মাইক্রোসফট ফ্যাব্রিক প্রবর্তন করেছে, মাল্টি-ক্লাউড ইন্টিগ্রেশনের জন্য একটি ব্যাপক ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম

মাইক্রোসফ্ট Microsoft Fabric উন্মোচন করেছে, একটি অভিনব এন্ড-টু-এন্ড ডেটা এবং বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম যা কোম্পানির OneLake ডেটা লেকে কেন্দ্রীভূত করে৷ প্ল্যাটফর্মটি অন্যান্য ক্লাউড স্টোরেজ পরিষেবাগুলির সাথে একীকরণ সমর্থন করে, যেমন Amazon S3 এবং Google Cloud Platform (শীঘ্রই প্রত্যাশিত)৷ সমস্ত জুড়ে দেওয়া অফারটি বৈশিষ্ট্যগুলি ইন্টিগ্রেশন টুলস, স্পার্কের উপর তৈরি একটি বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম, একটি রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্স টুল, এবং একটি উন্নত পাওয়ার BI ব্যবহারকারী-বান্ধব ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং এআই-ভিত্তিক বিশ্লেষণ অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য। এছাড়াও, ফেব্রিকে একটি নতুন no-code বিকাশকারী ইন্টারফেস রয়েছে যা ব্যবহারকারীদের রিয়েল-টাইমে তাদের ডেটা নিরীক্ষণ করতে এবং আগত তথ্যের উপর ভিত্তি করে অ্যাকশন এবং বিজ্ঞপ্তিগুলি ট্রিগার করতে সক্ষম করে।

এই সমস্ত সরঞ্জামগুলি শক্তভাবে একত্রিত করা হয়েছে এবং মাইক্রোসফ্টের এআই কপিলটকেও অন্তর্ভুক্ত করবে। Arun Ulag, Azure ডেটার জন্য মাইক্রোসফটের কর্পোরেট ভিপি, ফ্যাব্রিকের প্রয়োজনীয়তা ব্যাখ্যা করেছেন, অপ্রতিরোধ্য সংখ্যক পণ্য এবং প্রযুক্তির উল্লেখ করে গ্রাহকদের ডেটা এবং বিশ্লেষণকে বোঝার জন্য নেভিগেট করতে হবে। তিনি অনেক বিদ্যমান ডেটা এবং বিশ্লেষণ পণ্য দ্বারা তৈরি ডেটা সাইলোর সমস্যাও তুলে ধরেন। উলগ বলেন, গ্রাহকরা ইন্টিগ্রেশন ট্যাক্সের বোঝা ছাড়া একটি ঐক্যবদ্ধ সমাধান চান। মাইক্রোসফ্ট একটি একীভূত অভিজ্ঞতা তৈরি করতে ডেটা ইন্টিগ্রেশন, ইঞ্জিনিয়ারিং, গুদামজাতকরণ, ডেটা সায়েন্স, রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্স এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার মতো মূল ডেটা অ্যানালিটিক্স ওয়ার্কলোডগুলিকে মোকাবেলায় মনোনিবেশ করেছে৷ দলটি একটি একক কম্পিউট অবকাঠামো এবং ডেটা লেক তৈরিতে তাদের প্রচেষ্টাকে কেন্দ্র করে। উলাগ বলেছে যে তাদের সমাধানটি আরও ভাল সহযোগিতা, ব্যবস্থাপনা এবং খরচ সাশ্রয়ের জন্য একটি একীভূত পণ্য অভিজ্ঞতা, শাসন এবং প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে। উলাগ উল্লেখ করেছেন যে তিনি ব্যক্তিগতভাবে ফরচুন 500 কোম্পানির মধ্যে 100টিতে ফ্যাব্রিক ডেমো করেছেন।

