분석 속도 6배 향상: Microsoft Fabric 네이티브 실행 엔진 심층 분석

By Mirko Peters · 2026-08-12

팟캐스트에 다시 오신 것을 환영합니다! 이번 글에서는 최신 팟캐스트 에피소드를 이어서 다룹니다. 그 에피소드에서는 현대 데이터 플랫폼을 움직이는 숨은 아키텍처의 핵심 요소들을 살펴보았습니다. 기존 코드베이스를 전면 재작성하지 않고도 엔터프라이즈 분석 워크로드가 갑자기 훨씬 빠르게 실행될 수 있는지 궁금하셨다면, 제대로 찾아오셨습니다. 이번 글에서는 Microsoft Fabric의 네이티브 실행 엔진을 종합적으로 살펴봅니다. 이 기술은 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가가 클라우드 규모, 성능 최적화, 그리고 비용 절감을 바라보는 방식을 바꾸고 있는 게임 체인저입니다.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

팟캐스트에 다시 오신 것을 환영합니다! 이번 글에서는 최신 팟캐스트 에피소드를 이어서 다룹니다. 그 에피소드에서는 현대 데이터 플랫폼을 움직이는 숨은 아키텍처의 핵심 요소들을 살펴보았습니다. 기존 코드베이스를 전면 재작성하지 않고도 엔터프라이즈 분석 워크로드가 갑자기 훨씬 빠르게 실행될 수 있는지 궁금하셨다면, 제대로 찾아오셨습니다. 이번 글에서는 Microsoft Fabric의 네이티브 실행 엔진을 종합적으로 살펴봅니다. 이 기술은 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가가 클라우드 규모, 성능 최적화, 그리고 비용 절감을 바라보는 방식을 바꾸고 있는 게임 체인저입니다.

featured 팟캐스트 에피소드 Speed Power BI with OneLake and Direct Lake에서는 이러한 기반 엔진들이 OneLake, Direct Lake와 같은 도구와 어떻게 상호작용하여 엔터프라이즈 리포팅을 가속하는지 살펴보았습니다. 이번 심층 분석에서는 이 아키텍처의 기본 구성 요소를 하나씩 풀어보고, 벡터화 실행의 원리를 살펴보며, 실제 활용 사례를 검토하고, 현대 데이터 플랫폼의 미래를 전망합니다.

핵심 요약

• Microsoft Fabric의 네이티브 실행 엔진은 기존 Spark 런타임과 비교해 데이터 처리 속도를 최대 6배까지 높입니다.
• 네이티브 실행 엔진을 활용하면 고정 크기 클러스터에서 약 83%의 비용을 절감할 수 있어, 상당한 비용 절감으로 이어집니다.
• 이 엔진은 Parquet과 Delta를 포함한 다양한 데이터 형식을 지원하며, 코드 변경 없이도 효율적인 쿼리 실행을 가능하게 합니다.
• 벡터화 실행은 데이터를 배치 단위로 처리하여 성능을 높이고 CPU 사용률을 낮춥니다. 이는 대용량 데이터셋을 다룰 때 특히 중요합니다.
• 네이티브 실행 엔진을 기존 Spark 애플리케이션에 통합하는 데 수정이 필요 없어 도입이 쉽습니다.
• 실시간 분석 기능을 통해 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있어, 현재 데이터를 바탕으로 기업이 적시에 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
• 이 엔진의 모듈형 설계 덕분에 기존 데이터 워크플로에 원활하게 통합할 수 있으며, 전반적인 효율성도 높아집니다.
• AI 지원 도구와 최적화된 메모리 관리와 같은 향후 개발은 데이터 처리 역량을 한층 더 개선할 것으로 기대됩니다.

Microsoft Fabric 개요

Microsoft Fabric은 데이터 관리와 분석 분야에서 중요한 발전을 나타냅니다. 이 플랫폼의 아키텍처는 여러 구성 요소가 긴밀하게 협력하도록 결합되어 있어, 데이터 처리 역량을 높여 줍니다. 이제 아키텍처와 주요 구성 요소를 자세히 살펴보겠습니다.

아키텍처

Microsoft Fabric의 아키텍처는 효율적인 데이터 처리를 지원하는 여러 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다. 이 구성 요소는 다음과 같습니다.

