Desbloqueie análises até 6x mais rápidas: um mergulho profundo no Native Execution Engine do Microsoft Fabric

By Mirko Peters · 2026-08-12

Bem-vindo de volta ao pod! Neste post, aprofundamos o nosso episódio de podcast mais recente, em que desvendamos as potências arquiteturais ocultas que impulsionam as plataformas de dados modernas. Se você já se perguntou como as cargas de trabalho de análise corporativa podem rodar ordens de magnitude mais rápido sem exigir uma reescrita completa da sua base de código, você está no lugar certo. V

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

Bem-vindo de volta ao pod! Neste post, aprofundamos o nosso episódio de podcast mais recente, em que desvendamos as potências arquiteturais ocultas que impulsionam as plataformas de dados modernas. Se você já se perguntou como as cargas de trabalho de análise corporativa podem rodar ordens de magnitude mais rápido sem exigir uma reescrita completa da sua base de código, você está no lugar certo. Vamos fazer uma análise abrangente do Native Execution Engine do Microsoft Fabric, uma tecnologia revolucionária que está redefinindo a forma como engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas de negócios pensam em escala na nuvem, otimização de desempenho e economia de custos.

No nosso episódio de podcast em destaque, Speed Power BI with OneLake and Direct Lake, exploramos a mecânica de como esses mecanismos subjacentes interagem com ferramentas como OneLake e Direct Lake para acelerar os relatórios corporativos. Neste mergulho profundo, vamos detalhar os componentes fundamentais dessa arquitetura, explorar a mágica da execução vetorizada, examinar casos de uso reais e ver o que o futuro reserva para as plataformas de dados modernas.

Principais conclusões

• O Native Execution Engine no Microsoft Fabric aumenta a velocidade de processamento de dados em até 6x em comparação com os runtimes tradicionais do Spark.
• As organizações podem economizar aproximadamente 83% em clusters de tamanho fixo ao utilizar o Native Execution Engine, o que leva a reduções significativas de custo.
• Esse engine oferece suporte a vários formatos de dados, incluindo Parquet e Delta, permitindo a execução eficiente de consultas sem alterações de código.
• A execução vetorizada processa os dados em lotes, aprimorando o desempenho e reduzindo o uso de CPU, o que é essencial para lidar com grandes volumes de dados.
• A integração do Native Execution Engine com aplicações Spark existentes não exige modificações, o que facilita a adoção.
• Os recursos de análise em tempo real permitem insights imediatos, ajudando as empresas a tomar decisões oportunas com base em dados atuais.
• O design modular do engine permite uma integração fluida aos fluxos de trabalho de dados existentes, aumentando a eficiência geral.
• Desenvolvimentos futuros, como ferramentas assistidas por IA e gerenciamento de memória otimizado, prometem melhorar ainda mais a capacidade de processamento de dados.

Visão geral do Microsoft Fabric

O Microsoft Fabric representa um avanço significativo em gestão de dados e análise. Sua arquitetura combina diversos componentes que trabalham juntos de forma integrada para ampliar a sua capacidade de processamento de dados. Veja a seguir um olhar mais detalhado sobre sua arquitetura e seus principais componentes.

Arquitetura

A arquitetura do Microsoft Fabric é composta por vários componentes essenciais que sustentam o processamento eficiente de dados. Esses componentes incluem:

• OneLake Data Lake: este repositório centralizado de dados oferece suporte a vários formatos. Ele garante segurança e governança, tornando-se uma fonte confiável para as suas necessidades de dados.
• Engenharia de Dados (Synapse): este componente facilita transformações de dados em larga escala usando o Apache Spark. É ideal para tarefas complexas de preparação de dados.
• Data Warehouse (Synapse): esta parte oferece análises SQL de alto desempenho. Ela se integra profundamente ao OneLake para cargas de trabalho de dados estruturados.
• Análise em Tempo Real (Synapse): este recurso possibilita análises de alto throughput, permitindo que você obtenha insights imediatos a partir de dados de streaming.
• Data Factory: este componente oferece amplos recursos de integração de dados. Com mais de 200 conectores, é essencial para processos de ETL e ELT.
• Power BI: esta ferramenta permite criar relatórios e painéis interativos. Ela garante a atualidade dos dados por meio da integração com outros serviços.

