Sbloccare analisi 6 volte più veloci: approfondimento sul motore di esecuzione nativo di Microsoft Fabric

By Mirko Peters · 2026-08-12

Bentornati nel podcast! Nel post di oggi approfondiamo l'ultimo episodio del nostro podcast, in cui analizziamo le potenti architetture nascoste che alimentano le moderne piattaforme dati…

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Bentornati nel podcast! Nel post di oggi approfondiamo l'ultimo episodio del nostro podcast, in cui analizziamo le potenti architetture nascoste che alimentano le moderne piattaforme dati. Se ti sei mai chiesto come i carichi di lavoro analitici aziendali possano diventare improvvisamente molto più veloci senza dover riscrivere completamente il codice, sei nel posto giusto. Diamo uno sguardo approfondito al motore di esecuzione nativo di Microsoft Fabric: una tecnologia rivoluzionaria che sta ridefinendo il modo in cui data engineer, data scientist e business analyst pensano alla scalabilità nel cloud, all'ottimizzazione delle prestazioni e al risparmio sui costi.

Nell'episodio del podcast in evidenza, Speed Power BI with OneLake and Direct Lake, esploriamo il funzionamento di questi motori sottostanti e il modo in cui interagiscono con strumenti come OneLake e Direct Lake per accelerare il reporting aziendale. In questo approfondimento scomponiamo i componenti fondamentali di questa architettura, analizziamo la magia dell'esecuzione vettorizzata, esaminiamo casi d'uso reali e vediamo cosa riserva il futuro alle moderne piattaforme dati.

Punti chiave

• Il motore di esecuzione nativo in Microsoft Fabric aumenta la velocità di elaborazione dei dati fino a 6 volte rispetto ai runtime Spark tradizionali.
• Utilizzando il motore di esecuzione nativo, le organizzazioni possono risparmiare circa l'83% sui cluster a dimensione fissa, con riduzioni dei costi significative.
• Questo motore supporta vari formati di dati, tra cui Parquet e Delta, consentendo un'esecuzione efficiente delle query senza modifiche al codice.
• L'esecuzione vettorizzata elabora i dati in batch, migliorando le prestazioni e riducendo l'utilizzo della CPU, un aspetto fondamentale per la gestione di grandi insiemi di dati.
• L'integrazione del motore di esecuzione nativo con le applicazioni Spark esistenti non richiede modifiche, il che ne facilita l'adozione.
• Le funzionalità di analisi in tempo reale consentono di ottenere informazioni immediate, aiutando le aziende a prendere decisioni tempestive basate sui dati correnti.
• La struttura modulare del motore consente un'integrazione fluida nei flussi di lavoro sui dati esistenti, migliorando l'efficienza complessiva.
• Gli sviluppi futuri, come gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale e la gestione ottimizzata della memoria, promettono di migliorare ulteriormente le capacità di elaborazione dei dati.

Panoramica di Microsoft Fabric

Microsoft Fabric rappresenta un passo avanti significativo nella gestione dei dati e nell'analisi. La sua architettura combina diversi componenti che lavorano insieme in modo fluido per potenziare le capacità di elaborazione dei dati. Ecco uno sguardo più da vicino alla sua architettura e ai componenti chiave.

Architettura

L'architettura di Microsoft Fabric è composta da diversi componenti essenziali che supportano un'elaborazione dei dati efficiente. Tra questi componenti figurano:

• OneLake Data Lake: questo repository centralizzato di dati supporta vari formati di dati. Garantisce sicurezza e governance, rendendolo una fonte affidabile per le tue esigenze di dati.
• Data Engineering (Synapse): questo componente facilita le trasformazioni di dati su larga scala tramite Apache Spark. È ideale per attività complesse di preparazione dei dati.
• Data Warehouse (Synapse): questa parte offre analisi SQL ad alte prestazioni. Si integra in profondità con OneLake per i carichi di lavoro su dati strutturati.
• Real-Time Analytics (Synapse): questa funzionalità consente analisi ad alto throughput, permettendo di ottenere informazioni immediate dai dati in streaming.
• Data Factory: questo componente offre ampie funzionalità di integrazione dei dati. Con oltre 200 connettori, è essenziale per i processi ETL ed ELT.
• Power BI: questo strumento consente di creare report e dashboard interattivi. Garantisce la freschezza dei dati grazie all'integrazione con altri servizi.

