐานข้อมูลมิเรอร์จาก Google BigQuery และบทแนะนํา: ตั้งค่าการมิเรอร์สําหรับ Google BigQuery |
| ตัวประเมินสมัยใหม่สําหรับกระแสข้อมูล Gen2 (พรีวิว) | กลไกการประเมินคิวรีสมัยใหม่ (หรือที่เรียกว่า "ตัวประเมินสมัยใหม่") มีกลไกจัดการการดําเนินการคิวรีใหม่ที่ทํางานบน .NET core เวอร์ชัน 8 ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของการเรียกใช้กระแสข้อมูลในบางสถานการณ์ได้อย่างมาก สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ตัวประเมินสมัยใหม่สําหรับกระแสข้อมูล Gen2 |
| จุดสิ้นสุดของโมเดล ML (พรีวิว) | โมเดล ML ใน Fabric สามารถให้บริการการคาดการณ์แบบเรียลไทม์จากปลายทางออนไลน์ที่ปลอดภัย ปรับขนาดได้ และใช้งานง่าย นอกเหนือจากการคาดการณ์แบทช์ใน Spark แล้ว คุณสามารถใช้ปลายทางเพื่อนําการคาดการณ์โมเดล ML มาสู่โซลูชัน Fabric และแอปพลิเคชันแบบกําหนดเองอื่นๆ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติใน Fabric และจุดสิ้นสุดแบบจําลองใน Fabric |
| ส่วนขยาย MSSQL สําหรับการรวม VS Code Fabric (พรีวิว) | ส่วนขยาย MSSQL สําหรับการรวม VS Code Fabric (พรีวิว) เพิ่มการรองรับการเชื่อมต่อ เรียกใช้คิวรี และจัดการวัตถุในฐานข้อมูล SQL ใน Fabric โดยตรงจาก Visual Studio Code ดาวน์โหลดส่วนขยายที่ส่วนขยาย mssql ที่ marketplace.visualstudio.com |
| Multiple-Schema การอนุมานใน Eventstream (พรีวิว) | การอนุมานแบบหลายสคีมาใน Eventstream ช่วยให้คุณสามารถทํางานกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่งที่ปล่อยสคีมาที่แตกต่างกันโดยการอนุมานและจัดการสคีมาหลายรายการพร้อมกัน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การเพิ่มความยืดหยุ่นในการแปลงข้อมูลด้วยการอนุมาน Multiple-Schema ใน Eventstream (พรีวิว) |
| การเติมโค้ดแบบอินไลน์ของสมุด Copilot บันทึก (พรีวิว) | ตอนนี้ในการแสดงตัวอย่าง Copilot ความสมบูรณ์ของโค้ดแบบอินไลน์ (ตัวอย่าง) เป็นคุณลักษณะ AI ที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรในการเขียนรหัส Python รวดเร็วและง่ายดายยิ่งขึ้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดู การเติมเต็มโค้ดสมุดบันทึกCopilotแบบอินไลน์ (ตัวอย่าง) |
| การแก้ไขข้อบกพร่องของสมุดบันทึกภายใน vscode.dev (พรีวิว) | ตอนนี้คุณสามารถวางจุดสั่งหยุดและดีบักโค้ดสมุดบันทึกของคุณด้วยส่วนขยาย Synapse VS Code - Remote ใน vscode.dev การอัปเดตนี้เริ่มตั้งแต่แรกด้วย Fabric Runtime 1.3 (GA) |
| OneLake เป็นแหล่งที่มาสําหรับ COPY INTO และ OPENROWSET (พรีวิว) | ตอนนี้ COPY INTO และ OPENROWSET รองรับการอ่านโดยตรงจากเส้นทาง OneLake ใน Fabric Data Warehouse (พรีวิว) ทําให้สามารถนําเข้าข้อมูลตาม SQL และการสืบค้นเฉพาะกิจจากโฟลเดอร์ Lakehouse โดยไม่ต้องมีที่เก็บข้อมูลภายนอกหรือการตั้งค่าที่ซับซ้อน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การนําเข้าข้อมูลลงในคลังสินค้า |
| บทบาทการเข้าถึงข้อมูล OneLake (พรีวิว) | บทบาทการเข้าถึงข้อมูลของ OneLake สําหรับเลคเฮ้าส์อยู่ในตัวอย่าง สิทธิ์บทบาทและการกําหนดผู้ใช้/กลุ่มสามารถอัปเดตได้อย่างง่ายดาย ผ่านอินเทอร์เฟซผู้ใช้ด้านความปลอดภัยของโฟลเดอร์ใหม่ สําหรับตัวอย่าง โปรดดู Secure Mirrored Azure Databricks Data in Fabric with OneLake security |
| ความปลอดภัยของ OneLake (พรีวิว) | การรักษาความปลอดภัย OneLake ซึ่งตอนนี้เป็นคุณลักษณะการแสดงตัวอย่าง เป็นการควบคุมการเข้าถึงแบบละเอียดสําหรับข้อมูล OneLake รวมถึงการรักษาความปลอดภัยระดับโฟลเดอร์ แถว และคอลัมน์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ความปลอดภัยของทางลัด OneLake และ API ความปลอดภัยการเข้าถึงข้อมูล OneLake |
| OneLake Table API (พรีวิว) | ขณะนี้ OneLake Table API อยู่ในการแสดงตัวอย่าง ซึ่งเปิดใช้งานการจัดการตารางแบบเป็นโปรแกรมใน OneLake โดยใช้แค็ตตาล็อก Apache Iceberg REST สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู API ตาราง OneLake สําหรับ Iceberg |
| ปลั๊กอิน OpenAI สําหรับ Eventhouse (พรีวิว) | ตอนนี้คุณสามารถใช้ปลั๊กอิน AI ที่มีประสิทธิภาพสองตัวสําหรับ Eventhouse: ปลั๊กอินข้อความฝัง AI และ ปลั๊กอินพร้อมท์การแชทของ AI เสร็จสิ้น เชื่อมต่อข้อมูล Eventhouse กับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย OpenAI สําหรับสถานการณ์การวิเคราะห์ขั้นสูงและ AI สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ai_embed_text (พรีวิว) และ ai_chat_completion (พรีวิว) |
| การป้องกันการเข้าถึงขาออก | การป้องกันการเข้าถึงขาออก จะนําไปใช้กับรายการ Fabric Data Warehouse (ในการแสดงตัวอย่าง) และปลายทางการวิเคราะห์ SQL (GA) ซึ่งบังคับใช้กฎระดับพื้นที่ทํางานสําหรับการเชื่อมต่อขาออก การป้องกันการเข้าถึงขาออกช่วยเสริมสร้างการกํากับดูแล ลดความเสี่ยง และทําให้แน่ใจว่าเฉพาะแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เท่านั้นที่จะใช้สําหรับการโหลดข้อมูลและการสืบค้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การป้องกันการเข้าถึงขาออกของพื้นที่ทํางาน |
| การคํานวณแบบแบ่งพาร์ติชันสําหรับกระแสข้อมูล Gen2 (พรีวิว) | การประมวลผลแบบแบ่งพาร์ติชันเป็นความสามารถของกลไกจัดการกระแสข้อมูล Gen2 ที่ช่วยให้ส่วนต่างๆ ของตรรกะกระแสข้อมูลของคุณทํางานแบบขนาน ซึ่งช่วยลดเวลาในการประเมินให้เสร็จสมบูรณ์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การประมวลผลแบบแบ่งพาร์ติชันในกระแสข้อมูล Gen2 |
| ส่งค่าพารามิเตอร์ไปยังรายการ Fabric (พรีวิว) | Activator ช่วยให้คุณสามารถ เปิดใช้งานรายการ Fabric เช่น ไปป์ไลน์และโน้ตบุ๊กได้โดยอัตโนมัติ เมื่อใดก็ตามที่ตรงตามเงื่อนไขข้อมูลบางอย่าง คุณไม่เพียงแต่เปิดใช้งานและเรียกใช้ไอเท็ม Fabric เท่านั้น แต่ยังส่ง ค่าไปยังพารามิเตอร์ที่กําหนดไว้ในไอเท็ม Fabric ของคุณอีกด้วย |
| บริการ Azure AI ที่สร้างไว้ล่วงหน้าในตัวอย่าง Fabric | ตัวอย่างของบริการ AI จัดทําสําเร็จใน Fabric คือการรวมกับบริการ Azure AI ซึ่งเดิมเรียกว่า Azure Cognitive Services บริการ Azure AI จัดทําสําเร็จ ช่วยให้สามารถปรับปรุงข้อมูลด้วยแบบจําลอง AI จัดทําสําเร็จได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องมีข้อกําหนดเบื้องต้น ในปัจจุบัน บริการ AI จัดทําสําเร็จอยู่ในการแสดงตัวอย่างและรวมการสนับสนุนสําหรับ Microsoft Azure OpenAI Service, Azure AI Language และ Azure AI Translator |
| ขั้นตอนการแสดงตัวอย่างเท่านั้นสําหรับกระแสข้อมูล Gen2 (พรีวิว) | ขั้นตอนการแสดงตัวอย่างเท่านั้นคือขั้นตอนการแปลงในกระแสข้อมูล Gen2 ที่ดําเนินการเฉพาะในระหว่างขั้นตอนการเขียนสําหรับการแสดงตัวอย่างข้อมูล พวกเขาจะถูกแยกออกจากการดําเนินการเรียกใช้ เพื่อให้มั่นใจว่าจะไม่ส่งผลกระทบต่อพฤติกรรมรันไทม์หรือตรรกะการผลิต สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูขั้นตอนการแสดงตัวอย่างอย่างเดียวในกระแสข้อมูล Gen2 |
| ความสามารถ API สาธารณะสําหรับกระแสข้อมูล Dataflow Gen2 ใน Fabric Data Factory (พรีวิว) | ตัวอย่างนี้ของ API สาธารณะของกระแสข้อมูล Gen 2 ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้าง อัปเดต และตรวจสอบเวิร์กโฟลว์ข้อมูลของพวกเขาโดยการตั้งโปรแกรมได้ API สนับสนุนการดําเนินงานที่หลากหลาย รวมถึง CRUD ของกระแสข้อมูล (สร้าง อ่าน อัปเดต และลบ) การจัดกําหนดการ และการตรวจสอบ ทําให้ผู้ใช้สามารถจัดการกระบวนการรวมข้อมูลได้ง่ายขึ้น |
| ค่าพารามิเตอร์สาธารณะเพื่อรีเฟรชกระแสข้อมูล Gen2 (พรีวิว) | เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ความสามารถพารามิเตอร์สาธารณะใหม่สําหรับกระแสข้อมูล Gen2 พร้อมการสนับสนุน CI/CD และการสนับสนุนโหมดใหม่นี้ภายในกิจกรรมการรีเฟรชกระแสข้อมูลในไปป์ไลน์ข้อมูล |
| Real-Time Intelligence Maps รองรับไฟล์ภาพและการติดป้ายกํากับข้อมูล (พรีวิว) | ขณะนี้แผนที่รองรับไฟล์ภาพ เช่น Cloud Optimized GeoTIFF (COG) และ Raster PMTiles นอกเหนือจากรูปแบบเชิงพื้นที่ของเวกเตอร์ ขณะนี้การตั้งค่าการติดป้ายชื่อข้อมูลยังพร้อมใช้งานสําหรับรูปทรงเรขาคณิตทุกประเภท เช่น จุด เส้น และรูปหลายเหลี่ยม ซึ่งสะท้อนถึงความคิดเห็นของคุณ เมื่อต้องการเริ่มต้นใช้งาน ให้สร้างแผนที่ (พรีวิว) |
| REST API สําหรับการเชื่อมต่อและเกตเวย์ (พรีวิว) | REST API สําหรับการเชื่อมต่อและเกตเวย์อยู่ในตัวอย่างแล้ว API ใหม่เหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดการและโต้ตอบกับการเชื่อมต่อและเกตเวย์ภายใน Fabric ได้โดยทางโปรแกรม |
| การแคชชุดผลลัพธ์ (พรีวิว) |
การแคชชุดผลลัพธ์ ทํางานโดยยืนยันชุดผลลัพธ์สุดท้ายสําหรับคิวรี T-SQL ที่เกี่ยวข้อง SELECT โดยการบายพาสการคอมไพล์ที่ซับซ้อนและการประมวลผลข้อมูลของคิวรีเดิมเพื่อส่งกลับคิวรีได้เร็วขึ้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู การแคชชุดผลลัพธ์สําหรับ Microsoft Fabric Data Warehouse (ตัวอย่าง) |
| การสนับสนุน SAP Datasphere Mirroring และ Copy Job (พรีวิว) | ขณะนี้ SAP Connectivity ใน Microsoft Fabric รองรับการสะท้อนสําหรับ SAP Datasphere และการสนับสนุนงานคัดลอกสําหรับ SAP Datasphere เป็นคุณลักษณะการแสดงตัวอย่าง |
| ฟังก์ชันที่ผู้ใช้กําหนดเองแบบสเกลา (UDFs) | ขณะนี้ฟังก์ชันที่ผู้ใช้กําหนดเองของสเกลา (UDFs) ได้รับการสนับสนุน เป็นคุณลักษณะการแสดงตัวอย่าง สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูสร้างฟังก์ชันสําหรับคลังข้อมูล Fabric |
| รีจิสทรี Schema (พรีวิว) | Event Schema Registry (พรีวิว) ให้วิธีตามสัญญาในการกําหนดและตรวจสอบความถูกต้องของสคีมาเหตุการณ์ใน Fabric Eventstreams สําหรับไปป์ไลน์แบบเรียลไทม์ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ภาพรวมรีจิสทรี Schema |
| รักษาความปลอดภัยข้อมูล Azure Databricks ที่มิเรอร์ด้วยการรักษาความปลอดภัย OneLake (พรีวิว) | คุณสามารถ รักษาความปลอดภัยของข้อมูล Azure Databricks ที่มิเรอร์ใน Fabric โดยใช้การรักษาความปลอดภัย OneLake ตอนนี้เป็นคุณลักษณะในการแสดงตัวอย่าง ขณะนี้คุณสามารถแมปนโยบายแค็ตตาล็อก Unity (UC) ไปยังการรักษาความปลอดภัย Microsoft OneLake ได้แล้ว สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูข้อมูลประจําตัวอัตโนมัติที่จัดการใน Azure Databricks |
| แชร์เอเจนต์ข้อมูล Fabric (พรีวิว) | แชร์ความสามารถสําหรับ Fabric Data Agent (ตัวอย่าง) ช่วยให้คุณสามารถแชร์ตัวแทนข้อมูลกับผู้อื่นโดยใช้แบบจําลองการให้สิทธิ์ต่าง ๆ ได้ |
| การแปลงทางลัด (พรีวิว) | การแปลงทางลัด ช่วยให้คุณแปลงไฟล์เป็นตารางเดลต้าโดยอัตโนมัติเมื่อคุณนําข้อมูลเข้ามาหรือย้ายภายใน OneLake ทําให้ข้อมูลซิงค์อยู่เสมอโดยไม่จําเป็นต้องใช้ไปป์ไลน์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การแปลงไฟล์ทางลัด |
| ตัวเชื่อมต่อ Solace PubSub+ | เชื่อมต่อ Fabric Eventstream อย่างราบรื่นกับ Solace PubSub+ (ตัวอย่าง) สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมและขั้นตอนในการเริ่มต้นใช้งาน ดูตัวเชื่อมต่อ New Solace PubSub+: เชื่อมต่อ Fabric Eventstream กับ Solace PubSub+ (ตัวอย่าง) ได้อย่างราบรื่น |
