Microsoft Fabric क्या है?
Microsoft Fabric, व्यवसायों और डेटा पेशेवरों के लिए बनाया गया एक ऑल-इन-वन एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म है। यह प्लेटफ़ॉर्म डेटा साइंस और रियल-टाइम एनालिटिक्स से लेकर डेटा स्टोरेज और डेटा माइग्रेशन तक सब कुछ संभालता है। यह विभिन्न टूल्स और तकनीकों को एक ही समाधान में जोड़ने वाला समेकित प्लेटफ़ॉर्म है।
Fabric को समझने का सबसे अच्छा तरीका है इसके उद्देश्य को समझना: सरलता। इस टूल के साथ, संगठन कई स्रोतों से डेटा को एक ही वातावरण में जोड़ सकते हैं। यह सरलता डेटा पेशेवरों को इस्तेमाल की जा रही तकनीक पर नहीं, बल्कि परिणामों पर ध्यान केंद्रित करने देती है। इसका यह भी मतलब है कि डेटा टीमें Synapse, Azure Data Factory और Power BI के लाइसेंसिंग के पारस्परिक प्रभाव को समझने में घंटों खर्च नहीं करेंगी।
Microsoft Fabric की विशेषताएँ
Microsoft टीम ने पाँच प्रमुख क्षेत्रों को परिभाषित किया है जो Fabric को बाज़ार के बाकी समाधानों से अलग करते हैं। इनमें शामिल हैं:
Microsoft Fabric का अवलोकन
#1 एक संपूर्ण एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म
हर एनालिटिक्स प्रोजेक्ट कई सहायक प्रणालियों पर निर्भर करता है। इन प्रणालियों की अपनी अलग-अलग आवश्यकताएँ होती हैं और अक्सर कई विक्रेताओं के इनपुट की ज़रूरत पड़ती है। अलग-अलग विक्रेताओं के उत्पादों का एकीकरण कठिन, नाज़ुक और महँगा कार्य हो सकता है।
यहीं पर Microsoft Fabric काम आता है।
Microsoft Fabric, टीमों को एक ऐसा एकल समाधान देकर इस समस्या को कम करता है, जो एक समान यूज़र इंटरफ़ेस, आर्किटेक्चर और डेटा से इनसाइट्स निकालने और उन्हें प्रस्तुत करने के लिए आवश्यक विभिन्न टूल्स प्रदान करता है।
#2 झील-केंद्रित और ओपन
डेटा लेक्स अक्सर अव्यवस्थित और जटिल होते हैं, जिससे उन्हें बनाना, एकीकृत करना और प्रबंधित करना बेहद चुनौतीपूर्ण हो जाता है। डेटा लेक के चालू होने के बाद डेटा डुप्लिकेशन और वेंडर लॉक-इन की समस्या भी आती है; यह उसी डेटा लेक पर विभिन्न स्वामित्व वाले डेटा फ़ॉर्मैट्स वाले कई डेटा उत्पादों के इस्तेमाल से उत्पन्न होती है।
Fabric इस समस्या का समाधान एक बिल्ट-इन सॉफ़्टवेयर ऐज़ अ सर्विस (SaaS), मल्टी-क्लाउड डेटा लेक “OneLake” पेश करके करता है। जैसे सभी Microsoft 365 एप्लिकेशन अपने-आप OneDrive से जुड़े होते हैं, वैसे ही Fabric के सभी वर्कलोड्स OneLake से जुड़े हुए हैं।
OneLake का अंतर्निहित इंटीग्रेशन उन सर्वव्यापी और अव्यवस्थित डेटा साइलोज़ को हटाने में मदद करता है, जो तब बनते हैं जब टीम सदस्य अपने-अपने अलग-थलग स्टोरेज अकाउंट्स कॉन्फ़िगर करते हैं। OneLake पूरी टीम को एक एकल, एकीकृत स्टोरेज यूनिट देता है, जो डेटा की खोज और साझा करना आसान बनाता है।
#3 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
