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Microsoft Fabric의 새로운 기능

  • 아티클

이 페이지는 Microsoft Fabric의 새로운 기능에 대한 최근 검토를 통해 지속적으로 업데이트됩니다.

Microsoft Fabric을 처음 접하는 경우

현재 미리 보기로 제공되는 기능

다음 테이블에는 현재 미리 보기 상태인 Microsoft Fabric 기능이 나열되어 있습니다. 미리 보기 기능은 알파벳순으로 정렬됩니다.

참고 항목

현재 미리 보기로 제공되는 기능은 추가 사용 약관에 따라 사용할 수 있습니다. 베타, 미리 보기 또는 아직 일반 공급으로 릴리스되지 않은 Azure 기능에 적용되는 법적 조건을 검토합니다. Microsoft Fabric은 미리 보기 기능을 GA(일반 공급)되기 전에 미리 보기 기능에서 제품 그룹과 피드백을 평가하고 공유할 수 있는 기회를 제공하는 미리 보기를 제공합니다.

기능 자세한 정보
AutoML 코드 우선 미리 보기 패브릭 데이터 과학 새 AutoML 기능을 사용하면 기계 학습 워크플로를 자동화할 수 있습니다. AutoML 또는 자동화된 Machine Learning은 지정된 데이터 및 작업 종류에 대해 기계 학습 모델을 자동으로 학습하고 최적화할 수 있는 기술 및 도구 집합입니다.
Fabric의 AutoML 하위 코드 사용자 환경(미리 보기) AutoML 또는 자동화된 Machine Learning은 기계 학습 모델을 개발하는 데 시간이 많이 걸리고 복잡한 작업을 자동화하는 프로세스입니다. 새로운 낮은 코드 AutoML 환경은 회귀, 예측, 분류 및 다중 클래스 분류를 비롯한 다양한 작업을 지원합니다. 시작하려면 자동화된 ML(미리 보기)을 사용하여 모델을 만듭니다.
Azure Data Factory 항목 이제 기존 ADF(Azure Data Factory)를 패브릭 작업 영역으로 가져올 수 있습니다. 이 새로운 미리 보기 기능을 사용하면 패브릭 작업 영역에서 기존 Azure Data Factory에 연결할 수 있습니다. Fabric Data Factory 작업 영역 내에서 "Azure Data Factory 만들기"를 선택하면 패브릭 작업 영역에서 직접 Azure 데이터 팩터리를 관리할 수 있습니다.
용량 풀 미리 보기 용량 관리자는 이제 워크로드 요구 사항에 따라 사용자 지정 풀(미리 보기)을 생성하여 컴퓨팅 리소스에 대한 세부적인 제어를 제공할 수 있습니다. 데이터 엔지니어 및 데이터 과학 사용자 지정 풀은 작업 영역 Spark 설정 및 환경 항목 내에서 Spark 풀 옵션으로 설정할 수 있습니다.
Code-First 하이퍼 매개 변수 튜닝 미리 보기 패브릭 데이터 과학 FLAML은 현재 미리 보기 기능인 하이퍼 매개 변수 튜닝을 위해 통합되었습니다. Fabric의 flaml.tune 기능은 이 프로세스를 간소화하여 하이퍼 매개 변수 튜닝에 대한 비용 효율적이고 효율적인 접근 방식을 제공합니다.
Fabric의 Copilot은 전 세계적으로 사용할 수 있습니다. 이제 Power BI, Data Factory, 데이터 과학 & 데이터 엔지니어링, Real-Time Intelligence 등 패브릭의 모든 고객에게 사용할 수 있습니다. 패브릭의 에 대한 개요에서 더 읽어보세요.
복사 작업 Data Factory에서 복사 작업(미리 보기)는 복사 활동에 비해 이점이 있습니다. 자세한 내용은 미리 보기 발표: Microsoft Fabric의 복사 작업을 참조 하세요. 자습서 는 Microsoft Fabric용 Data Factory에서 복사 작업(미리 보기)을 만드는 방법을 참조하세요.
Data Factory Apache Airflow 작업 미리 보기 Apache Airflow를 통해 구동되는 Data Factory의 Apache Airflow 작업(미리 보기)은 DIRECTED Acyclic Graphs(DAG)로 정의된 Python 기반 데이터 프로세스에 대한 원활한 제작, 예약 및 모니터링 환경을 제공합니다. 자세한 내용은 빠른 시작: Apache Airflow 작업 만들기를 참조하세요.
Data Factory의 Copilot 데이터 파이프라인 기능(미리 보기) Copilot의 새 데이터 파이프라인 기능을 미리 보기로 사용할 수 있습니다. 이러한 기능은 사용자가 데이터 파이프라인을 빌드, 문제 해결 및 유지 관리하는 데 도움이 되는 AI 전문가 역할을 합니다.
Spark DataFrames용 Data Wrangler 미리 보기 Spark DataFrames의 데이터 랭글러는 프리뷰로 제공됩니다. 이제 사용자는 데이터 랭글러로 Spark DataFrames를 편집할 수 있을 뿐만 아니라 pandas DataFrames도 편집할 수 있습니다.
데이터 과학 AI 기술(미리 보기) 이제 AI 기술(미리 보기)을 사용하여 Fabric의 데이터에 대해 고유한 생성형 AI 환경을 빌드할 수 있습니다. Lakehouses 및 Warehouse를 통해 질문 및 답변 AI 시스템을 빌드할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 AI 기술 소개: 이제 미리 보기에서 참조하세요. 시작하려면 AdventureWorks 데이터 세트(미리 보기)와 함께 AI 기술 예제를 시도해 보십시오.
CI/CD 및 Git 통합을 사용하여 데이터 흐름 Gen2 이제 Dataflow Gen2는 CI/CD(연속 통합/지속적인 배포) 및 Git 통합을 지원합니다. 이 미리 보기 기능을 사용하면 패브릭 작업 영역에 연결된 Git 리포지토리에서 데이터 흐름을 만들고, 편집하고, 관리할 수 있습니다. 또한 배포 파이프라인 기능을 사용하여 작업 영역에서 다른 작업 영역으로의 데이터 흐름 배포를 자동화할 수 있습니다. 또한 패브릭 만들기, 읽기, 업데이트, 삭제 및 목록(CRUDL) API를 사용하여 데이터 흐름 Gen2를 관리할 수 있습니다.
SQL 분석 엔드포인트의 델타 열 매핑 이제 SQL 분석 엔드포인트는 열 매핑을 사용하도록 설정된 델타 테이블을 지원합니다. 자세한 내용은 SQL 분석 엔드포인트의 델타 열 매핑 및 제한 사항을 참조하세요. 이 기능은 현지 미리 보기로 제공됩니다.
OneLake의 도메인(미리 보기) OneLake의 도메인을 사용하면 데이터를 논리 데이터 메시로 구성하여 페더레이션된 거버넌스를 허용하고 비즈니스 요구 사항에 맞게 최적화할 수 있습니다. 이제 하위 도메인, 사용자에 대한 기본 도메인을 만들고 도메인 간에 작업 영역을 이동할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 도메인을 참조하세요.
OneLake 바로 가기(미리 보기) 대한 eventhouse 쿼리 가속 OneLake의 데이터에 대한 임시 쿼리를 보다 빠르게 실행하기 위해 Eventhouse의 OneLake 바로 가기 쿼리 가속 기능을 사용합니다. OneLake 바로 가기는 Eventhouse에서 내부 Fabric 또는 외부 소스를 가리키는 참조입니다. 이전에는 OneLake 바로 가기를 통해 실행되는 쿼리가 다양한 요인으로 인해 Eventhouses에 직접 수집되는 데이터보다 성능이 낮았습니다.
이벤트 스트림 처리 및 이벤트를 Activator로 라우팅(미리 보기) 이제 Eventstream은 이벤트를 대상으로 라우팅하기 전에 비즈니스 요구 사항이 있는 이벤트 처리 및 변환을 지원합니다. 이러한 변환된 이벤트가 Activator에 도달하면 경고를 통해 이벤트를 모니터링하는 규칙 또는 조건을 설정할 수 있습니다.
파이프라인의 Notebook에 대한 높은 동시성 모드(미리 보기) 파이프라인의 Notebook에 대한 높은 동시성 모드를 사용하면 사용자가 파이프라인 내의 여러 Notebook에서 Spark 세션을 공유할 수 있습니다. 높은 동시성 모드를 사용하면 사용자는 파이프라인 작업을 트리거할 수 있으며, 이러한 작업은 자동으로 기존 높은 동시성 세션으로 압축됩니다.
Fabric 게이트웨이를 사용하면 온-프레미스 데이터에 대한 OneLake 바로 가기를 사용할 수 있습니다. 사용자 환경의 컴퓨터에서 패브릭 온-프레미스 데이터 게이트웨이 를 사용하여 온-프레미스 데이터 원본에 연결하고 S3 호환 또는 Google Cloud Storage 데이터 원본의 네트워킹 가시성을 제공합니다. 그런 다음, 바로 가기를 만들고 해당 게이트웨이를 선택합니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터에 대한 바로 가기 만들기를 참조하세요.
Spark 런타임의 Fabric Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터(미리 보기) 데이터 웨어하우스용 Spark 커넥터 사용하면 Spark 개발자 또는 데이터 과학자가 간소화된 Spark API를 사용하여 레이크하우스의 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트(동일한 작업 영역 내 또는 작업 영역 간)의 데이터에 액세스하고 작업할 수 있습니다.
패브릭 Spark 진단 방출기(미리 보기) Fabric Apache Spark 진단 Emitter(미리 보기)을 사용하면 Apache Spark 사용자가 Spark 애플리케이션에서 로그, 이벤트 로그 및 메트릭을 수집하여 Azure Event Hubs, Azure Storage, Azure Log Analytics등 다양한 대상으로 보낼 수 있습니다.
패브릭 SQL 데이터베이스(미리 보기) Microsoft Fabric(미리 보기)의 SQL 데이터베이스는 Azure SQL Database를 기반으로 하는 개발자 친화적인 트랜잭션 데이터베이스로, Fabric에서 운영 데이터베이스를 쉽게 만들 수 있습니다. 패브릭의 SQL 데이터베이스는 SQL Database 엔진을 Azure SQL Database사용합니다. 의사 결정 가이드를 검토하여 SQL 데이터베이스를 선택합니다.
작업 영역 폴더 미리 보기 작업 영역의 조직 구성 단위인 폴더는 항목을 구성하고 관리하기 위한 계층 구조를 제공하여 이 문제점을 해결합니다. 자세한 내용은 작업 영역폴더 만들기를 참조하세요.
Snowflake 및 바로 가기를 사용하는 OneLake의 빙산 데이터(미리 보기) 이제 데이터 이동이나 중복 없이 Microsoft Fabric에서 Iceberg 형식의 데이터를 사용할 수 있으며 Snowflake는 OneLake에 직접 Iceberg 테이블을 작성하는 기능을 추가했습니다. 자세한 내용은 OneLake에서 Iceberg 테이블 사용을 참조 하세요.
Dataflow Gen2에 대한 증분 새로 고침(미리 보기) 데이터 흐름 Gen2(미리 보기) 증분 새로 고침은 특히 데이터가 계속 확장됨에 따라 데이터 수집 및 변환을 최적화하도록 설계되었습니다. 자세한 내용은 미리 보기 발표: 데이터 흐름 Gen2의 증분 새로 고침을 참조하세요.
데이터 파이프라인에서 원격 파이프라인(미리 보기) 호출 이제 파이프라인 호출(미리 보기) 작업을 사용하여 Azure Data Factory 또는 Synapse Analytics 파이프라인에서 파이프라인을 호출할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 이 새로운 호출 파이프라인 작업을 통해 인라인으로 호출하여 패브릭 파이프라인 내부의 기존 ADF 또는 Synapse 파이프라인을 활용할 수 있습니다.
Lakehouse 스키마 기능 Lakehouse 스키마 기능(미리 보기)은 Lakehouse 테이블에서 스키마 정보를 읽기 위한 데이터 파이프라인 지원을 도입하고 지정된 스키마 아래의 테이블에 데이터 쓰기를 지원합니다. Lakehouse 스키마를 사용하면 더 나은 데이터 검색, 액세스 제어 등을 위해 테이블을 그룹화할 수 있습니다.
Git 통합 및 배포 파이프라인에 대한 Lakehouse 지원(미리 보기) 이제 Lakehouse는 Microsoft Fabric의 수명 주기 관리 기능과 통합되어 제품 수명 동안 모든 개발 팀 구성원 간에 표준화된 협업을 제공합니다. 수명 주기 관리는 기능 및 버그 수정을 여러 환경에 지속적으로 제공하여 효과적인 제품 버전 관리 및 릴리스 프로세스를 용이하게 합니다.