• OneLake 데이터 레이크: 다양한 데이터 형식을 지원하는 중앙 집중형 데이터 저장소입니다. 보안과 거버넌스를 보장하므로 데이터 요구 사항을 충족하는 신뢰할 수 있는 원본이 됩니다.
• Data Engineering (Synapse): Apache Spark를 사용해 대규모 데이터 변환을 수행합니다. 복잡한 데이터 준비 작업에 적합합니다.
• Data Warehouse (Synapse): 고성능 SQL 기반 분석을 제공합니다. 정형 데이터 워크로드를 위해 OneLake와 긴밀하게 통합됩니다.
• Real-Time Analytics (Synapse): 높은 처리량의 분석을 가능하게 하며, 스트리밍 데이터에서 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있게 합니다.
• Data Factory: 폭넓은 데이터 통합 기능을 제공합니다. 200개 이상의 커넥터를 갖추고 있어 ETL 및 ELT 프로세스에 필수적입니다.
• Power BI: 대화형 보고서와 대시보드를 만들 수 있는 도구입니다. 다른 서비스와의 통합을 통해 데이터의 최신성을 보장합니다.

주요 구성 요소

OneLake와 Direct Lake의 통합은 Microsoft Fabric의 아키텍처를 크게 강화합니다. 이 통합이 제공하는 주요 이점은 다음과 같습니다.

이 아키텍처를 통해 Microsoft Fabric은 기존 데이터 인프라와 원활하게 통합될 수 있습니다. 중앙 집중식 데이터 레이크는 다양한 데이터 형식을 지원하고 통합 스토리지를 보장합니다. 또한 Data Factory의 강력한 데이터 통합 기능을 통해 데이터 생태계 전반에서 매끄러운 오케스트레이션이 가능합니다.

이러한 구성 요소를 활용하면 데이터 프로세스를 간소화하고 분석 역량을 높일 수 있습니다. Microsoft Fabric은 데이터 관리를 단순화할 뿐만 아니라 실시간 인사이트를 바탕으로 한 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 합니다.

네이티브 실행 엔진 개요

네이티브 실행 엔진은 Microsoft Fabric 내에서 데이터 처리와 분석을 최적화하는 강력한 구성 요소입니다. 기반 데이터 소스의 네이티브 기능을 활용하여 성능을 높입니다. 이 엔진은 rollup hash aggregate, broadcast nested loop join을 포함한 다양한 연산자와 데이터 형식을 지원합니다. Parquet 및 Delta 형식의 데이터를 효율적으로 처리하므로 연산 집약적인 쿼리에 적합합니다.

기능

Microsoft Fabric에서의 작동 방식

네이티브 실행 엔진은 더 넓은 Microsoft Fabric 아키텍처 안에서 원활하게 작동합니다. 기존 JVM 기반 실행 연산자를 네이티브 C++ 구현으로 대체하여 Apache Spark의 성능을 향상합니다. Velox와 Apache Gluten 같은 기술이 이러한 전환을 뒷받침하며, 컬럼 단위 처리와 벡터화를 통해 쿼리 실행을 최적화합니다. 이 통합 덕분에 기존 Spark 애플리케이션은 수정 없이 실행되며, 복잡한 데이터 변환과 집계의 효율도 크게 향상됩니다.

레이크하우스와의 통합

네이티브 실행 엔진과 레이크하우스 아키텍처의 통합은 판도를 바꿀 만한 변화입니다. 코드를 변경하지 않고도 레이크하우스 인프라에서 Spark 쿼리를 직접 실행할 수 있습니다. 이 기능은 Parquet과 Delta 형식을 모두 지원하므로 데이터의 잠재력을 온전히 활용할 수 있습니다. 엔진의 성능 개선 폭은 기존 오픈 소스 Spark보다 최대 4배 빠를 수 있으며, 이는 운영 비용을 줄이고 다양한 데이터 작업 전반의 효율을 높여 줍니다.