Azure की OpenAI सेवा, उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा की पूरी क्षमता खोलने में मदद करने के लिए, Microsoft Fabric में हर स्तर पर एकीकृत है। यह इंटीग्रेशन डेवलपर्स को कस्टमर डेटा पर जनरेटिव AI की शक्ति लागू करने और बिज़नेस यूज़र्स को डेटा में इनसाइट्स खोजने में सहायता करता है।
क्योंकि Copilot हर Microsoft Fabric डेटा अनुभव में एकीकृत है, उपयोगकर्ता संवादात्मक भाषा का उपयोग करके यह कर सकते हैं:
- मशीन लर्निंग मॉडल बनाना
- डेटा फ़्लो और डेटा पाइपलाइंस विकसित करना
- कोड और पूरी फ़ंक्शंस जनरेट करना
- परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन करना
उपयोगकर्ता अपनी कस्टम संवादात्मक भाषा के अनुभव भी बना सकते हैं, जो उनके डेटा को Azure OpenAI Service मॉडलों के साथ जोड़ते हैं, और फिर उन्हें प्लग-इन्स के रूप में प्रकाशित कर सकते हैं।
#4 सभी व्यवसाय उपयोगकर्ताओं को सशक्त बनाना
जब संगठन के भीतर हर व्यक्ति डेटा का उपयोग करके बेहतर निर्णय लेने में सक्षम होता है, तो टीमें डेटा-चालित संस्कृति को आगे बढ़ाने की आकांक्षा पूरी कर सकती हैं। Microsoft Fabric, एनालिटिक्स को सभी के लिए सुलभ बनाकर इस संस्कृति को बढ़ावा देता है। विशेष रूप से, Fabric सामान्य, रोज़मर्रा के Microsoft 365 एप्लिकेशनों के साथ गहराई से एकीकृत है। इससे आपके Microsoft 365 एप्लिकेशनों को इनसाइट्स खोजने और लागू करने का केंद्र बिंदु बनाना संभव होता है।
#5 एकीकृत क्षमताओं के जरिए लागत में कमी
जब एक ही प्रोजेक्ट में कई विक्रेताओं के विभिन्न उत्पादों को जोड़ा जाता है, तो आमतौर पर उल्लेखनीय बर्बादी होती है। इसका कारण यह है कि डेटा इंजीनियरिंग, डेटा वेयरहाउसिंग और बिज़नेस इंटेलिजेंस जैसे कई सिस्टमों में कंप्यूटिंग क्षमता अलग-अलग प्रावधान की जाती है। जैसे ही इन सिस्टमों में से कोई एक निष्क्रिय होता है, उसकी क्षमता दूसरे सिस्टम द्वारा उपयोग नहीं की जा सकती, जिसका मतलब है संसाधनों की बर्बादी।
Fabric संसाधनों की खरीद और प्रबंधन की जटिलता कम करके इस समस्या को हल करता है। Fabric के साथ, सभी वर्कलोड्स (जैसे डेटा इंटीग्रेशन, डेटा साइंस, आदि) को चलाने के लिए एक ही कंप्यूट पूल खरीदना संभव है। यह समावेशी मॉडल लागत को काफी हद तक कम करता है, क्योंकि किसी भी वर्कलोड में अप्रयुक्त कंप्यूट संसाधन किसी भी अन्य वर्कलोड द्वारा उपयोग किए जा सकते हैं।
OneLake: Fabric का हृदय
Microsoft Fabric के केंद्र में OneLake है। OneLake वह स्थान है जहाँ Fabric के भीतर उपयोग किया जाने वाला सारा डेटा संग्रहीत होता है। नाम के अनुरूप, OneLake एक एकल, एकीकृत, तार्किक डेटा लेक है, जो आपके सभी Fabric वर्कलोड्स को सपोर्ट करता है।
अक्सर OneLake और OneDrive के बीच तुलना की जाती है। उदाहरण के लिए, Microsoft ने कहा, “जैसे Office, Word, Excel और PowerPoint फ़ाइलों को OneDrive में स्टोर करता है, वैसे ही Fabric लेकहाउस, वेयरहाउस और अन्य आइटम्स को OneLake में स्टोर करता है।” इससे कई लोग यह समानता अपनाते हैं कि जैसे फाइलों के लिए OneDrive है, वैसे डेटा के लिए OneLake है।