관리 가상 네트워크(미리 보기) 관리 가상 네트워크는 각 Fabric 작업 영역에 대해 Microsoft Fabric에서 만들고 관리하는 가상 네트워크입니다.
이제 Microsoft 365 커넥터는 Lakehouse로의 데이터 수집을 지원합니다(미리 보기). 이제 Microsoft 365 커넥터는 Lakehouse 테이블로의 데이터 수집을 지원합니다.
Microsoft Fabric 관리 API Fabric 관리 API는 관리 작업을 간소화하도록 설계되었습니다. Fabric 관리 API의 초기 집합은 작업 영역, Fabric 항목 및 사용자 액세스 세부 정보의 검색을 간소화하도록 조정됩니다.
Microsoft Fabric의 미러링 미리 보기 패브릭에서 데이터베이스 미러링을 사용하면 Microsoft Fabric의 OneLake로 데이터베이스를 쉽게 가져올 수 있으므로 원활한 제로 ETL, 데이터에 대한 거의 실시간 인사이트 및 웨어하우징, BI, AI 등의 잠금을 해제할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric에서 미러링이란?을 참조하세요.
런타임 1.3의 네이티브 실행 엔진(미리 보기) 이제 Fabric Runtime 1.3용 네이티브 실행 엔진 미리 보기에서 사용할 수 있으며 데이터 처리, ETL, 데이터 과학 및 대화형 쿼리에서 뛰어난 쿼리 성능을 제공합니다. 네이티브 실행 엔진을 사용할 때 Apache Spark 작업의 실행 속도를 높이기 위해 코드를 변경할 필요가 없습니다.
중첩된 일반 테이블 식(CTE)(미리 보기) 패브릭 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트는 모두 표준, 순차 및 중첩된 CTE를 지원합니다. CTE는 일반적으로 Microsoft Fabric에서 사용할 수 있지만 패브릭 데이터 웨어 하우스의 중첩된 CTE(일반 테이블 식)는 현재 미리 보기 기능입니다.
vscode.dev 내 Notebook 디버그(미리 보기) 이제 vscode.dev Synapse VS Code - 원격 확장을 사용하여 중단점을 배치하고 Notebook 코드를디버그할 수 있습니다. 이 업데이트는 첫 번째로 Fabric Runtime 1.3(GA)부터 시작합니다.
OneLake 데이터 액세스 역할 레이크하우스의 OneLake 데이터 액세스 역할이 미리 보기로 제공됩니다. 새 폴더 보안 사용자 인터페이스를 통해 역할 권한 및 사용자/그룹 할당을 쉽게 업데이트할 수 있습니다.
OneLake SAS(미리 보기) 수명이 짧은 사용자 위임 OneLake SAS에 대한 지원은 현재 미리 보기로 제공됩니다. 이 기능을 사용하면 애플리케이션에서 Microsoft Entra ID로 지원되는 사용자 위임 키를 요청한 다음 이 키를 사용하여 OneLake SAS 토큰을 생성할 수 있습니다. 이 토큰을 전달하여 다른 도구, 노드 또는 사용자에게 위임된 액세스를 제공하여 안전하고 제어된 액세스를 보장할 수 있습니다.
미러링 열기(미리 보기) 오픈 미러링을 사용하면 모든 애플리케이션이 개방형 미러링 공용 API 및 접근 방식에 따라 패브릭의 미러된 데이터베이스에 직접 변경 데이터를 쓸 수 있습니다. 오픈 미러링 이 확장 가능하고 사용자 지정 가능하며 열려 있도록 설계되었습니다. 개방형 Delta Lake 테이블 형식에 따라 패브릭에서 미러링을 확장하는 강력한 기능입니다. 시작하려면 자습서: Microsoft Fabric 미러된 데이터베이스 열기 구성을 참조 하세요.
Fabric에서 미리 빌드된 Azure AI 서비스 미리 보기 Fabric에서 미리 빌드된 AI 서비스의 미리 보기는 이전의 Azure Cognitive Services로 알려진 Azure AI 서비스와의 통합입니다. 미리 빌드된 Azure AI 서비스를 사용하면 필수 구성 요소 없이 미리 빌드된 AI 모델을 사용하여 데이터를 쉽게 향상시킬 수 있습니다. 이제 미리 빌드된 AI 서비스가 미리 보기로 제공되며 Microsoft Azure OpenAI Service, Azure AI 언어 및 Azure AI 번역기에 대한 지원을 포함합니다.
Purview 데이터 손실 방지 정책이 패브릭 레이크하우스로 확장되었습니다. Microsoft Purview의 DLP(데이터 손실 방지) 정책을 패브릭 레이크하우스로 확장하는 기능은 현재 미리 보기로 제공됩니다.
Purview 데이터 손실 방지 정책은 이제 의미 체계 모델에 대한 액세스 제한 작업을 지원합니다. 이제 미리 보기로 제공된 의미 체계 모델에 대한 중요한 콘텐츠에 따라 액세스를 제한하면 패브릭 레이크하우스 및 의미 체계 모델에 업로드될 때 중요한 정보를 자동으로 검색할 수 있습니다.
Python Notebook (미리 보기) Python Notebook 기본 언어로 Python을 사용하여 더 작은 데이터 세트를 사용하는 BI 개발자 및 데이터 과학자를 위한 것입니다. 시작하려면 NotebookPython 환경 사용을 참조하세요.
실시간 대시보드 및 기본 KQL 데이터베이스 액세스 분리(미리 보기) 대시보드 및 기본 데이터에 대한 별도의 권한을 통해 관리자는 이제 사용자가 원시 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하지 않고도 대시보드를 볼 수 있는 유연성을 갖습니다.
작업에 대한 최대 코어 예약(미리 보기) 새 작업 영역 수준 설정을 사용하면 Spark 워크로드에 대한 활성 작업의 최대 코어를 예약할 수 있습니다. 자세한 내용은 패브릭용 Apache Spark의 높은 동시성 모드를 참조 하세요.
연결 및 게이트웨이(미리 보기) 대한 REST API 연결 및 게이트웨이에 대한 REST API는 이제 미리 보기. 이러한 새로운 API를 통해 개발자는 패브릭 내에서 연결 및 게이트웨이를 프로그래밍 방식으로 관리하고 상호 작용할 수 있습니다.
Fabric Data Factory 파이프라인용 REST API 미리 보기 이제 Fabric Data Factory 파이프라인용 REST API가 미리 보기로 제공됩니다. Fabric 데이터 파이프라인 공용 REST API 사용하여 패브릭의 기본 제공 기능을 확장하여 파이프라인을 만들고, 읽고, 업데이트하고, 삭제하고, 나열할 수 있습니다.
Eventstream에서 관리형 프라이빗 엔드포인트를 사용하여 데이터 스트리밍 보호(미리 보기) 패브릭 관리형 프라이빗 엔드포인트를 만들어 이제 프라이빗 네트워크 또는 방화벽 뒤에 있는 Azure Event Hubs 또는 IoT Hub와 같은 Azure 서비스에 Eventstream을 안전하게 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventstream(미리 보기)에서 관리형 프라이빗 엔드포인트를 사용한 보안 데이터 스트리밍을 참조하세요.
의미 체계 모델 새로 고침 작업(미리 보기) 의미 체계 모델 새로 고침 작업을 사용하여 패브릭 의미 체계 모델을 새로 고치는 가장 효과적인 방법인 Power BI 데이터 세트(미리 보기)를 새로 고칩니다. 자세한 내용은 Ignite발표된 Fabric Data Factory 파이프라인에 대한 새로운 기능을 참조하세요.
Notebook 대화형 실행에 대한 작업 영역 설정의 세션 만료 컨트롤(미리 보기) 데이터 엔지니어/Science 작업 영역 설정의 새 세션 만료 컨트롤을 사용하면 Notebook 대화형 세션의 최대 만료 시간 제한을 설정할 수 있습니다. 기본적으로 세션은 20분 후에 만료되지만 이제 최대 만료 기간을 사용자 지정할 수 있습니다.
패브릭 AI 기술 공유 기능(미리 보기) 패브릭 AI 기술 (미리 보기)에 대한 "공유" 기능을 사용하면 다양한 권한 모델을 사용하여 AI 기술을 다른 사용자와 공유할 수 있습니다.
패브릭 AI 기술 공유(미리 보기) 패브릭 AI 기술 (미리 보기)에 대한 기능을 공유하면 다양한 권한 모델을 사용하여 AI 기술을 다른 사용자와 공유할 수 있습니다.
Spark 실행 시리즈 분석 미리 보기 Spark 모니터링 실행 시리즈 분석 기능을 사용하면 동일한 Notebook 또는 Spark 작업 정의에서 파이프라인 Spark 활동 반복 실행 인스턴스 및 반복적인 Spark 실행 활동에 대한 실행 기간 추세와 성능 비교를 분석할 수 있습니다.
Splunk 추가 기능 미리 보기 Splunk용 Microsoft Fabric 추가 기능을 사용하면 Kusto python SDK를 사용하여 Splunk 플랫폼에서 Fabric KQL DB로 로그를 수집할 수 있습니다.
태그 태그(미리 보기)를 사용하면 관리자가 데이터를 분류하고 구성하여 데이터의 검색 가능성을 높이고 최종 사용자의 성공률과 효율성을 높일 수 있습니다.
Microsoft Fabric의 작업 흐름(미리 보기) Microsoft Fabric의 작업 흐름 미리 보기는 모든 Microsoft Fabric 사용자에 대해 사용하도록 설정됩니다. 작업 흐름(미리 보기)데이터 프로젝트를 디자인할 때 더 이상 화이트보드를 사용하여 프로젝트의 다른 부분과 해당 상호 관계를 스케치할 필요가 없습니다. 대신 작업 흐름을 사용하여 이 키 정보를 빌드하고 프로젝트 자체로 가져올 수 있습니다.
미리 보기의 varchar(max) 및 varbinary(max) 지원 이제 Warehouse의 varchar(max) 및 varbinary(max)데이터 형식 에 대한 지원이 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse에서 VARCHAR(MAX) 및 VARBINARY(MAX) 형식의 공개 미리 보기 발표를 참조하세요.
Terraform Provider for Fabric(미리 보기) 이제 Microsoft Fabric용 Terraform 공급자가 미리 보기로 제공됩니다. Terraform Provider for Microsoft Fabric은 많은 패브릭 리소스의 생성 및 관리를 지원합니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric용 새 Terraform 공급자 발표를 참조 하세요.
Fabric Notebook의 T-SQL 지원(미리 보기) Microsoft Fabric(미리 보기)의 T-SQL Notebook 기능을 사용하면 Notebook 내에서 T-SQL 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 이를 사용하여 복잡한 쿼리를 관리하고 더 나은 markdown 설명서를 작성할 수 있습니다. 또한 연결된 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트에서 T-SQL을 직접 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 노트북에서 T-SQL 지원을 살펴보세요.
웨어하우스 복원 지점 및 현재 위치 복원 이제 복원 지점을 만들고 웨어 하우스의 현재 위치 복원을 과거 시점으로 수행할 수 있습니다. 현재 위치 복원은 데이터 웨어하우스 복구의 필수적인 부분으로, 복원 지점이 만들어진 기존 데이터 웨어하우스를 대체하거나 과도하게 작성하여 데이터 웨어하우스를 이전에 알려진 신뢰할 수 있는 상태로 복원할 수 있습니다.
웨어하우스 소스 제어(미리 보기) 웨어하우스(미리 보기)소스 제어를 사용하여 버전이 지정된 웨어하우스 개체의 개발 및 배포를 관리할 수 있습니다. Azure Data Studio 및 Visual Studio Code 내에서 사용할 수 있는 SQL Database Projects 확장을 사용할 수 있습니다. 웨어하우스 소스 제어에 대한 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 Warehouse를 사용하는 CI/CD를 참조하세요.
작업 영역 모니터링(미리 보기) 작업 영역 모니터링 작업 영역의 다양한 패브릭 항목에서 데이터를 수집하고 사용자가 로그 및 메트릭에 액세스하고 분석할 수 있도록 하는 Microsoft Fabric 데이터베이스입니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 "작업 영역 모니터링 "의 미리 보기 발표 ""을 참조하세요.

일반적으로 사용 가능한 기능

다음 표에서는 최근 미리 보기에서 GA(일반 공급)로 전환된 Microsoft Fabric의 기능을 나열합니다.

