Integrer Microsoft Fabric med eksterne systemer og plattformtilkobling

Microsoft Fabric integreres med eksterne tjenester for å automatisere arbeidsflyter, muliggjøre samarbeid, støtte utviklerutvidelse og samhandle med andre dataplattformer. Du kan utløse handlinger fra sanntidsdata, koble Fabric til Microsoft 365-apper, integrere med utviklerverktøy og API-er, og trygt dele data på tvers av sky-økosystemer ved å bruke OneLakes null-kopi-tilgangsmønstre.

Denne artikkelen beskriver hvordan du:

  • Utløs automatiserte arbeidsflyter fra Fabric-data
  • Samarbeid ved å bruke Microsoft 365-applikasjoner
  • Integrer med AI-agenter og orkestreringsverktøy
  • Access Fabric programmatisk gjennom utviklerverktøy og API-er
  • Samarbeid med åpne dataformater og eksterne plattformer
  • Connect Fabric til kjernetjenester i Azure for sikkerhet, nettverk og styring

Automatiser handlinger med Data Activator

Activator gir sanntidsautomatisering ved å overvåke datastrømmer og utløse handlinger når definerte betingelser oppstår. Activator integreres med:

  • Power Automate for å utføre arbeidsflyter som å sende varsler, oppdatere poster eller starte forretningsprosesser. Du kan lage triggere i Fabric og koble dem til Power Automate-flyter for å varsle brukere når en KPI-terskel krysses.
  • Microsoft Teams for å poste adaptive kort eller meldinger til kanaler når sanntidsbetingelsene er oppfylt.
  • Outlook for å sende automatiske e-poster for varsler eller godkjenninger.
  • Fabric-elementer for å starte handlinger som å oppdatere en semantisk modell eller starte en pipeline-kjøring.

Samarbeid på tvers av Microsoft 365

Microsoft Fabric fungerer innenfor Microsoft 365-økosystemet, og muliggjør samarbeidsanalyse og datadrevne arbeidsflyter på tvers av kjente produktivitetsverktøy. OneLakes null-kopi-modell betyr at data delt via snarveier eller deling av data på tvers av leietakere, forblir tilgjengelig på tvers av samarbeidsflater:

  • Microsoft Teams: Del rapporter og dashbord i kanaler eller chatter. Du kan legge inn Power BI-visualiseringer i Teams-faner, samarbeide om innsikter og motta datadrevne varsler.
  • Excel: Bruk Analyze i Excel for å koble pivottabeller og avanserte analyseverktøy til Fabric-semantiske modeller samtidig som du opprettholder live-tilkobling.
  • PowerPoint: Legg inn eller eksporter Power BI-rapporter i presentasjoner slik at interessenter kan se sanntids- eller snapshot-analyser.
  • SharePoint og OneDrive: Publiser rapporter til SharePoint Online og lagre støttefiler i OneDrive med Microsoft 365 sikkerhets- og samsvarskontroller.

Disse integrasjonene gjør det mulig for analyse å flyte naturlig inn i samarbeid, gjennomgang og beslutningsprosesser.

Integrer med agentiske AI-løsninger

Fabric støtter agentbaserte AI-scenarier gjennom et delt semantisk fundament. Dette fundamentet integreres med tre nøkkelkomponenter for å levere ende-til-ende-agentiske kapasiteter:

  • Microsoft Foundry har finjusterte modeller og kunnskapshentingssystemer. Den støtter integrasjon gjennom åpne standarder som Model Context Protocol (MCP). Den kan bruke Fabric Data Agents som en del av en agentisk AI-arbeidsflyt.
  • Copilot Studio gjør det mulig å designe samtaleagenter og automatisere prosesser som påkaller Fabric Data Agents for styrte innsikter.
  • Microsoft 365 Copilot fremhever disse funksjonene i verktøy som Teams og Outlook, og ruter spørringer til passende agenter samtidig som det respekterer sikkerhetskontroller i virksomheten. Microsoft 365 Copilot kan bruke Fabric Data Agents som en del av en agentisk AI-arbeidsflyt.

Sammen utvider disse tjenestene Fabric fra analyse til kontekstuell AI-automatisering.