주요 기능

벡터화 실행

네이티브 실행 엔진의 두드러진 기능 중 하나는 벡터화 실행 기능입니다. 이 기능을 통해 엔진은 데이터를 한 번에 한 행씩 처리하지 않고 배치 단위로 처리합니다. 컬럼 기반 데이터 레이아웃과 고급 인메모리 기법을 활용하여, 특히 클라우드 환경에서 기존 JVM 기반 엔진보다 우수한 성능을 낼 수 있습니다. 예를 들어 10억 행 데이터 세트에 대한 내부 벤치마크에서는 쿼리당 실행 시간이 20~32초 줄어들었으며, 이는 20%~27%의 성능 향상에 해당합니다.

성능 개선

네이티브 실행 엔진은 다른 실행 엔진과 차별화되는 여러 성능 개선 기능을 제공합니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다.

이러한 개선 덕분에 Native Execution Engine은 데이터 처리 워크플로를 최적화하려는 조직에 믿을 만한 선택이 됩니다. 복잡한 변환과 집계를 효율적으로 처리할 수 있어, 데이터에서 더 빠르고 효과적으로 인사이트를 도출할 수 있습니다.

Microsoft Fabric의 성능 이점

효율성 개선

대용량 데이터를 다룰 때는 효율성이 무엇보다 중요합니다. Microsoft Fabric의 Native Execution Engine은 데이터 처리를 늦추는 일반적인 병목 현상을 해결합니다. Parquet 및 Delta 워크로드의 속도를 높이고, 복잡한 변환을 원활하게 처리하며, CPU 부하가 큰 분석 쿼리를 최적화합니다. 따라서 기다리는 시간은 줄고 분석에 쓰는 시간은 늘어납니다.

이러한 효율성 개선으로 대규모 데이터 환경을 관리할 때 흔히 발생하는 숨은 비용을 줄일 수 있습니다. 불필요한 CPU 사이클이나 메모리 오버헤드에 리소스를 낭비하지 않게 됩니다. Native Execution Engine의 컬럼 기반 처리와 벡터화 실행 덕분에 데이터를 더 빠르게 스캔하고 CPU 사이클을 적게 사용합니다. 이는 쿼리당 비용을 낮추고 전반적인 시스템 응답성을 개선합니다.

속도 개선 사항

데이터에서 적시에 인사이트를 얻으려면 속도가 중요합니다. Native Execution Engine은 기존 애플리케이션을 변경하지 않고도 인상적인 속도 향상을 제공합니다. 많은 조직이 이 엔진을 켜는 것만으로 다양한 분석 워크로드에서 쿼리 실행 시간이 2배에서 3배 빨라졌다고 보고하고 있습니다.

엔진이 이러한 속도 향상을 달성하는 방식은 다음과 같습니다.

1. Spark는 평소와 같이 논리 계획과 최적화된 물리 계획을 생성합니다.
2. Gluten은 네이티브로 지원되는 연산자를 식별하고, 더 빠른 네이티브 대응 연산자로 교체합니다.
3. Velox는 고도로 최적화된 C++ 커널을 사용해 이러한 네이티브 연산자를 실행합니다.
4. 지원되지 않는 작업이 있으면 엔진은 Spark의 JVM 실행으로 폴백하여 원활한 성능을 보장합니다.

10억 행 데이터셋에서 벤치마크를 수행한 결과, 클러스터링을 사용할 때 Native Execution Engine으로 쿼리당 20~32초의 실행 시간 단축이 나타났습니다. 이는 클러스터링된 컬럼 조합에 따라 20%~27%의 성능 향상에 해당합니다. 이러한 개선으로 분석을 더 빠르게 실행하고, 실행 시간이 긴 쿼리와 관련된 숨은 비용을 줄일 수 있습니다.

⚡ 팁: 이러한 속도 개선을 활용하면 추가 하드웨어에 투자하지 않고도 분석 워크플로를 가속화하고, 더 빠르게 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.

Microsoft Fabric의 설계는 데이터가 늘어나도 이러한 이점이 확장되도록 보장합니다. 데이터셋이 커져도 엔진은 높은 성능과 비용 효율성을 유지합니다. 이러한 확장성 덕분에 Fabric은 비용을 관리하면서 분석 파이프라인을 최적화하려는 기업에 훌륭한 선택이 됩니다.

Native Execution Engine의 활용 사례

Microsoft Fabric의 Native Execution Engine은 데이터 처리와 분석을 강화하는 다양한 실제 적용 사례를 제공합니다. 여러 산업 분야의 조직이 이 엔진의 기능을 활용해 운영을 간소화하고 유용한 인사이트를 얻고 있습니다.

