Microsoft는 회사의 OneLake 데이터 레이크를 중앙 집중화하는 새로운 종단 간 데이터 및 분석 플랫폼 Microsoft Fabric 발표했습니다. 이 플랫폼은 Amazon S3 및 Google Cloud Platform (곧 출시 예정)과 같은 다른 클라우드 스토리지 서비스와의 통합도 지원합니다. 포괄적인 오퍼링에는 통합 도구, Spark에 구축된 분석 플랫폼, 실시간 분석 도구, 사용자 친화적인 시각화 및 AI 기반 분석 경험을 제공하는 향상된 Power BI가 포함됩니다. 또한 Fabric에는 사용자가 실시간으로 데이터를 모니터링하고 들어오는 정보를 기반으로 작업 및 알림을 트리거할 수 있는 새로운 no-code 개발자 인터페이스가 포함되어 있습니다.
이러한 모든 도구는 긴밀하게 통합되어 있으며 Microsoft의 AI Copilot도 통합합니다. Microsoft의 Azure 데이터 기업 부사장인 Arun Ulag Fabric의 필요성을 설명하면서 고객이 데이터 및 분석을 이해하기 위해 탐색해야 하는 제품 및 기술의 압도적 수를 언급했습니다. 그는 또한 많은 기존 데이터 및 분석 제품에서 생성된 데이터 사일로의 문제를 강조했습니다. Ulag는 고객이 통합세 부담 없이 통합된 솔루션을 원한다고 말했습니다. Microsoft는 데이터 통합, 엔지니어링, 웨어하우징, 데이터 과학, 실시간 분석 및 비즈니스 인텔리전스와 같은 핵심 데이터 분석 워크로드를 해결하여 통합 환경을 만드는 데 집중했습니다. 팀은 단일 컴퓨팅 인프라와 데이터 레이크를 구축하는 데 노력을 집중했습니다. Ulag는 그들의 솔루션이 더 나은 협업, 관리 및 비용 절감을 위한 통합된 제품 경험, 거버넌스 및 플랫폼을 제공한다고 말합니다. Ulag는 Fortune지 선정 500대 기업 중 100개 기업에 Fabric을 개인적으로 시연했다고 언급했습니다.
많은 기업 고객은 플랫폼이 공급업체 종속을 피하면서 데이터 인프라를 단순화하는 방법에 대해 흥분하고 있습니다. 팀에서 내린 중요한 결정 중 하나는 데이터 저장 및 검색을 위한 오픈 소스 열 지향 파일 형식인 Apache Parquet를 중앙 데이터 레이크 형식으로 채택하는 것이었습니다. 또한 Fabric은 멀티 클라우드 접근 방식으로 개발되어 Amazon S3 의 데이터를 지원하고 향후 Google Storage 지원할 예정입니다. 가격 책정 모델을 단순화하는 것은 Microsoft의 또 다른 우선 순위였습니다. 그들은 엔터프라이즈 기술 구매 결정에 상당한 영향을 미치는 컴퓨팅 인프라에 집중하기 위해 공통 패브릭 컴퓨팅 장치를 도입했습니다.
가격 책정 모델은 데이터 및 분석 시스템에 대해 여러 공급업체를 사용하는 것과 관련된 낭비, 통합 문제 및 추가 비용을 해결합니다. Ulag는 통합 컴퓨팅 모델을 통해 기업이 구매한 용량을 서로 다른 시간에 서로 다른 작업에 재사용하여 비용을 절감할 수 있다고 설명했습니다. 데이터 액세스 및 거버넌스를 관리하기 위해 Microsoft는 Purview를 통합하여 올바른 액세스 권한을 가진 직원이 기밀 데이터를 분석하는 동시에 데이터 사용 방식을 엄격하게 제어할 수 있도록 했습니다. Fabric의 수많은 구성 요소에는 Data Factory, 150개 이상의 사전 구축된 커넥터가 포함된 통합 서비스, 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학을 위한 Synapse 브랜드 데이터 도구 제품군이 포함됩니다. Power BI를 사용하면 비즈니스 분석가가 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있고 no-code Data Activator 서비스를 통해 사용자는 실시간 데이터를 기반으로 특정 작업을 트리거할 수 있습니다. Fabric은 데이터 파이프라인 생성, 코드 생성 및 기계 학습 모델 개발을 용이하게 하도록 설계된 Microsoft의 Copilot을 통합합니다.
그러나 Copilot on Fabric의 가용성은 아직 확인되지 않았습니다. Fabric은 현재 퍼블릭 프리뷰로 제공되며, 이례적으로 사용자는 신용 카드 정보를 제공하지 않고도 서비스를 사용해 볼 수 있습니다. 7월 1일부터 모든 Power BI 테넌트에 대해 Fabric이 활성화됩니다. AppMaster.io 와 같은 다른 low-code 및 no-code 플랫폼과 함께 Fabric은 비즈니스를 위한 데이터 분석 및 통합을 단순화하여 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션에 대한 요구를 해결합니다.
