माइक्रोसॉफ्ट ने मल्टी-क्लाउड इंटीग्रेशन के लिए फैब्रिक, एक व्यापक डेटा और एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म पेश किया

माइक्रोसॉफ्ट ने Microsoft Fabric अनावरण किया है, जो एक नया एंड-टू-एंड डेटा और एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म है जो कंपनी के OneLake डेटा लेक पर केंद्रित है। प्लेटफ़ॉर्म अन्य क्लाउड स्टोरेज सेवाओं के साथ एकीकरण का भी समर्थन करता है, जैसे कि Amazon S3 और Google Cloud Platform (जल्द ही अपेक्षित)। सर्व-समावेशी पेशकश में एकीकरण उपकरण, स्पार्क पर निर्मित एक एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म, एक रीयल-टाइम एनालिटिक्स टूल और उपयोगकर्ता के अनुकूल विज़ुअलाइज़ेशन और एआई-आधारित एनालिटिक्स अनुभव प्रदान करने के लिए एक उन्नत पावर बीआई है। इसके अलावा, फैब्रिक में एक नया no-code डेवलपर इंटरफ़ेस शामिल है जो उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय में अपने डेटा की निगरानी करने और आने वाली जानकारी के आधार पर क्रियाओं और सूचनाओं को ट्रिगर करने में सक्षम बनाता है।

ये सभी उपकरण कसकर एकीकृत हैं और इसमें Microsoft का AI सह-पायलट भी शामिल होगा। Azure डेटा के लिए Microsoft के कॉर्पोरेट VP Arun Ulag ने फैब्रिक की आवश्यकता के बारे में बताया, उत्पादों और प्रौद्योगिकियों की भारी संख्या का हवाला देते हुए ग्राहकों को डेटा और एनालिटिक्स की समझ बनाने के लिए नेविगेट करना चाहिए। उन्होंने कई मौजूदा डेटा और एनालिटिक्स उत्पादों द्वारा बनाए गए डेटा साइलो की समस्या पर भी प्रकाश डाला। उलाग ने कहा कि ग्राहक एकीकरण कर के बोझ के बिना एकीकृत समाधान चाहते हैं। Microsoft ने एक एकीकृत अनुभव बनाने के लिए डेटा इंटीग्रेशन, इंजीनियरिंग, वेयरहाउसिंग, डेटा साइंस, रियल-टाइम एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस जैसे कोर डेटा एनालिटिक्स वर्कलोड को संबोधित करने पर ध्यान केंद्रित किया है। टीम ने अपने प्रयासों को एकल कंप्यूट अवसंरचना और डेटा लेक के निर्माण पर केंद्रित किया। उलाग का कहना है कि उनका समाधान बेहतर सहयोग, प्रबंधन और लागत बचत के लिए एक एकीकृत उत्पाद अनुभव, शासन और मंच प्रदान करता है। उलाग ने उल्लेख किया कि उन्होंने फैब्रिक को फॉर्च्यून 500 कंपनियों में से 100 में व्यक्तिगत रूप से प्रदर्शित किया था।

कई उद्यम ग्राहक इस बात से उत्साहित हैं कि वेंडर लॉक-इन से बचते हुए प्लेटफॉर्म उनके डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर को कैसे सरल बनाता है। टीम द्वारा किए गए महत्वपूर्ण निर्णयों में से एक Apache Parquet, डेटा भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए एक ओपन-सोर्स कॉलम-ओरिएंटेड फ़ाइल स्वरूप, केंद्रीय डेटा लेक प्रारूप के रूप में अपनाना था। इसके अलावा, फैब्रिक को मल्टी-क्लाउड दृष्टिकोण के साथ विकसित किया गया है, जो Amazon S3 में डेटा का समर्थन करता है और Google Storage के लिए आगामी समर्थन है। मूल्य निर्धारण मॉडल को सरल बनाना Microsoft के लिए एक और प्राथमिकता थी। उन्होंने कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर पर ध्यान केंद्रित करने के लिए एक सामान्य फैब्रिक कंप्यूट यूनिट की शुरुआत की, जिसका उद्यम प्रौद्योगिकी खरीद निर्णयों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है।

मूल्य निर्धारण मॉडल डेटा और एनालिटिक्स सिस्टम के लिए कई विक्रेताओं का उपयोग करने से जुड़ी बर्बादी, एकीकरण चुनौतियों और अतिरिक्त लागतों को संबोधित करता है। उलाग ने समझाया कि एकीकृत गणना मॉडल उद्यमों को अलग-अलग समय पर अलग-अलग कार्यों में खरीदी गई क्षमता का पुन: उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे लागत बचत होती है। डेटा एक्सेस और गवर्नेंस को प्रबंधित करने के लिए, Microsoft ने Purview को एकीकृत किया है, यह सुनिश्चित करते हुए कि सही एक्सेस अधिकारों वाले कर्मचारी गोपनीय डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, जबकि डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है, इस पर सख्त नियंत्रण बनाए रखा जा सकता है। फैब्रिक के कई घटकों में डेटा फैक्ट्री, 150 से अधिक पूर्व-निर्मित कनेक्टर्स के साथ एक एकीकरण सेवा और डेटा इंजीनियरिंग और डेटा साइंस के लिए सिनैप्स-ब्रांडेड डेटा टूल्स का एक सूट शामिल है। Power BI व्यापार विश्लेषकों को डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, और no-code डेटा एक्टिवेटर सेवा उपयोगकर्ताओं को रीयल-टाइम डेटा के आधार पर विशेष क्रियाओं को ट्रिगर करने की अनुमति देती है। फैब्रिक माइक्रोसॉफ्ट के कोपिलॉट को शामिल करता है, जिसे डेटा पाइपलाइनों के निर्माण, कोड जनरेशन और मशीन लर्निंग मॉडल के विकास की सुविधा के लिए डिज़ाइन किया गया है।

हालांकि, फैब्रिक पर कोपिलॉट की उपलब्धता की पुष्टि होना अभी बाकी है। कपड़ा वर्तमान में सार्वजनिक पूर्वावलोकन में है, और एक असामान्य चाल में, उपयोगकर्ता क्रेडिट कार्ड की जानकारी प्रदान किए बिना सेवा का प्रयास कर सकते हैं। 1 जुलाई से, फ़ैब्रिक सभी Power BI किरायेदारों के लिए सक्षम हो जाएगा। AppMaster.io जैसे अन्य low-code और no-code प्लेटफॉर्म के साथ, फैब्रिक व्यवसायों के लिए डेटा एनालिटिक्स और एकीकरण को सरल बनाता है, लागत प्रभावी, स्केलेबल समाधानों की उनकी आवश्यकता को पूरा करता है।