Microsoft Fabric 101

İlhami Demirci
4 min readMay 24, 2023

--

Gözlemlediğim kadarıyla kimi henüz Power BI’ın yeni yeşil tonuna geçiş yapamamış kimi ise Nisan 2023 güncellemesi ile gelen nesne üzerinde etkileşim özelliğini kullanmaya bile başlamamış. Bazılarımızsa henüz yeni adapte olmaya çalışırken önümüze büyük bir bomba daha bırakıldı. Microsoft dün Fabric’in tanıtımını yaptı. Heyecan başladı.

İlk izlenimim veri mühendisi, analisti ya da bilimcisi artık birbirinden ayrı değil aynı sahada mücadele verecekler; Fabric sayesinde takım arkadaşı farkındalığı daha da artacak. Ortak çalışmalar yürütürken herkes uçtan uca her adımı takip edebilecek ve tüm kompleks ürünleri öğrenmek için zaman harcamak zorunda kalmayacak.
Fabric’in amacı: Sadelik

Fabric, üç ana veri analizi ürününü bir arada sunmakta: Power BI, Azure Data Factory ve Azure Synapse. Bir arada bulunan yapı sayesinde geniş bir analitik yelpazeye sahip olup hepsini tek bir çatı altında yönetebilirsiniz.
Fabric’in ana özelliği: Çatı

Bu çatının altında neler var -bir gün içerisinde öğrenebildiğim kadarıyla- kısaca inceleyelim.

MS Fabric Veri Mühendisliği : Lakehouse (OneLake) kullanarak verilerinizi yönetebilir, pipelinelar tasarlayabilirsiniz. Veri alma, hazırlama ve dönüştürme süreçleri için gerekli kodları notebook kullanarak yazabilirsiniz. OneLake tüm bu hizmetler için depolama alanıdır, çatıdır.

MS Fabric Veri Ambarı : Fabric geleneksel veri ambarı yapısını modern hale getirdi diyebiliriz. Yalnızca veri mühendislerinin değil, tüm veri ekibinin kullanımına imkan sağlamakta. Dimension, fact tablo yapıları, ilişki türlerinde herhangi bir fark yok. Hayat kurtarıcı özellikse şu: isteyen SQL sorgu düzenleyicisini, isteyen görsel sorgu düzenleyicisini kullanabilecek. Power Query çağ atlıyor…

MS Fabric Veri Bilimi : Lakehouse içerisinde depolanan büyük boyutlardaki verilerle oluşturulacak modelin ihtiyacına göre veri temizleme, dönüştürme işlemleri yapılabilecek. Deneme yanılma olanağı verecek deney ortamları ve bunların çıktı kontolleri sağlanabilecek. Sonuç olarak tahminlemeler, makine öğrenimi modellerini eğitmek gibi akıl almaz süreçler de Fabric içinde yer alacak.

MS Fabric Gerçek Zamanlı Analitik : Gün içinde kullandığımız uygulamalar, IoT cihazları ve farklı pek çok eylem anlık veri üretmemize neden olur ve bundan kaçış yoktur. Yazının bulunuşundan bu yana tüm verinin %90’ının son 5 yılda üretilmiş olmasının sebebi de budur. Yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış halde bulunan verilerle geleneksek veri ambarlarında çalışmak güçtür. Synapse Gerçek-Zamanlı Analitik (Real-Time Analytics) bu güçlüğü ortadan kaldıracak Fabric ürünlerinden biridir.

SQL artık yeterli gelmedi ve kardeşi KQL (Kusto Query Language) ile tanışma fırsatı buldum. KQL yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz etmek ve içgörüler çıkarmak için kullanılan bildirime dayalı bir sorgulama dili. Büyük ölçekli günlük verileri verimli ve hızlı bir şekilde çalışmak için özel olarak tasarlanmıştır. Bulut tabanlı veri analitiğine de mükemmel şekilde uygundur.
Gözünüz korkmasın, başlangıç seviyesi için komutları SQL’den daha basit.

MS Fabric Power BI : Power BI Service ortamında ilişkileri düzenleyebileceğiz, metrikler oluşturabileceğiz diye sevinirken masaüstü uygulamasına elveda diyecek noktaya gelmeyi beklemiyordum.
Tüm veri ekibiyle aynı platform üzerinden çalışarak uçtan uca sürecin içerisinde olmanın tabloları ve yapıyı daha iyi anlamaya fayda sağlayacağı kesin. Bu, biz veri analistleri için son kullanıcının rapor veya altyapı hakkındaki sorularına ve ek taleplerine vereceğimiz dönütler konusunda muhakkak ki avantaj sağlayacak.
Power BI’a, OneLake’de depolanan ve analize hazır veri DirectLake moduyla performanslı biçimde çekilebilecek. DirectQuery ve Import mod ile detaylı karşılaştırmasını başka içeriğe bırakıyorum.

Başında bahsettiğim önümüze bırakılmış bombayı tabii geri atmayacak ve derinlemesine dalacağız. Biraz zaman alacağa benziyor olsa da günün sonunda “veri” dediğimiz anlamsız yığınların bir araya gelerek anlamlı hale gelme serüvenini iş paydaşlarımızla tek kitaba yazabileceğiz.

--

--