월 기능 자세한 정보
2024년 11월 작업 영역 모니터링(미리 보기) 작업 영역 모니터링 작업 영역의 다양한 패브릭 항목에서 데이터를 수집하고 사용자가 로그 및 메트릭에 액세스하고 분석할 수 있도록 하는 Microsoft Fabric 데이터베이스입니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 작업 영역 모니터링 미리 보기 발표을 참조하세요.
2024년 11월 OneLake GA(외부 데이터 공유) OneLake 외부 데이터 공유 를 사용하면 패브릭 사용자가 패브릭 테넌트 내에서 다른 패브릭 테넌트 사용자와 데이터를 공유할 수 있습니다.
2024년 11월 Microsoft Fabric GA의 GraphQL API 이제 일반 공급되는 GraphQL용 API는 패브릭에서 여러 데이터 원본을 빠르고 효율적으로 쿼리할 수 있는 데이터 액세스 계층입니다. 자세한 내용은 GraphQL용 Microsoft Fabric API란?을 참조하세요.
2024년 11월 실시간 인텔리전스: 이제 일반 공급 이제 GA(실시간 인텔리전스)를 일반 공급한다는 사실을 발표하게 되어 기쁩니다. 여기에는 Real-Time 허브, 향상된 Eventstream, Eventhouse, Real-Time 대시보드및 Activator이 포함됩니다. 자세한 내용은 실시간 인텔리전스란?
2024년 11월 패브릭 워크로드 개발 키트(GA) 이제 Microsoft Fabric 워크로드 개발 키트가 일반 공급됩니다. 이 강력한 개발자 도구 키트는 프런트 엔드 SDK 및 백 엔드 REST API를 사용하여 Microsoft Fabric과 디자인, 개발 및 상호 운용하기 위한 것입니다.
2024년 11월 Azure SQL Database GA용 미러링 패브릭에서 Azure SQL Database 미러링을 사용하면 Azure SQL Database에서 Microsoft Fabric의 OneLake로 데이터를 쉽게 복제할 수 있습니다.
2024년 11월 실시간 허브 Real-Time 허브는 이제일반 공급됩니다. 자세한 내용은 Fabric Real-Time 허브소개를 참조하세요.
2024년 10월 Notebook Git 통합 이제 Notebook Git 통합 은 새 작업 영역으로 동기화할 때 연결된 환경의 매핑 관계 유지를 지원합니다. 자세한 내용은 Notebook 원본 제어 및 배포를 참조 하세요.
2024년 10월 배포 파이프라인의 Notebook 이제 개발, 테스트 및 프로덕션과 같은 다양한 환경에 Notebook을 사용하여 코드를 배포할 수도 있습니다. 배포 규칙을 사용하여 배포할 때 Notebook의 동작을 사용자 지정할 수도 있습니다(예: Notebook의 기본 Lakehouse 변경). 배포 파이프라인을 시작하면 Notebook이 배포 콘텐츠에 자동으로 표시됩니다.
2024년 9월 Snowflake용 미러링 패브릭의 Snowflake 미러링을 사용하면 Snowflake 데이터를 OneLake으로 쉽게 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 미러링 눈송이를 참조하세요.
2024년 9월 Copilot Data Factory용 Copilot for Data Factory 는 이제 일반 공급되며 Dataflow Gen2 환경에 포함됩니다. 자세한 내용은 Data Factory 개요에 대한 정보를 에서 참조하세요.
2024년 9월 데이터 흐름 Gen2의 빠른 복사 이제 Dataflows Gen2의 빠른 복사 기능이 일반적으로 사용할 수 있게 되었습니다. 자세한 내용은 Dataflows Gen2에서 빠른 복사의 일반 공급 발표를 참조하세요.
2024년 9월 온-프레미스 데이터 게이트웨이 GA의 패브릭 파이프라인 통합 이제 Microsoft Fabric의 데이터 파이프라인에 대한 온-프레미스 연결을 일반 공급할 수 있습니다. Microsoft Fabric용 Data Factory에서 온-프레미스 데이터 원본에 액세스하는 방법을 알아봅니 다.
2024년 9월 Spark DataFrames용 데이터 랭글러 Spark DataFrames의 데이터 랭글러. 예비 데이터 분석을 위한 Notebook 기반 도구인 Data Wrangler는 pandas DataFrames 및 Spark DataFrames 모두에서 작동하며 새로운 유용성 향상을 통해 일반 공급에 도달합니다.
2024년 9월 패브릭 런타임 1.3 Fabric Runtime 1.3(GA) Apache Spark 3.5, Delta Lake 3.1, R 4.4.1, Python 3.11, 시작 풀 지원, 환경과의 통합 및 라이브러리 관리 기능이 포함됩니다. 자세한 내용은 Fabric Runtime 1.3 일반 공급!을 참조하세요.
2024년 9월 OneLake 바로 가기 API OneLake 바로 가기에 대한 REST API를 사용하면 이제 일반적으로 사용할 수 있는 바로 가기를 프로그래밍 방식으로 만들고 관리할 수 있습니다. 이제 프로그래밍 방식으로 OneLake 바로 가기를 만들고 읽고 삭제할 수 있습니다. 예제는 OneLake 바로 가기 REST API 사용을 참조하세요.
2024년 9월 소스 제어를 위한 GitHub 통합 이제 Fabric 개발자는 GitHub 또는 GitHub Enterprise를 소스 제어 도구로 선택하고 해당 Fabric 항목의 버전을 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric Git 통합이란?
2024년 9월 Google Cloud Storage에 대한 OneLake 바로 가기 GCS(Google Cloud Storage) 바로 가기 만들어 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결합니다. 자세한 내용은 일반적으로 사용할 수 있는 Google Cloud Storage 바로 가기 바로 가기를 참조하세요.
2024년 9월 S3 호환 데이터 원본에 대한 OneLake 바로 가기 데이터를 복사하거나 이동할 필요 없이 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결하는 S3 호환 바로 가기 를 만듭니다. 자세한 내용은 일반적으로 사용할 수 있는 S3 호환 바로 가기 바로 가기를 참조하세요.

이전 GA 공지 사항의 경우 Microsoft Fabric 새로운 기능 보관 파일을 검토하세요.

커뮤니티

이 섹션에서는 잠재 및 현재 영향 요인과 MVP를 위한 새로운 Microsoft Fabric 커뮤니티 기회를 요약합니다.

월 기능 자세한 정보
2024년 11월 2025년 3월~4월 라스베이거스에서 열린 패브릭 커뮤니티 컨퍼런스 2025년 3월 31일부터 4월 2일까지 FabCon Las vegas의 일정을 표시합니다. 코드 MSCUST를 등록하고 사용하여 $150 할인! 얼리 버드 가격은 12월 9일에 종료됩니다. 전문 지식을 공유하고 싶으신가요? 12월 6일까지 콘텐츠를 제출하세요!
2024년 10월 패브릭 인플루언서 스포트라이트 2024년 10월 Microsoft Fabric의 모든 측면에 대해 2024 년 10월에 놀라운 작업을 수행하는 Microsoft MVP 및 패브릭 슈퍼 사용자를 확인하세요.
2024년 10월 Microsoft Fabric 및 AI Learning Hackathon: Copilot In Fabric Microsoft Fabric 및 AI Learning Hackathon의 일부인 Microsoft Fabric에서 제공하는 다양한 기능에 Copilot 대한 이 가이드를 참조하여 생산성을 향상시키고 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
2024년 10월 Microsoft Fabric에서 무료로 인증을 받으세요! 제한된 시간 동안 Microsoft Fabric 커뮤니티 팀은 적격 패브릭 커뮤니티 구성원에게 5,000개의 무료 DP-600 시험 바우처를 제공합니다. 연말까지 시험을 완료하고 공인 전문가의 대열에 합류하십시오.
2024년 10월 DP-700: Microsoft Fabric(베타)을 사용하여 데이터 엔지니어 솔루션 구현 새로운 Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate 인증은 패브릭에서 데이터 수집, 변환, 관리, 모니터링 및 성능 최적화와 관련된 기술을 효과적으로 보여줄 수 있도록 도와줍니다. 자세한 내용은 DP-700: Microsoft Fabric(베타)을 사용하여 데이터 엔지니어 솔루션 구현을 참조하세요.
2024년 10월 FabCon Europe 2024 유럽 최초의 패브릭 커뮤니티 컨퍼런스 요약과 Data Factory 공지 요약을 읽어 보세요.
2024년 10월 패브릭 인플루언서 스포트라이트 2024년 9월 2024년 9월 패브릭 인플루언서 스포트라이트는 Microsoft MVP 및 패브릭 슈퍼 사용자가 Microsoft Fabric의 모든 측면에서 놀라운 작업을 수행하는 인터넷의 장소에서 밝은 빛을 발합니다.
2024년 9월 발표: Microsoft Fabric 및 AI Learning Hackathon Microsoft Fabric 및 AI Learning Hackathon을 준비하세요! Microsoft는 모든 데이터/AI 매니아 및 데이터/AI 실무자를 불러 Microsoft Fabric을 사용하여 차세대 데이터 + AI 솔루션을 업스킬하고 빌드할 수 있는 또 다른 흥미로운 기회를 제공합니다. 해커톤은 7주 간의 제출 기간 동안 열려 있으며 총 $10,000의 상금을 제공합니다!
2024년 8월 2024년 8월 Fabric 인플루언서 스포트라이트 2024년 8월 Fabric 인플루언서 스포트라이트에서는 Fabric 커뮤니티의 Microsoft MVP 및 Fabric 슈퍼 사용자 구성원으로부터 Microsoft Fabric과 관련된 블로그 게시물, 비디오, 프레젠테이션 및 기타 콘텐츠를 조명하고 설명합니다.
2024년 8월 Fabric Community Sticker Challenge의 우승자 Fabric Community Sticker Challenge의 우승자를 축하합니다.

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Power BI

Important

Chrome 94, Edge 94, Safari 16.4, Firefox 93 이상의 웹 브라우저 버전에서 Power BI에 액세스하는 경우 2024년 8월 31일까지 웹 브라우저를 최신 버전으로 업그레이드해야 합니다. 이 날짜 이후에 오래된 브라우저 버전을 사용하면 Power BI의 기능에 액세스할 수 없습니다.

Power BI Desktop 및 Power BI 서비스 대한 업데이트는 Power BI의 새로운 기능에서 요약됩니다.

Microsoft Fabric의 Microsoft Copilot

Microsoft Fabric은 미리 보기에 포함된 Copilot 및 기타 생성형 AI 기능을 통해 데이터를 변환 및 분석하고, 인사이트를 생성하고, 시각화 및 보고서를 만드는 새로운 방법을 제공합니다. 자세한 내용은 Fabric의 개요 을 참조하세요.

월 기능 자세한 정보
2024년 10월 Microsoft Fabric 및 AI Learning Hackathon: Copilot In Fabric Microsoft Fabric 및 AI Learning Hackathon의 일부인 Microsoft Fabric에서 제공하는 다양한 기능에 Copilot 대한 이 가이드를 참조하여 생산성을 향상시키고 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
2024년 10월 Azure OpenAI를 사용하여 화이트보드 스케치를 데이터 파이프라인으로 전환 Azure OpenAI Service를 통해 GPT-4o 모델을 사용하여 화이트보드 스케치를 데이터 파이프라인으로 전환하는 방법을 알아보려면 이 블로그를 참조하세요.
2024년 9월 다음을 통해 실시간 대시보드 만들기 Copilot Copilot 에서는 테이블을 검토하고 샘플이 포함된 데이터 프로필 및 인사이트를 사용하여 대시보드 를 자동으로 만들 수 있습니다.
2024년 9월 Copilot Dataflow Gen2 GA Copilot for Data Factory 는 이제 일반 공급되며 Dataflow Gen2 환경에 포함됩니다. 자세한 내용은 Copilot에서 Data Factory 개요를 참조하세요.
2024년 9월 Data Warehouse용 Copilot 데이터 웨어하우스에서 을(를) 이제 사용할 수 있으며, 채팅 창, 빠른 작업및 코드 완성을(를) 제공합니다. 자세한 내용 및 샘플 시나리오는 Microsoft Fabric의 Copilot 데이터 웨어하우스 미리 보기 발표를 참조하세요.

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Microsoft Fabric의 데이터 팩터리

이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 데이터 팩터리에 대한 새로운 최신 기능과 기능을 요약합니다. Data Factory 커뮤니티 포럼을 통해 문제 및 피드백을 따르세요.