Principais componentes

A integração do OneLake com o Direct Lake aprimora significativamente a arquitetura do Microsoft Fabric. A seguir, alguns dos benefícios dessa integração:

Essa arquitetura permite que o Microsoft Fabric facilite a integração perfeita com a infraestrutura de dados existente. O data lake centralizado oferece suporte a diversos formatos de dados e garante um armazenamento unificado. Além disso, os recursos robustos de integração de dados do Data Factory possibilitam uma orquestração fluida em todo o seu ecossistema de dados.

Ao aproveitar esses componentes, você pode simplificar seus processos de dados e ampliar seus recursos de análise. O Microsoft Fabric não apenas simplifica o gerenciamento de dados, como também capacita você a tomar decisões embasadas em insights em tempo real.

Visão geral do Native Execution Engine

O Native Execution Engine é um componente poderoso dentro do Microsoft Fabric, otimizando o processamento de dados e as análises. Ele melhora o desempenho ao utilizar recursos nativos das fontes de dados subjacentes. Esse mecanismo oferece suporte a diversos operadores e tipos de dados, incluindo rollup hash aggregate e broadcast nested loop join. Ele processa dados com eficiência nos formatos Parquet e Delta, o que o torna ideal para consultas com alto custo computacional.

Funcionalidade

Operação no Microsoft Fabric

O Native Execution Engine opera de forma integrada à arquitetura mais ampla do Microsoft Fabric. Ele melhora o desempenho do Apache Spark ao substituir os operadores tradicionais de execução baseados em JVM por implementações nativas em C++. Tecnologias como Velox e Apache Gluten viabilizam essa mudança, otimizando a execução de consultas por meio de processamento colunar e vetorização. Essa integração permite que aplicações Spark existentes funcionem sem modificações, além de aumentar significativamente a eficiência de transformações e agregações complexas de dados.

Integração com o Lakehouse

A integração do Native Execution Engine com a arquitetura lakehouse é um divisor de águas. Você pode executar consultas Spark diretamente na infraestrutura do lakehouse, sem necessidade de alterações no código. Esse recurso oferece suporte aos formatos Parquet e Delta, permitindo que você aproveite todo o potencial dos seus dados. As melhorias de desempenho do mecanismo podem chegar a até 4x mais rápidas do que o Spark de código aberto tradicional, reduzindo custos operacionais e aumentando a eficiência em diversas tarefas de dados.

Principais recursos

Execução vetorizada

Um dos destaques do Native Execution Engine é sua capacidade de execução vetorizada. Esse recurso permite que o mecanismo processe dados em lotes, em vez de uma linha por vez. Ao utilizar layouts de dados colunares e técnicas avançadas de processamento em memória, o mecanismo pode superar os mecanismos tradicionais baseados em JVM, especialmente em ambientes de nuvem. Por exemplo, testes internos de desempenho em um conjunto de dados de um bilhão de linhas mostram uma redução no tempo de execução por consulta de 20 a 32 segundos, o que representa uma melhoria de desempenho de 20% a 27%.

Melhorias de desempenho

O Native Execution Engine oferece várias melhorias de desempenho que o diferenciam de outros mecanismos de execução. Veja algumas melhorias importantes:

Esses aprimoramentos tornam o Native Execution Engine uma escolha robusta para organizações que buscam otimizar seus fluxos de processamento de dados. Ao permitir o tratamento eficiente de transformações e agregações complexas, ele capacita você a extrair insights dos seus dados de forma mais rápida e eficaz.

Benefícios de desempenho do Microsoft Fabric

Melhorias de eficiência

Quando você trabalha com grandes volumes de dados, a eficiência se torna essencial. O Native Execution Engine do Microsoft Fabric resolve gargalos comuns que retardam o processamento de dados. Ele acelera cargas de trabalho Parquet e Delta, lida com transformações complexas sem problemas e otimiza consultas analíticas que exigem muita CPU. Isso significa que você passa menos tempo esperando e mais tempo analisando.

Essa eficiência reduz os custos ocultos frequentemente associados à gestão de ambientes de dados em larga escala. Você evita desperdiçar recursos com ciclos de CPU desnecessários ou sobrecarga de memória. O processamento colunar e a execução vetorizada do Native Execution Engine permitem que ele varra dados mais rapidamente e use menos ciclos de CPU. Isso reduz seu custo por consulta e melhora a capacidade de resposta geral do sistema.

