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ISV の Microsoft Fabric 統合の方法

Microsoft Fabric は、独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) が Fabric とシームレスに統合するための 3 つの異なる方法を提供します。 この取り組みから始まる ISV では、これらの各方法で利用可能なさまざまなリソースについて説明したいと思います。

Fabric と統合するための、相互運用、アプリの開発、および Fabric ワークロードの構築の 三つの経路を示す図。

Fabric OneLake との相互運用

相互運用モデルの主な焦点は、ISV がソリューションを OneLake Foundation と統合できるようにすることです。 Microsoft Fabric と相互運用するために、Data Factory の多数のコネクタ、Real-Time Intelligence、OneLake の REST API、OneLake のショートカット、Fabric のテナント間でのデータ共有、データベースのミラーリングを使用して統合を提供します。

OneLake と相互運用する異なる方法を示す図: API、Data Factory、RTI、マルチクラウド ショートカット、データ共有、データベースミラーリング。

次のセクションでは、このモデルの使用を開始する方法について、いくつか説明します。

OneLake API

  • OneLake では、直接やりとりできるよう既存の Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 API と SDK がサポートされており、開発者は OneLake でデータの読み取り、書き込み、管理を行えます。 ADLS Gen2 REST API の詳細と、OneLake に接続する方法について説明します。
  • ADLS Gen2 のすべての機能が OneLake に直接マップされるわけではないため、OneLake では、Fabric のワークスペースとアイテムをサポートするために、セット フォルダー構造も適用されます。 これらの API を呼び出すときの OneLake と ADLS Gen2 の間のさまざまな動作の完全な一覧については、「OneLake API パリティ」を参照してください。
  • Databricks を使用していて、Microsoft Fabric に接続する場合、Databricks は ADLS Gen2 API と連携します。 OneLake と Azure Databricks の統合
  • Delta Lake ストレージ形式でできることを最大限に活用するには、形式、テーブルの最適化、V オーダーを確認して理解します。 Delta Lake テーブルの最適化と V オーダー
  • データが OneLake に入ったら、OneLake ファイル エクスプローラーを使用してローカルで閲覧します。 OneLake ファイル エクスプローラーは、OneLake と Windows ファイル エクスプローラーをシームレスに統合します。 このアプリケーションは、Windows ファイル エクスプローラーでアクセスできるすべての OneLake アイテムを自動的に同期します。 また、Azure Storage Explorer など、ADLS Gen2 と互換性のある他のツールを使用することもできます。

OneLake API と Fabric ワークロードの対話方法を示す図。

Real-Time Intelligence API

Real-Time Intelligence は、データ分析と視覚化を合理化し、組織内の移動中のデータに対する即時の分析情報とアクションのための一元化されたソリューションを提供します。 堅牢なクエリ、変換、およびストレージ機能を使用して、大量のデータを効率的に管理します。

  • イベントハウスは、ストリーミング データ用に特別に設計されており、リアルタイム ハブと互換性があり、時間ベースのイベントに最適です。 データはインジェスト時間に基づいて自動的にインデックス付けおよびパーティション分割されるため、OneLake でアクセスできる高粒度データに対する非常に高速で複雑な分析クエリ機能が得られ、Fabric の一連のエクスペリエンスで使用できます。 イベントハウスでは、既存のイベントハウス API と SDK を直接操作できるようにサポートしているため、開発者はイベントハウスでデータの読み取り、書き込み、管理を行えます。 REST API の詳細について説明します。
  • Eventstream を使用すると、さまざまなソースからリアルタイム イベントを取得し、OneLake、イベントハウス内の KQL データベース、Fabric Activator などのさまざまな宛先にルーティングできます。 イベントストリームイベントストリーム API の詳細について説明します。
  • Databricks または Jupyter Notebook を使用している場合は、Kusto Python クライアント ライブラリを使用して、Fabric の KQL データベースを操作できます。 Kusto Python SDK の詳細について説明します。
  • 既存の Microsoft Logic AppsAzure Data Factory、または Microsoft Power Automate コネクタを使用して、イベントハウスまたは KQL データベースを操作できます。
  • Real-Time Intelligence でのデータベース ショートカットは、ソース データベースに対するイベントハウス内の埋め込み参照です。 ソース データベースには、Real-Time Intelligence の KQL データベースまたは Azure Data Explorer データベースを指定できます。 ショートカットは、同じテナント内またはテナント間でのデータのイン プレース共有に使用できます。 API を使用したデータベース ショートカットの管理の詳細について説明します。