অনেক এন্টারপ্রাইজ ক্লায়েন্ট বিক্রেতা লক-ইন এড়ানোর সময় প্ল্যাটফর্ম তাদের ডেটা পরিকাঠামোকে কীভাবে সহজ করে তা নিয়ে উত্তেজিত। দলের দ্বারা নেওয়া সমালোচনামূলক সিদ্ধান্তগুলির মধ্যে একটি ছিল অ্যাপাচি প্যারকেট, ডেটা স্টোরেজ এবং পুনরুদ্ধারের জন্য একটি ওপেন-সোর্স কলাম-ভিত্তিক ফাইল ফর্ম্যাট, কেন্দ্রীয় ডেটা লেক ফর্ম্যাট হিসাবে। উপরন্তু, ফ্যাব্রিক একটি মাল্টি-ক্লাউড পদ্ধতির সাথে তৈরি করা হয়েছে, Amazon S3 এ ডেটা সমর্থন করে এবং Google Storage জন্য আসন্ন সমর্থন। মূল্যের মডেলকে সরলীকরণ করা মাইক্রোসফটের জন্য আরেকটি অগ্রাধিকার ছিল। তারা কম্পিউট অবকাঠামোতে ফোকাস করার জন্য একটি সাধারণ ফ্যাব্রিক কম্পিউট ইউনিট প্রবর্তন করেছে, যা এন্টারপ্রাইজ প্রযুক্তি ক্রয়ের সিদ্ধান্তের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলে।

মূল্যের মডেলটি ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স সিস্টেমের জন্য একাধিক বিক্রেতা ব্যবহার করার সাথে যুক্ত বর্জ্য, একীকরণের চ্যালেঞ্জ এবং অতিরিক্ত খরচগুলিকে সম্বোধন করে। উল্যাগ ব্যাখ্যা করেছেন যে ইউনিফাইড কম্পিউট মডেল এন্টারপ্রাইজগুলিকে বিভিন্ন সময়ে বিভিন্ন কাজের জন্য ক্রয়কৃত ক্ষমতা পুনরায় ব্যবহার করতে দেয়, যার ফলে খরচ সাশ্রয় হয়। ডেটা অ্যাক্সেস এবং গভর্নেন্স পরিচালনা করার জন্য, মাইক্রোসফ্ট Purview সংহত করেছে, নিশ্চিত করে যে সঠিক অ্যাক্সেস অধিকার সহ কর্মচারীরা কীভাবে ডেটা ব্যবহার করা হয় তার উপর কঠোর নিয়ন্ত্রণ বজায় রেখে গোপনীয় ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে। ফ্যাব্রিকের অসংখ্য উপাদানের মধ্যে রয়েছে ডেটা ফ্যাক্টরি, 150 টিরও বেশি পূর্ব-নির্মিত সংযোগকারী সহ একটি ইন্টিগ্রেশন পরিষেবা এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডেটা বিজ্ঞানের জন্য Synapse-ব্র্যান্ডেড ডেটা টুলগুলির একটি স্যুট। পাওয়ার BI ব্যবসায়িক বিশ্লেষকদের ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি পেতে সক্ষম করে এবং no-code ডেটা অ্যাক্টিভেটর পরিষেবা ব্যবহারকারীদের রিয়েল-টাইম ডেটার উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট ক্রিয়াকলাপ ট্রিগার করতে দেয়। ফ্যাব্রিক মাইক্রোসফ্টের কপিলটকে অন্তর্ভুক্ত করে, ডেটা পাইপলাইন তৈরি, কোড জেনারেশন এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলির বিকাশের সুবিধার্থে ডিজাইন করা হয়েছে৷

তবে, ফেব্রিকে কপিলটের প্রাপ্যতা এখনও নিশ্চিত করা যায়নি। ফ্যাব্রিক বর্তমানে সর্বজনীন প্রিভিউতে রয়েছে এবং একটি অস্বাভাবিক পদক্ষেপে, ব্যবহারকারীরা ক্রেডিট কার্ডের তথ্য প্রদান না করেই পরিষেবাটি চেষ্টা করতে পারেন। 1 জুলাই থেকে, সমস্ত Power BI ভাড়াটেদের জন্য ফ্যাব্রিক সক্ষম হবে৷ AppMaster.io- এর মতো অন্যান্য low-code এবং no-code প্ল্যাটফর্মগুলির সাথে, Fabric ব্যবসার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং একীকরণকে সহজ করে, খরচ-কার্যকর, মাপযোগ্য সমাধানগুলির জন্য তাদের প্রয়োজনীয়তার সমাধান করে।