| Spark Connector สําหรับฐานข้อมูล SQL (พรีวิว) | Spark Connector สําหรับฐานข้อมูล SQL ช่วยให้ Spark อ่านและเขียนไปยังฐานข้อมูล Azure SQL, Azure SQL Managed Instance, SQL Server บน Azure VM และฐานข้อมูล Fabric SQL ด้วยการรับรองความถูกต้องในตัวและการสนับสนุน PySpark สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เอกสารประกอบตัวเชื่อมต่อ Spark สําหรับฐานข้อมูล SQL |
| การสนับสนุนฐานข้อมูล SQL สําหรับลิงก์ส่วนตัวระดับผู้เช่า (พรีวิว) | คุณสามารถใช้ลิงก์ส่วนตัวระดับผู้เช่า เพื่อให้การเข้าถึงที่ปลอดภัยสําหรับปริมาณการใช้งานข้อมูลใน Microsoft Fabric รวมถึงฐานข้อมูล SQL (ในตัวอย่าง) สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูตั้งค่าและใช้ลิงก์ส่วนตัวและบล็อก: ลิงก์ส่วนตัวระดับผู้เช่า (ตัวอย่าง) |
| การจําลองเสมือนข้อมูลฐานข้อมูล SQL (พรีวิว) | การจําลองเสมือนข้อมูล ในฐานข้อมูล SQL ช่วยให้สามารถสืบค้นข้อมูลภายนอกที่จัดเก็บไว้ใน OneLake โดยใช้ T-SQL ด้วยไวยากรณ์การจําลองเสมือนของข้อมูล คุณสามารถดําเนินการคิวรี Transact-SQL (T-SQL) บนไฟล์ที่จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบข้อมูลทั่วไปใน OneLake ได้ คุณสามารถรวมข้อมูลนี้กับข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่จัดเก็บไว้ในเครื่องได้โดยใช้การรวม |
| ตัวดําเนินการ SQL ภายใต้ Fabric Eventstream (ตัวอย่าง) | ตัวดําเนินการ SQL ใหม่นี้เปิดใช้งานการแปลงข้อมูลแบบเรียลไทม์ด้วยความยืดหยุ่นและการควบคุมเพื่อสร้างการแปลงแบบกําหนดเองโดยใช้ไวยากรณ์ SQL แบบกําหนดเอง หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู กระบวนการเหตุการณ์โดยใช้ตัวแก้ไขรหัส SQL (ตัวอย่าง) |
| Synapse Data Explorer ไปยังเครื่องมือการโยกย้าย Eventhouse (ตัวอย่าง) | ข้อเสนอ Azure Synapse Data Explorer รุ่นต่อไปกําลังพัฒนาจนกลายเป็น Eventhouse หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู โยกย้ายจาก Azure Synapse Data Explorer ไปยัง Fabric Eventhouse (ตัวอย่าง) |
| การนําทางแบบแท็บสําหรับการทํางานหลายอย่างพร้อมกันและการปรับปรุง UI อื่นๆ | ตอนนี้ Fabric รองรับแท็บเพื่อเปิดหลายรายการและสลับไปมาระหว่างรายการเหล่านั้นได้อย่างง่ายดาย มีตัวสํารวจวัตถุที่ให้คุณเรียกดูและเปิดรายการในพื้นที่ทํางานที่เปิดอยู่ทั้งหมดของคุณ หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดดู การนําทางแบบแท็บในพอร์ทัล Fabric และ คุณลักษณะมัลติทาสก์ใหม่ที่กําลังจะมาถึง Fabric (พรีวิว) |
| อัพเซิร์ตเป็นตารางเดลต้าด้วยตัวเชื่อมต่อ Lakehouse (พรีวิว) | เราได้เพิ่มการสนับสนุน upsert ให้กับตัวเชื่อมต่อ Lakehouse ซึ่งอนุญาตให้เขียนโดยตรงไปยังตารางเดลต้า ทั้งในงานคัดลอกและกิจกรรมคัดลอกภายในไปป์ไลน์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู กําหนดค่าเลคเฮ้าส์ในกิจกรรมการคัดลอก |
| การจัดกลุ่มข้อมูลคลังสินค้า (พรีวิว) | การจัดกลุ่มข้อมูลเป็นเทคนิคที่ใช้ในการจัดระเบียบและจัดเก็บข้อมูลตามความคล้ายคลึงกัน การจัดกลุ่มข้อมูลช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการสืบค้นและลดต้นทุนการเข้าถึงการประมวลผลและที่เก็บข้อมูลสําหรับคิวรีโดยการจัดกลุ่มเรกคอร์ดที่คล้ายกันเข้าด้วยกัน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมและเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู เอกสารประกอบการจัดกลุ่มข้อมูล และ ใช้การจัดกลุ่มข้อมูลในคลังข้อมูล Fabric |
| คอลัมน์ IDENTITY ของคลังสินค้า (พรีวิว) | คอลัมน์ IDENTITY จะสร้างค่าที่ไม่ซ้ํากันโดยอัตโนมัติสําหรับแต่ละแถวใหม่ ซึ่งช่วยลดความจําเป็นในการกําหนดคีย์ด้วยตนเอง และขจัดความเสี่ยงของการซ้ําซ้อนคีย์และปัญหาความสมบูรณ์ของคีย์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมและเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู คอลัมน์ IDENTITY และ ใช้คอลัมน์ IDENTITY เพื่อสร้างคีย์ตัวแทน คุณยังสามารถเรียนรู้วิธี ย้ายไปยังคอลัมน์ IDENTITY ใน Fabric Data Warehouse ได้อีกด้วย |
| การควบคุมแหล่งที่มาของคลังสินค้า (พรีวิว) | การใช้ ตัวควบคุมแหล่งข้อมูลกับ Warehouse (ตัวอย่าง) คุณสามารถจัดการการพัฒนาและการปรับใช้ออบเจ็กต์คลังสินค้าที่มีการกําหนดเวอร์ชันได้ คุณสามารถใช้ส่วนขยายโครงการฐานข้อมูล SQL ที่พร้อมใช้งานภายใน Azure Data Studio และ Visual Studio Code สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวควบคุมแหล่งคลังสินค้า ดู CI/CD กับ Warehouses ใน Microsoft Fabric |
| บันทึกการตรวจสอบ SQL ของคลังสินค้า | บันทึกการตรวจสอบ SQL ใน Fabric Data Warehouse มีระเบียนที่ครอบคลุมและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ของกิจกรรมฐานข้อมูลทั้งหมด จับรายละเอียดที่สําคัญเช่น การประทับเวลาของเหตุการณ์ ผู้ใช้หรือกระบวนการที่ทริกเกอร์การดําเนินการ และคําสั่ง T-SQL ที่ดําเนินการ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูการแนะนํา SQL Audit Logs for Fabric Data Warehouse |
| การกําหนดปริมาณงานระดับพื้นที่ทํางาน (พรีวิว) | ขณะนี้ผู้ดูแลระบบพื้นที่ทํางานสามารถเพิ่มปริมาณงานเพิ่มเติมไปยังพื้นที่ทํางานได้โดยตรง โดยไม่จําเป็นต้องตั้งค่าผู้เช่าหรือระดับความจุ ในฮับปริมาณงาน ผู้ดูแลระบบสามารถเพิ่มปริมาณงานไปยังพื้นที่ทํางานได้โดยตรง |
| การตรวจสอบพื้นที่ทํางาน (พรีวิว) | การตรวจสอบพื้นที่ทํางาน เป็นฐานข้อมูล Microsoft Fabric ที่รวบรวมข้อมูลจากรายการ Fabric ต่างๆ ในพื้นที่ทํางานของคุณ และช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึงและวิเคราะห์บันทึกและเมตริก สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับคุณลักษณะนี้ ดูการประกาศตัวอย่างของการตรวจสอบพื้นที่ทํางาน |
คุณลักษณะที่พร้อมใช้งานโดยทั่วไป
ตารางต่อไปนี้แสดงรายการคุณลักษณะของ Microsoft Fabric ที่เพิ่งเปลี่ยนไปใช้ความพร้อมใช้งานทั่วไป (GA)
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | ฟังก์ชัน DATE_BUCKET() ใน Fabric Data Warehouse (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) |
ฟังก์ชัน DATE_BUCKET() ใน Fabric Data Warehouse เปิดใช้งานการรวมตามเวลาแบบกําหนดเอง (ตัวอย่างเช่น 2 เดือนหรือ 3 สัปดาห์) ด้วยDATE_BUCKET(unit, length, datetime) สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู DATE_BUCKET (T-SQL) |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | สคีมาเลคเฮาส์ (มีจําหน่ายทั่วไป) | สคีมาเลคเฮาส์พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้วช่วยให้คุณสามารถจัดกลุ่มตารางของคุณเข้าด้วยกันเพื่อการค้นหาข้อมูล สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู Schema Lakehouse |
| พฤศจิกายน 2025 | คัดลอกกิจกรรมงานในไปป์ไลน์โรงงานข้อมูล (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | กิจกรรมงานคัดลอกในไปป์ไลน์ Data Factory (GA) ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้งานคัดลอกที่มีอยู่หรืองานใหม่เป็นกิจกรรมไปป์ไลน์ เชื่อมโยงกับสมุดบันทึกหรือกระแสข้อมูล และใช้การแจ้งเตือนทางอีเมล ทั้งหมดนี้เรียบง่ายโดยไม่ต้องใช้โค้ด สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู คัดลอกกิจกรรมงานในไปป์ไลน์ Data Factory และ คัดลอก งานใน Data Factory คืออะไร |
| พฤศจิกายน 2025 | ค่าสตริงและไบนารีขนาดใหญ่ใน Fabric Data Warehouse และตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL สําหรับรายการมิเรอร์ (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | การรองรับ VARCHAR(MAX) และ VARBINARY(MAX) ช่วยให้คุณสามารถนําเข้า จัดเก็บ และสืบค้นข้อความขนาดใหญ่และข้อมูลไบนารี (varchar(max) และ varbinary(max)) โดยไม่ต้องตัดทอนใน Fabric Data Warehouse และปลายทางการวิเคราะห์ SQL สําหรับรายการมิเรอร์ โดยมีขีดจํากัดขนาดแตกต่างกันไปตามแหล่งที่มา สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ชนิดข้อมูล |
| พฤศจิกายน 2025 | ฟังก์ชัน Fabric AI (มีให้บริการโดยทั่วไป) | ฟังก์ชัน Fabric AI พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้วพร้อมการปรับปรุงที่สําคัญ คุณลักษณะใหม่ประกอบด้วย: ai.embed() ฟังก์ชันสําหรับการฝังข้อความ พารามิเตอร์ใหม่สําหรับ ai.analyze_sentiment( ai.extract สคีมา ExtractLabel สําหรับป้ายชื่อที่มีโครงสร้าง) ai.generate_response (รองรับสคีมา response_format และ JSON) และ ai.summarize (พารามิเตอร์คําแนะนํา) ตัวเลือกการกําหนดค่า gpt-5 ขั้นสูง (reasoning_effort และรายละเอียด) เพิ่มการทํางานพร้อมกันเริ่มต้นเป็น 200 เพื่อการดําเนินการที่เร็วขึ้น และการสนับสนุนโมเดลที่เพิ่มขึ้น รวมถึงทรัพยากร Azure OpenAI และ Microsoft Foundry (เช่น Claude, LLaMA) สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู แปลงและเพิ่มข้อมูลด้วยฟังก์ชัน AI และประกาศ GA |
| พฤศจิกายน 2025 | คอสมอส ดีบีบี มิเรอร์ลิ่ง (GA) | ทั้ง Cosmos DB ใน Microsoft Fabric และ Cosmos DB Mirroring พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้วใน Microsoft Fabric สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู Cosmos DB ใน Microsoft Fabric และ Cosmos DB Mirroring (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) |
| พฤศจิกายน 2025 | การมิเรอร์ SQL Server 2025 (GA) | SQL Server 2025 พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว พร้อมกับการมิเรอร์ SQL Server สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การมิเรอร์สําหรับ SQL Server ใน Microsoft Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) |
| พฤศจิกายน 2025 | การมิเรอร์ SQL Server ไปยัง Fabric (GA) | คุณสามารถจําลองฐานข้อมูล SQL Server ที่มีอยู่ของคุณไปยัง OneLake ของ Fabric ได้โดยตรงอย่างต่อเนื่อง ภายใน Fabric คุณสามารถปลดล็อกข่าวกรองธุรกิจที่ทรงพลัง ปัญญาประดิษฐ์ วิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล และสถานการณ์การแบ่งปันข้อมูล สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การมิเรอร์ SQL Server |
| พฤศจิกายน 2025 | ปลายทางของ Eventstream Activator (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | Fabric Eventstream รองรับปลายทาง Activator สําหรับการประมวลผลและแปลงเหตุการณ์ตามความต้องการทางธุรกิจก่อนที่จะกําหนดเส้นทางเหตุการณ์ไปยังปลายทาง ด้วยปลายทางของ Eventstream Activator คุณสามารถตรวจจับรูปแบบที่สําคัญในข้อมูลสดของคุณและทริกเกอร์การดําเนินการที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องใช้โค้ด |
| พฤศจิกายน 2025 | การมิเรอร์เซิร์ฟเวอร์ที่ยืดหยุ่นของ PostgreSQL ไปยัง Fabric | การมิเรอร์ฐานข้อมูลแฟบริครองรับการจําลองแบบฐานข้อมูล Azure สําหรับ PostgreSQL Flexible Server ของคุณแล้ว คุณสามารถทําซ้ําข้อมูลได้อย่างต่อเนื่องในเวลาที่ใกล้เคียงกับเวลาจริงจากอินสแตนซ์เซิร์ฟเวอร์แบบยืดหยุ่นของคุณไปยัง Fabric OneLake สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ที่มิเรอร์เรอร์ฐานข้อมูล Azure สําหรับเซิร์ฟเวอร์ที่ยืดหยุ่น PostgreSQL |
| พฤศจิกายน 2025 | Copilot ใน Fabric SQL ฐานข้อมูล (GA) | Copilot ใน Fabric ในปริมาณงานฐานข้อมูล SQL มี ภาษา Copilot ธรรมชาติที่ช่วยสร้าง อธิบาย และเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น SQL แสดงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง และเร่งงานฐานข้อมูลทั่วไป สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู Copilot ตัวแก้ไขคิวรีในฐานข้อมูล SQL ใน Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) |