Real-Time Intelligence API と Fabric ワークロードの対話方法を示す図。

Fabric の Data Factory

  • データ パイプラインには豊富なコネクタが備わっており、ISV で無数のデータ ストアに簡単に接続できます。 従来のデータベースと最新のクラウドベースのソリューションのどちらで接続する場合でも、当社のコネクタはスムーズな統合プロセスを実現します。 コネクタの概要
  • サポートされている Dataflow Gen2 コネクタを使用すると、ISV は Fabric Data Factory の機能を利用して複雑なデータ ワークフローを管理できます。 この機能は、ISV でデータ処理と変換のタスクを効率化しようとする場合に特に便利です。 Microsoft Fabric の Dataflow Gen2 コネクタ
  • Fabric の Data Factory でサポートされている機能の完全な一覧については、Fabric ブログの「Data Factory」を参照してください。

Fabric Data Factory インターフェイスのスクリーンショット。

マルチクラウド ショートカット

Microsoft OneLake のショートカットを使用すると、企業全体に対して ひとつの仮想データ レイクを作成することで、ドメイン、クラウド、アカウントにまたがってデータを統合できます。 すべてのFabricエクスペリエンスと分析エンジンは、統一された名前空間を通じて、異なるテナントのOneLake、Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2Amazon S3ストレージアカウントGoogle Cloud Storage(GCS)S3互換データソースDataverseなど、既存のデータソースを直接参照できます。 OneLake は、さまざまなドメインとクラウド プラットフォームにわたる統合をシームレスにブリッジする、斬新なデータ アクセス ソリューションを ISV に提供します。

OneLake のマルチクラウド ショートカットを示す図。

データ共有

データ共有を使用すると、Fabric ユーザーは、データを複製することなく、異なる Fabric テナント間でデータを共有ができます。 この機能は、OneLake ストレージの場所からデータを "インプレース" で共有できるようにすることで、コラボレーションを強化します。 データは読み取り専用として共有され、SQL、Spark、KQL、セマンティック モデルなど、さまざまな Fabric 計算エンジンからアクセスできます。 この機能を使用するために、Fabric 管理者は、共有テナントと受信テナントの両方でこの機能を有効にする必要があります。 このプロセスには、OneLake データ ハブまたはワークスペース内のデータの選択、共有設定の構成、目的の受信者への招待の送信などが含まれます。

Fabric でのデータ共有プロセスのしくみを示す図。

データベース ミラーリング

ミラーリングは、外部のデータベースまたはデータ ウェアハウスから Microsoft Fabric のデータ ウェアハウス エクスペリエンスへ継続的かつシームレスにデータにアクセスして取り込む最新の方法を提供します。 ミラーリングはすべて準リアルタイムであり、ユーザーはソースの変更にすぐにアクセスできます。 ミラーリングとサポートされているデータベースについて説明します。

Fabric でのデータベース ミラーリングを示す図。

Fabric で開発

Fabric でアプリを構築する方法を示す図。

"Fabric で開発" モデルを使用すると、ISV は Fabric 上に製品やサービスを構築したり、既存のアプリケーション内に Fabric の機能をシームレスに埋め込んだりできます。 これは、基本的な統合から、Fabric が提供する機能のアクティブな適用への移行です。 主な統合セキュリティは、さまざまな Fabric エクスペリエンスの REST API を介します。 次の表に、Fabric エクスペリエンス別にグループ化された REST API のサブセットを示します。 完全な一覧については、「Fabric REST API ドキュメント」を参照してください。

Fabric エクスペリエンス API
Data Warehouse - 倉庫
- ミラー化されたウェアハウス
Data Engineering - レイクハウス
- Spark
- Spark ジョブ定義
- テーブル
- ジョブ
Data Factory - DataPipeline
リアルタイム インテリジェンス - イベントハウス
- KQL データベース
- KQL クエリセット
- Eventstream
データ サイエンス - ノートブック
- ML 実験
- ML モデル
OneLake - [ショートカット]
- ADLS Gen2 API
Power BI - Report
- ダッシュボード
- セマンティック モデル

Fabric ワークロードの構築

独自のファブリック ワークロードを作成する方法を示す図。

Fabric ワークロードの構築 モデルは、ISV が Fabric プラットフォームでカスタム エクスペリエンスを作成できるように設計がされています。 ISV には、自社のオファリングを Fabric エコシステムに合わせて調整するために必要なツールと機能が用意されており、独自の価値提案と Fabric の広範な機能の組み合わせの最適化をします。

Microsoft Fabric ワークロード開発キットは、開発者がアプリケーションを Microsoft Fabric ハブに統合するための包括的なツールキットを提供します。 この統合により、Fabric ワークスペース内に新機能を直接追加できるため、ユーザーの分析体験を強化します。 開発者と ISV は、お客様に到達するための新しい手段を提供し、使い慣れたエクスペリエンスと新しいエクスペリエンスの両方を提供し、既存のデータ アプリケーションの活用をします。 ファブリック管理者は、ワークロード ハブへのアクセスを管理し、テナント全体に対して有効にするか、特定のスコープで割り当てて組織内のアクセスを制御することができます。