Microsoft Fabric | En guide

I denne artikkelen går vi gjennom hva Microsoft Fabric er, hvilke komponenter som er inkludert i produktet og hvordan det kan brukes til å understøtte en moderne dataplattform-arkitektur. Deretter diskuterer vi hvordan Fabric posisjonerer seg i markedet sammenlignet med alternative produkter. Vi gir eksperttips om hvordan Fabric bør brukes for data engineering og maskinlæring. Til slutt peker vi deg mot noen ressurser du kan bruke for å komme i gang med Fabric.

Hva er Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric er en integrert, skybasert SaaS-plattform som samler flere av Microsofts datatjenester, inkludert Azure Synapse Analytics, Power BI og Azure Data Factory, i én helhetlig løsning. Løsningen er derfor ment å dekke flere behov fra mange ulike interessenter i samme plattform; roller fra mer teknisk anlagte data engineers helt til forretningsbrukere og analytikere skal kunne dra nytte av plattformen.

Denne plattformen er designet for å forenkle databehandling og forbedre analytiske evner ved å tilby en samlet lagringsstruktur kalt OneLake, der man kan integrere data fra mange ulike kilder, som ressurser fra skyleverandører som Azure, AWS og Google Cloud.

Fabric tilbyr tilpassede verktøy og grensesnitt (såkalte “workloads” eller “experiences”) basert på hvilken rolle hver bruker har:

• Data Engineering: Tilbyr verktøy for å bygge data lakehouse og annen infrastruktur for storskala datainnsamling, -behandling og -tilgjengeliggjøring, inkludert Notebooks, Apache Spark Jobs, Data Pipelines, Environments og API for GraphQL.

• Data Science: Legger til rette for utvikling og operasjonalisering av AI- og maskinlæringsmodeller, og støtter hele prosessen fra dataintegrasjon til prediksjon og innsikt. Inkluderer verktøy som Notebooks, Environments, ML Models, Experiments og Apache Spark Jobs.

• Data Warehousing: Tilbyr skalerbare SQL-baserte datalagringsfunksjoner, med åpne dataformater under panseret, samt mulighet for uavhengig skalering av beregnings- og lagringsressurser for effektiv håndtering av store datasett. Inkluderer verktøy som Warehouse, Notebooks og Mirroring.

• Real-Time Intelligence: Muliggjør sanntidsdataanalyse fra ulike strømmekilder, og tilbyr en helhetlig løsning for hendelsesdrevne scenarier og datalogger. Inkluderer verktøy som Activator, Eventstream og Eventhouse.

• Power BI: Integrert i Microsoft Fabric for å tilby kraftige, interaktive rapporter og dashboards, noe som gir brukerne mulighet til å visualisere og dele innsikt effektivt.

Disse fordeler seg på følgende kjernekomponenter i Fabric, som understøtter store deler av funksjonaliteten i produktet:

• OneLake: Den sentrale lagringsstrukturen i Microsoft Fabric, som muliggjør lagring av data fra ulike kilder i et enhetlig format. OneLake støtter åpne dataformater som Parquet og Delta, noe som sikrer tilgjengelighet og brukervennlighet på tvers av ulike verktøy og plattformer.

• Data Factory: Tjenesten for dataintegrasjon og -orkestrering innen Microsoft Fabric, basert på Azure Data Factory. Verktøyet støtter en rekke innebygde koblinger til ulike datakilder, inkludert databaser, REST APIer, SaaS-applikasjoner og filsystemer, noe som gir en bred tilkoblingsmulighet for organisasjoner.

Hvordan passer Microsoft Fabric inn i en moderne dataarkitektur?

Microsoft Fabric tilbyr tjenester som dekker flere behov for ulike “use case” og interessenter.

1. Samling av kapabiliteter: I kommunikasjonen rundt Fabric bruker Microsoft ord som “unification”, “integrated”, “seamless” og “user-friendly”, noe som tydeliggjør deres mål om at plattformen skal passe alle som jobber med data i en organisasjon. Plattformen er såkalt “enterprise-ready”, og støtter hele dataprosessen ende til ende. Målet til Microsoft er én plattform for alle. Det inkluderer dataintegrasjon, datavarehus, avanserte analyser, sentralisert lagring i åpne filformater, data governance, ulike grensesnitt for ulike brukere og sentralisert administrasjon av brukere og andre artifakter.

