이 보관 페이지는 Microsoft Fabric의 새로운 기능에서 작년 콘텐츠의 보관으로 주기적으로 업데이트됩니다.
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Microsoft Fabric을 새로 사용하시겠습니까?
이 섹션에는 Microsoft Fabric을 처음 접하는 사용자에게 유용한 이전 문서 및 공지 사항이 포함되어 있습니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric은 이제 HIPAA 규격입니다. | 엔터프라이즈용 올인원 분석 솔루션인 Microsoft Fabric이 HIPAA 및 ISO 27017, ISO 27018, ISO 27001, ISO 27701에 대한 새로운 인증을 달성했음을 발표하게 되어 기쁩니다. |
| 2024년 3월 | 이제 시험 DP-600을 사용할 수 있습니다. | 이제 시험 DP-600을 사용할 수 있으므로 Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate 인증이 제공됩니다. Fabric Career Hub는 빠르게 배우고 인증을 받는 데 도움이 될 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Fabric Copilot 가격 책정: 엔드투엔드 예제 | Fabric의 Copilot은 기존 Power BI Premium 또는 Fabric 용량의 일부로 2024년 3월 1일에 청구를 시작합니다. Fabric Copilot 사용량을 계산하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 1월 | 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Microsoft Fabric Copilot | 이제 전 세계적으로 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot을 사용할 수 있습니다. 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot이 무엇을 할 수 있습니까? |
일반적으로 사용 가능한 기능
다음 표에는 미리 보기에서 GA(일반 공급)로 전환된 Microsoft Fabric의 기능이 나열되어 있습니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | Microsoft Fabric의 Azure Data Factory 항목 | 이제 Azure Data Factory가 Microsoft Fabric에서 일반 공급 되므로 기존 ADF(Azure Data Factory) 파이프라인을 패브릭 작업 영역에 원활하게 연결하여 수동으로 다시 빌드하거나 마이그레이션할 필요가 없습니다. CI/CD 및 REST API 지원은 Microsoft Fabric의 Azure Data Factory 항목에도 적용됩니다. |
| 2025년 5월 | 패브릭 CLI | Fabric CLI(fab)는 Microsoft Fabric용 파일 시스템에서 영감을 받은 빠른 명령줄 인터페이스입니다. 터미널에서 바로 패브릭 환경을 탐색, 자동화 및 스크립트합니다.
https://aka.ms/FabCLI에서 시작하세요. |
| 2025년 5월 | OneLake 바로 가기용 Eventhouse 쿼리 가속화 | OneLake의 데이터에 대한 임시 쿼리를 보다 빠르게 실행하기 위해 Eventhouse의 OneLake 바로 가기 |
| 2025년 5월 | Microsoft Fabric의 작업 흐름 | 이제 일반적으로 사용할 수 있는 작업 흐름을 사용하면 더 이상 화이트보드를 사용하여 프로젝트의 다른 부분과 해당 상호 관계를 스케치할 필요가 없습니다. 대신 작업 흐름을 사용하여 이 키 정보를 빌드하고 프로젝트 자체로 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 작업 흐름(일반 공급)을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | Microsoft Fabric Spark 네이티브 실행 엔진이 이제 일반적으로 제공됩니다 | Microsoft Fabric Spark 네이티브 실행 엔진은 이제 패브릭 런타임 1.3의 일부로 일반 공급되며 Microsoft Fabric의 Spark 워크로드에 향상된 성능과 효율성을 제공합니다. 자세한 내용은 패브릭 Spark용 네이티브 실행 엔진을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | Dataflow Gen2 CI/CD 지원 | 이제 일반 공급 기능으로 Dataflow Gen2에 CI/CD 및 Git 통합이 지원됩니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2 CI/CD 지원참조하세요. |
| 2025년 5월 | OneLake 바로 가기 캐시 및 온-프레미스 게이트웨이 지원 이제 공식 출시되었습니다 | 바로 가기 캐시와 온-프레미스 게이트웨이 지원이 이제 일반적으로 사용할 수 있습니다. OneLake 바로 가기 캐시를 사용하여 외부 클라우드 공급자의 데이터를 빠르고 쉽게 원본할 수 있습니다. 온-프레미스 게이트웨이를 사용하면 여러 네트워크 제한 시나리오를 통해 데이터에 안전하게 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터에 대한 바로 가기 만들기 정보를참조하세요. |
| 2025년 5월 | 미러링 열기 | Open 미러링 사용하면 모든 애플리케이션이 개방형 미러링 공용 API 및 접근 방식에 따라 패브릭의 미러된 데이터베이스에 직접 변경 데이터를 쓸 수 있습니다. 이제 일반 공급되는 오픈 미러링이 확장 가능하고 사용자 지정 가능하며 열려 있도록 설계되었습니다. 오픈 Delta Lake 테이블 형식을 기반으로 패브릭에서 미러링을 확장하는 강력한 기능입니다. 시작하려면 자습서: Microsoft Fabric의 미러된 데이터베이스 구성을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | JSON 집계 지원 | 패브릭 웨어하우스는 이제 일반적으로 사용 가능한 기능으로 JSON 집계 함수를 지원합니다. 자세한 내용은 JSON_ARRAYAGG 및 JSON_OBJECTAGG 참조하세요. |
| 2025년 5월 | 의미 체계 모델 새로 고침 작업 | 의미 체계 모델 새로 고침 작업을 사용하여 패브릭 의미 체계 모델을 새로 고치는 가장 효과적인 방법인 Power BI 데이터 세트를 새로 고칩니다. 자세한 내용은 시맨틱 모델 새로 고침(일반 공개)을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | Spark 런타임에서 Fabric Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터 | 이제 일반 공급되는 데이터 웨어하우스용 Spark 커넥터를 사용하면 Spark 개발자 또는 데이터 과학자가 간소화된 Spark API를 사용하여 레이크하우스의 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트(동일한 작업 영역 내 또는 작업 영역 간)의 데이터에 액세스하고 작업할 수 있습니다. |
| 2025년 4월 | 세션에 국한된 분산 임시 테이블 | 패브릭 데이터 웨어하우스 및 Fabric Lakehouse SQL 분석 엔드포인트의 분산 세션 범위 임시 테이블이 이제 일반 공급됩니다.
#temp 이제 테이블이 세션 범위 또는 로컬 임시 테이블로 지원됩니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse의 테이블을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | BULK INSERT 지원 | 이제 패브릭 데이터 웨어하우스의 T-SQL BULK INSERT 문을 일반 공급할 수 있습니다. 자세한 내용은 BULK INSERT 문은 일반적으로 사용 가능합니다를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | MTO(다중 테넌트 조직) | 패브릭의 다중 테넌트 조직에 대한 지원은 이제 일반 공급(General Availability, GA)으로 제공됩니다. 형식 외부 멤버의 Microsoft Entra ID 사용자는 패브릭 플랫폼에서 지원됩니다. |
| 2025년 4월 | 태그 | 태그는 관리자가 데이터를 분류하고 구성하여 데이터의 검색 가능성을 높이고 최종 사용자의 성공률과 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 이제 Microsoft Fabric의 태그가 일반적으로 사용할 수 있게 되었습니다. |
| 2025년 4월 | OneLake SAS | 수명이 짧은 사용자에게 위임된 OneLake SAS에 대한 지원이 이제 일반적으로 공급됩니다. 이 기능을 사용하면 애플리케이션에서 Microsoft Entra ID로 지원되는 사용자 위임 키를 요청한 다음 이 키를 사용하여 OneLake SAS 토큰을 생성할 수 있습니다. 이 토큰을 전달하여 다른 도구, 노드 또는 사용자에게 위임된 액세스를 제공하여 안전하고 제어된 액세스를 보장할 수 있습니다. |
| 2025년 4월 | Data Factory의 Copilot 데이터 파이프라인 기능 | 이제 Data Factory에 Copilot 대한 데이터 파이프라인 기능이 일반 공급됩니다. 이러한 기능은 사용자가 데이터 파이프라인을 빌드, 문제 해결 및 유지 관리하는 데 도움이 되는 AI 전문가 역할을 합니다. |
| 2025년 4월 | 패브릭 데이터 파이프라인용 CI/CD | Git 통합 및 Data Factory 데이터 파이프라인에 대한 기본 제공 배포 파이프라인과의 통합이 지금 일반적으로 사용 가능합니다. 자세한 내용은 데이터 파이프라인에 대한 CI/CD 및 데이터 파이프라인에 대한 REST API 기능을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | Data Factory Apache Airflow 작업 | 이제 Apache Airflow에서 구동되는 Data Factory의 Apache Airflow 작업을 일반 공급할 수 있습니다. Microsoft Fabric의 Apache Airflow 작업은 DIRECTED Acyclic Graphs(DAG)로 정의된 Python 기반 데이터 프로세스에 대한 원활한 제작, 예약 및 모니터링 환경을 제공합니다. 자세한 내용은 빠른 시작을 참조하세요. Apache Airflow 작업만들기. |
| 2025년 4월 | 파이프라인 내 노트북을 위한 고동시성 모드 | 이제 일반 공급되는 파이프라인의 Notebook에 대한 높은 동시성 모드를 사용하면 사용자가 파이프라인 내의 여러 Notebook에서 Spark 세션을 공유할 수 있습니다. 높은 동시성 모드사용자는 파이프라인 작업을 트리거할 수 있으며 이러한 작업은 자동으로 기존 높은 동시성 세션으로 압축됩니다. |
| 2025년 4월 | OPENROWSET 지원 | T-SQL OPENROWSET(BULK) 함수 는 이제 패브릭 웨어하우스에서 일반 공급됩니다. 자세한 예제는 OPENROWSET 함수를 사용하여 파일 콘텐츠 찾아보기를 참조하세요. 자세한 내용은 이제 일반 공급되는 패브릭 데이터 웨어하우스의 OPENROWSET 함수를 참조하세요. |
| 2025년 3월 | Terraform 공급자 GA | 이제 Terraform Provider for Microsoft Fabric이 일반 공급되어 원활한 인프라 관리 및 자동화가 가능합니다. 자세한 내용, 사용 사례 및 이점은 Terraform Provider for Microsoft Fabric(일반 공급)을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | Fabric Data Factory 파이프라인용 REST API | Fabric 데이터 파이프라인의 공용 REST API를 사용하면 Fabric의 내장 기능을 확장하여 파이프라인을 생성, 조회, 업데이트, 삭제, 그리고 목록을 작성할 수 있습니다. |
| 2025년 2월 | 복사 작업 | Data Factory에서의 복사 작업은 복사 활동에 비해 이점이 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 복사 작업이란 무엇인지 참조하세요. 자습서는 Microsoft Fabric의 Data Factory에서 복사 작업을 생성하는 방법 배우기를 참조하세요. |
| 2025년 2월 | 중첩된 공통 테이블 식(CTEs) (GA) | 패브릭 데이터 웨어하우스와 SQL 분석 엔드포인트는 이제 표준, 순차, 중첩 CTE를 모두 일반 기능으로 지원합니다. 자세한 내용은 패브릭 데이터 웨어하우징(Transact-SQL)의 중첩된 CTE(공용 테이블 식)를 참조하세요. |
| 2025년 1월 | 실시간 정보 ALM 및 REST API GA | 이제 ALM(애플리케이션 수명 주기 관리) 및 패브릭 REST API는 Eventstream, Eventhouse, KQL 데이터베이스, 실시간 대시보드, 쿼리 집합 및 데이터 활성화기 등 모든 RTI 항목에 대해 일반 공급됩니다. ALM에는 배포 파이프라인 및 Git 통합모두 포함됩니다. REST API를 사용하면 프로그래밍 방식으로 항목을 생성/읽기/업데이트/삭제할 수 있습니다. |
| 2025년 1월 | 웨어하우스 복원 지점 및 복원 위치 | 이제 복원 지점을 만들고 웨어하우스를 과거 시점으로의 직접 복원을 수행할 수 있습니다. 현재 위치 복원은 데이터 웨어하우스 복구의필수적인 부분으로, 복원 지점이 만들어진 기존 데이터 웨어하우스를 대체하거나 덮어써서 데이터 웨어하우스를 이전에 알려진 신뢰할 수 있는 상태로 복원할 수 있게 합니다. |
| 2024년 12월 | 작업 영역 폴더 | 조직 구성 단위인 작업 영역 폴더는 항목을 구성하고 관리하기 위한 계층 구조를 제공하여 이 고된 사항을 해결할 있습니다. 이 기능은 이제 일반 공급되며 새로운 필터 기능을 포함합니다. 자세한 내용은 작업 영역폴더 만들기를 참조하세요. |
| 2024년 11월 | 작업 영역 모니터링 | 작업 영역 모니터링 작업 영역의 다양한 패브릭 항목에서 데이터를 수집하고 사용자가 로그 및 메트릭에 액세스하고 분석할 수 있도록 하는 Microsoft Fabric 데이터베이스입니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 작업 영역 모니터링 미리보기 발표을 참조하세요. |
| 2024년 11월 | OneLake 외부 데이터 공유 (GA) | OneLake 외부 데이터 공유 사용하면 패브릭 사용자가 패브릭 테넌트 내에서 다른 패브릭 테넌트 사용자와 데이터를 공유할 수 있습니다. |
| 2024년 11월 | Microsoft Fabric GA 의 GraphQL API | 현재 일반 공급되는 GraphQL API는 패브릭에서 여러 데이터 원본을 빠르고 효율적으로 쿼리할 수 있는 데이터 액세스 계층입니다. 자세한 내용을 보려면 GraphQL용 Microsoft Fabric API란?을 참조하세요. |
| 2024년 11월 | Real-Time 인텔리전스: 이제 일반 출시 | Real-Time 인텔리전스가 이제 일반 공급(General Availability)제공됨을 발표하게 되어 기쁩니다. 여기에는 Real-Time 허브, 향상된 Eventstream, Eventhouse, Real-Time 대시보드, 그리고 Activator이 포함됩니다. 자세한 내용은 Real-Time 인텔리전스란 참조하세요. |
| 2024년 11월 | Fabric 워크로드 개발 키트 (GA) | 이제 Microsoft Fabric 워크로드 개발 키트는일반에 출시되었습니다. 이 강력한 개발자 도구 키트는 프런트 엔드 SDK 및 백 엔드 REST API 사용하여Microsoft Fabric과 디자인, 개발 및 상호 운용하기 위한 것입니다. |
| 2024년 11월 | Azure SQL Database GA를 위한 미러링 | Fabric에서 Azure SQL Database 미러링을 사용하면 Azure SQL Database에서 Microsoft Fabric OneLake로 데이터를 쉽게 복제할있습니다. |
| 2024년 11월 | Real-Time 허브 | Real-Time 허브는 이제 일반적으로 이용 가능합니다. 자세한 내용은 Fabric Real-Time Hub소개를 참조하세요. |
| 2024년 10월 | 노트북 Git 통합 | Notebook Git 통합 이제 새 작업 영역으로 동기화할 때 연결된 환경의 매핑 관계 유지를 지원합니다. 자세한 내용은 Notebook 소스 제어 및 배포 참조하세요. |
| 2024년 10월 | Notebook 배포 파이프라인 | 이제 Notebook을 사용하여 개발, 테스트 및 프로덕션과 같은다양한 환경에 코드를 배포할 수도 있습니다. 배포 규칙을 사용하여 배포할 때 Notebook의 동작을 사용자 지정할 수도 있습니다(예: Notebook의 기본 Lakehouse 변경). 배포 파이프라인 시작하기그리고 Notebook이 배포 콘텐츠에 자동으로 표시됩니다. |
| 2024년 9월 | Snowflake용 미러링 | 패브릭의 Snowflake 미러링 기능을 사용하면 Snowflake 데이터를 OneLake으로 쉽게 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 Mirroring Snowflake을 참조하세요. |
| 2024년 9월 | Data Factory Copilot | Data Factory Copilot이 이제 일반적으로 사용 가능하며, Dataflow Gen2 환경에 포함됩니다. Data Factory 개요에 대한 자세한 정보는 Copilot을 참조하세요. |
| 2024년 9월 | Dataflow Gen2에서 빠른 복사 | 이제 Dataflows Gen2의 |
| 2024년 9월 | 패브릭 파이프라인 통합 온-프레미스 데이터 게이트웨이 GA | 이제 Microsoft Fabric의 데이터 파이프라인에 대한 온-프레미스 연결을 일반 공급할 수 있습니다. Data Factory에서 온-프레미스 데이터 원본에 접근하는 방법을 Microsoft Fabric를 통해 알아봅니다. |
| 2024년 9월 | Spark DataFrames용 데이터 랭글러 | Spark DataFrames의 데이터 랭글러. 예비 데이터 분석을 위한 Notebook 기반 도구인 Data Wrangler는 pandas DataFrames와 Spark DataFrames 둘 다에서 작동하며 사용성 향상 기능을 추가하여 일반적으로 사용할 수 있게 됩니다. |
| 2024년 9월 | 패브릭 런타임 1.3 | Fabric Runtime 1.3(GA) Apache Spark 3.5, Delta Lake 3.1, R 4.4.1, Python 3.11, 시작 풀 지원, 환경과의 통합 및 라이브러리 관리 기능이 포함됩니다. 자세한 내용은 Fabric 런타임 1.3이 일반 공급됨을 참조하세요.. |
| 2024년 9월 | OneLake 바로 가기 API | OneLake 바로 가기에 대한 REST API를 사용하면 이제 일반적으로 사용할 수 있는 바로 가기를 프로그래밍 방식으로 만들고 관리할 수 있습니다. 이제 OneLake 바로 가기 를 프로그램 방식으로 만들고 읽고 삭제할 수있습니다. 예를 들어 OneLake 바로 가기 REST API 사용 예시를 참조하세요. |
| 2024년 9월 | 소스 제어를 위한 GitHub 통합 | Fabric 개발자는 이제 원본 제어 도구GitHub 또는 GitHub Enterprise를 선택하고 해당 패브릭 항목의 버전을 지정할 수 있습니다. 자세한 정보를 확인하려면 Microsoft Fabric Git 통합이란?을 참조하세요. |
| 2024년 9월 | OneLake 바로 가기 모음 Google Cloud Storage | GCS(Google Cloud Storage) 바로 가기 만들어 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결합니다. 자세한 내용은 일반 공급되는 Google Cloud Storage 바로 가기를참조하세요. |
| 2024년 9월 | OneLake의 S3 호환 데이터 원본에 대한 바로 가기 | 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결하는 S3 호환 바로 가기 만듭니다. 자세한 내용은 S3 호환 바로 가기 중 일반적으로 사용할 수 있는을 참조하세요. |
| 2024년 7월 | KQL 데이터베이스에서 레코드 업데이트 미리 보기 | 이제 .update 명령이 일반 공급으로 제공됩니다. Kusto 데이터베이스에서 레코드를 업데이트하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2024년 7월 | GA(시간 이동)를 사용하는 웨어하우스 쿼리 | Microsoft Fabric의 Warehouse는 문 수준에서 이전에 존재했던 기록 데이터를 쿼리하는 기능을 제공하며 이제 일반 공급됩니다. 특정 타임스탬프에서 데이터를 쿼리하는 기능은 데이터 웨어하우징 업계에서 시간 이동으로 알려져 있습니다. |
| 2024년 6월 | Delta Lake 형식의 Eventhouse OneLake 가용성 | One logical copy 약속의 일환으로 Delta Lake 형식의 Eventhouse OneLake 가용성을 일반 공급한다는 소식을 공지하게 되어 기쁩니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric 프라이빗 링크 | Microsoft Fabric용 Azure Private Link는 네트워크 격리를 제공하고 인바운드 네트워크 트래픽에 필요한 컨트롤을 적용하여 Microsoft Fabric의 중요한 데이터에 대한 액세스를 보호합니다. 자세한 내용은 Fabric 프라이빗 링크의 일반 공급 공지를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 | 이제 OneLake 바로 가기에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스가 일반 공급됩니다. 이제 Fabric 데이터 파이프라인에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기)를 사용하여 방화벽 지원 ADLS Gen2(Azure Data Lake Storage Gen2) 계정에 액세스하는 데이터 파이프라인을 만들 수 있습니다. 작업 영역 ID를 사용하여 Fabric과 스토리지 계정 간에 안전하고 원활한 연결을 설정합니다. 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스를 사용하면 Fabric의 OneLake 바로 가기에서 ADLS Gen2 스토리지 계정에 안전하고 원활하게 액세스할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 관리형 프라이빗 엔드포인트 | Microsoft Fabric용 관리 프라이빗 엔드포인트는 관리 가상 네트워크를 통해 방화벽 뒤에 있거나 공용 인터넷에서 액세스할 수 없는 데이터 원본에 대한 보안 연결을 허용합니다. 자세한 내용은 Fabric 프라이빗 링크, 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리 프라이빗 엔드포인트의 일반 공급 공지를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | Eventhouse | Eventhouse는 여러 KQL 데이터베이스를 호스팅하는 새로운 동적 작업 영역으로, 일반적으로 Fabric 실시간 인텔리전스의 일부로 일반 공급됩니다. Eventhouse는 상당한 양의 실시간 데이터를 관리하고 분석하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. Eventhouse 만들기 및 관리에 대한 가이드를 시작합니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 엔지니어: 환경 | 이제 Fabric의 환경이 일반 공급됩니다. 환경은 한 곳에서 Spark 작업을 실행하는 데 필요한 모든 설정을 구성할 수 있는 중앙 집중식 항목입니다. GA에서는 Git, 배포 파이프라인, REST API, 리소스 폴더 및 공유에 대한 지원을 추가했습니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric Core REST API | 이제 Microsoft Fabric Core API가 일반 공급됩니다. Fabric 사용자 API는 엔터프라이즈 및 파트너 모두 서비스와의 완전 자동화된 상호 작용을 가능하게 하고, Microsoft Fabric을 외부 웹 애플리케이션에 통합할 수 있도록 지원하며, 일반적으로 고객과 파트너가 솔루션을 보다 쉽게 확장할 수 있도록 지원하기 위해 Microsoft Fabric을 사용할 수 있는 주요 지원 프로그램입니다. |
| 2024년 5월 | VS Code용 Power Query 데이터 흐름 Gen2 SDK | 이제 Power Query SDK가 Visual Studio Code에서 일반 공급됩니다. Visual Studio Code에서 Power Query SDK를 시작하려면 Visual Studio Code 마켓플레이스에서 설치합니다. |
| 2024년 4월 | 의미 체계 링크 | 이제 의미 체계 링크가 일반 공급됩니다. 패키지에는 기본 VHD가 함께 제공되며, 이제 pip 설치 없이 Fabric에서 의미 체계 링크를 바로 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Dataflow Gen2의 VNet Gateway | 이제 Fabric의 Dataflows Gen2에 대한 VNet 데이터 게이트웨이 지원이 일반 공급됩니다. VNet 데이터 게이트웨이를 사용하면 온-프레미스 데이터 게이트웨이 없이도 Fabric Dataflows Gen2에서 VNet 내의 Azure 데이터 서비스에 연결할 수 있습니다. |
커뮤니티
이 섹션에서는 잠재 및 현재 영향 요인과 MVP를 위한 이전 Microsoft Fabric 커뮤니티 기회를 요약합니다. Microsoft MVP 어워드에 대해 알아보고 MVP를 찾으려면 mvp.microsoft.com참조하세요.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
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| 2025년 5월 | 함께 해킹의 우승자 발표 : 마이크로 소프트 데이터 및 AI 케냐 해킹 | 해커 톡투게더: 마이크로소프트 데이터 및 AI 케냐 해킹 대회 우승자 발표! 케냐의 Data & AI 커뮤니티에서 구축한 창의적이고 혁신적이며 영감을 주는 모든 프로젝트를 축하합니다. |
| 2025년 5월 | Power Designer | 이제 powerbi.tips/PowerDesigner에서 일반 공급되는 파워 디자이너는 세련되고 직관적이며 재미있어 디자인 보고서가 작업처럼 느껴지지 않고 내면의 예술가를 해방시키는 것과 비슷합니다. |
| 2025년 2월 | 함께 해킹 : 마이크로 소프트 데이터 + AI 케냐 해킹 | Hack Together에 참여하려면 3월 12일부터 4월 11일까지 진행되는Microsoft Data + AI 케냐 해킹에 참여하시고, 3명의 구성원으로 팀을 구성하시고 https://aka.ms/data-ai-hack-kenya/register에 등록하십시오. |
| 2024년 12월 | Microsoft Fabric 및 AI Learning Hackathon의 수상자 발표! | Microsoft Fabric에 초점을 맞춘 Hackathon 이벤트의 |
| 2024년 10월 | 패브릭 인플루언서 스포트라이트 2024년 10월 | Microsoft Fabric의 모든 측면에서 2024년 10월에 놀라운 활약을 펼친 Microsoft MVP 및 Fabric 슈퍼 사용자들을 확인하세요. |
| 2024년 10월 | Microsoft Fabric 및 AI Learning Hackathon: Copilot 패브릭에서 | Microsoft Fabric 및 AI Learning Hackathon 의 일환으로, Microsoft Fabric Copilot가이드 을 읽고 생산성을 향상시키며 워크플로를 간소화할 수 있습니다. |
| 2024년 10월 | Microsoft Fabric에서 무료로 인증을 받으세요! | 제한된 시간 동안 Microsoft Fabric 커뮤니티 팀은 자격이 있는 Fabric 커뮤니티 구성원에게 5,000개의 무료 DP-600 시험 바우처를 제공합니다. 연말까지 시험을 완료하고 공인 전문가의 대열에 합류하십시오. |
| 2024년 10월 | DP-700: Microsoft Fabric(베타) 사용하여 데이터 엔지니어링 솔루션 구현 | 새로운 Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate 인증은 패브릭 환경에서 데이터 수집, 변환, 관리, 모니터링 및 성능 최적화에 대한 귀하의 기술을 입증하는 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 DP-700: Microsoft Fabric(베타)사용하여 데이터 엔지니어링 솔루션 구현을 참조하세요. |
| 2024년 10월 | FabCon Europe 2024 | 유럽 최초의 패브릭 커뮤니티 컨퍼런스 요약을 읽어 보세요. 그리고 데이터 팩토리 발표 의요약도 확인해 보세요. |
| 2024년 10월 | 패브릭 인플루언서 스포트라이트 2024년 9월 | 패브릭 인플루언서 스포트라이트 2024년 9월은 Microsoft MVP & Fabric Super Users가 Microsoft Fabric의 모든 측면에서 놀라운 작업을 수행하고 있는 인터넷 공간에 밝은 빛을 비추고 있습니다. |
| 2024년 9월 | 소개합니다: Microsoft Fabric & AI Learning Hackathon | Microsoft Fabric & AI Learning Hackathon 를 위한 준비를 하세요! Microsoft는 모든 데이터/AI 매니아 및 데이터/AI 실무자를 불러 Microsoft Fabric을 사용하여 차세대 데이터 + AI 솔루션을 업스킬하고 빌드할 수 있는 또 다른 흥미로운 기회를 제공합니다. 해커톤은 7주 간의 제출 기간 동안 열려 있으며 총 $10,000의 상금을 제공합니다! |
| 2024년 8월 | 패브릭 인플루언서 스포트라이트 2024년 8월 | 202 4년 8월 |
| 2024년 8월 | 패브릭 커뮤니티 스티커 챌린지 우승자 | 패브릭 커뮤니티 스티커 챌린지우승자에게 축하드립니다! |
| 2024년 7월 | 패브릭 인플루언서 스포트라이트 | 블로그 게시물, 비디오, 프레젠테이션 및 Microsoft Fabric과 관련된 기타 콘텐츠를 조명하고 설명하는 새로운 패브릭 인플루언서 스포트라이트 문서 시리즈를 소개합니다. 패브릭 커뮤니티에서 Microsoft MVP 및 패브릭 슈퍼 사용자의 블로그를 확인하세요. |
| 2024년 6월 | 이제 해결된 패브릭 커뮤니티 게시물이 패브릭 도움말 창에 제공됩니다. | 이제 패브릭 도움말 창의 패브릭 커뮤니티 토론에서 해결된 게시물을 확인할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric Community Conference Europe 공지 | 2024년 9월 24일에 Microsoft Fabric Community Conference Europe이 진행된다는 소식을 공지합니다. 지금 등록하세요! |
| 2024년 5월 | Microsoft Build: Microsoft Fabric Cloud Skills Challenge 등록 | 2024년 5월 21일부터 Microsoft Build: Microsoft Fabric Cloud Skills Challenge에 등록하여 DP-600 시험을 준비하고 Fabric Analytics Engineer Associate 인증에 대한 기술을 향상합니다. |
| 2024년 3월 | 이제 시험 DP-600을 사용할 수 있습니다. | 이제 시험 DP-600을 사용할 수 있으므로 Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate 인증이 제공됩니다. Fabric Career Hub는 빠르게 배우고 인증을 받는 데 도움이 될 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric 커뮤니티 컨퍼런스 | 2024년 3월 26일부터 28일까지 라스베이거스에서 첫 번째 연례 Microsoft Fabric 커뮤니티 컨퍼런스에 참여하세요. Microsoft Fabric과 Microsoft의 나머지 데이터 및 AI 제품이 조직이 AI 시대를 준비하는 데 어떻게 도움이 되는지 직접 확인하세요. 독점 할인용 코드를 사용하여 MSCUST하세요. |
| 2024년 3월 | "HackTogether: The Microsoft Fabric Global AI Hack"의 수상자 발표 | 100명이 넘는 등록자로부터 50건의 해커톤 프로젝트 제출을 받았으며 전 세계 각지에서 참여했습니다. 심사위원들은 제출된 작품의 폭, 깊이, 전반적인 질에 매우 감동을 받았습니다. Fabric Global AI Hack의 우승자를 만나보세요! |
| 2024년 1월 | Fabric Career Hub 발표 | 새로운 Fabric Career Hub는 전문적인 성장을 위한 원스톱 상점입니다! 우리는 최고의 무료 주문형 및 라이브 교육과 시험 할인을 갖춘 포괄적인 학습 경험을 만들었습니다. |
| 2024년 1월 | Hack Together: Microsoft Fabric Global AI Hack | Hack Together는 2024년 2월 15일부터 3월 4일까지 실행되는 글로벌 온라인 해커톤입니다. Microsoft Fabric의 새로운 Copilot 및 AI 기능과 함께 학습, 실험 및 해킹할 수 있는 가상 이벤트인 Hack Together: Microsoft Fabric Global AI Hack에 참여하세요! 자세한 내용은 Microsoft Fabric Global AI Hack을 참조하세요. |
Fabric 샘플 및 지침
이 섹션에서는 Microsoft Fabric에 대한 보관된 지침 및 샘플 프로젝트 리소스를 요약합니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
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| 2024년 3월 | 책임 있는 AI를 사용하여 Microsoft Fabric Lakehouse에서 PII 정보 보호 | Azure AI를 사용하여 Microsoft Fabric에서 PII(개인 식별 정보)를 식별하고 추출하는 한 가지 가능한 방법은 Azure AI 언어를 사용하여 이름, 주소, 이메일, 전화번호, 사회 보장 번호 등과 같은 텍스트 데이터에서 PII 엔터티를 검색하고 분류하는 것입니다. |
| 2024년 2월 | Microsoft Fabric에서 OneLake를 사용하여 공통 데이터 아키텍처 빌드 | 일반적인 데이터 아키텍처 패턴과 Microsoft Fabric을 사용하여 보안을 유지하는 방법 및 OneLake의 기본 보안 구성 요소에 대해 자세히 알아보세요. |
| 2024년 1월 | 새 Fabric 인증 및 Fabric Career Hub | Microsoft 인증 시험 DP-600: Microsoft Fabric을 사용한 분석 솔루션 구현의 베타 가용성은 제한된 시간 동안 사용할 수 있습니다. 이 시험에 통과하면 Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate 인증을 받습니다. |
Microsoft Copilot는 Microsoft Fabric에서
이 섹션에서는 Fabric의 Copilot에 대한 보관된 공지 사항을 요약합니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | Python SDK를 사용하여 패브릭 데이터 에이전트 평가(미리 보기) | 이제 Python SDK를 사용하여 패브릭 데이터 에이전트를 프로그래밍 방식으로 평가할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Copilot Studio에서 패브릭 데이터 에이전트 사용(미리 보기)을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | Azure AI 에이전트 서비스와 패브릭 데이터 에이전트 통합(미리 보기) | Azure AI Foundry의 Azure AI 에이전트 서비스와 Fabric의 데이터 에이전트 통합을 시작하게 되어 기쁩니다. 시작하려면 Microsoft Copilot Studio에서 패브릭 데이터 에이전트 사용(미리 보기)을 참조하세요. 패브릭 데이터 에이전트 SDK는 미리 보기에서도 사용할 수 있습니다. |
| 2025년 3월 | Copilot 모든 유료 SKU에 대한 AI 기능 | Copilot 이제 Microsoft Fabric의 모든 유료 SKU에서 AI 기능에 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric에서 모든 유료 SKU에 대해 이제 사용할 수 있는 AI 기능Copilot과 Fabric Copilot 용량을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | Microsoft Fabric과의 향상된 대화 (미리 보기)Copilot | 채팅 프롬프트 및 기록을 저장하는 새로운 방법, 응답의 정확도 향상, 더 나은 컨텍스트 지식 보존을 포함하여 Microsoft Fabric의 AI 기능이 개선되었습니다. |
| 2024년 10월 | Microsoft Fabric 및 AI Learning Hackathon: Copilot 패브릭에서 | Microsoft Fabric 및 AI Learning Hackathon 의 일환으로, Microsoft Fabric Copilot가이드 을 읽고 생산성을 향상시키며 워크플로를 간소화할 수 있습니다. |
| 2024년 10월 | Azure OpenAI를 사용하여 화이트보드 스케치를 데이터 파이프라인으로 변환하다 | Azure OpenAI Service를 통해 GPT-4o 모델을 사용하여 화이트보드 스케치를 데이터 파이프라인으로설정하는 방법을 알아보려면 이 블로그를 참조하세요. |
