Опанування ETL за допомогою потоків даних Gen2 у Microsoft Fabric

By Mirko Peters · 2026-08-12

Ласкаво просимо назад до подкасту та супровідної серії блогів! Якщо ви шукали спосіб спростити роботу з даними, не грузнучи в о…

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

Раді знову вітати вас у подкасті та в супровідній серії блогу! Якщо ви шукали спосіб спростити роботу з даними, не грузнучи в надто складних середовищах програмування, ви потрапили за адресою. Щоб зануритися глибше в тему та почути нашу повну дискусію, обов’язково перегляньте відповідний епізод, Build ETL with Microsoft Fabric Dataflows Gen2. Сьогодні ми розповімо, як цей інструмент змінює підхід до інтеграції даних в організаціях по всьому світу.

Що таке потоки даних Gen2 у Microsoft Fabric?

Основне призначення та еволюція

Для трансформації даних потрібне сучасне рішення, і потоки даних Microsoft Fabric саме його й пропонують. Dataflow Gen2 спирається на основу Power BI Dataflows, але пропонує новий рівень гнучкості та продуктивності. Тепер можна підключатися до більшої кількості джерел даних і використовувати розширені функції трансформації. Платформа працює на вдосконалених обчислювальних рушіях, тож обробка стає швидшою, а масштабування кращим.

Ось короткe порівняння, яке показує, як Gen2 вдосконалює попередника:

Як бачите, Gen2 підтримує більше місць призначення та пропонує зручніший досвід створення. Платформа також запроваджує керовану проміжну обробку та покращене управління, щоб ви могли ефективніше працювати з потоками даних.

Підхід без коду та з низьким рівнем коду

Щоб користуватися потоками даних Gen2 у Microsoft Fabric, не обов’язково бути експертом у програмуванні. Платформа використовує модель трансформації даних з низьким рівнем коду, тобто ви можете створювати й керувати конвеєрами даних за допомогою простих дій перетягування. Такий підхід відкриває трансформацію даних для ширшого кола користувачів, зокрема бізнес-аналітиків і керівників даних.

• Ви можете використовувати Power Query, щоб формувати й очищувати дані без написання коду.
• Інтерфейс надає миттєвий зворотний зв’язок і перевірку, тож ви виявляєте помилки на ранньому етапі.
• Потоки даних можна розгортати безпосередньо в робочій області та бачити результати в реальному часі.

Інтеграція з OneLake і Lakehouse

Інтеграція є ключовою перевагою потоків даних Microsoft Fabric. Ви можете підключати потоки даних безпосередньо до OneLake і Lakehouse, а отже зберігати та отримувати доступ до даних в єдиному середовищі. Це дає змогу:

• Завантажувати дані з кількох джерел в OneLake без додаткових кроків.
• Зберігати дані у відкритих форматах, таких як Delta і Parquet, що забезпечує доступ до них для різних робочих навантажень.
• Повертати трансформовані дані до Lakehouse, Warehouse або інших місць призначення без зусиль.

Переваги та недоліки потоків даних Gen2 у Microsoft Fabric

Переваги

• Інтегрована платформа: Нативна інтеграція з Microsoft Fabric, Power BI, Lakehouse та іншими службами Microsoft дозволяє спростити наскрізні робочі процеси аналітики.
• Покращена продуктивність: Gen2 використовує оптимізований рушій виконання для швидшої обробки даних і трансформацій у великих масштабах.
• Розділення сховища та обчислень: Роздільна архітектура дозволяє незалежно масштабувати обчислювальні ресурси та сховище для оптимізації вартості й продуктивності.
• Масштабованість: Обробляє великі набори даних і паралельні робочі навантаження, що підходить для корпоративних конвеєрів ETL/ELT.
• Створення з низьким рівнем коду або без коду: Візуальний конструктор потоків даних і вбудовані трансформації роблять їх доступними для аналітиків та інженерів даних без складного кодування.
• Багаторазові модульні конвеєри: Потоки даних підтримують повторне використання, параметризацію та оркестрацію, що стандартизує й спрощує завдання інжинірингу даних.
• Походження даних і управління: Вбудоване відстеження походження, метадані та інтеграція з функціями управління Fabric допомагають із дотриманням вимог і аудитом.
• Безпека та відповідність вимогам: Безпека корпоративного рівня, керування доступом на основі ролей та інтеграція з Azure Active Directory спрощують безпечне розгортання.
• Широка підтримка підключень: Конектори до багатьох джерел спрощують завантаження різнорідних даних.
• Оплата за фактом використання та контроль витрат: Гнучкі варіанти потужностей і керування навантаженням допомагають контролювати витрати за умови належного налаштування.