Melhorias de velocidade

Velocidade importa quando você precisa de insights oportunos a partir dos seus dados. O Native Execution Engine oferece melhorias impressionantes de velocidade sem exigir que você altere suas aplicações existentes. Muitas organizações relatam consultas de 2× a 3× mais rápidas em diversas cargas de trabalho analíticas, apenas ao habilitar esse mecanismo.

Veja como o engine alcança esses ganhos de velocidade:

1. O Spark cria um plano físico lógico e otimizado, como de costume.
2. O Gluten identifica os operadores com suporte nativo e os substitui por equivalentes nativos mais rápidos.
3. O Velox executa esses operadores nativos usando kernels C++ altamente otimizados.
4. Se uma operação não for suportada, o engine recorre à execução na JVM do Spark, garantindo desempenho estável.

Em um conjunto de dados com um bilhão de linhas, os benchmarks mostram uma redução no tempo de execução de 20 a 32 segundos por consulta ao usar clustering com o Native Execution Engine. Isso se traduz em um ganho de desempenho de 20% a 27% entre diferentes combinações de colunas com clustering. Melhorias desse tipo ajudam você a executar análises mais rápido e a reduzir custos ocultos relacionados a consultas de longa duração.

⚡ Dica: Ao aproveitar esses ganhos de velocidade, você pode acelerar seus fluxos de análise e tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados, sem investir em hardware adicional.

O design do Microsoft Fabric garante que esses benefícios acompanhem o crescimento dos seus dados. À medida que seus conjuntos de dados aumentam, o engine mantém alto desempenho e eficiência de custos. Essa escalabilidade torna o Fabric uma excelente escolha para empresas que buscam otimizar seus pipelines de análise e, ao mesmo tempo, controlar despesas.

Casos de uso do Native Execution Engine

O Native Execution Engine do Microsoft Fabric oferece diversas aplicações reais que aprimoram o processamento de dados e a análise. Organizações de vários setores utilizam seus recursos para simplificar as operações e obter insights valiosos.

Aplicações no mundo real

1. Serviços financeiros: Bancos e instituições financeiras utilizam o Native Execution Engine para processar grandes volumes de dados com rapidez. Eles analisam dados de transações em tempo real, o que lhes permite detectar fraudes e avaliar riscos com mais eficácia. A velocidade do mecanismo possibilita insights imediatos, algo crucial em um ambiente financeiro de ritmo acelerado.

2. Saúde: Prestadores de serviços de saúde usam o mecanismo para gerenciar dados de pacientes e realizar análises complexas. Ao processar dados de diversas fontes, eles podem melhorar os desfechos dos pacientes por meio de análises preditivas. A capacidade do mecanismo de lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente apoia uma tomada de decisão melhor em ambientes clínicos.

3. Varejo: Varejistas se beneficiam do Native Execution Engine ao otimizar sua cadeia de suprimentos e o gerenciamento de estoque. Eles analisam dados de vendas para prever a demanda e ajustar os níveis de estoque de acordo. Essa capacidade ajuda a reduzir custos e a melhorar a satisfação dos clientes, garantindo a disponibilidade dos produtos.

4. Telecomunicações: Empresas de telecomunicações aproveitam o mecanismo para analisar registros de dados de chamadas e métricas de desempenho da rede. Essa análise os ajuda a identificar tendências e otimizar a entrega de serviços. A eficiência do mecanismo permite o monitoramento em tempo real, essencial para manter a qualidade do serviço.

Cenários por setor

O Native Execution Engine se destaca em diversos cenários de negócios, oferecendo soluções sob medida para desafios específicos:

• Engenharia de dados: Na engenharia de dados, o mecanismo simplifica a transformação de dados brutos em insights acionáveis. Ele oferece suporte a pipelines de dados complexos, permitindo que as organizações automatizem seus fluxos de trabalho de dados. Essa capacidade reduz o esforço manual e aumenta a produtividade.

• Análise de big data: Empresas que lidam com big data se beneficiam da capacidade do mecanismo de processar rapidamente grandes volumes de informações. Ele permite executar consultas analíticas sofisticadas sem sacrificar o desempenho. Essa eficiência é vital para organizações que dependem de estratégias orientadas por dados.

