MicrosoftFabric サポート

「Microsoft Fabric Support」は、文脈によって2つの異なる意味を指す場合があります：

Azure Service Fabric のサポート

• これは、マイクロサービスおよび分散アプリケーションの構築とデプロイのためのプラットフォームであるMicrosoft Azure Service Fabricで利用可能なテクニカルサポートオプションを指します。
• これには、セルフヘルプのトラブルシューティング資料、オンラインコミュニティやフォーラムへのアクセス、およびService Fabricの問題に関する専門家の支援を依頼するためのサポートリクエストを提出するオプションが含まれます。

Microsoft Power BI Fabric のサポート

• 「Microsoft Fabric Support」は、Power BI内に統合されたデータ分析プラットフォームであるPower BI Fabricのサポートを指す場合にも使用されることがあります。Power BI Fabricは、様々なデータソースにまたがるフェデレーテッドアクセスを可能にします。
• Power BI Fabricは現在、統合されたPower BIサービスの一部となっているため、そのサポートはMicrosoft Power BIサポートに含まれています。

Microsoft Fabric サポートの今後の手順

• どのような技術的な問題に直面していますか？ Azure Service Fabricに関連する問題であれば、Azure Service Fabricサポートが必要となります。
• Power BI Fabricを特に指していますか？その場合は、Power BIサポートリソースをご利用いただく必要があります。

Microsoft Fabricの価格設定は、ワークロードの実行にかかるコンピューティング料金と、データ保管にかかるストレージ料金という2つの側面を含むため、やや複雑になる場合があります。以下に詳細を説明します：

コンピューティング料金

• キャパシティ・ユニット（CU）ベース：ファブリック・ワークロードの実行に必要な演算能力の単位であるCUのプールを購入します。
• 従量課金またはリザーブドインスタンス：実際の使用量に基づく従量課金と、予測可能な月額費用のリザーブドインスタンスから選択してください。
• 地域ごとの差異:Azure リージョンごとに、CU あたりの価格が異なります。
• 最低1分単位の課金：ワークロードの実行時間が1分の数分の1であっても、1分分の料金が課金されます。

ストレージ料金

• OneLakeストレージ層：Fabric内の全データはこの単一のストレージ層に格納され、データのサイロ化を軽減し管理を簡素化します。
• 1GBあたり月額：ストレージ費用は、保存するデータの総量（GB）に月額料金を乗じた金額に基づきます。
• 地域による差異:コンピューティングの価格と同様に、ストレージのコストもAzureの地域によって異なります。

追加の考慮事項：

• 無料プラン：テストおよび開発目的で利用可能な限定無料プランが提供されています。
• 割引:Microsoftは、継続利用、政府機関、および学術機関向けに様々な割引を提供しています。
• コスト管理ツール：組み込みツールを活用してファブリックリソースの使用状況を監視・最適化し、コストを管理します。

ファブリック価格設定を支援するための次のステップ

• コンピューティングとストレージの使用量が変動するため、Microsoft Fabricのコストを正確に予測することは困難です。
• 予想される作業負荷の規模、データストレージの要件、および選択した価格モデルを慎重に分析し、コストを見積もってください。
• コスト管理ツールを活用し、割引を検討してファブリック支出を最適化してください。

「Microsoft Fabric」という名称を冠した特定の認定資格は存在しません。これはMicrosoft Service Fabricを指す場合も、Fluent UI（旧称：Office UI Fabric）を指す場合も同様です。ただし、Microsoftエコシステム内のより広範な技術やプラットフォームを対象とした関連認定資格は存在し、これらのサービスに関連するスキルや知識を網羅しています。

Microsoft Service Fabric を使用している方にとって、関連する認定資格には以下が含まれます：

Azure認定資格

    – Microsoft認定:Azure開発者アソシエイト (試験 AZ-204): この認定資格は、Microsoft Azure上でクラウドアプリケーションおよびサービスを設計、構築、テスト、保守する開発者を対象としています。これにはService Fabricを使用して構築されたアプリケーションが含まれる場合があります。

    – Microsoft認定資格:Azureソリューションアーキテクト エキスパート (試験 AZ-303 および AZ-304): この上級認定資格は、Azure上でのソリューション実装に関する側面（コンピューティング、ネットワーク、ストレージ、セキュリティなど）を網羅しており、Service Fabricアーキテクチャにも適用可能です。

