注
現在、この機能はパブリック プレビュー段階にあります。 このプレビュー版はサービス レベル アグリーメントなしで提供されています。運用環境のワークロードに使用することはお勧めできません。 特定の機能はサポート対象ではなく、機能が制限されることがあります。 詳細については、「 Microsoft Azure プレビューの追加使用条件」を参照してください。
Microsoft Fabric の Graph は、切断されたデータを AI を利用した分析情報に変換する、スケーラブルなエンタープライズ レベルのソリューションです。
多くの場合、コストの高い結合と複雑なクエリを必要とする従来のリレーショナル データベースとは異なり、Microsoft Fabric のグラフは次のとおりです。
- 柔軟な ラベル付きプロパティ グラフ モデルを実装するスケールアウト アーキテクチャについて説明します。
- グラフ クエリ言語 GQL (ISO/IEC 39075) の国際標準に準拠したデータ クエリ機能を提供します。
これらの機能を組み合わせることで、OneLake で高度なグラフ分析を直接行うことができます。脆弱な ETL (抽出、変換、読み込み) またはデータ レプリケーション ワークフローを手動で設定する必要はありません。
Microsoft Fabric のスケールアウト設計のグラフは、エンタープライズ規模のワークロードのパフォーマンスと弾力性を保証するため、ボトルネックなしで数十億のリレーションシップを分析できます。 ラベル付けされたプロパティ グラフ モデルを使用すると、ノードとエッジはラベルとプロパティを伝達し、複雑なリレーションシップを簡単にモデル化、クエリ、探索できます。
また、ネイティブの GQL と NL2GQL のサポートにより、グラフ操作用に最適化された標準ベースのクエリ機能が得られ、グラフ ソリューション全体の移植性と一貫性が実現されます。 Microsoft Fabric の Graph を使用すると、結合と変換の複雑さが取り除かれ、既存のデータ資産を活用して、シームレスなグラフ分析と高度なインサイトを大規模に可能にします。
グラフ分析が重要な理由
従来のリレーショナル データ形式と表形式のデータ形式では、ソーシャル メディア プラットフォーム上のユーザー、投稿、コメント、フォーラム、タグ間の相互の接続など、異なるデータ ポイント間のリレーションシップをマップすることが困難になります (不可能ではないにしても)。 Graph を使用すると、データ内の隠れたつながり、コミュニティ、影響を明らかにし、ソーシャル ネットワーク、ビジネス プロセスなどの複雑な質問に回答できます。
Microsoft Fabric の Graph は、これらのリレーションシップのモデル化、視覚化、クエリを効率的に行う方法を提供し、データの相互接続性を理解し、より良い分析情報を得るために役立ちます。
- ビジネス ユーザー: 関係を視覚的に調査し、NL (自然言語) クエリを実行し、簡単に分析情報を得ることができます。
- データ エンジニア: グラフ モデルを定義し、OneLake のデータを低およびコードなしのツールで統合します。
- データ サイエンティスト: Fabric のデータ サイエンス環境でグラフ アルゴリズムと ML (機械学習) を使用します。
- 開発者: グラフを利用したコンテキスト分析情報を使用して、AI エージェントとリアルタイム アプリを構築します。
Microsoft Fabric の Graph は、特殊なロールを超えてグラフ分析情報へのアクセスを拡大します。 すべてのユーザーは、毎日の意思決定で接続されたデータを使用できます。
グラフでできること
Microsoft Fabric の Graph を使用すると、次のことが可能になります。
基になる表形式データの観点からノードとエッジを定義することで、OneLake の構造化データにラベル付けされたプロパティ グラフを作成します。
GQL (Graph クエリ言語) を使用したクエリ (パターン マッチング、パスコンストラクト、集計、リリース時のその他の機能を含む)。 GQL の公式の国際標準は、 ISO/IEC 39075 Information Technology - Database Languages - GQL です。