실제 적용 사례

1. 금융 서비스: 은행과 금융 기관은 Native Execution Engine을 활용해 대용량 데이터셋을 빠르게 처리합니다. 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 사기를 탐지하고 위험을 보다 효과적으로 평가할 수 있습니다. 엔진의 속도 덕분에 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있으며, 이는 변화가 빠른 금융 환경에서 매우 중요합니다.

2. 의료: 의료 기관은 이 엔진을 사용해 환자 데이터를 관리하고 복잡한 분석을 수행합니다. 여러 소스의 데이터를 처리함으로써 예측 분석을 통해 환자의 치료 결과를 개선할 수 있습니다. 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 엔진의 능력은 임상 현장에서 더 나은 의사 결정을 뒷받침합니다.

3. 리테일: 리테일 기업은 Native Execution Engine으로 공급망과 재고 관리를 최적화하면서 이점을 얻습니다. 판매 데이터를 분석해 수요를 예측하고 이에 맞춰 재고 수준을 조정합니다. 이러한 기능은 제품 재고를 안정적으로 확보하여 비용을 줄이고 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.

4. 통신: 통신 사업자는 이 엔진을 활용해 통화 데이터 레코드와 네트워크 성능 지표를 분석합니다. 이러한 분석을 통해 추세를 파악하고 서비스 제공 방식을 최적화할 수 있습니다. 엔진의 효율성 덕분에 실시간 모니터링이 가능해지며, 이는 서비스 품질을 유지하는 데 필수적입니다.

산업별 시나리오

Native Execution Engine은 다양한 산업 시나리오에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 구체적인 과제를 해결하는 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

• 데이터 엔지니어링: 데이터 엔지니어링에서 이 엔진은 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 작업을 간소화합니다. 복잡한 데이터 파이프라인을 지원하여 조직이 데이터 워크플로를 자동화할 수 있게 합니다. 이러한 기능은 수작업을 줄이고 생산성을 높여 줍니다.

• 빅데이터 분석: 빅데이터를 다루는 기업은 엔진이 방대한 양의 정보를 빠르게 처리하는 능력의 혜택을 받습니다. 성능 저하 없이 정교한 분석 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이러한 효율성은 데이터 기반 전략에 의존하는 조직에 필수적입니다.

• 비즈니스 인텔리전스: 이 엔진은 더 빠른 쿼리 응답을 제공하여 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션을 강화합니다. 사용자는 실시간 데이터를 반영하는 대화형 대시보드와 보고서를 만들 수 있습니다. 이러한 즉시성 덕분에 의사 결정권자는 최신 인사이트를 바탕으로 신속하게 행동할 수 있습니다.

장점에도 불구하고 Native Execution Engine을 도입하는 데에는 과제가 따를 수 있습니다. 예를 들어, 여러 실행 엔진이 존재하면서 실행 경로의 복잡성이 생길 수 있습니다. 이러한 복잡성 때문에 데이터 파이프라인 전반의 종속성을 추적하기가 더 어려워집니다. 또한 팀이 여러 엔진에 걸쳐 성능 튜닝과 비용 관리를 담당하면서 운영 책임도 늘어납니다.

⚡ 팁: 이러한 과제를 미리 이해해 두면 조직에서 Native Execution Engine을 보다 원활하게 도입하는 데 도움이 됩니다.

Native Execution Engine을 활용하면 데이터 전략을 혁신하고 분석 역량의 잠재력을 온전히 끌어낼 수 있습니다.

다른 실행 엔진과의 비교

Native Execution Engine을 다른 실행 엔진과 비교해 보면 몇 가지 기능상의 차이가 눈에 띕니다. 이러한 차이는 성능과 효율성 측면에서 Native Execution Engine이 어떻게 돋보이는지를 보여 줍니다.

기능상의 차이

1. 실행 모델: 기존 실행 엔진은 처리를 위해 Java Virtual Machine(JVM)에 의존하는 경우가 많습니다. 반면 Native Execution Engine은 연산에 C++을 사용합니다. 이러한 전환 덕분에 실행 속도가 빨라지고 오버헤드가 줄어듭니다.

