Nota
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar iniciar sesión o cambiar directorios.
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar cambiar los directorios.
Esta página se actualiza continuamente con una revisión reciente de las novedades de Microsoft Fabric.
- Para seguir las últimas novedades y características de Fabric, consulte el blog de actualizaciones de Microsoft Fabric.
- Para obtener información sobre la comunidad, marketing, casos prácticos y noticias del sector, consulte el blog Microsoft Fabric.
- Siga las novedades de Power BI en ¿Qué novedades de Power BI?
- Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
¿No está familiarizado con Microsoft Fabric?
- Rutas de aprendizaje para Fabric
- Comience con Microsoft Fabric
- Tutoriales de extremo a extremo en Microsoft Fabric
- terminología de Microsoft Fabric
Características actualmente en versión preliminar
En la tabla siguiente se enumeran las características de Microsoft Fabric que se encuentran actualmente en versión preliminar. Las características de vista previa se ordenan alfabéticamente.
Note
Las características que se encuentran actualmente en versión preliminar están disponibles en términos de uso complementarios. Revise los términos legales que se aplican a las características de Azure que se encuentran en versión beta, versión preliminar o, de lo contrario, aún no se han publicado en disponibilidad general. Microsoft Fabric proporciona vistas previas para ofrecerle la oportunidad de evaluar y compartir comentarios con el grupo de productos en las características en versión preliminar antes de que se conviertan en generally available (GA).
| Feature | Aprende más |
|---|---|
| Accede a tus tablas de Delta Lake como Apache Iceberg en OneLake (versión preliminar) | OneLake ahora le permite acceder a las tablas de Delta Lake mediante lectores compatibles con Apache Iceberg, automáticamente, sin movimiento de datos o duplicación. Para empezar, consulte Uso de tablas de Iceberg con OneLake. |
| Detección de anomalías (versión preliminar) | Con una interfaz sin código, la selección automática de modelos y alertas flexibles, el seguimiento de los cambios y eventos inesperados es fácil con la detección de anomalías en Real-Time Intelligence (versión preliminar). Para obtener más información, consulte Inteligencia en tiempo real impulsada por IA con detección de anomalías (versión preliminar). La facturación de Anomaly Detector comienza en diciembre. |
| Datos de Apache Iceberg en OneLake mediante Snowflake y atajos (versión preliminar) | Ahora puede consumir datos con formato Apache Iceberg en Microsoft Fabric sin movimiento de datos ni duplicación, además de que Snowflake ha agregado la capacidad de escribir tablas de Iceberg directamente en OneLake. Para obtener más información, consulte Uso de tablas de Apache Iceberg con OneLake. |
| Auditoría de la base de datos SQL de Fabric (versión preliminar) |
La auditoría de la base de datos SQL de Fabric (versión preliminar) presenta el registro de auditoría para las bases de datos SQL de Fabric. Puede configurar la auditoría en el portal, almacenar los registros en OneLake y consultarlos con sys.fn_get_audit_file_v2 para realizar un seguimiento del acceso y los cambios de cumplimiento e investigaciones. Para obtener más información, consulte Auditoría de la base de datos SQL de Fabric. |
| Vista previa del código de AutoML en primer lugar | En Ciencia de datos de Fabric, la nueva característica AutoML permite la automatización del flujo de trabajo de aprendizaje automático. AutoML o Automated Machine Learning, es un conjunto de técnicas y herramientas que pueden entrenar y optimizar automáticamente modelos de machine learning para cualquier tipo de datos y tareas determinado. |
| Experiencia de usuario de código bajo de AutoML en Fabric (versión preliminar) | AutoML, o Automated Machine Learning, es un proceso que automatiza las tareas complejas y lentas de desarrollo de modelos de machine learning. La nueva experiencia de AutoML de código bajo admite varias tareas, como regresión, previsión, clasificación y clasificación de varias clases. Para empezar, cree modelos con Ml automatizado (versión preliminar). |
| Tipo de acceso directo de Azure Blob Storage en OneLake (vista previa) | Ahora puede crear accesos directos para Azure Blob Storage en OneLake, lo que facilita la integración y el acceso a datos de blob en Microsoft Fabric. Para obtener más información, vea Create an Azure Blob Storage shortcut (preview). |
| Referencias de Azure Key Vault para autenticarse a conexiones de datos de Fabric (versión preliminar) | Ahora puede autenticarse en conexiones de datos de Fabric utilizando los secretos almacenados en Azure Key Vault (en versión preliminar). Las referencias de secretos de Azure Key Vault permiten una administración segura y centralizada de secretos para las conexiones de datos. Para obtener más información, consulte Azure Key Vault references overview (preview) y comience en Configure Azure Key Vault references. |
| Azure Monitor a Fabric Eventhouse (versión preliminar) | Azure Monitor a Fabric Eventhouse (versión preliminar) le permite enrutar la telemetría de máquinas virtuales a través del agente de Azure Monitor y las Reglas de Recopilación de Datos en Eventhouse para la ingesta administrada por esquemas, consultas ad hoc, análisis de serie temporal y para la activación. Para obtener más información, consulte Send datos de cliente de máquina virtual a Fabric y Azure Data Explorer (versión preliminar). |
| Gobernanza centralizada de datos en el catálogo de OneLake (versión preliminar) | Hay una nueva experiencia centralizada de gobernanza de datos en el catálogo de OneLake en versión preliminar. Los propietarios de datos pueden ver información agregada sobre los elementos que crearon, considerar la posibilidad de mejorar su gobernanza mediante la realización de acciones recomendadas y acceder a más información junto con todas las herramientas disponibles en Fabric. |
| Code-First Vista previa de la optimización de hiperparámetros | En Ciencia de datos de Fabric, FLAML ahora está integrado para el ajuste de hiperparámetros, actualmente una característica en versión preliminar. La característica flaml.tune de Fabric simplifica este proceso, al ofrecer un enfoque eficaz y rentable para el ajuste de hiperparámetros . |
| Compatibilidad de Confluent Schema Registry en Eventstream (versión preliminar) | El conector de streaming de Confluent Cloud para Apache Kafka de Eventstream ahora admite la descodificación de datos de temas asociados a un contrato de datos en el Registro de esquemas de Confluent, lo que permite la ingesta, la vista previa y el enrutamiento de datos de streaming codificados por esquemas en Fabric Real-Time Intelligence. Para más información, consulte Incorporación de un origen de Confluent Cloud for Apache Kafka a una secuencia de eventos. |
| Ingesta continua de Azure Storage a Eventhouse (Versión preliminar) | Ahora puede usar la ingesta continua de Azure Storage a Eventhouse (versión preliminar) para ingerir datos de manera automática y eficiente desde Azure Storage a Eventhouse. Para obtener más información, consulte Obtener datos de Azure Storage. |
| Copilot para Dataflow Gen 2 Modern Get Data | Con Copilot para la experiencia de obtención de datos moderna en Dataflow Gen 2, puede ingerir y transformar datos con comandos de lenguaje natural. Para ver un tutorial, consulte Blog: Copilot en Modern Get Data (MGD) para Dataflow Gen 2. |
| Copilot para la versión preliminar de Data Warehouse Chat | Ahora verá un botón Copilot en la cinta que inicia un chat con Copilot para acelerar cualquier tarea de almacenamiento de datos. Para obtener más información, vea How to: Use the Copilot chat pane for Fabric Data Warehouse. |
| Copilot para el punto de conexión de SQL Analytics (versión preliminar) | El Copilot para el punto de conexión de SQL Analytics presenta Copilot funcionalidades para el punto de conexión de SQL Analytics, lo que permite a los usuarios generar y optimizar consultas SQL mediante lenguaje natural. Para obtener más información, consulte Copilot sobre el punto de conexión de SQL Analytics. |
| Copilot en Fabric está disponible en todo el mundo | Copilot en Fabric ya está disponible a todos los clientes, incluyendo Copilot para Power BI, Copilot para Data Factory, Copilot para Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos y Copilot para Redacción de Consultas KQL. Obtenga más información en nuestra Visión general de Copilot en Fabric. |
| Compatibilidad de trabajos de copia para la captura de datos modificados (CDC) (versión preliminar) | La captura de datos modificados (CDC) en el trabajo de copia es una funcionalidad eficaz en canalizaciones de datos de Data Factory que permite una replicación eficaz y automatizada de datos modificados, incluidos los registros insertados, actualizados y eliminados de un origen a un destino. |
| Integración de DacFx para warehouse ALM | Simplifique la administración del ciclo de vida de las aplicaciones de almacenamiento (ALM) con la integración de DacFx en Git y las canalizaciones de implementación para Fabric Warehouse (versión preliminar). Para obtener más información, consulte Simplificación de la integración de Warehouse ALM con DacFx en Git e Implementación de canalizaciones. |
| API públicas de Dataflow Gen2 (versión preliminar) | Las API de Data Factory permiten a los usuarios automatizar y administrar flujos de datos, como la creación, la administración, la programación y la supervisión. Para más información, consulte Uso de parámetros públicos en Dataflow Gen2 (versión preliminar). |
| Opción de actualización manual de puerta de enlace de datos local de Data Factory (versión preliminar) | La versión de diciembre de 2025 de la puerta de enlace (versión 3000.298) proporciona una nueva opción de actualización manual (en versión preliminar) a través de la interfaz de usuario o la API. La versión de noviembre sirve como versión de línea base para esta característica y los clientes pueden empezar a realizar actualizaciones manuales a partir de diciembre. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| Replicación de datos desde Lakehouse con Delta Change Feed (Preview) | El conector Fabric Lakehouse Table proporciona datos cambiados de un Fabric Lakehouse a través de Delta Change Data Feed (CDF), a destinos admitidos. Para obtener más información, consulte Replicación de datos de Fabric Lakehouse con Fuente de datos de cambios Delta (versión preliminar). |
| Instrucciones del origen de datos en Fabric Data Agent | Las instrucciones del origen de datos del Agente de datos fabric le ayudan a obtener respuestas más precisas y relevantes de los datos estructurados. Para más información, consulte Novedades de Fabric Data Agent: Instrucciones de origen de datos para respuestas de IA más inteligentes y precisas. |
| trabajo de dbt en Fabric Data Factory (versión preliminar) | Un trabajo de dbt en Fabric Data Factory le permite crear, programar y supervisar proyectos de dbt de forma nativa con ejecución sin servidor, pruebas integradas y documentación, y gobernanza a través de entra ID y directivas de seguridad de SQL. Para obtener más información, consulte dbt job in Microsoft Fabric (preview). |
| Mapeo de columnas Delta en el endpoint de análisis SQL | El punto de conexión de análisis SQL ahora admite Tablas Delta con la asignación de columnas habilitada. Para obtener más información, consulte Asignación de columnas Delta y Limitaciones del punto de conexión de análisis SQL. Esta característica está actualmente en versión preliminar. |
| Generador de gemelos digitales (versión preliminar) | El generador de gemelos digitales (versión preliminar) es un elemento dentro de la carga de trabajo de inteligencia en tiempo real. Los gemelos digitales crean representaciones basadas en datos y en tiempo real de entidades. Es un elemento de modelado de datos que crea representaciones digitales de entornos reales para optimizar las operaciones físicas mediante datos. Para más información, consulte ¿Qué es el generador de gemelos digitales (versión preliminar)?. |
| Cifrado de datos en reposo mediante claves administradas por el cliente (versión preliminar) | De forma predeterminada, Fabric cifra todos los datos en reposo mediante claves administradas por Microsoft. Ahora puede cifrar los datos en reposo en las áreas de trabajo de Fabric mediante claves administradas por el cliente, como una característica en versión preliminar, lo que proporciona un mayor control sobre la seguridad y el cumplimiento de los datos. Para más información, consulte Claves administradas por el cliente para áreas de trabajo de Fabric. |
| Conversación mejorada con Microsoft Fabric Copilot (Vista previa) | Estamos introduciendo mejoras en las funcionalidades de inteligencia artificial en Microsoft Fabric, incluida una nueva manera de almacenar mensajes de chat e historial, mejorar la precisión de las respuestas y una mejor retención de conocimientos de contexto. |
| Diagrama de entidades en la base de datos KQL de Eventhouse (versión preliminar) | El diagrama de entidades de la base de datos KQL de Eventhouse (versión preliminar) agrega un diagrama de entidades visuales para explorar tablas, relaciones, flujo de datos e infracciones de esquema en bases de datos KQL de Eventhouse. Para obtener más información, consulte Visualización de un diagrama de entidades en la base de datos KQL (versión preliminar). |
| Evaluar los agentes de datos de Fabric con el SDK de Python (versión preliminar) | Ahora puede usar la Python SDK para evaluar mediante programación los agentes de datos de Fabric. Para obtener más información, consulte Consuma un Agente de Datos Fabric en Microsoft Copilot Studio (vista previa). |
| Secuencias derivadas de eventstream en modo de ingesta directa (versión preliminar) | Puede ingerir datos desde un flujo de eventos de Fabric a Eventhouse de manera fluida, ya sea directamente desde el flujo de eventos o mediante el Asistente para Obtener Datos de Eventhouse. Esta funcionalidad se está ampliando ahora para admitir flujos derivados de eventstream en modo de ingesta directa. Para obtener más información, consulte Fabric Eventhouse ahora soporta Streams Derivados de Eventstream en modo de Ingestión Directa (vista previa). |
| Eventstream admite el aprovisionamiento de eventos con esquema de un origen de EventHub (versión preliminar) | Fabric Eventstream ahora admite obtener eventos desde una fuente de EventHub mientras se aplica el esquema a las cargas de datos. |
| Integración de Fabric Activator en funciones de datos de usuario de Fabric (versión preliminar) | La integración de Fabric Activator con las funciones de datos de usuario de Fabric (versión preliminar) significa que puede crear funciones para procesar eventos desde cualquier origen, incluidos los eventos de Fabric y los eventos de OneLake. Para obtener más información, consulte Elementos de activación de Fabric. |
| Eventos de información general sobre la capacidad de Fabric en Real-Time Hub (versión preliminar) | Los eventos de información general de la capacidad de Fabric en Real-Time Hub (versión preliminar) agregan eventos de estado y resumen de capacidad en tiempo real para supervisar el estado, detectar la limitación y desencadenar acciones mediante Activator, Eventstream y paneles. |
| Fabric Data Agents + Microsoft Copilot Studio (versión preliminar) | La versión preliminar de la integración entre Fabric data agents y Microsoft Copilot Studio ya está disponible. Para obtener más información, vea orquestación de múltiples agentes en Microsoft Copilot Studio. |
| Integración del agente de datos de Fabric con el servicio de agente de Azure AI (versión preliminar) | Nos complace lanzar la integración de agentes de datos en Fabric con Azure Servicio de Agente de IA de Microsoft Foundry. Para empezar, consulte Consumir un Agente de Datos de Fabric en Microsoft Copilot Studio (versión preliminar). El SDK del agente de datos de Fabric también está disponible en versión preliminar. |
| Integración del agente de datos Fabric con Microsoft Copilot Studio (versión preliminar) | El agente de datos de Fabric está disponible en versión preliminar y se puede agregar como agente a la configuración personalizada en Microsoft Copilot Studio. Para obtener más información, consulte Integración del agente de datos fabric con Microsoft Copilot Studio (versión preliminar). |
| Acción Upsert de la tabla de la Fábrica de Datos de Fabric en el Conector Lakehouse (versión de vista previa) | La acción de tabla Upsert (versión preliminar) del conector de Lakehouse está en versión preliminar. |
| Claves administradas por el cliente de Fabric SQL Database (versión preliminar) | Las claves administradas porCustomer (versión preliminar) permiten usar sus propias claves de Azure Key Vault para el cifrado automático de bases de datos SQL del área de trabajo con control automático de rotación de claves y TDE. Para obtener más información, consulte Cifrado de datos en SQL Database y claves administradas por el cliente para áreas de trabajo de Fabric. |
| Conexión de Fabric dentro de Notebook (versión preliminar) | La conexión de Fabric dentro de Notebook (versión preliminar) permite crear y administrar conexiones de origen de datos en la nube directamente dentro de los cuadernos. Para obtener más información, consulte Conexión de Tejido dentro de Notebook. |
| Fabric Extensibility Toolkit (versión preliminar) | El Kit de herramientas de extensibilidad se basa en la base del Kit de desarrollo de cargas de trabajo, al tiempo que presenta varias mejoras clave y nuevas funcionalidades. También hemos creado un nuevo repositorio de la comunidad de Fabric. Este repositorio contiene una amplia variedad de tipos de elementos creados con el kit de herramientas de extensibilidad que puede agregar a su entorno. Para obtener más información, consulte Introducing the Microsoft Fabric Extensibility Toolkit. |
| Carga de trabajo de Fabric IQ (versión preliminar) | Fabric IQ (versión preliminar) es una nueva carga de trabajo para unificar la semántica empresarial entre datos, modelos y sistemas para impulsar agentes inteligentes y decisiones fundamentados en una vista dinámica y holística de la empresa. Para obtener más información, consulte ¿Qué es Fabric IQ (versión preliminar)?. |
| Fabric MCP (versión preliminar) | Fabric MCP es un servidor de protocolo de contexto de modelo centrado en el desarrollador que permite la generación de código asistida por IA y la creación de elementos en Microsoft Fabric. Diseñado para el desarrollo y la automatización con tecnología de agente, se integra con herramientas como VS Code y GitHub Codespaces como parte de la iniciativa MCP de Microsoft. Para obtener más información, consulte Introducción a MCP de Fabric (versión preliminar). |
| Fabric Runtime 2.0 (versión preliminar) | Enable Spark 4.0 a través de Runtime 2.0 (versión preliminar) para usar Spark 4.0 y Delta Lake 4.0 con el sistema operativo actualizado, Java, Scala y Python versiones. Para obtener más información, consulte Fabric Runtime 2.0 Experimental (versión preliminar) y Introducción a los entornos de ejecución de Apache Spark. |
| Comparación de aplicaciones De Fabric Spark (versión preliminar) | La característica Comparación de aplicaciones de Spark permite a los usuarios seleccionar y comparar hasta cuatro ejecuciones de aplicaciones spark en paralelo. Para obtener más información, consulte Blog: Comparación de aplicaciones spark de Fabric. |
| Emisor de Diagnóstico de Fabric Spark (Versión Preliminar) | La Fabric Apache Spark Diagnostic Emitter (versión preliminar) permite a los usuarios de Apache Spark recopilar registros, registros de eventos y métricas de sus aplicaciones spark y enviarlos a varios destinos, incluidos Azure Event Hubs, Azure storage y Azure log analytics. |
| Bibliotecas de variables de Fabric en Dataflow Gen2 con CI/CD (versión preliminar) | Fabric variable libraries ofrecen una manera centralizada de administrar los valores de configuración entre cargas de trabajo de Microsoft Fabric. Con la nueva integración en Dataflow Gen2, puede hacer referencia a estas variables directamente en el flujo de datos, lo que permite el comportamiento dinámico entre entornos y simplifica los flujos de trabajo de CI/CD. Para más información, consulte bibliotecas de variables en Dataflow Gen2. |