| 2024년 9월 | Copilot 실시간 대시보드 만들기 | Copilot 테이블을 검토하고 샘플이 포함된 데이터 프로필 및 인사이트를 사용하여 대시보드 자동으로 만들 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | Copilot Dataflow Gen2 GA 에서 | Data Factory Copilot이 이제 일반적으로 사용 가능하며, Dataflow Gen2 환경에 포함됩니다. Data Factory 개요에 대한 자세한 정보는 Copilot을 참조하세요. |
| 2024년 9월 | 데이터 웨어하우스 Copilot | 이제 데이터 웨어하우스 Copilot을(를) 사용할 수 있으며, Copilot 채팅 창 , 빠른 작업, 코드 완성을(를)제공합니다. 자세한 내용 및 샘플 시나리오는 Microsoft Fabric의 Data Warehouse에 대한 미리 보기를 발표합니다를 참조하세요. |
| 2024년 6월 | Copilot개인 정보 보호 및 보안 | Microsoft Fabric의 Copilot 개인 정보 보호 및 보안에 대한 자세한 내용과 각 워크로드에 대한 자세한 내용은 Microsoft Fabric Copilot의 개인 정보 보호, 보안 및 책임 있는 사용을 참조하세요. |
| 2024년 5월 | 용량 관리자에게 자동으로 위임된 AI 및 Copilot 설정 | 테넌트 관리 포털에서 AI 및 Copilot 기능을 용량 관리자에게 위임할 수 있습니다. 이 AI 및 Copilot 설정은 용량 관리자에게 자동으로 위임되며 테넌트 관리자는 위임을 끌 수 없습니다. |
| 2024년 2월 | 게임을 변경하는 Fabric: Microsoft Fabric에서 Copilot을 얼마나 쉽게 사용할 수 있나요? | 이 블로그 게시물은 Microsoft Fabric에서 데이터를 변환 및 분석하고 인사이트를 생성하고 시각화 및 보고서를 만드는 새로운 방법을 제공하는 생성 AI인 Copilot을 사용하도록 설정하는 것이 얼마나 간단한지 보여 줍니다. |
| 2024년 2월 | Microsoft Fabric의 Data Factory용 Copilot | 이제 Microsoft Fabric의 Data Factory용 Copilot을 미리 보기로 사용할 수 있으며 Dataflow Gen2 환경에 포함됩니다. 자세한 내용은 Data Factory용 Copilot을 참조하세요. |
| 2024년 1월 | 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Microsoft Fabric Copilot | 이제 전 세계적으로 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot을 사용할 수 있습니다. 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot이 무엇을 할 수 있습니까? |
| 2024년 1월 | 모든 사용자를 위해 Fabric에서 Copilot을 사용하도록 설정하는 방법 | 이 가이드에 따라 조직의 모든 사용자에 대해 Fabric의 Copilot을 사용하도록 설정합니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric용 Copilot 개요(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2024년 1월 | 패브릭의 Copilot는 전 세계에서 사용할 수 있습니다. | 이제 Power BI용 Copilot, Copilot, 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링을 비롯한 모든 고객이 Fabric의 을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric의 Copilot 개요를 확인하세요. |
Microsoft Fabric의 데이터 팩토리
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 Data Factory에 대한 보관된 새로운 기능과 기능을 요약합니다. Data Factory 커뮤니티 포럼을 통해서 문제 및 피드백을 확인합니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | 온-프레미스 데이터 게이트웨이 및 vNet 데이터 게이트웨이에 대한 새로운 파이프라인 활동 지원 | 이제 Fabric Data Factory 파이프라인은 활동 유형 웹, 웹후크, Azure Functions 및 사용자 데이터 함수에 대해 온-프레미스 데이터 게이트웨이 및 Virtual Network 게이트웨이를 지원합니다. |
| 2025년 5월 | Microsoft Fabric의 Azure Data Factory 항목 | 이제 Azure Data Factory가 Microsoft Fabric에서 일반 공급 되므로 기존 ADF(Azure Data Factory) 파이프라인을 패브릭 작업 영역에 원활하게 연결하여 수동으로 다시 빌드하거나 마이그레이션할 필요가 없습니다. |
| 2025년 5월 | 온-프레미스 데이터 게이트웨이 2025년 5월 릴리스 | 온-프레미스 데이터 게이트웨이(버전 3000.270)는 이제 패브릭 파이프라인 복사 작업, 온-프레미스 데이터 게이트웨이 통신을 위한 추가 엔드포인트 및 사용자가 설치한 ODBC 드라이버를 사용하여 Vertica 데이터베이스에 대한 연결을 지원합니다. |
| 2025년 5월 | Dataflow Gen2 공용 API(미리 보기) | Data Factory API 를 사용하면 사용자가 만들기, 관리, 예약 및 모니터링을 비롯한 데이터 흐름을 자동화하고 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 흐름 API를 참조하세요. |
| 2025년 5월 | 데이터 흐름 Gen2 매개 변수화(미리 보기) | Data Factory 매개 변수화를 사용하면 다양한 입력 및 시나리오에 워크플로를 보다 효율적이고 적응할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2(미리 보기)에서 공용 매개 변수 사용을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | Dataflow Gen2의 증분 새로 고침 대상으로 레이크하우스(미리 보기) | 새 데이터 또는 업데이트된 데이터만 새로 고쳐야 하는 시나리오의 경우 이제 Microsoft Fabric Data Factory용 Dataflow Gen2의 Lakehouse에서 증분 데이터 새로 고침을 사용하도록 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2의 증분 새로 고침에 대해 참조하세요. |
| 2025년 5월 | Dataflow Gen2(미리 보기)의 대상으로 SharePoint 파일 | 이제 SharePoint 내의 특정 폴더에 데이터를 출력하도록 데이터 흐름 쿼리를 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2 데이터 대상 및 관리되는 설정을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | CDC(변경 데이터 캡처)에 대한 복사 작업 지원(미리 보기) | 복사 작업의 CDC(변경 데이터 캡처) 는 원본에서 대상으로의 삽입, 업데이트 및 삭제된 레코드를 포함하여 변경된 데이터의 효율적이고 자동화된 복제를 가능하게 하는 Data Factory 데이터 파이프라인의 강력한 기능입니다. |
| 2025년 5월 | Dataflow Gen2 CI/CD 지원 | 이제 일반 공급 기능으로 Dataflow Gen2에 CI/CD 및 Git 통합이 지원됩니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2 CI/CD 지원참조하세요. |
| 2025년 5월 | 패브릭 데이터 파이프라인을 사용하여 Databricks 작업을 오케스트레이션하세요 | 패브릭 데이터 파이프라인의 엔드투엔드 워크플로의 일부로 Fabric Data Pipelines에서 Azure Databricks 작업을 실행하고 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Databricks 작업을 실행하여 데이터 변환을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | 매개 변수 값을 전달하여 Dataflow Gen2 새로 고침(미리 보기) | CI/CD를 지원하는 Dataflow Gen2에 대한 공용 매개 변수와 데이터 파이프라인의 데이터 흐름 새로 고침 작업 내에서 이 새로운 모드에 대한 지원에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2025년 4월 | 온-프레미스 데이터 게이트웨이 2025년 4월 릴리스 |
온-프레미스 데이터 게이트웨이(버전 3000.266)는 이제 데이터 형식, 패브릭 파이프라인 복사 작업의 Teradata 지원 및 Power BI Desktop 호환성을 지원 time 합니다. |
| 2025년 4월 | Fabric Conference US 2025의 Data Factory 공지 요약 | 더 읽어보려면 패브릭에서 발표된 Data Factory의 요약을 확인하세요. |
| 2025년 4월 | Data Factory의 Copilot 데이터 파이프라인 기능 | 이제 Data Factory에 Copilot 대한 데이터 파이프라인 기능이 일반 공급됩니다. 이러한 기능은 사용자가 데이터 파이프라인을 빌드, 문제 해결 및 유지 관리하는 데 도움이 되는 AI 전문가 역할을 합니다. |
| 2025년 4월 | 복사 작업 | 이제 Data Factory의 복사 작업 항목이 일반적으로 이용 가능합니다. 복사 작업은 복사 활동에 비해 이점이 있습니다. 시작하려면 Microsoft Fabric용 Data Factory에서 복사 작업(미리 보기)을 만드는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 4월 | 패브릭 데이터 파이프라인용 CI/CD | Git 통합 및 Data Factory 데이터 파이프라인에 대한 기본 제공 배포 파이프라인과의 통합이 지금 일반적으로 사용 가능합니다. 자세한 내용은 데이터 파이프라인에 대한 CI/CD 및 데이터 파이프라인에 대한 REST API 기능을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | GA(Dataflow Gen2)에 대한 증분 새로 고침 | Dataflow Gen2의 증분 새로 고침 은 특히 데이터가 계속 확장됨에 따라 데이터 수집 및 변환을 최적화하도록 설계되었습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2의 증분 새로 고침이 이제 일반적으로 사용 가능합니다를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | 파브릭의 데이터 팩토리 최신 혁신 | Lakehouse 커넥터 삭제 벡터, Salesforce 및 Snowflake 커넥터 및 새로운 인증 커넥터에 대한 자세한 내용을 읽어보세요. |
| 2025년 4월 | 가상 네트워크 데이터 게이트웨이 지원 | 패브릭 파이프라인 복사, 데이터 흐름 Gen2의 빠른 복사 및 복사 작업에 대한 Virtual Network Data Gateway 지원 은 현재 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 가상 네트워크 데이터 게이트웨이란? |
| 2025년 4월 | Data Factory Apache Airflow 작업 | 이제 Apache Airflow에서 구동되는 Data Factory의 Apache Airflow 작업을 일반 공급할 수 있습니다. Microsoft Fabric의 Apache Airflow 작업은 DIRECTED Acyclic Graphs(DAG)로 정의된 Python 기반 데이터 프로세스에 대한 원활한 제작, 예약 및 모니터링 환경을 제공합니다. 자세한 내용은 빠른 시작을 참조하세요. Apache Airflow 작업만들기. |
| 2025년 4월 | 파이프라인 내 노트북을 위한 고동시성 모드 | 이제 일반 공급되는 파이프라인의 Notebook에 대한 높은 동시성 모드를 사용하면 사용자가 파이프라인 내의 여러 Notebook에서 Spark 세션을 공유할 수 있습니다. 높은 동시성 모드사용자는 파이프라인 작업을 트리거할 수 있으며 이러한 작업은 자동으로 기존 높은 동시성 세션으로 압축됩니다. |
| 2025년 3월 | 패브릭 데이터 팩토리 및 로드맵 | 데이터 통합 및 오케스트레이션을 위한 새로운 기능을 포함하여 Fabric Data Factory에 대한 최신 업데이트 및 향후 계획을 살펴보세요. 자세한 내용은 Fabric Data Factory 및 로드맵의 새로운 기능을 참조하십시오. |
| 2025년 3월 | Fabric Data Factory 파이프라인용 REST API | Fabric 데이터 파이프라인의 공용 REST API를 사용하면 Fabric의 내장 기능을 확장하여 파이프라인을 생성, 조회, 업데이트, 삭제, 그리고 목록을 작성할 수 있습니다. |
| 2025년 3월 | 복사 작업(미리 보기) | Data Factory에서의 복사 작업은 복사 활동에 비해 이점이 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 복사 작업이란 무엇인지 참조하세요. 자습서는 Microsoft Fabric의 Data Factory에서 복사 작업을 생성하는 방법 배우기를 참조하세요. |
| 2025년 3월 | 복사 작업 개선 | Data Factory 복사 작업의 세 가지 새로운 사용자 환경 개선 사항에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2025년 1월 | Dataflow Gen2 CI/CD 지원(미리 보기) | 이제 미리 보기 기능으로 Dataflow Gen2에 CI/CD 및 Git 통합이 지원됩니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2 CI/CD 지원참조하세요. |
| 2024년 12월 | Ignite 2024에서의 Data Factory 공지 사항 요약 | 몇 주 전에 Ignite 컨퍼런스 기간 동안 패브릭에 대한 흥미로운 한 주가 있었는데, 몇 가지 제품 발표와 패브릭Data Factory의 새로운 기능에 대한 미리 보기로 가득 찼습니다. |
| 2024년 11월 | REST API (미리 보기) - 연결 및 게이트웨이용 | 연결 및 게이트웨이를 위한 REST API가 이제 미리 보기 상태입니다. 이러한 새로운 API를 통해 개발자는 패브릭 내에서 연결 및 게이트웨이를 프로그래밍 방식으로 관리하고 상호 작용할 수 있습니다. |
| 2024년 11월 | 데이터 파이프라인에서 Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터를 통한 Iceberg 형식 | Fabric Data Factory는 이제 데이터 파이프라인의 Azure Data Lake Storage Gen2 커넥터를 통해 Iceberg 형식의 데이터 쓰기를 지원합니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric Data Factory에 대한Iceberg 형식을 참조하세요. |
| 2024년 11월 | Data Factory 복사 작업 – CI/CD를 이제 사용할 수 있습니다 | Microsoft Fabric의 Data Factory에서 복사 작업(미리 보기)에 대한 CI/CD이(가) 이제 사용할 수 있습니다. 복사 작업은 이제 Git 통합 및 배포 파이프라인지원합니다. |
| 2024년 11월 | 의미 체계 모델 새로 고침 작업(미리 보기) | 의미 체계 모델 새로 고침 작업을 사용하여 Power BI 데이터 세트(미리 보기)을 새로 고침으로써 패브릭 의미 체계 모델을 새로 고치는 가장 효과적인 방법입니다. 자세한 내용은 Ignite 에서 발표된 Fabric Data Factory 파이프라인의새로운 기능을 참조하시기 바랍니다. |
| 2024년 11월 | 패브릭 SQL 데이터베이스용 새 커넥터 | 이제 Data Factory에서 데이터 파이프라인과 Dataflow Gen2는 기본적으로 패브릭(미리 보기) 커넥터의 |
| 2024년 11월 | OneLake 카탈로그 | OneLake 데이터 허브는 최신 데이터 가져오기에서 OneLake 카탈로그으로 브랜드가 다시 지정되었습니다. 파이프라인, 복사 작업, 미러링 및 데이터 흐름 Gen2 내에서 데이터 가져오기를 사용하는 경우 OneLake 데이터 허브의 이름이 OneLake 카탈로그로 변경된 것을 알 수 있습니다. |
| 2024년 11월 | Copilot의 데이터 공장 데이터 파이프라인 기능 (미리 보기) | Copilot에서 Data Factory 의 새로운 데이터 파이프라인 기능이 이제 미리 보기로 제공됩니다. 이러한 기능은 사용자가 데이터 파이프라인을 빌드, 문제 해결 및 유지 관리하는 데 도움이 되는 AI 전문가 역할을 합니다. |
| 2024년 11월 | 패브릭 런타임 1.3의 네이티브 실행 엔진에서 레거시 타임스탬프 지원 | 패브릭 런타임 1.3 네이티브 실행 엔진에 대한 최근 업데이트는 레거시 타임스탬프 처리를 지원하므로 다른 Spark 버전에서 만든 타임스탬프 데이터를 원활하게 처리할 수 있습니다. 레거시 타임스탬프 지원이 중요한 이유를 알아보려면 읽어보세요. |
| 2024년 11월 | Dataflow Gen2 CI/CD, GIT 소스 제어 통합 및 공용 API 지원은 이제 미리 보기로 제공됩니다 | 이 새로운 기능 집합을 통해 이제 패브릭에서 작업 공간의 기존 CI/CD 파이프라인과 버전 제어에 데이터 흐름을 원활하게 통합할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 개발, 테스트 및 프로덕션 환경에서 배포 프로세스의 협업, 버전 관리 및 자동화를 향상할 수 있습니다. 자세한 내용은 CI/CD 및 Git 통합 지원(미리 보기) Dataflow Gen2를 참조하세요. |
| 2024년 10월 | 가상 네트워크 데이터 게이트웨이의 새로운 기능 및 향상 | 성능을 더욱 향상시키고 전반적인 사용자 환경을 개선하기 위해 설계된 VNET(Virtual Network) 데이터 게이트웨이 대한 몇 가지 강력한 업데이트를발표하게 되어 기쁩니다. |
| 2024년 10월 | 패브릭 커뮤니티 컨퍼런스 유럽에서 발표된 Data Factory 공지 사항의 요약 | Fabric Community Conference Europe 2024에서 Data Factory 공지 사항의 요약을 읽어 보세요. |
| 2024년 9월 | Copilot Dataflow Gen2 GA 에서 | Data Factory Copilot이 이제 일반적으로 사용 가능하며, Dataflow Gen2 환경에 포함됩니다. Data Factory 개요에 대한 자세한 정보는 Copilot을 참조하세요. |
| 2024년 9월 | Dataflow Gen2 GA에서 빠른 복사 | 이제 Dataflows Gen2의 빠른 복사 기능이에서 일반적으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflows Gen2에서 빠른 복사의 일반 공급을 발표한 내용을 참조하세요. |
| 2024년 9월 | Dataflow Gen2(미리 보기)용 증분 새로 고침 | 데이터 흐름 Gen2(미리 보기)에서의 증분 새로 고침은 특히 데이터가 계속 확장됨에 따라 데이터 수집 및 변환을 최적화하도록 설계되었습니다. 자세한 내용은 증분 새로 고침 미리 보기 발표: Dataflow Gen2를 참조하세요. |
| 2024년 9월 | 인증된 커넥터 업데이트 | Microsoft Fabric 업데이트된 Dataflow Gen2 커넥터뿐만 아니라 Salesforce 및 Vertica용 업데이트된 데이터 파이프라인 커넥터가 릴리스되었습니다. 자세한 내용은 Certified 커넥터 업데이트을 참조하십시오. |
| 2024년 9월 | 패브릭 파이프라인 통합 온-프레미스 데이터 게이트웨이 GA | 이제 Microsoft Fabric의 데이터 파이프라인에 대한 온-프레미스 연결을 일반 공급할 수 있습니다. Data Factory에서 온-프레미스 데이터 원본에 접근하는 방법을 Microsoft Fabric를 통해 알아봅니다. |
| 2024년 9월 | 데이터 파이프라인에서 원격 파이프라인 호출 (미리 보기) | 이제 의 파이프라인 호출(미리 보기) 활동을 사용하여 Azure Data Factory 또는 Synapse Analytics 파이프라인에서 파이프라인을 호출할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 새로운 호출 파이프라인 작업을 통해, 기존의 ADF 또는 Synapse 파이프라인을 패브릭 파이프라인 내부에서 인라인 방식으로 호출하여 활용할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | spark 작업 환경 매개 변수 | 이제 세션 태그 을 사용하여 기존 Spark 세션을 다시 사용할 수 있습니다. Fabric Spark Notebook 작업에서 Spark 세션에 태그를 지정한 다음, 동일한 태그를 사용하여 기존 세션을 다시 사용합니다. |
| 2024년 9월 | 패브릭 내 Azure Data Factory 항목(미리 보기) | 이제 기존 Azure Data Factory(ADF)를 가져와Fabric 작업 영역에 추가할 수 있습니다. 이 새로운 미리 보기 기능을 사용하면 패브릭 작업 영역에서 기존 Azure Data Factory에 연결할 수 있습니다. Fabric Data Factory 작업 영역 내에서 "Azure Data Factory 만들기"를 선택하면 패브릭 작업 영역에서 직접 Azure 데이터 팩터리를 관리할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | 복사 작업(미리 보기) | 복사 작업(미리 보기) 레거시 복사 작업에 비해 이점이 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric에서 복사 작업 미리 보기 발표를 참조하세요. 자습서가 필요하시다면, Microsoft Fabric용 Data Factory에서 복사 작업(미리보기) 만드는 방법을 참조하세요. |
| 2024년 9월 | Fabric Data Factory의 Lakehouse Connector에서 스키마 지원 도입 | Fabric Lakehouse는 사용자 지정 스키마생성을 지원합니다. Fabric Data Factory의 Lakehouse Connector를 사용하여 Lakehouse 테이블에서 읽을 때, 사용자 지정 스키마 정보가 이제 자동으로 포함됩니다. |
| 2024년 9월 | Fabric 데이터 팩토리용 Snowflake 커넥터에서 스토리지 통합 지원 | 이제 Snowflake를 외부 스토리지 솔루션(예: Azure Blob Storage)과 안전하고 중앙 집중식 접근 방식을 사용하여 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Snowflake SQL 스토리지 통합참조하세요. |
| 2024년 9월 | 2024년 3분기에 릴리스된 새 Data Factory 커넥터 | 새로운 Data Factory 커넥터에는 Salesforce, Azure MySQL Database 및 Azure Cosmos DB for MongoDB포함됩니다. |
| 2024년 8월 | 인증된 커넥터 업데이트 | 업데이트된 |
| 2024년 8월 | Data Warehouse 커넥터는 TLS 1.3 지원합니다. | Data Warehouse 커넥터는 이제 최신 버전의 전송 계층 보안 프로토콜인 TLS 1.3지원합니다. |
| 2024년 8월 | 데이터 파이프라인에서 최신 데이터 가져오기 환경으로 Azure 리소스에 연결 | Data Pipeline최신 데이터 경험을 사용하여 Azure 리소스를 쉽게 찾아서 자동으로 연결할 수 |
| 2024년 7월 | OneLake 데이터 허브 통합에서 기존 연결 사용 | 이제 최근 연결 및 즐겨찾기 연결뿐만 아니라 OneLake Datahub에서 기존 연결을 선택할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 파이프라인의 최신 데이터 가져오기 홈페이지에서 데이터 원본에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 최신 데이터 가져오기 환경을 참조하세요. |
| 2024년 7월 | Snowflake 스토리지 통합 | Snowflake의 스토리지 통합을 연결하고 통합하여 데이터 워크플로를 간소화하고 데이터 세트를 스테이징하기 위해 외부 스토리지를 가져올 필요 없이 모든 스테이징 시나리오에서 성능을 최적화합니다. 자세한 내용은 Snowflake 커넥터를 참조하세요. |
| 2024년 7월 | 데이터 파이프라인에 대한 JSON 코드 편집 | 이제 패브릭에서 데이터 팩터리 파이프라인 뒤에 있는 JSON을 편집할 수 있습니다. 로우코드 파이프라인 워크플로를 디자인할 때 시각적 파이프라인 캔버스 뒤에 있는 JSON 코드를 직접 편집하면 유연성이 향상되고 시장 출시 시간이 빨라질 수 있습니다. |
| 2024년 7월 | Dataflow Gen2 인증 커넥터 업데이트 | 패브릭 데이터 팩터리 데이터 파이프라인의 두 가지 새 커넥터인 Azure MySQL Database 커넥터 및 Azure Cosmos DB for MongoDB 커넥터를 포함하여 신규 및 업데이트된 Dataflow Gen2 커넥터가 릴리스되었습니다. 자세한 내용은 2024년 7월 인증 커넥터 업데이트를 참조하세요. |
| 2024년 7월 | 탐색 단계 편집 지원 | 쿼리 설정 창의 적용된 단계 섹션 내에서 다른 개체에 연결하기 위해 데이터 흐름 내의 탐색 단계를 편집하는 새로운 환경을 소개합니다. 자세한 내용은 탐색 단계 편집을 참조하세요. |
| 2024년 7월 | 연결 관리의 전역 보기 | 연결 관리의 새 전역 보기를 사용하면 패브릭 환경에서 사용 가능한 모든 연결을 볼 수 있으므로 데이터 흐름 환경을 벗어나지 않고도 연결을 수정하거나 삭제할 수 있습니다. 자세한 내용은 연결 관리의 전역 보기를 참조하세요. |
| 2024년 7월 | Dataflow Gen2에서 온-프레미스 데이터 게이트웨이 지원을 사용하여 빠른 복사 | 이제 Dataflow Gen2의 빠른 복사(미리 보기)는 게이트웨이를 사용하여 온-프레미스 데이터 저장소를 지원하여 Dataflow Gen2에서 빠른 복사를 사용하는 SQL Server와 같은 온-프레미스 저장소에 액세스합니다. |
| 2024년 7월 | GraphQL용 패브릭 API(미리 보기) 가격 책정 | 기존 Power BI Premium 또는 패브릭 용량의 일부로 패브릭의 GraphQL API는 2024년 7월 12일에 청구를 시작합니다. 패브릭 용량 메트릭 앱을 사용하여 "쿼리"라는 이름으로 GraphQL 작업에 대한 API의 용량 사용량을 추적합니다. |
| 2024년 6월 | Dataflow Gen2 인증 커넥터 업데이트 | 신규 및 업데이트된 Dataflow Gen2 커넥터가 릴리스되었습니다. 자세한 내용은 2024년 6월 인증 커넥터 업데이트를 참조하세요. |
| 2024년 6월 | 새 데이터 파이프라인 커넥터 업데이트 | 이제 데이터 파이프라인에 더 많은 커넥터를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 2024년 6월 패브릭 업데이트를 참조하세요. |
| 2024년 6월 | Lakehouse 스키마의 기능 | Lakehouse 스키마 기능(미리 보기) Lakehouse 테이블에서 스키마 정보를 읽기 위한 데이터 파이프라인 지원을 도입하고 지정된 스키마 아래의 테이블에 데이터 쓰기를 지원합니다. Lakehouse 스키마를 더 나은 데이터 검색, 액세스 제어 등을 위해 테이블을 그룹화할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | 데이터 파이프라인 최신 데이터 가져오기 환경을 통해 작업 영역 간 데이터 이동 | 이제 레이크하우스, 창고 등 여러 작업 영역에서 데이터를 이동할 수 있습니다. 파이프라인 최신 데이터 가져오기에서 OneLake 데이터 허브의 왼쪽에 있는 탐색기 아래의 다른 작업 영역에서 패브릭 항목을 선택합니다. |
| 2024년 6월 | 데이터 파이프라인에서 대상으로 새 웨어하우스 만들기 | 이제 기존 웨어하우스만 선택하는 대신 데이터 파이프라인에서 대상으로 새 웨어하우스를 생성성할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Build 요약의 Data Factory 공지 사항 | 패브릭의 데이터 팩터리 공지 사항을 놓치지 마세요. 다음은 빌드 2024에서 패브릭의 데이터 팩터리에 대한 모든 새로운 기능을 요약한 것입니다. |
| 2024년 5월 | 새 인증 커넥터 | Power Query SDK 및 Power Query 커넥터 인증 프로세스에는 Oracle 데이터베이스, MySQL, Oracle Cloud Storage, Azure AI, Azure Files, Dynamics AX, Google Bigquery, Snowflake ADBC 등에 대한 커넥터를 비롯하여 몇 가지 새로운 Power Query 커넥터가 도입되었습니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric의 GraphQL용 API(미리 보기) | 새 GraphQL용 API는 패브릭에서 여러 데이터 원본을 빠르고 효율적으로 쿼리할 수 있는 데이터 액세스 계층입니다. 자세한 내용을 보려면 GraphQL용 Microsoft Fabric API란?을 참조하세요. |
| 2024년 5월 | VS Code GA용 Power Query 데이터 흐름 Gen2 SDK | 이제 Power Query SDK가 Visual Studio Code에서 일반 공급됩니다. Visual Studio Code에서 Power Query SDK를 시작하려면 Visual Studio Code 마켓플레이스에서 설치합니다. |
| 2024년 5월 | 새로 고침 기록 대화 상자 새로 고침 | 이제 새로 고침 기록 세부 정보 팝업 창에 새로 고침 단추가 있습니다. |
| 2024년 5월 | 신규 및 업데이트된 인증 커넥터 | Power Query SDK 및 Power Query 커넥터 인증 프로세스에는 4개의 신규 및 업데이트된 Power Query 커넥터가 도입되었습니다. |
| 2024년 5월 | Data Factory의 데이터 워크플로 미리 보기 | Apache Airflow에서 제공하는 Data Factory의 데이터 워크플로(미리 보기)는 DAG(방향성 비순환 그래프)로 정의된 Python 기반 데이터 프로세스에 대한 원활한 제작, 예약 및 모니터링 환경을 제공합니다. 자세한 내용은 빠른 시작: 데이터 워크플로 만들기를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | 패브릭 데이터 파이프라인의 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 미리 보기 | 작업 영역 ID를 사용하여 Fabric과 스토리지 계정 간에 안전하고 원활한 연결을 설정합니다. 이제 Fabric 데이터 파이프라인에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기)를 사용하여 방화벽 지원 ADLS Gen2(Azure Data Lake Storage Gen2) 계정에 액세스하는 데이터 파이프라인을 만들 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 파이프라인용 Blob Storage 이벤트 트리거 미리 보기 | Fabric Data Factory Data Pipelines 의 Azure Blob Storage 이벤트 트리거(미리 보기)는 Fabric Reflex 경고 및 이벤트 스트림을 사용하여 Azure Storage 계정에 대한 이벤트 구독을 만듭니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 파이프라인에 대한 Azure HDInsight 작업 | Azure HDInsight 작업을 사용하면 Hive 쿼리를 실행하고 MapReduce 프로그램을 호출하고 Pig 쿼리를 실행하거나 Spark 프로그램 또는 Hadoop Stream 프로그램을 실행할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 복사 도우미 | 파이프라인 시작 페이지에서 데이터 복사 도우미를 선택하거나 데이터 복사 드롭다운에서 복사 도우미를 사용하여 최신 데이터 복사 가져오기 환경 사용을 시작합니다. 최근에 사용한 패브릭 항목에 쉽게 연결할 수 있으며 샘플 데이터 및 새 연결에서 원본을 읽는 직관적인 방법을 제공합니다. |
| 2024년 5월 | 데이터를 복사할 때 대상 테이블 열 형식 편집 | 여러 데이터 저장소에 대해 새로 만들거나 자동으로 생성된 데이터를 복사할 때 대상 테이블 열 형식을 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 복사 작업에서 Lakehouse 구성을 참조하세요. |
| 2024년 4월 | Spark 작업 정의 작업 | 새 Spark 작업 정의 작업을 사용하면 파이프라인에서 Spark 작업 정의를 실행할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | ADF 복사 작업의 Fabric Warehouse | 이제 Azure Data Factory/Fabric Warehouse 파이프라인에서 Fabric Warehouse에 연결할 수 있습니다. 복사 작업, 조회 작업, 저장 프로시저 작업, 스크립트 작업 및 메타데이터 가져오기 작업에서 새 원본 또는 싱크 대상을 만들 때 이 새 커넥터를 찾을 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | Fabric Warehouse 및 기타 SQL 데이터 저장소에 추가된 대상 테이블 지원에 대한 열 형식 편집 | 지원되는 데이터 원본에서 데이터 파이프라인을 통해 Fabric Warehouse 또는 다른 SQL 데이터 저장소(SQL Server, Azure SQL 데이터베이스, Azure SQL Managed Instance 또는 Azure Synapse Analytics)로 데이터를 이동하는 경우 이제 각 열에 대한 데이터 형식을 지정할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | SFTP에 데이터 작성 시 성능 향상 | SFTP 커넥터가 SFTP에 대상으로 작성 시 더 나은 성능을 제공하도록 개선되었습니다. |
| 2024년 4월 | 온-프레미스 및 가상 네트워크 데이터 게이트웨이에 대한 서비스 주체 이름 인증 종류 지원 | 이제 온-프레미스 데이터 게이트웨이 및 가상 네트워크 데이터 게이트웨이에 대해 Azure SPN(서비스 주체)이 지원됩니다. Azure Data Lake Storage, Dataverse, Azure SQL 데이터베이스, 웹 커넥터 등에서 서비스 주체 인증 종류를 사용하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 4월 | 신규 및 업데이트된 인증 커넥터 | Power Query SDK 및 Power Query 커넥터 인증 프로세스에는 11개의 신규 및 업데이트된 Power Query 커넥터가 도입되었습니다. |
| 2024년 4월 | 새 식 작성기 환경 | 파이프라인 식 언어를 사용하여 식을 더욱 쉽게 작성할 수 있는 패브릭 데이터 팩터리 파이프라인 스크립트 작업의 새로운 환경입니다. |
| 2024년 4월 | Data Factory는 파이프라인당 최대 작업을 80으로 늘립니다. | 파이프라인에서 정의할 수 있는 작업 수 제한을 40개에서 80개로 두 배로 늘렸습니다. |
| 2024년 4월 | Fabric Data Factory 파이프라인용 REST API 미리 보기 | 패브릭 데이터 팩토리 파이프라인 에 대한 REST API는 현재 미리 보기로 제공 중입니다. Data Factory 파이프라인용 REST API를 사용하면 Fabric의 기본 제공 기능을 확장하여 파이프라인을 만들고, 읽고, 업데이트하고, 삭제하고, 나열할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Dataflows Gen2의 빠른 복사 | 빠른 복사를 사용하면 쉽게 데이터 흐름을 경험할 수 있지만 파이프라인 복사 작업의 확장 가능한 백 엔드를 사용하여 테라바이트 단위의 데이터를 수집할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Data Factory에서 데이터 파이프라인을 사용하여 온-프레미스 데이터를 Microsoft Fabric에 통합 미리 보기 | 온-프레미스 데이터 게이트웨이(미리 보기)를 사용하여 고객은 Data Factory에서 데이터 흐름 및 데이터 파이프라인을 통해 온-프레미스 데이터 원본에 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric용 Data Factory에서 온-프레미스 데이터 원본에 액세스하는 방법을 참조하세요. |
| 2024년 3월 | Fabric 데이터 파이프라인용 CI/CD 미리 보기 | 이제 Git 통합 및 Data Factory 데이터 파이프라인에 대한 기본 제공 배포 파이프라인과의 통합이 이제 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 Data Factory에서 Fabric 데이터 파이프라인에 CI/CD 추가를 참조하세요. |