월 기능 자세한 정보
2024년 12월 Ignite 2024 요약: Data Factory 공지 사항 몇 주 전에 Ignite 컨퍼런스 기간 동안 패브릭에 대한 흥미로운 한 주가 있었는데, 몇 가지 제품 발표와 패브릭Data Factory의 새로운 기능에 대한 미리 보기로 가득 찼습니다.
2024년 11월 연결 및 게이트웨이(미리 보기) 대한 REST API 연결 및 게이트웨이를 위한 REST API는 이제 프리뷰로 제공됩니다. 이러한 새로운 API를 통해 개발자는 패브릭 내에서 연결 및 게이트웨이를 프로그래밍 방식으로 관리하고 상호 작용할 수 있습니다.
2024년 11월 Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터를 사용하여 데이터 파이프라인에서 Iceberg 형식 Fabric Data Factory는 이제 Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터를 통해 Iceberg 포맷으로 데이터를 작성할 수 있는 기능을 데이터 파이프라인에서 지원합니다. 자세한 내용은 Microsoft FabricData Factory에 대한 Iceberg 형식을 참조하세요.
2024년 11월 Data Factory 복사 작업 – CI/CD 사용 가능 이제 Microsoft Fabric 의 Data Factory에서 복사 작업(미리 보기)용 CI/CD를 사용할 수 있습니다. 복사 작업은 이제 Git 통합 및 배포 파이프라인을 지원합니다.
2024년 11월 의미 체계 모델 새로 고침 작업(미리 보기) 의미 체계 모델 새로 고침 작업을 사용하여 패브릭 의미 체계 모델을 새로 고치는 가장 효과적인 방법인 Power BI 데이터 세트(미리 보기)를 새로 고칩니다. 자세한 내용은 Ignite발표된 Fabric Data Factory 파이프라인에 대한 새로운 기능을 참조하세요.
2024년 11월 패브릭 SQL 데이터베이스에 대한 새 커넥터 이제 Data Factory에서 데이터 파이프라인과 Dataflow Gen2는 기본적으로 패브릭(미리 보기) 커넥터의 SQL 데이터베이스를 원본 및 대상으로 지원합니다. MariaDB, Snowflake, Dataverse 및 PostgreSQL에 대한 추가 커넥터 업데이트 도 발표되었습니다.
2024년 11월 OneLake 카탈로그 OneLake 데이터 허브는 최신 데이터 가져오기에서 OneLake 카탈로그 로 브랜드가 다시 지정되었습니다. 파이프라인, 복사 작업, 미러링 및 데이터 흐름 Gen2 내에서 데이터 가져오기를 사용하는 경우 OneLake 데이터 허브의 이름이 OneLake 카탈로그로 변경된 것을 알 수 있습니다.
2024년 11월 Data Factory의 Copilot 데이터 파이프라인 기능(미리 보기) Copilot의 새 데이터 파이프라인 기능을 미리 보기로 사용할 수 있습니다. 이러한 기능은 사용자가 데이터 파이프라인을 빌드, 문제 해결 및 유지 관리하는 데 도움이 되는 AI 전문가 역할을 합니다.
2024년 11월 패브릭 런타임 1.3용 네이티브 실행 엔진의 레거시 타임스탬프 지원 패브릭 런타임 1.3의 네이티브 실행 엔진에 대한 최근 업데이트는 레거시 타임스탬프 처리를 지원하므로 다른 Spark 버전에서 만든 타임스탬프 데이터를 원활하게 처리할 수 있습니다. 레거시 타임스탬프 지원이 중요한 이유를 읽어보세요.
2024년 11월 데이터 흐름 Gen2 CI/CD, GIT 소스 제어 통합 및 공용 API 지원은 현재 미리 보기로 제공됩니다. 이 새로운 기능 집합을 사용하면 이제 패브릭에서 작업 영역의 기존 CI/CD 파이프라인 및 버전 제어와 데이터 흐름을 원활하게 통합할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 개발, 테스트 및 프로덕션 환경에서 배포 프로세스의 협업, 버전 관리 및 자동화를 향상할 수 있습니다. 자세한 내용은 CI/CD 및 Git 통합 지원을 사용한 Dataflow Gen2(미리 보기)를 참조하세요.
2024년 10월 Virtual Network 데이터 게이트웨이에 대한 새로운 기능 및 향상된 기능 성능을 더욱 향상시키고 전반적인 사용자 환경을 개선하기 위해 설계된 VNET(Virtual Network) 데이터 게이트웨이에 대한 몇 가지 강력한 업데이트를 발표하게 되어 기쁩니다.
2024년 10월 패브릭 커뮤니티 컨퍼런스 유럽의 Data Factory 공지 요약 Fabric Community Conference Europe 2024에서 Data Factory 공지 사항의 요약을 읽어 보세요.
2024년 9월 Copilot Dataflow Gen2 GA Copilot for Data Factory 는 이제 일반 공급되며 Dataflow Gen2 환경에 포함됩니다. 추가 정보는 및Copilot 을 참조하시고, Data Factory 개요에 대해서는를 참조하세요.
2024년 9월 Dataflow Gen2 GA의 빠른 복사 이제 Dataflows Gen2의 빠른 복사가 일반적으로 사용 가능합니다. 자세한 내용은 Dataflows Gen2에서 빠른 복사의 일반 공급 발표를 참조하세요.
2024년 9월 Dataflow Gen2에 대한 증분 새로 고침(미리 보기) 데이터 흐름 Gen2(미리 보기) 증분 새로 고침은 특히 데이터가 계속 확장됨에 따라 데이터 수집 및 변환을 최적화하도록 설계되었습니다. 자세한 내용은 미리 보기 발표: 데이터 흐름 Gen2의 증분 새로 고침을 참조하세요.
2024년 9월 인증 커넥터 업데이트 Microsoft Fabric의 업데이트된 데이터플로 Gen2 커넥터 및 Salesforce와 Vertica용의 데이터 파이프라인 커넥터가 릴리스되었습니다. 자세한 내용은 인증된 커넥터 업데이트를 참조 하세요.
2024년 9월 온-프레미스 데이터 게이트웨이 GA의 패브릭 파이프라인 통합 이제 Microsoft Fabric의 데이터 파이프라인에 대한 온-프레미스 연결을 일반 공급할 수 있습니다. Microsoft Fabric용 Data Factory에서 온-프레미스 데이터 원본에 액세스하는 방법을 알아봅니 다.
2024년 9월 데이터 파이프라인에서 원격 파이프라인(미리 보기) 호출 이제 파이프라인 호출(미리 보기) 작업을 사용하여 Azure Data Factory 또는 Synapse Analytics 파이프라인에서 파이프라인을 호출할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 이 새로운 호출 파이프라인 작업을 통해 인라인으로 호출하여 패브릭 파이프라인 내부의 기존 ADF 또는 Synapse 파이프라인을 활용할 수 있습니다.
2024년 9월 Spark 작업 환경 매개 변수 이제 세션 태그와 함께 기존 Spark 세션을 다시 사용할 수 있습니다. Fabric Spark Notebook 작업에서 Spark 세션에 태그를 지정한 다음, 동일한 태그를 사용하여 기존 세션을 다시 사용합니다.
2024년 9월 Fabric의 Azure Data Factory 항목(미리 보기) 이제 기존 ADF(Azure Data Factory)를 패브릭 작업 영역으로 가져올 수 있습니다. 이 새로운 미리 보기 기능을 사용하면 패브릭 작업 영역에서 기존 Azure Data Factory에 연결할 수 있습니다. Fabric Data Factory 작업 영역 내에서 "Azure Data Factory 만들기"를 선택하면 패브릭 작업 영역에서 직접 Azure 데이터 팩터리를 관리할 수 있습니다.
2024년 9월 복사 작업(미리 보기) 복사 작업(미리 보기)은 레거시 복사 작업 비해 이점이 있습니다. 자세한 내용은 미리 보기 발표: Microsoft Fabric의 복사 작업을 참조 하세요. 자습서 는 Microsoft Fabric용 Data Factory에서 복사 작업(미리 보기)을 만드는 방법을 참조하세요.
2024년 9월 Fabric Data Factory의 Lakehouse 커넥터에서 스키마 지원 도입 Fabric Lakehouse는 사용자 지정 스키마 만들기 를 지원합니다. 이제 Fabric Data Factory의 Lakehouse Connector를 사용하여 Lakehouse 테이블에서 읽을 때 사용자 지정 스키마 정보가 자동으로 포함됩니다.
2024년 9월 Snowflake Connector for Fabric Data Factory의 스토리지 통합 지원 이제 안전하고 중앙 집중식 접근 방식을 사용하여 Snowflake를 외부 스토리지 솔루션(예: Azure Blob Storage)과 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Snowflake SQL 스토리지 통합을 참조 하세요.
2024년 9월 2024년 3분기에 릴리스된 새 Data Factory 커넥터 새 Data Factory 커넥터에는 Salesforce, Azure MySQL Database 및 MongoDB용 Azure Cosmos DB가 포함됩니다.
2024년 8월 인증 커넥터 업데이트 업데이트된 Dataflow Gen2 커넥터와 Salesforce 및 Vertica용의 2가지 새로운 데이터 파이프라인 커넥터가 릴리스되었습니다. 자세한 내용은 2024년 8월 인증 커넥터 업데이트를 참조하세요.
2024년 8월 Data Warehouse 커넥터에서 TLS 1.3을 지원합니다. 이제 Data Warehouse 커넥터에서 최신 버전의 전송 계층 보안 프로토콜인 TLS 1.3을 지원합니다.
2024년 8월 데이터 파이프라인에서 최신 데이터 가져오기 환경으로 Azure 리소스에 연결 데이터 파이프라인의 최신 데이터 환경을 사용하여 Azure 리소스를 쉽게 찾아서 자동으로 연결할 수 있습니다.

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Microsoft Fabric의 Data Factory 샘플 및 지침

월 기능 자세한 정보
2024년 11월 Data Factory에서 데이터 수집 처리 강화: 성능 최적화를 위한 지속적인 혁신 최근 발전이 Data Factory데이터 수집을 어떻게 변환하는지 자세히 살펴보겠습니다.
2024년 11월 작업 upsert를 SQL에 복사하고 Fabric Lakehouse로 덮어씁니다. 복사 작업은 원본에서 대상까지 손상이 없는 환경으로 데이터 수집을 간소화합니다. 기본적으로 복사 작업은 변경 기록을 놓치지 않도록 대상에 데이터를 추가합니다. 그러나 Azure SQL Database 또는 SQL Server의 데이터를 업서트하고 Fabric Lakehouse 테이블에서 데이터를 덮어쓰도록 쓰기 동작을 사용자 지정하여 요구 사항에 맞게 모든 유연성을 제공할 수 있습니다.
2024년 9월 Microsoft Fabric에 SAP 데이터 통합 Microsoft Fabric의 SAP 데이터 옵션 개요와 해당 사용 사례에 대한 몇 가지 지침에 대해 자세히 알아봅니다.

패브릭 데이터 엔지니어

이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 데이터 엔지니어링 워크로드에 대한 새로운 최신 기능과 특징을 요약합니다.