| พฤศจิกายน 2025 | ฐานข้อมูล Fabric SQL (GA) | ฐานข้อมูล SQL ใน Microsoft Fabric เป็นฐานข้อมูลธุรกรรมที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา โดยอิงจากฐานข้อมูล Azure SQL ที่ช่วยให้คุณสร้างฐานข้อมูลการดําเนินงานใน Fabric ได้อย่างง่ายดาย ฐานข้อมูล SQL ใน Fabric ใช้กลไกจัดการฐานข้อมูล SQL เป็นฐานข้อมูล Azure SQL |
| พฤศจิกายน 2025 | สแนปช็อตคลังสินค้า | สแนปช็อตคลังสินค้า ซึ่งพร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว เป็นการแสดงคลังข้อมูลของคุณแบบอ่านอย่างเดียวตามเวลาที่กําหนด คุณสามารถสร้าง สแนปช็อตของคลังสินค้าของคุณได้ ในทุกจุดในช่วง 30 วันที่ผ่านมา เชื่อมต่อและคิวรีเหมือนกับคลังสินค้า และ "ย้อนกลับ" สแนปช็อตของคุณเป็นประจํา หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู สร้างและจัดการสแนปช็อตของคลังสินค้า |
| พฤศจิกายน 2025 | ArcGIS GeoAnalytics สําหรับ Microsoft Fabric Spark (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | ArcGIS GeoAnalytics สําหรับ Microsoft Fabric Spark (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) ซึ่งพร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว จะนําการวิเคราะห์เชิงพื้นที่มาสู่ Fabric Spark สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ArcGIS GeoAnalytics สําหรับ Microsoft Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | Cosmos DB ใน Microsoft Fabric | Cosmos DB ใน Microsoft Fabric พร้อมใช้งานโดยทั่วไปสําหรับผู้ใช้ทุกคนแล้ว เนื่องจากการประกาศของ Microsoft Build 2025 มีการเพิ่มความสามารถใหม่หลายอย่างรวมถึงการจัดทําดัชนีเวกเตอร์และการค้นหา สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูการประกาศ Cosmos DB ใน Microsoft Fabric เมื่อต้องการเริ่มต้นใช้งาน ให้เริ่มต้นใช้งานด่วน: สร้างฐานข้อมูล Cosmos DB ใน Microsoft Fabric (ตัวอย่าง) |
| ตุลาคม 2025 | สืบค้นและนําเข้าไฟล์ JSONL (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | คุณสามารถ สืบค้นและนําเข้าไฟล์ JSONL ในคลังสินค้าหรือตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL ซึ่งพร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว OPENROWSET(BULK) ช่วยให้สามารถอ่านและนําเข้าไฟล์ JSONL ในคลังข้อมูล Fabric ได้ |
| ตุลาคม 2025 | การป้องกันการเข้าถึงขาออกสําหรับคลังสินค้า ปลายทางการวิเคราะห์ SQL | การป้องกันการเข้าถึงขาออก จะนําไปใช้กับรายการ Fabric Data Warehouse (ในการแสดงตัวอย่าง) และปลายทางการวิเคราะห์ SQL (GA) ซึ่งบังคับใช้กฎระดับพื้นที่ทํางานสําหรับการเชื่อมต่อขาออก การป้องกันการเข้าถึงขาออกช่วยเสริมสร้างการกํากับดูแล ลดความเสี่ยง และทําให้แน่ใจว่าเฉพาะแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เท่านั้นที่จะใช้สําหรับการโหลดข้อมูลและการสืบค้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การป้องกันการเข้าถึงขาออกของพื้นที่ทํางาน |
| ตุลาคม 2025 | การวินิจฉัย OneLake (มีให้บริการโดยทั่วไป) | การวินิจฉัย OneLake ให้การมองเห็นแบบ end-to-end ในกิจกรรมข้อมูลทั่วทั้งพื้นที่ทํางาน Fabric การวินิจฉัย OneLake เปิดใช้งานการบันทึกการเข้าถึงข้อมูลและการดําเนินงานแบบรวมศูนย์ สนับสนุนการปฏิบัติตามข้อกําหนด และอนุญาตให้วิเคราะห์โดยใช้ Spark, SQL, Eventhouse หรือ Power BI สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การวินิจฉัย OneLake |
| ตุลาคม 2025 | คีย์ที่จัดการโดยลูกค้าสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | คีย์ที่จัดการโดยลูกค้าสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว) ช่วยให้ผู้ดูแลระบบพื้นที่ทํางานสามารถเข้ารหัสลับข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งานโดยใช้คีย์ของตนเองจาก Azure Key Vault สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูคีย์ที่ลูกค้าจัดการสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric |
| ตุลาคม 2025 | Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.5 (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | Azure Synapse Runtime สําหรับ Apache Spark 3.5 พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้วสําหรับปริมาณงานการผลิตบน Spark 3.5 และ Delta Lake 3.2 ใน Azure Synapse สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เอกสารประกอบ Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.5 |
| ตุลาคม 2025 | การป้องกันการเข้าถึงขาออกของพื้นที่ทํางานสําหรับ Spark (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | การป้องกันการเข้าถึงขาออกของ Workspace สําหรับ Spark ช่วยให้ผู้ดูแลระบบพื้นที่ทํางานจํากัดการเชื่อมต่อขาออกของ Spark เฉพาะปลายทางที่ได้รับอนุมัติผ่านปลายทางส่วนตัวที่มีการจัดการเพื่อลดความเสี่ยงในการขโมยข้อมูล สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การป้องกันการเข้าถึงขาออกของพื้นที่ทํางาน |
| ตุลาคม 2025 | ลิงก์ส่วนตัวระดับพื้นที่ทํางาน (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | Private Link ระดับพื้นที่ทํางาน Fabric ซึ่งพร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว ช่วยให้สามารถแยกเครือข่ายแบบละเอียดได้โดยการรักษาความปลอดภัยพื้นที่ทํางาน Fabric แต่ละรายการด้วยปลายทางส่วนตัว สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ลิงก์ส่วนตัวสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric |
สําหรับประกาศความพร้อมใช้งานทั่วไป (GA) ที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
Community
ส่วนนี้สรุปโอกาสชุมชน Microsoft Fabric ใหม่สําหรับผู้มีอิทธิพลและ MVP ที่คาดหวังและในปัจจุบัน
Tip
FabCon + SQLCon จะมารวมตัวกันในวันที่ 16-20 มีนาคม 2026 ที่แอตแลนตา จอร์เจีย สหรัฐอเมริกา! เข้าร่วมกับเราสําหรับสุดยอดกิจกรรม Power BI, Microsoft Fabric SQL, Real-Time Intelligence, AI และฐานข้อมูลที่นําโดยชุมชน ลงทะเบียน ด้วยรหัส FABCOMM เพื่อประหยัด $200
- ลงทะเบียนสําหรับจดหมายข่าวชุมชน Fabric: เยี่ยมชมข่าวชุมชน Fabric และเลือกสมัครใช้งานจากเมนูตัวเลือก
- เข้าร่วมกลุ่มผู้ใช้ Fabric ภายในเครื่องหรือเข้าร่วมเหตุการณ์ภายในเครื่อง
- Microsoft Fabric Career Hub มีทุกสิ่งที่คุณต้องการในเส้นทางการรับรองของคุณ
- ลงคะแนนสําหรับแนวคิดคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ใหม่ที่คุณชื่นชอบที่ Microsoft Fabric Ideas
- เมื่อต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับรางวัล MVP ของ Microsoft และค้นหา MVP โปรดดูที่ mvp.microsoft.com
- คุณเป็นนักเรียนใช่ไหม เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโปรแกรมทูตนักเรียน Microsoft Learn
- ดูและสมัครใช้งานวิดีโอ Microsoft Fabric บน YouTube
- ถามและตอบคําถามในชุมชน Microsoft Fabric
- เข้าร่วม แผงผู้ใช้ Microsoft Fabric เพื่อแชร์ประสบการณ์การใช้งานจริงและคําติชมกับทีมผลิตภัณฑ์ Fabric และ Power BI ผ่านแบบสํารวจและการประชุม 1:1
- กระจายความรู้เกี่ยวกับ Fabric ข้อมูลเชิงลึก และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของคุณกับผู้อื่น เมื่อต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม ดูโปรแกรมผู้ใช้ขั้นสูง
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | สปอตไลท์ผู้มีอิทธิพลด้านผ้า ธันวาคม 2025 | ส ปอตไลท์ผู้มีอิทธิพลของ Fabric สําหรับเดือนธันวาคม 2025 เน้น MVP และผู้ใช้ขั้นสูงที่สร้างเนื้อหา Fabric ที่โดดเด่นทั่วทั้ง Data Warehouse, Power BI, วิศวกรรมข้อมูล, วิทยาศาสตร์ข้อมูล, Real-Time Intelliegence, ฐานข้อมูล และผู้ดูแลระบบ Fabric พร้อมลิงก์ไปยังวิดีโอและบล็อกเพื่อเรียนรู้จากชุมชน ขอบคุณสําหรับปีที่ดี! แล้วพบกันใหม่ในปี 2026! |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | การประกวด Fabric Extensibility Toolkit | เข้าร่วมการประกวดชุมชน Fabric Extensibility Toolkit และสร้าง UX, API, โน้ตบุ๊ก หรือทางลัดใหม่ ส่งภายในวันที่ 13 กุมภาพันธ์ 2026; ประกาศผู้ชนะในวันที่ 20 กุมภาพันธ์ 2026 สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เรื่องราวภาพรวมของชุดเครื่องมือความสามารถในการขยาย และ เริ่มต้นใช้งานชุดเครื่องมือความสามารถในการขยาย |
| พฤศจิกายน 2025 | สปอตไลท์ผู้มีอิทธิพลด้านผ้า พฤศจิกายน 2025 | ส ปอตไลท์ Fabric Influencers พฤศจิกายน 2025 เน้น MVP และผู้ใช้ขั้นสูงที่สร้างเนื้อหา Fabric ที่โดดเด่นใน Power BI, วิศวกรรมข้อมูล, วิทยาศาสตร์ข้อมูล, การกํากับดูแล และฐานข้อมูล พร้อมลิงก์ไปยังวิดีโอและบล็อกเพื่อเรียนรู้จากชุมชน |
| พฤศจิกายน 2025 | ประกาศผู้ชนะของ Microsoft Fabric FabCon Global Hack | โครงการที่ชนะรางวัล Microsoft Fabric FabCon Global Hack แสดงนวัตกรรม AI ด้วย Fabric ในหมวดหมู่ต่างๆ เช่น Real-Time Intelligence, Open Mirroring และการวิเคราะห์ คุณจะเห็นวิธีที่ทีมสร้างโซลูชันแบบครบวงจร ด้วยที่เก็บโครงการที่แชร์บน GitHub เพื่อการสํารวจเพิ่มเติม |
| พฤศจิกายน 2025 | การประชุมชุมชน Microsoft SQL | SQLCon จะอยู่ร่วมกับ FabCon สําหรับเซสชันฐานข้อมูล SQL Server 2025, Azure SQL และ Fabric SQL เชิงลึก เวิร์กช็อป ประเด็นสําคัญในแผนงาน และอื่นๆ |
| พฤศจิกายน 2025 | ข้อมูลและ AI ด้วย Microsoft Fabric Data Days | Fabric Data Days นําเสนอการเรียนรู้ที่สมจริงกว่า 50+ วันที่ออกแบบมาสําหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลในทุกระดับและนักเรียน อย่าพลาดโอกาสในการได้รับประสบการณ์จริง รับบัตรกํานัลสอบใบรับรองฟรี และเชื่อมต่อกับชุมชนผู้เชี่ยวชาญระดับโลก |
| ตุลาคม 2025 | สปอตไลท์ผู้มีอิทธิพลผ้า ตุลาคม 2025 | ส ปอตไลท์ผู้มีอิทธิพลของ Fabric โพสต์รายเดือนที่เกิดซ้ําที่นี่เพื่อฉายแสงสว่างให้กับสถานที่บนอินเทอร์เน็ตที่ Microsoft MVP และ Fabric Super Users กําลังทํางานที่น่าทึ่งในทุกด้านของ Microsoft Fabric |
สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
Power BI
Important
ถ้าคุณเข้าถึง Power BI บนเว็บเบราว์เซอร์เวอร์ชันที่เก่ากว่า Chrome 94, Microsoft Edge 94, Safari 16.4, Firefox 93 หรือเทียบเท่า คุณจําเป็นต้องอัปเกรดเว็บเบราว์เซอร์ของคุณเป็นเวอร์ชันที่ใหม่กว่าภายในวันที่ 31 สิงหาคม 2024 การใช้เวอร์ชันเบราว์เซอร์ที่ล้าสมัยหลังจากวันที่นี้สามารถป้องกันไม่ให้คุณเข้าถึงคุณลักษณะใน Power BI ได้
อัปเดตของ Power BI Desktop และบริการของ Power BI สรุปได้ว่า มีอะไรใหม่ใน Power BI บ้าง
คุณลักษณะของแพลตฟอร์ม Microsoft Fabric