• Business Intelligence: O mecanismo aprimora aplicações de business intelligence ao oferecer respostas de consulta mais rápidas. Os usuários podem criar painéis e relatórios interativos que refletem dados em tempo real. Essa imediatez capacita os tomadores de decisão a agir com rapidez com base nos insights mais recentes.

Apesar de suas vantagens, a implementação do Native Execution Engine pode apresentar desafios. Por exemplo, a complexidade nos caminhos de execução pode surgir por causa de múltiplos mecanismos de execução. Essa complexidade dificulta o rastreamento de dependências ao longo dos pipelines de dados. Além disso, a responsabilidade operacional aumenta, pois as equipes passam a gerenciar o ajuste de desempenho e o controle de custos em diversos mecanismos.

⚡ Dica: Entender esses desafios pode ajudar você a se preparar para uma implementação mais tranquila do Native Execution Engine na sua organização.

Ao aproveitar o Native Execution Engine, você pode transformar suas estratégias de dados e desbloquear todo o potencial das suas capacidades analíticas.

Comparação com outros mecanismos de execução

Ao comparar o Native Execution Engine com outros mecanismos de execução, você percebe diversas diferenças funcionais. Essas diferenças mostram como o Native Execution Engine se destaca em desempenho e eficiência.

Diferenças funcionais

1. Modelo de execução: Mecanismos de execução tradicionais frequentemente dependem da Java Virtual Machine (JVM) para o processamento. Em contraste, o Native Execution Engine usa C++ em suas operações. Essa mudança permite execução mais rápida e menor sobrecarga.

2. Processamento de dados: Muitos mecanismos processam os dados linha por linha. O Native Execution Engine, por outro lado, emprega execução vetorizada. Esse método processa os dados em lotes, acelerando significativamente as consultas analíticas.

3. Recursos de integração: Enquanto alguns motores exigem modificações extensas para se integrar aos sistemas existentes, o Native Execution Engine oferece um design modular. Esse design facilita a integração aos seus fluxos de trabalho de dados atuais, sem grandes mudanças.

Vantagens competitivas

O Native Execution Engine oferece várias vantagens competitivas em relação a outros motores de execução. Essas vantagens ampliam sua capacidade de processamento de dados e melhoram o desempenho geral. Veja a seguir um resumo desses benefícios:

Ao aproveitar essas vantagens competitivas, você pode alcançar melhor desempenho e escalabilidade nas suas tarefas de análise de dados. O Native Execution Engine não apenas melhora a velocidade, como também otimiza o uso de recursos. Essa eficiência se traduz em economia de custos e maior produtividade para a sua organização.

⚡ Dica: Ao avaliar motores de execução, considere como os recursos exclusivos de cada um se alinham às suas necessidades específicas de processamento de dados. A escolha certa pode impactar significativamente as suas capacidades de análise.

Futuro do Native Execution Engine

Próximos recursos

O futuro do Native Execution Engine é promissor, com diversos recursos interessantes no horizonte. Esses desenvolvimentos visam ampliar sua capacidade de processamento de dados e melhorar o desempenho geral. Veja a seguir alguns dos principais recursos previstos:

• Materialized Lake Views (MLVs): Essas visões vão aprimorar a implementação da arquitetura medallion. Elas tornam os pipelines prontos para produção, permitindo fluxos de trabalho de dados mais eficientes.
• Ferramentas de engenharia assistidas por IA: A introdução de ferramentas aprimoradas, como o Copilot, indica um forte foco na integração de recursos de IA aos fluxos de trabalho de engenharia de dados. Essa integração vai simplificar processos e aumentar a produtividade.
• Gerenciamento de memória unificado: O engine vai otimizar o gerenciamento de memória, o que deve melhorar significativamente o desempenho para engenheiros de dados e cientistas de dados. Ao contornar o coletor de lixo (garbage collector) da Java Virtual Machine, ele vai reduzir gargalos de desempenho.

Esses recursos estão alinhados às tendências atuais de processamento de dados na nuvem. Eles vão ajudar você a atender às demandas de tempo real e baixa latência essenciais para aplicações modernas.