월 기능 자세한 정보
2024년 12월 Python Notebook(미리 보기) Python Notebook 기본 언어로 Python을 사용하여 더 작은 데이터 세트를 사용하는 BI 개발자 및 데이터 과학자를 위한 것입니다. 시작하려면 Notebook에서 Python 경험을 활용하는 방법을 을 참조하세요.
2024년 11월 작업 영역 모니터링(미리 보기) 작업 영역 모니터링 작업 영역의 다양한 패브릭 항목에서 데이터를 수집하고 사용자가 로그 및 메트릭에 액세스하고 분석할 수 있도록 하는 Microsoft Fabric 데이터베이스입니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 워크스페이스 모니터링 미리 보기 발표을 참조하세요.
2024년 11월 새 OneLake 카탈로그 OneLake 카탈로그는 OneLake 데이터 허브의 다음 진화입니다. 새 카탈로그에 대한 자세한 내용은 OneLake 카탈로그에서 패브릭 항목을 검색하고 탐색합니다.
2024년 11월 OneLake GA(외부 데이터 공유) 이제 일반 공급된 OneLake 외부 데이터 공유를 사용하면 패브릭 사용자가 패브릭 테넌트 내에서 다른 패브릭 테넌트 사용자와 데이터를 공유할 수 있습니다.
2024년 11월 Purview 데이터 손실 방지 정책은 이제 의미 체계 모델에 대한 액세스 제한 작업을 지원합니다. 이제 미리 보기로 제공된 의미 체계 모델에 대한 중요한 콘텐츠에 따라 액세스를 제한하면 패브릭 레이크하우스 및 의미 체계 모델에 업로드될 때 중요한 정보를 자동으로 검색할 수 있습니다.
2024년 11월 Snowflake 및 바로 가기를 사용하는 OneLake의 빙산 데이터(미리 보기) 이제 데이터 이동이나 중복 없이 Microsoft Fabric에서 Iceberg 형식의 데이터를 사용할 수 있으며 Snowflake는 OneLake에 직접 Iceberg 테이블을 작성하는 기능을 추가했습니다. 자세한 내용은 OneLake에서 Iceberg 테이블 사용을 참조 하세요.
2024년 11월 Notebook 표시 차트 업그레이드 새롭게 개선된 차트 보기는 Notebook 디스플레이에 여러 새로운 기능을 제공합니다. 새 차트 보기에 액세스하려면 Fabric Notebook을 열고 문을 실행하기 display(df) 만 하면 됩니다.
2024년 11월 Spark Notebook의 미러된 데이터베이스 Spark Notebooks 의 미러된 데이터베이스를 사용하면 데이터를 Fabric으로 마이그레이션할 필요 없이 고급 분석 엔진을 최대한 활용하면서 Lakehouses와 같은 개방형 테이블에서 읽기 전용 쿼리를 원활하게 탐색하고 실행할 수 있습니다.
2024년 11월 Jar 라이브러리 JAR(Java Archive) 파일 은 Java 에코시스템에서 사용되는 인기 있는 패키징 형식이며 이제 패브릭 환경에서 지원됩니다.
2024년 11월 패브릭 런타임 1.3용 네이티브 실행 엔진의 레거시 타임스탬프 지원 패브릭 런타임 1.3의 네이티브 실행 엔진에 대한 최근 업데이트는 레거시 타임스탬프 처리를 지원하므로 다른 Spark 버전에서 만든 타임스탬프 데이터를 원활하게 처리할 수 있습니다. 레거시 타임스탬프 지원이 중요한 이유를 읽어보세요.
2024년 10월 추가 비용 없이 사용할 수 있는 네이티브 실행 엔진 이제 네이 티브 실행 엔진을 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다. 네이티브 실행 엔진은 이제 Apache Spark 3.5 및 Delta Lake 3.2를 포함하는 패브릭 런타임 1.3을 지원합니다. 이 업그레이드는 Microsoft Fabric의 데이터 엔지니어 및 데이터 과학 워크플로를 향상시켜 성능과 유연성을 향상시킵니다.
2024년 10월 OneLake 바로 가기를 사용하여 용량 간 데이터에 액세스: 생산 용량이 일시 중지된 경우에도 특히 용량에서 바로 가기를 통해 데이터에 액세스할 때 OneLake 용량 사용이 어떻게 작동하는지 알아봅니 다.
2024년 10월 Purview 데이터 손실 방지 정책이 패브릭 레이크하우스로 확장되었습니다. Microsoft Purview의 DLP(데이터 손실 방지) 정책을 패브릭 레이크하우스로 확장하는 기능은 현재 미리 보기로 제공됩니다.
2024년 10월 SPN(서비스 사용자 이름)에 대한 GraphQL용 API 지원 GraphQL 용 API에 대한 SPN(서비스 사용자 이름) 지원은 앱을 Microsoft Fabric의 GraphQL용 API와 엔터프라이즈 ID 및 액세스 관리 시스템과 원활하게 통합하려는 조직을 제공합니다. 자세한 내용은 GraphQL용 패브릭 API의 SPN(서비스 사용자 이름)을 참조하세요.
2024년 10월 GraphQL용 API에서 자동 코드 생성 이제 GraphQL용 패브릭 API는 API 탐색기에서 테스트된 GraphQL 쿼리를 기반으로 Python 및 Node.js 코드를 자동으로 생성하는 기능을 추가합니다.
2024년 10월 Notebook Git 통합 GA 이제 Notebook Git 통합 은 새 작업 영역으로 동기화할 때 연결된 환경의 매핑 관계 유지를 지원합니다. 자세한 내용은 Notebook 원본 제어 및 배포를 참조 하세요.
2024년 10월 배포 파이프라인 GA의 Notebook 이제 개발, 테스트 및 프로덕션과 같은 다양한 환경에 Notebook을 사용하여 코드를 배포할 수도 있습니다. 배포 규칙을 사용하여 배포할 때 Notebook의 동작을 사용자 지정할 수도 있습니다(예: Notebook의 기본 Lakehouse 변경). 배포 파이프라인을 시작하면 Notebook이 배포 콘텐츠에 자동으로 표시됩니다.
2024년 10월 조직 앱의 전자 필기장 이제 전자 필기장 기능이 조직 앱에서 지원됩니다. Notebook 코드와 Markdown 셀, 시각적 개체, 표, 차트 및 위젯을 OrgAPP에 쉽게 포함할 수 있으며, 실용적인 스토리텔링 도구로 사용할 수 있습니다.
2024년 10월 전자 필기장 온보딩 투어 이제 새 Fabric Notebook 온보딩 투어를 사용할 수 있습니다. 이 가이드 투어는 필수 Notebook 기능을 시작하고 새로운 기능을 배울 수 있도록 설계되었습니다.
2024년 10월 Notebook 모드 전환기 Notebook 모드 전환기는 Notebook에 대한 유연한 액세스 모드(개발, 실행 전용, 편집, 보기)를 제공하므로 전자 필기장 및 해당 보기에 대한 사용 권한을 쉽게 관리할 수 있습니다.
2024년 10월 표시() 테이블 보기에서 무료 선택 지원 Notebook의 풍부한 데이터 프레임 미리 보기에서 무료 선택 기능을 사용하면 데이터 분석 환경을 개선할 수 있습니다. 새 기능을 보려면 디스플레이() 테이블 보기에서 무료 선택 지원을 읽어보세요.
2024년 10월 Lakehouse 개체 필터링, 정렬 및 검색 정렬, 필터링 및 검색 기능을 사용하면 Lakehouse 환경 내에서 특정 기준에 따라 필요한 정보를 신속하게 검색할 수 있으므로 데이터 탐색 및 분석의 효율성을 높일 수 있습니다.
2024년 9월 패브릭 런타임 1.3 GA 현재 일반 공급되는 Fabric Runtime 1.3(GA)에는 Apache Spark 3.5, Delta Lake 3.1, R 4.4.1, Python 3.11, 시작 풀 지원, 환경과의 통합 및 라이브러리 관리 기능이 포함됩니다. 자세한 내용은 Fabric Runtime 1.3 일반 공급!을 참조하세요.
2024년 9월 런타임 1.3의 네이티브 실행 엔진(미리 보기) 이제 Fabric Runtime 1.3용 Fabric Spark 대한 네이티브 실행 엔진을 미리 보기로 사용할 수 있으며 데이터 처리, ETL, 데이터 과학 및 대화형 쿼리에서 뛰어난 쿼리 성능을 제공합니다. 네이티브 실행 엔진을 사용할 때 Apache Spark 작업의 실행 속도를 높이기 위해 코드를 변경할 필요가 없습니다.
2024년 9월 파이프라인의 Notebook에 대한 높은 동시성 모드(미리 보기) 파이프라인의 Notebook에 대한 높은 동시성 모드를 사용하면 사용자가 파이프라인 내의 여러 Notebook에서 Spark 세션을 공유할 수 있습니다. 높은 동시성 모드를 사용하면 사용자는 파이프라인 작업을 트리거할 수 있으며, 이러한 작업은 자동으로 기존 높은 동시성 세션으로 압축됩니다.
2024년 9월 작업에 대한 최대 코어 예약(미리 보기) 새 작업 영역 수준 설정을 사용하면 Spark 워크로드에 대한 활성 작업의 최대 코어를 예약할 수 있습니다. 자세한 내용은 패브릭용 Apache Spark의 높은 동시성 모드를 참조 하세요.
2024년 9월 Notebook 대화형 실행에 대한 작업 영역 설정의 세션 만료 컨트롤(미리 보기) 데이터 엔지니어/Science 작업 영역 설정의 새 세션 만료 컨트롤을 사용하면 Notebook 대화형 세션의 최대 만료 시간 제한을 설정할 수 있습니다. 기본적으로 세션은 20분 후에 만료되지만 이제 최대 만료 기간을 사용자 지정할 수 있습니다.
2024년 9월 패브릭 Spark 진단 방출기(미리 보기) 패브릭 Apache Spark 진단 Emitter(미리 보기)를 사용하면 Apache Spark 사용자가 Spark 애플리케이션에서 로그, 이벤트 로그 및 메트릭을 수집하고 Azure Event Hubs, Azure Storage 및 Azure Log Analytics를 비롯한 다양한 대상으로 보낼 수 있습니다.
2024년 9월 Synapse VS Code 확장과 환경 통합 이제 Synapse VS Code 확장을 사용하여 VS Code의 Fabric에서 환경을 만들고 구성하고 사용할 수 있습니다.
2024년 9월 vscode.dev 내 Notebook 디버그(미리 보기) 이제 vscode.dev Synapse VS Code - 원격 확장을 사용하여 중단점을 배치하고 Notebook 코드를디버그할 수 있습니다. 이 업데이트는 먼저 Fabric 런타임 1.3에서 시작됩니다.
2024년 9월 Notebook에서 패브릭 사용자 데이터 함수 호출 이제 Microsoft Fabric Notebooks 또는 Spark 작업에서 직접 PySpark 코드에서 UDF(사용자 정의 함수)를 호출할 수 있습니다. NotebookUtils 통합을 사용하면 UDF를 호출하는 것은 몇 줄의 코드를 작성하는 것만큼 간단합니다.
2024년 9월 Functions Hub 새 Functions Hub는 사용자 데이터 함수를 보고, 액세스하고, 관리할 수 있는 단일 위치를 제공합니다.
2024년 9월 Lakehouse Delta 테이블 이름의 공백 지원 이제 이름에 공백이 있는 델타 테이블을 만들고 쿼리할 수 있습니다(예: "지역별 판매" 또는 "고객 피드백"). 모든 패브릭 런타임 및 Spark 제작 환경은 공백이 있는 테이블 이름을 지원합니다.
2024년 9월 GraphQL용 API에서 기능 사용/사용 안 함 GraphQL API의 쿼리 및 변형에 대한 사용/사용 안 함 기능은 관리자와 개발자에게 API 액세스 및 사용에 대한 세부적인 제어를 제공합니다.
2024년 9월 Livy 엔드포인트의 공용 REST API Fabric Livy 엔드포인트를 사용하면 사용자가 지정된 패브릭 작업 영역 내의 Spark 컴퓨팅에서 Spark 코드를 제출하고 실행할 수 있으므로 Notebook 또는 Spark 작업 정의를 만들 필요가 없습니다.
2024년 9월 OneLake SAS(미리 보기) OneLake SAS에 대한 지원은 현재 미리 보기로 제공됩니다. 이 기능을 사용하면 애플리케이션에서 Microsoft Entra ID로 지원되는 사용자 위임 키를 요청한 다음 이 키를 사용하여 수명이 짧은 사용자 위임 OneLake SAS 토큰을 생성할 수 있습니다. 이 토큰을 전달하여 다른 도구, 노드 또는 사용자에게 위임된 액세스를 제공하여 안전하고 제어된 액세스를 보장할 수 있습니다.
2024년 9월 패브릭에서 Databricks Unity 카탈로그 테이블에 액세스(미리 보기) 패브릭의 미러된 Azure Databricks Unity 카탈로그를 사용하면 Lakehouse의 패브릭 워크로드에서 Unity 카탈로그로 관리되는 데이터를 읽을 수 있습니다. 이제 Fabric에서 "미러된 Azure Databricks 카탈로그"라는 새 데이터 항목을 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric에서 사용할 수 있는 Databricks Unity 카탈로그 테이블을 참조 하세요.
2024년 9월 Fabric Notebook의 T-SQL 지원 Microsoft Fabric의 T-SQL Notebook 기능을 사용하면 Notebook 내에서 T-SQL 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 이를 사용하여 복잡한 쿼리를 관리하고 더 나은 markdown 설명서를 작성할 수 있습니다. 또한 연결된 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트에서 T-SQL을 직접 실행할 수 있습니다. 자세한 내용을 보려면 Microsoft Fabric 노트북에서 T-SQL 지원 을 참조하세요.
2024년 9월 Google Cloud Storage에 대한 OneLake 바로 가기 이제 일반적으로 사용할 수 있는 기능인 GCS(Google Cloud Storage) 바로 가기 만들어 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결합니다.
2024년 9월 S3 호환 데이터 원본에 대한 OneLake 바로 가기 이제 일반적으로 사용할 수 있는 기능인 S3 호환 바로 가기 를 만들어 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결합니다.
2024년 8월 MsSparkUtils를 NotebookUtils로 업그레이드 라이브러리 MsSparkUtils가 NotebookUtils로 브랜드가 다시 지정되었습니다. NotebookUtils는 MsSparkUtils의 이전 버전과 호환되지만 새 기능은 NotebookUtils 네임스페이스에만 추가됩니다. 자세한 내용은 패브릭용 NotebookUtils(이전 MSSparkUtils)를 참조하세요.
2024년 8월 Notebook UX 가져오기 개선 Notebook 가져오기 기능 사용자 인터페이스가 향상되었습니다. 이제 작업 영역 도구 모음의 통합 항목을 사용하여 Notebooks, 보고서 또는 페이지를 매긴 보고서를 손쉽게 가져올 수 있습니다.
2024년 8월 패브릭의 Apache Spark 런타임 수명 주기 패브릭 문서에서 Apache Spark 런타임의 수명 주기는 Azure Spark를 기반으로 하는 Azure 통합 플랫폼에 대한 릴리스 주기 및 버전 관리를 자세히 설명합니다. 자세한 내용은 패브릭 런타임 수명 주기 블로그 게시물을 참조하세요.