DevOps認定資格

    – Microsoft Certified:DevOps Engineer Expert (試験 AZ-400): この認定資格は、Service Fabricを通じて管理されるマイクロサービスおよびコンテナ化されたアプリケーションに関連し、エンドユーザーのニーズとビジネス目標を満たす価値ある製品やサービスを継続的に提供するために、人材、プロセス、テクノロジーを統合する個人を対象としています。

Fluent UI（旧称 Office UI Fabric）の認定資格は、フロントエンド開発やデザイン分野との関連性がより強くなります。例えば：

Microsoft 365 認定資格

   – Microsoft Certified:Developer Associate (試験 MS-600): この認定資格は、Microsoft 365 の拡張を扱います。これには、Microsoft 365 アプリケーション全体で統一されたデザインを実現するため、Fluent UI フレームワークに沿ったカスタムユーザーインターフェースの開発が含まれる場合があります。

ウェブ開発およびデザイン認定資格

    – ウェブデザインにおいてFluent UIに直接関連する特定のMicrosoft認定資格は存在しませんが、より広範なウェブ開発認定資格は有用です。これにはHTML、CSS、JavaScript、および最新のウェブフレームワークに関する認定資格が含まれます。

これらの認定資格はMicrosoft Service FabricやFluent UIに特化しているわけではありませんが、これらの認定資格を通じて得られる知識とスキルは、これらの技術に携わるプロフェッショナルにとって非常に有用で有益なものとなります。

Microsoft Fabricの主なデータ分析機能について、簡単に紹介します：

FabricはAzure内の統合プラットフォームであり、データの取り込み、変換、分析、可視化をシームレスに体験できます。Azure Synapse Analytics、Power BI、Data Factoryなどの複数のツールを単一環境に統合します。

主要コンポーネント

• OneLakeストレージ：構造化データ、半構造化データ、非構造化データのストレージを統合するセキュアなデータレイクハウス。
• Data Factory:データ移動と変換を自動化するパイプラインオーケストレーションサービス。
• Synapse Analytics：データウェアハウジング、リアルタイム分析、データサイエンス機能を提供します。
• Power BI:ビジネスインテリジェンスおよびデータ可視化ツール。洞察を探索し共有するためのツールです。

はじめに

• ワークスペースの作成:Azure 内で Fabric 環境を設定します。
• データの取り込み:Data Factory パイプラインを使用して、さまざまなソースから OneLake にデータを取り込みます。
• データ変換:Data Factory内で変換を適用するか、Synapse AnalyticsのSparkノートブックを利用します。
• データ分析：Synapse Analyticsでのデータウェアハウスクエリと、Stream Analyticsなどのツールによるリアルタイム分析のいずれかを選択します。
• データの可視化：Power BIを活用して、洞察を共有するための魅力的なダッシュボードとレポートを作成します。

メリット

• データ管理を簡素化：多様なツールを単一プラットフォームに統合し、効率的なワークフローを実現します。
• 高度な分析機能を提供：データウェアハウジングからリアルタイムの洞察まで、幅広いデータ分析機能を提供します。
• データの民主化を推進：様々なスキルレベルのユーザーがデータにアクセスし分析できるようにします。
• 効率的に拡張：データ量と処理ニーズに応じて適応し、費用対効果の高いソリューションを実現します。

以下は、FabricとPower BIの機能サポートを比較した簡易参照表です。

Microsoft Fabricのライセンスサポートには、個々のサービスサブスクリプションと、お客様の具体的な使用状況に応じた追加費用が発生する可能性があります。内訳は以下の通りです：

コアサービスサポート

• Azure Synapse Analytics:選択した階層とリソース使用量に基づいて、個別のサブスクリプションが必要です。
• Azure Data Factory:データ処理ユニット (DPU) とマネージド仮想ネットワーク (VNet) に対して個別に価格設定された、複数のサービスレベルで提供されます。
• Power BI:ニーズに応じて、特定のユーザー向けに個別のPower BI Proライセンス、専用容量と共有機能を備えたPower BI Premium per User (PPU) ライセンス、または大規模なチームや複雑なワークロード向けのPower BI Premium容量サブスクリプションを選択できます。

ワンレイク ストレージ費用

• Azure Synapse Analytics サブスクリプションに含まれます。ただし、ストレージの割り当て量を超えると、GB あたり月額ベースで追加料金が発生する場合があります。

追加のライセンスに関する考慮事項

• 無料トライアル:MicrosoftはAzure Synapse Analyticsの無料トライアルを提供しており、初期費用なしで基本的なFabric機能をお試しいただけます。
• 割引:Microsoft Azureでは、コミットメント利用、政府機関、学術機関向けに様々な割引を提供しており、これによりライセンス費用を削減できる可能性があります。
• コスト管理ツール:Azureに組み込まれたツールを活用してリソース使用状況を監視し、Fabricライセンス費用を最適化します。

ファブリックライセンスに関するガイダンス

• Microsoft Fabric のライセンス費用を正確に見積もるには、予想されるデータ量、処理要件、選択したサービス階層、および潜在的なストレージ料金について慎重な分析が必要です。
• 無料トライアルの活用とコスト最適化戦略の検討により、ライセンス費用を効果的に管理することをご検討ください。
• MicrosoftサポートまたはUSCloudなどの認定パートナーに相談することで、お客様の具体的な要件に基づいて最適なライセンスオプションと適用可能な割引を判断するお手伝いができます。

Microsoft Fabricは、その柔軟性により様々なニーズやシナリオに適応できるため、多様なアーキテクチャをサポートします。ただし、Fabricで使用される一般的なアーキテクチャパターンを以下に示します：

1. レイクハウス建築

• これはMicrosoft Fabricが推進する主要なアーキテクチャであり、OneLakeが中核的なデータリポジトリとして機能します。構造化データ、半構造化データ、非構造化データが共存し、データウェアハウジング、リアルタイム分析、データサイエンスといった様々なワークロードを実現します。
• このアーキテクチャは、レイクハウス環境内でデータウェアハウジングにAzure Synapse Analytics、データサイエンスにSparkノートブックといったツールを活用します。

2. マイクロサービスアーキテクチャ

• Azure Service Fabricは、「Microsoft Fabric」の傘下にあるもう一つのサービスであり、マイクロサービスアプリケーションの構築とデプロイを支援します。分散アプリケーション向けにコンテナ化、サービス間通信、リソース管理を提供します。
• このアーキテクチャは、個別にスケーリングおよび更新可能な独立したモジュール型サービスに焦点を当てています。

3. ハイブリッドアーキテクチャ

• Fabricサービスは、オンプレミスデータソースや他のクラウドプラットフォームと組み合わせてハイブリッド展開が可能です。Azure Data Factoryは様々な場所間のデータ移動を容易にし、多様な環境にわたる一貫したデータ分析を実現します。

4. サーバーレスアーキテクチャ

• Fabricは、データ変換やイベント処理といった特定のタスクにおいて、Azure Functionsを介したサーバーレス関数を活用します。これにより従量課金モデルが促進され、インフラストラクチャ管理のオーバーヘッドが削減されます。

5. カスタムアーキテクチャ

• Fabricの柔軟性により、特定の要件に基づいたカスタムアーキテクチャを設計できます。様々なツールやサービスを統合し、複雑なデータや分析ニーズに合わせたソリューションを構築することが可能です。

アーキテクチャを選択する際に考慮すべき要素

• データ量と多様性：管理が必要なデータの種類と量を考慮し、最適なストレージおよび処理ソリューションを選択してください。
• 求める機能：データウェアハウジング、リアルタイム分析、データサイエンスなど、求めるデータ分析機能を特定し、アーキテクチャの選択を導く。
• スケーラビリティとコスト：将来のニーズに対応できるよう効率的に拡張でき、かつコストを最適化した状態を維持できるアーキテクチャを選択してください。
• 既存のインフラストラクチャ：既存のデータインフラストラクチャがある場合、シームレスなハイブリッドソリューションを実現するために、それをFabricとどのように統合できるかを検討してください。

追加の考慮事項

• Microsoft Fabricに「最適な」単一のアーキテクチャは存在しません。特定のニーズと目標を評価し、最も適切で効率的な設計を選択することが極めて重要です。
• MicrosoftサポートまたはUS Cloudなどの経験豊富なパートナーに相談することで、ファブリック環境向けの効果的なアーキテクチャの設計と実装において貴重なガイダンスを得ることができます。

Microsoft Fabric および/または Databricks のサポートを検討している企業向けの簡易リファレンス表です。

「Microsoft Fabric」のサポート費用は、Microsoft Service FabricとFluent UI（旧称：Office UI Fabric）のどちらを指すか、またそれらをどのように使用する予定かによって異なります。両者はMicrosoftのエコシステム内で異なる技術であるため、プラットフォームごとにサポート費用が異なります。

Microsoft Service Fabric

サービス費用:Microsoft Service Fabric自体は無料のオープンソースプラットフォームです。Service Fabricの使用に直接的な費用は発生しません。

インフラストラクチャ費用:AzureにService Fabricを展開する場合、消費するAzureリソース（仮想マシン、ストレージ、ネットワークなど）に対して課金されます。これらの費用は展開の規模とサイズによって異なります。

サポートプランの費用：Microsoftからの公式サポート（トラブルシューティングや高度なガイダンスなど）が必要な場合、通常はサポートプランが必要です。Microsoft AzureのサポートプランはDeveloperからPremierまであり、費用は月額数百ドルから数千ドルまで様々です。Microsoftよりも手頃な代替案をお探しの方には、US Cloudによるサードパーティサポートも利用可能です。

開発および保守コスト：Service Fabric 上に構築されたアプリケーションの開発および保守にはコストが伴います。これには開発者の給与、トレーニング、外部専門知識が必要な場合のコンサルティング費用などが含まれます。

Fluent UI（旧称：Office UI Fabric）

フレームワークの費用:Fluent UIは無料のオープンソースフレームワークです。使用料は一切かかりません。

開発コスト：Fluent UI を使用する際の主なコストは開発に関連します。つまり、アプリケーションの UI を構築・保守する開発者への報酬です。

トレーニングと学習：チームがFluent UIに慣れていない場合、トレーニングや学習リソースに関連する費用が発生する可能性があります。

一般的なサポートに関する考慮事項

統合と互換性：これらの技術を既存システムに統合する際にもコストが発生する可能性があります。特に互換性の問題が生じた場合にはなおさらです。

スケーリングと複雑性：これらの技術の利用が増えるにつれ、インフラストラクチャ、サポート、および保守に関連するコストも増加する可能性があります。

サポートと更新：継続的なサポートとシステムの最新版への更新もコスト要因となり得ます。

総所有コスト（TCO）にはインフラストラクチャ、開発、運用コストが含まれ、具体的なユースケースや導入規模によって大きく変動する可能性があります。詳細かつ正確なコスト評価については、特に大規模またはエンタープライズレベルの導入を検討されている場合は、US CloudまたはMicrosoftの営業担当者に相談されることをお勧めします。

Microsoft FabricはCopilotをサポートしています。Copilotは開発者がより優れたコードを書くのを支援するAI開発アシスタントです。CopilotをFabricと組み合わせて使用することで、データパイプライン、データ変換スクリプト、その他のFabricアプリケーションの開発を改善できます。

CopilotとFabricの併用

• コードスニペットの提案:Copilotは、Data FactoryやSynapse Analyticsからのデータアクセスなど、一般的なタスク向けのコードスニペットを提案できます。
• コード文の補完:Copilotは変数宣言や関数呼び出しなどのコード文を補完できます。
• コードのリファクタリング：Copilotはコードをリファクタリングし、可読性と保守性を向上させます。
• コードのデバッグ:Copilotはコード内のエラーに対する修正案を提案できます。

CopilotをFabricで使用するには、お使いのIDE用のCopilot拡張機能をインストールする必要があります。

Copilotは現在、Visual Studio CodeとPyCharmで利用可能です。拡張機能をインストール後、IDEでコードを記述しTabキーを押すことでCopilotの使用を開始できます。Copilotはコードスニペットを提案し、コード文の補完を行います。

Microsoft Copilot with Fabric を使用するメリット

• 生産性の向上：コパイロットはコードをより速く、より効率的に書くのに役立ちます。
• エラー率の低減：Copilotはコード内のエラー回避を支援します。
• コード品質の向上：Copilotは、よりクリーンで保守性の高いコードを書くのに役立ちます。

Microsoft Fabricは、Fabricリソースへの安全かつ効率的なアクセスを支援するため、さまざまなログインサポートオプションを提供しています。利用可能な方法の概要は以下の通りです：

1. Azure Active Directory (AAD)

• 主要なログイン方法: AAD は Fabric 向けの推奨ログイン方法であり、既存の Azure Active Directory テナントおよびユーザー ID とのシームレスな統合を提供します。
• メリット
  • シームレスなシングルサインオン（SSO）：AADはFabricを含むすべてのAzureサービスでシングルサインオンを実現し、個別のログインを不要にします。
  • アイデンティティ管理：AADはユーザー認証、認可、アクセス制御を処理し、ユーザー管理とセキュリティを簡素化します。
  • ロールベースのアクセス制御（RBAC）：AADはFabric内でのユーザーアクセス権限を制御するきめ細かいRBACを実現し、データセキュリティとコンプライアンスを確保します。

2. ファブリック管理型アイデンティティ (MI)