2. 데이터 처리: 많은 엔진이 데이터를 행 단위로 처리합니다. 그러나 Native Execution Engine은 벡터화된 실행을 사용합니다. 이 방식은 데이터를 배치 단위로 처리하여 분석 쿼리 속도를 크게 높입니다.

3. 통합 기능: 일부 엔진은 기존 시스템과 통합하려면 많은 수정이 필요하지만, Native Execution Engine은 모듈형 설계를 제공합니다. 이 설계 덕분에 큰 변경 없이 현재 데이터 워크플로에 더 쉽게 통합할 수 있습니다.

경쟁 우위

Native Execution Engine은 대안 실행 엔진과 비교하여 여러 가지 경쟁 우위를 제공합니다. 이러한 장점은 데이터 처리 역량을 강화하고 전반적인 성능을 개선합니다. 이러한 이점을 요약하면 다음과 같습니다.

이러한 경쟁 우위를 활용하면 데이터 분석 작업에서 더 나은 성능과 확장성을 달성할 수 있습니다. Native Execution Engine은 속도를 개선할 뿐만 아니라 리소스 사용도 최적화합니다. 이러한 효율성은 비용 절감과 조직의 생산성 향상으로 이어집니다.

⚡ 팁: 실행 엔진을 평가할 때는 각 엔진의 고유한 기능이 특정 데이터 처리 요구 사항과 얼마나 맞는지 살펴보십시오. 올바른 선택은 분석 역량에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

Native Execution Engine의 향후 계획

예정된 기능

Native Execution Engine의 앞날은 기대할 만한 기능들이 여럿 준비되어 있어 밝아 보입니다. 이러한 발전은 데이터 처리 역량을 강화하고 전반적인 성능을 개선하는 것을 목표로 합니다. 주요 예정 기능은 다음과 같습니다.

• Materialized Lake Views(MLV): 이 뷰는 메달리온 아키텍처의 구현을 강화합니다. 파이프라인을 프로덕션에 바로 사용할 수 있게 만들어 데이터 워크플로를 더 효율적으로 운영하도록 돕습니다.
• AI 지원 엔지니어링 도구: Copilot과 같은 개선된 도구의 도입은 데이터 엔지니어링 워크플로에 AI 기능을 통합하는 데 강하게 중점을 두고 있음을 보여줍니다. 이러한 통합은 프로세스를 간소화하고 생산성을 높일 것입니다.
• 통합 메모리 관리: 엔진은 메모리 관리를 최적화하여 데이터 엔지니어와 데이터 과학자의 성능을 크게 향상시킬 것입니다. Java Virtual Machine의 가비지 컬렉터를 우회함으로써 성능 병목 현상을 줄일 것입니다.

이러한 기능은 클라우드 기반 데이터 처리의 현재 흐름과 맞닿아 있습니다. 최신 애플리케이션에 필수적인 실시간 및 저지연 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 것입니다.

분석에 미치는 영향

Native Execution Engine의 발전은 분석과 비즈니스 인텔리전스에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 엔진이 발전함에 따라 다음과 같은 이점을 기대할 수 있습니다.

• 성능 향상: Native Execution Engine은 코드 변경 없이 오픈 소스 Spark 대비 6배의 성능 향상을 이미 제공합니다. 이 개선으로 복잡한 분석을 더 효율적으로 실행할 수 있습니다.
• 실시간 인사이트: 다양한 데이터 유형을 처리하는 능력을 바탕으로, 엔진은 높은 처리량의 수집과 초저지연 하이브리드 쿼리를 지원할 것입니다. 이 기능은 실시간 분석과 AI 기반 프로세스에 필수적입니다.
• 리소스 사용 최적화: 이 아키텍처는 클라우드 네이티브 원칙에 맞춰 리소스 사용을 계속 최적화할 것입니다. 이러한 최적화는 높은 성능을 유지하면서 비용을 관리하는 데 도움이 될 것입니다.

이러한 기능이 순차적으로 출시되면서, Native Execution Engine은 분석 역량을 높여줄 뿐만 아니라 데이터에 기반한 의사결정을 더 빠르게 내릴 수 있도록 도와준다는 점을 확인하게 될 것입니다. 이러한 혁신과 함께 데이터 분석의 미래는 밝아 보입니다.