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패브릭 데이터 엔지니어 샘플 및 지침

월 기능 자세한 정보
2024년 12월 프로덕션 환경 액세스 없이 Fabric Spark 애플리케이션 문제 해결 방법 프로덕션 작업 영역에 Fabric Spark Notebooks를 배포했지만 직접 액세스할 수는 없습니다. 프로덕션 지원 팀은 프로덕션 작업 영역에서 Fabric Spark 작업이 실패했다고 보고하고 문제를 해결하기 위해 로그를 분석해야 합니다. Spark 애플리케이션문제를 해결하기 위해 Spark 엔지니어는 일반적으로 작업, 단계, 스토리지, 환경, 실행기 및 SQL에 대한 세부 정보를 제공하는 Spark UI를 사용합니다.
2024년 10월 Microsoft Fabric에서 Medallion 아키텍처용 Spark Compute 최적화 모듈성을 강조하는 인기 있는 데이터 엔지니어링 접근 방식인 Medallion 아키텍처용 Spark Compute를 최적화하는 방법을 알아봅니다. 데이터 플랫폼을 브론즈, 실버, 골드의 세 가지 고유한 계층으로 구성합니다.
2024년 8월 사용자 지정 Sparklens JAR 빌드 이 블로그에서는 Microsoft Fabric에서 사용할 수 있는 Spark 3.Xsparklens JAR을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

패브릭 데이터 과학

이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 데이터 과학에 대한 최근 개선 사항 및 기능을 요약합니다.

월 기능 자세한 정보
2024년 12월 Python Notebook (미리 보기) Python Notebook 기본 언어로 Python을 사용하여 더 작은 데이터 세트를 사용하는 BI 개발자 및 데이터 과학자를 위한 것입니다. 시작하려면 NotebookPython 환경 사용을 참조하세요.
2024년 11월 패브릭의 낮은 코드 AutoML 사용자 환경(미리 보기) AutoML 또는 자동화된 Machine Learning은 기계 학습 모델을 개발하는 데 시간이 많이 걸리고 복잡한 작업을 자동화하는 프로세스입니다. 새로운 낮은 코드 AutoML 환경 회귀, 예측, 분류 및 다중 클래스 분류를 비롯한 다양한 작업을 지원합니다. 시작하려면 자동화된 ML(미리 보기)을 사용하여 모델을 만듭니다.
2024년 10월 오픈 소스 향상: 확장 가능한 AutoML용 FLAML에 대한 Fabric의 기여 Spark 워크로드에 대한 FLAML의 기능을 향상시키는 데 집중했습니다. FLAML 프로젝트에 몇 가지 새로운 Spark 및 비 Spark 추정기를 제공했습니다. Fabric(미리 보기)에서 AutoML을 사용하여 사용해 보세요.
2024년 9월 Spark DataFrames GA용 데이터 랭글러 이제 데이터 랭글러를 일반 공급할 수 있습니다. 예비 데이터 분석을 위한 Notebook 기반 도구인 Data Wrangler는 pandas DataFrames 및 Spark DataFrames 모두에서 작동하며 새로운 유용성 향상을 통해 일반 공급에 도달합니다.
2024년 9월 패브릭 AI 기술 공유 기능(미리 보기) 패브릭 AI 기술 (미리 보기)에 대한 "공유" 기능을 사용하면 다양한 권한 모델을 사용하여 AI 기술을 다른 사용자와 공유할 수 있습니다.
2024년 9월 Notebook 대화형 실행에 대한 작업 영역 설정의 세션 만료 컨트롤(미리 보기) 데이터 엔지니어/Science 작업 영역 설정의 새 세션 만료 컨트롤을 사용하면 Notebook 대화형 세션의 최대 만료 시간 제한을 설정할 수 있습니다. 기본적으로 세션은 20분 후에 만료되지만 이제 최대 만료 기간을 사용자 지정할 수 있습니다.
2024년 9월 Notebook의 파일 편집기 Fabric Notebook의 파일 편집기 기능을 사용하면 Notebook의 리소스 폴더 및 Notebook의 환경 리소스 폴더 내에서 직접 파일을 보고 편집할 수 있습니다. 지원되는 파일 형식에는 CSV, TXT, HTML, YML, PY, SQL 등이 있습니다.
2024년 8월 ML 실험 실행 및 모델 버전에 MLFlow 태그 적용 이제 사용자 인터페이스에서 ML 실험 실행 및 ML 모델 버전에 직접 MLflow 태그를 적용할 수 있습니다.
2024년 8월 Spark 애플리케이션에서 관련 ML 실험 실행 추적 이제 모니터링 허브의 향상된 기능을 사용하여 Spark 애플리케이션 내에서 관련 ML 실험 실행을 추적할 수 있습니다. 실험 항목을 모니터링 허브에 통합할 수도 있습니다.
2024년 8월 Fabric AutoML 모델에서 PREDICT 사용 이제 일괄 처리 예측에 기본 제공 Fabric PREDICT UI 및 Code First API를 사용하여 AutoML을 사용한 학습에서 예측 만들기로 이동할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric에서 PREDICT를 사용한 기계 학습 모델 채점을 참조하세요.
2024년 8월 데이터 과학 AI 기술(미리 보기) 이제 AI 기술(미리 보기)을 사용하여 Fabric의 데이터에 대해 고유한 생성형 AI 환경을 빌드할 수 있습니다. Lakehouses 및 Warehouse를 통해 질문 및 답변 AI 시스템을 빌드할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 AI 기술 소개: 이제 미리 보기에서 참조하세요. 시작하기 위해서는 AI 기술 예제를 사용하여 AdventureWorks 데이터 세트(미리 보기)를 시도해 보세요.

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패브릭 데이터 과학 샘플 및 지침

월 기능 자세한 정보
2024년 9월 생성 AI에 Microsoft Fabric 사용: RAG 시스템 빌드 및 개선 가이드 이 자습서에는 각각 Microsoft Fabric에서 RAG 시스템을 빌드하고 최적화하는 중요한 측면을 다루는 세 가지 주요 Notebook이 포함되어 있습니다.
2024년 9월 Microsoft Fabric AI 기술을 활용하여 데이터에서 컨텍스트가 풍부한 인사이트 잠금 해제 이 게시물에서는 추가 LLM(큰 언어 모델) 쿼리를 사용하여 보다 풍부하고 포괄적인 응답을 제공하기 위해 Microsoft Fabric Notebook에서 Fabric AI Skill의 기능을 확장하는 방법을 보여 줍니다.

패브릭 데이터베이스

이 섹션에서는 Microsoft Fabric 데이터베이스의 최근 개선 사항 및 기능을 요약합니다.

팁

2024년 12월에 두 표준 시간대로 제공되는 패브릭 시리즈 Microsoft Reactor Livestream의 Learn Together: SQL Database에 등록합니다.

월 기능 자세한 정보
2024년 11월 패브릭 SQL 데이터베이스에 대한 새 커넥터 이제 Data Factory에서 데이터 파이프라인과 Dataflow Gen2는 기본적으로 패브릭 SQL 데이터베이스 커넥터를 원본 및 대상으로 지원합니다. 자세한 내용은 Fabric SQL Database Connector참조하세요.
2024년 11월 패브릭 SQL 데이터베이스(미리 보기) Microsoft Fabric의 SQL 데이터베이스는 Azure SQL Database를 기반으로 하는 개발자 친화적인 트랜잭션 데이터베이스로, Fabric에서 운영 데이터베이스를 쉽게 만들 수 있습니다. 패브릭의 SQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스 엔진 Azure SQL Database로 사용합니다. SQL 데이터베이스에 대한 의사 결정 가이드를 검토합니다. 이 공지 사항에 대한 자세한 내용은 Fabric 공지 블로그의 SQL 데이터베이스를 참조하세요.

패브릭 데이터베이스 샘플 및 지침

월 기능 자세한 정보
2024년 12월 Microsoft Fabric SQL 데이터베이스의 쿼리 편집기 탐색하기 숙련된 데이터 전문가이든 SQL을 접하는 개발자이든 쿼리 편집기는모든 기술 수준을 충족하는 기능을 제공하는 . 자세한 내용은 SQL 쿼리 편집기쿼리를 참조하세요.
2024년 11월 Microsoft Fabric, LangChain 및 Chainlit과 SQL 데이터베이스를 활용하여 스마트 챗봇 구축하기 빠르게 성장하는 전자 상거래 스타트업인 Contoso의 창립자라고 상상해 보십시오. 온라인 스토어가 성장함에 따라 가격, 가용성 및 특정 기능과 같은 기본 제품 정보에 대한 많은 고객 문의가 있다는 것을 알게 됩니다. 이러한 일상적인 질문을 자동화하려면 Microsoft Fabric, LangChain 및 ChainlitSQL Database를 사용하여 챗봇을 빌드하기로 결정하는 .
2024년 11월 SQL 데이터베이스 대한 학습 경로 자세한 내용과 이 새로운 제품을 사용해 보는 방법에 대해 궁금한 경우 Microsoft Fabric: Learn TogetherSQL Database의 예정된 에피소드에 대해 자세히 알아보세요.
2024년 11월 데이터 노출 - Microsoft Fabric 프리뷰에서 SQL 데이터베이스를 발표 Microsoft Fabric 공개 미리 보기의 SQL 데이터베이스에 대한 데이터 노출 비디오를 시청하세요.
2024년 11월 Fabric SQL 데이터베이스의 안내 애플리케이션 자습서 이 자습서에서는 Fabric에서 SQL 데이터베이스를 활용하는 포괄적인 가이드를 제공합니다. 이 자습서는 데이터베이스 만들기, 데이터베이스 개체 설정, 자율 기능 탐색, 데이터 결합 및 시각화 프로세스를 탐색하는 데 도움이 되도록 조정되었습니다. 또한 데이터를 효율적으로 연결하고 쿼리하는 최신 접근 방식 역할을 하는 GraphQL 엔드포인트를 만드는 방법을 알아봅니다.
2024년 11월 Fabric SQL 데이터베이스 시작 관리 포털 테넌트 설정을 사용하여 Fabric에서 SQL 데이터베이스 사용으로 시작하는 패브릭의 SQL 데이터베이스에서 기본 작업을 수행하는 방법에 대한 안내된 방법 문서입니다.

Fabric Data Warehouse

이 섹션에서는 패브릭 데이터 웨어하우스의 최근 개선 사항 및 기능을 요약합니다.

