Integrando Azure Databricks e Microsoft Fabric: Um encontro de Gigantes ! - Parte I

Isenção de responsabilidade: este artigo reflete minhas experiências e pontos de vista pessoais, não uma posição oficial da Microsoft Fabric ou Databricks .

Neste artigo inicial, abordaremos um tópico crucial que frequentemente surge nas conversas com nossos clientes: a integração do Microsoft Azure Databricks com o Microsoft Fabric . Ambas as plataformas são líderes em suas respectivas áreas. O Microsoft Azure Databricks é excepcional para escalonar cargas de trabalho em engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina. Por sua vez, o Microsoft Fabric destaca-se pela simplicidade e recursos de autoatendimento, sendo ideal para uma vasta gama de aplicações de dados. A questão que frequentemente nos perguntam é: como integrar essas duas ferramentas poderosas de maneira eficiente?

Abordagens de Integração

Atualmente, existem várias opções a serem consideradas para essa integração (lembrando que o Microsoft Fabric está em constante atualização, o que significa que em breve teremos ainda mais possibilidades).

Adição de Camadas de Relatórios e Análises

Uma maneira de melhorar uma arquitetura habilitada para Databricks é adicionando uma camada de relatórios e análises. Isso permitirá uma visualização mais eficaz dos dados processados.

Integração com OneLake

Outra abordagem é complementar a arquitetura incorporando uma camada de ouro do OneLake. Além disso, podemos considerar a opção de fazer com que o Microsoft Azure Databricks grave todos os dados diretamente no OneLake. Embora essa prática não seja geralmente recomendada, é importante discutir seus aspectos para entender quando ela pode ser útil.

Extensão com V-ORDERED

Podemos ainda estender o Microsoft Azure Databricks adicionando uma camada de consumo habilitada para V-ORDERED. Isso pode melhorar a eficiência do processamento de dados tanto no Microsoft Azure Databricksquanto no Microsoft Fabric, adicionando componentes extras que podem fazer a diferença no desempenho.

Explorando as Opções

Nos próximos artigos dessa série, vamos explorar detalhadamente as opções disponíveis hoje. Vamos analisar as nuances, pesar os prós e contras e consultar a documentação relevante. Antes disso, é essencial entender por que tantas organizações escolhem utilizar essas duas ferramentas poderosas em conjunto.

Vamos mergulhar nessas estratégias e descobrir como tirar o máximo proveito da combinação do Microsoft Azure Databricks e do Microsoft Fabric.

Mas antes de finalizar, gostaria de responder a seguinte pergunta: Por que combinar as duas plataformas?

As organizações optam por integrar o Microsoft Azure Databricks e o Microsoft Fabric devido aos benefícios únicos que essa combinação proporciona.

O Microsoft Azure Databricks é uma plataforma poderosa e versátil, projetada para processamento de dados, análise e ciência de dados. Amplamente adotado por empresas de diferentes portes, o Microsoft Azure Databricks, criado pelos desenvolvedores do Spark, é altamente valorizado por sua capacidade de gerenciar cargas de trabalho complexas em grande escala. Com uma longa trajetória de sucesso, ele se firmou como uma ferramenta confiável e eficiente para engenheiros de dados.

Em contrapartida, o Microsoft Fabric destaca-se pela sua simplicidade e facilidade de uso. Lançado em 2023 e evoluído a partir do Microsoft Power BI , ele oferece uma transição tranquila para usuários habituados ao Microsoft 365 . Sua interface intuitiva, recursos integrados de autoatendimento e perfeita integração com o Microsoft Office 365 tornam o Microsoft Fabric especialmente atraente para o ambiente corporativo. Projetado para democratizar o acesso aos dados e eliminar barreiras de uso, ele se apresenta como uma solução acessível e eficiente.

Portanto, a combinação do Microsoft Azure Databricks com o Microsoft Fabric oferece uma solução robusta e completa, atendendo tanto às necessidades técnicas quanto comerciais das organizações, o que explica sua popularidade crescente.

Agora que entendemos os motivos pelos quais essa combinação é frequentemente escolhida, vamos abordar a questão principal: como integrar esses dois serviços de maneira eficaz?

Te espero no próximo artigo da série !!

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