| 2024년 3월 | 데이터 가져오기를 사용하여 Azure 리소스 찾아보기 | 데이터 가져오기에서 'Azure 찾아보기' 기능을 사용하여 모든 Azure 리소스를 찾아보고 연결하는 방법을 알아봅니다. Azure 리소스를 찾은 다음, Synapse, Blob Storage 또는 ADLS Gen2 리소스에 쉽게 연결할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | 이제 VNet Gateway에 대한 Dataflow Gen2 지원이 일반 공급됨 | 이제 Fabric의 Dataflows Gen2에 대한 VNet 데이터 게이트웨이 지원이 일반 공급됩니다. VNet 데이터 게이트웨이를 사용하면 온-프레미스 데이터 게이트웨이 없이도 Fabric Dataflows Gen2에서 VNet 내의 Azure 데이터 서비스에 연결할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Dataflows의 개인 정보 수준 지원 | 이제 Dataflow Gen2에서 연결에 대한 개인 정보 수준을 설정할 수 있습니다. 개인 정보 수준은 중요한 데이터가 권한 있는 사용자만 볼 수 있도록 올바르게 구성하는 데 중요합니다. |
| 2024년 3월 | Fabric Data Factory 데이터 파이프라인을 통해 S3 호환으로 데이터 복사 | 이제 Fabric Data Factory의 데이터 파이프라인에서 S3 호환으로 데이터 복사를 사용할 수 있습니다. 데이터 파이프라인에서 복사 도우미 및 복사 작업을 사용하여 이 데이터 이동을 완료할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | Dataflows Gen2 데이터 대상 및 관리되는 설정 | Dataflows Gen2의 새로운 기능에는 대상, 관리되는 설정 및 고급 항목이 포함됩니다. |
| 2024년 2월 | Microsoft Fabric의 Data Factory용 Copilot | 이제 Microsoft Fabric의 Data Factory용 Copilot을 미리 보기로 사용할 수 있으며 Dataflow Gen2 환경에 포함됩니다. 자세한 내용은 Data Factory용 Copilot을 참조하세요. |
| 2024년 2월 | 인증된 커넥터 업데이트 | Power Query SDK를 사용하면 Power BI 및 Dataflow 모두에 대한 새 커넥터를 만들 수 있습니다. 새로운 인증된 Power Query 커넥터는 Power Query의 인증된 커넥터 목록에서 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | 데이터 파이프라인 커넥터 업데이트 | 새 커넥터는 S3 호환 및 Google Cloud Storage 데이터 원본을 포함하여 Data Factory 데이터 파이프라인에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 데이터 파이프라인 커넥터를 참조하세요. |
| 2024년 1월 | Data Factory를 사용하여 Fabric Data Warehouse 쿼리 및 명령 자동화 | Fabric Data Factory에는 쉽게 자동화할 수 있는 파이프라인 작업을 사용하여 웨어하우스에서 데이터를 쿼리하고 데이터를 검색하고 명령을 실행하는 여러 가지 방법이 있습니다. |
| 2024년 1월 | Fabric Data Factory 데이터 파이프라인을 사용하여 Notebook 기반 워크플로 오케스트레이션 | 데이터 파이프라인과 함께 Fabric의 Data Factory를 사용하여 Fabric Spark Notebook 워크플로를 빌드할 때의 지침 및 모범 사례입니다. |
Microsoft Fabric의 Data Factory 샘플 및 지침
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 4월 | 메타데이터 기반 Lakehouse 구현 | Microsoft Fabric을 사용하여 엔드 투 엔드 메타데이터 기반 Lakehouse를 디자인하고 구현하는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 3월 | Azure Blob Storage에서 SQL Database로 RAG 데이터 파이프라인 빌드(분) | 이 블로그 게시물에서는 MICROSOFT Fabric의 SQL 데이터베이스를 사용하여 AI 통합을 위한 데이터를 준비하기 위해 RAG(검색 증강 세대) 파이프라인을 만들기 위한 단계별 지침을 제공합니다. |
| 2025년 1월 | Copilot을 사용하여 Data Factory의 데이터 품질 향상 | Data Factory용 |
| 2024년 11월 | Data Factory에서 데이터 수집 처리 강화: 성능 최적화를 위한 지속적인 혁신 | 최근 발전이 Data Factory데이터 수집을 어떻게 변환하는지 자세히 살펴보겠습니다. |
| 2024년 11월 | 작업을 SQL로 업설트(업데이트 또는 삽입)하여 복사하고 & Fabric Lakehouse에를 덮어씁니다. | 복사 작업은 출처에서 목적지까지 손상 없이 데이터를 수집하고 적재하는 작업을 간소화합니다. 기본적으로 복사 작업은 변경 기록을 놓치지 않도록 대상에 데이터를 추가합니다. 그러나 Azure SQL Database 또는 SQL Server의 데이터를 업서트하고 Fabric Lakehouse 테이블에서 데이터를 덮어쓰도록 쓰기 동작을 사용자 지정하여 요구 사항에 맞게 모든 유연성을 제공할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | SAP 데이터를 Microsoft Fabric에 통합하기 | Microsoft Fabric SAP 데이터 옵션의개요와 해당 사용 사례에 대한 몇 가지 지침에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2024년 7월 | 데이터 파이프라인 최신 데이터 가져오기 환경을 사용하여 패브릭에서 Azure 리소스에 연결 | 데이터 파이프라인의 최신 데이터 가져오기 환경을 사용하여 Azure 리소스를 자동으로 연결하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 7월 | 패브릭 데이터 파이프라인 – 고급 일정 관리 기술(2부: 특정 날짜에 파이프라인 실행) | 이 블로그에서는 월의 마지막 날과 함께 월의 시작을 포함하여 특정 월의 날짜에 파이프라인을 예약하는 기능에 대한 자습서를 제공합니다. |
| 2024년 6월 | Data Factory 파이프라인 탐색기 마인드 맵 | 궁극적인 Data Factory 파이프라인 마인드 맵을 사용하면 Data Factory 여정에서 Data Factory 파이프라인을 탐색하여 데이터 통합 프로젝트를 성공적으로 빌드할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 의미 체계 모델 새로 고침 작업 | 데이터 파이프라인에서 많이 요청된 의미 체계 모델 새로 고침 작업을 사용하는 방법 및 이제 전체 파이프라인 수명 주기에 걸쳐 완전한 엔드 투 엔드 솔루션을 만드는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 2월 | Fabric 데이터 파이프라인 – 고급 예약 기술 | 이 블로그 시리즈에서는 Microsoft Fabric Data Pipelines의 고급 예약 기술에 대해 설명합니다. |
패브릭 데이터 엔지니어링
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 Data Factory를 포함하여 데이터 엔지니어링의 보관된 새로운 기능을 요약합니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | Fabric Spark에서 자동화된 테이블 통계를 사용하여 손쉽게 성능 향상 | 이제 자동화된 테이블 통계를 일반 공급하여 Fabric Spark에서 up-to-date 통계를 유지 관리하여 쿼리 성능을 자동으로 최적화합니다. 자세한 내용은 Fabric Spark에서 자동화된 테이블 통계 구성 및 관리를 참조하세요. |
| 2025년 5월 | Azure Key Vault를 사용하여 패브릭 데이터 연결 인증(미리 보기) | 이제 Azure Key Vault 저장된 비밀(미리 보기)을 사용하여 패브릭 데이터 연결에 인증할 수 있습니다. Azure Key Vault 참조를 사용하면 데이터 연결에 대한 보안 및 중앙 집중식 비밀 관리를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Key Vault 참조 개요(미리 보기) 를 참조하고 Azure Key Vault 참조 구성에서 시작하세요. |
| 2025년 5월 | 바로 가기 변환(미리 보기) | 바로 가기 변환을 사용하면 데이터를 OneLake로 가져오거나 OneLake 데이터 항목 간에 이동할 때 자동으로 데이터를 변환할 수 있습니다. 자세한 내용은 바로 가기 파일 변환을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | Microsoft Fabric Spark 네이티브 실행 엔진이 이제 일반적으로 제공됩니다 | Microsoft Fabric Spark 네이티브 실행 엔진은 이제 패브릭 런타임 1.3의 일부로 일반 공급되며 Microsoft Fabric의 Spark 워크로드에 향상된 성능과 효율성을 제공합니다. 자세한 내용은 패브릭 Spark용 네이티브 실행 엔진을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | OneLake 바로 가기 유형의 Azure Blob Storage(미리 보기) | 이제 OneLake에서 Azure Blob Storage에 대한 바로 가기를 만들어 Microsoft Fabric에서 Blob 데이터를 보다 쉽게 통합하고 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Blob Storage 바로 가기 만들기(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2025년 5월 | 구체화된 레이크 뷰(미리 보기) | 구체화된 레이크 뷰는 빌드 2025에서 발표되었습니다. Microsoft Fabric의 구체화된 Lake 뷰를 사용하면 OneLake에 저장된 데이터를 빠르고 효율적으로 쿼리할 수 있습니다. |
| 2025년 5월 | Fabric 노트북의 인라인 코드 완성(미리 보기) | 인라인 코드 자동 완성이 가능한 패브릭 노트북은 사용자가 코드를 더 빠르고 오류 없이 작성할 수 있도록 도와줍니다. 자세한 내용은 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링(미리 보기)을 참조Copilot하세요. |
| 2025년 5월 | OneLake 바로 가기 캐시 및 온-프레미스 게이트웨이 지원 이제 공식 출시되었습니다 | 바로 가기 캐시와 온-프레미스 게이트웨이 지원이 이제 일반적으로 사용할 수 있습니다. OneLake 바로 가기 캐시를 사용하여 외부 클라우드 공급자의 데이터를 빠르고 쉽게 원본할 수 있습니다. 온-프레미스 게이트웨이를 사용하면 여러 네트워크 제한 시나리오를 통해 데이터에 안전하게 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터에 대한 바로 가기 만들기 정보를참조하세요. |
| 2025년 4월 | Spark 런타임에서 Fabric Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터 | 이제 일반 공급되는 데이터 웨어하우스용 Spark 커넥터를 사용하면 Spark 개발자 또는 데이터 과학자가 간소화된 Spark API를 사용하여 레이크하우스의 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트(동일한 작업 영역 내 또는 작업 영역 간)의 데이터에 액세스하고 작업할 수 있습니다. |
| 2025년 4월 | Fabric Lakehouses에 대한 액세스 제한이 있는 Purview DLP 정책(미리 보기) | Microsoft Purview의 DLP(데이터 손실 방지) 정책은 이제 Fabric Lakehouses에서 액세스를 제한할 수 있습니다. |
| 2025년 4월 | OneLake SAS | 수명이 짧은 사용자에게 위임된 OneLake SAS에 대한 지원이 이제 일반적으로 공급됩니다. 이 기능을 사용하면 애플리케이션에서 Microsoft Entra ID로 지원되는 사용자 위임 키를 요청한 다음 이 키를 사용하여 OneLake SAS 토큰을 생성할 수 있습니다. 이 토큰을 전달하여 다른 도구, 노드 또는 사용자에게 위임된 액세스를 제공하여 안전하고 제어된 액세스를 보장할 수 있습니다. |
| 2025년 4월 | Spark의 행 수준 및 열 수준 보안 | 이제 Microsoft Fabric 내에서 Spark에 대한 행 및 열 수준 보안을 사용할 수 있습니다. 이 업데이트는 Spark 내에서 세분화된 보안 제어를 통합하여 데이터 거버넌스를 크게 향상시킵니다. |
| 2025년 4월 | 작업 영역 간 환경 공유(미리 보기) | 이제 Notebook 및 Spark 작업 정의의 여러 작업 영역에서 환경을 미리 보기 기능으로 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric에서 환경 생성, 구성 및 사용을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | Apache Spark용 Fabric Runtime 1.3에서 FAST 및 FSCK 명령 최적화 | 이제 Fabric Runtime 1.3(Spark 3.5/ Delta 3.2)에서 Spark SQL FSCK REPAIR TABLE 명령 및 V-Order에 대한 빠른 OPTIMIZE를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 패브릭 런타임 1.3(GA)을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | Fabric Spark 모니터링 API(미리 보기) | 현재 미리 보기 상태인 패브릭 Spark 모니터링 API는 Microsoft Fabric 내에서 Spark 애플리케이션의 모니터링 및 관리를 간소화하고 가시성을 향상하도록 설계된 강력한 도구 집합입니다. |
| 2025년 4월 | 패브릭 사용자 데이터 함수(미리 보기) | 패브릭 사용자 데이터 함수를 사용하면 비즈니스 논리가 포함된 함수를 만들고 패브릭 데이터 원본에 연결하거나 데이터 파이프라인, Notebook 및 Power BI 보고서와 같은 다른 패브릭 항목에서 호출할 수 있습니다. Functions Hub는 사용자 데이터 함수를 보고, 액세스하고, 관리할 수 있는 단일 위치를 제공합니다. 자세한 내용은 Fabric 사용자 데이터 함수(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | OneLake 바로 가기에 대한 Azure Key Vault 및 AWS KMS for S3 지원 | 이제 OneLake 바로 가기는 Azure Key Vault 및 AWS KMS for S3 버킷을 지원합니다. 이제 OneLake 바로 가기는 AWS KMS로 보호되는ADLS Gen2 및 S3 버킷에 대한 Azure Key Vault 참조에 대한 연결을 지원합니다. |
| 2025년 4월 | OneLake 바로 가기: 패브릭 SQL 데이터베이스 | 이제 OneLake 바로 가기는 패브릭 SQL 데이터베이스에 대한 연결을 지원하므로 사용자가 OneLake 카탈로그 탐색기를 사용하여 SQL 데이터를 통합 데이터 레이크 환경에 원활하게 통합할 수 있습니다. |
| 2025년 4월 | CI/CD가 OneLake 바로 가기를 지원합니다 | 이제 OneLake 바로 가기는 API를 통한 일괄 처리 만들기 및 CI/CD를 사용한 관리를 지원합니다. |
| 2025년 4월 | 파이프라인 내 노트북을 위한 고동시성 모드 | 이제 일반 공급되는 파이프라인의 Notebook에 대한 높은 동시성 모드를 사용하면 사용자가 파이프라인 내의 여러 Notebook에서 Spark 세션을 공유할 수 있습니다. 높은 동시성 모드사용자는 파이프라인 작업을 트리거할 수 있으며 이러한 작업은 자동으로 기존 높은 동시성 세션으로 압축됩니다. |
| 2025년 4월 | 워크로드를 최적화합니다: Microsoft Fabric에서 쓰기 최적화된 기본 Spark 구성 | 미리 정의된 Spark 리소스 프로필을 사용하면 데이터 엔지니어가 워크로드 요구 사항에 따라 컴퓨팅 구성을 최적화하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 자세한 내용은 쓰기 최적화된 기본 Spark 구성으로 워크로드 사용을 극대화하기를 참조하세요. |
| 2025년 3월 | 패브릭 노트 환경에서 AI 생산성 향상 | 최신 Copilot 업데이트는 셀 내 상호 작용, 더 나은 코드 생성 및 패브릭과의 원활한 통합을 통해 생산성을 향상시킵니다. 자세한 내용을 보려면 패브릭 노트북 업데이트의 새로운 기능 Copilot을 참조하십시오. |
| 2025년 3월 | Spark에 대한 자동 크기 조정 청구 | 새로운 자동 크기 조정 청구 모델은 Spark 워크로드에 더 큰 유연성과 비용 효율성을 제공합니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric에서 Spark에 대한 자동 크기 조정 청구 소개를 참조하세요. |
| 2025년 2월 | T-SQL 노트북 향상된 기능 | 이제 T-SQL Notebook에는 더 많은 T-SQL 코드 조각, Excel 내에서 쉽게 열기, 웨어하우스의 추적 가능성 및 CI/CD 지원이 포함됩니다. 자세한 내용은 T-SQL Notebook 개선 사항을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | OneLake 카탈로그(미리 보기)에서 중앙 집중식 데이터 거버넌스 | OneLake 카탈로그의 새로운 중앙 집중식 데이터 거버넌스 환경이 미리보기로 제공됩니다. 데이터 소유자는 만든 항목에 대한 집계된 인사이트를 보고, 권장 작업을 수행하여 거버넌스를 개선하는 것을 고려하고, Fabric에서 사용 가능한 모든 도구와 함께 추가 정보에 액세스할 수 있습니다. |
| 2025년 2월 | Spark 네이티브 실행 엔진에 대한 관리형 프라이빗 엔드포인트 및 프라이빗 링크 지원 | 프라이빗 링크 및 관리형 프라이빗 엔드포인트는 이제 네이티브 실행 엔진에서 지원됩니다. Fabric Spark의 네이티브 실행 엔진에 대해 자세히 알아보세요. |
| 2025년 2월 | 용량 설정에는 시작 풀을 사용하지 않도록 설정하는 옵션이 포함됩니다. | 데이터 엔지니어링/과학 용량 설정의 새로운 컨트롤에는 용량 관리자가 패브릭 용량에 연결된 작업 영역에 대해 더 나은 컴퓨팅 제한을 적용할 수 있도록 작업 영역에 대해 시작 풀을 사용하지 않도록 설정하는 옵션이 포함됩니다. |
| 2025년 2월 | T-SQL 노트북에서 고도 동시성에 대한 모니터링 | Notebooks에서 작업, 단계 및 태스크의 로그 세분화와 자동 매핑과 같은 새로운 기능을 사용하면 높은 동시성 Notebook 실행을 더 잘 추적하고 문제를 해결할 수 있습니다. |
| 2025년 2월 | 추가 노트북 실행 시나리오를 지원하기 위한 개선 사항 | 노트북 실행을 #B0에 의해 트리거, 실행 중인 노트북의 스냅샷, 그리고 병렬 노트북 실행의 가시성을 향상시키는 지원이 도입되었습니다. |
| 2025년 2월 | Fabric Spark 리소스 분석 | Fabric Spark 리소스 사용률 분석 기능은 Microsoft Fabric 내의 Apache Spark 애플리케이션에 대해 심도 있는 통찰력을 제공합니다. 자세한 내용은 Monitor Apache Spark 애플리케이션 리소스 사용률을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | AI 기능(미리보기) | GenAI를 사용한 데이터 엔지니어링 AI 함수가 현재 미리 보기로 제공됩니다. AI 함수를 사용하면 한 줄의 코드로 요약, 분류, 텍스트 생성 등을 위해 GenAI의 기능을 활용할 수 있습니다. |
| 2025년 2월 | Spark 런타임의 Fabric Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터(프리뷰) | 데이터 웨어하우스용 Spark 커넥터 사용하면 Spark 개발자 또는 데이터 과학자가 간소화된 Spark API를 사용하여 레이크하우스의 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트(동일한 작업 영역 내 또는 작업 영역 간)의 데이터에 액세스하고 작업할 수 있습니다. 자세한 내용은 Spark Connector for Fabric Data Warehouse - 미리 보기 버전를 참조하세요. |
| 2025년 2월 | ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric Spark(미리 보기) | Microsoft와 Esri는 Microsoft Fabric공간 분석을 도입하기 위해 파트너로 협력했습니다. Microsoft Fabric Spark 내의 ArcGIS 통합에 대한 자세한 내용은 ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric(미리 보기) 및 ArcGIS in Fabric 통합참조하세요. |
| 2025년 2월 | OneLake 카탈로그의 새로운 기능: 데이터 거버넌스 및 기타 기능 | 카탈로그, 데이터 거버넌스, 개인 설정된 인사이트 및 작업 등과 관련된 최근 OneLake 개선 사항 대해 자세히 알아보세요. |
| 2025년 1월 | 간소화된 활성화 및 런타임 1.2에서 런타임 1.3으로의 전환 | 런타임 1.2에서 네이티브 가속을 곧 사용할 수 없으므로 지원을 유지하려면 런타임 1.3으로 업그레이드하는 것이 좋습니다. 이제 런타임 1.3에서 네이티브 실행 엔진을 활성화하는 것은스위치만큼 쉽습니다. 환경 설정 내의 가속 탭에서 새 토글 단추를 찾을 수 있습니다. |
| 2025년 1월 | 서비스 주체를 사용한 Notebook 및 Spark 작업 정의 실행 | 이제 서비스 주체 자격 증명으로 Notebook/Spark 작업 정의 실행을실행할 수 있습니다. 서비스 주체의 액세스 토큰과 함께 Fabric 작업 스케줄러 API 사용하여 해당 서비스 주체의 보안 컨텍스트 내에서 Spark 작업을 실행합니다. |
| 2025년 1월 | GraphQL용 Microsoft Fabric API를 사용하여 앱 빌드 | Microsoft Fabric에는 데이터 애플리케이션을 빌드하기 위한 GraphQL API가 있으므로 Microsoft Fabric의 데이터 웨어하우스, Lakehouse, 미러된 데이터베이스 및 DataMart와 같은 원본에서 데이터를 가져올 수 있습니다. |
| 2025년 1월 | Microsoft Fabric 사용하여 효율적인 로그 관리 |
Real-Time Intelligence를 사용한 효율적인 로그 파일 수집, 처리, 및 분석에 관한 자습서와 연습을 원하면, Microsoft Fabric 의 효율적인 로그 관리에 대한 이 새로운 블로그 게시물을 참조하세요. |
| 2025년 1월 | OneLake의 바로 가기 내에서 폴더 보안 | 이제 바로 가기 루트 내의 모든 하위 폴더에 대한 보안을 정의할 수 있습니다. 자세한 내용 및 예제는 OneLake 데이터 액세스 역할을 사용하여 바로 가기 내의 폴더에 대한 보안 정의참조하세요. |
| 2024년 12월 | REST API for Livy(미리 보기) | Fabric Livy 엔드포인트를 사용하면 사용자가 지정된 패브릭 작업 영역 내의 Spark 컴퓨팅에서 Spark 코드를 제출하고 실행할 수 있으므로 Notebook 또는 Spark 작업 정의 항목을 만들 필요가 없습니다. Livy API는 환경통합을 통해 실행 환경을 사용자 지정하는 기능을 제공합니다. |
| 2024년 12월 | Notebook 버전 기록(미리 보기) | Fabric Notebook 버전 기록 자동 및 수동 검사점, 추적된 변경 내용, 버전 비교 및 이전 버전 복원을 비롯한 강력한 기본 제공 버전 제어 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 Notebook 버전 기록참조하세요. |
| 2024년 12월 | Python Notebook (미리 보기) | Python Notebook 기본 언어로 Python을 사용하여 더 작은 데이터 세트를 사용하는 BI 개발자 및 데이터 과학자를 위한 것입니다. 시작하려면 Python 경험을 Notebook에서 사용을 참조하세요. |
| 2024년 11월 | 작업 영역 모니터링(미리 보기) | 작업 영역 모니터링 작업 영역의 다양한 패브릭 항목에서 데이터를 수집하고 사용자가 로그 및 메트릭에 액세스하고 분석할 수 있도록 하는 Microsoft Fabric 데이터베이스입니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 작업 영역 모니터링 미리보기 발표을 참조하세요. |
| 2024년 11월 | 새 OneLake 카탈로그 | OneLake 카탈로그는 OneLake 데이터 허브다음으로 진화한 것입니다. 새로운 카탈로그에 대한 자세한 내용은 OneLake 카탈로그에서 패브릭 항목을 발견하고 탐색하십시오. |
| 2024년 11월 | OneLake 외부 데이터 공유 (GA) | 이제 일반적으로 사용 가능한 OneLake 외부 데이터 공유을 통해 패브릭 사용자는 자기 패브릭 테넌트 내에서 다른 패브릭 테넌트의 사용자와 데이터를 공유할 수 있습니다. |
| 2024년 11월 | Purview 데이터 손실 방지 정책은 이제 의미 체계 모델 대한 액세스 제한 작업을 지원합니다. | 이제 미리 보기로 제공된 의미 체계 모델의 중요한 콘텐츠에 따라 액세스를 제한하면 패브릭 레이크하우스 및 의미 체계 모델에 업로드될 때 중요한 정보를 자동으로 검색할있습니다. |
| 2024년 11월 | Snowflake 및 바로 가기를 사용하여 OneLake에서 아이스버그 데이터를 미리 보기 | 이제 데이터 이동이나 중복 없이 Microsoft Fabric에서 iceberg 형식의 데이터를사용할 수 있으며 Snowflake는 OneLake에 직접 Iceberg 테이블을 작성하는 기능을 추가했습니다. 자세한 내용은 OneLake와 함께 Iceberg 테이블 사용하기을 참조하세요. |
| 2024년 11월 | 노트북 디스플레이 차트 업그레이드 | 새롭게 개선된 차트 보기는 Notebook 디스플레이에 여러 새로운 기능을 제공합니다. |
| 2024년 11월 | 미러된 데이터베이스 Spark Notebooks | Spark Notebooks 미러된 데이터베이스를 사용하면 데이터를 Fabric으로 마이그레이션할 필요 없이 고급 분석 엔진을 최대한 활용하면서 Lakehouses와 같은 개방형 테이블에서 읽기 전용 쿼리를 원활하게 탐색하고 실행할 수 있습니다. |
| 2024년 11월 | JAR 라이브러리 | JAR(Java Archive) 파일 Java 에코시스템에서 사용되는 인기 있는 패키징 형식이며 이제 패브릭 환경에서 지원됩니다. |
| 2024년 11월 | 패브릭 런타임 1.3의 네이티브 실행 엔진에서 레거시 타임스탬프 지원 | 패브릭 런타임 1.3 네이티브 실행 엔진에 대한 최근 업데이트는 레거시 타임스탬프 처리를 지원하므로 다른 Spark 버전에서 만든 타임스탬프 데이터를 원활하게 처리할 수 있습니다. 레거시 타임스탬프 지원이 중요한 이유를 알아보려면 읽어보세요. |
| 2024년 10월 | 추가 비용 없이 사용할 수 있는 네이티브 실행 엔진 | 이제 추가 비용 없이네이티브 실행 엔진을 사용할 수 있습니다. 이제 네이티브 실행 엔진 Apache Spark 3.5 및 Delta Lake 3.2를 포함하는 패브릭 런타임 1.3을 지원합니다. 이 업그레이드는 Microsoft Fabric의 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 워크플로를 향상시켜 성능과 유연성을 향상시킵니다. |
| 2024년 10월 | OneLake 바로 가기를 사용하여 여러 용량의 데이터를 액세스하세요: 용량을 생성하는 기능이 일시 중지된 경우에도 | 바로 가기를 통해 데이터를 액세스할 때, 특히 용량 간에 OneLake 용량 소비가 어떻게 작동하는지 알아봅니다. |
| 2024년 10월 | Purview 데이터 손실 방지 정책이 패브릭 레이크하우스로 확장되었습니다. | Microsoft Purview의 DLP(데이터 손실 방지) 정책을 Fabric 레이크하우스로 확장하는 기능은 현재 미리 보기로 제공됩니다. |
| 2024년 10월 | 서비스 주체 이름(SPN) 지원을 위한 GraphQL용 API | GraphQL용 API에 대한 SPN(서비스 사용자 이름) 지원은 Microsoft Fabric의 API for GraphQL과 앱을 통합하려는 조직에게 엔터프라이즈 ID 및 액세스 관리 시스템과 원활하게 연결할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 GraphQL용 Fabric API SPN(서비스 사용자 이름)을 참조하세요. |
| 2024년 10월 | GraphQL을 위한 API의 자동 코드 생성 | Fabric API for GraphQL은 이제 API 탐색기에서 테스트된 GraphQL 쿼리를 기반으로 Python 및 Node.js 코드 자동으로 생성하는 기능을 추가합니다. |
| 2024년 10월 | Notebook Git 통합 일반 출시 | Notebook Git 통합 이제 새 작업 영역으로 동기화할 때 연결된 환경의 매핑 관계 유지를 지원합니다. 자세한 내용은 Notebook 소스 제어 및 배포 참조하세요. |
| 2024년 10월 | 배포 파이프라인 GA의 노트북 | 이제 Notebook을 사용하여 개발, 테스트 및 프로덕션과 같은다양한 환경에 코드를 배포할 수도 있습니다. 배포 규칙을 사용하여 배포할 때 Notebook의 동작을 사용자 지정할 수도 있습니다(예: Notebook의 기본 Lakehouse 변경). 배포 파이프라인 시작하기그리고 Notebook이 배포 콘텐츠에 자동으로 표시됩니다. |
| 2024년 10월 | 노트북 조직 앱 | 이제 조직 앱Notebook 기능이 지원됩니다. Notebook 코드와 Markdown 셀, 시각적 개체, 표, 차트 및 위젯을 OrgAPP에 쉽게 포함할 수 있으며, 실용적인 스토리텔링 도구로 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 10월 | 노트북 안내 투어 | 이제 새로운 패브릭 노트북 온보딩 투어을(를) 이용할 수 있습니다. 이 가이드 투어는 필수 Notebook 기능을 시작하고 새로운 기능을 배울 수 있도록 설계되었습니다. |
| 2024년 10월 | Notebook 모드 전환기 | Notebook 모드 전환기 전자 필기장 및 해당 보기에 대한 사용 권한을 쉽게 관리할 수 있는 유연한 액세스 모드(개발, 실행 전용, 편집, 보기)를 제공합니다. |
| 2024년 10월 | 표시() 테이블 보기에서 무료 선택 지원 | Notebook의 풍부한 데이터 프레임 미리 보기에서 무료 선택 기능을 사용하면 데이터 분석 환경을 개선할 수 있습니다. 새 기능을 보려면 display() 테이블 보기 무료 선택 지원을 읽어보세요. |
| 2024년 10월 | Lakehouse 개체를 필터링, 정렬 및 검색하세요. | 정렬, 필터링 및 검색 기능을 사용하면 레이크하우스 환경에서 특정 기준을 기반으로 필요한 정보를 빠르게 검색할 수 있도록 하여, 데이터 탐색 및 분석의 효율성을 높일 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | 패브릭 런타임 1.3 일반 출시 | 현재 일반 공급되는 Fabric Runtime 1.3(GA)에는 Apache Spark 3.5, Delta Lake 3.1, R 4.4.1, Python 3.11, 시작 풀 지원, 환경과의 통합 및 라이브러리 관리 기능이 포함됩니다. 자세한 내용은 Fabric 런타임 1.3이 일반 공급됨을 참조하세요.. |
| 2024년 9월 | 네이티브 실행 엔진 런타임 1.3(미리 보기) | 이제 Fabric Runtime 1.3용 Fabric Spark 대한 |
| 2024년 9월 | 파이프라인 내 노트북을 위한 고동시성 모드 (미리 보기) | 파이프라인 노트북에 대한 고동시성 모드는 파이프라인 내의 여러 노트북에서 Spark 세션을 공유할 수 있도록 해줍니다. 높은 동시성 모드사용자는 파이프라인 작업을 트리거할 수 있으며 이러한 작업은 자동으로 기존 높은 동시성 세션으로 압축됩니다. |
| 2024년 9월 | 작업에 최대 코어 예약(미리 보기) | 새 작업 영역 수준 설정을 사용하면 spark 워크로드 활성 작업의 최대 코어를예약할 수 있습니다. 자세한 내용은 Apache Spark for Fabric 높은 동시성 모드를 참조하세요. |
| 2024년 9월 | 작업 영역 설정에서 노트북 대화형 실행(미리 보기) 세션 만료 제어 | 데이터 엔지니어링/과학 작업 영역 설정의 새 세션 만료 제어 사용하면 Notebook 대화형 세션의 최대 만료 시간 제한을 설정할 수 있습니다. 기본적으로 세션은 20분 후에 만료되지만 이제 최대 만료 기간을 사용자 지정할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | Fabric Spark 진단 발신기(프리뷰) | Fabric Apache Spark 진단 송신기(미리 보기) 사용하면 Apache Spark 사용자가 Spark 애플리케이션에서 로그, 이벤트 로그 및 메트릭을 수집하여 Azure Event Hubs , Azure Storage , Azure Log Analytics 등 다양한 대상으로 보낼 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | 환경 통합과 데이터 엔지니어링 VS Code 확장 | 이제 Fabric에서 환경을 만들고 구성하며, 사용할 수 있습니다. VS Code에서 확장을 사용하여Data Engineering을 수행합니다. |
| 2024년 9월 | vscode.dev(프리뷰) 내에서 노트북 디버그 | 이제 vscode.dev의 Synapse VS Code - 원격 확장을 사용하여 Notebook 코드에 중단점을 설정하고 디버그할 수 있습니다. 이 업데이트는 먼저 Fabric Runtime 1.3을 시작합니다. |
| 2024년 9월 | 노트북에서 패브릭 사용자 데이터 함수 호출 | 이제 Microsoft Fabric Notebooks 또는 Spark 작업에서 직접 PySpark 코드에서 UDF(사용자 정의 함수)를 호출할 수 있습니다. NotebookUtils 통합을 사용하면 UDF를 호출하는 몇 줄의 코드작성하는 것만큼 간단합니다. |
| 2024년 9월 | 기능 허브 | 새 Functions Hub는 사용자 데이터 함수보고, 액세스하고, 관리할 수 있는 단일 위치를 제공합니다. |
| 2024년 9월 | Lakehouse Delta 테이블 이름에 공백에 대한 지원 | 이제 이름에 공백이 포함된 델타 테이블을 만들고 쿼리할 수 있으며, 예를 들어 "지역별 판매"나 "고객 피드백"과 같은 테이블이 가능합니다. 모든 패브릭 런타임 및 Spark 제작 환경은 공백이 있는 테이블 이름을 지원합니다. |
| 2024년 9월 | GraphQL API에서 기능 사용/사용 안 함 | GraphQL API 쿼리 및 변형에 대한 사용/사용 안 함 기능은 관리자와 개발자에게 API 액세스 및 사용에 대한 세부적인 제어를 제공합니다. |
| 2024년 9월 | Livy 엔드포인트의 공용 REST API | Fabric Livy 엔드포인트 사용하면 사용자가 지정된 패브릭 작업 영역 내의 Spark 컴퓨팅에서 Spark 코드를 제출하고 실행할 수 있으므로 Notebook 또는 Spark 작업 정의를 만들 필요가 없습니다. |
| 2024년 9월 | OneLake SAS(미리 보기) | OneLake SAS에 대한 지원은 이제 베타 버전으로 제공됩니다. 이 기능을 사용하면 애플리케이션에서 Microsoft Entra ID로 지원되는 사용자 위임 키를 요청한 다음 이 키를 사용하여 수명이 짧은 사용자 위임 OneLake SAS 토큰을 생성할 수 있습니다. 이 토큰을 전달하여 다른 도구, 노드 또는 사용자에게 위임된 액세스를 제공하여 안전하고 제어된 액세스를 보장할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | 패브릭(미리 보기)에서 Databricks Unity 카탈로그 테이블에 액세스 | Azure Databricks Unity 카탈로그가 미러된 패브릭을 사용하면 Lakehouse의 패브릭 워크로드에서 Unity 카탈로그로 관리되는 데이터를 읽을 수 있습니다. 이제 Fabric에서 "미러된 Azure Databricks 카탈로그"라는 새 데이터 항목을 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 사용할 수 있는Databricks Unity 카탈로그 테이블을 참조하세요. |
| 2024년 9월 | Fabric 노트북에서 T-SQL 지원 | Microsoft Fabric의 T-SQL Notebook 기능 사용하여 Notebook 내에서 T-SQL 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 이를 사용하여 복잡한 쿼리를 관리하고 더 나은 markdown 설명서를 작성할 수 있습니다. 또한 연결된 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트에서 T-SQL을 직접 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 노트북에서 T-SQL 지원을 살펴보세요. |
| 2024년 9월 | OneLake 바로 가기 모음 Google Cloud Storage | 이제 일반적으로 사용할 수 있는 기능인 GCS(Google Cloud Storage) 바로 가기 만들어 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결합니다. |
| 2024년 9월 | OneLake의 S3 호환 데이터 원본에 대한 바로 가기 | 이제 일반적으로 사용할 수 있는 기능인 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결하는 S3 호환 바로 가기 만듭니다. |
| 2024년 8월 | MsSparkUtils를 NotebookUtils로 업그레이드 | MsSparkUtils 라이브러리는 NotebookUtils으로 이름이 변경되었습니다.