Implicações para análise de dados

Os avanços no Native Execution Engine terão implicações significativas para análise de dados e business intelligence. À medida que o engine evolui, você pode esperar os seguintes benefícios:

• Desempenho aprimorado: O Native Execution Engine já oferece um ganho de desempenho de 6x em relação ao Spark de código aberto, sem exigir alterações no código. Essa melhoria vai permitir que você execute análises complexas com mais eficiência.
• Insights em tempo real: Com a capacidade de lidar com diversos tipos de dados, o engine vai oferecer suporte a ingestão de alto throughput e consultas híbridas com latência ultrabaixa. Esse recurso é essencial para análises em tempo real e processos orientados por IA.
• Uso otimizado de recursos: A arquitetura vai continuar otimizando o uso de recursos, alinhada aos princípios nativos da nuvem. Essa otimização vai ajudar você a controlar custos mantendo alto desempenho.

À medida que esses recursos forem sendo disponibilizados, você vai perceber que o Native Execution Engine não só aprimora suas capacidades de análise, como também permite tomar decisões baseadas em dados com mais rapidez. O futuro da análise de dados parece promissor com essas inovações.

⚡ Dica: Acompanhe esses desenvolvimentos para aproveitar todo o potencial do Native Execution Engine nos seus fluxos de trabalho de análise.

Para concluir, o Native Execution Engine no Microsoft Fabric tem um papel essencial no aprimoramento da sua capacidade de processamento de dados. Ao utilizar tecnologias como o Apache Gluten e o Velox, ele se concentra na execução vetorizada e na compilação Just-In-Time (JIT). Esse design aumenta significativamente a velocidade de execução e reduz a latência, permitindo que você lide com tarefas complexas de dados com eficiência.

Olhando para o futuro, o Native Execution Engine promete avanços ainda maiores. Ele supera as limitações da execução tradicional do Spark, oferecendo consultas mais rápidas e economias substanciais de custo. Com benchmarks que mostram até seis vezes de ganho de velocidade e uma redução de custo de aproximadamente 83%, esse mecanismo se posiciona como uma solução escalável e eficiente para a análise de dados moderna. Para uma exploração ainda mais profunda de como esses conceitos se aplicam a relatórios e ao desempenho do OneLake, não deixe de ouvir nosso podcast relacionado, Speed Power BI with OneLake and Direct Lake!

⚡ Dica: Adote o Native Execution Engine para desbloquear todo o potencial dos seus fluxos de trabalho de análise e se manter à frente no cenário orientado por dados.

Perguntas frequentes

O que é o Native Execution Engine no Microsoft Fabric?

O Native Execution Engine é uma camada de alto desempenho no Microsoft Fabric que acelera o processamento de dados usando código nativo em C++. Ele melhora a execução de consultas e reduz custos sem exigir mudanças nas suas aplicações existentes.

Como o Native Execution Engine melhora o desempenho?

Ele usa execução vetorizada e processamento de dados em formato colunar para lidar com grandes volumes de dados com mais rapidez. Essa abordagem reduz o uso de CPU e acelera consultas complexas, entregando insights mais rápido.

Posso usar o Native Execution Engine com cargas de trabalho Spark existentes?

Sim, pode. O mecanismo se integra ao Spark de forma transparente, substituindo algumas operações da JVM por código nativo. Você não precisa reescrever seu código para se beneficiar do desempenho melhorado.

Quais formatos de dados o Native Execution Engine suporta?

O mecanismo suporta formatos populares como Parquet e Delta. Essa compatibilidade permite executar consultas eficientes diretamente nos dados do seu lakehouse no Microsoft Fabric.

Como o Native Execution Engine afeta a gestão de custos?

Ao acelerar as consultas e reduzir o uso de recursos, o mecanismo diminui os custos de computação. Você economiza dinheiro e ainda tem acesso mais rápido aos seus insights de dados.

O Native Execution Engine é adequado para análises em tempo real?

Com certeza. Ele oferece suporte a consultas de baixa latência e ingestão de alto throughput, permitindo obter insights em tempo real e tomar decisões no momento certo.

Quais setores mais se beneficiam do Native Execution Engine?

Setores como financeiro, saúde, varejo e telecomunicações se beneficiam do processamento de dados mais rápido e de análises aprimoradas, o que os ajuda a agir rapidamente com base nos insights.

Como posso monitorar o desempenho do Native Execution Engine?

O Microsoft Fabric oferece ferramentas para acompanhar quando a execução nativa é realizada ou quando recorre à JVM. Essa visibilidade ajuda você a otimizar seus fluxos de dados de forma eficaz.