월 기능 자세한 정보
2024년 12월 Fabric SQL 분석 엔드포인트의 새로운 기능 메타데이터 동기화, 마지막으로 성공한 업데이트, 향상된 오류 전파 등을 포함하여 SQL 분석 엔드포인트기능과 사용자 환경을 개선하기 위한 몇 가지 업데이트가 있습니다.
2024년 11월 미러링 열기(미리 보기) 오픈 미러링을 사용하면 모든 애플리케이션이 개방형 미러링 공용 API 및 접근 방식에 따라 패브릭의 미러된 데이터베이스에 직접 변경 데이터를 쓸 수 있습니다. 오픈 미러링 이 확장 가능하고 사용자 지정 가능하며 열려 있도록 설계되었습니다. 개방형 Delta Lake 테이블 형식에 따라 패브릭에서 미러링을 확장하는 강력한 기능입니다. 시작하려면 자습서: Microsoft Fabric 미러된 데이터베이스 열기 구성을 참조 하세요.
2024년 11월 데이터 웨어하우스: Copilot AI 기술 Copilot 패브릭 데이터 웨어하우스의 도구 차이점, 각 도구의 사용 시기 및 함께 작동하여 생산성을 극대화하고 패브릭 웨어하우스로 인사이트를 제공하는 방법을 알아봅니다.
2024년 11월 Azure SQL Managed Instance용 패브릭 미러링(미리 보기) 이제 패브릭 데이터베이스 미러링이 Azure SQL Managed Instance 데이터베이스를 미러 링할 수 있습니다.
2024년 11월 Azure SQL Database GA용 미러링 Fabric에서 Azure SQL Database 미러링을 사용하면 Microsoft Fabric의 OneLake로 데이터베이스를 쉽게 가져올 수 있습니다.
2024년 10월 대/소문자를 구분하지 않는 데이터 정렬 지원 기본적으로 웨어하우스의 데이터 정렬은 'Latin1_General_100_BIN2_UTF8'을 사용하여 CS(대/소문자 구분)입니다. 이제 CI(대/소문자를 구분하지 않는) 데이터 정렬을 사용하여 웨어하우스를 만들 수 있습니다.
2024년 10월 미리 보기의 varchar(max) 및 varbinary(max) 지원 이제 Warehouse의 데이터 형식에서 varchar(max) 및 varbinary(max)에 대한 지원이 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse에서 VARCHAR(MAX) 및 VARBINARY(MAX) 형식의 공개 미리 보기 발표를 참조하세요.
2024년 10월 동시성 성능 향상 최근 DQP(분산 쿼리 처리 엔진)에서 작업 예약 알고리즘을 최적화하여 작업 영역이 보통에서 중량의 동시성 상태일 때 경합을 줄입니다. 테스트에서 이러한 최적화는 워크로드 쿼리에서 상당한 성능을 향상하는 것으로 확인되었습니다.
2024년 10월 JSON 지원 향상 Lakehouse 및 미러된 데이터베이스에 대한 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트의 JSON 기능이 개선되었습니다. 자세한 내용은 JSON 지원 개선 사항을 참조 하세요.
2024년 10월 중첩된 CTE(공통 테이블 식)(미리 보기) 패브릭 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트는 모두 표준, 순차 및 중첩된 CTE를 지원합니다. CTE는 일반적으로 Microsoft Fabric에서 사용할 수 있지만 패브릭 데이터 웨어하우징(Transact-SQL)의 중첩된 CTE(일반 테이블 식) 는 현재 미리 보기 기능입니다.
2024년 9월 Snowflake GA용 미러링 패브릭의 Snowflake 미러링을 사용하면 Snowflake 데이터를 Microsoft Fabric의 OneLake로 쉽게 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 미러링 눈송이를 참조하세요.
2024년 9월 Data Warehouse용 Copilot Copilot이제 Data Warehouse용(미리 보기)이 업데이트되어 미리 보기 기능으로 제공되어 채팅 창, 빠른 작업 및 Copilot.
2024년 9월 SQL 분석 엔드포인트의 델타 열 매핑 이제 SQL 분석 엔드포인트는 열 매핑을 사용하도록 설정된 델타 테이블을 지원합니다. 자세한 내용은 SQL 분석 엔드포인트의 델타 열 매핑 및 제한 사항을 참조하세요. 이 기능은 현지 미리 보기로 제공됩니다.
2024년 9월 SQL 분석 엔드포인트의 Lakehouse 스키마 Lakehouse 스키마를 사용하면 스키마의 델타 테이블을 SQL 분석 엔드포인트에서 쿼리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Lakehouse 스키마 기능(미리 보기)을 참조하세요.
2024년 9월 Fabric Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터 새 기능(미리 보기) 패브릭 데이터 웨어하우스용 Fabric Spark 커넥터(미리 보기)는 이제 사용자 지정 또는 통과 쿼리, PySpark 및 Fabric 런타임 1.3(Spark 3.5)을 지원합니다.
2024년 9월 새 편집기 개선 사항 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트 항목에 대한 편집기 개선은 일관성과 효율성을 향상시킵니다. 자세한 내용은 새 편집기 개선 사항을 참조 하세요.
2024년 9월 Fabric Notebook의 T-SQL 지원(미리 보기) Microsoft Fabric(미리 보기)의 T-SQL Notebook 기능을 사용하면 Notebook 내에서 T-SQL 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 이를 사용하여 복잡한 쿼리를 관리하고 더 나은 markdown 설명서를 작성할 수 있습니다. 또한 연결된 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트에서 T-SQL을 직접 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 노트북에서의 T-SQL 지원에 관한 을 참조하세요.
2024년 9월 중첩된 CTE(공통 테이블 식)(미리 보기) 패브릭 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트는 모두 표준, 순차 및 중첩된 CTE를 지원합니다. CTE는 일반적으로 Microsoft Fabric에서 사용할 수 있지만 웨어하우스의 중첩된 CTE(일반 테이블 식)는 현재 미리 보기 기능입니다.
2024년 9월 미러된 Azure Databricks(미리 보기) 패브릭의 미러된 Azure Databricks Unity 카탈로그를 사용하면 Lakehouse의 패브릭 워크로드에서 Unity 카탈로그로 관리되는 데이터를 읽을 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric에서 사용할 수 있는 Databricks Unity 카탈로그 테이블을 참조 하세요.
2024년 8월 최신 데이터 가져오기 환경과 미러링 통합 이제 최신 데이터 가져오기 환경을 사용하여 OneLake에서 사용 가능한 모든 미러된 데이터베이스 중에서 선택할 수 있습니다 .
2024년 8월 Azure SQL 데이터베이스 미러 데이터베이스의 T-SQL DDL 지원 이제 테이블 삭제, 테이블 이름 바꾸기 및 열 이름 바꾸기와 같이 Azure SQL 데이터베이스 미러 데이터베이스에서 DDL 작업을 실행할 수 있습니다.
2024년 8월 Delta Lake 로그 게시 일시 중지 및 다시 시작 이제 Warehouse용 Delta Lake 로그 게시를 일시 중지하고 다시 시작할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric Warehouse의 Delta Lake 로그를 참조하세요.
2024년 8월 Fabric Warehouse의 V-Order 동작 관리 이제 웨어하우스 수준에서 V-Order 동작을 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric Warehouse의 V-Order 이해를 참조하세요.
2024년 8월 TRUNCATE T-SQL 지원 이제 웨어하우스 테이블에서 TRUNCATE T-SQL 명령이 지원됩니다.

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패브릭 데이터 웨어하우스 샘플 및 지침

월 기능 자세한 정보
2024년 11월 SQL에서 Microsoft Fabric으로 마이그레이션: 원활한 전환을 위한 초급자 친화적인 전략 데이터와 분석을 간편하게 결합하는 통합 플랫폼인 Microsoft Fabric으로 SQL 데이터베이스를 마이그레이션하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
2024년 10월 패브릭 웨어하우스에서 데이터 연속성 보장: 모든 시나리오에 대한 모범 사례 원활한 엔드 투 엔드 데이터 복구를 가능하게 하는 일반적인 복구 시나리오 및 기능을 자세히 알아보고 데이터 복원력을 보장하기 위한 모범 사례를 논의합니다.
2024년 8월 패브릭에 SQL Server 데이터베이스 미러링 SQL Server는 현재 패브릭 미러된 데이터베이스에 대해 지원되지 않지만 SQL Server 트랜잭션 복제 및 패브릭 미러링을 조합하여 원본으로 패브릭 미러링을 온-프레미스 SQL Server 데이터베이스로 확장하는 방법을 알아봅니다.

Microsoft Fabric의 실시간 인텔리전스

이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 실시간 인텔리전스에 대한 최근 개선 사항 및 기능을 요약합니다.

월 기능 자세한 정보
2024년 12월 OneLake 바로 가기(미리 보기) 위한 Eventhouse 쿼리 가속 OneLake의 바로 가기에 대한 쿼리 가속은 eventhouse에서 OneLake의 데이터에 대한 임시 쿼리를 더 빠르게 처리합니다. OneLake 바로 가기는 내부 패브릭 또는 외부 소스를 가리키는 Eventhouse의 참조점입니다. 이전에는 OneLake 바로 가기를 통해 실행되는 쿼리가 다양한 요인으로 인해 Eventhouses에 직접 수집되는 데이터보다 성능이 낮았습니다.
2024년 11월 패브릭 Real-Time Hub의 새 이벤트 범주 Real-Time Hub의 새 이벤트 범주에는 OneLake 이벤트, 작업 이벤트 및 용량 사용률 이벤트포함됩니다. 이러한 새 이벤트 범주는 현재 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 OneLake 이벤트Real-Time Data의 기능 잠금 해제를 참조하세요.
2024년 11월 이벤트 스트림 처리 및 이벤트를 Activator로 라우팅(미리 보기) 이제 Eventstream은 이벤트를 Activator라는 대상으로 라우팅하기 전에 비즈니스 요구 사항에 따라 이벤트를 처리하고 변환하는 것을 지원합니다. 이러한 변환된 이벤트가 Activator에 도달하면 경고를 통해 이벤트를 모니터링하는 규칙 또는 조건을 설정할 수 있습니다.
2024년 11월 Fabric Eventstream 대한 REST API 이제 Eventstream REST API사용하여 Eventstream 항목을 프로그래밍 방식으로 만들고, 관리하고, 업데이트할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventstream대한 Fabric REST API를 참조하세요.
2024년 11월 실시간 인텔리전스: 이제 일반 공급 실시간 인텔리전스가 이제 GA(일반 공급)임을 발표하게 되어 기쁩니다. 여기에는 Real-Time 허브, 향상된 Eventstream, Eventhouse, Real-Time 대시보드및 활성화기이 포함됩니다. 자세한 내용은 실시간 인텔리전스란?
2024년 11월 실시간 허브 Real-Time 허브는 이제일반적으로 제공됩니다. 자세한 내용은 Fabric 허브 Real-Time 소개를 참조하세요.
2024년 11월 Azure Service Bus 및 Activator 대한 Eventstream 지원 Eventstreams는 현재 Azure Service Bus 원본(미리 보기) 및 Fabric 활성화 프로그램 대상(미리 보기)을 지원하며, 이는 미리 보기로 제공됩니다. 현재는 PostgreSQL 데이터베이스(DB) 변경 데이터 캡처(CDC), MySQL DB CDC, Cosmos DB CDC, Azure SQL DB CDC, Azure SQL Managed Instance DB CDC, SQL Server on Virtual Machine DB CDC, Google Pub/Sub, Amazon Kinesis Data Streams, Apache Kafka, Confluent Cloud Kafka 및 Apache Kafka용 Amazon Managed Streaming을 사용할 수 있습니다. Eventstreams는 Git과 배포 파이프라인과의 통합을 통해 Git 통합 및 배포 파이프라인을 지원합니다.
2024년 10월 Eventstream에서 관리형 프라이빗 엔드포인트를 사용하여 데이터 스트리밍 보호(미리 보기) 패브릭 관리형 프라이빗 엔드포인트를 만들어 이제 프라이빗 네트워크 또는 방화벽 뒤에 있는 Azure Event Hubs 또는 IoT Hub와 같은 Azure 서비스에 Eventstream을 안전하게 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventstream(미리 보기)에서 관리형 프라이빗 엔드포인트를 사용한 보안 데이터 스트리밍을 참조하세요.
2024년 10월 활성화자에 대한 사용 현황 보고가 라이브 상태가 되었습니다. Activator 팀은 용량 사용량 및 향후 요금을 더 잘 이해할 수 있도록 사용 현황 보고를 출시했습니다. 용량 지표 앱의 계산 페이지를 보면 이제 포함된 반사 항목에 대한 작업이 표시됩니다.
2024년 10월 실시간 대시보드 및 기본 KQL 데이터베이스 액세스 분리(미리 보기) 대시보드 및 기본 데이터에 대한 별도의 권한을 통해 관리자는 이제 사용자가 원시 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하지 않고도 대시보드를 볼 수 있는 유연성을 갖습니다.
2024년 10월 GitHub와 실시간 대시보드 통합 이제 패브릭의 Git 통합을 실시간 대시보드에 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric Git 통합이란?
2024년 10월 KQL 쿼리 세트에서 쿼리 결과를 빠르게 시각화 이제 친숙한 UI를 사용하여 KQL 쿼리 세트 결과를 즉각적이고 쉽게 그래픽으로 시각화하고 쿼리를 다시 실행할 필요 없이 서식을 제어할 수 있습니다.
2024년 10월 대시보드에 쿼리 고정 이제 KQL 쿼리 세트로 작성된 쿼리의 결과를 새 대시보드 또는 기존 실시간 대시보드에 직접 저장할 수 있습니다.
2024년 9월 다음을 통해 실시간 대시보드 만들기 Copilot Copilot 에서는 테이블을 검토하고 샘플이 포함된 데이터 프로필 및 인사이트를 사용하여 대시보드 를 자동으로 만들 수 있습니다.
2024년 9월 새 Real-Time 허브 및 KQL 데이터베이스 사용자 환경 새 사용자 환경에는 새로운 실시간 허브 탐색, 내 스트림 페이지, 향상된 데이터베이스 페이지 환경 등이 있습니다.
2024년 9월 Eventstream의 새 대상으로 Eventhouse KQL 데이터베이스가 장착된 Eventhouse는 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. Eventstream의 Eventhouse 대상을 사용하면 KQL을 사용하여 데이터 스트림을 효율적으로 처리하고 Eventhouse로 라우팅하고 거의 실시간으로 데이터를 분석할 수 있습니다.
2024년 9월 Eventstream에 대한 관리되는 프라이빗 엔드포인트 이제 Fabric에 대한 관리된 프라이빗 엔드포인트를 사용하여 Azure Event Hubs 및 Fabric Eventstream과 같은 Azure 서비스 간의 프라이빗 연결을 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 관리되는 프라이빗 엔드포인트와 Eventstream 통합을 참조 하세요.
2024년 9월 KQL 쿼리 세트에 대한 활성화자 경고 이제 KQL 쿼리 세트의 KQL 쿼리에서 직접 Activator(미리 보기) 경고를 설정할 수 있습니다. 자세한 정보와 샘플은 KQL 쿼리 세트에서 활성기 경고 만들기 을(를) 참조하세요.
2024년 9월 실시간 대시보드 연속 또는 10대 새로 고침 속도 이제 대시보드 자동 새로 고침 기능은 기존 옵션 외에도 연속 및 10초 새로 고침 속도를 지원합니다. 인기 있는 고객 요청을 처리하는 이 업그레이드를 통해 편집자와 뷰어 모두 거의 실시간 및 실시간 데이터 업데이트를 설정할 수 있습니다.
2024년 9월 다변량 변칙 검색 시계열 데이터의 다변량 변칙 검색을 위한 새로운 워크플로는 AI Anomaly Detector 서비스에서 사용되는 알고리즘(독립 실행형 서비스로 사용 중지됨)을 기반으로 합니다. 자습서는 다변량 변칙 검색을 참조하세요.
2024년 9월 실시간 인텔리전스 Copilot 대화형 모드 자연어를 KQL로 번역하는 도우미는 Copilot 이제 대화 모드를 지원하므로 채팅 내에서 이전 쿼리를 기반으로 하는 후속 질문을 할 수 있습니다.
2024년 9월 실시간 허브의 새 커넥터 및 UI 2024년 9월 24일에 릴리스된 4개의 새로운 커넥터: Apache Kafka, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka, Azure SQL Managed Instance CDC, SQL Server on VM DB CDC. 실시간 허브의 주 페이지에 있는 탭은 왼쪽 탐색 메뉴의 메뉴 항목으로 바뀝니다. 자세한 내용은 패브릭 실시간 허브 시작을 참조하세요. 이제 프라이빗 엔드포인트를 사용하여 Azure 스트리밍 원본에 연결할 수 있습니다 .
2024년 9월 공지 사항: Eventhouse Standard Storage 청구 9월 16일 주부터 Eventhouse 및 KQL 데이터베이스 항목에서 OneLake Storage 데이터 저장 미터의 청구 가능 사용량이 표시됩니다.
2024년 8월 패브릭 Real-Time 허브 교육 거품 새로운 교육 버블은 주요 기능에 대한 단계별 가이드를 제공합니다. 이러한 대화형 가이드를 사용하면 Real-Time 허브의 각 탭을 원활하게 탐색할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Real-Time Hub Teaching Bubble참조하세요.
2024년 8월 KQL 쿼리 세트 REST API 지원 새 패브릭 쿼리 세트 REST API를 사용하면 패브릭에서 KQL 쿼리 세트를 생성/업데이트/삭제하고 수동 개입 없이 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 KQL 쿼리 세트 REST API 지원을 참조하세요.