ประกาศข่าวสารและคุณลักษณะเกี่ยวกับประสบการณ์การใช้งานแพลตฟอร์ม Microsoft Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| มกราคม 2026 | สํารวจข้อมูลเชิงลึกของ Fabric Security ในแค็ตตาล็อก OneLake – แท็บ Govern | ข้อมูลเชิงลึกด้านความปลอดภัยของ Fabric ในแท็บ Govern แค็ตตาล็อก OneLake ย้ายรายงานความปลอดภัยและการกํากับดูแลจาก Microsoft Purview Hub ไปยังรายงานผู้ดูแลระบบใหม่บนแท็บ ควบคุมแค็ตตาล็อก OneLake เพื่อให้คุณสามารถดูป้ายชื่อระดับความลับและความคุ้มครองการป้องกันการสูญหายของข้อมูลควบคู่ไปกับแค็ตตาล็อกข้อมูลของคุณ |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | ทําความเข้าใจการเรียกเก็บเงินตัวแทนการดําเนินงาน (พรีวิว) | ทําความเข้าใจว่าการเรียกเก็บเงินตัวแทนการดําเนินงาน (พรีวิว) จะเปิดใช้งานอย่างไรในเร็วๆ นี้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ความจุและการเรียกเก็บเงินของตัวแทนการดําเนินงาน และ Copilot ใน ปริมาณการใช้ Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | ควบคุมในแค็ตตาล็อก OneLake สําหรับผู้ดูแลระบบ Fabric (พรีวิว) | การกํากับดูแลแค็ตตาล็อก OneLake สําหรับผู้ดูแลระบบ Fabric (พรีวิว) ให้ข้อมูลเชิงลึกของผู้ดูแลระบบ การดําเนินการที่แนะนํา และรายงานในแท็บ กํากับดูแล เพื่อปรับปรุงการกํากับดูแลในความจุ โดเมน และรายการต่างๆ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู แค็ตตาล็อก OneLake และการกํากับดูแลในแค็ตตาล็อก OneLake |
| พฤศจิกายน 2025 | ระบบภูมิสารสนเทศอัจฉริยะด้วยปริมาณงาน ArcGIS Maps ของ Esri (พรีวิว) | ปริมาณงาน ArcGIS Maps (พรีวิว) ของ Esri สามารถแสดงภาพ วิเคราะห์ และแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเชิงพื้นที่ด้วยการรวม OneLake, การประมวลผลตาม Spark, การฝัง Power BI และคุณลักษณะการทําแผนที่อัจฉริยะ เมื่อต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู ฮับปริมาณงาน Microsoft Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | การเลิกใช้โมเดลความหมายเริ่มต้น | ภายในวันที่ 30 พฤศจิกายน 2025 แบบจําลองความหมาย เริ่มต้น ของ Power BI ทั้งหมดจะถูกตัดการเชื่อมต่อจากรายการและกลายเป็นแบบจําลองความหมายอิสระ คุณสามารถเก็บไว้ได้หากคุณยังคงใช้สําหรับรายงานหรือแดชบอร์ด หรือลบออกอย่างปลอดภัยหากไม่ต้องการอีกต่อไป สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู บล็อก: การแยกแบบจําลองความหมายเริ่มต้นสําหรับรายการที่มีอยู่ใน Microsoft Fabric
|
| ตุลาคม 2025 | การป้องกันการเข้าถึงขาออก | ขณะนี้การป้องกันการเข้าถึงขาออก ใช้กับ Fabric Data Warehouse (ในการแสดงตัวอย่าง) รายการปลายทางการวิเคราะห์ SQL (GA) และ Spark (GA) ซึ่งบังคับใช้กฎระดับพื้นที่ทํางานสําหรับการเชื่อมต่อขาออก การป้องกันการเข้าถึงขาออกช่วยเสริมสร้างการกํากับดูแล ลดความเสี่ยง และทําให้แน่ใจว่าเฉพาะแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เท่านั้นที่จะใช้สําหรับการโหลดข้อมูลและการสืบค้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การป้องกันการเข้าถึงขาออกของพื้นที่ทํางาน |
| ตุลาคม 2025 | คีย์ที่จัดการโดยลูกค้าสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | คีย์ที่จัดการโดยลูกค้าสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว) ช่วยให้ผู้ดูแลระบบพื้นที่ทํางานสามารถเข้ารหัสลับข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งานโดยใช้คีย์ของตนเองจาก Azure Key Vault สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูคีย์ที่ลูกค้าจัดการสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric |
| ตุลาคม 2025 | ความปลอดภัยของ OneLake (พรีวิว) | การรักษาความปลอดภัย OneLake ซึ่งตอนนี้เป็นคุณลักษณะการแสดงตัวอย่าง เป็นการควบคุมการเข้าถึงแบบละเอียดสําหรับข้อมูล OneLake รวมถึงการรักษาความปลอดภัยระดับโฟลเดอร์ แถว และคอลัมน์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ความปลอดภัยของทางลัด OneLake และ API ความปลอดภัยการเข้าถึงข้อมูล OneLake |
| ตุลาคม 2025 | ลิงก์ส่วนตัวระดับพื้นที่ทํางาน (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | Private Link ระดับพื้นที่ทํางาน Fabric ซึ่งพร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว ช่วยให้สามารถแยกเครือข่ายแบบละเอียดได้โดยการรักษาความปลอดภัยพื้นที่ทํางาน Fabric แต่ละรายการด้วยปลายทางส่วนตัว สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ลิงก์ส่วนตัวสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric |
สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
การรวมอย่างต่อเนื่อง/การส่งมอบแบบต่อเนื่อง (CI/CD) ใน Microsoft Fabric
ส่วนนี้ประกอบด้วยคําแนะนําและการอัปเดตเอกสารเกี่ยวกับกระบวนการพัฒนา เครื่องมือ ตัวควบคุมแหล่งข้อมูล และการกําหนดเวอร์ชันในพื้นที่ทํางาน Microsoft Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | วิธีเชื่อมต่อ Microsoft Fabric กับ Azure DevOps โดยใช้ Service Principal | การสนับสนุนบริการหลักสําหรับการรวม Fabric Git กับ Azure DevOps ช่วยให้คุณสามารถเชื่อมต่อพื้นที่ทํางาน Fabric กับที่เก็บ Azure DevOps โดยใช้ข้อมูลประจําตัวที่กําหนดค่าไว้แทนที่จะพึ่งพาข้อมูลประจําตัว git อัตโนมัติเท่านั้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู Fabric Git Connect API และ การรวม git กับบริการหลักโดยอัตโนมัติ |
สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
Microsoft Copilot ใน Microsoft Fabric
ด้วย Copilot และคุณลักษณะ AI ที่สร้างอื่นๆ ในการแสดงตัวอย่าง Microsoft Fabric นําเสนอวิธีใหม่ในการแปลงและวิเคราะห์ข้อมูล สร้างข้อมูลเชิงลึก และสร้างการแสดงภาพและรายงาน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูภาพรวมของCopilotใน Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| กรกฎาคม 2025 | เอเจนต์ข้อมูล Fabric + Microsoft Copilot Studio (พรีวิว) | ตัวอย่างการรวมระหว่าง ตัวแทนข้อมูล Fabric และ Microsoft Copilot Studio พร้อมใช้งานแล้ว ดูการสาธิตจาก Build 2025 เกี่ยวกับการสร้างเอเจนต์ข้อมูลใน Fabric สําหรับโซลูชัน AI แบบหลายเอเจนต์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การประสานรวมหลายตัวแทนใน Microsoft Copilot Studio |
สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
โรงงานข้อมูลใน Microsoft Fabric
ส่วนนี้สรุปคุณลักษณะใหม่ล่าสุดและความสามารถของ Data Factory ใน Microsoft Fabric ติดตามปัญหาและคําติชมผ่านฟอรั่มชุมชน Data Factory
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | เรียกใช้ข้อกําหนดงาน Spark ในไปป์ไลน์ด้วยบริการหลักหรือข้อมูลประจําตัวของพื้นที่ทํางาน | กิจกรรม Spark Job Definition ในไปป์ไลน์ Data Factory ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้ Spark Job Definitions จากไปป์ไลน์โดยใช้การเชื่อมต่อที่รับรองความถูกต้องกับบริการหลักหรือข้อมูลประจําตัวของพื้นที่ทํางาน แทนข้อมูลประจําตัวของผู้ใช้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู กิจกรรม Spark Job Definition |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กรประจําเดือนธันวาคม 2025 | เกตเวย์รุ่นธันวาคม 2025 (เวอร์ชัน 3000.298) มีตัวเลือกการอัปเดตด้วยตนเองใหม่ (ในการแสดงตัวอย่าง) ผ่าน UI หรือ API การนําออกใช้ในเดือนพฤศจิกายนทําหน้าที่เป็นเวอร์ชันพื้นฐานสําหรับคุณลักษณะนี้ และลูกค้าสามารถเริ่มดําเนินการอัปเดตด้วยตนเองได้ตั้งแต่เดือนธันวาคม สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู อัปเดตเกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | เรียกใช้สมุดบันทึกในไปป์ไลน์ด้วยบริการหลักหรือข้อมูลประจําตัวของพื้นที่ทํางาน | กิจกรรมสมุดบันทึกที่มี SPN หรือข้อมูลประจําตัวพื้นที่ทํางานช่วยให้คุณสามารถกําหนดค่าการเรียกใช้ที่ปลอดภัยและไม่โต้ตอบในไปป์ไลน์ Data Factory โดยใช้ข้อมูลประจําตัว Entra ID เพื่อเพิ่มความแข็งแกร่งให้กับปริมาณงานการผลิตและหลีกเลี่ยงเซสชันที่ผูกกับผู้ใช้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดูที่ การแปลงข้อมูลโดยการเรียกใช้สมุดบันทึก |
| พฤศจิกายน 2025 | เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กรประจําเดือนพฤศจิกายน 2025 | เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กรประจําเดือนพฤศจิกายน 2025 จะอัปเดตเกตเวย์เป็นเวอร์ชัน 3000.294 เพื่อให้สอดคล้องกับการเผยแพร่ Power BI Desktop ในเดือนพฤศจิกายน 2025 เพื่อให้ชุดข้อมูลที่รีเฟรชของคุณใช้รันไทม์และลักษณะการทํางานของตัวเชื่อมต่อเดียวกัน |
| พฤศจิกายน 2025 | คัดลอกกิจกรรมงานในไปป์ไลน์โรงงานข้อมูล (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | กิจกรรมงานคัดลอกในไปป์ไลน์ Data Factory (GA) ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้งานคัดลอกที่มีอยู่หรืองานใหม่เป็นกิจกรรมไปป์ไลน์ เชื่อมโยงกับสมุดบันทึกหรือกระแสข้อมูล และใช้การแจ้งเตือนทางอีเมล ทั้งหมดนี้เรียบง่ายโดยไม่ต้องใช้โค้ด สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู คัดลอกกิจกรรมงานในไปป์ไลน์ Data Factory และ คัดลอก งานใน Data Factory คืออะไร |
| พฤศจิกายน 2025 | งาน dbt ใน Fabric Data Factory (พรีวิว) | งาน dbt ใน Fabric Data Factory ช่วยให้คุณเขียน กําหนดเวลา และตรวจสอบโครงการ dbt แบบเนทีฟด้วยการดําเนินการแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ การทดสอบและเอกสารประกอบแบบบูรณาการ และการกํากับดูแลผ่านนโยบายความปลอดภัย Entra ID และ SQL สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู งาน dbt ใน Microsoft Fabric (พรีวิว) |
| พฤศจิกายน 2025 | API การจัดการไฟล์งาน Apache Airflow | API การจัดการไฟล์งาน Apache Airflow ช่วยให้คุณอัปโหลด อัปเดต แสดงรายการ ดึงข้อมูล และลบไฟล์งาน Airflow (DAG) โดยทางโปรแกรมด้วยการดําเนินการตามบทบาทที่ปลอดภัยสําหรับเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ความสามารถของ API สําหรับงาน Apache Airflow |
| พฤศจิกายน 2025 | ขยายการสนับสนุน CDC สําหรับแหล่งที่มาและปลายทางเพิ่มเติม – ลดความซับซ้อนของการนําเข้าข้อมูลด้วยงานคัดลอก | งาน Data Factory Copy ขยาย CDC ไปยัง SAP ผ่าน Datasphere, Snowflake และ BigQuery เพิ่ม Lakehouse เป็นปลายทางของ CDC และปรับปรุงการตรวจสอบด้วยลายน้ําและสถิติการนับแถว สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู งานคัดลอก Microsoft Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | ประกาศคุณสมบัติ Data Factory ที่ Ignite | คุณสมบัติใหม่ของ Data Factory ที่ประกาศในงาน Ignite รวมถึง Copilot ตัวสร้างนิพจน์สําหรับนิพจน์ไปป์ไลน์ มุมมองตามลําดับชั้น และตัวอัปโหลดไฟล์สําหรับโครงการงาน Fabric Apache Airflow ของคุณ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การเรียกใช้ไปป์ไลน์ |
| พฤศจิกายน 2025 | คัดลอกงานตัดทอนปลายทาง แบบสอบถาม และหลายโฟลเดอร์ | ตอนนี้ Copy Job รองรับการตัดทอนก่อนโหลดเต็ม สําเนาเต็มและแบบเพิ่มหน่วยตามคิวรี และการคัดลอกโฟลเดอร์ในงานเดียว สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู งานคัดลอก Microsoft Fabric |
| ตุลาคม 2025 | เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร การนําออกใช้เดือนตุลาคม 2025 | เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กร การเผยแพร่เดือนตุลาคม 2025 อัปเดตเกตเวย์เป็นเวอร์ชัน 3000.290 เพิ่มความเข้ากันได้ของ Power BI Desktop และแก้ไขปัญหาการกําหนดค่าพร็อกซี |
| ตุลาคม 2025 | ลดความซับซ้อนของการนําเข้าข้อมูลด้วยงานคัดลอก – รูปแบบไฟล์เพิ่มเติมพร้อมการปรับปรุง | ลดความซับซ้อนของการนําเข้าข้อมูลด้วยงานคัดลอก – รูปแบบไฟล์เพิ่มเติมพร้อมการปรับปรุงเพิ่ม การรองรับ ORC, Excel, Avro, XML และตัวเลือก CSV ที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อคัดลอกงานใน Data Factory สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู งานคัดลอก Microsoft Fabric |