Bruk utviklerverktøy og API-er

Fabric støtter kode-først-utvikling og DevOps-praksiser.

Disse mulighetene muliggjør automatisering, CI/CD-arbeidsflyter og skreddersydde løsninger som utvider Fabric utover webgrensesnittet. Du kan også bruke Fabric REST-API-er for å programmere og administrere OneLake-snarveier og bruke delte datasett på tvers av arbeidsområder og leietakere.

Enhetlig dataeiendom

Den samlede dataporteføljen gir deg et konsekvent grunnlag for plattformuavhengig analyse. Med åpne formater, API-paritet og null-kopi-tilgangsmønstre kan du koble til eksterne motorer samtidig som du holder styring og dataeierskap sentralisert i OneLake.

OneLake-interoperabilitet

OneLake gir et åpent og interoperabelt datagrunnlag ved å støtte bredt vedtatte standarder. OneLake oppnår interoperabilitet gjennom to nøkkelstrategier:

  • Støtte for Delta Lake- og Iceberg-filformater

    • Delta Lake-støtte: Muliggjør ACID-transaksjoner, skjemahåndhevelse og tidsreiser på tvers av store datasett.
    • Apache Iceberg-støtte: Støtter avanserte tabellhåndteringsfunksjoner som partisjonering og skjemautvikling.

  • Universell datatilgang gjennom API-er

    • Tabell-API-er: Gir programmatisk tilgang til tabeller uavhengig av filformat.
    • ADLS Gen2-kompatibilitet: Støtter de samme REST-API-ene og hierarkiske navneromsfunksjonene som Azure Data Lake Storage Gen2.

Ved å bruke disse åpne filformatene og API-ene sikrer OneLake at data lagret i OneLake kan leses og skrives av flere datamotorer uten konvertering, noe som gjør det til et ekte interoperabelt datafundament.

OneLake-snarveier

OneLake-snarveier er logiske pekere som refererer til data lagret i eksterne systemer (som Azure Data Lake Storage, Amazon S3 eller Google Cloud Storage) eller i andre Fabric-arbeidsområder. Snarveier muliggjør null-kopieringstilgang på tvers av Fabric-arbeidsbelastninger uten duplisering eller ETL. Refererte data vises som en del av det lokale OneLake-navnerommet, slik at alle Fabric-beregningsmotorer kan spørre snarveismål sammen med native data.

Deling av data på tvers av leietakere

Ekstern datadeling lar deg dele levende, styrte datasett på tvers av Microsoft Entra-leietakergrenser uten å kopiere data. Dataeiere kontrollerer tilgangen ved å gi OneLake-tillatelser til eksterne identiteter, og styringspolicyer (som sensitivitetsetiketter og tilgangskontroller) forblir håndhevet ved kilden. Du kan kombinere deling av data på tvers av leietakere med snarveier slik at eksterne mottakere refererer til delte data som en del av sitt eget OneLake-navnerom.

Azure Databricks integration

OneLake- og Azure Databricks-integrasjonen gir et grunnlag for samlet analyse og AI. Denne integrasjonen kombinerer OneLakes styrte, åpne dataarv med Databricks' dataingeniør- og maskinlæringsmuligheter. Den toveis integrasjonen mellom OneLake og Azure Databricks har følgende former:

  • Catalog mirroring: Speiler Unity Catalog-tabeller inn i OneLake som snarveier, slik at Fabric arbeidsbelastninger kan oppdage og få tilgang til Databricks-administrerte data. Bruk katalogspeiling når du vil bringe Databricks-datasett inn i Fabric for analyse med Fabric-beregningsmotorer.

  • OneLake katalogføderasjon: Kobler Unity-katalogen til en OneLake-katalog, og synkroniserer automatisk skjemaer og tabeller slik at Fabric lakehouse-elementer vises i Unity-katalogen sammen med Databricks-ressurser. Spørringer kjøres på Azure Databricks compute mens de leser data fra OneLake uten kopiering (zero-copy). Styringen forblir sentralisert i OneLake. Bruk katalogføderasjon når du vil at Azure Databricks skal oppdage og spørre OneLake-data med styrt, tabellnivå-tilgang og skjema-synkronisering.