OneLake के आने से पहले, संगठन आमतौर पर अलग-अलग टीमों के लिए कई लेक्स बनाते थे, बजाय इसके कि एक ही डेटा लेक पर सहयोग करें—चाहे इसका मतलब अतिरिक्त संसाधनों का प्रबंधन ही क्यों न हो। OneLake को इन चुनौतियों को दूर करने के लिए पेश किया गया, ताकि डेटा साइलोज़ टूटें और संगठनात्मक डेटा के प्रबंधन को सरल बनाकर सहयोग बेहतर हो।
Microsoft OneLake का उपयोग - इमेज स्रोत
मुख्य विशेषताएँ शामिल हैं:
शॉर्टकट्स
शॉर्टकट फीचर उपयोगकर्ताओं को अलग-अलग व्यवसाय समूहों और डोमेनों में फैले डेटा को अपने वर्चुअल डेटा प्रोडक्ट में संयोजित करने में सक्षम बनाता है। यानी संगठन बिना अनावश्यक रूप से जानकारी को स्थानांतरित या डुप्लिकेट किए, विभिन्न उपयोगकर्ताओं और अनुप्रयोगों के बीच डेटा आसानी से साझा कर सकते हैं। “शॉर्टकट” शब्द उन डेटा के लिए है जो आगे किसी फ़ाइल लोकेशन में संग्रहीत होते हैं, जो उसी वर्कस्पेस में भी हो सकते हैं या अलग-अलग में भी। स्थान चाहे जो हो, शॉर्टकट रेफ़रेंस फ़ाइलों और फ़ोल्डरों को ऐसे दिखाता है मानो वे लोकली स्टोर हों।
ओपेननेस
Microsoft का Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2, Azure Blob स्टोरेज पर आधारित, बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए फीचर्स का एक सूट है। भारी स्टोरेज देने के अलावा, ADLS Gen2 संरचित और असंरचित दोनों प्रकार के डेटा स्वीकार करता है। यह जानकारी उपयोगी है क्योंकि OneLake, ADLS Gen2 के ऊपर बनाया गया है, जिससे यह हर स्तर पर ओपन बनता है।
OneLake, मौजूदा ADLS Gen2 एप्लिकेशनों, जैसे Azure Databricks, के साथ भी संगत है, क्योंकि यह वही ADLS Gen2 APIs और SDKs सपोर्ट करता है। इसलिए, अंतर्निहित डेटा तक पहुँचने के लिए Microsoft Fabric का विशेष ज्ञान अनिवार्य नहीं है; उपयोगकर्ता OneLake में डेटा को ऐसे संबोधित कर सकते हैं जैसे वह पूरे संगठन के लिए एक विशाल ADLS स्टोरेज अकाउंट हो।
डेटा की एक ही प्रति
OneLake के साथ, किसी अन्य इंजन के साथ उपयोग के लिए डेटा की कॉपी करना, या अन्य डेटा के साथ विश्लेषण के लिए साइलोज़ तोड़ना, अप्रासंगिक हो जाता है। अब इसकी आवश्यकता नहीं है। OneLake के दस्तावेज़ के अनुसार, “OneLake का उद्देश्य बिना डेटा मूवमेंट या डुप्लिकेशन के डेटा की एक ही प्रति से आपको अधिकतम मूल्य देना है।”
डिफ़ॉल्ट रूप से गवर्नेंस
SaaS सेवाओं के अनूठे लाभों में से एक है टेनेंट्स की अवधारणा। एक टेनेंट, ग्राहकों के ऐसे समूह को परिभाषित करता है जो किसी सॉफ़्टवेयर इंस्टेंस तक समान पहुँच और विशिष्ट विशेषाधिकार साझा करते हैं। OneLake के दस्तावेज़ कहते हैं, "यह जानना कि किसी ग्राहक का संगठन कहाँ शुरू और समाप्त होता है, एक स्वाभाविक गवर्नेंस और अनुपालन सीमा प्रदान करता है, जो अंततः टेनेंट एडमिन के नियंत्रण में होती है।” मूलतः, OneLake में आने वाला सारा डेटा डिफ़ॉल्ट रूप से शासित होता है।