| API REST de carpetas (versión preliminar) | Ahora puede crear y administrar carpetas de área de trabajo en escenarios de automatización e integrarlas con otros sistemas y herramientas. La Folder REST API ahora está en versión preliminar. Para empezar, consulte Fabric REST API Folders (Carpetas de API REST de Fabric). |
| Gestionar en OneLake Catalog para los administradores de Fabric (versión preliminar) | La gobernanza del catálogo oneLake para administradores de Fabric (versión preliminar) proporciona información de administración, acciones recomendadas e informes en la pestaña Gobernanza para mejorar la gobernanza entre capacidades, dominios y elementos. Para obtener más información, consulte Catálogo de OneLake y Gobernanza en el catálogo de OneLake. |
| Finalización de código en línea en cuadernos de Fabric (versión preliminar) | Cuadernos Fabric con completado de código en línea ayudan a los usuarios a escribir código más rápido y con menos errores. Para obtener más información, consulte Copilot de Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos (vista previa). |
| Historial de ítem en la aplicación de métricas de capacidad de Fabric (vista previa) | La página Historial de ítems de la aplicación de métricas de capacidad de Fabric (versión preliminar) proporciona una vista de 30 días del consumo de capacidad de cálculo con objetos visuales interactivos y segmentaciones para análisis a nivel de espacio de trabajo y de ítem. Para obtener más información, consulte Descripción de la página del historial de elementos de la aplicación de métricas (versión preliminar). |
| Biblioteca de diagnósticos de JobInsight (versión preliminar) | JobInsight es una biblioteca de diagnósticos para analizar aplicaciones Spark completadas a través de API para consultas, trabajos, fases, tareas, ejecutores y registros de eventos. Para más información, consulte Biblioteca de diagnósticos de JobInsight (versión preliminar). |
| Compatibilidad de Lakehouse con canalizaciones de integración e implementación de Git (versión preliminar) | El Lakehouse ahora se integra con las funcionalidades de administración del ciclo de vida en Microsoft Fabric, lo que proporciona una colaboración estandarizada entre todos los miembros del equipo de desarrollo durante toda la vida del producto. La administración del ciclo de vida de Lakehouse facilita un proceso eficaz de versiones y versiones del producto al entregar continuamente características y correcciones de errores en varios entornos. |
| API REST de Livy (versión preliminar) | El punto de conexión de Fabric Livy permite a los usuarios enviar y ejecutar su código de Spark en el proceso de Spark dentro de un área de trabajo de Fabric designada, lo que elimina la necesidad de crear un cuaderno o un elemento de definición de trabajo de Spark. La API de Livy ofrece la capacidad de personalizar el entorno de ejecución a través de su integración con Environment. |
| Cargar datos de Fabric OneLake en Excel | Cargue fácilmente los datos de Fabric OneLake en Excel con el catálogo integrado de OneLake y la moderna experiencia de Obtener datos (versión preliminar). Para obtener más información y pasos para empezar, consulte el catálogo de OneLake y la función Obtener Datos están integrados en Excel para Windows. |
| Vistas materializadas del Lago (vista previa) | Materialized Lake Views se anunciaron en Build 2025. Materialized Lake Views en Microsoft Fabric permite realizar consultas rápidas y eficaces de los datos almacenados en OneLake. |
| Compatibilidad de MCP con Real-Time Intelligence (versión preliminar) | El Protocolo de contexto de modelo (MCP) ahora se admite para Real-Time Intelligence (RTI)El servidor MCP de código abierto permite a los agentes de inteligencia artificial o a las aplicaciones de inteligencia artificial interactuar con Fabric RTI proporcionando herramientas a través de la interfaz MCP, lo que permite realizar consultas y análisis de datos sin problemas. |
| Compatibilidad del principal de servicio de Microsoft Entra con atajos de Amazon S3 (versión preliminar) | Ahora puede usar los principales de servicio de Microsoft Entra para acceder a Amazon S3 a través de atajos de OneLake, lo que elimina la necesidad de claves de acceso de AWS a largo plazo. Esta integración usa OpenID Connect (OIDC) para tokens basados en estándares de corta duración, simplifica la administración de identidades entre nubes y permite una auditoría completa a través de AWS CloudTrail. Para empezar, consulte accesos directos de AWS S3 mediante la autenticación de la entidad de servicio. |
| API de administración de Microsoft Fabric | API de administración de Fabric están diseñadas para simplificar las tareas administrativas. El conjunto inicial de API de administración de Fabric se adapta para simplificar la detección de áreas de trabajo, elementos de Fabric y detalles de acceso de usuarios. |