NotebookUtils는 MsSparkUtils과의 하위 호환성을 유지하지만, 새로운 기능은 NotebookUtils 네임스페이스에만 추가됩니다. Fabric의 |
| 2024년 8월 | 노트북 가져오기 UX 개선 | 노트북 가져오기 기능의 사용자 인터페이스가 향상되었습니다. 이제 작업 영역 도구 모음의 통합 항목을 사용하여 노트북, 보고서 또는 페이지 매김된 보고서를 손쉽게 가져올 수 있습니다. |
| 2024년 8월 | 패브릭의 Apache Spark 런타임 라이프사이클 | 패브릭 문서에서 Apache Spark 런타임의 |
| 2024년 7월 | MSSparkUtils API |
mssparkutils.runtime.context는 Notebook 이름, 기본 레이크하우스, 작업 영역 정보(파이프라인 실행인 경우) 등 현재 라이브 세션의 컨텍스트 정보를 제공하는 새 API입니다. 자세한 내용은 패브릭용 Microsoft Spark 유틸리티(MSSparkUtils)를 참조하세요. |
| 2024년 7월 | 환경 리소스 폴더 | 새 환경 리소스 폴더는 여러 Notebooks에서 협업을 간소화하도록 설계된 공유 리포지토리입니다. |
| 2024년 6월 | Spark 런타임의 Fabric Synapse Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터(미리 보기) | Synapse Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터(미리 보기)를 사용하면 Spark 개발자 또는 데이터 과학자가 간소화된 Spark API를 사용하여 레이크하우스의 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트(동일한 작업 영역 내 또는 작업 영역 간)의 데이터에 액세스하고 작업할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | 공용 API를 공유하는 외부 데이터 미리 보기 | 이제 OneLake 외부 데이터 공유를 위한 REST API를 미리 보기로 사용할 수 있습니다. 이제 공용 API를 통해 공유 만들기를 자동화하여 데이터 공유 사용 사례를 확장할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | 용량 풀 미리 보기 | 용량 관리자는 이제 워크로드 요구 사항에 따라 사용자 지정 풀(미리 보기) 만들어 컴퓨팅 리소스에 대한 세부적인 제어를 제공할 수 있습니다. 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 대한 사용자 지정 풀은 작업 영역 Spark 설정 및 환경 항목 내에서 Spark 풀 옵션으로 설정할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | Apache Spark용 네이티브 실행 엔진 | 이제 Fabric 런타임 1.2용 Fabric 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학의 Apache Spark용 네이티브 실행 엔진이 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 패브릭 Spark용 네이티브 실행 엔진을 참조하세요. |
| 2024년 6월 | OneLake 데이터 액세스 역할 API | OneLake 데이터 액세스 역할이 미리 보기로 릴리스된 후 데이터 액세스 역할 관리에 새 API를 사용할 수 있습니다. 이러한 API를 사용하여 레이크하우스에 대한 세분화된 데이터 액세스를 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 런타임 1.3(Apache Spark 3.5, Delta Lake 3.1, R 4.3.3, Python 3.11)(미리 보기) | 패브릭 런타임 1.3의 향상된 기능에는 Delta Lake 3.1 통합, Python 3.11과의 호환성, 시작 풀 지원, 환경과의 통합 및 라이브러리 관리 기능이 포함됩니다. 또한 이제 패브릭 런타임은 R 언어를 지원하고 Copilot을 통합하여 데이터 과학 환경을 보강합니다. |
| 2024년 5월 | Spark 실행 시리즈 분석 및 자동 조정 기능 미리 보기 | Spark 모니터링 실행 시리즈 분석 기능을 동일한 Notebook 또는 Spark 작업 정의에서 파이프라인 Spark 활동 되풀이 실행 인스턴스 및 반복적인 Spark 실행 활동에 대한 실행 기간 추세 및 성능 비교를 분석할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 온-프레미스 및 네트워크 제한 데이터 원본에 대한 OneLake 바로 가기(미리 보기) | S3 호환, Amazon S3 또는 Google Cloud Storage 데이터 원본의 네트워킹 가시성을 통해 사용자 환경의 컴퓨터에서 패브릭 온-프레미스 데이터 게이트웨이를 사용하여 온-프레미스 데이터 원본에 연결합니다. 그런 다음 바로 가기를 만들고 해당 게이트웨이를 선택합니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터에 대한 바로 가기 만들기 정보를참조하세요. |
| 2024년 5월 | Notebook의 메모 @tagging | 이제 Notebook은 Office 제품을 사용하는 익숙한 기능과 마찬가지로 메모에서 다른 사용자에게 태그를 지정하는 기능을 지원합니다. |
| 2024년 5월 | Notebook 리본 업그레이드 | 홈 탭의 세션 연결 컨트롤 및 데이터 랭글러 버튼, 높은 동시성 세션, 세션 시간 제한을 포함한 새 뷰 세션 정보 컨트롤을 포함한 Fabric Notebook 리본 메뉴의 새로운 기능입니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 엔지니어링: 환경 GA | 이제 Fabric의 환경이 일반 공급됩니다. 환경은 한 곳에서 Spark 작업을 실행하는 데 필요한 모든 설정을 구성할 수 있는 중앙 집중식 항목입니다. GA에서는 Git, 배포 파이프라인, REST API, 리소스 폴더 및 공유에 대한 지원을 추가했습니다. |
| 2024년 5월 | 작업 영역 데이터 엔지니어링/과학을 위한 공용 API | 패브릭 데이터 엔지니어링/과학 작업 영역 설정을 위한 REST API 지원을 통해 Spark 컴퓨팅을 생성/관리하고, 기본 런타임/기본 환경을 선택하며, 높은 동시성 모드를 사용 또는 사용하지 않도록 설정하거나, ML 자동 로깅을 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | 패브릭 Spark 낙관적 작업 허용 | 패브릭 Spark 낙관적 작업 허용은 제한 오류 빈도(HTTP 430: Spark 용량 한도 초과 응답)를 줄이고 특히 사용량이 많은 시간에 고객의 작업 허용 환경을 개선합니다. |
| 2024년 4월 | 시작 풀에 대한 단일 노드 지원 | 시작 풀에 대한 단일 노드 지원을 사용하면 시작 풀을 최대 1개의 노드로 설정하고 Spark 세션에 대한 초고속 세션 시작 시간을 확보할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | Synapse VS Code용 컨테이너 이미지 | 개발 프로세스를 간소화하기 위해 확장에 필요한 모든 종속성이 포함된 Synapse VS Code용 컨테이너 이미지가 릴리스되었습니다. |
| 2024년 4월 | Spark 작업 정의와 Git 통합 | Spark 작업 정의와 Git 통합을 사용하면 Spark 작업 정의의 변경 내용을 Git 리포지토리로 체크 인할 수 있습니다. 여기에는 Spark 작업 및 기타 항목 속성의 소스 코드가 포함됩니다. |
| 2024년 4월 | Notebook의 개선된 새 개체 탐색기 환경 | 새로운 개체 탐색기 환경은 탐색기에서 데이터 원본의 유연성과 검색 가능성을 향상시키고 리소스 폴더의 검색 가능성을 개선합니다. |
| 2024년 4월 | %Notebook에서 스크립트 실행 | 이제 Jupyter Notebook 명령과 마찬가지로 %run할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | S3 호환 데이터 원본에 대한 OneLake 바로 가기 미리 보기 | 이제 S3 호환 데이터 원본에 대한 OneLake 바로 가기가 미리 보기로 제공됩니다. Amazon S3 호환 바로 가기를 생성하여 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결합니다. |
| 2024년 4월 | Google Cloud Storage에 대한 OneLake 바로 가기 미리 보기 | 이제 Google Cloud Storage에 대한 OneLake 바로 가기가 미리 보기로 제공됩니다. Google Cloud Storage 바로 가기를 생성하여 데이터를 복사하거나 이동하지 않고도 단일 통합 이름 공간을 통해 기존 데이터에 연결합니다. |
| 2024년 4월 | OneLake 데이터 액세스 역할 | Lakehouse에 대한 OneLake 데이터 액세스 역할은 미리보기입니다. 역할 권한 및 사용자/그룹 할당은 새 폴더 보안 사용자 인터페이스를 통해 쉽게 업데이트할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | "테이블에 로드"에 대한 새로운 유효성 검사 향상 | "테이블에 로드" 기능의 새로운 유효성 검사 기능이 향상되어 유효성 검사 문제를 완화하고 데이터 로드 환경을 더 원활하고 빠르게 만들 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Notebook 작업에 대한 큐 | 이제 Notebook 작업에 대한 작업 큐를 사용하면 파이프라인 또는 Job Scheduler에 의해 트리거되는 작업이 큐에 추가되고 용량이 해제될 때 자동으로 다시 시도됩니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric Spark의 작업 큐를 참조하세요. |
| 2024년 3월 | Apache Spark에 대한 자동 조정 쿼리 튜닝 기능 | 이제 Apache Spark에 대한 자동 조정 쿼리 튜닝 기능을 사용할 수 있습니다. 자동 조정은 Spark SQL 쿼리 및 기계 학습 알고리즘의 기록 데이터를 활용하여 구성을 자동으로 미세 조정하여 더 빠른 실행 시간과 향상된 효율성을 보장합니다. |
| 2024년 3월 | OneLake 파일 탐색기: Excel을 통해 편집 | 파일 탐색기의 최신 릴리스 v1.0.11.0을 사용하면 이제 Excel을 사용하여 파일을 직접 업데이트하여 OneDrive에서 사용할 수 있는 사용자 친화적인 환경을 미러링할 수 있다는 사실을 알려드립니다. |
| 2024년 2월 | OneLake 바로 가기에 대한 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기) | 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기)를 사용하면 Fabric의 OneLake 바로 가기에서 ADLS Gen2 스토리지 계정에 안전하고 원활하게 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2024년 2월 | OneLake에서 S3 바로 가기를 사용하여 송신 비용 절감 | 이제 S3에 대한 OneLake 바로 가기가 캐싱을 지원하여 송신 비용을 크게 줄일 수 있는 방법을 알아봅니다. S3 바로 가기와 함께 새 S3 바로 가기에 캐시 사용 설정을 사용합니다. |
| 2024년 2월 | OneLake 바로 가기 API | OneLake 바로 가기에 대한 새로운 REST API를 사용하면 현재 미리 보기로 제공되는 바로 가기를 프로그래밍 방식으로 만들고 관리할 수 있습니다. 이제 OneLake 바로 가기 를 프로그램 방식으로 만들고 읽고 삭제할 수있습니다. 예를 들어 OneLake 바로 가기 REST API 사용 예시를 참조하세요. |
| 2024년 2월 | 코드 조각 찾아보기 | 새로운 코드 조각 찾아보기 Notebook 기능을 사용하면 지원되는 여러 언어로 일반적으로 사용되는 코드 조각에 대한 코드 조각에 쉽게 액세스하고 삽입할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | 세션 시간 제한 구성 | 이제 Notebook은 현재 라이브 세션에 대한 세션 시간 제한 구성을 지원합니다. 시간 제한으로 인해 리소스가 낭비되거나 컨텍스트가 손실되는 것을 방지할 수 있습니다. Spark 세션의 최대 기간을 분에서 시간까지 지정하고 세션이 만료되기 전에 경고를 받고 확장할 수도 있습니다. |
| 2024년 2월 | Fabric Notebook 상태 표시줄 업그레이드 | 새 Fabric Notebook 상태 표시줄에는 세션 상태, 저장 상태 및 셀 선택 상태의 세 가지 지속형 정보 단추가 있습니다. 또한 컨텍스트 기능에는 git 연결 상태에 대한 정보, 세션 시간 제한을 연장하는 바로 가기 및 실패한 셀 탐색기가 포함됩니다. |
| 2024년 1월 | 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Microsoft Fabric Copilot | 이제 전 세계적으로 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot을 사용할 수 있습니다. 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot이 무엇을 할 수 있습니까? |
| 2024년 1월 | 최신 버전의 OneLake 파일 탐색기 Excel 통합 포함 | 최신 버전의 OneLake 파일 탐색기(v1.0.11.0)를 사용하면 Excel 통합을 포함하여 OneLake 사용 환경을 개선하기 위한 몇 가지 업데이트가 제공됩니다. |
패브릭 데이터 엔지니어링 샘플 및 지침
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | OneLake 보안 이해: 바로 가기 사용법 | 바로 가기를 사용하여 OneLake 보안을 이해 하면 OneLake에서 바로 가기를 사용할 때 보안이 어떻게 관리되는지 설명합니다. 자세한 내용은 OneLake 바로 가기 보안을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | 바로 가기 연결 관리 | Microsoft Fabric에서 바로 가기에 대한 연결을 관리하고 OneLake 바로 가기에 대한 연결을 중앙에서 관리하는 방법을 알아봅니다. 자세한 내용은 OneLake 바로 가기를 사용하여 데이터 원본 통합을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | OneLake에서 큐레이팅된 데이터를 사용하여 데이터 기반 에이전트 빌드 | 이 블로그 게시물에서 Fabric과 OneLake가 AI Foundry에서 AI 프로젝트에 연료를 공급하는 이상적인 데이터 도구인 이유를 알아봅니다. |
| 2025년 4월 | Microsoft Fabric GraphQL API 성능 모범 사례 | Fabric GraphQL API에 대한 모범 사례를 살펴봅니다. 복잡한 쿼리를 처리하든 응답 시간을 최적화하든 이러한 전략은 GraphQL 구현에서 최상의 성능을 얻는 데 도움이 됩니다. |
| 2025년 4월 | Visual Studio Code를 사용하여 Microsoft Fabric에서 사용자 데이터 함수 개발, 테스트 및 배포 | 패브릭 사용자 데이터 함수를 사용하면 Fabric에서 서버리스 함수를 호스트하고 실행할 수 있습니다. 개발자는 사용자 지정 논리를 작성하고 패브릭 에코시스템에 포함할 수 있습니다. 샘플 연습은 Visual Studio Code를 사용하여 Microsoft Fabric에서 사용자 데이터 함수 개발, 테스트 및 배포를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | Microsoft Fabric 사용자 데이터 함수를 사용하여 솔루션을 빌드하기 위한 일반적인 사용 사례 | 패브릭 사용자 데이터 함수는 데이터 프로세스 및 파이프라인을 매우 효율적으로 만들 수 있습니다. |
| 2025년 4월 | Microsoft Fabric을 사용하여 분석 웹 애플리케이션 빌드 | 이 블로그 게시물에서는 Microsoft Fabric에서 제공하는 분석 애플리케이션의 아키텍처를 자세히 알아보고 빌드 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다. |
| 2025년 4월 | 메타데이터 기반 Lakehouse 구현 | Microsoft Fabric을 사용하여 엔드 투 엔드 메타데이터 기반 Lakehouse를 디자인하고 구현하는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 3월 | Data Factory를 사용하여 데이터 변환 및 관리 Copilot 간소화 | Data Factory가 데이터 변환 및 관리를 간소화하여 효율성과 생산성을 향상시키는 방법을 Copilot 알아봅니다. Data Factory를 사용하여 데이터 변환 및 관리를 Copilot 간소화하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2025년 3월 | Apache Ozone을 사용하여 Cloudera/Hadoop 데이터 에스테이트를 Fabric OneLake로 가상화하십시오. | Microsoft Fabric OneLake 바로 가기를 사용하여 Cloudera/Apache Ozone의 데이터를 가상화하는 OneLake S3 호환 샘플 아키텍처에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2025년 3월 | OneLake에서 Apache Iceberg 데이터의 강력한 잠금 해제 | OneLake의 Iceberg 테이블 형식 지원을 쉽게 시작할 수 있습니다. Apache Iceberg 데이터를 패브릭으로 가져오는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 2월 | 새 레이크하우스 예제 | 두 개의 친숙한 Lakehouse 샘플인 WideWorldImporters 그리고 NYC Taxi는 스키마가 적용된 레이크하우스와 그렇지 않은 레이크하우스 모두에 대한 심층 분석 및 유연성을 지원하도록 설계되었습니다. |
| 2025년 2월 | Fabric API for GraphQL 사용하여 Python 앱 빌드 | GraphQL용 패브릭 API는 패브릭 내에서 GraphQL 환경을 제공하여 데이터베이스 또는 웨어하우스와 같은 패브릭 항목의 데이터에 안전하고 효율적으로 액세스할 수 있도록 합니다. Flask 프레임워크를 사용하여 Python 애플리케이션을 빌드하여 Fabric SQL 데이터베이스에 연결하고 데이터쿼리하는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 2월 | 데이터 엔지니어링과 & 데이터 과학을 Copilot를 사용하여 패브릭에서 간소화 | 가상의 회사인 Contoso Retailers는 패브릭을 사용하여 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링의 노력을 최대한 활용하는 방법을 알아보고자 합니다. |
| 2025년 2월 | OneLake 바로 가기로 손쉽게 개인 ADLS Gen2에 액세스하기: 단계별 가이드 | 프라이빗 스토리지 계정으로 기존 ADLS Gen2 데이터 레이크를 어떻게 사용할 수 있나요? 솔루션은 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스로, 방화벽 보호되거나 공용 액세스가 완전히 사용하지 않도록 설정된 경우에도 ADLS Gen2의 데이터에 대한 보안 바로 가기를 허용합니다. |
| 2025년 1월 | VPC로 보호되는 Google Cloud Storage 버킷 바로 가기 만들기 | 이 가이드를 따라 VPC로 보호되는 Google Cloud Storage(GCS) 버킷에 대한 OneLake 바로 가기를 만드십시오. |
| 2025년 1월 | GraphQL용 패브릭 API에 대한 모범 사례 | GraphQL을 위한 Microsoft Fabric API는 웨어하우스, 레이크하우스 및 미러된 데이터베이스와 같은 위치에서 데이터를 신속하게 가져오기 위해 GraphQL API를 설정할 수 있는 편리한 서비스입니다. GraphQL패브릭 API를 사용하여 애플리케이션을 빌드할 때 |
| 2024년 12월 | 프로덕션 작업 영역에 접근할 수 없는 상황에서 Fabric Spark 애플리케이션 문제 해결 | 프로덕션 작업 영역에 Fabric Spark Notebooks를 배포했지만, 이를 직접 액세스할 수는 없습니다. 프로덕션 지원 팀은 프로덕션 작업 영역에서 Fabric Spark 작업이 실패했다고 보고하고 문제를 해결하기 위해 로그를 분석해야 합니다. Spark 애플리케이션문제를 해결하기 위해 Spark 엔지니어는 일반적으로 작업, 단계, 스토리지, 환경, 실행기 및 SQL에 대한 세부 정보를 제공하는 Spark UI를 사용합니다. |
| 2024년 10월 | Microsoft Fabric의 Medallion 아키텍처에 대한 Spark Compute 최적화 | 모듈성을 강조하는 인기 있는 데이터 엔지니어링 접근 방식인 Medallion 아키텍처 Spark Compute를최적화하는 방법을 알아봅니다. 데이터 플랫폼을 브론즈, 실버, 골드의 세 가지 고유한 계층으로 구성합니다. |
| 2024년 8월 | 사용자 지정 Sparklens JAR 빌드 | 이 블로그에서는 Microsoft Fabric에서 사용할 수 있는 Spark 3.Xsparklens JAR을 |
| 2024년 7월 | VPC로 보호되는 S3 버킷에 대한 바로 가기 만들기 | 온-프레미스 데이터 게이트웨이 및 AWS VPC(Virtual Private Cloud)를 사용하여 VPC로 보호되는 S3 버킷에 대한 바로 가기를 만드는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 7월 | 패브릭 데이터 파이프라인의 최신 데이터 가져오기를 사용하여 작업 영역 간에 데이터 이동 | 이제 데이터 파이프라인의 새로운 최신 데이터 가져오기 환경은 직관적인 환경으로 여러 작업 영역에서 Lakehouse 및 웨어하우스로의 복사를 지원합니다. |
| 2024년 6월 | 패브릭에서의 데이터 수집 이해: 패브릭 데이터 파이프라인을 사용하여 Fabric Lakehouse로 데이터를 수집하기 위한 기본 구성 요소 | 패브릭에서 레이크하우스를 빌드하는 동안 다양한 고객과 함께 작업한 경험을 기반으로 하는 일괄 처리 데이터 수집 프레임워크에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 6월 | 데이터 흐름 Gen2에서 빠른 복사를 사용하여 성능 향상 및 비용 절감 | 빠른 복사 기능이 Dataflows Gen2의 성능 및 비용 효율성을 향상시키는 방법에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | 데이터 파이프라인을 사용하여 다른 작업 영역의 Lakehouse에서 데이터 복사 | 데이터 파이프라인을 통해 서로 다른 작업 영역을 교차하는 Lakehouse 간에 데이터를 복사하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | Sparklens를 사용하여 Microsoft Fabric Spark Notebook 프로파일링 | 이 블로그에서는 오픈 소스 Spark 프로파일링 도구인 Sparklens를 활용하여 Microsoft Fabric Spark Notebook을 프로파일링하고 Spark 코드의 성능을 향상시키는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 3월 | Fabric Lakehouse 브리징: Seamless ETL을 위한 Delta Change Data Feed | Delta Change Data Feed를 사용하여 medallion 아키텍처의 여러 레이크하우스에서 원활한 데이터 동기화를 용이하게 하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 1월 | Fabric Data Factory 데이터 파이프라인을 사용하여 Notebook 기반 워크플로 오케스트레이션 | 데이터 파이프라인과 함께 Fabric의 Data Factory를 사용하여 Fabric Spark Notebook 워크플로를 빌드할 때의 지침 및 모범 사례입니다. |
패브릭 데이터 과학
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 데이터 과학 환경에 대한 보관된 개선 사항 및 기능을 요약합니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | Microsoft Copilot Studio와 패브릭 데이터 에이전트 통합(미리 보기) | 패브릭 데이터 에이전트는 미리 보기로 제공되며 Microsoft Copilot Studio의 사용자 지정 설정에 에이전트로 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Copilot Studio(미리 보기)와 패브릭 데이터 에이전트 통합을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | Python SDK를 사용하여 패브릭 데이터 에이전트 평가(미리 보기) | 이제 Python SDK를 사용하여 패브릭 데이터 에이전트를 프로그래밍 방식으로 평가할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Copilot Studio에서 패브릭 데이터 에이전트 사용(미리 보기)을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | Azure AI 에이전트 서비스와 패브릭 데이터 에이전트 통합(미리 보기) | Azure AI Foundry의 Azure AI 에이전트 서비스와 Fabric의 데이터 에이전트 통합을 시작하게 되어 기쁩니다. 시작하려면 Microsoft Copilot Studio에서 패브릭 데이터 에이전트 사용(미리 보기)을 참조하세요. 패브릭 데이터 에이전트 SDK는 미리 보기에서도 사용할 수 있습니다. |
| 2025년 4월 | 파이프라인 내 노트북을 위한 고동시성 모드 | 이제 일반 공급되는 파이프라인의 Notebook에 대한 높은 동시성 모드를 사용하면 사용자가 파이프라인 내의 여러 Notebook에서 Spark 세션을 공유할 수 있습니다. 높은 동시성 모드사용자는 파이프라인 작업을 트리거할 수 있으며 이러한 작업은 자동으로 기존 높은 동시성 세션으로 압축됩니다. |
| 2025년 3월 | 패브릭 노트 환경에서 AI 생산성 향상 | 최신 Copilot 업데이트는 셀 내 상호 작용, 더 나은 코드 생성 및 패브릭과의 원활한 통합을 통해 생산성을 향상시킵니다. 자세한 내용을 보려면 패브릭 노트북 업데이트의 새로운 기능 Copilot을 참조하십시오. |
| 2025년 2월 | 용량 설정에는 시작 풀을 사용하지 않도록 설정하는 옵션이 포함됩니다. | 데이터 엔지니어링/과학 용량 설정의 새로운 컨트롤에는 용량 관리자가 패브릭 용량에 연결된 작업 영역에 대해 더 나은 컴퓨팅 제한을 적용할 수 있도록 작업 영역에 대해 시작 풀을 사용하지 않도록 설정하는 옵션이 포함됩니다. |
| 2025년 2월 | AI 기능(미리보기) | GenAI를 사용한 데이터 엔지니어링 AI 함수가 현재 미리 보기로 제공됩니다. AI 기능을 사용하면 요약, 분류, 텍스트 생성 및 그 외 다양한 작업을 GenAI의 힘으로 단일 코드 라인으로 수행할 수 있습니다. |
| 2025년 2월 | ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric Spark(미리 보기) | Microsoft와 Esri는 Microsoft Fabric공간 분석을 도입하기 위해 파트너로 협력했습니다. Microsoft Fabric Spark 내의 ArcGIS 통합에 대한 자세한 내용은 ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric(미리 보기) 및 ArcGIS in Fabric 통합참조하세요. |
