O Microsoft Fabric foi apresentado em Ignite 2023 no início deste mês, apresentando uma plataforma de dados abrangente que marca um marco significativo, potencialmente rivalizando com o impacto da introdução do SQL Server. O Fabric consolida uma variedade de funcionalidades centradas em dados, incluindo engenharia de dados, data lakes, armazenamento de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial em uma solução única e integrada.
Fabric é uma plataforma que usa OneLake, um data lake que pode combinar dados de negócios de muitas nuvens, contas e domínios sem copiar os dados. O Fabric funciona com sete cargas de trabalho principais, cada uma para diferentes funções de usuário e tarefas em análise de dados. O objetivo da Microsoft é tornar mais fácil e barato o uso de diferentes serviços em um sistema.
Parceria Estratégica e Competição
O lançamento ressalta uma firme aliança estratégica com Databricks, já que a Microsoft incorpora fortemente a tecnologia de código aberto do parceiro nas ofertas de nuvem do Azure. Essa integração visa simplificar as operações e expandir as possibilidades, embora os especialistas aconselhem cautela em relação aos possíveis custos de saída de dados e preocupações de escalabilidade ao atender às demandas de Business Intelligence (BI) empresarial e de armazenamento de dados.
Como parte dos novos recursos, a Microsoft introduziu o espelhamento no Fabric, afirmando benefícios no desempenho analítico ao espelhar fontes de dados externas em seus data lakes. Apesar de plataformas rivais, como Snowflake e Google, oferecerem suas próprias soluções abrangentes, a Microsoft pretende manter uma vantagem competitiva, permitindo melhor desempenho de consulta e reduzindo transferências de dados.
Navegando na saída de dados e nos desafios de desempenho
Os analistas do setor enfatizam a necessidade de as empresas avaliarem cuidadosamente as implicações financeiras das taxas de saída de dados ao utilizarem recursos como o espelhamento. As empresas estão se tornando cada vez mais conscientes dos possíveis gargalos de desempenho que surgem à medida que escalam seus data lakes para suportar cargas de trabalho de BI em grande escala.
Embora empresas como a Adidas tenham adotado com sucesso as soluções da Databricks para suas plataformas de dados, a necessidade A necessidade de camadas de aceleração adicionais para lidar com atividades extensas de usuários de BI foi destacada por soluções como o Espresso da Exasol.
Integração de IA e posicionamento de mercado
Databricks anunciou recentemente o reformulação profunda de sua plataforma integrando uma camada de inteligência de dados conhecida como LakehouseIQ . Após a aquisição da MosaicML, a Databricks prevê incorporar recursos avançados de IA generativa para aprimorar a experiência do usuário na criação de agentes conversacionais.
A Microsoft e a Databricks estão definindo progressivamente o mercado de plataformas de dados, buscando fornecer ambientes abrangentes que integrem BI , análises e aprendizado de máquina. No entanto, as empresas que necessitam de desempenho impecável para bases de usuários substanciais podem investigar soluções auxiliares para alcançar resultados ideais.