| ตุลาคม 2025 | การรวมข้อมูลMission-Critical: มีอะไรใหม่ใน Fabric Data Factory | บล็อกโพสต์: การรวมข้อมูลMission-Critical: มีอะไรใหม่ใน Fabric Data Factory เน้นความสามารถใหม่ของ Data Factory ขององค์กร รวมถึงการรับรองความถูกต้องของข้อมูลประจําตัวพื้นที่ทํางาน, Private Link, การรวม Azure Key Vault, การสนับสนุนเกตเวย์เครือข่ายเสมือนและการควบคุมวงจรชีวิต, API การเชื่อมต่อและเกตเวย์ และระบบอัตโนมัติของ PowerShell สําหรับเกตเวย์ |
| ตุลาคม 2025 | นวัตกรรมตัวเชื่อมต่อ Fabric Data Factory ล่าสุด | เราได้เปิดตัวตัวเชื่อมต่อใหม่และปรับปรุงสําหรับ Fabric Data Factory ซึ่งช่วยให้สามารถรวมข้อมูลที่ปลอดภัย ปรับขนาดได้ และยืดหยุ่นในระบบคลาวด์และแหล่งข้อมูลในองค์กร สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู นวัตกรรมตัวเชื่อมต่อ Fabric Data Factory ล่าสุด |
สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
โรงงานข้อมูลในตัวอย่างและคําแนะนําของ Microsoft Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | การประเมิน Azure Data Factory ของคุณสําหรับการโยกย้ายไปยัง Fabric Data Factory | ประเมิน ADF สําหรับการโยกย้ายด้วยเครื่องมือในตัว เพื่อประเมินไปป์ไลน์และกิจกรรม ตั้งค่าสถานะการเปลี่ยนแปลงที่จําเป็นและคุณลักษณะที่ไม่รองรับ และส่งออกรายงานเพื่อวางแผนการโยกย้ายไปยัง Fabric Data Factory สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เครื่องมืออัปเกรด PowerShell สําหรับการโยกย้าย ADF-to-Fabric และการวางแผนการโยกย้ายสําหรับ Azure Data Factory |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | จําลองข้อมูลจาก Dataverse ผ่าน Fabric ไปยังปลายทางหลายแห่ง | งานคัดลอกสําหรับการจําลองแบบ Dataverse ช่วยให้คุณสามารถย้ายข้อมูล Dataverse ผ่าน Fabric ไปยังหลายเป้าหมายโดยใช้รูปแบบจํานวนมาก แบบเพิ่มหน่วย และ CDC ด้วยการตั้งค่าที่ง่ายดาย |
| พฤศจิกายน 2025 | การแก้ไขปัญหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI สําหรับข้อความแสดงข้อผิดพลาดไปป์ไลน์ Fabric | Copilot ข้อมูลเชิงลึกสําหรับข้อผิดพลาดในการเรียกใช้ไปป์ไลน์ จะอธิบายข้อผิดพลาดของไปป์ไลน์ แสดงสาเหตุที่แท้จริง และแนะนําการแก้ไข เพื่อให้คุณแก้ไขความล้มเหลวได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องถอดรหัสข้อความที่ซับซ้อน |
| พฤศจิกายน 2025 | ภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างและอธิบายนิพจน์ไปป์ไลน์ด้วย Copilot (พรีวิว) | Copilot ในตัวสร้างนิพจน์ไปป์ไลน์ (พรีวิว) ช่วยให้คุณอธิบายเจตนาในการสร้างนิพจน์และขอคําอธิบายภาษาธรรมดา |
| ตุลาคม 2025 | ลดความซับซ้อนของการนําเข้าข้อมูลด้วย Copy Job: คัดลอกข้อมูลข้ามผู้เช่าโดยใช้ Copy Job ใน Fabric Data Factory | เรียนรู้วิธี ลดความซับซ้อนของการนําเข้าข้อมูลด้วย Copy Job โดยใช้ความสามารถในการคัดลอกข้อมูลระหว่างผู้เช่า Microsoft Fabric ต่างๆ โดยใช้ Copy Job ใน Data Factory |
| ตุลาคม 2025 | คัดลอกข้อมูลข้ามผู้เช่าโดยใช้งานคัดลอกใน Fabric Data Factory | ขณะนี้งานคัดลอกรองรับการเคลื่อนย้ายข้อมูลข้ามผู้เช่า ทําให้ผู้ใช้สามารถคัดลอกข้อมูลระหว่าง Azure Data Lake Gen2 และ Fabric Data Warehouse โดยใช้การรับรองความถูกต้องของบริการหลัก สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู คัดลอกข้อมูลข้ามผู้เช่าโดยใช้ คัดลอกงาน ใน Fabric Data Factory |
วิศวกรรมข้อมูลผ้า
ส่วนนี้สรุปคุณลักษณะและความสามารถใหม่ล่าสุดของปริมาณงานวิศวกรรมข้อมูลใน Microsoft Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | Fabric Runtime 2.0 (พรีวิว) | เปิดใช้งาน Spark 4.0 ผ่าน Runtime 2.0 (พรีวิว) เพื่อใช้ Spark 4.0 และ Delta Lake 4.0 กับเวอร์ชัน OS, Java, Scala และ Python ที่อัปเดต สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู Fabric Runtime 2.0 Experimental (Preview) และภาพรวมรันไทม์ของ Apache Spark |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | การสนับสนุนไลบรารีตัวแปรในโน้ตบุ๊ก (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) |
ใช้ไลบรารีตัวแปรในสมุดบันทึกเพื่อรวมศูนย์การกําหนดค่า คุณสามารถเข้าถึงตัวแปรด้วย notebookutils.variableLibraryแทรกการตั้งค่าเฉพาะสภาพแวดล้อมผ่าน %%configureและเปิดใช้งาน CI/CD ที่ปลอดภัยด้วยการสนับสนุน Service Principal สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดูที่ เริ่มต้นใช้งานไลบรารีตัวแปร |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | สคีมาเลคเฮาส์ (มีจําหน่ายทั่วไป) | สคีมาเลคเฮาส์พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้วช่วยให้คุณสามารถจัดกลุ่มตารางของคุณเข้าด้วยกันเพื่อการค้นหาข้อมูล สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู Schema Lakehouse |
| พฤศจิกายน 2025 | ไดรเวอร์ Microsoft JDBC (พรีวิว) | โปรแกรมควบคุม Microsoft JDBC สําหรับ Fabric Data Engineering (พรีวิว) ช่วยให้แอป Java และเครื่องมือ BI เชื่อมต่อกับ Spark SQL ใน Fabric โดยใช้การรับรองความถูกต้องขององค์กร สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู โปรแกรมควบคุม Microsoft JDBC สําหรับวิศวกรรมข้อมูล Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | มีอะไรใหม่ใน Fabric User Data Functions? Ignite รุ่น 2025 | มีอะไรใหม่ใน Fabric User Data Functions? Ignite รุ่น 2025 รวมถึงทริกเกอร์ Activator, การรวมไลบรารีตัวแปร, การเข้าถึง Azure Key Vault และการสนับสนุน Cosmos DB เพื่อให้คุณรวมศูนย์ตรรกะทางธุรกิจของ Python และเชื่อมต่อระหว่างรายการ Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | การรวม Fabric Activator ในฟังก์ชัน Fabric User Data (พรีวิว) | การรวม Fabric Activator กับฟังก์ชัน Fabric User Data (พรีวิว) หมายความว่าคุณสามารถสร้างฟังก์ชันเพื่อประมวลผลเหตุการณ์จากแหล่งใดก็ได้ รวมถึงเหตุการณ์ Fabric และเหตุการณ์ OneLake สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ทริกเกอร์รายการ Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | ArcGIS GeoAnalytics สําหรับ Microsoft Fabric Spark (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | ArcGIS GeoAnalytics สําหรับ Microsoft Fabric Spark (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) ซึ่งพร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว จะนําการวิเคราะห์เชิงพื้นที่มาสู่ Fabric Spark สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ArcGIS GeoAnalytics สําหรับ Microsoft Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | บันทึกการหมุนเวียนตัวดําเนินการ Spark | บันทึกการหมุนเวียนของตัวดําเนินการสําหรับ Spark 3.4 ขึ้นไปได้รับการสนับสนุนสําหรับ Spark History Server (สําหรับแอปพลิเคชันที่เสร็จสมบูรณ์) และ Spark UI (สําหรับแอปพลิเคชันที่ทํางานอยู่) สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เซิร์ฟเวอร์ประวัติ Apache Spark แบบขยาย |
| ตุลาคม 2025 | ประกาศการเปิดตัวโอเพ่นซอร์สของ Microsoft Fabric Extension สําหรับ VS Code | การประกาศการเปิดตัวโอเพ่นซอร์สของ Microsoft Fabric Extension สําหรับ VS Code ทําให้ส่วนขยาย Fabric Core สําหรับ VS Code เป็นโอเพ่นซอร์ส ซึ่งช่วยให้ชุมชนมีส่วนร่วมและความโปร่งใส |
| ตุลาคม 2025 | การเข้าถึงข้อมูลภายในองค์กรอย่างปลอดภัยด้วยปริมาณงาน Fabric Data Engineering | เข้าถึงข้อมูลภายในองค์กรและแหล่งข้อมูลที่แยกจากเครือข่ายอย่างปลอดภัย โดยใช้ปลายทางส่วนตัวที่มีการจัดการและ REST API สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ตั้งค่าบริการลิงก์ส่วนตัวสําหรับปลายทางส่วนตัวที่มีการจัดการแบบ Fabric |
| ตุลาคม 2025 | OneLake Blob และ ADLS API | OneLake API รองรับ Azure Blob Storage และ Azure Data Lake Storage Gen2 API ทําให้แอปพลิเคชันสามารถเข้าถึง OneLake ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนโค้ด สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การเข้าถึง OneLake และ API |
| ตุลาคม 2025 | การรักษาความปลอดภัย OneLake พร้อมนโยบายความปลอดภัยระดับแถวและคอลัมน์ | เรียนรู้วิธีที่ Spark สนับสนุนการรักษาความปลอดภัย OneLake ด้วยนโยบายความปลอดภัยระดับแถวและคอลัมน์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ภาพรวมความปลอดภัยของ OneLake |
| ตุลาคม 2025 | Spark Connector สําหรับฐานข้อมูล SQL (พรีวิว) | Spark Connector สําหรับฐานข้อมูล SQL ช่วยให้ Spark อ่านและเขียนไปยังฐานข้อมูล Azure SQL, Azure SQL Managed Instance, SQL Server บน Azure VM และฐานข้อมูล Fabric SQL ด้วยการรับรองความถูกต้องในตัวและการสนับสนุน PySpark สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เอกสารประกอบตัวเชื่อมต่อ Spark สําหรับฐานข้อมูล SQL |
| ตุลาคม 2025 | การบดอัดที่เหมาะสมที่สุดใน Fabric Spark | การบดอัดที่ปรับให้เหมาะสมใน Fabric Spark เพิ่มคุณสมบัติ Fast Optimize, File Level Compaction Target และ Auto Compaction เพื่อลดการขยายการเขียนและทําให้การบํารุงรักษาตารางเป็นไปโดยอัตโนมัติ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การกระชับตารางเดลต้า |
| ตุลาคม 2025 | OneLake Table API (พรีวิว) | ขณะนี้ OneLake Table API อยู่ในการแสดงตัวอย่าง ซึ่งเปิดใช้งานการจัดการตารางแบบเป็นโปรแกรมใน OneLake โดยใช้แค็ตตาล็อก Apache Iceberg REST สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู API ตาราง OneLake สําหรับ Iceberg |
| ตุลาคม 2025 | การวินิจฉัย OneLake (มีให้บริการโดยทั่วไป) | การวินิจฉัย OneLake ให้การมองเห็นแบบ end-to-end ในกิจกรรมข้อมูลทั่วทั้งพื้นที่ทํางาน Fabric การวินิจฉัย OneLake เปิดใช้งานการบันทึกการเข้าถึงข้อมูลและการดําเนินงานแบบรวมศูนย์ สนับสนุนการปฏิบัติตามข้อกําหนด และอนุญาตให้วิเคราะห์โดยใช้ Spark, SQL, Eventhouse หรือ Power BI สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การวินิจฉัย OneLake |
| ตุลาคม 2025 | Job-Level Bursting Switch สําหรับ Spark | สวิตช์Job-Level Bursting Switch ช่วยให้ผู้ดูแลระบบความจุสามารถควบคุมการเปิดหรือปิดใช้งานการระเบิดงาน Spark โดยปรับให้เหมาะสมสําหรับประสิทธิภาพสูงสุดหรือการทํางานพร้อมกันที่สูงขึ้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู สวิตช์ระเบิดระดับงาน |
| ตุลาคม 2025 | ขนาดไฟล์เป้าหมายและขนาดไฟล์เป้าหมายที่ปรับเปลี่ยนได้ใน Fabric Spark | ขอแนะนําฟีเจอร์การจัดการขนาดไฟล์ที่มีประสิทธิภาพสองอย่างใน Microsoft Fabric Spark: ใช้ขนาดไฟล์เป้าหมายที่กําหนดไว้และขนาดไฟล์เป้าหมายที่ปรับเปลี่ยนได้ ด้วย การจัดการขนาดไฟล์เป้าหมายที่ปรับเปลี่ยนได้ใน Fabric Spark ตอนนี้ Fabric Spark จะปรับขนาดไฟล์เมื่อเติบโต ปรับปรุงประสิทธิภาพการสืบค้น ความขนาน และลดค่าใช้จ่ายในการดําเนินงาน |