Fabric वर्कलोड्स और उपयोगकर्ता अनुभव
Microsoft Fabric में कई वर्कलोड्स आते हैं, जिनमें से प्रत्येक विशेष पर्सोना को ध्यान में रखकर विकसित किए गए हैं, और जो OneLake से स्वतः जुड़े होते हैं ताकि हर उपयोगकर्ता को विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म अनुभव मिल सके।
इन वर्कलोड्स में शामिल हैं:
Data factory
डेटा फ़ैक्टरी, क्लाउड और ऑन-प्रिमाइस डेटा स्रोतों के लिए 150 से अधिक कनेक्टर्स, डेटा पाइपलाइंस का ऑर्केस्ट्रेशन, और डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन के लिए ड्रैग-एंड-ड्रॉप अनुभव प्रदान करती है।
Synapse data engineering
डेटा इंजीनियरिंग वर्कलोड में ऐसे शानदार फीचर्स हैं जो Fabric के भीतर काम करते हैं, जैसे Lakehouse। Lakehouse आर्टिफ़ैक्ट अपने स्वयं के वर्कस्पेस में मौजूद होता है और Spark इंजन का उपयोग करते हुए, Microsoft के शब्दों में, “उत्कृष्ट ऑथरिंग अनुभव” सक्षम करता है। अन्य फायदे भी हैं, जैसे लाइव पूल्स के साथ इंस्टेंट स्टार्ट और सहयोग करने की क्षमता।
Synapse data warehouse
डेटा वेयरहाउस वर्कलोड, डेटा इंजीनियरों और विश्लेषकों को एक समेकित Lakehouse और डेटा वेयरहाउस अनुभव प्रदान करता है। वेयरहाउस के पीछे उनका इंडस्ट्री-लीडिंग (ओपन डेटा फ़ॉर्मैट्स पर), यूनिफाइड, सर्वरलेस और डेडिकेटेड SQL इंजन है।
Synapse real-time analytics
रियल-टाइम एनालिटिक्स वर्कलोड डेवलपर्स को Internet of Things (IoT) डिवाइसेज़, टेलीमेट्री, लॉग्स आदि से डेटा स्ट्रीम करने में सक्षम बनाता है। वे अर्द्ध-संरचित डेटा की बड़ी मात्रा का उच्च प्रदर्शन और कम विलंबता के साथ विश्लेषण भी कर सकते हैं, क्योंकि इसके मूल में Kusto Query Language (KQL) है।
Synapse data science
Data Science वर्कलोड उपयोगकर्ताओं को पूरे एंड-टू-एंड डेटा साइंस प्रोसेस से काम करने में सक्षम बनाता है। यह डेटा साइंटिस्ट्स को परिष्कृत AI मॉडल बनाने, परियोजनाओं पर सहयोग करने, और मशीन लर्निंग मॉडलों को प्रशिक्षित, परिनियोजित और प्रबंधित करने के लिए आवश्यक विभिन्न टूल्स प्रदान करके ऐसा करता है।
Data Activator
Data Activator, Microsoft Fabric के भीतर एक सहज, नो-कोड इंटरफ़ेस है, जिसे विकसित होते डेटा में पहचाने गए पैटर्न या विशिष्ट स्थितियों के प्रति स्वायत्त रूप से कार्रवाई शुरू करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
Business Intelligence (Power BI)
Fabric के बिज़नेस इंटेलिजेंस वर्कलोड के केंद्र में Microsoft की इंडस्ट्री-लीडिंग और AI-चालित एनालिटिक्स सेवा, Power BI है। यह बिज़नेस एनालिस्ट्स और अन्य उपयोगकर्ताओं को संगठनात्मक डेटा के भीतर इनसाइट्स खोजने में सक्षम बनाता है। यह Microsoft 365 के साथ भी गहराई से एकीकृत है, जिसका अर्थ है कि संगठन सीधे किसी भी 365 उत्पाद से प्रासंगिक इनसाइट्स प्राप्त कर सकते हैं।