Componenti principali

L'integrazione di OneLake e Direct Lake migliora notevolmente l'architettura di Microsoft Fabric. Ecco alcuni dei vantaggi di questa integrazione:

Questa architettura consente a Microsoft Fabric di facilitare un'integrazione senza interruzioni con l'infrastruttura dati esistente. Il data lake centralizzato supporta vari formati di dati e garantisce uno storage unificato. Inoltre, le solide funzionalità di integrazione dei dati di Data Factory permettono un'orchestrazione fluida in tutto l'ecosistema dei dati.

Sfruttando questi componenti, puoi semplificare i processi sui dati e potenziare le tue capacità analitiche. Microsoft Fabric non solo semplifica la gestione dei dati, ma ti permette anche di prendere decisioni informate basate su insight in tempo reale.

Panoramica del Native Execution Engine

Il Native Execution Engine è un componente potente all'interno di Microsoft Fabric, che ottimizza l'elaborazione dei dati e l'analisi. Migliora le prestazioni sfruttando le funzionalità native delle origini dati sottostanti. Questo motore supporta vari operatori e tipi di dati, tra cui rollup hash aggregate e broadcast nested loop join. Elabora i dati in modo efficiente nei formati Parquet e Delta, rendendolo ideale per query ad alta intensità di calcolo.

Funzionalità

Funzionamento in Microsoft Fabric

Il Native Execution Engine opera in modo integrato all'interno dell'architettura più ampia di Microsoft Fabric. Migliora le prestazioni di Apache Spark sostituendo i tradizionali operatori di esecuzione basati su JVM con implementazioni native in C++. Tecnologie come Velox e Apache Gluten rendono possibile questa transizione, ottimizzando l'esecuzione delle query tramite elaborazione colonnare e vettorizzazione. Questa integrazione permette alle applicazioni Spark esistenti di funzionare senza modifiche, migliorando in modo significativo l'efficienza delle trasformazioni e delle aggregazioni complesse.

Integrazione con il lakehouse

L'integrazione del Native Execution Engine con l'architettura lakehouse cambia le regole del gioco. Puoi eseguire query Spark direttamente sull'infrastruttura lakehouse senza modificare il codice. Questa funzionalità supporta sia il formato Parquet sia il formato Delta, permettendoti di sfruttare appieno il potenziale dei tuoi dati. I miglioramenti delle prestazioni del motore possono arrivare fino a 4 volte più veloci rispetto al tradizionale Spark open source, riducendo i costi operativi e aumentando l'efficienza in diverse attività sui dati.

Caratteristiche principali

Esecuzione vettorizzata

Una delle caratteristiche più interessanti del Native Execution Engine è la capacità di esecuzione vettorizzata. Questa funzionalità permette al motore di elaborare i dati a blocchi anziché una riga alla volta. Grazie a layout dei dati colonnari e a tecniche avanzate in memoria, il motore può superare i tradizionali motori basati su JVM, soprattutto negli ambienti cloud. Ad esempio, i benchmark interni su un dataset di un miliardo di righe mostrano una riduzione del tempo di esecuzione per query di 20-32 secondi, che si traduce in un miglioramento delle prestazioni del 20%-27%.

Miglioramenti delle prestazioni

Il Native Execution Engine offre diversi miglioramenti delle prestazioni che lo distinguono dagli altri motori di esecuzione. Ecco alcuni dei principali miglioramenti:

Questi miglioramenti rendono il Native Execution Engine una scelta solida per le organizzazioni che vogliono ottimizzare i flussi di elaborazione dei dati. Grazie alla gestione efficiente di trasformazioni e aggregazioni complesse, ti permette di ricavare informazioni dai tuoi dati più rapidamente e in modo più efficace.

Vantaggi in termini di prestazioni di Microsoft Fabric

Miglioramenti di efficienza

Quando lavori con grandi volumi di dati, l'efficienza diventa fondamentale. Il Native Execution Engine di Microsoft Fabric risolve i colli di bottiglia più comuni che rallentano l'elaborazione dei dati. Accelera i carichi di lavoro Parquet e Delta, gestisce con fluidità le trasformazioni complesse e ottimizza le query analitiche che richiedono molta CPU. Significa che passi meno tempo ad aspettare e più tempo ad analizzare.

Questa efficienza riduce i costi nascosti spesso associati alla gestione di ambienti dati su larga scala. Eviti di sprecare risorse in cicli di CPU o overhead di memoria non necessari. L'elaborazione colonnare e l'esecuzione vettorializzata del Native Execution Engine permettono di scansionare i dati più velocemente e di usare meno cicli di CPU. Questo abbassa il costo per query e migliora la reattività complessiva del sistema.