| ตุลาคม 2025 | คีย์ที่จัดการโดยลูกค้าสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | คีย์ที่จัดการโดยลูกค้าสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว) ช่วยให้ผู้ดูแลระบบพื้นที่ทํางานสามารถเข้ารหัสลับข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งานโดยใช้คีย์ของตนเองจาก Azure Key Vault สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูคีย์ที่ลูกค้าจัดการสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric |
| ตุลาคม 2025 | Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.5 (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | Azure Synapse Runtime สําหรับ Apache Spark 3.5 พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้วสําหรับปริมาณงานการผลิตบน Spark 3.5 และ Delta Lake 3.2 ใน Azure Synapse สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เอกสารประกอบ Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.5 |
| ตุลาคม 2025 | OneLake Security บนปลายทาง SQL Analytics | OneLake Security (พรีวิว) ช่วยให้สามารถควบคุมการเข้าถึงแบบรวมศูนย์ได้อย่างละเอียดสําหรับปลายทางการวิเคราะห์ SQL รวมถึงบทบาท RLS และนโยบาย CLS สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู OneLake Security สําหรับปลายทางการวิเคราะห์ SQL และ ภาพรวมความปลอดภัยของ OneLake |
| ตุลาคม 2025 | ความปลอดภัยของ OneLake (พรีวิว) | การรักษาความปลอดภัย OneLake ซึ่งตอนนี้เป็นคุณลักษณะการแสดงตัวอย่าง เป็นการควบคุมการเข้าถึงแบบละเอียดสําหรับข้อมูล OneLake รวมถึงการรักษาความปลอดภัยระดับโฟลเดอร์ แถว และคอลัมน์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ความปลอดภัยของทางลัด OneLake และ API ความปลอดภัยการเข้าถึงข้อมูล OneLake |
| ตุลาคม 2025 | การป้องกันการเข้าถึงขาออกของพื้นที่ทํางานสําหรับ Spark (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | การป้องกันการเข้าถึงขาออกของ Workspace สําหรับ Spark ช่วยให้ผู้ดูแลระบบพื้นที่ทํางานจํากัดการเชื่อมต่อขาออกของ Spark เฉพาะปลายทางที่ได้รับอนุมัติผ่านปลายทางส่วนตัวที่มีการจัดการเพื่อลดความเสี่ยงในการขโมยข้อมูล สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การป้องกันการเข้าถึงขาออกของพื้นที่ทํางาน |
| ตุลาคม 2025 | ฟังก์ชันข้อมูลผู้ใช้ Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | ฟังก์ชันข้อมูลผู้ใช้ Fabric พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว คุณสามารถสร้างฟังก์ชันที่มีตรรกะทางธุรกิจและเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูล Fabric และ/หรือเรียกใช้จากรายการ Fabric อื่นๆ เช่น ไปป์ไลน์ข้อมูล สมุดบันทึก และรายงาน Power BI สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ฟังก์ชันข้อมูลผู้ใช้ Fabric |
สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
ตัวอย่างและคําแนะนําในการวิศวกรข้อมูลผ้า
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | Fabric ทําให้ Spark Notebooks Instant ได้อย่างไร | Fabric สร้างสมุดบันทึก Spark ผ่านการจัดเตรียมทรัพยากรเชิงรุก Fabric คาดการณ์ความต้องการและพูลเริ่มต้นที่มีขนาดที่เหมาะสม ดังนั้นเซสชันโน้ตบุ๊กส่วนใหญ่จะเริ่มต้นในไม่กี่วินาที และถอยกลับไปเป็นตามความต้องการเมื่อต้องการไลบรารีแบบกําหนดเองหรือเครือข่ายส่วนตัว สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การประมวลผล Apache Spark สําหรับวิศวกรรมข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล และ โหมดการทํางานพร้อมกันสูงใน Apache Spark for Fabric |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | การเพิ่มประสิทธิภาพสิทธิ์ด้วย OneLake Security ReadWrite Access | สิทธิ์ OneLake ReadWrite ช่วยให้คุณสามารถให้สิทธิ์การเขียนกับสคีมาเฉพาะในขณะที่ซ่อนข้อมูลที่ละเอียดอ่อน คุณจึงรวมที่เก็บข้อมูล Lakehouse และทํางานร่วมกันได้อย่างปลอดภัยโดยไม่เปิดรับแสงมากเกินไป สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ความปลอดภัยของตารางและโฟลเดอร์ใน OneLake และภาพรวมความปลอดภัยของ OneLake |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | เปลี่ยนเอกสารประจําวันจาก SharePoint และ OneDrive ให้เป็นข้อมูลที่พร้อมสําหรับการวิเคราะห์ด้วยทางลัด OneLake | ทางลัด OneDrive และ SharePoint ใน OneLake ช่วยให้คุณสามารถอ้างอิงไฟล์ Microsoft 365 ในสถานที่ เรียกดูควบคู่ไปกับข้อมูลทะเลสาบ และเลือกแปลงโฟลเดอร์เป็นตารางที่มีโครงสร้างที่ซิงค์อยู่เสมอ |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | การเปิดเผยมุมมองที่เป็นรูปธรรมของ Lakehouse ไปยังแอปพลิเคชันด้วย GraphQL API | แสดงมุมมองที่เป็นรูปธรรมของ Lakehouse ด้วยสคีมา GraphQL จากมุมมองที่เป็นรูปธรรมของ Lakehouse จากนั้นสืบค้นฟิลด์ที่คุณต้องการด้วยการกรอง การเรียงลําดับ และการแบ่งหน้า |
| พฤศจิกายน 2025 | การกําหนดค่าสภาพแวดล้อมในฟังก์ชันข้อมูลผู้ใช้ Fabric ที่มีไลบรารีตัวแปร | จัดการการกําหนดค่าสภาพแวดล้อม UDF ด้วยไลบรารีตัวแปรในฟังก์ชันข้อมูลผู้ใช้เพื่อเก็บความลับและการตั้งค่าออกจากโค้ด และแทรกค่าในการพัฒนา ทดสอบ และผลิต สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เริ่มต้นใช้งานไลบรารีตัวแปร และ ภาพรวมของฟังก์ชันข้อมูลผู้ใช้ |
| พฤศจิกายน 2025 | แปลงข้อความที่ละเอียดอ่อนให้เป็นข้อมูลที่พร้อมใช้งาน AI บน Microsoft Fabric | เรียนรู้วิธี แปลงข้อความที่ละเอียดอ่อนให้เป็นข้อมูลที่พร้อมใช้งาน AI ด้วย Tonic Textual คุณสามารถตรวจหา แก้ไข และสังเคราะห์เอนทิตีที่ละเอียดอ่อนในไฟล์ที่ไม่มีโครงสร้างได้โดยตรงใน OneLake เพื่อให้คุณสามารถสร้างชุดข้อมูลที่พร้อมใช้งาน AI ในขณะที่ยังคงปฏิบัติตามข้อกําหนด |
| พฤศจิกายน 2025 | การเข้าถึง ReadWrite แบบละเอียดไปยังข้อมูลด้วยการรักษาความปลอดภัย OneLake (พรีวิว) | การเข้าถึง ReadWrite แบบละเอียดไปยังข้อมูลด้วยการรักษาความปลอดภัย OneLake (พรีวิว) ช่วยให้คุณให้สิทธิ์การเขียนที่แม่นยําไปยังตารางและโฟลเดอร์เลคเฮาส์ที่เฉพาะเจาะจง โดยไม่มีบทบาทพื้นที่ทํางานที่ยกระดับ คุณจึงสามารถอัปโหลด แก้ไข และจัดการไฟล์ผ่าน Spark และ OneLake API ในขณะที่ยังคงมีสิทธิ์น้อยที่สุด สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ภาพรวมความปลอดภัยของ OneLake |
| ตุลาคม 2025 | จากไฟล์สู่ตารางเดลต้า—การนําเข้าข้อมูล Parquet และ JSON ที่ง่ายขึ้นด้วยการแปลงทางลัด | การแปลงทางลัด ช่วยให้สามารถจัดการสคีมาอัตโนมัติ การทําให้แบนอย่างลึกซึ้ง และการซิงค์อย่างต่อเนื่องสําหรับไฟล์ Parquet และ JSON ลงในตารางเดลต้า สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การแปลงทางลัด |
| ตุลาคม 2025 | วิธีที่ Spark สนับสนุนการรักษาความปลอดภัย OneLake ด้วยนโยบายความปลอดภัยระดับแถวและคอลัมน์ | วิธีที่ Spark สนับสนุนการรักษาความปลอดภัย OneLake ด้วยนโยบายความปลอดภัยระดับแถวและคอลัมน์ อธิบายวิธีที่ Spark in Fabric บังคับใช้นโยบายความปลอดภัยระดับแถวและคอลัมน์สําหรับข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน OneLake สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ภาพรวมความปลอดภัยของ OneLake |
วิทยาศาสตร์ข้อมูลสิ่งทอ
ส่วนนี้สรุปการปรับปรุงล่าสุดและคุณลักษณะสําหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน Microsoft Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | ไฟล์ OneLake ใน Microsoft Foundry IQ | รวมไฟล์ OneLake เข้ากับ Foundry IQ เพื่อจัดทําดัชนีและเพิ่มเอกสาร รูปภาพ บันทึก และการถอดเสียงโดยตรงจาก OneLake โดยไม่ต้องทําซ้ําหรือไปป์ไลน์ที่ซับซ้อน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ใช้ไฟล์ OneLake ใน Microsoft Foundry |
| พฤศจิกายน 2025 | ฟังก์ชัน Fabric AI (มีให้บริการโดยทั่วไป) | ฟังก์ชัน Fabric AI พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้วพร้อมการปรับปรุงที่ครอบคลุม รวมถึงฟังก์ชันใหม่ ai.embed() สําหรับการฝังข้อความ พารามิเตอร์ใหม่สําหรับการวิเคราะห์ความคิดเห็น การแยกเอนทิตี การสร้างและการสรุปข้อความ ตัวเลือกการกําหนดค่า gpt-5 ขั้นสูง การทํางานพร้อมกันเริ่มต้นที่เพิ่มขึ้น (200) และการสนับสนุนโมเดลที่เพิ่มขึ้นสําหรับทรัพยากร Azure OpenAI และ Microsoft Foundry (Claude, LLaMA เป็นต้น) สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู แปลงและเพิ่มข้อมูลด้วยฟังก์ชัน AI |
| พฤศจิกายน 2025 | การปรับปรุงครีเอเตอร์ในเอเจนต์ข้อมูล | การปรับปรุง Creator ใน Data Agent เพิ่มตัวอย่างการอ้างอิงการสืบค้น การติดตามการวินิจฉัย การตรวจสอบความถูกต้องของ SDK สําหรับตัวอย่างไม่กี่ช็อต คําแนะนํา Markdown และโฟลว์การสร้างมัลติทาสก์เพื่อเพิ่มความเร็วในการดีบักและการทําซ้ํา หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู กําหนดค่าตัวแทนข้อมูลของคุณ |
| ตุลาคม 2025 | การสนับสนุนบริการหลักใน Semantic Link | การสนับสนุนบริการหลักใน Semantic Link ให้การรับรองความถูกต้องของบริการหลัก เพื่อให้โน้ตบุ๊กและไปป์ไลน์สามารถทํางานแบบไม่โต้ตอบได้ตามขนาดด้วยการเข้าถึงแบบจําลองความหมายโดยอัตโนมัติที่ปลอดภัย สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การสนับสนุนบริการหลักของ Semantic Link |
| ตุลาคม 2025 | Fabric Data Agent รองรับ CI/CD, ALM Flow และการรวม Git แล้ว | ขณะนี้ Fabric Data Agent รองรับ CI/CD, ALM โฟลว์ และการรวม Git สําหรับการควบคุมเวอร์ชันและการพัฒนาร่วมกัน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การควบคุมแหล่งที่มาของตัวแทนข้อมูล Fabric |
สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
ตัวอย่างและคําแนะนําของวิทยาศาสตร์ข้อมูลสิ่งทอ
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|
Cosmos DB ใน Microsoft Fabric
ส่วนนี้สรุปการปรับปรุงล่าสุดและคุณลักษณะสําหรับ Cosmos DB ใน Microsoft Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| พฤศจิกายน 2025 | Cosmos DB ใน Microsoft Fabric (GA) | Cosmos DB ใน Microsoft Fabric พร้อมใช้งานโดยทั่วไปสําหรับผู้ใช้ทุกคนแล้ว เนื่องจากการประกาศของ Microsoft Build 2025 มีการเพิ่มความสามารถใหม่หลายอย่างรวมถึงการจัดทําดัชนีเวกเตอร์และการค้นหา สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูการประกาศ Cosmos DB ใน Microsoft Fabric เมื่อต้องการเริ่มต้นใช้งาน ให้เริ่มต้นใช้งานด่วน: สร้างฐานข้อมูล Cosmos DB ใน Microsoft Fabric (ตัวอย่าง) |
ฐานข้อมูล SQL ใน Microsoft Fabric
ส่วนนี้สรุปการปรับปรุงและคุณลักษณะล่าสุดสําหรับฐานข้อมูล SQL ใน Microsoft Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| พฤศจิกายน 2025 | การตรวจสอบฐานข้อมูล Fabric SQL (พรีวิว) |
การตรวจสอบฐานข้อมูล Fabric SQL (พรีวิว) แนะนําการบันทึกการตรวจสอบสําหรับฐานข้อมูล Fabric SQL คุณกําหนดค่าการตรวจสอบในพอร์ทัล จัดเก็บบันทึกใน OneLake และคิวรีเพื่อ sys.fn_get_audit_file_v2 ติดตามการเข้าถึงและการเปลี่ยนแปลงสําหรับการปฏิบัติตามข้อกําหนดและการตรวจสอบ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การตรวจสอบฐานข้อมูล Fabric SQL |
| พฤศจิกายน 2025 | ฐานข้อมูล SQL ใน Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | ฐานข้อมูล SQL ใน Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) เป็นฐานข้อมูล SQL แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ที่มี T-SQL และเครื่องมือที่คุ้นเคย ทําไมต้อง SQL Database ใน Fabric? สร้างขึ้นบนกลไกจัดการฐานข้อมูล SQL Server และ Azure SQL ที่เชื่อถือได้ ซึ่งเป็นประสบการณ์ฐานข้อมูลการดําเนินงานแบบ SaaS เต็มรูปแบบครั้งแรกภายใน Microsoft Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | Copilot ในฐานข้อมูล Fabric SQL (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | Copilot ใน Fabric ในปริมาณงานฐานข้อมูล SQL มี ภาษา Copilot ธรรมชาติที่ช่วยสร้าง อธิบาย และเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น SQL แสดงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง และเร่งงานฐานข้อมูลทั่วไป สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู Copilot ตัวแก้ไขคิวรีในฐานข้อมูล SQL ใน Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) |
| พฤศจิกายน 2025 | การจําลองเสมือนข้อมูลในฐานข้อมูล SQL ใน Fabric (พรีวิว) | การจําลองเสมือนข้อมูล ในฐานข้อมูล SQL ช่วยให้สามารถสืบค้นข้อมูลภายนอกที่จัดเก็บไว้ใน OneLake โดยใช้ T-SQL ด้วยไวยากรณ์การจําลองเสมือนของข้อมูล คุณสามารถดําเนินการคิวรี Transact-SQL (T-SQL) บนไฟล์ที่จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบข้อมูลทั่วไปใน OneLake ได้ คุณสามารถรวมข้อมูลนี้กับข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่จัดเก็บไว้ในเครื่องได้โดยใช้การรวม สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู OPENROWSET และตารางภายนอกสําหรับฐานข้อมูล SQL ใน Fabric (พรีวิว) |
| พฤศจิกายน 2025 | คีย์ที่จัดการโดยลูกค้าของฐานข้อมูล Fabric SQL (พรีวิว) | คีย์ที่จัดการโดยลูกค้า (พรีวิว) ช่วยให้คุณใช้คีย์ Azure Key Vault ของคุณเองสําหรับการเข้ารหัสฐานข้อมูล SQL ของพื้นที่ทํางานพร้อม TDE อัตโนมัติและการควบคุมการหมุนเวียนคีย์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การเข้ารหัสลับข้อมูลในฐานข้อมูล SQL และ คีย์ที่จัดการโดยลูกค้าสําหรับพื้นที่ทํางาน Fabric |
| ตุลาคม 2025 | Spark Connector สําหรับฐานข้อมูล SQL (พรีวิว) | Spark Connector สําหรับฐานข้อมูล SQL ช่วยให้ Spark อ่านและเขียนไปยังฐานข้อมูล Azure SQL, Azure SQL Managed Instance, SQL Server บน Azure VM และฐานข้อมูล Fabric SQL ด้วยการรับรองความถูกต้องในตัวและการสนับสนุน PySpark สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เอกสารประกอบตัวเชื่อมต่อ Spark สําหรับฐานข้อมูล SQL |
| ตุลาคม 2025 | การขยายการเก็บรักษา Point-in-Time จาก 7 เป็น 35 วัน | การเก็บรักษาการสํารองข้อมูล ณ จุดเวลาในฐานข้อมูล Fabric SQL ได้รับการขยายจาก 7 เป็น 35 วัน ทําให้สามารถกู้คืนได้ทุกจุดในช่วง 35 วันที่ผ่านมา สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การคืนค่าจากสําเนาสํารองในฐานข้อมูล SQL |
สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
ฐานข้อมูล SQL ในตัวอย่างและคําแนะนําของ Microsoft Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| พฤศจิกายน 2025 | ฟังก์ชัน AI พร้อมใช้งานในการแสดงตัวอย่าง | ฟังก์ชัน AI ที่เกี่ยวข้องกับโมเดลภายนอก ก้อน และการฝังพร้อมใช้งานแล้วในการแสดงตัวอย่าง สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ฟังก์ชัน AI (Transact-SQL) |
คลังข้อมูลผ้า
ส่วนนี้สรุปการปรับปรุงล่าสุดและคุณลักษณะสําหรับ Fabric Data Warehouse
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | ฟังก์ชัน DATE_BUCKET() ใน Fabric Data Warehouse (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) |
ฟังก์ชัน DATE_BUCKET() ใน Fabric Data Warehouse เปิดใช้งานการรวมตามเวลาแบบกําหนดเอง (ตัวอย่างเช่น 2 เดือนหรือ 3 สัปดาห์) ด้วยDATE_BUCKET(unit, length, datetime) สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู DATE_BUCKET (T-SQL) |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | การรีเฟรชสถิติที่เพิ่มขึ้น | การรีเฟรชสถิติแบบเพิ่มหน่วยเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการทํางานเพื่ออัปเดตสถิติอัตโนมัติ โดยจะลดระยะเวลาของการอัปเดตสถิติอัตโนมัติโดยการสุ่มตัวอย่างเฉพาะแถวที่เพิ่มเข้ามาใหม่ (แทนที่จะเป็นทั้งคอลัมน์) ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเร็วในการสืบค้นของผู้ใช้ที่ต้องอัปเดตสถิติก่อนเรียกใช้ ดู สถิติ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | การรีเฟรชสถิติเชิงรุก | เมื่อเปิดใช้งานคุณลักษณะนี้ สถิติคอลัมน์ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติระหว่างการสอบถาม SELECT จะมีสิทธิ์ได้รับการรีเฟรชเชิงรุกหลังจากการเปลี่ยนแปลงข้อมูล ซึ่งจะช่วยลดโอกาสที่คิวรีของผู้ใช้จะต้องรอการอัปเดตสถิติก่อนจึงจะสามารถเรียกใช้ได้ ซึ่งช่วยลดเวลาในการสืบค้นของผู้ใช้ ดู สถิติ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม |
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | ปรับใช้ปลายทางการวิเคราะห์ Warehouse และ SQL โดยอัตโนมัติ | เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธี ปรับใช้ตําแหน่งข้อมูลคลังสินค้าและการวิเคราะห์ SQL โดยอัตโนมัติ ด้วยรูปแบบในการเขียนสคริปต์ ตรวจสอบความถูกต้อง และประสานการสร้างรายการและการขึ้นต่อกันข้ามรายการในปัจจุบัน และแสดงตัวอย่างความสามารถในการปรับใช้แบบเนทีฟที่กําลังจะมาถึง Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | ค่าสตริงและไบนารีขนาดใหญ่ใน Fabric Data Warehouse และตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL สําหรับรายการมิเรอร์ (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | การรองรับ VARCHAR(MAX) และ VARBINARY(MAX) ช่วยให้คุณสามารถนําเข้า จัดเก็บ และสืบค้นข้อความขนาดใหญ่และข้อมูลไบนารีได้โดยไม่ต้องตัดทอนใน Fabric Data Warehouse และปลายทางการวิเคราะห์ SQL สําหรับรายการมิเรอร์ โดยมีขีดจํากัดขนาดแตกต่างกันไปตามแหล่งที่มา สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ชนิดข้อมูล |
| พฤศจิกายน 2025 | งาน dbt ใน Fabric Data Factory (พรีวิว) | งาน dbt ใน Fabric Data Factory ช่วยให้คุณเขียน กําหนดเวลา และตรวจสอบโครงการ dbt แบบเนทีฟด้วยการดําเนินการแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ การทดสอบและเอกสารประกอบแบบบูรณาการ และการกํากับดูแลผ่านนโยบายความปลอดภัย Entra ID และ SQL สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู งาน dbt ใน Microsoft Fabric (พรีวิว) |
| พฤศจิกายน 2025 | การจัดกลุ่มข้อมูลคลังสินค้า (พรีวิว) | การจัดกลุ่มข้อมูลเป็นเทคนิคที่ใช้ในการจัดระเบียบและจัดเก็บข้อมูลตามความคล้ายคลึงกัน การจัดกลุ่มข้อมูลช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการสืบค้นและลดต้นทุนการเข้าถึงการประมวลผลและที่เก็บข้อมูลสําหรับคิวรีโดยการจัดกลุ่มเรกคอร์ดที่คล้ายกันเข้าด้วยกัน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมและเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู เอกสารประกอบการจัดกลุ่มข้อมูล และ ใช้การจัดกลุ่มข้อมูลในคลังข้อมูล Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | คอลัมน์ IDENTITY ของคลังสินค้า (พรีวิว) | คอลัมน์ IDENTITY จะสร้างค่าที่ไม่ซ้ํากันโดยอัตโนมัติสําหรับแต่ละแถวใหม่ ซึ่งช่วยลดความจําเป็นในการกําหนดคีย์ด้วยตนเอง และขจัดความเสี่ยงของการซ้ําซ้อนคีย์และปัญหาความสมบูรณ์ของคีย์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมและเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู คอลัมน์ IDENTITY และ ใช้คอลัมน์ IDENTITY เพื่อสร้างคีย์ตัวแทน คุณยังสามารถเรียนรู้วิธี ย้ายไปยังคอลัมน์ IDENTITY ใน Fabric Data Warehouse ได้อีกด้วย |
| พฤศจิกายน 2025 | สแนปช็อตคลังสินค้า | สแนปช็อตคลังสินค้า ซึ่งพร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว เป็นการแสดงคลังข้อมูลของคุณแบบอ่านอย่างเดียวตามเวลาที่กําหนด คุณสามารถสร้าง สแนปช็อตของคลังสินค้าของคุณได้ ในทุกจุดในช่วง 30 วันที่ผ่านมา เชื่อมต่อและคิวรีเหมือนกับคลังสินค้า และ "ย้อนกลับ" สแนปช็อตของคุณเป็นประจํา หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู สร้างและจัดการสแนปช็อตของคลังสินค้า |
| พฤศจิกายน 2025 | การเลิกใช้โมเดลความหมายเริ่มต้น | ภายในวันที่ 30 พฤศจิกายน 2025 แบบจําลองความหมาย เริ่มต้น ของ Power BI ทั้งหมดจะถูกตัดการเชื่อมต่อจากรายการและกลายเป็นแบบจําลองความหมายอิสระ คุณสามารถเก็บไว้ได้หากคุณยังคงใช้สําหรับรายงานหรือแดชบอร์ด หรือลบออกอย่างปลอดภัยหากไม่ต้องการอีกต่อไป สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู บล็อก: การแยกแบบจําลองความหมายเริ่มต้นสําหรับรายการที่มีอยู่ใน Microsoft Fabric
|
| ตุลาคม 2025 | SSMS 22 + คลังข้อมูลแฟบริค | SSMS 22 Preview ใหม่เพิ่มการรวม Fabric Data Warehouse ที่ได้รับการปรับปรุงด้วยชื่อการเชื่อมต่อตามพื้นที่ทํางาน การจัดกลุ่มออบเจ็กต์ตามสคีมา |
| ตุลาคม 2025 | สืบค้นและนําเข้าไฟล์ JSONL (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | คุณสามารถ สืบค้นและนําเข้าไฟล์ JSONL ในคลังสินค้าหรือตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL ซึ่งพร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว OPENROWSET(BULK) ช่วยให้สามารถอ่านและนําเข้าไฟล์ JSONL ที่ปรับขนาดได้ |
| ตุลาคม 2025 | การป้องกันการเข้าถึงขาออก | การป้องกันการเข้าถึงขาออก จะนําไปใช้กับรายการ Fabric Data Warehouse (ในการแสดงตัวอย่าง) และปลายทางการวิเคราะห์ SQL (GA) ซึ่งบังคับใช้กฎระดับพื้นที่ทํางานสําหรับการเชื่อมต่อขาออก การป้องกันการเข้าถึงขาออกช่วยเสริมสร้างการกํากับดูแล ลดความเสี่ยง และทําให้แน่ใจว่าเฉพาะแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้เท่านั้นที่จะใช้สําหรับการโหลดข้อมูลและการสืบค้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การป้องกันการเข้าถึงขาออกของพื้นที่ทํางาน |
| ตุลาคม 2025 | OneLake Security บนปลายทาง SQL Analytics | OneLake Security (พรีวิว) ช่วยให้สามารถควบคุมการเข้าถึงแบบรวมศูนย์ได้อย่างละเอียดสําหรับปลายทางการวิเคราะห์ SQL รวมถึงบทบาท RLS และนโยบาย CLS สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู OneLake Security สําหรับปลายทางการวิเคราะห์ SQL และ ภาพรวมความปลอดภัยของ OneLake |
| ตุลาคม 2025 | การทําให้เป็นรูปธรรมของข้อมูลภายนอก | การทําให้เป็นรูปธรรมของข้อมูลภายนอกสามารถนําเข้าและทําให้ไฟล์ภายนอกเป็นตารางเพื่อการวิเคราะห์และประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุด สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู สร้างตารางจากไฟล์ และ เรียกดูเนื้อหาไฟล์ด้วย OPENROWSET |
สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
ตัวอย่างและคําแนะนําของคลังข้อมูลสิ่งทอ
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| พฤศจิกายน 2025 | นําเข้าข้อมูลด้วย OPENROWSET | นําเข้าไฟล์ลงในคลังข้อมูล Fabric ของคุณโดยใช้ฟังก์ชัน OPENROWSET ที่มีการอนุมานสคีมา การอ่านพาร์ติชันและข้อมูลเมตา และการกรองแบบอินไลน์ |