| Microsoft Fabric estimador de SKU (versión preliminar) | El estimador de SKU Microsoft Fabric, ahora disponible en versión preliminar, es una versión mejorada de la calculadora de capacidad Microsoft Fabric introducida anteriormente. Para obtener más información, vea Introducción al estimador de SKU de Microsoft Fabric (preliminar) y Dominando las estimaciones de SKU con el estimador de SKU de Microsoft Fabric. |
| Controlador JDBC de Microsoft (versión preliminar) | El controlador Microsoft JDBC driver for Fabric Data Engineering (Preview) permite que aplicaciones Java y herramientas de BI se conecten a Spark SQL en Fabric mediante la autenticación empresarial, la agrupación y la conectividad basada en Livy. Para obtener más información, consulte Controlador JDBC de Microsoft para ingeniería de datos de Fabric. |
| Controlador ODBC de Microsoft (versión preliminar) | La Microsoft ODBC Driver for Fabric Data Engineering (Preview) permite .NET, Python y otras aplicaciones y herramientas de BI compatibles con ODBC para conectarse a Spark SQL in Fabric a través de las API de Livy con Microsoft Entra ID autenticación, reutilización de sesiones y captura previa asincrónica. Para obtener más información, consulte Controlador ODBC de Microsoft para ingeniería de datos de Fabric. |
| Reflejo de bases de datos de SAP (preliminar) | Puede replicar continuamente los datos de SAP directamente en OneLake de Fabric. Una vez en Fabric, puede aprovechar las eficaces funcionalidades de inteligencia empresarial, inteligencia artificial, ingeniería de datos, ciencia de datos y uso compartido de datos. Para más información, consulte Reflejo de SAP (versión preliminar) |
| Creación de reflejo para Google BigQuery (versión preliminar) | La creación de reflejos en Fabric ofrece una manera sencilla de evitar procesos ETL complejos (extracción, transformación, carga) e integrar sin problemas los datos de almacenamiento de Google BigQuery existentes con el resto de los datos en Fabric. Para obtener más información, consulte Bases de datos reflejadas de Google BigQuery y Tutorial: Configurar el reflejo en Google BigQuery. |
| Evaluador moderno para Dataflow Gen2 (versión preliminar) | El motor de evaluación de consultas modernas (también conocido como "Evaluador moderno") proporciona un nuevo motor de ejecución de consultas que se ejecuta en .NET versión principal 8, lo que puede mejorar significativamente el rendimiento de las ejecuciones de flujo de datos en algunos escenarios. Para obtener más información, consulte el evaluador moderno de Dataflow Gen2. |
| Puntos de conexión del modelo de ML (versión preliminar) | Los modelos de ML de Fabric ahora pueden servir predicciones en tiempo real desde puntos de conexión en línea seguros, escalables y fáciles de usar. Además de las predicciones por lotes en Spark, puede usar puntos de conexión para llevar predicciones del modelo de ML a otras soluciones de Fabric y aplicaciones personalizadas. Para obtener más información, consulte Aprendizaje automático automatizado en Fabric y Puntos de conexión de modelo en Fabric. |
| Extensión MSSQL para la integración de VS Code Fabric (versión preliminar) | MSSQL extensión para la integración de VS Code Fabric (versión preliminar) agrega compatibilidad para conectarse, ejecutar consultas y administrar objetos en bases de datos SQL de Fabric directamente desde Visual Studio Code. Descargue la extensión MSSQL en marketplace.visualstudio.com. |
| Inferencia de Esquema-Múltiple en Eventstream (versión preliminar) | La inferencia de varios esquemas en Eventstream permite trabajar con varios orígenes de datos que emiten esquemas variables mediante la inferencia y administración simultánea de varios esquemas. Para obtener más información, consulte Aumentar la flexibilidad de transformación de datos con la inferencia de múltiples esquemas en Eventstream (versión preliminar). |
| Notebook Copilot finalización de código insertado (versión preliminar) | Actualmente en versión preliminar, Copilot Finalización de código en línea (versión preliminar) es una característica de inteligencia artificial que ayuda a los científicos de datos e ingenieros a escribir código Python de forma más rápida y sencilla. Para obtener más información, vea Notebook Copilot finalización de código en línea (Vista previa). |
| Depuración de cuadernos en vscode.dev (versión preliminar) | Ahora puede colocar puntos de interrupción y depurar el código del cuaderno con la extensión Synapse VS Code - Remote en vscode.dev. Esta actualización comienza por primera vez con Fabric Runtime 1.3 (GA). |
| OneLake como origen para COPY INTO y OPENROWSET (versión preliminar) | COPY INTO y OPENROWSET ahora admiten la lectura directamente desde rutas de OneLake en Fabric Data Warehouse (vista previa), lo que permite la ingestión de datos basada en SQL y consultas ad hoc desde carpetas de Lakehouse sin la necesidad de almacenamiento externo o configuración compleja. Para obtener más información, consulte Ingesta de datos en el almacenamiento. |