⚡ 팁: 분석 워크플로에서 Native Execution Engine의 잠재력을 온전히 활용할 수 있도록 이러한 발전 소식을 계속 확인하시기 바랍니다.

마지막으로, Microsoft Fabric의 Native Execution Engine은 데이터 처리 역량을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다. Apache Gluten과 Velox와 같은 기술을 활용하여 벡터화된 실행과 JIT(Just-In-Time) 컴파일에 중점을 둡니다. 이러한 설계는 실행 속도를 크게 높이고 지연 시간을 최소화하여, 복잡한 데이터 작업을 효율적으로 처리할 수 있게 해 줍니다.

앞으로도 Native Execution Engine은 더 많은 발전을 약속합니다. 기존 Spark 실행 방식의 한계를 극복하여 더 빠른 쿼리 실행과 상당한 비용 절감을 제공합니다. 최대 6배의 속도 향상과 약 83%의 비용 절감 벤치마크 결과를 보여주며, 이 엔진은 최신 데이터 분석을 위한 확장 가능하고 효율적인 솔루션으로 자리매김하고 있습니다. 이러한 개념이 리포팅과 OneLake 성능에 어떻게 적용되는지 더 깊이 알아보고 싶다면, 관련 팟캐스트 에피소드 Speed Power BI with OneLake and Direct Lake도 꼭 들어보시기 바랍니다!

⚡ 팁: Native Execution Engine을 적극 활용하여 분석 워크플로의 잠재력을 최대한 끌어내고, 데이터 중심 환경에서 앞서 나가시기 바랍니다.

자주 묻는 질문

Microsoft Fabric의 Native Execution Engine이란 무엇입니까?

Native Execution Engine은 네이티브 C++ 코드를 사용하여 데이터 처리 속도를 높이는 Microsoft Fabric의 고성능 계층입니다. 기존 애플리케이션을 변경하지 않고도 쿼리 실행을 개선하고 비용을 줄여 줍니다.

Native Execution Engine은 어떻게 성능을 향상합니까?

벡터화된 실행과 열 기반 데이터 처리를 사용하여 대용량 데이터 세트를 더 빠르게 처리합니다. 이 방식은 CPU 사용량을 줄이고 복잡한 쿼리 속도를 높여 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있게 해 줍니다.

기존 Spark 워크로드에서도 Native Execution Engine을 사용할 수 있습니까?

네, 사용할 수 있습니다. 이 엔진은 Spark와 원활하게 통합되며, 일부 JVM 작업을 네이티브 코드로 대체합니다. 성능 향상의 혜택을 받기 위해 코드를 다시 작성할 필요가 없습니다.

Native Execution Engine은 어떤 데이터 형식을 지원합니까?

이 엔진은 Parquet와 Delta 같은 널리 사용되는 형식을 지원합니다. 이러한 호환성 덕분에 Microsoft Fabric의 레이크하우스 데이터에 대해 효율적인 쿼리를 직접 실행할 수 있습니다.

Native Execution Engine은 비용 관리에 어떤 영향을 줍니까?

쿼리 속도를 높이고 리소스 사용을 줄여 컴퓨팅 비용을 낮춰 줍니다. 데이터 인사이트에 더 빠르게 액세스하면서 비용도 절감할 수 있습니다.

Native Execution Engine은 실시간 분석에 적합합니까?

물론입니다. 짧은 지연 시간의 쿼리와 높은 처리량의 수집을 지원하여 실시간 인사이트를 얻고 적시에 의사결정을 내릴 수 있게 해 줍니다.

Native Execution Engine의 혜택을 가장 많이 받는 산업은 무엇입니까?

금융, 의료, 유통, 통신과 같은 산업은 더 빠른 데이터 처리와 향상된 분석을 통해 혜택을 얻으며, 인사이트에 신속하게 대응하는 데 도움을 받습니다.

Native Execution Engine의 성능은 어떻게 모니터링할 수 있습니까?

Microsoft Fabric은 네이티브 실행이 언제 수행되는지, 또는 JVM으로 대체되는지를 추적하는 도구를 제공합니다. 이러한 가시성은 데이터 워크플로를 효과적으로 최적화하는 데 도움이 됩니다.