| ตุลาคม 2025 | ลดความซับซ้อนของการเข้าถึงไฟล์ใน OPENROWSET โดยใช้แหล่งข้อมูลและเส้นทางสัมพัทธ์ (พรีวิว) | คุณสามารถ เข้าถึงไฟล์ Lakehouse และ ADLS ใน OPENROWSET โดยใช้แหล่งข้อมูลและเส้นทางสัมพัทธ์ ทําให้การสืบค้น SQL ง่ายขึ้นและบํารุงรักษาได้มากขึ้น สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู สร้างแหล่งข้อมูลภายนอก |
| ตุลาคม 2025 | การแก้ไขข้อขัดแย้งในการเขียนในคลังข้อมูล Fabric | บล็อกการแก้ไข ข้อขัดแย้งในการเขียนใน Microsoft Fabric Data Warehouse อธิบายการแยกสแนปช็อต ความขัดแย้งในการเขียน-เขียน และการบดอัดล่วงหน้าใหม่เพื่อปรับปรุงการทํางานพร้อมกัน |
| ตุลาคม 2025 | ทําความเข้าใจเกี่ยวกับการล็อกและการบล็อก DDL | ทําความเข้าใจเกี่ยวกับการล็อกและการบล็อก DDL ใน Microsoft Fabric Data Warehouse อธิบายการล็อกระดับตาราง การบล็อก DDL และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับการจัดการการทํางานพร้อมกันใน Fabric Data Warehouse |
| ตุลาคม 2025 | ทําความเข้าใจเกี่ยวกับการล็อกและการบล็อก DDL | บล็อกโพสต์ ทําความเข้าใจการล็อกและการบล็อก DDL ใน Microsoft Fabric Data Warehouse อธิบายการล็อกระดับตาราง การบล็อก DDL และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับการจัดการการทํางานพร้อมกันใน Fabric Data Warehouse |
มิเรอร์เนื้อผ้า
ส่วนนี้สรุปการปรับปรุงล่าสุดและคุณลักษณะสําหรับการมิเรอร์ใน Microsoft Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | การจัดเตรียมสําหรับการมิเรอร์สําหรับ Google BigQuery (พรีวิว) | การจัดเตรียมสําหรับการมิเรอร์ BigQuery (พรีวิว) จะเร่งการจําลองแบบเริ่มต้นโดยการโหลดข้อมูลผ่านเลเยอร์การจัดเตรียมก่อนที่จะใช้ CDC ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วและความน่าเชื่อถือสําหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ฐานข้อมูลมิเรอร์จาก Google BigQuery และบทแนะนํา: ตั้งค่าการมิเรอร์สําหรับ Google BigQuery |
| พฤศจิกายน 2025 | การสนับสนุน SAP Datasphere Mirroring และ Copy Job (พรีวิว) | ขณะนี้ SAP Connectivity ใน Microsoft Fabric รองรับการสะท้อนสําหรับ SAP Datasphere และการสนับสนุนงานคัดลอกสําหรับ SAP Datasphere เป็นคุณลักษณะการแสดงตัวอย่าง |
| พฤศจิกายน 2025 | คอสมอส ดีบีบี มิเรอร์ลิ่ง (GA) | ทั้ง Cosmos DB ใน Microsoft Fabric และ Cosmos DB Mirroring พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้วใน Microsoft Fabric สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู Cosmos DB ใน Microsoft Fabric และ Cosmos DB Mirroring (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) |
| พฤศจิกายน 2025 | การมิเรอร์ SQL Server 2025 (GA) | SQL Server 2025 พร้อมใช้งานโดยทั่วไปแล้ว พร้อมกับการมิเรอร์ SQL Server สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การมิเรอร์สําหรับ SQL Server ใน Microsoft Fabric (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) |
สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
ตัวอย่างและคําแนะนําในการมิเรอร์ผ้า
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| พฤศจิกายน 2025 | การสะท้อน: การอัปโหลด CSV ของคุณ |
การปรับปรุงการมิเรอร์แบบเปิดสําหรับไฟล์ CSV จะลบข้อกําหนดคีย์หลักและแทรกการอัปเดตลงในตารางมิเรอร์ที่มีอยู่ใน OneLake โดยอัตโนมัติ ด้วยคีย์หลักเสริมและ __rowMarker__ สําหรับการติดตามการเปลี่ยนแปลงขั้นสูง สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การสะท้อนแบบเปิด |
กราฟใน Microsoft Fabric
ส่วนนี้สรุปการปรับปรุงและคุณลักษณะล่าสุดสําหรับ Graph ใน Microsoft Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ตุลาคม 2025 | กราฟใน Microsoft Fabric (พรีวิว) | กราฟใน Microsoft Fabric อยู่ในการแสดงตัวอย่างแล้ว โดยให้ความสามารถในการจัดการข้อมูลกราฟดั้งเดิม การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เอกสารประกอบกราฟ |
Real-Time Intelligence ใน Microsoft Fabric
ส่วนนี้สรุปการปรับปรุงล่าสุดและคุณลักษณะสําหรับ Real-Time Intelligence ใน Microsoft Fabric
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| พฤศจิกายน 2025 | Azure Monitor ไปยัง Fabric Eventhouse (พรีวิว) | Azure Monitor ไปยัง Fabric Eventhouse (พรีวิว) ช่วยให้คุณสามารถกําหนดเส้นทางการวัดและส่งข้อมูลทางไกลของ VM ผ่านตัวแทน Azure Monitor และกฎการรวบรวมข้อมูลไปยัง Eventhouse สําหรับการนําเข้าที่จัดการโดยสคีมา คิวรีเฉพาะกิจ การวิเคราะห์อนุกรมเวลา และการเปิดใช้งาน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ส่งข้อมูลไคลเอ็นต์เครื่องเสมือนไปยัง Fabric และ Azure Data Explorer (พรีวิว) |
| พฤศจิกายน 2025 | การรวม Fabric Activator ในฟังก์ชัน Fabric User Data (พรีวิว) | การรวม Fabric Activator กับฟังก์ชัน Fabric User Data (พรีวิว) หมายความว่าคุณสามารถสร้างฟังก์ชันเพื่อประมวลผลเหตุการณ์จากแหล่งใดก็ได้ รวมถึงเหตุการณ์ Fabric และเหตุการณ์ OneLake สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ทริกเกอร์รายการ Fabric |
| พฤศจิกายน 2025 | ระบบภูมิสารสนเทศอัจฉริยะด้วยปริมาณงาน ArcGIS Maps ของ Esri (พรีวิว) | ปริมาณงาน ArcGIS Maps (พรีวิว) ของ Esri สามารถแสดงภาพ วิเคราะห์ และแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเชิงพื้นที่ด้วยการรวม OneLake, การประมวลผลตาม Spark, การฝัง Power BI และคุณลักษณะการทําแผนที่อัจฉริยะ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ฮับปริมาณงาน Microsoft Fabric เมื่อต้องการเริ่มต้นใช้งาน ให้สร้างแผนที่ (พรีวิว) |
| พฤศจิกายน 2025 | ปลายทางของ Eventstream Activator (พร้อมใช้งานโดยทั่วไป) | Fabric Eventstream รองรับปลายทาง Activator สําหรับการประมวลผลและแปลงเหตุการณ์ตามความต้องการทางธุรกิจก่อนที่จะกําหนดเส้นทางเหตุการณ์ไปยังปลายทาง ด้วยปลายทางของ Eventstream Activator คุณสามารถตรวจจับรูปแบบที่สําคัญในข้อมูลสดของคุณและทริกเกอร์การดําเนินการที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องใช้โค้ด |
| พฤศจิกายน 2025 | เหตุการณ์ภาพรวมความจุแฟบริคใน Real-Time Hub (พรีวิว) | เหตุการณ์ความจุ Fabric ใน Real-Time Hub (พรีวิว) เพิ่มเหตุการณ์สรุปความจุและสถานะแบบเรียลไทม์ เพื่อให้คุณตรวจสอบสถานภาพ ตรวจจับการควบคุมปริมาณ และทริกเกอร์การดําเนินการโดยใช้ Activator, Eventstream และแดชบอร์ด |
| พฤศจิกายน 2025 | แผนที่ใน Real-Time Intelligence (พรีวิว) | แผนที่ใน Microsoft Fabric รวมบริบทเชิงพื้นที่ ข้อมูลแบบเรียลไทม์ และไฟล์ภาพของคุณเอง เช่น Cloud Optimized GeoTIFF (COG) และ Raster PMTiles นอกเหนือจากรูปแบบเวกเตอร์เชิงพื้นที่ ขณะนี้การตั้งค่าการติดป้ายชื่อข้อมูลยังพร้อมใช้งานสําหรับรูปทรงเรขาคณิตทุกประเภท เช่น จุด เส้น และรูปหลายเหลี่ยม ซึ่งสะท้อนถึงความคิดเห็นของคุณ เมื่อต้องการเริ่มต้นใช้งาน ให้สร้างแผนที่ (พรีวิว) |
| พฤศจิกายน 2025 | Eventstream รองรับการจัดหาเหตุการณ์ด้วย Schema จากแหล่งที่มา EventHub (พรีวิว) | ขณะนี้ Fabric Eventstream รองรับการจัดหาเหตุการณ์จากแหล่งที่มาของ EventHub ในขณะที่บังคับใช้ Schema บนเพย์โหลด |
| พฤศจิกายน 2025 | แหล่งที่มาของกระแสเหตุการณ์ MongoDB CDC | ขณะนี้ Fabric Eventstream รองรับ MongoDB Change Data Capture (CDC) เป็นตัวเชื่อมต่อที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ เมื่อต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดู เพิ่มแหล่งข้อมูล MongoDB CDC ไปยังสตรีมเหตุการณ์ (พรีวิว) |
| พฤศจิกายน 2025 | ไดอะแกรมเอนทิตีในฐานข้อมูล Eventhouse KQL (พรีวิว) | ไดอะแกรมเอนทิตีในฐานข้อมูล Eventhouse KQL (พรีวิว) เพิ่มไดอะแกรมเอนทิตีภาพสําหรับการสํารวจตาราง ความสัมพันธ์ โฟลว์ข้อมูล และการละเมิดสคีมาในฐานข้อมูล Eventhouse KQL สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ดูไดอะแกรมเอนทิตีในฐานข้อมูล KQL (พรีวิว) |
| ตุลาคม 2025 | จุดสิ้นสุดของบ้านจัดงานสําหรับเลคเฮาส์ | ตําแหน่งข้อมูล Eventhouse สําหรับ Lakehouse ช่วยให้สามารถสืบค้นแบบเรียลไทม์ได้อย่างรวดเร็วและการวิเคราะห์ขั้นสูงบนตาราง Lakehouse โดยใช้ตําแหน่งข้อมูล Eventhouse สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดู ภาพรวมอีเวนต์เฮ้าส์ |
สําหรับการอัปเดตที่เก่ากว่า ให้ตรวจสอบที่เก็บถาวรใหม่ของ Microsoft Fabric
ตัวอย่างและคําแนะนําของตัวแสดงเวลาจริง
Tip
ใช้ โซลูชันตัวอย่าง end-to-end ของReal-Time Intelligence เพื่อสร้างคอลเลกชันของคอมโพเนนต์ตัวอย่างโดยอัตโนมัติ
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| ธันวาคม พ.ศ. 2568 | ตัวดําเนินการ SQL Eventstream ของ Fabric: ชุดเครื่องมือของคุณเพื่อ Real-Time การประมวลผลข้อมูลใน Fabric Real-Time Intelligence | ตัวดําเนินการ Eventstream SQL ใน Fabric Eventstream ช่วยให้คุณสามารถใช้ตรรกะ SQL โดยตรงกับสตรีมสดในตัวแก้ไขคิวรี SQL เพื่อแปลงและกําหนดเส้นทางข้อมูลเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ฟังก์ชันในตัว และ Azure Stream Analytics และ การอ้างอิงภาษาคิวรี Eventstream |
| พฤศจิกายน 2025 | ขอแนะนําตัวเชื่อมต่อ HTTP และ MongoDB CDC สําหรับ Eventstream | ตัวเชื่อมต่อ HTTP และ MongoDB CDC สําหรับ Eventstream เพิ่มแหล่งที่มา HTTP ที่ไม่มีโค้ดและแหล่งที่มา MongoDB CDC เพื่อให้คุณสามารถสตรีม API สาธารณะและการเปลี่ยนแปลงฐานข้อมูลไปยัง Real-Time Intelligence ได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เพิ่มแหล่งข้อมูล HTTP ไปยังสตรีมเหตุการณ์ และ เพิ่มแหล่งข้อมูล MongoDB CDC ไปยังสตรีมเหตุการณ์ |
| พฤศจิกายน 2025 | Copilot การสํารวจข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่ได้รับความช่วยเหลือ (พรีวิว) | Copilot การสํารวจข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่ได้รับความช่วยเหลือ (พรีวิว) ช่วยให้คุณสามารถถามคําถามภาษาธรรมชาติเกี่ยวกับไทล์แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์แบบสดและตาราง KQL ปรับแต่งวิชวล และบันทึกข้อมูลเชิงลึกโดยไม่ต้องเขียนคิวรี |
| พฤศจิกายน 2025 | การปรับปรุงประสิทธิภาพการดําเนินงานด้วยตัวแทนปฏิบัติการใน Real-Time Intelligence | ตัวแทนปฏิบัติการใน Real-Time Intelligence สามารถตรวจสอบข้อมูล Eventhouse อนุมานเป้าหมาย และแนะนําการดําเนินการผ่าน Teams ด้วยการรวม Power Automate เพื่อให้คุณอยู่ในลูปในขณะที่ทําให้เป็นอัตโนมัติเมื่อต้องการ |
ไอคิว (พรีวิว)
ส่วนนี้สรุปการปรับปรุงและคุณลักษณะล่าสุดสําหรับ ปริมาณงาน IQ (พรีวิว) ใหม่
| Month | Feature | เรียนรู้เพิ่มเติม |
|---|---|---|
| พฤศจิกายน 2025 | ขอแนะนํา Fabric IQ | Fabric IQ รากฐานความหมายใหม่ภายใน Microsoft Fabric Fabric IQ ไม่ได้ทดแทนทรัพย์สินข้อมูลของคุณ มันเป็นตัวคูณแรงสําหรับทุกการลงทุนที่คุณทําไปแล้ว สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู Fabric IQ: รากฐานความหมายสําหรับ AI ขององค์กร และ จากแพลตฟอร์มข้อมูลสู่แพลตฟอร์มอัจฉริยะ: ขอแนะนํา Microsoft Fabric IQ |
| พฤศจิกายน 2025 | รายการ Ontology (พรีวิว) | รายการออนโทโลยี (พรีวิว) ช่วยให้คุณสามารถกําหนดชนิดเอนทิตี ความสัมพันธ์ คุณสมบัติ และข้อจํากัดอื่นๆ เพื่อจัดระเบียบข้อมูลตามคําศัพท์ทางธุรกิจของคุณ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ออนโทโลยี (พรีวิว) คืออะไร |