이전 업데이트는 Microsoft Fabric 새로운 기능 보관 파일을 검토하세요.

실시간 인텔리전스 샘플 및 지침

월 기능 자세한 정보
2024년 12월 Real-Time Intelligence 사용량 보고 및 청구에 대한 이해 Real-Time Intelligence Eventstream, Eventhouse, 스토리지, 패브릭 이벤트 및 정품 인증기 사용률, 용량 미터 및 비용대해 알아봅니다.
2024년 8월 패브릭의 고급 시계열 변칙 탐지기 Fabric의 시계열 변칙 탐지기를 사용한 예제를 확인하여 주식 변경 테이블을 Fabric에 업로드하고, Spark 엔진을 사용하여 Python Notebook에서 다변량 변칙 검색 모델을 학습하고, Eventhouse(Kusto) 엔진을 사용하여 학습된 모델을 새 데이터에 적용해 변칙을 예측합니다.
2024년 8월 Activator에서 사용자 지정 작업을 사용하여 실시간 데이터 작업 데이터에서 패키지 온도의 조건이 감지될 때 자동으로 작업을 수행할 수 있도록 Microsoft Fabric의 코드가 없는 환경인 Activator를 사용하여 데이터를 모니터링하고 조치를 취하는 방법을 알아봅니다.

Microsoft Fabric 핵심 기능

뉴스 및 기능 알림은 Microsoft Fabric 환경의 핵심입니다.

월 기능 자세한 정보
2024년 11월 작업 영역 모니터링(미리 보기) 작업 영역 모니터링(미리 보기) 작업 영역의 다양한 패브릭 항목에서 데이터를 수집하고 사용자가 로그 및 메트릭에 액세스하고 분석할 수 있도록 하는 Microsoft Fabric 데이터베이스입니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 작업 공간 모니터링 미리 보기 발표을 참조하세요.
2024년 11월 OneLake GA(외부 데이터 공유) 현재 일반 공급된 Microsoft Fabric외부 데이터 공유를 패브릭 사용자가 패브릭 테넌트 내에서 다른 패브릭 테넌트 사용자와 데이터를 공유할 수 있습니다.
2024년 11월 Microsoft Fabric GA의 GraphQL API 이제 일반 공급되는 GraphQL용 API는 패브릭에서 여러 데이터 원본을 빠르고 효율적으로 쿼리할 수 있는 데이터 액세스 계층입니다. 자세한 내용은 GraphQL용 Microsoft Fabric API란?을 참조하세요.
2024년 11월 새 OneLake 카탈로그 OneLake 카탈로그는 OneLake 데이터 허브의 다음 진화입니다. 새 카탈로그에 대한 자세한 내용은 OneLake 카탈로그에서 패브릭 항목을 검색하고 탐색합니다.
2024년 11월 패브릭 워크로드 개발 키트(GA) 이제 Microsoft Fabric 워크로드 개발 키트가 일반 공급됩니다. 이 강력한 개발자 도구 키트는 프런트 엔드 SDK 및 백 엔드 REST API를 사용하여 Microsoft Fabric과 디자인, 개발 및 상호 운용하기 위한 것입니다.
2024년 11월 패브릭의 도메인 – 새로운 향상된 기능 Microsoft Fabric에서 도메인을 계획하고 만드는 모범 사례를 포함하여 패브릭의 도메인에 대한 새로운 기능 및 사용 사례를 검토합니다.
2024년 10월 작업 영역의 새 항목 패널 이전에는 작업 영역에서 +새 선택하여 미리 정의된 항목 유형이 있는 드롭다운 메뉴에 액세스하여 시작할 수 있었습니다. 이제 +새 항목 단추는 작업별로 분류된 패널에 나열된 항목 유형을 표시합니다.
2024년 10월 내보내기 컨트롤에 대한 향상된 테넌트 설정 위임 이제 도메인을 통해 작업 영역에서 내보내기 설정 위임을 사용할 수 있습니다. 이 새로운 기능은 테넌트, 도메인 및 작업 영역 관리자의 특정 요구 사항을 해결하여 데이터 내보내기 권한에 대한 보다 세부적인 제어를 제공합니다.
2024년 10월 이제 관리되는 프라이빗 엔드포인트용 API를 사용할 수 있습니다. 관리되는 프라이빗 엔드포인트에 대한 REST API를 사용할 수 있습니다. 이제 API를 통해 관리되는 프라이빗 엔드포인트를 만들고, 삭제하고, 가져와서 나열할 수 있습니다.
2024년 10월 패브릭의 Copilot 중요한 청구 업데이트 및 AI Copilot 만들기 위한 향후 가격 책정 및 청구 업데이트
2024년 9월 Terraform Provider for Fabric(미리 보기) 이제 Microsoft Fabric용 Terraform 공급자가 미리 보기로 제공됩니다. Terraform Provider for Microsoft Fabric은 많은 패브릭 리소스의 생성 및 관리를 지원합니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric용 새 Terraform 공급자 발표를 참조 하세요.
2024년 9월 패브릭 API에 대한 서비스 주체 지원 발표 이제 서비스 주체를 사용하여 패브릭 API에 액세스할 수 있습니다. 서비스 주체는 Microsoft Entra에서 만들고 Microsoft Entra 및 Microsoft Fabric과 같은 기타 Microsoft 서비스 권한을 할당할 수 있는 보안 ID입니다.
2024년 9월 데이터 태그를 지정하여 항목 큐레이션 및 검색 보강 태그(미리 보기)를 사용하면 관리자가 데이터를 분류하고 구성하여 데이터의 검색 가능성을 높이고 최종 사용자의 성공률과 효율성을 높일 수 있습니다.
2024년 9월 패브릭 용량의 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리형 프라이빗 엔드포인트 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리형 프라이빗 엔드포인트는 모든 패브릭 용량에서 사용할 수 있습니다. 이전에는 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리형 프라이빗 엔드포인트를 F64 이상의 용량에서만 사용할 수 있었습니다. 이제 관리되는 프라이빗 엔드포인트를 평가판 용량에서 사용할 수 있습니다.
2024년 9월 MTO(다중 테넌트 조직)(미리 보기) 이제 Fabric은 Microsoft Entra ID MTO(다중 테넌트 조직)를 지원합니다. Microsoft Entra ID의 다중 테넌트 조직 기능은 여러 테넌트에서 사용자를 동기화하여 외부 멤버 유형의 사용자로 추가합니다. 자세한 내용은 Microsoft Entra B2B에서 외부 게스트 사용자에게 Power BI 콘텐츠 배포를 참조하세요.
2024년 9월 HITRUST CSF 인증을 달성한 Microsoft Fabric Microsoft Fabric은 이제 HITRUST CSF(Common Security Framework) v11.0.1에 대한 인증을 받았습니다.
2024년 8월 OneLake 데이터 액세스 역할 개선 주요 피드백에 따라 사용자 인터페이스를 다시 디자인하여 데이터 액세스 역할을 업데이트했습니다. 자세한 내용은 OneLake 데이터 액세스 역할 시작(미리 보기)을 참조하세요.
2024년 8월 중첩된 폴더를 지원하기 위한 작업 영역 필터 개선 전체 작업 영역 또는 모든 중첩된 폴더가 있는 특정 폴더를 통한 필터링을 지원하도록 필터 환경을 업그레이드했습니다.
2024년 8월 패브릭 용량에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리 프라이빗 엔드포인트의 가용성 공지 모든 F 용량으로 패브릭의 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리 프라이빗 엔드포인트를 사용하고 안전하고 최적화된 데이터 액세스 및 연결의 이점을 누릴 수 있습니다.

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Microsoft Fabric의 CI/CD(연속 통합 및 지속적인 업데이트)

이 섹션에는 Microsoft Fabric 작업 영역의 개발 프로세스, 도구, 소스 제어 및 버전 관리에 대한 지침과 문서 업데이트가 포함되어 있습니다.

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2024년 11월 GitHub와 Microsoft Fabric REST API 통합 이러한 API를 사용하면 GitHub에 연결, 연결 세부 정보 검색, 연결된 GitHub 리포지토리에 대한 변경 내용 커밋, 리포지토리에서 업데이트 등과 같은 Git 통합 작업을 자동화할 수 있습니다. 자세한 내용은 API 및 코드 샘플을 사용하여 Git 통합 자동화를 참조하세요.
2024년 11월 Data Factory 복사 작업 – CI/CD 사용 가능 이제 Microsoft Fabric 의 Data Factory에서 복사 작업(미리 보기)용 CI/CD를 사용할 수 있습니다. 복사 작업은 이제 Git 통합 및 배포 파이프라인을 지원합니다.
2024년 9월 소스 제어를 위한 GitHub 통합 이제 패브릭 개발자는 이제 원본 제어 도구로 GitHub 또는 GitHub Enterprise를 선택하고 해당 패브릭 항목의 버전을 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric Git 통합이란?
2024년 9월 새 배포 파이프라인 디자인 배포 파이프라인에 대한 새롭고 향상된 디자인은 배포 프로세스를 승격하도록 설계된 다양한 변경, 추가 및 개선 사항을 도입합니다. 배포 파이프라인의 변경 내용에 대해 자세히 알아보세요.

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CI/CD(연속 통합/지속적인 업데이트) 샘플

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2024년 8월 Microsoft Fabric의 CI/CD 기능 탐색 데이터 파이프라인, 레이크하우스, Notebooks, 보고서 및 의미 체계 모델에 대한 Microsoft Fabric의 CI/CD 기능을 안내합니다.

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