Anunciando a disponibilidade geral do Fast Copy no Dataflows Gen2
Fast Copy no Dataflow Gen2 agora está General disponível! Esse recurso poderoso permite a ingestão rápida e eficiente de grandes volumes de
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Ler maisO Fabric Mirroring ingere e replica dados continuamente em tempo quase real de fontes como Azure Cosmos DB, Azure SQL Database, Snowflake no Microsoft Fabric. No entanto, ele está atualmente restrito às fontes de dados acima. Este artigo explica como podemos estender o Fabric mirroring para um banco de dados SQL Server local como uma fonte, usando uma combinação de replicação transacional do SQL Server e Fabric Mirroring.
Ler maisA Microsoft anunciou o suporte de pipelines de integração e implantação do Fabric Git para data warehouse no Microsoft Fabric! O Warehouse no Microsoft Fabric, construído na evolução do SQL Server, já oferece experiências locais de CI/CD hoje. Este artigo se concentrará em como você pode aproveitar os recursos de CI/CD diretamente na web, bem como integrações opcionais com suas ferramentas favoritas.
Ler maisEsta semana, foi anunciado que a API para GraphQL no Fabric começa a ser cobrada em 12 de julho de 2024 , como parte do seu Power BI Premium ou Fabric Capacity existente. O uso para cada operação de API que consiste no tempo de execução de uma solicitação/resposta do GraphQL é relatado em Unidades de Capacidade (CUs) em segundos à taxa de 10 CUs por hora. Você pode encontrar mais informações nas seções a seguir.
Ler maisA Microsoft anunciou a prévia pública da geração de descrições de medidas com o Copilot! Clique aqui para descobrir como é realizado!
Ler maisEsta postagem mostra como é simples habilitar o Copilot, outra IA generativa que traz novas maneiras de transformar e analisar dados, gerar insights e criar visualizações e relatórios no Microsoft Fabric.
Ler maisDescubra como construir um aplicativo RAG por meio de fluxo imediato em um ambiente de aprendizado de máquina mais profissional – Azure Machine Learning Service combinado com dados Lakehouse do Microsoft Fabric.
Ler maisUm dos objetivos da Microsoft com o Data Warehouse é automatizar o máximo possível para tornar mais fácil e barato construí-los e usá-los. Isso significa que você gastará seu tempo adicionando e obtendo insights de seus dados, em vez de gastá-lo em tarefas como manutenção. Como usuário, você também deve esperar um ótimo desempenho e é aí que entra a compactação de dados!
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