Microsoft Fabric 是适用于企业的一站式分析解决方案，涵盖从数据移动到数据科学、Real-Time分析和商业智能等所有方面。 它提供一套全面的服务，包括数据湖、数据工程和数据集成，所有这些服务都在一个位置。

使用 Fabric 时，无需将多个供应商的不同服务拼凑在一起。 相反，你可以享受高度集成、端到端且易于使用的产品，旨在简化分析需求。

该平台建立在软件即服务 (SaaS) 的基础之上，它使简单性和集成性达到一个全新的水平。

重要

Microsoft Fabric 目前为预览版。 此信息与预发行产品相关，相应产品在发行之前可能会进行重大修改。 Microsoft 不对此处提供的信息作任何明示或默示的担保。

Microsoft Fabric 将 Power BI、Azure Synapse 和 Azure 数据资源管理器中的新组件和现有组件汇集到单个集成环境中。 然后，这些组件将呈现在各种自定义用户体验中。

Fabric 将数据工程、数据工厂、数据科学、Data Warehouse、Real-Time分析和 Power BI 等体验汇集到共享 SaaS 基础中。 此集成具有以下优势：

借助 Microsoft Fabric SaaS 体验，所有数据和服务都无缝集成。 IT 团队可以集中配置核心企业功能，并且权限会自动应用于所有基础服务。 此外，数据敏感度标签会自动跨套件中的项继承。

Fabric 使创建者能够专注于制作最佳作品，从而无需集成、管理或了解支持体验的底层基础结构。

Microsoft Fabric 提供一套全面的分析体验，旨在无缝协同工作。 每个体验都是针对特定角色和特定任务定制的。 Fabric 在以下类别中包括行业领先的体验，以满足端到端分析需求。

数据工程 - 数据工程体验提供具有出色创作体验的世界级 Spark 平台，使数据工程师能够执行大规模数据转换并通过 lakehouse 实现数据民主化。 通过 Microsoft Fabric Spark 与数据工厂的集成，可以计划和协调笔记本和 Spark 作业。 有关详细信息，请参阅 什么是 Microsoft Fabric 中的数据工程？

数据工厂 - Azure 数据工厂将Power Query的简单性与Azure 数据工厂的规模和功能相结合。 可以使用 200 多个本机连接器连接到本地和云中的数据源。 有关详细信息，请参阅 什么是 Microsoft Fabric 中的数据工厂？

数据科学 - 数据科学体验使你能够在 Fabric 体验中无缝生成、部署和操作机器学习模型。 它与 Azure 机器学习集成，提供内置的试验跟踪和模型注册表。 数据科学家有权通过预测丰富组织数据，并允许业务分析师将这些预测集成到其 BI 报表中。 这样，它就从描述性见解转变为预测性见解。 有关详细信息，请参阅 什么是 Microsoft Fabric 中的数据科学？

Data Warehouse - Data Warehouse体验提供行业领先的 SQL 性能和规模。 它完全将计算与存储分开，从而支持这两个组件的独立缩放。 此外，它还以开放 Delta Lake 格式本机存储数据。 有关详细信息，请参阅 什么是 Microsoft Fabric 中的数据仓库？

实时分析 - 从各种源（例如应用、IoT 设备、人机交互等）收集的观察数据。 它是目前增长最快的数据类别。 此数据通常采用 JSON 或文本等格式的半结构化数据。 它以大量方式提供，架构不断变化。 这些特征使得传统数据仓库平台难以使用。 Real-Time Analytics 是用于观察数据分析的一流引擎。 有关详细信息，请参阅 Fabric 中的Real-Time分析是什么？

Power BI - Power BI 是世界领先的商业智能平台。 它确保业务所有者可以快速直观地访问 Fabric 中的所有数据，以便对数据做出更好的决策。 有关详细信息，请参阅 什么是 Power BI？

Fabric 将所有这些体验汇集到一个统一的平台中，以提供业内最全面的大数据分析平台。

Microsoft Fabric 使组织和个人能够将大型复杂数据存储库转换为可操作的工作负载和分析，并且是数据网格体系结构的实现。 若要详细了解数据网格，请访问介绍 数据网格体系结构的文章。

Microsoft Fabric 平台统一了整个企业的 OneLake 和 lakehouse 体系结构。

数据湖是生成所有 Fabric 服务的基础。 Microsoft Fabric Lake 也称为 OneLake。 它内置于 Fabric 服务中，并提供一个统一的位置，用于存储运行体验的所有组织数据。

OneLake 基于 ADLS (Azure Data Lake Storage) Gen2 构建。 它为为专业开发人员和公民开发人员提供单个 SaaS 体验和租户范围的数据存储。 OneLake SaaS 体验简化了体验，用户无需了解任何基础结构概念，例如资源组、RBAC (基于角色的访问控制) 、Azure 资源管理器、冗余或区域。 此外，它甚至不需要用户拥有 Azure 帐户。

OneLake 消除了当今普遍和混乱的数据孤岛，单个开发人员在预配和配置自己的独立存储帐户时会创建这些孤岛。 相反，OneLake 为所有开发人员提供了一个统一的存储系统，其中发现和数据共享很少，并且集中统一地强制实施策略和安全设置的合规性。 有关详细信息，请参阅 什么是 OneLake？

OneLake 本质上是分层的，用于简化整个组织的管理。 它内置于 Microsoft Fabric 中，无需进行任何前期预配。 每个租户只有一个 OneLake，它提供跨用户、跨区域甚至跨云的单一虚拟管理平台文件系统命名空间。 OneLake 中的数据划分为可管理的容器，以便于处理。

租户映射到 OneLake 的根，位于层次结构的顶层。 可以在租户中创建任意数量的工作区，这些工作区可视为文件夹。

下图显示了存储数据的各种 Fabric 项。 这是 Fabric 中各种项如何将数据存储在 OneLake 中的一个示例。 如所示，可以在一个租户中创建多个工作区，在每个工作区中创建多个湖屋。 湖屋是文件、文件夹和表的集合，代表数据湖上的数据库。 若要了解详细信息，请参阅 什么是湖屋？。

租户中的每个开发人员和业务部门都可以在 OneLake 中立即创建自己的工作区。 他们可以将数据引入自己的湖屋，开始处理、分析和协作处理数据，就像 Office 中的 OneDrive 一样。

所有 Microsoft Fabric 计算体验都预先连接到 OneLake，就像 Office 应用程序预先连接以使用组织的 OneDrive 一样。 数据工程、Data Warehouse、数据工厂、Power BI 和 Real-Time Analytics 等体验使用 OneLake 作为其本机存储。 它们不需要任何额外的配置。

OneLake 旨在允许使用 快捷方式 功能将现有 PaaS 存储帐户即时装载到 OneLake 中。 无需迁移或移动任何现有数据。 使用快捷方式可以访问存储在 Azure Data Lake Storage 中的数据。

此外，快捷方式使你可以轻松地在用户和应用程序之间共享数据，而无需移动或复制信息。 快捷方式功能扩展到其他存储系统，允许使用透明智能缓存跨云撰写和分析数据，从而降低出口成本，使数据更接近计算。