Miglioramenti di velocità

La velocità conta quando vuoi ottenere informazioni tempestive dai tuoi dati. Il Native Execution Engine offre miglioramenti di velocità notevoli senza richiedere modifiche alle applicazioni esistenti. Molte organizzazioni segnalano tempi di query da 2× a 3× più rapidi su vari carichi di lavoro analitici semplicemente attivando questo motore.

Ecco come il motore ottiene questi miglioramenti di velocità:

1. Spark crea un piano fisico logico e ottimizzato come di consueto.
2. Gluten identifica gli operatori supportati in modo nativo e li sostituisce con equivalenti nativi più veloci.
3. Velox esegue questi operatori nativi usando kernel C++ altamente ottimizzati.
4. Se un'operazione non è supportata, il motore ricorre all'esecuzione JVM di Spark, garantendo prestazioni fluide.

Su un dataset con un miliardo di righe, i benchmark mostrano una riduzione del tempo di esecuzione di 20-32 secondi per query quando si usa il clustering con il Native Execution Engine. Questo corrisponde a un miglioramento delle prestazioni del 20%-27% tra diverse combinazioni di colonne clusterizzate. Miglioramenti di questo tipo ti aiutano a eseguire le analisi più rapidamente e a ridurre i costi nascosti legati alle query di lunga durata.

⚡ Suggerimento: sfruttando questi miglioramenti di velocità puoi accelerare i flussi di lavoro analitici e prendere decisioni più rapide e basate sui dati, senza investire in hardware aggiuntivo.

Il design di Microsoft Fabric fa sì che questi vantaggi crescano insieme ai dati. Man mano che i dataset aumentano, il motore mantiene prestazioni elevate ed efficienza dei costi. Questa scalabilità rende Fabric una scelta eccellente per le aziende che vogliono ottimizzare le pipeline analitiche tenendo sotto controllo le spese.

Casi d'uso del Native Execution Engine

Il Native Execution Engine di Microsoft Fabric offre numerose applicazioni concrete che migliorano l'elaborazione e l'analisi dei dati. Organizzazioni di vari settori sfruttano le sue funzionalità per semplificare le operazioni e ricavare informazioni preziose.

Applicazioni concrete

1. Servizi finanziari: banche e istituti finanziari utilizzano il Native Execution Engine per elaborare rapidamente grandi set di dati. Analizzano i dati delle transazioni in tempo reale, il che permette loro di individuare le frodi e valutare il rischio in modo più efficace. La velocità del motore consente di ottenere informazioni immediate, un aspetto cruciale in un ambiente finanziario che si muove rapidamente.

2. Sanità: i fornitori di servizi sanitari usano il motore per gestire i dati dei pazienti e condurre analisi complesse. Elaborando dati provenienti da fonti diverse, possono migliorare gli esiti clinici grazie all'analisi predittiva. La capacità del motore di gestire grandi volumi di dati in modo efficiente favorisce decisioni migliori in ambito clinico.

3. Retail: i retailer traggono vantaggio dal Native Execution Engine, che ottimizza la catena di fornitura e la gestione dell'inventario. Analizzano i dati di vendita per prevedere la domanda e adeguare di conseguenza i livelli di scorta. Questa capacità aiuta a ridurre i costi e a migliorare la soddisfazione dei clienti, garantendo la disponibilità dei prodotti.

4. Telecomunicazioni: le aziende di telecomunicazioni sfruttano il motore per analizzare i record dei dati di chiamata e le metriche sulle prestazioni della rete. Questa analisi aiuta a individuare tendenze e a ottimizzare l'erogazione dei servizi. L'efficienza del motore consente il monitoraggio in tempo reale, essenziale per mantenere la qualità del servizio.

Scenari di settore

Il Native Execution Engine dà il meglio di sé in diversi scenari di settore, con soluzioni su misura per affrontare sfide specifiche:

• Data Engineering: nel data engineering, il motore semplifica la trasformazione dei dati grezzi in informazioni utilizzabili. Supporta pipeline di dati complesse, consentendo alle organizzazioni di automatizzare i flussi di lavoro sui dati. Questa capacità riduce lo sforzo manuale e aumenta la produttività.

• Big Data Analytics: le aziende che gestiscono big data beneficiano della capacità del motore di elaborare rapidamente enormi quantità di informazioni. Consente di eseguire query analitiche sofisticate senza sacrificare le prestazioni. Questa efficienza è vitale per le organizzazioni che si basano su strategie guidate dai dati.

• Business Intelligence: il motore potenzia le applicazioni di business intelligence grazie a risposte più rapide alle query. Gli utenti possono creare dashboard e report interattivi che riflettono i dati in tempo reale. Questa immediatezza consente ai decisori di agire rapidamente sulla base delle informazioni più recenti.