Недоліки

• Зрілість платформи: Gen2 є новішою і ще розвивається; деякі функції, інтеграції або усталені практики спільноти можуть бути менш зрілими, ніж у давно існуючих альтернатив.
• Крута крива навчання: Для складних сценаріїв може знадобитися знайомство з концепціями Fabric, оркестрацією та налаштуванням Spark.
• Ймовірна прив'язка до постачальника: Глибока інтеграція з екосистемою Microsoft може ускладнити міграцію з кількох хмар або між кількома постачальниками.
• Складність витрат: Білінг за обчислювальні ресурси, сховище та потужності Fabric може бути складним; без ретельного управління витрати можуть несподівано зрости.
• Складні трансформації та налагодження: Складні трансформації або усунення проблем із продуктивністю можуть вимагати глибших інженерних навичок і видимості на рівнях виконання.
• Відповідність функцій і сторонні інструменти: Деякі сторонні інструменти для інженерії даних або нішеві конектори можуть бути підтримані не повністю або не так тісно інтегровані, як в інших екосистемах.
• Особливості переміщення даних: Переміщення великих обсягів між середовищами або зовнішніми системами може призвести до затримок і витрат на вихідний трафік.
• Операційні накладні витрати: Керування оркестрацією, моніторингом і життєвим циклом (CI/CD) для багатьох потоків даних може потребувати додаткових інструментів і процесів.

Можливості Microsoft Fabric Dataflows Gen2

Канонічні потоки даних і повторне використання

Ви можете прискорити свої робочі процеси ETL, використовуючи канонічні потоки даних у Microsoft Fabric Dataflows Gen2. Ця функція дозволяє визначити одну логіку трансформації та повторно використовувати її в різних проєктах і командах. Вам не потрібно дублювати роботу або хвилюватися через неузгоджені результати. Натомість ви створюєте масштабовані та багаторазові конвеєри, які економлять час і зменшують кількість помилок.

Розділення обчислень і економія витрат

Gen2 запроваджує розділення обчислень, тобто ви можете збільшувати потужність трансформацій без зростання витрат на сховище. Ви платите лише за обчислювальні ресурси, які використовуєте, що робить ваші процеси ETL економічнішими. Така модель допомагає уникнути зайвих витрат через дублювання даних, повторні трансформації або надлишкові конвеєри.

Керований проміжний етап і оптимізація сховища

Керований проміжний етап у Microsoft Fabric Dataflows Gen2 допомагає швидко й за нижчою ціною обробляти великі набори даних. Платформа використовує просунуті функції, як-от Fast Copy та сучасний обчислювач виразів, щоб прискорити завантаження й трансформацію даних. Ви можете помітити значне покращення продуктивності та оптимізації сховища.

Інтеграція з Git для спільної роботи

Ви можете спростити й покращити командну роботу за допомогою інтеграції з Git у Microsoft Fabric Dataflows Gen2. Git дає потужний спосіб керувати потоками даних, відстежувати зміни та працювати разом з іншими. Вам не потрібно хвилюватися через втрату роботи або помилки, які не вдається виправити.

ШІ та підтримка Copilot

Функції ШІ та Copilot у Microsoft Fabric Dataflows Gen2 допомагають працювати розумніше й швидше. Вам не потрібно писати складний код або витрачати години на рутинні завдання. Інструменти ШІ проведуть вас через процес і автоматизують багато кроків.

Dataflow Gen2 проти традиційних інструментів ETL

Відмінності в архітектурі та робочих процесах

Ви помітите чіткі відмінності, якщо порівняєте Dataflow Gen2 із традиційними інструментами ETL. Dataflow Gen2 використовує сучасну архітектуру, яка дозволяє легше керувати даними без жорстких налаштувань, які часто вимагають старіші інструменти.

Переваги та обмеження

Gen2 дає кращу автоматизацію, масштабованість і гнучкість. Ви можете обробляти великі обсяги даних і підтримувати багато типів проєктів. Платформа використовує просунуті розклади, тригери та API для автоматизації завдань із даними, забезпечуючи повний моніторинг і відстеження походження даних (data lineage).

Керування витратами та ресурсами

Вам потрібно, щоб витрати були передбачуваними, а ресурси — добре керованими. Microsoft Fabric використовує модель ціноутворення на основі потужностей, що дозволяє простіше оцінювати витрати, особливо якщо ваші навантаження стабільні, порівняно з моделями на основі споживання, які є в традиційних інструментах.

Вплив на процеси ETL

Вилучення даних і підключення

Вам потрібен надійний доступ до джерел даних. Microsoft Fabric dataflows спрощує це завдяки централізації підключень. Ви можете отримувати дані з багатьох систем, як-от Salesforce, SQL-бази даних і хмарні сховища, і все це в одному місці.

Узгодженість і автоматизація трансформацій

Ви хочете, щоб кроки трансформації були однаковими щоразу, коли запускаєте конвеєри ETL. У Gen2 кожен крок трансформації фіксується, тож процеси легко відтворити, а результати лишаються незмінними між різними завантаженнями.

Спрощене завантаження даних

Вам потрібно швидко й ефективно переносити дані до аналітичних систем. Microsoft Fabric Dataflows Gen2 спрощує цей процес: дані можна завантажити в Lakehouse, Warehouse або моделі Power BI буквально кількома клацаннями.

Оркестрація робочих процесів і моніторинг

Для безперебійної роботи процесів ETL потрібні надійна оркестрація робочих процесів і моніторинг. Microsoft Fabric Dataflows Gen2 дає інструменти, щоб автоматизувати, планувати та відстежувати кожен крок конвеєра даних.