  • Direkte tilgang til OneLake: Databricks kan lese og skrive OneLake-data direkte ved å bruke Delta Lake-kompatibilitet og ADLS Gen2-API-er. Mens direkte tilgang gir filnivå-lese-/skriveoperasjoner, gir katalogføderasjon styrt tabellnivå-oppdagelse og skjema-synkronisering i Unity Catalog. Bruk direkte tilgang for operasjonelle lese-/skrivescenarier der filnivåkontroll er nødvendig.

Snøfnuggintegrasjon

OneLake- og Snowflake-integrasjonen gir en null-kopi-arkitektur som lar deg forene analyse og AI uten å duplisere data. Denne tilnærmingen er bygget på åpne standarder og snarveisteknologi, og sikrer interoperabilitet samtidig som styring og ytelse opprettholdes.

  • Snarveier til Snowflake Iceberg-tabeller: Fabric bruker snarveier som refererer direkte til Snowflake-tabeller i OneLake. Data forblir i Snowflake, men vises i OneLake logiske datasamling. Fabric-arbeidsbelastninger (Power BI, Dataflows, AI-agenter) kan spørre Snowflake-data sammen med native OneLake-data uten ETL eller replikering. Styrings- og sikkerhetspolicyer forblir intakte på begge plattformer.
  • Snowflake eksterne tabeller over OneLake: Snowflake kan spørre OneLake-data i Delta- eller Parquet-formater, noe som muliggjør høyytelsesforespørsler på OneLake-data fra Snowflake-beregning.

Plattformarkitektur

Azure

Microsoft Fabric er bygget som en programvare som en tjeneste (SaaS)-plattform på Azures infrastruktur, noe som betyr at den er avhengig av kjernetjenester fra Azure for identitet, nettverk, sikkerhet, overvåking og mer. I praksis er en Fabric-leietaker og dens kapasiteter førsteklasses Azure-ressurser under ditt Azure-abonnement. Dette gjør det mulig for Fabric å integreres med Azures faktureringssystem, bruke Azures overvåkings- og loggingsfunksjoner, håndheve sikkerhet gjennom Azures identitets- og nettverksfunksjoner, og samhandle med Azures datatjenester.

Azure billing

Microsoft Fabric-kapasiteter representerer de provisjonerte beregningsnivåene for Fabric og administreres som Azure-ressurser innenfor abonnementet ditt. Når du aktiverer Fabric, opprettes en Azure Fabric-kapasitetsressurs som representerer Fabric-leietakerens analysekapasitet. I Azure-portalen kan du pause og gjenoppta kapasiteten din og skalere den opp og ned etter behov. Fakturering for Fabric håndteres gjennom faktureringssystemet i Azure-abonnementet ditt. Alle Fabric-brukskostnader (for databehandling og lagring) påløper under abonnementet ditt og vises i Microsoft Cost Management sammen med andre Azure-tjenester.

nettverk

Microsoft Fabric støtter Azure Private Endpoints for privat, kun intern tilgang til Fabric-endepunkter. Når du aktiverer Private Link for Fabric på leietakernivå eller arbeidsområdenivå, eksponerer Fabric private endepunkts-URL-er for tjenester (OneLake, Warehouse SQL-endepunkter og andre) som kun er tilgjengelige via ditt Azure Virtual Network. Trafikken går gjennom Azures private ryggradsnettverk i stedet for det offentlige internett. Med Block Public Internet Access aktivert i Fabric, blir forsøk på å bruke Fabric utenfor VNet (eller uten det private endepunktet) avvist. Denne integrasjonen sikrer at sensitiv dataoverføring mellom Fabric og nettverket ditt forblir utenfor det offentlige internett, noe som oppfyller strenge krav til etterlevelse.