2. Enkelt å komme i gang: Siden Fabric er SaaS er det veldig enkelt å komme i gang. Hvis du har Power BI fra før så har du tilgang til Fabric også! Det er omtrent bare å lage seg en bruker i Fabric, så kan man starte å bygge dataprodukter. Man trenger ikke å bekymre seg for å spinne opp separat skyinfrastruktur.

3. Integrasjon med andre systemer: Selv om Fabric skal være én plattform for å dekke alle behov har man likevel mulighet til å kombinere verktøy utfra behovene man har. Foretrekker du et annet verktøy til orkestrering? Eller til data science og avansert analyse? Ja, da kan du enkelt integrere disse med Fabric og OneLake, slik at du fortsatt kan velge verktøy utfra forutsetninger, erfaring og preferanser. I tillegg har Fabric f.eks. muligheter for såkalt Mirroring og Shortcuts, slik at man ikke alltid trenger å integrere data fra andre områder, dvs. at man slipper kostnad knyttet til duplisering og flytting av data inn i OneLake.

Hvordan posisjonerer Microsoft Fabric seg mot andre verktøy?

Microsoft Fabric kan være et godt alternativ for organisasjoner som allerede benytter Microsoft-tjenester, f.eks. gjennom Azure:

1. Kjent teknologi: Siden Fabric er basert på kjent og mye brukte produkter Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory, Azure Storage og Power BI, vil mye føles kjent for de som allerede bruker Microsoft-produkter. De utvikler stadig mer funksjonalitet, men grunnlaget er veldig likt. Siden Fabric er SaaS øker samtidig risikoen for vendor lock-in i enda større grad enn bruk av Azure-tjenester – som man i noe mindre grad risikerer med Databricks og Snowflake.

2. Fremtidsrettet: Det er tydelig at Microsoft satser på Fabric som sitt nye flaggskip innenfor data- og analyse, en rolle som Azure Synapse Analytics hadde inntil nylig. Det kan være noe å vurdere hvis man ønsker å bygge en plattform på Microsoft-produkter i dag, fordi de slipper stadig ny og forbedret funksjonalitet. Microsoft Fabric vil bli mer og mer sømløst, testet, velfungerende og moderne etter hvert som tiden går, og flere kunder tar produktet i bruk.

3. Forutsigbar og enkel kostnadsmodell: Der tjenester som Azure Synapse Analytics, Databricks og Snowflake i stor grad har “consumption”-baserte prismodell, som innebærer at man betaler for prosseseringstid og -kraft, har Fabric en kapasitetsbasert prismodell. Det betyr at man på forhånd velger en kapasitet, en såkalt Fabric Capacity SKU, blant en liste over ulike valgmuligheter, tilsvarende som for Power BI fra tidligere. Valget av SKU avgjør hvor mye prosesseringskraft man får tilgang på. De aller fleste funksjonene i Fabric er inkludert i denne prismodellen, utenom noen tjenester som lagring i OneLake, Power BI og dataintegrasjon, noe som gjør det svært forutsigbart og enkelt. Man kan endre SKU underveis, basert på observert bruk, ved å følge deres Pay-as-you-go-modell, eller man kan binde seg til en viss SKU over en gitt periode, noe som åpner for en rabattert totalpris hvis man vet akkurat hva sitt behov er.