• Fabric サービス向けマネージド ID: MI により、Fabric サービスは明示的なユーザー操作を必要とせずに他の Azure リソースに対して自身を認証できます。
• メリット
  • 無人アクセス：MIにより、サービスはユーザーの介入を必要とせずにリソースにアクセスでき、自動化およびオーケストレーションタスクを簡素化します。
  • セキュアなアクセス: MIは認証にAzure Active Directoryを活用し、リソースへの安全なアクセスを確保します。

3. ファブリック キー ボールト

• ファブリックの機密情報を安全に保管する場所: ファブリック キー ボールトは、認証資格情報や暗号化キーなどの機密情報を保管・管理するための安全な場所を提供します。
• メリット
  • セキュアなシークレット管理：Fabric Key Vaultは機密情報を不正アクセスから保護し、データ侵害を防ぎます。
  • 一元化されたアクセス: Fabric Key Vaultはシークレット管理のための一元化された場所を提供し、アクセスとコンプライアンスを簡素化します。

4. ファブリック認証ツール

• Fabricクライアント向けカスタム認証機能:Fabric 認証機能により、Azure Active Directory以外のシナリオにも対応した、Fabricクライアント向けのカスタム認証メカニズムを実装できます。
• メリット
  • 柔軟性：Fabric Authenticatorは、外部IDプロバイダーや認証プロトコルとの統合において柔軟性を提供します。
  • カスタマイズされた体験：特定のクライアントアプリケーションやユースケース向けに、カスタマイズされた認証体験を設計できます。

これらのログイン方法に加え、Fabricはセキュリティ強化と不正アクセス試行からの保護を目的として、多要素認証（MFA）のサポートも提供しています。

Microsoft Fabricはレイクハウスアーキテクチャを包括的にサポートし、組織が統一リポジトリ内で多様なデータタイプを保存、管理、分析することを可能にします。OneLakeストレージ、Data Factory、Synapse Analyticsといった中核コンポーネントは、シームレスなレイクハウス体験を実現するよう設計されています。

ワンレイク・ストレージ

• 一元化されたデータリポジトリ：OneLakeストレージは構造化データ、半構造化データ、非構造化データの中央リポジトリとして機能し、データサイロを解消して統一されたアクセスを実現します。
• 柔軟なデータ形式サポート：OneLakeはParquet、Delta Lake、Avroを含む様々なデータ形式をサポートし、多様なデータソースやワークロードとの互換性を確保します。
• メタデータ管理：OneLakeは、データ系譜を整理・追跡するための集中型メタデータ管理システムを提供し、データガバナンスとトレーサビリティを強化します。

データファクトリー

• データパイプラインのオーケストレーション:Data Factoryは、OneLakeストレージやその他のデータソース間でのデータの取り込み、変換、移動のためのデータパイプラインの作成と管理を可能にします。
• 自動化されたデータ管理：Data Factoryはデータ処理タスクを自動化し、時間と労力を節約しながらデータの整合性と信頼性を確保します。
• 統合とコネクタ:Data Factoryは、さまざまなAzureサービスや外部データソースとの統合を提供し、接続されたデータエコシステムの構築を促進します。

シナプス・アナリティクス

• データウェアハウジングとリアルタイム分析：Synapse AnalyticsはOneLakeストレージ内でデータウェアハウジングとリアルタイム分析の両機能を提供し、多様な分析ニーズに対応する統合プラットフォームを実現します。
• クエリと変換：Synapse AnalyticsはSQL、Python、Sparkを含む様々なクエリ言語をサポートし、ユーザーが効果的にデータを分析できるようにします。
• 機械学習の統合：Synapse AnalyticsはAzure Machine Learningとのシームレスな統合を提供し、データサイエンティストがOneLakeデータ上に機械学習モデルを構築・展開することを可能にします。

全体として、Microsoft Fabricのレイクハウスアーキテクチャへの対応により、組織は以下のことが可能になります：

• データサイロの削減：構造化データ、半構造化データ、非構造化データを単一のリポジトリに統合する。
• アジャイルデータ分析を実現：リアルタイムまたは過去のデータ分析を可能にし、多様なビジネスニーズに対応します。
• データガバナンスの強化：集中化されたメタデータ管理により、データ品質、データ系譜、コンプライアンスを確保します。
• データ管理の簡素化：データの取り込み、変換、移動を自動化し、時間と労力を節約します。
• 協働の促進：チームを超えてシームレスにデータにアクセスし分析するための協働を実現します。
• データ駆動型の洞察を解き放つ：多様なデータソースから貴重な知見を得て、情報に基づいた意思決定を推進します。

Microsoft Fabric（一般的にMicrosoft Service FabricまたはFluent UI（旧称Office UI Fabric）を指す）は、主要機能としてデータウェアハウスを直接サポートしていません。ただし、これらの技術は、より広範なエンタープライズアーキテクチャにおいてデータウェアハウスを含むシステムと連携したり、サポートしたりすることが可能です。

Microsoft Service Fabric

データ処理のためのマイクロサービス：Service Fabric自体はデータウェアハウジングツールではありませんが、データを処理・取り扱うマイクロサービスの開発に使用でき、その処理結果はデータウェアハウスに保存できます。

データシステムとの統合：Service Fabric上で動作するマイクロサービスは、データウェアハウスと連携し、データの取り込み、変換、移動などのタスクを実行するように設計できます。Service Fabricは、これらのサービスのオーケストレーションとスケーラビリティを管理します。

リアルタイムデータ処理：Service Fabricは、データがデータウェアハウスに保存される前にリアルタイムでの処理と分析を必要とするシナリオに適しています。

コンテナ化とデプロイメント：コンテナを利用する現代的なデータアーキテクチャにおいて、Service Fabricはこれらのコンテナ（データウェアハウジングタスクに使用されるアプリケーションを含む）をデプロイおよび管理するためのプラットフォームを提供します。

Fluent UI (Office UI Fabric)

データアプリケーション向けユーザーインターフェース：Fluent UIは、データウェアハウスと連携するアプリケーションのフロントエンド構築に使用できます。データウェアハウスからデータを取得するダッシュボード、レポート、その他のデータ可視化ツールの作成に活用できます。

デザインの一貫性:Microsoft製品（Azure Synapse Analyticsなどのデータウェアハウスソリューションを含む）を幅広く活用する組織において、Fluent UIはすべての社内ツールやアプリケーションで一貫した外観と操作感を維持するのに役立ちます。

マイクロソフトのエコシステムとデータウェアハウジング

–Azure Synapse Analytics:Microsoft エコシステムにおいて、Azure Synapse Analytics はデータウェアハウジングの主要サービスです。Microsoft Fabric テクノロジーは Azure Synapse Analytics を直接サポートしませんが、データウェアハウジングを含む総合ソリューションの一部として活用できます。

–統合と接続性：Microsoft Service Fabric と Fluent UI の両方は、データウェアハウジングを含む大規模なアーキテクチャの一部となり得ます。特に、Azure サービスとの統合が重要な考慮事項となる Microsoft 中心の環境においてその傾向が顕著です。

Microsoft Fabricのテクノロジー（Service FabricやFluent UIなど）は、データウェアハウスを直接サポートするものではありませんが、データウェアハウスを含むアーキテクチャにおいて支援的・統合的な役割を果たせます。これらはデータの処理、オーケストレーション、管理、提示に貢献し、これらは包括的なデータウェアハウス戦略の重要な側面すべてです。

Microsoft FabricはOneLakeアーキテクチャを完全にサポートし、組織が統一リポジトリ内で多様なデータタイプを保存、管理、分析することを可能にします。Fabricの中核コンポーネントであるOneLakeストレージは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データに対応可能な、スケーラブルで安全なデータレイクハウスを提供します。

Microsoft FabricにおけるOneLakeサポートの利点

1. 統合データリポジトリ：OneLakeストレージは、すべてのデータの中心ハブとして機能し、データサイロを解消し、分析、機械学習、その他の下流プロセスへの統一アクセスを実現します。
2. 柔軟なデータ形式サポート：OneLakeはParquet、Delta Lake、Avroを含む様々なデータ形式をサポートし、多様なデータソースやワークロードとの互換性を確保します。
3. シームレスなデータ統合：FabricはOneLakeストレージをData FactoryやSynapse Analyticsなどの他のFabricコンポーネントとシームレスに統合し、効率的なデータ移動と分析を実現します。
4. メタデータ管理：OneLakeは、データ系譜を整理・追跡するための集中型メタデータ管理システムを提供し、データガバナンスとトレーサビリティを強化します。
5. データコストの削減：OneLakeストレージは、特に非構造化データ向けに費用対効果の高いストレージオプションを提供し、従来のデータウェアハウジング手法と比較してより経済的な選択肢となります。
6. 簡素化されたデータ管理：Fabricのオーケストレーションツールと自動化機能により、データ管理タスクが効率化され、時間と労力を節約しながらデータの整合性と信頼性を確保します。
7. 高度な分析と機械学習：Fabricの中核コンポーネントであるSynapse Analyticsは、OneLakeストレージ内で高度なデータウェアハウジングとリアルタイム分析機能を提供し、組織がデータから貴重な知見を得ることを可能にします。
8. セキュアなデータアクセス：Fabricは、Azure Active Directory認証や役割ベースのアクセス制御を含む堅牢なセキュリティ対策を採用し、データを保護するとともにデータプライバシー規制への準拠を確保します。
9. スケーラビリティとパフォーマンス：OneLakeストレージは、増大するデータ量を処理し、複雑なデータ処理ワークロードをサポートするためのスケーラビリティを考慮して設計されています。
10. コラボレーションと共有：Fabricは、データ分析と探索のための安全なアクセスと共有機能を提供することで、チーム間のコラボレーションを促進します。

Microsoft FabricのOneLakeアーキテクチャに対する包括的なサポートにより、企業は以下を実現できます：

• データサイロの削減：構造化データ、半構造化データ、非構造化データを単一のリポジトリに統合する。
• アジャイルなデータ分析を強化：リアルタイムまたは過去のデータ分析を可能にし、多様なビジネスニーズに対応します。
• データガバナンスの強化：集中化されたメタデータ管理により、データ品質、データ系譜、コンプライアンスを確保します。
• データ管理の簡素化：データの取り込み、変換、移動を自動化し、時間と労力を節約します。
• 協働の促進：チームを超えてシームレスにデータにアクセスし分析するための協働を実現します。
• データ駆動型の洞察を解き放つ：多様なデータソースから貴重な知見を得て、情報に基づいた意思決定を推進します。

FabricのOneLakeサポートを活用することで、企業はデータ資産の潜在能力を最大限に引き出し、イノベーションと競争優位性を推進できます。

Microsoft Fabricのロードマップは、データ取り込み、変換、分析、ガバナンス、可観測性、およびデータオペレーションズ（DataOps）プラクティスとの統合の継続的な改善を重視しています。これらの進歩は、組織がデータからより深い洞察を引き出し、競争優位性を獲得し、情報に基づいた意思決定を行うことを可能にすることを目的としています。

Microsoft Fabric と Microsoft Synapse は、Microsoft エコシステム内で明確に異なる技術であり、それぞれ独自の目的を果たしています。

マイクロソフト ファブリック

 「Microsoft Fabric」は、Microsoft Service Fabric と Fluent UI（旧称 Office UI Fabric）という 2 つの異なる Microsoft 技術を指す場合があります。

1. Microsoft Service Fabric

   – タイプ: スケーラブルで信頼性の高いマイクロサービスおよびコンテナ化されたアプリケーションを構築するための分散システムプラットフォーム。

   – 目的：主に開発者を対象とし、複雑で大規模なアプリケーションの管理とデプロイを目的とする。高可用性、耐障害性、およびマイクロサービス管理に重点を置く。

   – 用途: バックエンドインフラストラクチャ、サービスのオーケストレーション、アプリケーションライフサイクルの管理、およびアプリケーションのスケーラビリティと障害からの回復を保証するために使用されます。

2. Fluent UI (Office UI Fabric)

   – Type: Microsoftのデザイン原則に沿ったユーザーインターフェース構築のためのフロントエンドフレームワーク。

   – 目的: 開発者がMicrosoft 365と視覚的・機能的に調和したWebアプリケーションを作成できるよう支援することを目的としています。

   – 用途: Microsoftのデザイン言語に準拠したReactコンポーネントとスタイリングを提供し、Webアプリケーション全体で一貫した外観と操作性を保証します。

Microsoft Synapse (Azure Synapse Analytics)

– タイプ：ビッグデータとデータウェアハウジングを統合する分析サービス。

– 目的：企業が大量のデータを効率的にクエリおよび分析できるように設計されています。データを取り込み、準備し、管理し、提供する統一された体験を提供し、即時的なBIおよび機械学習のニーズに対応します。

– 用途: Synapseはデータ探索、データウェアハウジング、データ統合、ビッグデータ分析に使用されます。他のAzureサービスとの深い統合を特徴とし、SQLデータウェアハウジング、Apache Spark、Data Explorerなどのツールを提供します。