Nonostante i suoi vantaggi, l'implementazione del Native Execution Engine può presentare delle sfide. Ad esempio, la complessità dei percorsi di esecuzione può emergere a causa di più motori di esecuzione. Questa complessità rende più difficile tracciare le dipendenze tra le pipeline di dati. Inoltre, la responsabilità operativa aumenta, perché i team devono gestire l'ottimizzazione delle prestazioni e il controllo dei costi su più motori.

⚡ Suggerimento: comprendere queste sfide ti aiuta a prepararti a un'implementazione del Native Execution Engine più fluida nella tua organizzazione.

Sfruttando il Native Execution Engine, puoi trasformare le tue strategie sui dati e sbloccare tutto il potenziale delle tue funzionalità analitiche.

Confronto con altri motori di esecuzione

Quando confronti il Native Execution Engine con altri motori di esecuzione, noti diverse differenze funzionali. Queste differenze mettono in evidenza come il Native Execution Engine si distingua in termini di prestazioni ed efficienza.

Differenze funzionali

1. Modello di esecuzione: i motori di esecuzione tradizionali si basano spesso sulla Java Virtual Machine (JVM) per l'elaborazione. Al contrario, il Native Execution Engine usa C++ per le sue operazioni. Questo cambio di approccio consente un'esecuzione più veloce e un minore overhead.

2. Elaborazione dei dati: molti motori elaborano i dati riga per riga. Il Native Execution Engine, invece, adotta l'esecuzione vettorizzata. Questo metodo elabora i dati in batch, accelerando in modo significativo le query analitiche.

3. Capacità di integrazione: Mentre alcuni motori richiedono modifiche estese per integrarsi con i sistemi esistenti, il Native Execution Engine offre un design modulare. Questo design consente di integrarlo più facilmente nei flussi di lavoro dati attuali senza modifiche sostanziali.

Vantaggi competitivi

Il Native Execution Engine offre diversi vantaggi competitivi rispetto ad altri motori di esecuzione. Questi vantaggi potenziano le capacità di elaborazione dei dati e migliorano le prestazioni complessive. Ecco un riepilogo di questi benefici:

Sfruttando questi vantaggi competitivi, puoi ottenere prestazioni e scalabilità migliori nelle attività di data analytics. Il Native Execution Engine non solo migliora la velocità, ma ottimizza anche l'utilizzo delle risorse. Questa efficienza si traduce in risparmi sui costi e in una maggiore produttività per la tua organizzazione.

⚡ Suggerimento: Quando valuti i motori di esecuzione, considera in che modo le loro funzionalità uniche si allineano alle tue specifiche esigenze di elaborazione dei dati. La scelta giusta può avere un impatto significativo sulle tue capacità di analytics.

Il futuro del Native Execution Engine

Funzionalità in arrivo

Il futuro del Native Execution Engine si preannuncia promettente, con diverse funzionalità interessanti all'orizzonte. Questi sviluppi mirano a potenziare le capacità di elaborazione dei dati e a migliorare le prestazioni complessive. Ecco alcune delle principali funzionalità in arrivo:

• Materialized Lake Views (MLV): Queste viste potenzieranno l'implementazione della medallion architecture. Rendono le pipeline pronte per la produzione, consentendo flussi di lavoro dati più efficienti.
• Strumenti di ingegneria assistiti dall'AI: L'introduzione di strumenti migliorati come Copilot indica una forte attenzione all'integrazione delle funzionalità di AI nei flussi di lavoro di data engineering. Questa integrazione semplificherà i processi e aumenterà la produttività.
• Gestione unificata della memoria: Il motore ottimizzerà la gestione della memoria, il che migliorerà in modo significativo le prestazioni per data engineer e data scientist. Aggirando il garbage collector della Java Virtual Machine, ridurrà i colli di bottiglia nelle prestazioni.

Queste funzionalità sono in linea con le tendenze attuali dell'elaborazione dei dati nel cloud. Ti aiuteranno a soddisfare le esigenze di tempo reale e bassa latenza essenziali per le applicazioni moderne.