| 2025년 2월 | 패브릭 촉매 포털 | Fabric Catalyst Portal은 Microsoft Fabric 채택을 가속화하기 위해 모범 사례, 기술 지침 및 실제 인사이트를 통해 파트너가 역량을 강화하도록 설계된 공동 기술 허브입니다. Microsoft 파트너 등록이시작되었습니다. 첫 번째 지침은 Real-Time 인텔리전스에 초점을 맞추고 있습니다. |
| 2025년 1월 | GraphQL용 Microsoft Fabric API를 사용하여 앱 빌드 | Microsoft Fabric에는 데이터 애플리케이션을 빌드하기 위한 GraphQL API가 있으므로 Microsoft Fabric의 데이터 웨어하우스, Lakehouse, 미러된 데이터베이스 및 DataMart와 같은 원본에서 데이터를 가져올 수 있습니다. |
| 2024년 12월 | Notebook 버전 기록 | Fabric Notebook 버전 기록 자동 및 수동 검사점, 추적된 변경 내용, 버전 비교 및 이전 버전 복원을 비롯한 강력한 기본 제공 버전 제어 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 Notebook 버전 기록참조하세요. |
| 2024년 12월 | Python Notebook (미리 보기) | Python Notebook 기본 언어로 Python을 사용하여 더 작은 데이터 세트를 사용하는 BI 개발자 및 데이터 과학자를 위한 것입니다. 시작하려면 Python 경험을 Notebook에서 사용을 참조하세요. |
| 2024년 11월 | Fabric(미리 보기)의 로우 코드 AutoML 사용자 경험 | AutoML 또는 자동화된 Machine Learning은 기계 학습 모델을 개발하는 데 시간이 많이 걸리고 복잡한 작업을 자동화하는 프로세스입니다. 새로운 낮은 코드 AutoML 환경 회귀, 예측, 분류 및 다중 클래스 분류를 비롯한 다양한 작업을 지원합니다. 시작하려면 자동화된 ML(미리 보기)사용하여 모델을 만듭니다. |
| 2024년 10월 | 오픈 소스 향상: 확장 가능한 AutoML용 FLAML에 대한 패브릭의 기여 | Spark 워크로드에 대한 FLAML의 기능을 향상시키는 데 집중했습니다. 우리는 FLAML 프로젝트에 몇 가지 새로운 Spark 및 다른 추정기를 기여했습니다. AutoML in Fabric(미리 보기)사용해 보세요. |
| 2024년 9월 | Spark DataFrames GA용 데이터 랭글러 | 데이터 랭글러가 이제 정식으로 제공됩니다. 예비 데이터 분석을 위한 Notebook 기반 도구인 Data Wrangler는 pandas DataFrames와 Spark DataFrames 둘 다에서 작동하며 사용성 향상 기능을 추가하여 일반적으로 사용할 수 있게 됩니다. |
| 2024년 9월 | 작업 영역 설정에서 노트북 대화형 실행(미리 보기) 세션 만료 제어 | 데이터 엔지니어링/과학 작업 영역 설정의 새 세션 만료 제어 사용하면 Notebook 대화형 세션의 최대 만료 시간 제한을 설정할 수 있습니다. 기본적으로 세션은 20분 후에 만료되지만 이제 최대 만료 기간을 사용자 지정할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | Notebook 의 파일 편집기 | Fabric Notebook 파일 편집기 기능을 사용하면 Notebook의 리소스 폴더 및 Notebook의 환경 리소스 폴더 내에서 직접 파일을 보고 편집할 수 있습니다. 지원되는 파일 형식에는 CSV, TXT, HTML, YML, PY, SQL 등이 있습니다. |
| 2024년 8월 | ML 실험 실행과 모델 버전에 MLFlow 태그 적용하기 | 이제 사용자 인터페이스에서 ML 실험 실행 및 ML 모델 버전에 MLflow 태그를 |
| 2024년 8월 | Spark 애플리케이션에서 관련된 ML 실험 실행을 추적 | 이제 모니터링 허브의 향상된 기능을 사용하여 Spark 애플리케이션 내에서 관련된 ML 실험 실행을 추적할 수 있습니다. 또한 실험 항목을 모니터링 허브에 통합할 수 있습니다. |
| 2024년 8월 | Fabric AutoML 모델 PREDICT 사용 | 이제 AutoML을 사용한 학습 후 예측으로 이동하여 Batch 예측을 기본 제공 Fabric PREDICT UI 및 코드 우선 API를 통해 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric에서 PREDICT를 사용하여 기계 학습 모델을 채점하는 방법을참조하세요. |
| 2024년 7월 | 미리 설치된 의미 체계 링크 | 이제 의미 체계 링크가 기본 런타임에 포함됩니다. Spark 3.4 이상에서 패브릭을 사용하는 경우 의미 체계 링크가 이미 기본 런타임에 있으며 설치할 필요가 없습니다. |
| 2024년 7월 | 의미 체계 링크 랩 | 의미 체계 링크 랩은 Microsoft Fabric Notebooks에서 사용할 수 있는 유용한 Python 솔루션 라이브러리입니다. 의미 체계 링크 랩을 사용하면 Power BI 개발자와 관리자가 이전의 복잡한 작업을 쉽게 자동화할 수 있으며 패브릭 에코시스템 내에서 의미 체계 모델 최적화 도구에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 의미 체계 링크 랩 문서는 semantic-link-labs 문서를 참조하세요. 자세한 내용 및 작동 모습을 확인하려면 의미 체계 링크 랩 공지 블로그를 참조하세요. |
| 2024년 6월 | 용량 풀 미리 보기 | 용량 관리자는 이제 워크로드 요구 사항에 따라 사용자 지정 풀(미리 보기) 만들어 컴퓨팅 리소스에 대한 세부적인 제어를 제공할 수 있습니다. 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 대한 사용자 지정 풀은 작업 영역 Spark 설정 및 환경 항목 내에서 Spark 풀 옵션으로 설정할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | Apache Spark용 네이티브 실행 엔진 | 이제 Fabric 런타임 1.2용 Fabric 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학의 Apache Spark용 네이티브 실행 엔진이 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 패브릭 Spark용 네이티브 실행 엔진을 참조하세요. |
| 2024년 6월 | 패브릭에서의 데이터 수집 이해: 패브릭 데이터 파이프라인을 사용하여 Fabric Lakehouse로 데이터를 수집하기 위한 기본 구성 요소 | 패브릭에서 레이크하우스를 빌드하는 동안 다양한 고객과 함께 작업한 경험을 기반으로 하는 일괄 처리 데이터 수집 프레임워크에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 6월 | 데이터 흐름 Gen2에서 빠른 복사를 사용하여 성능 향상 및 비용 절감 | 빠른 복사 기능이 Dataflows Gen2의 성능 및 비용 효율성을 향상시키는 방법에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | 작업 영역 데이터 엔지니어링/과학을 위한 공용 API | 패브릭 데이터 엔지니어링/과학 작업 영역 설정을 위한 REST API 지원을 통해 Spark 컴퓨팅을 생성/관리하고, 기본 런타임/기본 환경을 선택하며, 높은 동시성 모드를 사용 또는 사용하지 않도록 설정하거나, ML 자동 로깅을 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | 의미 체계 링크 GA | 이제 의미 체계 링크가 일반 공급됩니다. 패키지에는 기본 VHD가 함께 제공됩니다. 이제 pip 설치 없이 패브릭에서 의미 체계 링크를 바로 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | AI 및 Copilot의 용량 수준 위임 | 전체 조직, 특정 보안 그룹 또는 특정 용량에 대해 이제 테넌트 관리자는 AI 및 패브릭의 Copilot을 사용하도록 설정할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | EU 고객은 지역 간 설정 없이 AI 및 Copilot을 사용할 수 있습니다. | 3월 중순부터 EU 고객은 지리적 간 설정을 켜지 않고 AI 및 Copilot을 사용할 수 있으며, 해당 AI 및 Copilot 요청은 EUDB 내에서 처리됩니다. |
| 2024년 3월 | 하이퍼 매개 변수 튜닝 미리 보기 Code-First |
FLAML은 이제 하이퍼 매개 변수 튜닝을 위해 통합되었으며 현재 미리 보기 기능입니다. 패브릭의 flaml.tune 기능은 이 프로세스를 간소화하여 하이퍼 매개 변수 튜닝비용 효율적이고 효과적인 방법을 제공합니다. |
| 2024년 3월 | Code-First AutoML 미리 보기 | 새로운 AutoML 기능을 사용하면 기계 학습 워크플로를 자동화하고 적은 노력으로 최상의 결과를 얻을 수 있습니다. AutoML 또는 자동화된 Machine Learning지정된 데이터 및 작업 유형에 대해 기계 학습 모델을 자동으로 학습하고 최적화할 수 있는 기술 및 도구 집합입니다. |
| 2024년 3월 | 중첩된 실행 비교 | ML 실험용 실행 목록 보기에서 부모 및 자식 실행은 계층 구조를 도입하여 사용자가 단일 보기 내에서 다양한 부모 및 자식 실행을 손쉽게 보고 원활하게 상호 작용하여 결과를 시각적으로 비교할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | 필수 MIP 레이블 적용 지원 | Fabric의 ML 모델 및 실험 항목은 이제 MIP(Microsoft Information Protection) 레이블에 대한 향상된 지원을 제공합니다. |
| 2024년 1월 | 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Microsoft Fabric Copilot | 이제 전 세계적으로 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot을 사용할 수 있습니다. 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링용 Copilot이 무엇을 할 수 있습니까? |
패브릭 데이터 과학 샘플 및 지침
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | Power BI에서 Copilot 패브릭 데이터 에이전트를 사용하여 심층 인사이트 추출 | Power BI에서 Copilot 패브릭 데이터 에이전트를 사용하여 더 많은 데이터 원본에 연결하고 Power BI에서 더 풍부한 인사이트를 추출할 수 있습니다. 자세한 내용은 패브릭 데이터 에이전트 만들기를 참조하세요. |
| 2025년 5월 | Open Mirroring, Fabric Data Agent 및 Azure AI Foundry를 사용하여 Oracle 데이터베이스에서 AI 가속화 | Open Mirroring, Fabric Data Agent 및 Azure AI Foundry를 사용하여 Oracle 데이터베이스에서 AI를 가속화 하면 고급 분석 및 AI 시나리오를 위해 Oracle 데이터베이스를 Microsoft Fabric 및 Azure AI Foundry와 통합하는 방법을 보여 줍니다. 자세한 내용은 패브릭의 Open Mirroring을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | 데이터 엔지니어링과 & 데이터 과학을 Copilot를 사용하여 패브릭에서 간소화 | 가상의 회사인 Contoso Retailers는 패브릭을 사용하여 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링의 노력을 최대한 활용하는 방법을 알아보고자 합니다. |
| 2024년 9월 | 생성 AI에 Microsoft Fabric 사용: RAG 시스템 빌드 및 개선 가이드 | 이 자습서에는 각각 Microsoft Fabric RAG 시스템을 빌드하고 최적화하는중요한 측면을 다루는 세 가지 주요 Notebook이 포함되어 있습니다. |
| 2024년 6월 | Microsoft Fabric을 사용하여 사용자 지정 AI 애플리케이션 빌드: 향상된 언어 모델에 대한 검색 보강 생성 구현 | 이 가이드에서는 Azure OpenAI 및 Azure AI Search를 사용하여 Microsoft Fabric에서 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구현하는 방법을 안내합니다. |
| 2024년 3월 | 새 AI 샘플 | 새 AutoML 샘플, 모델 튜닝 및 의미 체계 링크 샘플은 Microsoft Fabric의 데이터 과학 샘플의 빠른 자습서 범주에 표시됩니다. |
Microsoft Fabric의 SQL 데이터베이스(미리 보기)
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 SQL 데이터베이스에 대한 보관된 개선 사항 및 기능을 요약합니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 4월 | 패브릭에서 SQL 데이터베이스에 대한 Power BI Desktop 연결 | 이제 Power BI Desktop에서 OneLake 카탈로그 또는 데이터 가져오기 환경을 사용하여 Microsoft Fabric의 SQL 데이터베이스에서 데이터에 대한 보고서를 만들 수 있습니다. 이 Power BI Desktop 기능은 현재 미리 보기로 제공됩니다. 시작하려면 Power BI에서 SQL 데이터베이스에 대한 간단한 보고서 만들기를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | OneLake 바로 가기: 패브릭 SQL 데이터베이스 | 이제 OneLake 바로 가기는 패브릭 SQL 데이터베이스에 대한 연결을 지원하므로 사용자가 OneLake 카탈로그 탐색기를 사용하여 SQL 데이터를 통합 데이터 레이크 환경에 원활하게 통합할 수 있습니다. |
| 2025년 3월 | 백업 스토리지 청구 | 4월 1일부터 Microsoft Fabric의 SQL 데이터베이스에 대한 백업 스토리지 청구가 시작됩니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 SQL Database에 대한 Backup Storage 청구를 참조하세요. |
| 2025년 3월 | 3월 28일부로 기본적으로 활성화된 SQL 데이터베이스 | 패브릭의 SQL 데이터베이스는 3월 28일에 테넌트에 있는 모든 사용자에 대해 사용하도록 설정됩니다. 자세한 내용 및 옵트아웃 가능성에 대한 정보는 Fabric의 SQL 데이터베이스 테넌트 설정에서 기본 체크박스 변경사항을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | 대략적 또는 유사 문자열 일치(미리보기) | 두 문자열이 비슷한지 확인하고 두 문자열 간의 차이를 계산합니다. 이 기능을 사용하여 문자 손상으로 인해 다를 수 있는 문자열을 식별합니다. 유사 문자열 일치란? |
| 2025년 2월 | DATEADD 번호는 bigint를 허용합니다 (프리뷰) |
DATEADD (datepart , number , date )의 경우 숫자는 bigint로 표현될 수 있습니다. 자세한 내용은 DATEADD(Transact-SQL)참조하세요. |
| 2025년 2월 | 정규식 함수(미리 보기) | 정규식(REGEX) 함수는 검색 패턴의 값을 기반으로 텍스트를 반환합니다. 자세한 내용은 정규식참조하세요. |
| 2025년 1월 | 테넌트 수준 프라이빗 링크(미리 보기)에 대한 SQL 데이터베이스 지원 | 테넌트 수준 프라이빗 링크 사용하여 SQL 데이터베이스(미리 보기)를 포함하여 Microsoft Fabric의 데이터 트래픽에 대한 보안 액세스를 제공할 수 있습니다. 자세한 내용은 프라이빗 링크 설정 및 사용과 블로그: 테넌트 레벨 프라이빗 링크(미리 보기)을 참조하세요. |
| 2025년 1월 | SQL 데이터베이스의 청구가 시작됩니다. | 2025년 2월 1일 이후에는 SQL 데이터베이스 대한 컴퓨팅 및 데이터 스토리지가 패브릭 용량에 청구됩니다. 또한 백업 청구는 2025년 4월 1일 이후에 시작됩니다. 자세한 내용은 패브릭 SQL 데이터베이스에 대한청구 활성화를 참조하세요. |
| 2025년 1월 | 전문가에게 질문하기 – 패브릭 데이터베이스 – Livestream 1월 29일! | 새로운 패브릭 데이터베이스 환경 라이브 Q&A 세션에 참여하세요! 제품 엔지니어링 팀은 실시간으로 주요 질문에 답변합니다. |
| 2024년 12월 | SQL 데이터베이스 Copilot | 쿼리 편집기 Copilot 통합에 대해 자세히 알아봅니다. 패브릭 내 SQL 데이터베이스를 위한 Copilot는 SQL 전문 지식이나 역할에 관계없이 여러분을 지원하도록 설계된 AI 기반 도우미입니다. |
| 2024년 11월 | 패브릭 SQL 데이터베이스용 새 커넥터 | 이제 Data Factory에서 데이터 파이프라인과 Dataflow Gen2는 기본적으로 SQL 데이터베이스 커넥터(미리 보기)사용하여 Fabric SQL 데이터베이스 커넥터를 원본 및 대상으로 지원합니다. 자세한 내용은 Fabric SQL Database Connector참조하세요. |
| 2024년 11월 | Fabric SQL 데이터베이스(미리 보기) | Microsoft Fabric SQL 데이터베이스는 Azure SQL Database기반으로 하는 개발자 친화적인 트랜잭션 데이터베이스로, Fabric에서 운영 데이터베이스를 쉽게 만들 수 있습니다. 패브릭의 SQL 데이터베이스는 SQL Database 엔진을 Azure SQL Database로 사용합니다. 이 공지 사항에 대한 자세한 내용은 패브릭 공지 블로그 SQL 데이터베이스를 참조하세요. |
Microsoft Fabric의 SQL 데이터베이스(미리 보기) 샘플 및 지침
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | 저장 프로시저를 사용하는 GraphQL용 Microsoft Fabric API의 스마트 돌연변이 | 저장 프로시저와 함께 GraphQL용 Microsoft Fabric API에서 스마트 돌연변이를 사용하여 SQL 데이터베이스에서 데이터를 만들고, 업데이트하고, 삭제하는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 5월 | GraphQL용 API의 쿼리 및 변형 이해 | GraphQL용 API의 쿼리와 변형 간의 차이점 과 이를 효과적으로 사용하는 방법을 이해합니다. 자세한 내용은 Fabric에서 GraphQL용 API 만들기 및 GraphQL용 데이터 및 Fabric API 추가 질문과 대답을 참조하세요. |
| 2025년 3월 | Azure Blob Storage에서 SQL Database로 RAG 데이터 파이프라인 빌드(분) | 이 블로그 게시물에서는 MICROSOFT Fabric의 SQL 데이터베이스를 사용하여 AI 통합을 위한 데이터를 준비하기 위해 RAG(검색 증강 세대) 파이프라인을 만들기 위한 단계별 지침을 제공합니다. |
| 2025년 2월 | Fabric API for GraphQL 사용하여 Python 앱 빌드 | GraphQL용 패브릭 API는 패브릭 내에서 GraphQL 환경을 제공하여 데이터베이스 또는 웨어하우스와 같은 패브릭 항목의 데이터에 안전하고 효율적으로 액세스할 수 있도록 합니다. Flask 프레임워크를 사용하여 Python 애플리케이션을 빌드하여 Fabric SQL 데이터베이스에 연결하고 데이터쿼리하는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 2월 | Fabric의 SQL 데이터베이스가 낮은 코드/코드 없는 개발자에게 가장 적합한 이유는 | 이 블로그 게시물에서는 Fabric의 SQL 데이터베이스가 낮은 코드/코드 없음 개발자에게 고유하게 적합한 이유를 살펴봅니다. |
| 2025년 2월 | Microsoft Purview 보호 정책을 사용하여 Microsoft Fabric의 SQL 데이터베이스에서 데이터를 관리합니다. | Microsoft Purview의 보호 정책은 SQL 데이터베이스를 비롯한 Microsoft Fabric 항목의 중요한 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다. Purview 정책이 사용자, 앱 및 그룹에 대한 Microsoft Fabric 항목 권한을 재정의하고 데이터베이스내에서 작업을 제한하는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 2월 | ICYMI: 전문가에게 문의 - 패브릭 데이터베이스 | 다음은 Microsoft Reactor의 최근 전문가 질문 세션에서 Fabric의 SQL 데이터베이스에 대한 몇 가지 유용한 질문과 대답입니다. |
| 2025년 1월 | SQL 네이티브 권한 부여 컨트롤을 사용하여 SQL 데이터베이스에서 액세스 관리 | SQL 데이터베이스에서 Microsoft Fabric 액세스 제어를 관리하는 방법의 후속 조치로, SQL 네이티브 액세스 제어를 사용하여 SQL 데이터베이스에 대한 액세스를 관리하는 방법을 학습합니다. Microsoft Fabric의 SQL 데이터베이스는 Microsoft Fabric 액세스 제어 및 SQL 네이티브 액세스 제어의 두 가지 권한 부여 컨트롤 집합을 지원합니다. |
| 2025년 1월 | 용량 메트릭 앱 사용하여 SQL Database 사용량 및 사용량 모니터링 | 용량 메트릭 앱을 패브릭SQL 데이터베이스의 사용량 및 소비를 모니터링하는 데 사용하는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 1월 | 성능 대시보드 튜토리얼 | Microsoft Fabric의 SQL 데이터베이스에서 성능 대시보드을 사용한 성능 문제 진단 및 해결의 전 과정을 성능 대시보드를 통해 SQL 데이터베이스 속도를 높이는 방법을 참조하세요. |
| 2025년 1월 | 작업 영역 역할 및 항목 권한 사용하여 Microsoft Fabric에서 SQL 데이터베이스에 대한 액세스 관리 | SQL Database(미리 보기)는 데이터베이스에 대한 액세스를 관리할 수 있는 두 가지 컨트롤 집합인 Microsoft Fabric 액세스 제어 및 SQL 네이티브 액세스 제어를 지원합니다. Microsoft Fabric 액세스 제어를 SQL 데이터베이스에서 관리하는 방법을 배우십시오. |
| 2024년 12월 | SQL 데이터베이스 대한 소스 제어 통합 | Fabric의 SQL 데이터베이스에는 GitHub 및 Azure DevOps에 대한 소스 제어 통합을 포함하여 긴밀하게 통합되고 완전히 확장 가능한 DevOps 기능 집합이 있습니다. 간소화된 소스 제어판을 통해 git 리포지토리 을 직접 사용하여 Fabric 웹 기반 개발 환경을 활용하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 12월 | Microsoft Fabric SQL 데이터베이스의 쿼리 편집기 탐색하기 | 숙련된 데이터 전문가이든 SQL을 접하는 개발자이든 쿼리 편집기는 모든 기술 수준을 충족하는 기능을 제공하는. 자세한 내용은 SQL 쿼리 편집기 쿼리를 참조하세요. |
| 2024년 11월 | Microsoft Fabric, LangChain 및 Chainlit SQL 데이터베이스를 사용하여 스마트 챗봇 빌드 | 빠르게 성장하는 전자 상거래 스타트업인 Contoso의 창립자라고 상상해 보십시오. 온라인 스토어가 성장함에 따라 가격, 가용성 및 특정 기능과 같은 기본 제품 정보에 대한 많은 고객 문의가 있다는 것을 알게 됩니다. 이러한 일상적인 질문을 자동화하려면 Microsoft Fabric, LangChain 및 Chainlit SQL 데이터베이스를 사용하여 챗봇을 빌드하기로 결정하는. |
| 2024년 11월 | SQL 데이터베이스 대한 |
자세한 내용과 이 새로운 제품을 사용해 보는 방법에 대해 궁금한 경우 Microsoft Fabric: Learn Together |
| 2024년 11월 | 데이터 노출: Microsoft Fabric 미리 보기에서 SQL 데이터베이스 발표 | Microsoft Fabric 공개 미리 보기 SQL 데이터베이스에 대해 소개하는 데이터 노출 비디오를 시청하세요. |
| 2024년 11월 | 패브릭 SQL 데이터베이스 안내 애플리케이션 자습서 | 이 자습서에서는 패브릭SQL 데이터베이스를 활용하는 포괄적인 가이드를 제공합니다. 이 자습서는 데이터베이스 만들기, 데이터베이스 개체 설정, 자율 기능 탐색, 데이터 결합 및 시각화 프로세스를 탐색하는 데 도움이 되도록 조정되었습니다. 또한 데이터를 효율적으로 연결하고 쿼리하는 최신 접근 방식 역할을 하는 GraphQL 엔드포인트를 만드는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 11월 | Fabric SQL 데이터베이스 시작하기 | Fabric에서 SQL 데이터베이스의 기본 작업을 수행하는 방법에 대한 안내된 문서는 관리 포털 테넌트 설정을 사용하여 Fabric에서 SQL 데이터베이스를 사용하도록 설정하는 것부터 시작합니다. |
패브릭 데이터 웨어하우스
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 데이터 웨어하우스에 대한 보관된 개선 사항 및 기능을 요약합니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | ALTER TABLE DROP COLUMN 및 sp_rename COLUMN 지원 | 패브릭 데이터 웨어하우스는 이제 sp_renameCOLUMN 및 ALTER TABLE DROP COLUMN을 지원합니다. |
| 2025년 5월 | JSON 집계 지원 | 패브릭 웨어하우스는 이제 일반적으로 사용 가능한 기능으로 JSON 집계 함수를 지원합니다. 자세한 내용은 JSON_ARRAYAGG 및 JSON_OBJECTAGG 참조하세요. |
| 2025년 5월 | Copilot SQL 분석 엔드포인트용(미리 보기) | SQL 분석 엔드포인트용 엔드포인트는Copilot SQL 분석 엔드포인트에 대한 기능을 도입 Copilot 하여 사용자가 자연어를 사용하여 SQL 쿼리를 생성하고 최적화할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 SQL 분석 엔드포인트를 참조Copilot하세요. |
| 2025년 5월 | Datamarts를 웨어하우스로 업그레이드 | 2025년 6월 1일부터 새 Power BI 데이터마트를 만들면 새 패브릭 웨어하우스 만들기로 리디렉션됩니다. 기존 Power BI 데이터 마트의 경우 Power BI Datamart를 웨어하우스로 업그레이드합니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse를 사용하여 Datamart 통합!을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | 웨어하우스 스냅샷(미리 보기) | 웨어하우스 스냅샷은 데이터 웨어하우스의 특정 시점 읽기 전용 표현입니다. 지난 30일 동안 언제든지 웨어하우스의 스냅샷 을 만들고, 연결하고, 웨어하우스처럼 쿼리하고, 스냅샷을 정기적으로 "롤 포워드"할 수 있습니다. 시작하려면 웨어하우스 스냅샷 만들기 및 관리를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | Spark 런타임에서 Fabric Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터 | 이제 일반 공급되는 데이터 웨어하우스용 Spark 커넥터를 사용하면 Spark 개발자 또는 데이터 과학자가 간소화된 Spark API를 사용하여 레이크하우스의 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트(동일한 작업 영역 내 또는 작업 영역 간)의 데이터에 액세스하고 작업할 수 있습니다. |
| 2025년 4월 | 세션에 국한된 분산 임시 테이블 | 패브릭 데이터 웨어하우스 및 Fabric Lakehouse SQL 분석 엔드포인트의 분산 세션 범위 임시 테이블이 이제 일반 공급됩니다.
#temp 이제 테이블이 세션 범위 또는 로컬 임시 테이블로 지원됩니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse의 테이블을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | BULK INSERT | 이제 패브릭 데이터 웨어하우스의 T-SQL BULK INSERT 문을 일반 공급할 수 있습니다. 자세한 내용은 BULK INSERT 문은 일반적으로 사용 가능합니다를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | SQL 감사 로그 | SQL 감사 로그는 이벤트 타임스탬프, 작업을 트리거한 사용자 또는 프로세스 및 실행된 T-SQL 문과 같은 중요한 세부 정보를 캡처하여 모든 데이터베이스 활동에 대한 포괄적이고 변경할 수 없는 레코드를 제공합니다. 자세한 내용은 패브릭 데이터 웨어하우스에 대한 SQL 감사 로그 소개를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | OPENROWSET 지원 | T-SQL OPENROWSET(BULK) 함수 는 이제 패브릭 데이터 웨어하우스에서 일반 공급됩니다. 자세한 예제는 OPENROWSET 함수(미리 보기)를 사용하여 파일 콘텐츠 찾아보기를 참조하세요. 자세한 내용은 이제 일반 공급되는 패브릭 데이터 웨어하우스의 OPENROWSET 함수를 참조하세요. |
| 2025년 3월 | Fabric Data Warehouse용 마이그레이션 어시스턴트 (미리 보기) | 새 Migration Assistant 는 Azure Synapse Analytics에서 Fabric Data Warehouse로 마이그레이션하는 프로세스를 간소화합니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse용 Migration Assistant의 공개 미리 보기를 참조하세요. |
| 2025년 3월 | 힌트 지원 | 이제 Fabric Data Warehouse는 일부 T-SQL 쿼리 힌트와 조인 힌트를 지원합니다. 자세한 내용은 힌트란?을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | T-SQL 노트북 향상된 기능 | 이제 T-SQL Notebook에는 더 많은 T-SQL 코드 조각, Excel 내에서 쉽게 열기, 웨어하우스의 추적 가능성 및 CI/CD 지원이 포함됩니다. 자세한 내용은 T-SQL Notebook 개선 사항을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | COLLATE 지원 | T-SQL COLLATE 절은 이제 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 COLLATE(Transact-SQL)를 참조하세요. |
| 2025년 2월 | Copilot 데이터 웨어하우스 채팅(미리 보기)용 | 이제 리본 메뉴에 Copilot 시작하는 단추가 표시됩니다Copilot. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse의 Copilot 채팅 창 사용법을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | 중첩된 공통 테이블 식(CTEs) (GA) | 패브릭 웨어하우스와 SQL 분석 엔드포인트는 이제 표준, 순차, 중첩된 CTE를 일반적으로 사용할 수 있는 기능으로 지원합니다. 자세한 내용은 패브릭 데이터 웨어하우징(Transact-SQL)의 중첩된 CTE(공용 테이블 식)를 참조하세요. |
| 2025년 2월 | Spark 런타임의 Fabric Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터(프리뷰) | 데이터 웨어하우스용 Spark 커넥터 사용하면 Spark 개발자 또는 데이터 과학자가 간소화된 Spark API를 사용하여 레이크하우스의 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트(동일한 작업 영역 내 또는 작업 영역 간)의 데이터에 액세스하고 작업할 수 있습니다. 자세한 내용은 Spark Connector for Fabric Data Warehouse - 미리 보기 버전를 참조하세요. |
| 2025년 2월 | OPENROWSET 및 BULK INSERT 지원 (미리 보기) | T-SQL BULK(OPENROWSET) 함수 이제 패브릭 웨어하우스에서 미리 보기 기능으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용 및 예제는 openROWSET 함수(미리 보기) 사용하여 파일 콘텐츠 찾아보기참조하세요. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse에서 BULK INSERT 문 및 Fabric OPENROWSET 미리 보기를 참조하세요. |
| 2025년 1월 | 행 개수 확인이 포함된 COPY INTO 작업 | 이제 COPY INTO 사용하면 원본 데이터의 열 수가 MATCH_COLUMN_COUNT 인수와 함께 대상 테이블의 열 개수와 일치하는지 확인하여 데이터 수집 작업의 동작을 제어할 수 있습니다. |
| 2025년 1월 | 웨어하우스에서 |
이제 ALTER USER 문을 사용하여 패브릭 데이터 웨어하우스 사용자의 기본 스키마를변경하여 데이터베이스에 연결할 때 모든 사용자에게 미리 정의된 스키마 컨텍스트가 있는지 확인할 수 있습니다. |
| 2025년 1월 | Data Insights에는 이제 데이터 스캔 및 CPU 시간 분석 포함됩니다. | queryinsights.exec_requests_history 시스템 보기에서 새 열을 사용하여 대용량 데이터 검색이 쿼리 실행 속도 저하에 기여하는지 여부를 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 웨어하우징의 Query 인사이트를 참조하세요. |
| 2025년 1월 | JSON 집계 지원(미리 보기) | Fabric 웨어하우스는 이제 미리 보기에서 JSON_ARRAYAGG 및 JSON_OBJECTAGG와 같은 JSON 집계 함수를 지원합니다. |
| 2025년 1월 | SET SHOWPLAN_XML 지원 | SET SHOWPLAN_XML T-SQL 구문 이제 Fabric Data Warehouse 및 SQL 분석 엔드포인트에서 미리 보기 기능으로 지원됩니다. 자세한 내용은 패브릭 데이터 웨어하우스의 SHOWPLAN_XML(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2025년 1월 | 서비스 프린시펄 지원 | SPN(서비스 주체)은 패브릭 웨어하우스 항목을 지원하므로 개발자와 관리자는 프로세스를 자동화하고 작업을 간소화하며 데이터 워크플로에 대한 보안을 강화할 수 있습니다. 자세한 내용은 패브릭 데이터 웨어하우스 대한서비스 주체 지원을 참조하세요. |
| 2025년 1월 | 웨어하우스 복원 지점 및 복원 위치 | 이제 복원 지점을 만들고 웨어하우스를 과거 시점으로의 직접 복원을 수행할 수 있습니다. 현재 위치 복원은 데이터 웨어하우스 복구의필수적인 부분으로, 복원 지점이 만들어진 기존 데이터 웨어하우스를 대체하거나 덮어써서 데이터 웨어하우스를 이전에 알려진 신뢰할 수 있는 상태로 복원할 수 있게 합니다. |
| 2025년 1월 | 세분화된 사용 권한이 있는 COPY INTO 작업 | Fabric Data Warehouse의 COPY INTO T-SQL 명령의 향상된 기능으로 세분화된 SQL 컨트롤이 도입되었습니다. 자세한 내용은 COPY INTO 작업을 세분화된 권한로 향상시키기에 관해 참조하세요. |
| 2024년 12월 | Fabric SQL 분석 엔드포인트의 새로운 기능 | 메타데이터 동기화, 마지막으로 성공한 업데이트, 향상된 오류 전파 등을 포함하여 SQL 분석 엔드포인트기능과 사용자 환경을 개선하기 위한 몇 가지 |
| 2024년 11월 | 미러링 열기(미리 보기) | Open 미러링 사용하면 모든 애플리케이션이 개방형 미러링 공용 API 및 접근 방식에 따라 패브릭의 미러된 데이터베이스에 직접 변경 데이터를 쓸 수 있습니다. Open 미러링은 확장 가능하고 사용자 지정 가능하며 오픈되도록 설계되었습니다. 오픈 Delta Lake 테이블 형식을 기반으로 패브릭에서 미러링을 확장하는 강력한 기능입니다. 시작하려면 자습서: Microsoft Fabric의 미러된 데이터베이스 구성을 참조하세요. |
| 2024년 11월 | Azure SQL Managed Instance용 패브릭 미러링(미리 보기) | 이제 패브릭 데이터베이스 미러링이 Azure SQL Managed Instance 데이터베이스 을로 미러링할 수 있습니다. |
| 2024년 11월 | Azure SQL Database GA를 위한 미러링 | Fabric에서 Azure SQL Database 미러링을 사용하면 Microsoft Fabric OneLake로 데이터베이스를 쉽게 가져올있습니다. |
| 2024년 10월 | 대/소문자를 구분하지 않는 데이터 정렬 지원 | 기본적으로 웨어하우스의 데이터 정렬은 대/소문자 구분(CS) 방식으로 'Latin1_General_100_BIN2_UTF8'을 사용합니다. 이제 CI(대/소문자 구분 안 됨) 데이터 정렬사용하여 웨어하우스를 만들 수 있습니다. |
| 2024년 10월 | varchar(max) 및 varbinary(max) 지원 미리 보기 | 이제 Fabric Data Warehouse에서 데이터 형식의 varchar(max) 및 varbinary(max) 대한 지원이 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse의 VARCHAR(MAX) 및 VARBINARY(MAX) 형식 공개 미리 보기 발표을 참조하세요. |
| 2024년 10월 | 동시성 성능 향상 | 작업 영역이 보통에서 중량의 동시성 상태일 때 경합을 줄이기 위해 최근 DQP(분산 쿼리 처리 엔진)의 작업 예약 알고리즘을 최적화했습니다. 테스트에서 이러한 최적화는 워크로드 쿼리에서 상당한 성능을 향상하는 것으로 확인되었습니다. |
| 2024년 10월 | JSON 지원 향상된 기능 | Lakehouse 및 미러된 데이터베이스에 대한 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트의 JSON 기능이 개선되었습니다. 자세한 내용은 JSON 지원 향상된 기능참조하세요. |
| 2024년 10월 | 중첩된 공통 테이블 식 (CTE) (미리 보기) | 패브릭 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트는 표준, 순차 및 중첩된 CTE를 지원합니다. CTE는 Microsoft Fabric에서 일반적으로 사용할 수 있지만, Fabric 데이터 웨어하우징(Transact-SQL)에서 중첩된 공통 테이블 식(CTE)()은 현재 미리 보기 기능입니다. |
| 2024년 9월 | Snowflake GA에 대한 미러링 | 패브릭에서 Snowflake 미러링을 사용하면 Snowflake 데이터를 Microsoft Fabric의 OneLake로 쉽게 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 Mirroring Snowflake을 참조하세요. |
| 2024년 9월 | 데이터 웨어하우스 Copilot | 데이터 웨어하우스용 Copilot(미리 보기) 이제 업데이트되어 미리 보기 기능 사용할 수있습니다. Copilot 채팅 창, 빠른 작업및 코드 완성제공합니다. |
| 2024년 9월 | SQL 분석 엔드포인트의 델타 열 맵핑 | 이제 SQL 분석 엔드포인트는 열 매핑을 사용하도록 설정된Delta 테이블을 지원합니다. 자세한 내용은 Delta 열 매핑 및 SQL 분석 엔드포인트 제한 사항을 참조하세요. 이 기능은 현재 미리 보기로 제공됩니다. |
| 2024년 9월 | Lakehouse 스키마가 포함된 SQL 분석 엔드포인트 | Lakehouse 스키마는 SQL 분석 엔드포인트에서 스키마의 델타 테이블을 쿼리할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 Lakehouse 스키마 기능(미리 보기)참조하세요. |
| 2024년 9월 | 패브릭 데이터 웨어하우스용 Fabric Spark 커넥터 새 기능(미리 보기) | 패브릭 데이터 웨어하우스용 Fabric Spark 커넥터(미리 보기) 이제 사용자 지정 또는 통과 쿼리, PySpark 및 Fabric Runtime 1.3(Spark 3.5) 지원합니다. |
| 2024년 9월 | 새 편집기 개선 사항 | 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트 항목에 대한 편집기 개선은 일관성과 효율성을 향상시킵니다. 자세한 내용은 새 편집기 개선참조하세요. |
| 2024년 9월 | 패브릭 노트북의 T-SQL 지원 (미리 보기) | Microsoft Fabric(미리 보기) T-SQL Notebook 기능을 사용하면 Notebook 내에서 T-SQL 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 이를 사용하여 복잡한 쿼리를 관리하고 더 나은 markdown 설명서를 작성할 수 있습니다. 또한 연결된 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트에서 T-SQL을 직접 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 노트북에서 T-SQL 지원을 살펴보세요. |
| 2024년 9월 | 중첩된 공통 테이블 식 (CTE) (미리 보기) | 패브릭 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트는 표준, 순차및 중첩된 CTE을 지원합니다. CTE는 일반적으로 Microsoft Fabric에서 사용할 수 있지만 웨어하우스의 중첩된 CTE(일반 테이블 식)는 현재 미리 보기 기능입니다. |
| 2024년 9월 | 미러된 Azure Databricks(미리 보기) | Azure Databricks Unity 카탈로그가 미러된 패브릭을 사용하면 Lakehouse의 패브릭 워크로드에서 Unity 카탈로그로 관리되는 데이터를 읽을 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 사용할 수 있는Databricks Unity 카탈로그 테이블을 참조하세요. |
| 2024년 8월 | 최신 데이터 가져오기 환경과 미러링 통합 | 이제 사용자는 최신 데이터 가져오기 환경을 사용하여 OneLake에서 이용 가능한 모든 미러된 데이터베이스를 선택할 수 있습니다. |
| 2024년 8월 | Azure SQL Database 미러된 데이터베이스에서 T-SQL DDL 지원 | Azure SQL Database 미러된 데이터베이스에서 이제 |
| 2024년 8월 | Delta Lake 로그 게시 일시 중지 및 다시 시작 | 이제 창고에 대한 Delta Lake 로그 게시를 |
| 2024년 8월 | 패브릭 웨어하우스의 V 주문 동작 관리 | 이제 웨어하우스 수준에서 V 주문 동작을 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric Warehouse대한 V 주문 이해를 참조하세요. |
| 2024년 8월 | T-SQL 지원 자르기 |
이제 TRUNCATE T-SQL 명령은 웨어하우스 테이블에서 지원됩니다. |
| 2024년 7월 | ALTER TABLE 및 null 허용 열 지원 | 일부 작업에 대한 T-SQL ALTER TABLE 지원과 웨어하우스의 테이블에 대한 null 허용 열 지원이 추가되었습니다. 자세한 내용은 ALTER TABLE(Transact-SQL)을 참조하세요. |
| 2024년 7월 | GA(시간 이동)를 사용하는 웨어하우스 쿼리 | Microsoft Fabric의 Warehouse는 문 수준에서 이전에 존재했던 기록 데이터를 쿼리하는 기능을 제공하며 이제 일반 공급됩니다. 특정 타임스탬프에서 데이터를 쿼리하는 기능은 데이터 웨어하우징 업계에서 시간 이동으로 알려져 있습니다. |
| 2024년 7월 | 패브릭 포털에서 웨어하우스 환경 복원 | 이제 복원 지점을 만들고 웨어하우스 항목의 현재 위치 복원을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 웨어하우스 복원을 통한 원활한 데이터 복구를 참조하세요. |
| 2024년 7월 | 창고 소스 제어(미리 보기) | 웨어하우스와 Git 통합 및/또는 배포 파이프라인을 사용하여 버전이 지정된 웨어하우스 개체의 개발 및 배포를 관리할 수 있습니다. Azure Data Studio 및 Visual Studio Code내에서 사용할 수 있는 SQL Database 프로젝트 확장 사용할 수 있습니다. 웨어하우스 소스 제어에 대한 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 웨어하우스를 통한 CI/CD 를 참조하세요. |
| 2024년 7월 | 시간 이동 및 복제 테이블 보존 기간 확장 | 이제 시간 이동 쿼리 및 복제 테이블의 보존 기간이 30일입니다. |
| 2024년 6월 | 현재 위치 포털 환경 복원 | 이제 패브릭 포털을 통해 웨어하우스에서 사용자가 만든 복원 지점을 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 웨어하우스 현재 위치 복원을 참조하세요. |
| 2024년 6월 | Spark 런타임의 Fabric Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터(프리뷰) | Fabric Data Warehouse용 Fabric Spark 커넥터(미리 보기)를 사용하면 Spark 개발자 또는 데이터 과학자가 간소화된 Spark API를 사용하여 레이크하우스의 Fabric DW 및 SQL 분석 엔드포인트(동일한 작업 영역 내 또는 작업 영역 간)의 데이터에 액세스하고 작업할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 웨어하우스 도구 모니터링 | 패브릭 데이터 웨어하우스의 청구 및 사용률 보고, DMV, 쿼리 인사이트 및 쿼리 작업을 사용하여 연결, 세션 및 요청을 모니터링하는 등 다양한 도구를 사용하여 패브릭 데이터 웨어하우스 작업을 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 쿼리 작업: 실행 중 및 완료된 T-SQL 쿼리를 모니터링하는 원스톱 보기를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | 데이터 웨어하우스 Copilot | Copilot데이터 웨어하우스(미리 보기)용은 이제 제한된 미리 보기에서 사용할 수 있으며 채팅 창, Copilot 및 코드 완성을 제공합니다. |
| 2024년 5월 | 시간 이동이 있는 웨어하우스 쿼리(미리 보기) | Microsoft Fabric의 Warehouse는 현재 미리 보기 상태인 문 수준에서 이전에 존재했던 기록 데이터를 쿼리하는 기능을 제공합니다. 특정 타임스탬프에서 데이터를 쿼리하는 기능은 데이터 웨어하우징 업계에서 시간 이동으로 알려져 있습니다. |
| 2024년 5월 | COPY INTO 개선 사항 | 이제 COPY INTO는 Microsoft Entra ID 인증 및 신뢰할 수 있는 작업 영역 기능을 통해 방화벽으로 보호되는 스토리지에 대한 액세스를 지원합니다. 자세한 내용은 COPY INTO 개선 사항 및 COPY INTO(Transact-SQL)를 참조하세요. |
| 2024년 4월 | ADF 복사 작업의 Fabric Warehouse | 이제 Azure Data Factory/Synapse 파이프라인에서 Fabric Warehouse에 연결할 수 있습니다. 복사 작업, 조회 작업, 저장 프로시저 작업, 스크립트 작업 및 메타데이터 가져오기 작업에서 새 원본 또는 싱크 대상을 만들 때 이 새 커넥터를 찾을 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | Git 통합 | 웨어하우스에 대한 Git 통합을 사용하면 Azure DevOps Git 리포지토리에 대한 웨어하우스의 변경 내용을 SQL 데이터베이스 프로젝트로 체크 인할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | 파티션 제거 | 파티션 제거는 파일이 많은 테이블의 개선된 기능입니다. Lakehouse의 SQL 분석 엔드포인트는 파티션 제거를 사용하여 쿼리와 관련된 파티션에서만 데이터를 읽습니다. 최근 개선된 기능으로 쿼리가 파일이 많은 테이블의 일부 파티션을 대상으로 하는 경우 성능이 더욱 향상되었습니다. |
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric 미리 보기에서 미러링 | Fabric의 미러링을 사용하면 Microsoft Fabric의 OneLake로 데이터베이스를 쉽게 가져올 수 있으므로 원활한 제로-ETL, 데이터에 대한 거의 실시간 인사이트 및 웨어하우징, BI, AI 등을 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric의 미러링이란?을 참조하세요. |
| 2024년 3월 | 콜드 캐시 성능 향상 | Fabric은 Delta 테이블에 데이터를 저장하며 데이터가 캐시되지 않은 경우 쿼리 처리를 위해 parquet 파일 형식 구조에서 메모리 내 구조로 데이터를 트랜스코딩해야 합니다. 최근 콜드 캐시 성능이 향상되어 코드 변환이 더욱 최적화되었으며 이전에 데이터가 캐시되지 않은 경우 테스트에서 최대 9% 더 빠른 쿼리가 관찰되었습니다. |
| 2024년 3월 | DW 편집기를 통해 직접 SQL 데이터베이스 프로젝트 추출 및 게시 |
SQL 데이터베이스 프로젝트 확장은 테이블, 저장 프로시저 또는 함수와 같은 단일 데이터베이스의 스키마를 구성하는 SQL 개체의 로컬 표현인 SQL 프로젝트(.sqlproj) 파일을 만듭니다. 이제 DW 편집기를 통해 SQL 데이터베이스 프로젝트를 직접 추출하고 게시할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | Warehouse 항목의 소유자 변경 | 새 인수 API를 사용하면 웨어하우스 소유자를 현재 소유자에서 SPN 또는 조직 계정일 수 있는 새 소유자로 변경할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | 테이블 RLS 및 CLS 복제 | 복제된 테이블은 이제 복제 테이블의 원본에서 RLS(행 수준 보안) 및 동적 데이터 마스킹을 상속합니다. |
| 2024년 2월 | 성능 향상 경험 | 최근 연결 및 성능 향상에는 웨어하우스를 만들기 위한 향상된 환경, T-SQL 실행, 자동 메타데이터 검색 및 오류 메시징이 포함됩니다. |
패브릭 데이터 웨어하우스 샘플 및 지침
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 4월 | 데이터 웨어하우스를 위한 Copilot 스키마 빌드 | Contoso Retailers가 Data Warehouse를 사용하여 Copilot 데이터에 대한 인사이트를 얻고, 판매 변동의 주요 동인을 식별하고, 보다 정보에 입각한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 4월 | Query Insights를 사용하여 성능 검색자 되기 | Microsoft Fabric의 Query Insights는 30일간의 기록 쿼리 데이터를 저장하는 중앙 집중식 리포지토리 역할을 합니다. Query Insights의 시스템 뷰 및 실제 애플리케이션을 사용하는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 4월 | 패브릭 데이터 웨어하우스의 항목 권한 이해 | 항목 권한의 필요성, 사용자에게 할당할 수 있는 권한 및 효과적으로 구현하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2025년 3월 | DacFx Integration for Warehouse ALM | Git의 DacFx 통합 및 패브릭 웨어하우스용 배포 파이프라인(미리 보기)을 사용하여 웨어하우스 ALM을 간소화합니다. 자세한 내용은 Git 및 배포 파이프라인에서 DacFx 통합을 사용하여 웨어하우스 ALM 간소화를 참조하세요. |
| 2025년 3월 | 창고에서의 스페이셜 쿼리 샘플 | 패브릭 데이터 웨어하우스는 두 가지 기본 공간 데이터 형식인 기하 도형 및 지리를 지원합니다. Fabric 데이터 웨어하우스의 공간 기능에 대해 자세히 알아보세요. |
| 2025년 2월 | Fabric API for GraphQL 사용하여 Python 앱 빌드 | GraphQL용 패브릭 API는 패브릭 내에서 GraphQL 환경을 제공하여 데이터베이스 또는 웨어하우스와 같은 패브릭 항목의 데이터에 안전하고 효율적으로 액세스할 수 있도록 합니다. Flask 프레임워크를 사용하여 Python 애플리케이션을 빌드하여 Fabric SQL 데이터베이스에 연결하고 데이터쿼리하는 방법을 알아봅니다. |
| 2025년 1월 | GraphQL용 패브릭 API에 대한 모범 사례 | GraphQL을 위한 Microsoft Fabric API는 웨어하우스, 레이크하우스 및 미러된 데이터베이스와 같은 위치에서 데이터를 신속하게 가져오기 위해 GraphQL API를 설정할 수 있는 편리한 서비스입니다. GraphQL패브릭 API를 사용하여 애플리케이션을 빌드할 때 |
| 2024년 12월 | Azure Cosmos DB 미러링을 위한 GraphQL™용 Microsoft Fabric API | Azure Cosmos DB와 GraphQL™용 Microsoft Fabric API를 통합하여 거의 실시간 분석 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아봅니다. 자세한 내용은 애플리케이션을 GraphQL용 Fabric API에 연결하는 방법에 대해 알아보려면 애플리케이션을 GraphQL용 Fabric API에 연결하기를 참조하세요. |
| 2024년 11월 | SQL에서 Microsoft Fabric으로의 마이그레이션 : 원활한 전환을 위한 Beginner-Friendly 전략 | Microsoft Fabric 로 SQL 데이터베이스를 마이그레이션하는대해 자세히 알아보세요. 이는 데이터와 분석을 간편하게 결합하는 통합 플랫폼입니다. |
| 2024년 10월 | 패브릭 웨어하우스에서 데이터 연속성 보장 : 모든 시나리오에 대한 모범 사례 | 원활한 엔드 투 엔드 데이터 복구를 사용하도록 데 도움이 되는 일반적인 복구 시나리오 및 기능을 자세히 알아보고 데이터 복원력을위한 모범 사례를 논의합니다. |
| 2024년 8월 | SQL Server 데이터베이스의 패브릭 미러링 | SQL Server는 현재 패브릭 미러된 데이터베이스에 대해 지원되지 않지만 SQL Server 트랜잭션 복제 및 패브릭 미러링조합하여 원본으로 패브릭 미러링을 온-프레미스 SQL Server 데이터베이스로 |
| 2024년 7월 | 패브릭 데이터 웨어하우스에 대한 Microsoft Entra 인증 | 샘플 연결 문자열 및 SQL 인증 대신 Microsoft Entra를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 SQL 인증 대신 Microsoft Entra 인증을 참조하세요. |
| 2024년 6월 | Enterprise T-SQL ETL/ELT 마스터링: Data Warehouse 및 패브릭 파이프라인 가이드 | T-SQL에서 변환을 수행하기 위해 패브릭 파이프라인 및 Data Warehouse를 사용하는 엔터프라이즈 급 ETL/ELT 프레임워크의 기본 요소에 대해 알아봅니다. 또한 엔터프라이즈 전체에서 테이블을 증분 처리하도록 설계된 동적 SQL 스크립트를 검사합니다. |
| 2024년 4월 | 패브릭의 판도 변화: Azure SQL 데이터베이스를 Microsoft Fabric으로 미러링 | Azure SQL 데이터베이스를 Microsoft Fabric에 미러링하는 단계별 가이드입니다. |
| 2024년 2월 | Azure Synapse 전용 SQL 풀을 Fabric 데이터 웨어하우스 컴퓨팅에 매핑 | Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀에서 대략 동일한 수의 Fabric CU(용량 단위)로 DWU(데이터 웨어하우스 단위)를 매핑하는 방법에 대한 지침을 읽어보세요. |
| 2024년 1월 | Data Factory를 사용하여 Fabric Data Warehouse 쿼리 및 명령 자동화 | Fabric Data Factory에는 쉽게 자동화할 수 있는 파이프라인 작업을 사용하여 웨어하우스에서 데이터를 쿼리하고 데이터를 검색하고 명령을 실행하는 여러 가지 방법이 있습니다. |
패브릭 미러링
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 미러링에 대한 보관된 개선 사항 및 기능을 요약합니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | 미러된 Azure SQL Managed Instance의 프라이빗 엔드포인트 지원 및 더 많은 기능 | Azure SQL Managed Instance에 대한 미러링: Azure SQL Managed Instance 를 Microsoft Fabric에 미러링하기 위한 프라이빗 엔드포인트 지원 및 기타 향상된 기능 자세한 내용은 미러된 Azure SQL Managed Instance를 참조하세요. |
| 2025년 5월 | 패브릭 미러링: Microsoft Build 2025의 혁신 | Build 2025는 외부 데이터베이스를 Microsoft Fabric과 통합하기 위한 새로운 미러링 기능 및 향상된 기능을 포함하여 패브릭 미러링의 혁신을 발표했습니다. |
| 2025년 5월 | 방화벽 뒤의 Snowflake 미러링(미리 보기) | 이제 방화벽으로 보호되는 Snowflake를 Microsoft Fabric에 미러링할 수 있습니다. 자세한 내용은 방화벽 뒤에서 Snowflake 미러링 (미리 보기) 및 미러된 Snowflake를 참조하세요. |
| 2025년 5월 | 미러링 열기 | Open 미러링 사용하면 모든 애플리케이션이 개방형 미러링 공용 API 및 접근 방식에 따라 패브릭의 미러된 데이터베이스에 직접 변경 데이터를 쓸 수 있습니다. 이제 일반 공급되는 오픈 미러링이 확장 가능하고 사용자 지정 가능하며 열려 있도록 설계되었습니다. 오픈 Delta Lake 테이블 형식을 기반으로 패브릭에서 미러링을 확장하는 강력한 기능입니다. 시작하려면 자습서: Microsoft Fabric의 미러된 데이터베이스 구성을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | SQL Server 인스턴스에 대한 미러링(미리 보기) | SQL Server 인스턴스에서 데이터베이스 미러링 이 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 SQL Server용 미러링(미리 보기)을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | 패브릭에 대한 Microsoft Purview 데이터 손실 방지 정책 | Microsoft Purview의 DLP(데이터 손실 방지) 정책은 이제 패브릭 KQL 및 미러된 데이터베이스를 지원합니다. 보안 관리자는 DLP 정책을 사용하여 KQL DB 또는 미러된 DB(Snowflake, Azure 등 포함)에 업로드된 데이터를 검사하는 정책을 정의할 수 있습니다. |
| 2025년 3월 | 미러링 CI/CD | 이제 미러링용 CI/CD를 일반 공급합니다. 소스 제어를 위해 Git을 통합하고 ALM 배포 파이프라인을 활용하여 배포 프로세스를 간소화하고 미러된 데이터베이스에 대한 원활한 업데이트를 보장할 수 있습니다. |
| 2025년 3월 | 개방형 미러링 UI 향상된 기능 및 CSV 지원 | Open Mirroring에 대한 CSV 형식 지원 릴리스를 사용하면 API 또는 사용자 환경을 사용할 때 parquet 파일 외에도 CSV 파일을 업로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 Open Mirroring UI 향상 및 CSV 지원을 참조하세요. |
| 2025년 3월 | 방화벽, CI/CD 등을 지원하는 미러링 업데이트 | 패브릭 미러링에 최근에 도입된 다양한 향상된 기능을 살펴보시기 이제 데이터베이스 미러링에서 온-프레미스 데이터 게이트웨이를 사용하여 Azure SQL Database에 대한 방화벽 연결을 지원합니다. |
| 2025년 3월 | 미러된 PostgreSQL 유연한 서버(미리 보기) | 이제 Fabric Database Mirroring은 Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버의 복제 를 미리 보기 기능으로 지원합니다. 유연한 서버 인스턴스에서 Fabric OneLake로 거의 실시간으로 데이터를 지속적으로 복제할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Database for PostgreSQL 유연한 서버 미러링을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | 미리 보기: 방화벽 뒤에 있는 스토리지 계정에 대한 미러된 Azure Databricks 카탈로그 항목 지원 | 미러된 Azure Databricks 카탈로그 항목에 대한 방화벽 뒤에 있는 스토리지 계정은 이제 미리 보기 기능으로 지원됩니다. 방화벽으로 보호되는 ADLS 계정에 저장된 경우에도 Unity 카탈로그 데이터에 안전하게 액세스할 수 있습니다. |
| 2025년 2월 | dab 및 Simplement용 SAP 소스에 대한 Open Mirroring | 개방형 미러링통해 데이터 복제는 파트너와 고객이 사용하여 자체 데이터 통합 기능을 연결할 수 있는 확장 가능한 플랫폼입니다. 오픈 미러링을 통해 데이터를 가져오면 모든 패브릭 워크로드에서 사용할 수 있습니다. 두 파트너는 이제 오픈 미러링통합하는 다음 단계를 수행했으며 고객을 온보딩할 준비가 되었습니다. |
| 2025년 1월 | CI/CD 미러링(프리뷰) | 이제 미러링에서 CI/CD 미리 보기 기능으로 지원합니다. 소스 제어를 위해 Git을 통합하고 ALM 배포 파이프라인을 활용하여 배포 프로세스를 간소화하고 미러된 데이터베이스에 대한 원활한 업데이트를 보장할 수 있습니다. |
| 2025년 1월 | 패브릭의 미러링에서 원본 스키마 지원 | 이제 Fabric의 미러링 기능은 원본 스키마 계층 구조를 복제하는 것을 지원합니다. 자세한 내용은 이제 미러링에서 원본 스키마 복제를 지원하는참조하세요. |
| 2025년 1월 | 미러링에 대한 델타 열 매핑 지원 | Fabric에서 이제 미러링은 델타 열 매핑을 지원합니다. 열 매핑은 사용자가 열 이름에 '``,``;``{``}``(``)``\n``\t``=``.``' 같은 공백 및 특수 문자를 포함할 수 있도록 하는 델타 테이블의 기능입니다. 자세한 내용은 Delta 열 매핑 지원을 참조하세요. |
패브릭 미러링 샘플 및 지침
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | Microsoft Fabric의 미러링 설명 | 패브릭 미러링에 대해 자세히 알아보고, 언제 사용해야 하는지, 그리고 패브릭 미러링이 사용자와 조직에 어떤 가치를 가져다 주나요? |
| 2025년 5월 | Fabric에서 Azure Database for PostgreSQL의 미러링을 통한 트랜잭션 데이터의 간편한 분석 | Microsoft Fabric에서 Azure Database for PostgreSQL용 미러링을 사용하여 Fabric에서 분석을 위해 PostgreSQL 데이터를 복제할 수 있습니다. |
| 2025년 5월 | Open Mirroring, Fabric Data Agent 및 Azure AI Foundry를 사용하여 Oracle 데이터베이스에서 AI 가속화 | Open Mirroring, Fabric Data Agent 및 Azure AI Foundry를 사용하여 Oracle 데이터베이스에서 AI를 가속화 하면 고급 분석 및 AI 시나리오를 위해 Oracle 데이터베이스를 Microsoft Fabric 및 Azure AI Foundry와 통합하는 방법을 보여 줍니다. 자세한 내용은 패브릭의 Open Mirroring을 참조하세요. |
Microsoft Fabric의 Real-Time Intelligence
이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 실시간 인텔리전스에 대한 보관된 개선 사항 및 기능을 요약합니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | FinOps 도구 키트 소개 | Fabric의 새로운 FinOps 도구 키트는 Fabric의 재무 운영 및 비용 관리를 위한 도구를 제공합니다. 자세한 내용은 GitHub의 패브릭에 있는 FinOps Toolkit을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | 직접 수집 모드의 패브릭 Eventstream 파생 스트림(미리 보기) | 이벤트 스트림에서 또는 Eventhouse 데이터 가져오기 마법사를 사용하여 Fabric Eventstream에서 Eventhouse로 데이터를 원활하게 수집할 수 있습니다. 이 기능은 이제 직접 수집 모드에서 Eventstream 파생 스트림을 지원하도록 확장되고 있습니다. 자세한 내용은 이제 직접 수집 모드(미리 보기)에서 Eventstream 파생 스트림을 지원하는 Fabric Eventhouse를 참조하세요. |
| 2025년 5월 | 의미 체계 모델 새로 고침 작업 | 의미 체계 모델 새로 고침 작업을 사용하여 패브릭 의미 체계 모델을 새로 고치는 가장 효과적인 방법인 Power BI 데이터 세트를 새로 고칩니다. 자세한 내용은 시맨틱 모델 새로 고침(일반 공개)을 참조하세요. |
| 2025년 5월 | OneLake 바로 가기용 Eventhouse 쿼리 가속화 | OneLake의 데이터에 대한 임시 쿼리를 보다 빠르게 실행하기 위해 Eventhouse의 OneLake 바로 가기 |
| 2025년 5월 | Eventhouse용 새 OpenAI 플러그 인(미리 보기) | 이제 Eventhouse에 두 가지 강력한 AI 플러그 인인 AI Embed Text Plugin과 AI Chat Completion Prompt 플러그 인을 사용할 수 있습니다. 고급 분석 및 AI 시나리오를 위해 OpenAI 기반 애플리케이션에 Eventhouse 데이터를 연결합니다. 자세한 내용은 ai_embed_text(미리 보기) 및 ai_chat_completion(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2025년 5월 | Azure Storage에서 Eventhouse로 연속 수집(미리 보기) | 이제 Azure Storage에서 Eventhouse로 연속 수집(미리 보기) 을 사용하여 Azure Storage에서 Eventhouse로 데이터를 자동으로 효율적으로 수집할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Storage에서 데이터 가져오기를 참조하세요. |
| 2025년 5월 | 패브릭 이벤트 기반 흐름의 오케스트레이터인 액티베이터 | 패브릭 이벤트 기반 흐름의 오케스트레이터인 활성화기를 사용하면 사용자가 Microsoft Fabric의 실시간 이벤트를 기반으로 작업을 자동화할 수 있습니다. 자세한 내용은 자습서: 활성화기 규칙 만들기 및 활성화를 참조하세요. |
| 2025년 5월 | 디지털 트윈 빌더(미리 보기) | 디지털 트윈 빌더(미리 보기) 는 Real-Time Intelligence 워크로드 내의 새 항목입니다. 디지털 트윈은 엔터티의 데이터 기반 실시간 표현을 만듭니다. 데이터를 사용하여 물리적 작업을 최적화하기 위해 실제 환경의 디지털 표현을 만드는 데이터 모델링 항목입니다. 자세한 내용은 디지털 트윈 빌더(미리 보기)란?을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | 패브릭에 대한 Microsoft Purview 데이터 손실 방지 정책 | Microsoft Purview의 DLP(데이터 손실 방지) 정책은 이제 패브릭 KQL 및 미러된 데이터베이스를 지원합니다. 보안 관리자는 DLP 정책을 사용하여 KQL DB 또는 미러된 DB(Snowflake, Azure 등 포함)에 업로드된 데이터를 검사하는 정책을 정의할 수 있습니다. |
| 2025년 4월 | 패브릭 Real-Time Hub의 OneLake 이벤트에 대한 권한 모델 변경 | 이제 새 SubscribeOneLakeEvents 권한이 있는 사용자가 OneLake 이벤트를 구독할 수 있습니다. 자세한 내용은 패브릭 Real-Time Hub의 OneLake 이벤트에 대한 사용 권한 모델 변경 발표를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | 새로운 Eventstream 소스 | MQTT, Solace PubSub+, Azure Data Explorer, Weather 및 Azure Event Grid를 포함하여 이제 사용할 수 있는 새로운 Eventstream 원본에 대해 자세히 알아보세요. |
| 2025년 4월 | Fabric Eventstream에 대한 CI/CD 및 REST API | Eventstream CI/CD 및 REST API 는 이제 일반 공급됩니다. Eventstream 항목을 프로그래밍 방식으로 만들고, 관리하고, 업데이트할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventstream에 대한 Eventstream CI/CD 및 패브릭 REST API를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | Azure 및 패브릭 이벤트 | Azure 및 패브릭 이벤트를 사용하면 이벤트 기반 솔루션을 워크플로에 통합할 수 있습니다. Azure 및 패브릭 이벤트를 사용하면 OneLake 이벤트 및 Azure Blob Storage 이벤트와 같은 시스템 이벤트를 수집하고 이러한 이벤트를 Activator와 같은 Microsoft Fabric의 소비자에게 제공할 수 있습니다. |
| 2025년 4월 | Synapse Data Explorer에서 Eventhouse로 마이그레이션 도구(미리 보기) | 차세대 Azure Synapse Data Explorer 제품은 Eventhouse로 발전하고 있습니다. 시작하려면 Azure Synapse Data Explorer에서 Fabric Eventhouse로 마이그레이션(미리 보기)을 참조하세요. |