Інтеграція та співпраця в dataflows

Єдине керування оновленнями

Ви можете керувати запланованими завданнями оновлення в одному місці за допомогою Microsoft Fabric Dataflows Gen2. Такий єдиний підхід допомагає підтримувати всі ваші dataflows в актуальному стані без додаткових зусиль.

Контроль версій і командна робота

Працювати з командою стає простіше завдяки вбудованому контролю версій. Microsoft Fabric Dataflows Gen2 інтегрується з Git, тож кожна зміна в ваших dataflows відстежується без зайвих зусиль.

Управління та безпека

Потрібно захищати дані та дотримуватися правил компанії. Microsoft Fabric Dataflows Gen2 надає інструменти для надійного управління та безпеки, зокрема контроль доступу на основі ролей і журнали аудиту.

Практичні сценарії використання Dataflow Gen2

Модернізація застарілого ETL

Можливо, у вас є старі системи ETL, які гальмують роботу бізнесу. З dataflow gen2 можна модернізувати процеси ETL, відмовившись від жорстких робочих процесів на користь гнучкого низькокодового рішення.

Обробка в реальному часі та пакетна обробка

Вам потрібно обробляти в організації як потокові, так і пакетні дані. Gen2 підтримує обидва типи обробки, дозволяючи реалізовувати сценарії реального часу разом з ефективним пакетним виконанням.

Самостійна підготовка даних

Ви хочете, щоб команда готувала дані, не чекаючи на ІТ-відділ. Dataflows робить самостійну підготовку даних можливою завдяки інтуїтивному інтерфейсу, який прискорює аналітичні проєкти.

Інтеграція даних між платформами

Часто потрібно зводити дані з багатьох різних систем. Microsoft Fabric Dataflows Gen2 допомагає підключатися до хмарних сервісів, локальних баз даних і сторонніх платформ без перемикання між інструментами.

Виклики та найкращі практики

Міграція та впровадження

Переходячи на Microsoft Fabric Dataflows Gen2, почніть із повного аудиту всіх наявних запитів, щоб виявити проблеми продуктивності та приховані залежності.

Вимоги до навичок і крива навчання

Щоб користуватися dataflow gen2, не обов'язково бути експертом із програмування. Зручний інтерфейс знижує поріг входу для нових користувачів, особливо тих, хто знайомий із Power BI.

Безпека та відповідність вимогам

Безпека та відповідність вимогам є головними пріоритетами. Політики запобігання втратам даних допомагають виявляти чутливі дані, а Entra ID забезпечує безпечну автентифікацію для кожного користувача.

Оптимізація використання Dataflow Gen2

Дотримуйтеся найкращих практик: заздалегідь плануйте dataflows, використовуйте зрозумілі правила найменування, налаштовуйте сповіщення про моніторинг і застосовуйте інкрементальне оновлення, щоб оптимізувати продуктивність і контролювати витрати.

Чек-лист для початку роботи з Microsoft Fabric Dataflows Gen2

Скористайтеся цим чек-листом, щоб почати роботу з Microsoft Fabric Dataflows Gen2:

• Розберіться в концепціях Microsoft Fabric і dataflows Gen2.
• Перевірте ліцензування та доступ до клієнта для функцій Microsoft Fabric.
• Переконайтеся, що маєте необхідні дозволи для робочої області та місця призначення.
• Створіть або визначте робочу область Fabric для розробки.
• Підготуйте політики керування сховищем OneLake або Lakehouse.
• Сплануйте джерела даних, коннектори та перевірте підключення.
• Безпечно налаштуйте пов'язані служби та облікові дані.
• Спроєктуйте схему dataflow, трансформації та первинні ключі.
• Створіть Dataflow Gen2 і додайте сутності за допомогою Power Query.
• Налаштуйте інкрементальне оновлення та стратегії партиціонування.
• Визначте перевірки якості даних і правила валідації.
• Налаштуйте відстеження походження, анотації та метадані.
• Налаштуйте планові оновлення, тригери та оркестрацію.
• Відстежуйте продуктивність, використання ресурсів і query folding.
• Впровадьте функції безпеки, як-от безпека на рівні рядків.
• Протестуйте наскрізне приймання, трансформацію та споживання даних.
• Документуйте процеси, відповідальних за них осіб і runbook-и для підтримки.
• Зареєструйте артефакти в інструментах управління та каталогізації.
• Навчіть стейкхолдерів отримувати доступ до результатів.
• Плануйте постійне обслуговування, масштабування та моніторинг витрат.

Висновок

Microsoft Fabric Dataflows Gen2 справді змінює підхід сучасних організацій до інтеграції даних, поєднуючи доступність low-code з продуктивністю корпоративного рівня. Завдяки таким можливостям, як керовані проміжні сховища, розділення обчислень і інтеграція з OneLake, команди з даними можуть ефективно масштабувати свою роботу, зберігаючи суворе управління. Щоб глибше розібратися в цих концепціях і почути більше експертних думок, обов’язково послухайте супровідний епізод Build ETL with Microsoft Fabric Dataflows Gen2 і вже сьогодні починайте змінювати свою стратегію роботи з даними!