Noen råd fra våre erfarne data engineers før implementering av Microsoft Fabric

1. Planlegg arkitekturen nøye: Gjennomgå og forstå nåværende og fremtidige brukerkrav som setter føringer for tekniske krav. Tenk også tidlig på volum, kompleksitet og design av ende-til-ende dataflyt for å evaluere komponenter som passer arkitekturen.
2. Behovsprøv og kartlegg: Pass på at Fabric inneholder kapabilitetene du er på jakt etter. Er data science-kapabilitetene gode nok? Er data engineering-kapabilitetene gode nok? Har du utviklere som er komfortable med verktøyene og rammeverkene som tilbys? Slike spørsmål er, som alltid, like viktige å besvare også når man vurderer å implementere Microsoft Fabric.
3. Velg riktig tjenester for dataintegrasjon, og -orkestrering: Avhengig av tekniske behov så er det ikke nødvendig å gå for Data Flows, Data Pipelines, Mirroring eller Shortcuts. Man kan helt fint velge andre verktøy for dataintegrasjon og -orkestrering, som Azure Data Factory, hvis man ønsker mer fleksibilitet. Det kan gå på bekostning av den relativt enkle og forutsigbare prismodellen man får ved å holde seg til Fabric.
4. Velg kapasitet etter behov: Begynn med en lav SKU og oppjuster heller etter hvert hvis behovene for beregningskraft ikke blir møtt. Bruk Microsoft Fabric Monitor Hub og relaterte tjenester i plattformen for å følge med på kostnadstyvene. Velg en så lav SKU som mulig uten at det går utover produktivitet og ytelse.
5. Sikkerhet og overvåking: Sikre at du har designet for sikkerhet i tråd med organisasjonens krav og retningslinjer. Dette kan gjelde tilgangsstyring til tjenester, nettverk, lese-tilgang av data og lignende sikkerhetskrav.
6. Beste praksis: Etablert praksis for lakehouse og datalagring gjelder også for Microsoft Fabric. Start tidlig med å adressere lavthengende frukter som kan spare prosesseringstid og kostnader, som f.eks. fornuftige dataintegrasjonsprosesser, klart definerte oppdateringsfrekvenser av data og logisk inndeling i tabell- og mappestrukturer.
7. Velg verktøy med omhu: Selv om Microsoft Fabric ønsker å være alfa og omega innenfor data- og analyse, opplever vi at noen av tjenestene og produktene som tilbys har manglende funksjonalitet og at alternativ kan gi mer verdi og mindre frustrasjon. Velg derfor verktøy med omhu, utfra klare kriterier knyttet til egnethet, fartstid og robusthet. Det er også mange gode 3. partsløsninger som integrerer godt med øvrige Microsoft-teknologi.

Vanlige spørsmål om Microsoft Fabric

Hvilke språk og rammeverk støtter Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric støtter flere språk og rammeverk, inkludert T-SQL, KQL, Python, PySpark, Spark SQL, Scala og R. Dette gjør at utviklere kan bruke en rekke kjente verktøy og språk.

Hvordan fungerer prissettingen for Microsoft Fabric?

Prissettingen er avhengig av hvilke tjenester du ønsker å benytte. Tjenester på Azure for data- og analyse har ofte både en “consumption” prising som gjør at man betaler for prosseseringstid, men også muligheten til å låse prisen ved å velge dedikerte ressurser om man har statiske behov for prosessering.

Hvordan fungerer sikkerheten i Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric tilbyr én helhetlig modell også for sikkerhet og tilgangsstyring, som kommer påskrudd ut av boksen. Plattformen kommer med funksjoner som kryptering av “data at rest” i OneLake, sikre nettverkstjenester og brannmurregler. Når det kommer til tilgangsstyring må hver bruker autentiseres via Microsoft Entra ID, og all kommunikasjon mellom bruker og plattform foregår over Microsoft sitt lukkede og sikrede nettverk. Man kan også legge til funksjoner som Private Links og Entra Conditional Access. Til slutt støtter Fabric en rekke samsvarsstandarder.

Slik kommer du i gang med Microsoft Fabric

Hvis du vil lære mer om Fabric, er det mange ressurser tilgjengelig. Her er noen anbefalinger:

1. For å komme igang med en gratis prøvekonto på Fabric kan du følge disse stegene fra Microsoft.
2. Microsoft tilbyr en rekke kurs og sertifiseringer relatert til deres tjenester og produkter via Microsoft Learn, deriblant også Fabric. I tillegg er dokumentasjonen ofte det beste stedet å lete etter svar på både små og store spørsmål knyttet til plattformen.
3. Youtube har også gode introduksjonsvideoer for å forstå de viktigste konseptene. Her er en video vi synes er bra: