Терминология ткани

Узнайте определения терминов, используемых в Fabric, включая термины, относящиеся к каждой рабочей нагрузке Fabric.

Общие термины

Следующие термины используются во всех рабочих нагрузках Fabric.

Capacity

Емкость — это выделенный набор ресурсов, которые можно использовать в определенное время. Емкость определяет способность ресурса выполнять действие или производить выходные данные. Разные элементы используют другую емкость в определенное время. Fabric предоставляет емкость через SKU и пробные версии Fabric. Дополнительные сведения см. в разделе Что такое емкость?

Единицы емкости (ЦС)

Единицы емкости — это единица измерения вычислительных ресурсов в Fabric. Все рабочие нагрузки и операции потребляют единицы емкости из доступной вам емкости Fabric. Потребление классифицируется как интерактивные или фоновые операции. Дополнительные сведения см. в разделе "Операции Fabric".

Delta Lake

Delta Lake — это стандартный формат таблицы для всех Fabric рабочих нагрузок. При загрузке данных в Fabric они по умолчанию хранятся как таблицы Delta. Дополнительные сведения см. в разделе "Взаимодействие с форматом таблицы Delta Lake".

Direct Lake

Direct Lake — это режим хранения в Fabric, позволяющий семантической модели читать таблицы Delta непосредственно из OneLake без импорта данных или использования DirectQuery. Direct Lake объединяет производительность режима импорта с свежестью данных DirectQuery. Дополнительные сведения см. в обзоре Direct Lake.

Домен

Домен позволяет вашей организации группировать рабочие области по логическим бизнес-направлениям, например «Финансы» или «Маркетинг». Домены помогают администраторам Fabric делегировать управление и применять политики управления на уровне выше рабочей области. Дополнительные сведения см. в разделе "Домены".

Элемент

Объект item — это объект в Fabric, например lakehouse, notebook, warehouse или eventhouse. Каждая рабочая нагрузка Fabric включает разные типы элементов. Например, рабочая нагрузка "Проектирование данных" включает элементы определения заданий Lakehouse, notebook и Spark.

Семантическая модель

Семантическая модель — это слой метаданных в Fabric, который определяет таблицы, связи, меры и подключения к данным. Семантические модели — это источник данных для Power BI отчетов, панелей мониторинга и других возможностей аналитики в Fabric. Дополнительные сведения см. в статье "Создание семантических моделей и управление ими".

Tenant

клиент представляет собой отдельный экземпляр Fabric для организации, связанный с клиентом Microsoft Entra.

Рабочая нагрузка

Рабочая нагрузка — это коллекция возможностей, предназначенных для определенной функциональности. Рабочие нагрузки Fabric включают инженерию данных, Data Factory, Data Science, Data Warehouse, базы данных, отраслевые решения, аналитику в реальном времени, Fabric IQ и Power BI.

Workspace

Рабочая область — это коллекция элементов, объединяющих различные функциональные возможности в одной среде, предназначенной для совместной работы. Он выступает в качестве контейнера, использующего емкость для выполняемой работы, и предоставляет элементы управления для доступа к элементам в нем. Например, в рабочей области пользователи создают отчеты, записные книжки и семантические модели. Дополнительные сведения см. в разделе "Рабочие области".

Data Engineering

Рабочая нагрузка "Проектирование данных" предоставляет средства для крупномасштабной обработки и преобразования данных с помощью Apache Spark.

Задание Apache Spark

Задание Apache Spark является частью приложения Spark, которое выполняется параллельно с другими заданиями в приложении. Задание состоит из нескольких задач. Дополнительные сведения см. раздел по мониторингу заданий Spark.

Определение задания Apache Spark

Определение задания Apache Spark — это набор параметров, указывающий, как должно выполняться приложение Spark. Он позволяет отправлять пакетные или потоковые задания в кластер Spark. Дополнительные сведения см. в разделе Что такое определение задания Apache Spark?

Lakehouse

Lakehouse — это база данных, созданная на основе озера данных, содержащая файлы, папки и таблицы. Lakehouse используется подсистемой Apache Spark и подсистемой SQL для обработки больших данных. Lakehouses поддерживают ACID транзакции при использовании таблиц Delta с открытым исходным кодом. Элемент Lakehouse размещается в уникальной папке рабочей области в Microsoft OneLake. Он содержит файлы в различных форматах (структурированных и неструктурированных) в папках и вложенных папках. Дополнительные сведения см. в разделе Что такое хранилище озера?

Notebook

Записная книжка — это средство интерактивного программирования с несколькими языками, которое поддерживает разработку кода и markdown, выполнение заданий Spark и мониторинг заданий Spark, просмотр результатов и совместную работу с участниками команды. Записные книжки можно использовать для изучения и обработки данных и создания экспериментов машинного обучения. Блокнот можно преобразовать в операцию конвейера для оркестрации.

Приложение Spark

Приложение Spark — это программа, написанная пользователем с помощью одного из языков API Spark (Scala, Python, Spark SQL или Java) или Microsoft добавленных языков (.NET c# или F#). При запуске приложения оно делится на одно или несколько заданий Spark, которые выполняются параллельно для обработки данных быстрее. Для получения дополнительной информации см. раздел Мониторинг приложений Spark.

V-order

V-order — это оптимизация записи для файлов формата Parquet, обеспечивающая быстрое чтение. По умолчанию все ядра Fabric записывают Parquet-файлы с упорядочением v-order.

Фабрика данных

Рабочая нагрузка фабрики данных предоставляет возможности интеграции и оркестрации данных, включая конвейеры, потоки данных и соединители для перемещения и преобразования данных.

Connector

Соединитель — это компонент фабрики данных, который используется для подключения к различным типам хранилищ данных. После подключения можно преобразовать данные. Дополнительные сведения см. в разделе Соединители.

Поток данных 2-го поколения

Поток данных 2-го поколения — это интерфейс с низким кодом для приема данных из сотен источников данных и преобразования данных. Поток данных 1-го поколения существует в Power BI. Поток данных 2-го поколения предоставляет дополнительные возможности по сравнению с потоками данных в Фабрика данных Azure или Power BI. Невозможно обновить с 1-го поколения до 2-го поколения. Дополнительные сведения см. в потоках данных в обзоре Фабрики данных.

Pipeline

Конвейер — это элемент фабрики данных, используемый для оркестрации перемещения и преобразования данных. Эти конвейеры отличаются от конвейеров развертывания в Fabric. Дополнительные сведения см. в разделе "Конвейеры".

Trigger

Триггер — это возможность автоматизации в фабрике данных, которая инициирует конвейеры на основе определенных условий, таких как расписания или доступность данных.

Обработка и анализ данных

Рабочая нагрузка обработки и анализа данных предоставляет средства для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения на платформе Fabric.

Data Wrangler

Data Wrangler — это инструмент на основе записных книжек для анализа данных. Он объединяет в себе отображение данных, например сетку, с динамической сводной статистикой и набором общих операций очистки данных. Каждая операция создает код, который можно сохранить обратно в записную книжку в виде многократно используемых скриптов.

Эксперимент

Эксперимент — это основная единица организации и управления всеми связанными запусками машинного обучения. Дополнительные сведения см. в Эксперименты машинного обучения в Fabric.

Модель

Модель — это файл машинного обучения, обученный распознавать определенные типы шаблонов. Вы обучаете модель на наборе данных и предоставляете ей алгоритм, который она использует для анализа и обучения на основе этого набора данных. Дополнительные сведения см. в модели машинного обучения.

Запустить

запуск соответствует одному запуску кода модели. В MLflowотслеживание основано на экспериментах и прогонах.

Хранилище данных

Рабочая нагрузка Data Warehouse обеспечивает хранение корпоративных данных с полными возможностями T-SQL для структурированного хранилища и анализа данных.

Конечная точка аналитики SQL

Конечная точка аналитики SQL — это функция, используемая для выполнения запросов T-SQL к данным для анализа и аналитических сведений. Конечные точки SQL-аналитики доступны для lakehouse, зеркальных баз данных и баз SQL в Fabric. Дополнительные сведения см. в конечной точке аналитики SQL.

Склад

Хранилище — это элемент, который работает в качестве традиционного хранилища данных и поддерживает полные возможности T-SQL транзакций, которые вы ожидаете от корпоративного хранилища данных. Дополнительные сведения см. в разделе Data Warehouse.

Databases

Рабочая нагрузка "Базы данных" предоставляет возможности транзакционной базы данных в Fabric, включая базу данных SQL в Fabric и Cosmos DB в Fabric.

Cosmos DB в Fabric

Cosmos DB в Fabric — это база данных NoSQL в Fabric на основе Azure Cosmos DB для создания приложений, требующих доступа к данным с низкой задержкой. Дополнительные сведения см. в статье Cosmos DB в Fabric.

База данных SQL в Fabric

База данных SQL в Fabric — это транзакционная база данных на основе База данных SQL Azure, которую вы используете для создания операционной базы данных в Fabric. Дополнительные сведения см. в SQL базе данных в Fabric.

Fabric IQ

Fabric IQ является частью Microsoft IQ, набор возможностей, которые образуют уровень корпоративной аналитики стека Microsoft. В Microsoft IQ Fabric IQ работает вместе с work IQ и Foundry IQ, чтобы предоставить контекст для полного представления вашей организации. Элемент Fabric IQ предоставляет контекст для бизнес-сущностей и данных.

IQ (предварительная версия) — это рабочая нагрузка в Fabric, которая объединяет элементы, связанные с унификацией бизнес-семантики в данных, моделях и системах, для поддержки интеллектуальных агентов и принятия решений.

Дополнительные сведения о Fabric IQ см. в статье Обзор Fabric IQ.

Онтология

Онтология — это элемент, в котором можно определить типы сущностей, связи, свойства и другие ограничения для упорядочивания данных в соответствии с бизнес-словарем. Дополнительные сведения см. в разделе "Что такое онтология (предварительная версия)"?

Plan

План — это единая платформа без кода для совместной работы, создания отчетов, аналитики, интеграции данных и управления. Дополнительные сведения см. в разделе "Что такое план (предварительная версия)"?

OneLake

OneLake — это унифицированное многооблачное озеро данных Fabric, которое служит одним уровнем хранения для всех Fabric рабочих нагрузок. Дополнительные сведения см. в разделе Что такое OneLake?

Общий доступ к данным (между арендаторами)

Общий доступ к данным — это функция OneLake, которая позволяет предоставлять общий доступ к актуальным управляемым наборам данных между клиентами Microsoft Entra без копирования данных.

Mirroring

Mirroring — это процесс копирования данных из внешнего источника в Fabric для создания зеркальной базы данных или каталога. Дополнительные сведения см. в разделе "Что такое зеркальное отображение"?

Безопасность OneLake

Безопасность OneLake — это модель безопасности, используемая OneLake для управления доступом и разрешениями на доступ к данным, хранящимся в Fabric. Дополнительные сведения см. в статье "Начало работы с безопасностью OneLake". Внешние получатели получают доступ к общим данным на месте, и все политики управления остаются в силе в источнике. Дополнительные сведения см. в разделе "Внешний доступ к данным".

Shortcut

Ярлык — это встроенная ссылка в OneLake, которая указывает на другое местоположение файлового хранилища. Сочетания клавиш позволяют получать доступ к внешним операционным источникам данных без копирования данных или создания конвейеров ETL. Сочетания клавиш можно комбинировать с общим доступом к данным OneLake для контролируемого межтенантного доступа к общим наборам данных. Для получения дополнительной информации см. ярлыки OneLake.

Power BI

Power BI предоставляет возможности бизнес-аналитики для создания интерактивных отчетов, панелей мониторинга и визуализаций данных.

Конкретные термины Power BI см. в разделе Glossary служба Power BI.

центр Real-Time

Центр Real-Time — это единый центр в Fabric для поиска потоков данных в режиме реального времени и управления ими во всей организации. Каждый клиент Fabric автоматически включает концентратор. Дополнительные сведения см. в обзоре концентратора Real-Time.

Поток данных

Поток данных — это непрерывный поток данных, который отображается в Real-Time концентраторе. Потоки данных включают потоковые выходные данные из потоков событий и таблиц из баз данных KQL. Они автоматически отображаются в центре для любого пользователя с доступом.

событие Fabric

Событие Fabric — это событие, созданное Fabric или ресурсом Azure, например изменение элемента рабочей области, завершение задания или обновление Хранилище BLOB-объектов Azure. Вы можете подписаться на события Fabric, чтобы активировать подчиненные действия, такие как запуски конвейера или уведомления. Дополнительные сведения см. в разделе Введение в события Azure и Fabric.

Интеллект Real-Time

Рабочая нагрузка аналитики Real-Time предоставляет средства для приема, обработки и анализа потоков данных в режиме реального времени.

Activator

Активатор — это элемент без кода или с минимальным кодированием, который используется для создания оповещений, триггеров и действий для ваших потоков данных. Для получения дополнительной информации см. раздел Активатор.

Детектор аномалий

Детектор аномалий — это элемент, который обнаруживает аномалии в таблицах событий и задает оповещения. Дополнительные сведения см. в разделе "Обнаружение аномалий( предварительная версия)".

Создатель цифровых двойников

Построитель цифровых двойников — это элемент, который создает цифровые представления реальных сред для оптимизации физических операций с помощью данных. Дополнительные сведения см. в статье "Что такое построитель цифровых двойников (предварительная версия)"?

Набор схем событий

Набор схем событий — это элемент, который упорядочивает одну или несколько связанных схем в наборы схем, обеспечивая логическую группировку и централизованный контроль доступа. Вы можете управлять тем, кто может просматривать, редактировать или модифицировать схемы на уровне группы, что упрощает управление использованием схем в командах или проектах. Дополнительные сведения см. в разделе "Общие сведения о реестре схем" (предварительная версия).

Eventhouse

Хранилище событий — это элемент для хранения и анализа больших объемов данных, особенно в сценариях, требующих аналитики в режиме реального времени. Центры событий поддерживают потоки данных в режиме реального времени, поэтому вы можете получать, обрабатывать и анализировать данные с низкой задержкой. Одна рабочая область может содержать несколько домов событий, в хранилище событий может храниться несколько баз данных KQL, а каждая база данных может содержать несколько таблиц. Дополнительные сведения см. в обзоре Eventhouse.

Eventstream

eventstream — это элемент, предоставляющий централизованное место на платформе Fabric для сбора, преобразования и маршрутизации событий в режиме реального времени в назначения без написания кода. Поток событий состоит из различных источников данных потоковой передачи, назначений приема и обработчика событий при необходимости преобразования. Дополнительные сведения см. в разделе потоки событий Fabric.

База данных KQL

База данных KQL — это элемент, содержащий данные в формате, в котором можно выполнять запросы KQL. Базы данных KQL — это элементы в составе Eventhouse. Дополнительные сведения см. в разделе базы данных KQL.

Набор запросов KQL

Набор запросов KQL — это элемент, используемый для выполнения запросов, просмотра результатов и управления результатами запросов на данные из базы данных Data Explorer. Набор запросов включает базы данных и таблицы, запросы и результаты. Набор запросов KQL позволяет сохранять запросы для дальнейшего использования или экспортировать и совместно использовать запросы с другими пользователями. Дополнительные сведения см. в разделе "Запросы" в наборе запросов KQL.

Карта

map — это элемент, который визуализирует данные о расположении в режиме реального времени и исторические данные в Fabric, помогая отслеживать динамические события, анализировать пространственные шаблоны и понимать географический контекст вместе с аналитическими сведениями на основе времени. Дополнительные сведения см. в разделе About Fabric maps.

Агент операций

Агент операций — это элемент, который отслеживает данные в режиме реального времени, отслеживает ключевые метрики и рекомендует действия на основе определенных бизнес-правил. Каждый операционный агент — это выделенный элемент Fabric, предназначенный для конкретного бизнес-процесса. Дополнительные сведения см. в разделе "Агент операций".

Панель мониторинга в режиме реального времени

Панель мониторинга в режиме реального времени — это элемент для мониторинга и визуализации потоковых данных. Панель мониторинга в режиме реального времени можно использовать для приема, запроса и отображения данных с низкой задержкой. Дополнительные сведения см. в обзоре панелей мониторинга в режиме реального времени.

Комплект разработки рабочих нагрузок

Пакет средств разработки рабочей нагрузки (WDK) позволяет партнерам и разработчикам создавать, проверять и публиковать пользовательские рабочие нагрузки, расширяющие платформу Fabric.

Набор средств расширяемости

Набор средств расширяемости — это современная эволюция пакета средств разработки рабочей нагрузки. Он предоставляет пакет SDK и начальный набор для создания пользовательских рабочих нагрузок, которые интегрируются в Fabric. Дополнительные сведения см. в Fabric: набор средств расширения.

Центр рабочей нагрузки

Workload Hub — это центральное место в Fabric, где пользователи находят, добавляют и управляют пользовательскими рабочими нагрузками на уровне арендатора, вычислительной мощности или рабочей области. Дополнительные сведения см. в разделе "Использование рабочих нагрузок".