Microsoft Fabric støtter også Managed Virtual Networks (Managed VNets) og Managed Private Endpoints for å forbedre nettverksisolasjon og sikker tilkobling. Når Private Link er aktivert for en Fabric-leietaker eller arbeidsområde, klargjør Fabric automatisk et administrert VNet for beregningsarbeidsbelastninger som Spark-jobber, slik at de kjører i et isolert miljø i stedet for delte offentlige pooler. Administrerte private endepunkter lar også Fabric-tjenester (som Lakehouse, Warehouse og OneLake) trygt koble seg til Azure-ressurser eller lokale datakilder uten å eksponere trafikk til det offentlige internett. Disse funksjonene bruker Azures nettverksryggrad for å håndheve etterlevelse, redusere angrepsflate og gi detaljert kontroll over datainn- og utgang i bedriftsmiljøer.

Microsoft Entra ID

Fabric autentiserer og administrerer brukere gjennom Microsoft Entra ID. Hver Fabric-leietaker er koblet til en Entra ID-leietaker. Brukerinnlogging, single sign-on (SSO) og tilgangskontroll for Fabric bruker de samme identitetene og gruppene som Azure. Du kan bruke dine bedrifts Entra ID-kontoer til å logge inn i Fabric og bruke eksisterende sikkerhetsfunksjoner som betinget tilgangspolitikk og multifaktorautentisering på tvers av Fabric. Entra ID-integrasjon muliggjør også tjenesteprinsipper og administrerte identiteter for innkommende og utgående autentiseringsscenarier i Fabric:

  • Innkommende autentisering: Bruk tjenesteprincipaler for å få tilgang til Fabrics admin-API-er eller for å aktivere tilgang til Fabric-objektendepunkter som SQL, OneLake og Eventhouse.
  • Utgående autentisering: Bruk Workspace-identiteten eller andre tjenesteprinsipper når du setter opp tilkoblinger til Azure-datakilder.

GitHub og Azure DevOps

Microsoft Fabric integreres nativt med Azure DevOps og GitHub for å muliggjøre versjonskontroll, CI/CD og samarbeidsutvikling for analyseelementer som pipelines, notatbøker og dataflyter. Arbeidsområder i Fabric kan kobles til et Git-repository, som lar deg synkronisere elementer mellom Fabric og kildekontrollsystemet ditt. Denne integrasjonen støtter forgreningsstrategier, pull requests og kodegjennomganger, slik at endringer i Fabric-elementer følger samme styrings- og DevOps-praksis som applikasjonskode. Med Azure DevOps kan du automatisere distribusjonspipelines for Fabric-innhold på tvers av miljøer (for eksempel utvikling, test og produksjon) ved å bruke YAML-baserte arbeidsflyter. GitHub-integrasjon bruker GitHub Actions for automatisering, noe som muliggjør kontinuerlig integrasjon og distribusjon av Fabric-ressurser. Disse funksjonene hjelper team med å opprettholde konsistens, håndheve versjonshistorikk og effektivisere samarbeid, noe som gjør Fabric til en førsteklasses borger i moderne DevOps-arbeidsflyter.

Microsoft Purview

Microsoft Fabric integreres dypt med Microsoft Purview for å tilby enhetlig datastyring, katalogisering og etterlevelse på tvers av Fabric-dataområdet. Purview kan registrere Fabric-arbeidsområder og OneLake som datakilder i sitt Data Map, noe som muliggjør automatisert metadataskanning, linjesporing og klassifisering av Fabric-elementer som Lakehouses, Warehouses og Dataflows. Denne integrasjonen lar deg anvende konsistente styringspolicyer, som sensitivitetsetiketter og tilgangskontroller, på tvers av både Azure- og Fabric-miljøer. Gjennom Purviews Unified Catalog blir Fabric-datasett oppdagbare sammen med andre bedriftsdataressurser, og støtter datakvalitetskontroller, profilering og compliance-revisjoner. Autentisering for Purview-skanninger bruker Entra ID-tjenesteprinsipper, og administratorer må aktivere Fabric-leietakerinnstillinger for å tillate skrivebeskyttet API-tilgang for Purview. Etter konfigurasjon kan Purview kontinuerlig overvåke Fabric for skjemaendringer, linjeoppdateringer og datakvalitetsmålinger, og sikre at analyseflytene i Fabric følger selskapsstyringsstandarder. Denne integrasjonen hjelper virksomheter med å opprettholde helhetlig synlighet og etterlevelse på tvers av hybride datalandskap uten å duplisere styringsarbeidet.

Relatert innhold

  • Last updated on