| 2025년 3월 | Solace PubSub+ 커넥터 | Solace PubSub+(미리 보기)와 Fabric Eventstream을 원활하게 연결합니다. 시작하는 방법과 자세한 내용을 보려면, New Solace PubSub+ Connector: 패브릭 Eventstream과 Solace PubSub+를 원활하게 연결합니다(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2025년 3월 | AI 시대에 실시간 인텔리전스의 힘 잠금 해제 | 패브릭 Real-Time 인텔리전스가 게임 체인저인 이유에 대해 자세히 알아보세요. |
| 2025년 3월 | 패브릭 이벤트 스트림에 대한 새 원본 | 패브릭 이벤트 스트림에 대해 지원되는 새 이벤트 원본은 MQTT, 실시간 날씨, Azure Data Explorer, Solace PubSub+, Azure Event Grid 네임스페이스입니다. 다음 이벤트 집합은 샘플 데이터 원본으로 추가됩니다. Buss, S&P 500 회사 주식. |
| 2025년 2월 | Eventhouse OneLake의 대기 시간 구성 | Eventhouse의 적응 메커니즘은 적절한 데이터를 사용하여 최적화된 Parquet 파일을 생성할 수 없는 경우, 쓰기 작업을 지연시킬 수 있습니다. 이제 이 지연을 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventhouse OneLake 가용성을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | Eventhouse 모니터링을 위한Real-Time 대시보드 및 Power BI 템플릿 | Real-Time 대시보드 및 Power BI 템플릿은 기본 제공 그래픽 관리 환경을 제공하도록 설계되었습니다. 이러한 템플릿을 사용하면 쿼리 성능 및 데이터 수집을 쉽게 모니터링할 수 있습니다. 작업 영역 모니터링을 사용하도록 설정하고, 템플릿을 다운로드하며, 패브릭 도구 상자 GitHub 리포지토리에서 데모를 볼 수 있습니다. |
| 2025년 2월 | 새 Real-Time 대시보드 사용자 지정 기능 | 새로운 사용자 지정 기능은 실시간 대시보드 작성자와 뷰어에게 시각적 개체, 레이아웃 및 성능에 대한 더 많은 제어를 제공하며, 여기에는 더 많은 제어, 더 나은 유용성 및 향상된 성능이 포함됩니다. |
| 2025년 2월 | KQL 쿼리 집합의 새롭고 향상된 데이터 소스 트리 | 향상된 데이터 소스 트리에는 이전에 쿼리셋에 연결된 다른 모든 데이터 소스가 표시됩니다. 여기에는 Fabric(Eventhouse/KQL 데이터베이스) 및 Azure 소스(Azure Data Explorer, Application Insights, Log Analytics 클러스터)가 포함됩니다. |
| 2025년 2월 | 이제 원시 KQL 테이블 데이터에 대한 데이터 탐색을 사용할 수 있습니다. | 코드가 필요 없이 데이터를 더 쉽게 탐색할 수 있도록, 사용자 인터페이스 전반의 다양한 위치에서 사용할 수 있는 '데이터 탐색' 기능을 제공합니다. |
| 2025년 2월 | 이벤트하우스 OneLake 가용성 마이그레이션 | OneLake 가용성에 대한 시스템 마이그레이션은 2025년 4월 9일부터 발생합니다. 이는 Eventhouse 내의 데이터에 액세스하는 데 아무런 영향을 주지 않으며 OneLake 가용성 기능을 통해 제공되는 델타 parquet 파일에만 영향을 줍니다. |
| 2025년 1월 | 실시간 정보 ALM 및 REST API GA | 이제 ALM(애플리케이션 수명 주기 관리) 및 패브릭 REST API는 Eventstream, Eventhouse, KQL 데이터베이스, 실시간 대시보드, 쿼리 집합 및 데이터 활성화기 등 모든 RTI 항목에 대해 일반 공급됩니다. ALM에는 배포 파이프라인 및 Git 통합모두 포함됩니다. REST API를 사용하면 프로그래밍 방식으로 항목을 생성/읽기/업데이트/삭제할 수 있습니다. |
| 2024년 12월 | Eventhouse 모니터링(미리 보기) | 미리보기 Eventhouse 모니터링은 여러 이벤트 및 메트릭을 제공하며, 이는 워크스페이스 모니터링에 자동으로 라우팅되고 저장됩니다. 자세한 내용은 이벤트하우스 을관리 및 모니터링하는 방법을 참조하세요. |
| 2024년 12월 | ALM 및 REST API에서 지원되는 모든 Real-Time Intelligence 항목 | Fabric Real-Time Intelligence 항목(Eventstream, Eventhouse, KQL 데이터베이스, 실시간 대시보드, 쿼리 집합 & Activator)은 애플리케이션 수명 주기 관리(ALM) 및 REST API 기능을 지원합니다. |
| 2024년 12월 | Eventhouse 쿼리 가속 (미리 보기) - OneLake 바로 가기 | OneLake의 데이터에 대한 임시 쿼리를 보다 빠르게 실행하기 위해 Eventhouse의 OneLake 바로 가기 |
| 2024년 11월 | 패브릭 Real-Time 허브 의 새 이벤트 범주 | Real-Time Hub의 새 이벤트 범주에는 OneLake 이벤트, 작업 이벤트 및 용량 사용률 이벤트포함됩니다. 이러한 새 이벤트 범주는 현재 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 OneLake 이벤트로 실시간 데이터의 잠재력 해제하기를 참조하세요. |
| 2024년 11월 | 이벤트 스트림 처리 및 이벤트를 Activator로 라우팅(미리 보기) |
이제 Eventstream은 비즈니스 요구 사항에 따라 이벤트를 처리하고 변환한 뒤, 이를 목적지인 Activator로 라우팅하는 것을 지원합니다. 이러한 변환된 이벤트가 Activator에 도달하면 경고를 통해 이벤트를 모니터링하는 규칙 또는 조건을 설정할 수 있습니다. |
| 2024년 11월 | Fabric Eventstream용 REST API | 이제 Eventstream REST API사용하여 Eventstream 항목을 프로그래밍 방식으로 만들고, 관리하고, 업데이트할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventstream대한 |
| 2024년 11월 | Real-Time 인텔리전스: 이제 일반 출시 | Real-Time 인텔리전스가 이제 일반 공급(General Availability)제공됨을 발표하게 되어 기쁩니다. 여기에는 Real-Time 허브, 향상된 Eventstream, Eventhouse, Real-Time 대시보드및 Activator포함됩니다. 자세한 내용은 Real-Time 인텔리전스란 참조하세요. |
| 2024년 11월 | Real-Time 허브 | Real-Time 허브는 이제 일반적으로 이용 가능합니다. 자세한 내용은 Fabric Real-Time Hub소개를 참조하세요. |
| 2024년 11월 | Azure Service Bus 및 Activator에 대한 Eventstream 지원 | Eventstreams는 Azure Service Bus 원본(미리 보기) 및 Fabric 활성화기 대상(미리 보기)을(를) 지원하며 현재 미리 보기로 제공됩니다. 현재 일반적으로 사용할 수 있는 커넥터는 다음과 같습니다: PostgreSQL 데이터베이스(DB) 변경 데이터 캡처(CDC), MySQL DB CDC, Cosmos DB CDC, Azure SQL DB CDC, Azure SQL Managed Instance DB CDC, 가상 머신의 SQL Server DB CDC, Google Pub/Sub, Amazon Kinesis Data Streams, Apache Kafka, Confluent Cloud Kafka 및 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka. Eventstreams는 Git과 배포 파이프라인과의 통합을 통해 Git 통합 및 배포 파이프라인을 지원합니다. |
| 2024년 10월 | Eventstream(미리 보기) 관리형 프라이빗 엔드포인트를 사용하여 데이터 스트리밍 보안 | 패브릭 관리형 프라이빗 엔드포인트를 만들면 프라이빗 네트워크 내에서 또는 방화벽 뒤에 있는 Azure Event Hubs 또는 IoT Hub와 같은 Azure 서비스에 Eventstream을 안전하게 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventstream(미리 보기) 관리형 프라이빗 엔드포인트를 사용하여 데이터 스트리밍 보안참조하세요. |
| 2024년 10월 | 이제 Activator 사용 보고서가 라이브입니다 | Activator 팀은 용량 소비 및 향후 요금을 더 잘 이해할 수 있도록 사용 현황 보고 출시했습니다. 용량 메트릭 앱 컴퓨팅 페이지를 보면 이제 포함된 반사 항목의 작업을 볼 수 있습니다. |
| 2024년 10월 | Real-Time 대시보드 및 기본 KQL 데이터베이스 액세스 분리(미리 보기) | 대시보드 및 기본 데이터에 대한 별도의 권한을 통해 관리자는 이제 원시 데이터 대한 액세스 권한을 부여하지 않고도 사용자가 대시보드를 볼 수 있도록유연성을 갖습니다. |
| 2024년 10월 | Real-Time 대시보드와 GitHub 통합 | Fabric의 Git 통합은 이제 Real-Time 대시보드에서 사용할 수 있습니다. 자세한 정보를 확인하려면 Microsoft Fabric Git 통합이란?을 참조하세요. |
| 2024년 10월 | KQL 쿼리 세트에서 쿼리 결과를 빠르게 시각화하기 | 이제 친숙한 UI를 사용하여 KQL 쿼리 세트 결과를 그래픽으로 즉시 쉽게 시각화하고 쿼리를 다시 실행할 필요 없이 서식을 제어할 수 있습니다. |
| 2024년 10월 | 쿼리를 대시보드에 고정 | 이제 KQL 쿼리셋으로 작성한 쿼리의 결과를 새로운 또는 기존 Real-Time 대시보드에 직접 저장할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | Terraform Provider for Fabric(미리 보기) | 이제 Microsoft Fabric용 Terraform 공급자가 미리 보기로 제공됩니다. Terraform Provider for Microsoft Fabric은 많은 패브릭 리소스의 생성 및 관리를 지원합니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric용 새 Terraform Provider 발표를 참조하세요. |
| 2024년 9월 | Fabric API 대한 서비스 주체 지원 발표 | 이제 서비스 주체를 사용하여 Fabric API액세스할 수 있습니다. 서비스 주체는 Microsoft Entra에서 만들고 Microsoft Entra 및 Microsoft Fabric과 같은 기타 Microsoft 서비스에서 권한을 할당할 수 있는 보안 ID입니다. |
| 2024년 9월 | 데이터에 태그를 추가하여 항목 큐레이션 및 검색 강화 | 태그(미리 보기)를 사용하면 관리자가 데이터분류하고 구성하여 데이터의 검색 가능성을 높이고 최종 사용자의 성공률과 효율성을 높일 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리형 프라이빗 엔드포인트 모든 패브릭 용량에서 | 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리형 비공개 엔드포인트는 모든 패브릭 용량에서사용할 수 있습니다. 이전에는 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리형 프라이빗 엔드포인트를 F64 이상의 용량에서만 사용할 수 있었습니다. 이제 관리되는 프라이빗 엔드포인트를 평가판 용량에서 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | 멀티테넌트 조직 (MTO) (프리뷰) | Fabric은 이제 MTO(Microsoft Entra ID 다중 테넌트 조직)지원합니다. Microsoft Entra ID의 다중 테넌트 조직 기능은 여러 테넌트에서 사용자를 동기화하여 외부 멤버 유형의 사용자로 추가합니다. 자세한 내용은 Microsoft Entra B2B에서 외부 게스트 사용자에게 Power BI 콘텐츠 배포를 참조하세요. |
| 2024년 9월 | Microsoft Fabric이 HITRUST CSF 인증 달성 | Microsoft Fabric이 이제 HITRUST CSF(Common Security Framework) v11.0.1 인증을 받았습니다. |
| 2024년 9월 | Copilot 실시간 대시보드 만들기 | Copilot 테이블을 검토하고 샘플이 포함된 데이터 프로필 및 인사이트를 사용하여 대시보드 자동으로 만들 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | 새 Real-Time 허브 및 KQL 데이터베이스 사용자 환경 | 새 사용자 환경 새로운 Real-Time 허브 탐색, 내 스트림 페이지, 향상된 데이터베이스 페이지 환경등이 있습니다. |
| 2024년 9월 | Eventhouse를 Eventstream에서 새로운 대상으로 | KQL 데이터베이스가 장착된 Eventhouse는 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. Eventstream Eventhouse 대상을사용하면 KQL을 사용하여 데이터 스트림을 효율적으로 처리하고 Eventhouse로 라우팅하고 거의 실시간으로 데이터를 분석할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | Eventstream에 대한 관리되는 프라이빗 엔드포인트 | 이제 Fabric에 대한 |
| 2024년 9월 | KQL 쿼리 세트에 대한 활성화 알림 | 이제 KQL 쿼리 세트 의 KQL 쿼리에서Activator(미리 보기) 경고를 직접 설정할 수 있습니다. 자세한 내용 및 샘플은 KQL 쿼리 세트 활성화자 경고 만들기을 참조하세요. |
| 2024년 9월 | Real-Time 대시보드 연속 또는 10초 새로고침 주기 | 이제 대시보드 자동 새로 고침 기능은 기존 옵션 외에도 연속 및 10초 새로 고침 속도지원합니다. 인기 있는 고객 요청을 처리하는 이 업그레이드를 통해 편집자와 뷰어 모두 거의 실시간 및 실시간 데이터 업데이트를 설정할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | 다변량 이상 탐지 | 시계열 데이터 다변량 변칙 검색을 위한 새로운 워크플로는 AI Anomaly Detector 서비스(독립 실행형 서비스로 사용 중지됨)에서 사용되는 알고리즘을 기반으로 합니다. 자습서는 다변량 변칙 검색 참조하세요. |
| 2024년 9월 | Real-Time Intelligence Copilot 대화 모드 | 자연어를 KQL로 번역하는 Copilot 도우미는 이제 대화 모드지원하므로 채팅 내에서 이전 쿼리를 기반으로 하는 후속 질문을 할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | 새 커넥터 및 UI Real-Time 허브 | 2024년 9월 24일에 릴리스된 4개의 새로운 커넥터: Apache Kafka, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka, Azure SQL Managed Instance CDC, SQL Server on VM DB CDC. Real-Time 허브의 주 페이지에 있는 탭은 왼쪽 탐색 메뉴의 메뉴 항목으로 바뀝니다. 자세한 내용은 Fabric Real-Time Hub사용을 시작하세요. 이제 프라이빗 엔드포인트 을 사용하여 Azure 스트리밍 소스에 연결할 수 있습니다. |
| 2024년 9월 | 공지: Eventhouse Standard Storage 요금 청구 | 9월 16일 주부터 Eventhouse 및 KQL 데이터베이스 항목에서 OneLake Storage 데이터 저장 미터의 청구 가능한 사용량이 표시됩니다. |
| 2024년 8월 | 패브릭 Real-Time 허브 교육 거품 | 새로운 교육 거품은 주요 기능에 대한 단계별 가이드를 제공합니다. 이러한 대화형 가이드를 사용하면 Real-Time 허브의 각 탭을 원활하게 탐색할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Real-Time Hub Teaching Bubble참조하세요. |
| 2024년 8월 | KQL 쿼리 세트 REST API 지원 | 새 패브릭 쿼리 세트 REST API를 사용하면 패브릭에서 KQL 쿼리 세트를 생성/업데이트/삭제하고 수동 개입 없이 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 KQL 쿼리 세트 REST API 지원참조하세요. |
| 2024년 7월 | KQL 데이터베이스에서 레코드 업데이트 미리 보기 | 이제 .update 명령이 일반 공급으로 제공됩니다. Kusto 데이터베이스에서 레코드를 업데이트하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2024년 7월 | 실시간 대시보드 1초 및 10초의 새로 고침 속도 | 이제 실시간 대시보드에서 1초 또는 10초의 매우 빠른 새로 고침 속도를 지원합니다. 자세한 내용은 실시간 대시보드 만들기(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2024년 6월 | Eventhouse의 그래프 의미 체계 | Eventhouse의 그래프 의미 체계를 사용하면 데이터를 그래프로 모델링하고 KQL(Kusto 쿼리 언어)을 사용하여 고급 그래프 쿼리 및 분석을 수행할 수 있습니다. |
| 2024년 6월 | 패브릭 정품 인증자 트리거를 사용하여 실시간 대시보드에 경고 설정 | 이제 실시간 대시보드 시각적 개체는 알림을 지원하여 Activator를 사용하여 모니터링 지원을 확장합니다. Activator와 통합하면 주요 메트릭이 실시간으로 변경됨에 따라 적시에 경고를 받게 됩니다. |
| 2024년 6월 | Delta Lake 형식 GA에서 Eventhouse의 OneLake 가용성 | One logical copy 약속의 일환으로 Delta Lake 형식의 Eventhouse OneLake 가용성을 일반 공급한다는 소식을 공지하게 되어 기쁩니다. |
| 2024년 6월 | 실시간 대시보드 | 실시간 대시보드는 동적으로 그리고 실시간으로 데이터와 상호 작용합니다. 실시간 대시보드는 기본적으로 Eventhouses에 저장된 데이터를 시각화합니다. 실시간 대시보드는 1초 또는 10초의 매우 빠른 새로 고침 속도를 지원합니다. 자세한 내용은 실시간 대시보드를 사용하여 데이터 시각화를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | Eventhouse GA | Eventhouse는 여러 KQL 데이터베이스를 호스팅하는 새로운 동적 작업 영역으로, 일반적으로 Fabric 실시간 인텔리전스의 일부로 일반 공급됩니다. Eventhouse는 상당한 양의 실시간 데이터를 관리하고 분석하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. Eventhouse 만들기 및 관리에 대한 가이드를 시작합니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 인텔리전스의 Copilot | 이제 실시간 인텔리전스의 Copilot이 미리 보기로 제공됩니다. 이미 KQL의 팬이거나 잠재력을 탐구하는 초보자의 경우 Copilot은 시작하는 데 도움이 될 수 있으며 쉽게 데이터를 탐색할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 인텔리전스를 사용하여 패브릭 항목 자동화 | 더 많은 이벤트 기반 방식으로 데이터 파이프라인, Notebooks, Spark 작업과 상호 작용하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 인텔리전스 | 이번 달에는 실시간 분석 및 활성화기의 다음 진화인 실시간 인텔리전스의 발표가 포함됩니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 인텔리전스 새 미리 보기 기능 | 빌드 2024에서는 수집 및 프로세스, 분석 및 변환, 시각화 및 작업 범주로 구성된 실시간 인텔리전스를 위한 12가지 새로운 기능과 특징이 공지되었습니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 허브 미리 보기 | 실시간 허브는 이동 중인 데이터를 스트리밍하기 위한 단일 테넌트 차원의 통합된 논리적 위치입니다. 이를 통해 다양한 원본에서 이동 중인 데이터를 쉽게 검색, 수집, 관리 및 사용할 수 있습니다. 직접 작업할 수 있는 모든 스트림 및 KQL(Kusto 쿼리 언어) 테이블을 나열합니다. 또한 Microsoft 제품 및 패브릭 이벤트에서 스트리밍 데이터를 쉽게 수집할 수 있습니다. 자세한 내용은 Real-Time 허브 개요참조하세요. |
| 2024년 5월 | 이벤트 가져오기 미리 보기 | 이벤트 가져오기 환경을 사용하면 실시간 허브, Eventstreams, Eventhouse 및 Activator에서 직접 광범위한 원본에 연결할 수 있습니다. 이벤트 가져오기를 사용하여 Microsoft 원본의 스트리밍 데이터를 일류 환경으로 패브릭에 직접 가져옵니다. |
| 2024년 5월 | 향상된 Eventstream 기능 미리 보기 | 이제 향상된 Eventstream 기능을 사용하여 새 메시징 커넥터를 통해 Microsoft 원본뿐만 아니라 Google Cloud, Amazon Kinesis, 데이터베이스 변경 데이터 캡처 스트림 등과 같은 다른 플랫폼에서도 데이터를 스트리밍할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | Eventstreams - 향상된 기능 미리 보기 | 향상된 기능 미리 보기는 Google Cloud Pub/Sub, Amazon Kinesis Data Streams, Confluent Cloud Kafka, Azure SQL 데이터베이스 CDC(변경 데이터 캡처), PostgreSQL 데이터베이스 CDC, MySQL 데이터베이스 CDC, Azure Cosmos DB CDC, Azure Blob Storage 이벤트, Fabric 작업 영역 항목 이벤트 및 새 Stream 대상과 같은 많은 새로운 원본을 지원합니다. 비주얼 디자이너에서 편집 모드와 라이브 뷰의 두 가지 고유한 모드를 지원합니다. 또한 데이터 스트림의 콘텐츠를 기반으로 라우팅을 지원합니다. 자세한 내용은 Fabric 이벤트 스트림이란?을 참조 하세요. |
| 2024년 4월 | Kusto Cache 사용량 미리 보기 | Kusto Cache 사용량의 미리 보기는 KQL 데이터베이스 및 Eventhouse 항목에서 OneLake Cache 데이터 저장 미터의 청구 가능한 사용량을 표시하기 시작한다는 것을 의미합니다. 자세한 내용은 KQL 데이터베이스 사용량을 참조하세요. |
| 2024년 4월 | Eventstream에서 일시 중지 및 다시 시작 미리 보기 | 일시 중지 및 다시 시작 기능을 사용하면 Eventstream 내의 다양한 원본 및 대상에서 데이터 스트리밍을 일시 중지할 수 있습니다. 그런 다음, 일시 중지된 시간 또는 사용자 지정된 시간부터 원활하게 데이터 스트리밍을 다시 시작하여 데이터 손실을 방지할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | 새 식 "변경 기준", "증가 기준" 및 "감소 기준" | Activator에서 트리거에 대한 조건을 설정할 때 절대 수 또는 백분율로 데이터가 변경된 시기를 감지할 수 있는 구문을 추가했습니다. 새 식 "변경 기준", "증가 기준" 및 "감소 기준"을 참조하세요. |
| 2024년 3월 | Azure SQL용 새로 발표된 Database Watcher와 Fabric 실시간 인텔리전스 통합 | Azure SQL 사용자는 Microsoft Fabric에서 Database Watcher 모니터링 솔루션을 사용할 수 있습니다. Azure SQL용 Database Watcher(미리 보기)는 고급 모니터링 기능을 제공하며 Eventhouse KQL 데이터베이스와 통합할 수 있습니다. |
| 2024년 3월 | KQL 데이터베이스에서 레코드 업데이트 미리 보기 | 이제 .update 명령을 미리 보기 기능으로 사용할 수 있습니다. Kusto 데이터베이스에서 레코드를 업데이트하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2024년 3월 | Queryset에서 Azure Data Explorer 데이터 쿼리 | 이제 Fabric의 KQL Queryset에서 Azure Data Explorer 클러스터의 데이터에 연결하고 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | Eventhouse 개요: Microsoft Fabric을 사용하여 실시간 데이터 처리 | Eventhouse(미리 보기)는 Fabric 실시간 인텔리전스의 일부인 여러 KQL 데이터베이스를 호스트하는 동적 작업 영역입니다. Eventhouse는 상당한 양의 실시간 데이터를 관리하고 분석하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. Eventhouse 만들기 및 관리에 대한 가이드를 시작합니다. |
| 2024년 2월 | Delta Lake 테이블에 대한 KQL DB 바로 가기는 이름 기반 열 매핑을 지원합니다. | 이제 KQL DB는 열 이름 매핑을 사용하여 Delta 테이블 읽기를 지원합니다. 열 매핑 기능을 사용하면 Delta 테이블 열과 기본 Parquet 파일 열이 서로 다른 이름을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 기본 Parquet 파일을 다시 쓸 필요 없이 Delta 테이블에서 Delta 스키마 진화 작업을 수행할 수 있으며 사용자가 Parquet에서 허용되지 않는 문자를 사용하여 Delta 테이블 열의 이름을 지을 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | Delta Lake 테이블에 대한 KQL DB 바로 가기는 삭제 벡터를 지원합니다. | 이제 KQL DB는 삭제 벡터가 포함된 델타 테이블을 읽고 삭제 벡터가 발견한 삭제를 최신 테이블 버전에 적용하여 현재 테이블 상태를 확인할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | 이제 KQL DB의 데이터 가져오기는 Eventstream을 통해 수집하기 전에 이벤트 처리를 지원합니다. | 이벤트 스트림에서 수집하시기 이전에 이벤트 옵션을 사용하게 되시면 데이터는 대상 테이블로 수집하시기 이전에 데이터를 처리하실 수 있는 것입니다. 이 옵션을 선택하면 Eventstream에서 데이터 가져오기 프로세스가 원활하게 계속됩니다. 이때 목적지 테이블 및 데이터 원본 세부 정보가 자동으로 채워집니다. |
| 2024년 2월 | 이제 KQL DB는 Apache Flink를 사용하여 데이터 수집을 지원합니다. | 오픈 소스 Flink 커넥터를 사용하여 Flink에서 테이블로 데이터를 보낼 수 있습니다. Azure Data Explorer 및 Apache Spark를 사용하여 데이터 기반 시나리오를 대상으로 하는 빠르고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | Kusto Splunk 유니버설 커넥터를 사용하여 Splunk 유니버설 전달자에서 KQL DB로 데이터 라우팅 | 이제 Kusto Splunk 유니버설 커넥터를 사용하여 Splunk 유니버설 전달자에서 KQL DB의 테이블로 데이터를 보낼 수 있습니다. |
Real-Time Intelligence 사례 및 지침
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | Eventhouse에 효율적인 JSON 로드 | 이 블로그에서는 Eventhouse에 효율적인 JSON 로드를 디자인하는 옵션을 검토합니다. |
| 2025년 4월 | 패브릭 Real-Time 인텔리전스의 Medallion 아키텍처 | 블로그: Fabric Real-Time Intelligence의 Medallion 아키텍처 는 Microsoft Fabric에서 실시간 데이터 처리를 위한 Medallion 아키텍처 패턴을 구현하는 방법을 소개합니다. |
| 2025년 4월 | PostgreSQL 데이터베이스용 Real-Time Intelligence CDC 커넥터 이해 | Fabric Eventstream에서 PostgreSQL 데이터베이스 CDC를 사용할 때 유의해야 할 중요한 사항을 이해합니다. |
| 2025년 4월 | Activator를 사용하여 KQL 쿼리 경고를 사용하여 사전 모니터링 구현 | Eventhouse 및 Eventstream 내에서 실시간 데이터를 KQL 데이터베이스로 스트리밍하고 KQL 쿼리에 대한 경고를 설정합니다. 가상의 Constoso Retailers 회사의 예제는 Activator를 사용하여 KQL 쿼리 경고를 사용하여 사전 모니터링 구현을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | 관리 ID를 사용하여 Azure Logic Apps를 Fabric Eventstream에 원활하게 연결 | Fabric Eventstream에서 Microsoft Entra ID 및 SAS 키 인증을 비교하고, 사용 사례를 살펴보고, 관리 ID 인증을 사용하여 Azure Logic Apps를 Eventstream에 연결하는 방법을 안내합니다. |
| 2025년 2월 | Microsoft Fabric Real-Time Intelligence를 사용하여 운영 보고 | 이 아키텍처 블로그에서는 Fabric Real-Time Intelligence를 사용하여 일반적인 최신 데이터 웨어하우스보다 빠르게 보고하는 방법을 자세히 설명합니다. |
| 2025년 2월 | 실시간 정보 종단 간 예제 | RTI 엔드 투 엔드 시나리오의 데모로 몇 분 만에 배포할 수 있는 Fabric Notebook 만들었습니다. 자세한 내용은 RTI 엔드 투 엔드 샘플 참조하세요. |
| 2025년 2월 | 작업 영역 모니터링을 위한 템플릿 대시보드 | 즉시 사용할 수 있는 Power BI 및 실시간 대시보드 템플릿 보고서 는 Microsoft Fabric에서 작업 영역 모니터링을 위해 제공됩니다. |
| 2025년 1월 | Microsoft Fabric 사용하여 효율적인 로그 관리 |
Real-Time Intelligence를 사용한 효율적인 로그 파일 수집, 처리, 및 분석에 관한 자습서와 연습을 원하면, Microsoft Fabric 의 효율적인 로그 관리에 대한 이 새로운 블로그 게시물을 참조하세요. |
| 2024년 12월 | PowerShell 사용하여 Real-Time Intelligence Eventstream 배포 자동화 | PowerShell 스크립트를 작성하여 원본, 처리, 대상의 정의를 통해 Microsoft Fabric 작업 공간으로 Eventstream 배포를 자동화하는 방법을배우세요. |
| 2024년 12월 | 패브릭 Real-Time 인텔리전스 를 사용하여 패브릭 Spark 애플리케이션을 모니터링 | Fabric Real-Time Intelligence 를 활용하여 중앙에 집중된 Spark 모니터링 솔루션을 구축하는 방법을 알아봅니다. 이렇게 하려면 Fabric Spark 데이터 방출기를 Fabric Eventstream 및 Eventhouse와 직접 통합하여 중앙 집중식 Spark 모니터링 솔루션을 빌드합니다. |
| 2024년 12월 | ADX 대시보드를 Real-Time 대시보드로 쉽게 재구성하세요 | 데이터를 재배치하지 않고도 Microsoft Fabric으로 ADX 대시보드를 가져올 수 있습니다. 패브릭 에서 ADX 대시보드의 복사본으로 Real-Time 대시보드를 만드는 방법을배우세요. |
| 2024년 12월 | Activator 사용하여 사기 감지 향상 | 활성화기를 사용하면 이벤트를 모니터링하고, 데이터에 대한 특정 조건을 검색하고, 경고를 전송하여 동작할 수 있습니다. 트랜잭션이 잠재적으로 사기성으로 플래그가 지정된 경우 팀 또는 전자 메일 경고를 보내는 시스템을 구현하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 12월 | Activator의 미리 보기 항목에 수동 마이그레이션이 필요합니다 | Activator가 미리 보기 상태인 동안 항목을 만든 경우 모든 새 기능에 액세스하려면 이러한 항목을 GA로 수동으로 마이그레이션할합니다. |
| 2024년 12월 | Real-Time Intelligence 사용량 보고 및 청구에 대한 이해 | Real-Time Intelligence Eventstream, Eventhouse, 스토리지, 패브릭 이벤트 및 Activator 사용률, 용량 미터 및 비용에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 8월 | 패브릭의 고급 시계열 이상 탐지기 |
패브릭 시계열 이상 탐지기를 사용해 주식 변동 테이블을 Fabric에 업로드하고, Spark 엔진을 사용한 Python Notebook에서 다변량 이상 탐지 모델을 학습한 후, Kusto(Eventhouse) 엔진으로 학습된 모델을 새로운 데이터에 적용하여 이상을 예측하는 |
| 2024년 8월 | Activator으로 사용자 지정 작업을 통해 Real-Time 데이터를 처리하기 | 데이터에서 패키지 온도의 조건이 감지될 때 자동으로 작업을 수행할 수 있도록 Microsoft Fabric의 코드가 없는 환경인 Activator를 사용하여 데이터를 모니터링하고 조치를 취하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 7월 | Eventstream의 CDC 커넥터를 사용하여 실시간 주문 알림 빌드 | Azure SQL 데이터베이스에서 온라인 저장소가 Eventstream의 CDC 커넥터를 사용하는 방법에 대한 실제 예제를 확인하세요. |
| 2024년 7월 | PowerShell을 사용하여 실시간 인텔리전스 Eventhouse 배포 자동화 | Microsoft Fabric의 작업 영역으로 Eventhouse, KQL 데이터베이스, 테이블, 함수 및 구체화된 뷰 배포를 자동화하는 PowerShell 스크립트를 빌드해 보겠습니다. |
| 2024년 6월 | Power BI 관리 포털 사용 현황 메트릭 대시보드 사용 중지 | 2024년 7월부터 Power BI 관리 포털 사용 현황 메트릭 대시보드가 제거됩니다. 이제 관리 모니터링 작업 영역(미리 보기)을 통해 비슷한 인사이트가 기본으로 지원됩니다. 관리 모니터링 작업 영역은 패브릭 테넌트 인벤토리 및 감사 활동 모니터링에 중점을 둔 기능 사용 및 채택 보고서를 포함하여 여러 Power BI 보고서 및 의미 체계 모델을 제공합니다. |
| 2024년 5월 | 실시간 허브의 데이터에 대한 경고 및 조치 | Microsoft Fabric의 새로운 실시간 허브 및 Activator는 변경 데이터에서 패턴 또는 조건이 감지되고 실시간 허브 주위에 포함되어 경고 만들기에 항상 액세스할 수 있도록 하는 경우 자동으로 작업을 수행할 수 있는 코드 없는 환경을 제공합니다. |
| 2024년 5월 | 패브릭 실시간 인텔리전스와 API 사용: Eventhouse 및 KQL DB | 리소스의 데이터 평면에 액세스하여 KQL API를 통해 패브릭에서 항목을 생성/업데이트/삭제하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | 이벤트 가져오기 환경을 사용하여 이벤트 연결 및 스트리밍 | Get 이벤트 환경은 원본 및 스트림을 찾아보고 검색하는 프로세스를 간소화합니다. |
| 2024년 5월 | 향상된 Eventstream을 사용하여 새 원본에서 실시간 데이터 획득 | Eventstream에서 새 원본에 연결하는 방법을 알아봅니다. Eventstream을 만들고 "향상된 기능(미리 보기)"을 선택하여 시작합니다. |
| 2024년 3월 | 데이터 가져오기를 사용하여 Azure 리소스 찾아보기 | 데이터 가져오기에서 'Azure 찾아보기' 기능을 사용하여 모든 Azure 리소스를 찾아보고 연결하는 방법을 알아봅니다. Azure 리소스를 찾은 다음, Synapse, Blob Storage 또는 ADLS Gen2 리소스에 쉽게 연결할 수 있습니다. |
Microsoft Fabric 플랫폼 기능
Microsoft Fabric 플랫폼 환경에 대한 보관된 뉴스 및 기능 공지
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 5월 | 패브릭 CLI (GA) | 이제 패브릭 CLI가 일반 공급됩니다. 프로덕션 용도로 완전히 지원되고, Microsoft의 SLA를 통해 지원되며, 고객이 기대하는 보안, 규정 준수 및 안정성 표준을 충족하도록 빌드되었습니다. CI/CD 파이프라인에서 배포 자동화 및 거버넌스 시나리오에 이르기까지 CLI는 실제 환경에 사용할 준비가 되어 있으며 프로덕션 환경에서 자신 있게 채택할 수 있습니다. https://aka.ms/FabCLI에서 시작하세요. |
| 2025년 5월 | 고객 관리형 키를 사용하여 미사용 데이터 암호화(미리 보기) | 기본적으로 Fabric은 Microsoft 관리형 키를 사용하여 미사용 데이터를 모두 암호화합니다. 이제 고객 관리형 키를 미리 보기 기능으로 사용하여 패브릭 작업 영역에서 미사용 데이터를 암호화하여 데이터 보안 및 규정 준수를 보다 잘 제어할 수 있습니다. 자세한 내용은 패브릭 작업 영역에 대한 고객 관리형 키를 참조하세요. |
| 2025년 5월 | Fabric에서 엔드 투 엔드 네트워크 보안을 사용하여 가장 중요한 데이터에 연결 | 포괄적인 네트워크 보안 기능을 사용하여 Microsoft Fabric에서 중요한 데이터에 안전하게 액세스할 수 있도록 작업 영역에 대한 Azure Private Link 지원, Spark에 대한 아웃바운드 액세스 보호 및 고객 관리형 키를 사용한 패브릭 암호화가 미리 보기로 발표되었습니다. |
| 2025년 5월 | F2 이상의 패브릭 Copilot 용량 | 이제 패브릭 Copilot 용량을 F2 용량 이상으로 만들 수 있습니다. Fabric Copilot 용량을 사용하면 용량 관리자가 직접 Copilot 액세스 권한을 부여하고, 다른 용량의 비용을 Fabric에 할당하여 비용을 관리할 Copilot 수 있습니다CopilotCopilot. |
| 2025년 5월 | XMLA 기반 도구 및 시나리오를 보다 광범위하게 채택할 수 있도록 설정 | XMLA 기반 도구 및 시나리오를 보다 광범위하게 채택할 수 있도록 하면 Microsoft Fabric에서 XMLA 기반 도구 및 시나리오를 보다 쉽게 사용할 수 있는 새로운 기능이 도입되었습니다. 자세한 내용은 의미 체계 모델 연결을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | 패브릭 작업 영역의 항목 제한 | 2025년 4월 10일부터 Microsoft Fabric은 작업 영역에서 허용되는 총 항목 수에 대한 업데이트를 구현했습니다. 이 변경은 작업 영역당 1,000개의 패브릭 항목(Power BI 항목 포함)의 결합된 제한을 도입합니다. |
| 2025년 4월 | Microsoft Fabric SKU 추정기(미리 보기) | 현재 미리 보기로 제공되는 Microsoft Fabric SKU 추정기는 이전에 도입된 Microsoft Fabric 용량 계산기의 향상된 버전입니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric SKU 추정기 소개(미리 보기) 및 Microsoft Fabric SKU 추정기를 사용하여 SKU 예측 마스터를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | Microsoft Fabric 확장 | 확장, 사용자 데이터 함수 및 예정된 기능 로드맵을 포함하여 패브릭 아티팩트를 관리하고 분석 애플리케이션을 빌드하는 데 도움이 되는 VS Code(Visual Studio Code)에 대한 확장 요약 을 읽어 보세요. |
| 2025년 4월 | 콘텐츠 공유 보고서(미리 보기) | 새 콘텐츠 공유 보고서는 패브릭 테넌트 내에서 항목 액세스에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다. 자세한 내용은 블로그: 콘텐츠 공유 보고서(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | 변수 라이브러리(미리 보기) | 변수 라이브러리는 작업 영역의 다른 항목에서 사용할 수 있는 변수 버킷으로 작동하고 Notebook과 통합되는 새 패브릭 항목입니다. 자세한 내용은 변수 라이브러리(미리 보기) 및 Notebook과 변수 라이브러리의 통합을 참조하세요. |
| 2025년 4월 | MTO(다중 테넌트 조직) | 패브릭의 다중 테넌트 조직에 대한 지원은 이제 일반 공급(General Availability, GA)으로 제공됩니다. 형식 외부 멤버의 Microsoft Entra ID 사용자는 패브릭 플랫폼에서 지원됩니다. |
| 2025년 4월 | 태그 | 태그는 관리자가 데이터를 분류하고 구성하여 데이터의 검색 가능성을 높이고 최종 사용자의 성공률과 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 이제 Microsoft Fabric의 태그가 일반적으로 사용할 수 있게 되었습니다. |
| 2025년 4월 | 폴더 REST API(미리 보기) | 이제 자동화 시나리오에서 작업 영역 폴더를 만들고 관리하고 다른 시스템 및 도구와 통합할 수 있습니다. 폴더 Rest API는 현재 미리 보기로 제공됩니다. 시작하려면 Fabric REST API 폴더를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | 워크로드 개발 키트 OneLake 지원 | 이제 워크로드 개발 키트에서 모든 항목은 OneLake에 데이터 저장을 지원합니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 워크로드 개발 키트를 참조하세요. |
| 2025년 4월 | 패브릭 CLI(미리 보기) | Fabric CLI(fab)는 Microsoft Fabric용 파일 시스템에서 영감을 받은 빠른 명령줄 인터페이스입니다. 터미널에서 바로 패브릭 환경을 탐색, 자동화 및 스크립트합니다.