Implicazioni per l'analytics

I progressi del Native Execution Engine avranno implicazioni significative per l'analytics e la business intelligence. Man mano che il motore evolve, puoi aspettarti i seguenti benefici:

• Prestazioni migliorate: Il Native Execution Engine offre già un incremento prestazionale di 6x rispetto a Spark open source, senza richiedere modifiche al codice. Questo miglioramento ti consentirà di eseguire analisi complesse in modo più efficiente.
• Insight in tempo reale: Grazie alla capacità di gestire tipi di dati diversi, il motore supporterà l'ingestione ad alto throughput e query ibride a latenza ultra-bassa. Questa funzionalità è fondamentale per le analisi in tempo reale e i processi guidati dall'AI.
• Utilizzo ottimizzato delle risorse: L'architettura continuerà a ottimizzare l'utilizzo delle risorse, in linea con i principi cloud-native. Questa ottimizzazione ti aiuterà a controllare i costi mantenendo prestazioni elevate.

Man mano che queste funzionalità verranno rilasciate, scoprirai che il Native Execution Engine non solo potenzia le tue capacità analitiche, ma ti permette anche di prendere decisioni basate sui dati più rapidamente. Il futuro dell'analisi dei dati appare promettente grazie a queste innovazioni.

⚡ Suggerimento: tieniti aggiornato su questi sviluppi per sfruttare appieno il potenziale del Native Execution Engine nei tuoi flussi di lavoro analitici.

Per concludere, il Native Execution Engine di Microsoft Fabric svolge un ruolo fondamentale nel potenziare le tue capacità di elaborazione dei dati. Grazie a tecnologie come Apache Gluten e Velox, si concentra sull'esecuzione vettoriale e sulla compilazione Just-In-Time (JIT). Questo design aumenta in modo significativo la velocità di esecuzione e riduce la latenza, permettendoti di gestire attività complesse sui dati in modo efficiente.

Guardando al futuro, il Native Execution Engine promette ulteriori progressi. Supera i limiti dell'esecuzione tradizionale di Spark, offrendo un'esecuzione delle query più rapida e notevoli risparmi sui costi. Con benchmark che mostrano fino a un miglioramento della velocità sei volte superiore e una riduzione dei costi di circa l'83%, questo motore si propone come una soluzione scalabile ed efficiente per l'analisi dei dati moderna. Per un approfondimento ancora maggiore su come questi concetti si applicano al reporting e alle prestazioni di OneLake, non perdere il nostro podcast correlato, Speed Power BI with OneLake and Direct Lake!

⚡ Suggerimento: adotta il Native Execution Engine per sbloccare appieno il potenziale dei tuoi flussi di lavoro analitici e restare al passo in un panorama sempre più guidato dai dati.

Domande frequenti

Cos'è il Native Execution Engine in Microsoft Fabric?

Il Native Execution Engine è un livello ad alte prestazioni in Microsoft Fabric che accelera l'elaborazione dei dati tramite codice C++ nativo. Migliora l'esecuzione delle query e riduce i costi senza richiedere modifiche alle applicazioni esistenti.

In che modo il Native Execution Engine migliora le prestazioni?

Utilizza l'esecuzione vettoriale e l'elaborazione dei dati in formato colonnare per gestire più rapidamente grandi set di dati. Questo approccio riduce l'utilizzo della CPU e accelera le query complesse, fornendoti informazioni più rapide.

Posso usare il Native Execution Engine con i carichi di lavoro Spark esistenti?

Sì. Il motore si integra perfettamente con Spark, sostituendo alcune operazioni JVM con codice nativo. Non devi riscrivere il codice per beneficiare di prestazioni migliori.

Quali formati di dati supporta il Native Execution Engine?

Il motore supporta formati diffusi come Parquet e Delta. Questa compatibilità consente di eseguire query efficienti direttamente sui dati del lakehouse in Microsoft Fabric.

In che modo il Native Execution Engine incide sulla gestione dei costi?

Velocizzando le query e riducendo l'utilizzo delle risorse, il motore abbassa i costi di calcolo. Risparmi denaro e ottieni un accesso più rapido alle informazioni ricavate dai dati.

Il Native Execution Engine è adatto all'analisi in tempo reale?

Assolutamente sì. Supporta query a bassa latenza e acquisizione ad alto throughput, permettendoti di ottenere informazioni in tempo reale e prendere decisioni tempestive.

Quali settori traggono i maggiori benefici dal Native Execution Engine?

Settori come finanza, sanità, retail e telecomunicazioni traggono vantaggio da un'elaborazione dei dati più rapida e da analisi migliori, che li aiutano ad agire rapidamente sulle informazioni ricavate.

Come posso monitorare le prestazioni del Native Execution Engine?

Microsoft Fabric offre strumenti per verificare quando l'esecuzione nativa viene eseguita o ricade sulla JVM. Questa visibilità ti aiuta a ottimizzare efficacemente i flussi di lavoro sui dati.