| Roles de acceso a datos OneLake (versión preliminar) | Los roles de acceso a datos de OneLake para lagos de datos están en versión preliminar. Los permisos de roles y las asignaciones de usuarios o grupos se pueden actualizar fácilmente a través de una nueva interfaz de usuario de seguridad de carpetas. Para obtener un ejemplo, consulte Secure Mirrored Azure Databricks Data in Fabric with OneLake security. |
| Seguridad de OneLake (versión preliminar) | La seguridad de OneLake, ahora una característica en versión preliminar, es un control de acceso específico para los datos de OneLake, como la seguridad de carpeta, fila y nivel de columna. Para más información, consulte Seguridad de acceso directo de OneLake y API de seguridad de acceso a datos de OneLake. También puede leer nuestro análisis profundo y documento técnico gratuito sobre la seguridad de OneLake. |
| ONELake Table API (versión preliminar) | Las API de OneLake Table ahora están en la versión preliminar, lo que permite la administración mediante programación de tablas en OneLake mediante el catálogo REST de Apache Iceberg. Para obtener más información, consulte OneLake table APIs for Iceberg. |
| Actualización manual de la puerta de enlace de datos local (versión preliminar) | La actualización manual de la puerta de enlace de datos local está ahora en versión preliminar, lo que permite a los administradores desencadenar actualizaciones de puerta de enlace a través de la interfaz de usuario, la API o los scripts de PowerShell según su propia programación. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| Elemento ontología (versión preliminar) | La ontología (versión preliminar) de Fabric IQ permite definir tipos de entidad, relaciones, propiedades y otras restricciones para organizar los datos según el vocabulario empresarial. Para obtener más información, consulte ¿Qué es la ontología (versión preliminar)?. |
| Complementos de OpenAI para Eventhouse (versión preliminar) | Ahora puede usar dos potentes complementos de IA para Eventhouse: AI Embed Text Plugin y AI Chat Completion Prompt Plugin. Conecte datos de Eventhouse a aplicaciones con tecnología openAI para escenarios avanzados de análisis e inteligencia artificial. Para obtener más información, consulte ai_embed_text (versión preliminar) y ai_chat_completion (versión preliminar). |
| Proceso con particiones para Dataflow Gen2 (versión preliminar) | El proceso con particiones es una funcionalidad del motor de Dataflow Gen2 que permite que partes de la lógica de flujo de datos se ejecuten en paralelo, lo que reduce el tiempo para completar sus evaluaciones. Para más información, consulte Proceso con particiones en Dataflow Gen2. |
| Pasar valores de parámetro a elementos de Tejido (versión preliminar) | El activador le permite activar automáticamente elementos de Fabric, como canalización y cuaderno , siempre que se cumplan determinadas condiciones de datos. No solo puede activar y ejecutar elementos de Fabric, sino que también puede pasar valores a los parámetros definidos en los elementos de Fabric. |
| Servicios de IA de Azure preconstruidos en la vista previa de Fabric | El vista previa de los servicios de IA integrados en Fabric es una integración con servicios de Azure AI, anteriormente conocido como Azure Cognitive Services. Prebuilt Azure AI services permiten una mejora sencilla de los datos con modelos de IA precompilados sin requisitos previos. Actualmente, los servicios de IA precompilados están en versión preliminar e incluyen compatibilidad con la Microsoft Azure OpenAI Service, Azure AI Language y Azure AI Translator. |
| Pasos exclusivos para la versión preliminar de Dataflow Gen2 (versión preliminar) | Los pasos de la versión preliminar son los pasos de transformación de Dataflow Gen2 que se ejecutan solo durante la fase de creación para la vista previa de datos. Se excluyen de las operaciones de ejecución, lo que garantiza que no afectan al comportamiento en tiempo de ejecución ni a la lógica de producción. Para obtener más información, consulte paso de solo vista previa en Dataflow Gen2. |
| Funcionalidades de API pública para flujos de datos de Dataflow Gen2 en Fabric Data Factory (versión preliminar) | Esta versión preliminar de las API públicas de Dataflows Gen 2 permite a los usuarios crear, actualizar y supervisar sus flujos de trabajo de datos mediante programación. Las API admiten una amplia gama de operaciones, como CRUD de flujos de datos (Crear, Leer, Actualizar y Eliminar), programar y supervisar, lo que facilita a los usuarios administrar sus procesos de integración de datos. |
| Valores de parámetros públicos para actualizar un flujo de datos Gen2 (versión preliminar) | Obtenga más información sobre la nueva capacidad de parámetros públicos para Dataflow Gen2 con compatibilidad con CI/CD y el soporte para este nuevo modo dentro de la actividad de actualización de Dataflow en Data Pipelines. |