https://aka.ms/FabCLI에서 시작하세요. |
| 2025년 3월 | Terraform 공급자 GA | 이제 Terraform Provider for Microsoft Fabric이 일반 공급되어 원활한 인프라 관리 및 자동화가 가능합니다. 자세한 내용, 사용 사례 및 이점은 Terraform Provider for Microsoft Fabric(일반 공급)을 참조하세요. |
| 2025년 3월 | Excel에서 Fabric OneLake 데이터 로드 | 통합된 OneLake 카탈로그 및 최신 데이터 가져오기 환경(미리 보기)을 사용하여 Fabric OneLake 데이터를 Excel에 쉽게 로드합니다. 시작하기 위한 자세한 내용과 단계는 OneLake 카탈로그를 참조하고 데이터 가져오기는 Windows용 Excel에 통합되어 있습니다. |
| 2025년 3월 | 에이전트 AI 강화 | 패브릭을 Azure AI Foundry와 통합하면 기업은 도메인 전문 지식을 활용하는 사용자 지정 대화형 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure AI Foundry와 패브릭을 통합하여 에이전트 AI 권한 부여를 참조하세요. |
| 2025년 3월 | 외부 데이터 공유 기능 향상 | 외부 데이터 공유를 사용하면 패브릭 사용자가 단일 논리 복사본을 유지하면서 테넌트 경계 간에 데이터를 원활하게 공유할 수 있습니다. 외부 데이터 공유 API에 대한 서비스 주체 지원과 향후 개선 사항에 대해 알아보세요. |
| 2025년 2월 | 용량 관리 API | 새로운 ARM API 집합으로 패브릭 용량을 포괄적으로 관리하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2025년 2월 | 지역 간 배포 설정 | 이제 패브릭 배포 파이프라인 API에 지역 간 배포를 관리할 수 있는 새로운 기능이 포함되어 있습니다. |
| 2025년 2월 | 관리자 API 업데이트 및 예정된 정의 변경 내용 | 관리 API에 대한 SPN/MI 지원과 새로운 GET/POST API가 발표되었으며, 패브릭 관리 API의 기타 변경 사항 및 성능 업데이트도 포함됩니다. |
| 2025년 2월 | Fabric에 대한 TLS 사용 중단 | TLS(전송 계층 보안) 1.1 및 이전 버전에 대한 Fabric 플랫폼 지원은 2025년 7월 31일에 종료됩니다. 자세한 내용은 Power BI의 TLS 1.0 및 1.1 더 이상 지원되지 않음을 참조하세요. |
| 2025년 2월 | Microsoft Fabric의 할당량 | Microsoft Fabric 할당량은 Microsoft Fabric 용량 획득을 위한 리소스 거버넌스 제어하도록 설계된 새로운 기능입니다. Fabric 할당량은 고객이 패브릭 리소스를 효율적으로 사용하고 오용을 방지하면서 Azure 플랫폼의 전반적인 성능과 안정성을 관리하는 데 도움을 주기 위한. |
| 2025년 2월 | 패브릭 촉매 포털 | Fabric Catalyst Portal은 Microsoft Fabric 채택을 가속화하기 위해 모범 사례, 기술 지침 및 실제 인사이트를 통해 파트너가 역량을 강화하도록 설계된 공동 기술 허브입니다. Microsoft 파트너 등록이시작되었습니다. 첫 번째 지침은 Real-Time 인텔리전스에 초점을 맞추고 있습니다. |
| 2025년 2월 | Fabric에서 중요한 데이터를 보호하는 데 사용할 보호 방법을 어떻게 결정할 수 있나요? | Purview DLP를 사용하는 경우 액세스 제한과 Purview 보호 정책을 사용하는 경우에 대해 자세히 알아보세요. 패브릭다양한 보호 옵션에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2025년 2월 | GraphQL API 오류 처리 이해하기 | GraphQL의 오류 처리 및 효과적으로오류를 관리하기 위한 몇 가지 모범 사례에 대해 자세히 알아봅니다. |
| 2025년 2월 | 작업 영역 모니터링에 대한 청구 | 작업 영역 모니터링(미리 보기)은 패브릭 내에서 모니터링 기능을 제공하는 관측 가능성 기능입니다. 자세한 내용은 작업 영역 모니터링미리 보기 발표를 참조하세요. 이 기능에 대한 청구는 2025년 3월 10일부터 시작됩니다. |
| 2025년 1월 | GraphQL용 Microsoft Fabric API를 사용하여 앱 빌드 | Microsoft Fabric에는 데이터 애플리케이션을 빌드하기 위한 GraphQL API가 있으므로 Microsoft Fabric의 데이터 웨어하우스, Lakehouse, 미러된 데이터베이스 및 DataMart와 같은 원본에서 데이터를 가져올 수 있습니다. |
| 2025년 1월 | Power BI Embedded 직접 레이크 모드(미리 보기) | Direct Lake Mode을 사용하는 Power BI Embedded는 개발자와 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)가 애플리케이션에 포함된 분석을 제공하는 방법을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 자세한 내용은 Power BI Embedded의 Direct Lake 모드(미리 보기)소개를 참조하세요. |
| 2025년 1월 | Fabric Copilot 용량: Microsoft Fabric에서 AI 사용의 민주화 | 새로운 청구 기능인 Fabric Copilot 용량은 Microsoft Fabric 사용 경험을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 패브릭 Copilot 용량을 사용하면 용량 관리자는 작성자가 콘텐츠를 특정 작업 영역으로 이동하거나 특정 용량을 연결하도록 요구하지 않고 최종 사용자에게 직접 Copilot 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. |
| 2025년 1월 | Microsoft Fabric 사용하여 효율적인 로그 관리 |
Real-Time Intelligence를 사용한 효율적인 로그 파일 수집, 처리, 및 분석에 관한 자습서와 연습을 원하면, Microsoft Fabric 의 효율적인 로그 관리에 대한 이 새로운 블로그 게시물을 참조하세요. |
| 2025년 1월 | 서지 보호(미리 보기) | 과전압 보호(프리뷰)를 통해, 용량 관리자는 용량 내에서 백그라운드 사용에 대한 제한을 설정할 수 있습니다. 백그라운드 워크로드 의 과도한 사용으로부터 용량을 보호하는 데 도움이 되는서지 보호에 대해 더 알아보세요. |
| 2024년 12월 | Microsoft Fabric이 Azure Commercial 대한 FedRAMP 높은 권한 부여 내에서 서비스로 승인됨 | Microsoft Fabric은 이제 Azure Commercial대한 FedRAMP(미국 연방 위험 및 권한 부여 관리 프로그램) 높은 권한 부여에 포함됩니다. 기존 FedRAMP High Azure 상용 환경 내에서 P-ATO(임시 운영 권한 부여)는 FedRAMP JAB(공동 권한 부여 위원회)의 승인을 받았습니다. |
| 2024년 12월 | 작업 영역 폴더 | 조직 구성 단위인 작업 영역 폴더는 항목을 구성하고 관리하기 위한 계층 구조를 제공하여 이 고된 사항을 해결할 있습니다. 이 기능은 이제 일반 공급되며 새로운 필터 기능을 포함합니다. 자세한 내용은 작업 영역폴더 만들기를 참조하세요. |
| 2024년 11월 | 작업 영역 모니터링(미리 보기) | 작업 영역 모니터링(미리 보기) 작업 영역의 다양한 패브릭 항목에서 데이터를 수집하고 사용자가 로그 및 메트릭에 액세스하고 분석할 수 있도록 하는 Microsoft Fabric 데이터베이스입니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 작업 영역 모니터링 미리보기 발표을 참조하세요. |
| 2024년 11월 | OneLake 외부 데이터 공유 (GA) | Microsoft Fabric의 외부 데이터 공유 기능이 이제 일반적으로 사용 가능하여, 패브릭 사용자가 패브릭 테넌트 내에서 다른 패브릭 테넌트 사용자와 데이터를 공유할 수 있습니다. |
| 2024년 11월 | Microsoft Fabric GA 의 GraphQL API | 현재 일반 공급되는 GraphQL API는 패브릭에서 여러 데이터 원본을 빠르고 효율적으로 쿼리할 수 있는 데이터 액세스 계층입니다. 자세한 내용을 보려면 GraphQL용 Microsoft Fabric API란?을 참조하세요. |
| 2024년 11월 | 새 OneLake 카탈로그 | OneLake 카탈로그는 OneLake 데이터 허브다음으로 진화한 것입니다. 새로운 카탈로그에 대한 자세한 내용은 OneLake 카탈로그에서 패브릭 항목을 발견하고 탐색하십시오. |
| 2024년 11월 | Fabric 워크로드 개발 키트 (GA) | 이제 Microsoft Fabric 워크로드 개발 키트는일반에 출시되었습니다. 이 강력한 개발자 도구 키트는 프런트 엔드 SDK 및 백 엔드 REST API 사용하여Microsoft Fabric과 디자인, 개발 및 상호 운용하기 위한 것입니다. |
| 2024년 11월 | 패브릭 내 도메인 – 새로운 기능 개선 | Fabric 도메인에 대한새로운 기능 및 사용 사례를 검토하고, Microsoft Fabric 에서 도메인을 계획하고 만들기 위한모범 사례도 포함합니다. |
| 2024년 10월 | 작업 영역 새 항목 패널 | 이전에는 작업 영역에서 +새 선택하여 미리 정의된 항목 유형이 있는 드롭다운 메뉴에 액세스하여 시작할 수 있었습니다. 이제 패널에 나열된 항목 유형이 작업에 따라 분류되어 +새 항목 단추에 표시됩니다. |
| 2024년 10월 | 내보내기 통제에 대한 향상된 테넌트 설정 위임 | 이제 내보내기 설정 위임을 도메인통해 작업 영역에서 사용할 수 있습니다. 이 새로운 기능은 테넌트, 도메인 및 작업 영역 관리자의 특정 요구 사항을 해결하여 데이터 내보내기 권한에 대한 보다 세부적인 제어를 제공합니다. |
| 2024년 10월 | 이제 관리되는 프라이빗 엔드포인트에 대한 API를 사용할 수 | 관리되는 프라이빗 엔드포인트에 대한 REST API를 사용할 수 있습니다. 이제 API를 통해 관리되는 프라이빗 엔드포인트를 만들고, 삭제하고, 가져오고, 나열할 수 있습니다 |
| 2024년 10월 | 중요한 청구 업데이트가 있을 Copilot 및 패브릭의 AI | 패브릭의 Copilot 및 AI 기능을 보다 액세스 가능하고 비용 효율적으로 만들기 위한 가격 책정 및 청구 업데이트가 곧 예정되어 있습니다. |
| 2024년 8월 | OneLake 데이터 액세스 역할 개선 | 주요 피드백에 따라 데이터 액세스 역할이 사용자 인터페이스 재설계와 함께 업데이트되었습니다. 자세한 내용은 OneLake 데이터 액세스 역할 시작(미리 보기)참조하세요. |
| 2024년 8월 | 중첩된 폴더를 지원하기 위한 작업 영역 필터 개선 | 필터 경험을 업그레이드하여 전체 작업 공간을 필터링하거나 모든 중첩된 폴더를 포함한 특정 폴더를 필터링할 수 있도록 지원합니다. |
| 2024년 8월 | 모든 패브릭 용량에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리형 프라이빗 엔드포인트의 가용성 발표 | 모든 F 용량에서 Fabric의 신뢰할 수 있는 작업 공간 액세스 및 관리형 프라이빗 엔드포인트를 사용하여 안전하고 최적화된 데이터 액세스 및 연결의 이점을 누리십시오. |
| 2024년 7월 | SOC 인증 규정 준수 | 이제 엔터프라이즈를 위한 일체형 분석 솔루션인 Microsoft Fabric이 SOC(System and Organization Controls) 1 Type II, SOC 2 Type II 및 SOC 3 규격임을 공지하게 되어 기쁩니다. |
| 2024년 7월 | Microsoft Fabric .NET SDK | Microsoft Fabric .NET SDK의 첫 번째 릴리스를 공지하게 되어 기쁩니다. REST API 문서에 대한 자세한 내용은 Microsoft Fabric REST API 문서를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric 프라이빗 링크 GA | Microsoft Fabric용 Azure Private Link는 네트워크 격리를 제공하고 인바운드 네트워크 트래픽에 필요한 컨트롤을 적용하여 Microsoft Fabric의 중요한 데이터에 대한 액세스를 보호합니다. 자세한 내용은 Fabric 프라이빗 링크의 일반 공급 공지를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 GA | 이제 OneLake 바로 가기에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스가 일반 공급됩니다. 이제 Fabric 데이터 파이프라인에서 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스(미리 보기)를 사용하여 방화벽 지원 ADLS Gen2(Azure Data Lake Storage Gen2) 계정에 액세스하는 데이터 파이프라인을 만들 수 있습니다. 작업 영역 ID를 사용하여 Fabric과 스토리지 계정 간에 안전하고 원활한 연결을 설정합니다. 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스를 사용하면 Fabric의 OneLake 바로 가기에서 ADLS Gen2 스토리지 계정에 안전하고 원활하게 액세스할 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | Fabric API 연습 | 작업 영역 만들기, 권한 추가, 데이터 파이프라인 삭제, 만들기, 실행, 관리 API를 사용하여 패브릭 활동을 일시 중지/다시 시작하는 방법을 포함하여 패브릭에서 REST API를 사용하는 방법에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 5월 | 관리 프라이빗 엔드포인트 GA | Microsoft Fabric용 관리 프라이빗 엔드포인트는 관리 가상 네트워크를 통해 방화벽 뒤에 있거나 공용 인터넷에서 액세스할 수 없는 데이터 원본에 대한 보안 연결을 허용합니다. 자세한 내용은 Fabric 프라이빗 링크, 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 및 관리 프라이빗 엔드포인트의 일반 공급 공지를 참조하세요. |
| 2024년 5월 | Fabric UX 시스템 | 패브릭 UX 시스템은 Microsoft Fabric에 대한 디자인 일관성 및 확장성의 도약을 나타냅니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric Core REST API | 이제 Microsoft Fabric Core API가 일반 공급됩니다. Fabric 사용자 API는 엔터프라이즈 및 파트너 모두 서비스와의 완전 자동화된 상호 작용을 가능하게 하고, Microsoft Fabric을 외부 웹 애플리케이션에 통합할 수 있도록 지원하며, 일반적으로 고객과 파트너가 솔루션을 보다 쉽게 확장할 수 있도록 지원하기 위해 Microsoft Fabric을 사용할 수 있는 주요 지원 프로그램입니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric 관리 API 미리 보기 | Fabric 관리 API 관리 작업을 간소화하도록 설계되었습니다. 이제 동일한 API 집합을 사용하여 Power BI와 새 Fabric 항목(이전의 아티팩트)을 모두 관리할 수 있습니다. 이 기능이 향상되기 전에는 Power BI 항목에 대한 API 및 새 Fabric 항목에 대한 API의 두 가지 다른 API를 사용하여 탐색해야 했습니다. |
| 2024년 5월 | 패브릭 워크로드 개발 키트(미리 보기) | Microsoft Fabric 워크로드 개발 키트는 추가 워크로드로 확장되며 프런트 엔드 SDK 및 백 엔드 REST API를 사용한 Microsoft Fabric과 설계, 개발 및 상호 운용하기 위한 강력한 개발자 도구 키트를 제공합니다. |
| 2024년 5월 | 외부 데이터 공유 소개(미리 보기) | 외부 데이터 공유(미리 보기)는 패브릭 사용자가 다른 패브릭 테넌트에서 사용자 및 패브릭 테넌트 내에서 데이터를 공유할 수 있는 새로운 기능입니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Fabric의 작업 흐름(미리 보기) | Microsoft Fabric 작업 흐름의 미리 보기는 모든 Microsoft Fabric 사용자에 대해 사용하도록 설정됩니다. Fabric 작업 흐름을 사용하면 데이터 프로젝트를 디자인할 때 더 이상 화이트보드를 사용하여 프로젝트의 다른 부분과 해당 상호 관계를 스케치할 필요가 없습니다. 대신 작업 흐름을 사용하여 이 키 정보를 빌드하고 프로젝트 자체로 가져올 수 있습니다. |
| 2024년 5월 | Power BI: 구독, 라이선스 및 평가판 | Power BI 구현 계획에 대한 정보 및 Power BI와 Fabric에 대한 구독, 라이선스, 평가판을 계획하기 위한 주요 고려 사항입니다. |
| 2024년 5월 | Microsoft Build: Microsoft Fabric Cloud Skills Challenge 등록 | 2024년 5월 21일부터 Microsoft Build: Microsoft Fabric Cloud Skills Challenge에 등록하여 DP-600 시험을 준비하고 Fabric Analytics Engineer Associate 인증에 대한 기술을 향상합니다. |
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric은 이제 HIPAA 규격입니다. | 엔터프라이즈용 올인원 분석 솔루션인 Microsoft Fabric이 HIPAA 및 ISO 27017, ISO 27018, ISO 27001, ISO 27701에 대한 새로운 인증을 달성했음을 발표하게 되어 기쁩니다. |
| 2024년 3월 | 작업 영역 폴더 미리 보기 | 작업 영역의 조직 구성 단위인 폴더는 항목을 구성하고 관리하기 위한 계층 구조를 제공하여 이 문제점을 해결합니다. 자세한 내용은 작업 영역의 폴더 만들기(미리 보기)를 참조하세요. |
| 2024년 3월 | Fabric Copilot 가격 책정: 엔드투엔드 예제 | Fabric의 Copilot은 기존 Power BI Premium 또는 Fabric 용량의 일부로 2024년 3월 1일에 청구를 시작합니다. Fabric Copilot 사용량을 계산하는 방법을 알아봅니다. |
| 2024년 3월 | 일시 중지/재개, 용량 메트릭, Copilot에 대한 가상화된 항목 및 작업 영역, VNET Gateway에 대한 용량 플랫폼 업데이트 | Fabric 용량 플랫폼은 이제 일시 중지/재개, Copilot을 지원하는 가상화된 항목 및 작업 영역, 용량 메트릭 및 VNET Gateway에 대한 사용량 보고를 지원합니다. 자세한 내용은 일시 중지 재개에 대한 용량 플랫폼 업데이트와 Copilot 및 VNET Gateway에 대한 용량 메트릭을 참조하세요. |
| 2024년 2월 | Microsoft Fabric용 관리 프라이빗 엔드포인트(미리 보기) | Microsoft Fabric용 관리 프라이빗 엔드포인트(미리 보기)는 방화벽 뒤에 있거나 공용 인터넷에서 액세스할 수 없는 데이터 원본에 대한 보안 연결을 허용합니다. 관리 프라이빗 엔드포인트가 있는 작업 영역에는 Microsoft Fabric에서 만든 관리 가상 네트워크를 통한 네트워크 격리가 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric용 관리 프라이빗 엔드포인트 소개 미리 보기를 참조하세요. |
| 2024년 2월 | Microsoft Fabric용 Azure Private Link 지원(미리 보기) | Microsoft Fabric용 Azure Private Link는 네트워크 격리를 제공하고 인바운드 네트워크 트래픽에 필요한 컨트롤을 적용하여 Microsoft Fabric의 중요한 데이터에 대한 액세스를 보호합니다. 자세한 내용은 미리 보기에서 Microsoft Fabric에 대한 Azure Private Link 지원 발표를 참조하세요. |
| 2024년 2월 | OneLake의 도메인(미리 보기) | OneLake의 도메인을 사용하면 데이터를 논리 데이터 메시로 구성하여 페더레이션된 거버넌스를 허용하고 비즈니스 요구 사항에 맞게 최적화할 수 있습니다. 이제 하위 도메인, 사용자에 대한 기본 도메인을 만들고 도메인 간에 작업 영역을 이동할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 도메인을 참조하세요. |
| 2024년 2월 | 사용자 지정 가능한 Fabric 탐색 모음 | 이제 일반적인 진입점 고정 및 거의 사용되지 않는 옵션 고정 해제를 포함하여 탐색 모음에서 기본 진입점을 사용자 지정할 수 있습니다. |
| 2024년 2월 | 작업 영역의 영구 필터 | 이제 선택한 필터를 작업 영역 목록 보기에 저장할 수 있으며 다음에 작업 영역을 열 때 자동으로 적용됩니다. |
Microsoft Fabric의 CI/CD(지속적인 통합/지속적인 업데이트)
이 섹션에는 Microsoft Fabric 작업 영역의 개발 프로세스, 도구 및 버전 관리에 대한 지침과 문서 업데이트가 포함되어 있습니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 4월 | CI/CD가 OneLake 바로 가기를 지원합니다 | 이제 OneLake 바로 가기는 API를 통한 일괄 처리 만들기 및 CI/CD를 사용한 관리를 지원합니다. |
| 2025년 4월 | Fabric Eventstream에 대한 CI/CD 및 REST API | Eventstream CI/CD 및 REST API 는 이제 일반 공급됩니다. Eventstream 항목을 프로그래밍 방식으로 만들고, 관리하고, 업데이트할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventstream에 대한 Eventstream CI/CD 및 패브릭 REST API를 참조하세요. |
| 2025년 2월 | Fabric CI/CD Python 라이브러리 배포 도구 | 패브릭 CI/CD Python 라이브러리 패브릭-cicd 플랫폼의 중추로 Fabric을 사용한 경험을 기반으로 하는 오픈 소스 솔루션입니다. |
| 2024년 11월 | Microsoft Fabric REST API의 GitHub 통합 | 이러한 API를 사용하면 GitHub에 연결, 연결 세부 정보 검색, 연결된 GitHub 리포지토리에 대한 변경 내용 커밋, 리포지토리에서 업데이트 등과 같은 Git 통합 작업을 자동화할 수 있습니다. 자세한 내용은 API를 사용하여 Git 통합 자동화(및)와 코드 샘플(및)을 참조하세요. |
| 2024년 11월 | Data Factory 복사 작업 – CI/CD를 이제 사용할 수 있습니다 | Microsoft Fabric의 Data Factory에서 복사 작업(미리 보기)에 대한 CI/CD이(가) 이제 사용할 수 있습니다. 복사 작업은 이제 Git 통합 및 배포 파이프라인지원합니다. |
| 2024년 7월 | 소스 제어를 위한 GitHub 통합(미리 보기) | Fabric 개발자는 이제 원본 제어 도구GitHub 또는 GitHub Enterprise를 선택하고 해당 패브릭 항목의 버전을 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Git 통합 시작(미리 보기)을 참조하세요. |
| 2024년 7월 | Microsoft Fabric .NET SDK | Microsoft Fabric .NET SDK의 첫 번째 릴리스를 공지하게 되어 기쁩니다. REST API 문서에 대한 자세한 내용은 Microsoft Fabric REST API 문서를 참조하세요. |
| 2024년 6월 | Fabric Git 통합의 새로운 분기 기능 소개 | Fabric Git 통합의 새로운 분기 기능에는 새롭게 디자인된 소스 제어 창, 연결된 새 작업 영역 및 분기를 빠르게 만드는 기능, 현재 작업 영역과 관련된 콘텐츠를 찾기 위한 상황별 관련 분기가 포함됩니다. |
| 2024년 5월 | CI/CD용 배포 파이프라인 API | 전체 작업 영역 또는 선택한 항목만 배포할 수 있는 '배포' API부터 패브릭 배포 파이프라인 API가 도입되었습니다. |
| 2024년 5월 | Fabric CI/CD의 새 항목 | 이제 git 통합 및 배포 파이프라인에서 CI/CD에 데이터 파이프라인, 웨어하우스, Spark 및 Spark 작업을 사용할 수 있습니다. |
| 2024년 4월 | 패브릭 데이터 파이프라인의 신뢰할 수 있는 작업 영역 액세스 소개 | 패브릭에서 데이터 파이프라인을 만들어 간편하고 안전하게 방화벽 지원 ADLS Gen2 스토리지 계정에 액세스합니다. 이 기능은 작업 영역 ID를 활용하여 패브릭과 스토리지 계정 간에 안전하고 원활한 연결을 설정합니다. |
| 2024년 3월 | Fabric 데이터 파이프라인용 CI/CD 미리 보기 | 이제 Git 통합 및 Data Factory 데이터 파이프라인에 대한 기본 제공 배포 파이프라인과의 통합이 이제 미리 보기로 제공됩니다. 자세한 내용은 Data Factory에서 Fabric 데이터 파이프라인에 CI/CD 추가를 참조하세요. |
| 2024년 3월 | Git 통합을 위한 시스템 파일 업데이트 | 자동으로 생성된 시스템 파일 item.metadata.json 및 item.config.json은 단일 시스템 파일 .platform으로 통합됩니다. 자세한 내용은 자동 생성된 시스템 파일을 참조하세요. |
| 2024년 2월 | Fabric Git 통합을 위한 REST API | Fabric Git 통합을 위한 REST API를 사용하면 Fabric Git 통합을 팀의 엔드투엔드 CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합할 수 있으므로 Fabric에서 작업을 수동으로 트리거할 필요가 없습니다. |
| 2024년 2월 | Git 통합 설정 위임 | Git 관련 설정을 보다 잘 제어하기 위해 이제 테넌트 관리자는 관리 포털이란?을 통해 용량 관리자와 작업 영역 관리자 모두에게 이러한 설정을 위임할 수 있습니다. |
CI/CD(연속 통합/지속적인 업데이트) 샘플
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2025년 4월 | Microsoft Fabric에서 CI/CD 최적화 | Microsoft Fabric의 CI/CD 최적화 블로그 게시물에서 패브릭 CI/CD 전략, 구현 방법, 크기 조정 방법 및 항목별 팁에 대해 알아봅니다. |
| 2024년 9월 | 소스 제어를 위한 GitHub 통합 | 이제 일반적으로 사용 가능하게 되어, Fabric 개발자는 소스 제어 도구로GitHub 또는 GitHub Enterprise를 선택할 수 있으며, 거기서 Fabric 항목의 버전을 관리할 수 있습니다. 자세한 정보를 확인하려면 Microsoft Fabric Git 통합이란?을 참조하세요. |
| 2024년 9월 | 새 배포 파이프라인 디자인 | 배포 파이프라인에 대한 새롭고 향상된 디자인은 배포 프로세스를 승격하도록 설계된 다양한 변경, 추가 및 개선 사항을 도입합니다. 배포 파이프라인변경된 내용에 대해 자세히 알아보세요. |
| 2024년 8월 | Microsoft Fabric의 CI/CD 기능 |
Microsoft Fabric의 CI/CD 기능에 대한 안내된 둘러보기입니다. 다루는 분야는 데이터 파이프라인, 레이크하우스, 노트북, 보고서 및 의미 모델입니다. |
| 2024년 6월 | 프라이빗 작업 영역을 사용하여 격리된 개발 시작 | 이 연습에서는 공유 개발 팀 작업 영역에 연결된 기본 분기에서 프라이빗 작업 영역에 대한 git을 설정하는 방법과 프라이빗 작업 영역에서 공유 작업 영역의 기본 분기로 변경 내용을 커밋하는 방법에 대해 설명합니다. |
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric 수명 주기 관리 – Git 통합 및 배포 파이프라인 시작 | 데모 시나리오를 통해 수명 주기 관리의 필수 사항을 알아보고 수명 주기 관리의 의미와 Fabric의 의미를 알아봅니다. |
Fabric 및 Microsoft 365
이 섹션에는 Microsoft Graph 및 Microsoft 365와 Microsoft Fabric 통합에 대한 문서 및 공지 사항이 포함되어 있습니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2024년 3월 | Microsoft Fabric에서 Dataverse 테이블 분석 | Fabric 내에서 바로 가기를 만들 때 이제 Dataverse에 대한 옵션이 표시됩니다. 이 바로 가기 유형을 선택하고 Dataverse 환경 세부 정보를 지정하면 해당 환경의 테이블을 빠르게 보고 작업할 수 있습니다. |
마이그레이션
이 섹션에는 Microsoft Fabric으로의 마이그레이션에 대한 지침 및 설명서 업데이트가 포함되어 있습니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2024년 2월 | Azure Synapse 전용 SQL 풀을 Fabric 데이터 웨어하우스 컴퓨팅에 매핑 | Azure Synapse Analytics 전용 SQL 풀에서 대략 동일한 수의 Fabric CU(용량 단위)로 DWU(데이터 웨어하우스 단위)를 매핑하는 방법에 대한 지침을 읽어보세요. |
모니터
이 섹션에는 모니터링 허브를 포함하여 Microsoft Fabric 용량 및 사용률 모니터링에 대한 지침 및 설명서 업데이트가 포함되어 있습니다.
| 월 | 특징 | 자세히 알아보기 |
|---|---|---|
| 2024년 3월 | 일시 중지 및 다시 시작에 대한 용량 메트릭 지원 | Fabric 용량 메트릭은 일시 중지된 용량의 분석을 간소화하기 위해 새로운 시스템 이벤트 및 조정 논리로 업데이트되었습니다. Fabric 일시 중지 및 다시 시작은 비용을 관리하기 위해 F SKU 용량을 일시 중지할 수 있는 용량 관리 기능입니다. 용량이 작동하지 않는 경우 일시 중지하여 비용을 절감한 다음, 나중에 용량에 대한 작업을 다시 시작하려는 경우 다시 활성화할 수 있습니다. |