ダウンストリーム BI (ビジネス インテリジェンス) ワークフローと AI (人工知能) ワークフローのスコアとコミュニティを使用してグラフを強化します。 最短パス、ページ ランク、弱接続コンポーネント (WCC)、Louvain などの組み込みのグラフ アルゴリズムを実行します。
ジョブ機能ベースのエクスペリエンスのメリット:
- データ エンジニアは、グラフをモデル化して作成できます。
- アナリストは、低コードまたはコードなしのクエリを実行し、ビュー セットをキュレーションできます。
- ビジネス ユーザーは、視覚的に調べるか、自然言語を使用してデータを操作できます。
Fabric 内で操作する: 使用されていない場合は自動的にシャットダウンし、容量メトリック アプリの使用状況を監視します。すべて Fabric OneLake のセキュリティ、コンプライアンス、アクセス許可モデルによって管理されます。
Microsoft Fabric との統合
Microsoft Fabric の Graph は、統合データ ストレージ用の OneLake や視覚化用の Power BI など、Microsoft Fabric プラットフォームと深く統合されています。 Microsoft Fabric のガバナンス、セキュリティ、運用機能とシームレスに統合されます。
グラフ分析を既存のワークフローに組み込むことができるため、データの重複や特殊なスキルが不要になります。 そのため、従来のスタンドアロン グラフ データベースと比較して、より広範な対象ユーザーが分析情報にアクセスできます。
Microsoft Fabric のグラフとスタンドアロン グラフ データベースの違い
| Area | Microsoft Fabric のグラフ | スタンドアロン グラフ データベース |
|---|---|---|
| データの重力 | Graph は OneLake で直接動作するため、ETL や重複データを実行する必要はありません。 | スタンドアロン グラフ データベースでは、データを別のグラフ データベース インスタンスに移動または複製する必要があり、複雑さとオーバーヘッドが発生する可能性があります。 |
| スケーラビリティ | このサービスは大規模なグラフ用に設計されており、複数のマシン間でスケールアウト シャーディングを使用して、ビッグ データ ワークロードを効率的に処理します。 | ほとんどのスタンドアロン グラフ データベースは、ベンダーまたはエディションによって制限される可能性があるスケールアップ アーキテクチャまたはクラスターに依存しているため、スケーラビリティが制限される可能性があります。 |
| Language | Microsoft Fabric の Graph は、新しい GQL 標準 (プレビュー) と互換性があり、組み込みのグラフ分析アルゴリズムが含まれています。 | スタンドアロン グラフ データベースでは、多くの場合、ベンダー固有のクエリ言語と個別の分析フレームワークが使用され、アルゴリズムのサポートは大きく異なる場合があります。 |
| ユーザー エクスペリエンス | ユーザーは、モデリング、クエリ、ビジネス インテリジェンス (BI)、人工知能 (AI) 統合、および低/コードなしの探索のための統合された Microsoft Fabric インターフェイスの恩恵を受けます。 特殊なグラフ エンジニアリング スキルは必要ありません。 | スタンドアロン グラフ データベースは主に開発者向けであり、多くの場合、特殊なスキルが必要なコンソールと SDK を使用します。 視覚化ツールとローコード ツールは別々にすることができ、追加のセットアップが必要になる場合があります。 |
| 運用とコスト | グラフ ワークロードは、自動スケールダウンと一元化されたメトリックを使用して、プールされた Fabric 容量ユニット (CU) で実行されます。これにより、リソースの使用状況とコストを最適化できます。 | スタンドアロン グラフ データベースでは、個別のクラスターまたはライセンス、カスタムのスケーリングと監視が必要であり、多くの場合、アイドル状態の容量料金が発生し、運用の複雑さとコストが増加します。 |
| ガバナンスとセキュリティ | Microsoft Fabric は、ネイティブの OneLake ガバナンス、系列追跡、ワークスペースのロールベースのアクセス制御 (RBAC) を提供し、セキュリティと監査のために Fabric コンプライアンス標準と統合します。 | スタンドアロン グラフ データベースには、個別に構成および監査する必要がある個別のセキュリティ モデルとガバナンス モデルがあり、リスクと管理上の負担が増える可能性があります。 |
ワークスペースの役割
Microsoft Fabric の Graph では、他の Microsoft Fabric 項目と同じワークスペース ロールが使用されます。 次の表は、グラフ モデルと QuerySet 項目に対する各 Microsoft Fabric ワークスペース ロールの機能に関連付けられているアクセス許可をまとめたものです。
グラフ モデル
| 能力 | 管理者 | メンバー | 投稿者 | [ビューアー] |
|---|---|---|---|---|
| グラフ モデルを作成または変更する | ✔ | ✔ | ✔ | ✖ |
| グラフ モデルを削除する | ✔ | ✔ | ✔ | ✖ |
| グラフ モデルのコンテンツの表示と読み取り | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| グラフ モデルを共有する | ✔ | ✔ | ✖ | ✖ |
グラフクエリセット
| 能力 | 管理者 | メンバー | 投稿者 | [ビューアー] |
|---|---|---|---|---|
| グラフ QuerySet 項目を作成または変更する | ✔ | ✔ | ✔ | ✖ |
| QuerySet アイテムを削除する | ✔ | ✔ | ✔ | ✖ |
| QuerySet アイテムのコンテンツの表示と読み取り | ✔ | ✔ | ✔ | ✔ |
| グラフ インスタンスに接続する | ✔ | ✔ | ✔ | ✖ |
| クエリ セットの共有 | ✔ | ✔ | ✖ | ✖ |
注
グラフ QuerySet 項目から参照されるグラフ インスタンスに対してクエリを実行するには、基になるグラフ インスタンス項目に対する読み取りアクセス権がすべてのユーザーに必要です。 QuerySet アイテムでは、読み取り、書き込み、および再共有のアクセス許可のみがサポートされます。
価格と容量ユニット
Graph では、Microsoft Fabric の他のワークロードと同じ容量ユニット (CU) が使用されます。 グラフ固有の個別のライセンスまたは SKU を購入する必要はありません。 データ インジェスト、クエリ、実行中のアルゴリズムを含むすべてのグラフ操作は、組織の予約済みまたは従量課金制の Fabric 容量を消費します。
使用率は、CPU アップタイムの分単位で測定されます。 一元化された容量メトリック アプリで、グラフ ワークロードのリソース消費量とパフォーマンスを監視できます。
| ファブリックの操作名 | Azure 課金メーター | 測定単位 | Fabric CU の従量課金レート |
|---|---|---|---|
| グラフの一般的な操作 | グラフ容量の使用量 CU | Minute | 0.16667 CU/分 |
| Graph キャッシュ ストレージ | OneLake キャッシュ | 1 GB/月 | - |
価格と容量ユニットの詳細については、 Microsoft Fabric の価格を参照してください。
リージョンの可用性
現在、Graph は次のリージョンで使用できます。
- オーストラリア東部
- オーストラリア南東部
- ブラジル南部
- カナダ中部
- インド中部
- 米国中部
- 東アジア
- 米国東部
- 米国東部 2
- フランス中部
- ドイツ中西部
- イスラエル中部
- イタリア北部
- 東日本
- 西日本
- 韓国中部
- メキシコ中部
- 米国中北部
- 北ヨーロッパ
- ノルウェー東部
- ポーランド中部
- 南アフリカ北部
- 米国中南部
- 東南アジア
- インド南部
- スペイン中部
- スウェーデン中部
- スイス北部
- スイス西部
- アラブ首長国連邦北部
- 英国南部
- 英国西部
- 西ヨーロッパ
- 米国西部
- 米国西部 2
- 米国西部 3
サービスがリージョンに追加されたときに通知を受け取る場合は、このフォームに入力 します。
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