ファブリックまたはシナプスをサポートする差異

– 重点領域: Microsoft Fabric（Service Fabric と Fluent UI の両方）はアプリケーション開発（バックエンドとフロントエンド）を中心に据えているのに対し、Azure Synapse Analytics はデータ処理、データウェアハウジング、および分析に焦点を当てています。

– 対象ユーザー：ファブリック技術は、アプリケーションの構築と管理を行うソフトウェア開発者およびITプロフェッショナルを対象としています。一方、Synapseはデータ分析とインサイト獲得を目的として、データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスアナリスト向けに設計されています。

– 機能性：Service Fabricはアプリケーション向けサービスのオーケストレーションと管理を、Fluent UIはUIデザインの一貫性を、Synapseは包括的なデータ分析と管理を目的としています。

– 統合：両技術群ともマイクロソフトのエコシステムに統合されるが、技術スタックの異なる段階を担う。Fabricはアプリケーション開発とデプロイメント、Synapseはデータ分析とビジネスインテリジェンスである。

これらの違いを理解することは、プロジェクトや組織の特定のニーズに最適な技術を判断する上で極めて重要です。なぜなら、それらは技術インフラとデータ管理の異なる側面に対応しているからです。

このクイックリファレンス表を使用して、FabricとSnowflakeのエンタープライズサポートを比較してください

Microsoft FabricとSnowflakeは、より広範なクラウド技術環境の一部ではありますが、それぞれが対応するニーズは大きく異なります。Microsoft Fabricはアプリケーションの構築と管理に焦点を当てているのに対し、Snowflakeはデータウェアハウジングと分析に特化しています。どちらを選択するかは、主な要件がアプリケーション開発にあるのか、それともデータウェアハウジングソリューションにあるのかによって決まります。

Microsoft Fabric は、以下を含むさまざまなデータファクトリ構成をサポートします：

• ELT（抽出、ロード、変換）：このアーキテクチャでは、ソースシステムからデータを抽出し、データレイクまたはデータウェアハウスにロードした後、利用可能な形式に変換します。このアーキテクチャは、分析前にデータを変換する必要があるシナリオに最適です。
• ETL（抽出、変換、ロード）：このアーキテクチャでは、ソースシステムからデータを抽出し、ステージング領域でデータを変換した後、データレイクまたはデータウェアハウスにロードします。このアーキテクチャは、データウェアハウスにロードする前にデータのクレンジングと検証が必要なシナリオに最適です。
• デルタレイクを用いたELT:このアーキテクチャは、データレイク内のデータを管理するためにデルタレイクを利用するELTアーキテクチャの変種です。デルタレイクはデータレイクにトランザクションサポートとバージョン管理機能を追加し、データ分析に適したものにします。
• サーバーレスデータファクトリー：このアーキテクチャはサーバーレスコンピューティングを利用してデータパイプラインを実行します。これによりサーバーのプロビジョニングや管理が不要となり、変動するデータ処理ニーズを持つ組織にとってより費用対効果の高い選択肢となります。

Microsoft Fabricは、データレイクハウスなど、その他の複数のアーキテクチャパターンもサポートしており、各組織の特定のニーズに合わせてカスタマイズ可能です。

各データファクトリアーキテクチャの長所と短所をまとめた簡易参照表

貴社に最適なデータファクトリーアーキテクチャは、具体的なニーズと要件によって異なります。決定を下す前に、予算、データ量、データ品質要件、処理ニーズを慎重に検討すべきです。

Microsoft Fabric は、以下を含む多様な API をサポートしています：

• REST API：これらはHTTPベースのAPIであり、他のアプリケーションとの連携や利用が容易です。
• Azure SDK:これらは、Fabricの機能と能力へのプログラムによるアクセスを提供するライブラリです。
• カスタムコネクタ：これらは、Fabricを特定のデータソースやアプリケーションに接続するために使用できるカスタム構築のAPIです。

Microsoft FabricのAPIエコシステムは柔軟性と拡張性を備えて設計されており、組織がFabricを既存のITインフラストラクチャやワークフローに統合できるようにします。

Microsoft Fabricがサポートする主要なAPIをまとめたクイックリファレンス表

これらの標準APIに加え、Microsoft Fabricでは特定のデータソースやアプリケーションに接続するためのカスタムコネクタも多数サポートしています。例えば、Salesforce、Amazon S3、Google Cloud Storage向けのカスタムコネクタが用意されています。

多様なAPIが利用可能なため、企業はFabricを既存のIT環境やワークフローに容易に統合できます。この柔軟性は、様々なユースケースに対応できる統合データ分析プラットフォームの導入を検討している組織にとって不可欠です。