| Real-Time Intelligence Maps admite archivos de imágenes y etiquetado de datos (versión preliminar) | Los mapas ahora admiten archivos de imágenes como Cloud Optimized GeoTIFF (COG) y PMTiles ráster, además de formatos espaciales vectoriales. La configuración de etiquetado de datos también está disponible para todos los tipos de geometría (puntos, líneas y polígonos) que reflejan los comentarios. Para empezar, cree un mapa (versión preliminar). |
| origen de Real-Time Intelligence Cribl (versión preliminar) | Cribl source (versión preliminar) permite que los datos en tiempo real fluyan al Eventstream de Fabric desde diversos orígenes de telemetría y registro a través de Cribl Stream, incluidos Syslog, Datadog Agent, Splunk, Open Telemetry y orígenes basados en el perímetro, con una configuración simplificada del endpoint de Kafka en Real-Time Hub. Para obtener más información, consulte Añadir origen Cribl a una secuencia de eventos (versión preliminar). |
| Datos recientes en Dataflow Gen2 (versión preliminar) | Recent data in Dataflow Gen2 (Preview) proporciona acceso rápido a los elementos de datos usados con más frecuencia en la cinta de opciones Power Query y Modern Get Data, lo que le permite saltar directamente a tablas, archivos, carpetas y bases de datos usados recientemente sin navegación. Para obtener más información, consulte Obtener la experiencia de datos y Qué es Dataflow Gen2. |
| API REST para conexiones y puertas de enlace (versión preliminar) | Las API de REST para conexiones y puertas de enlace están ahora en versión preliminar. Estas nuevas API permiten a los desarrolladores administrar e interactuar mediante programación con conexiones y puertas de enlace dentro de Fabric. |
| Soporte para replicación y copia en SAP Datasphere (vista previa) | SAP Connectivity in Microsoft Fabric now supports Mirroring for SAP Datasphere and Copy Job support for SAP Datasphere as preview features (Compatibilidad de creación de reflejos para SAP Datasphere y trabajo de copia para SAP Datasphere como características en versión preliminar). |
| Funciones escalares definidas por el usuario (UDF) | Las funciones escalares definidas por el usuario (UDF) ahora se admiten como una característica en versión preliminar. Para obtener más información, vea CREATE FUNCTION for Fabric Data Warehouse. |
| Registro de esquemas (versión preliminar) | El Registro de esquemas de eventos (versión preliminar) proporciona una manera basada en contratos de definir y validar esquemas de eventos en Fabric Eventstreams para canalizaciones en tiempo real confiables y seguras para tipos. Para obtener más información, consulte Introducción al Registro de esquemas. |
| Asegurar los datos reflejados de Azure Databricks con OneLake Security (Versión preliminar) | Puede asegurar datos reflejados seguros de Azure Databricks en Fabric, mediante la seguridad de OneLake, ahora disponible como característica en versión preliminar. Ahora puede asignar directivas de Unity Catalog (UC) a la seguridad de Microsoft OneLake. Para obtener más información, consulte Identidad automática administrada en Azure Databricks. |
| Uso compartido del agente de datos de Fabric (versión preliminar) | La funcionalidad de uso compartido del agente de datos de Fabric (versión preliminar) le permite compartir el agente de datos con otros usuarios mediante varios modelos de permisos. |
| SharePoint y OneDrive identidades de acceso directo (versión preliminar) | OneLake SharePoint y accesos directos de OneDrive ahora admiten la autenticación de identidad y entidad de servicio del área de trabajo, lo que permite la administración centralizada de credenciales, límites de API más altos y acceso entre inquilinos sin depender de credenciales de usuario individuales. Para obtener más información, vea Crear un acceso directo de OneDrive o SharePoint y Identidad de espacio de trabajo. |
| Transformaciones de atajos (versión preliminar) | Las transformaciones de acceso directo permiten transformar automáticamente los archivos en tablas Delta a medida que los datos se introducen o se mueven dentro de OneLake, manteniendo los datos siempre sincronizados sin necesidad de canalizaciones. Para obtener más información, consulte Transformaciones de archivos de atajos. |
| Conector de Solace PubSub+ | Conecte sin problemas Eventstream de Fabric con Solace PubSub+ (versión preliminar). Para obtener más información y pasos para empezar, consulte New Solace PubSub+ Connector: conexión directa de Eventstream de Fabric con Solace PubSub+ (versión preliminar). |
| Conector de Spark para bases de datos SQL (versión preliminar) | Spark Connector para bases de datos SQL permite a Spark leer y escribir en Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, SQL Server en Azure máquina virtual y bases de datos SQL de Fabric con autenticación integrada y compatibilidad con PySpark. Para más información, consulte la documentación del conector de Spark para bases de datos SQL. |
| Compatibilidad de SQL Database con vínculos privados de nivel de inquilino (versión preliminar) | Puede usar vínculos privados de nivel de inquilino para proporcionar acceso seguro al tráfico de datos en Microsoft Fabric, incluida la base de datos SQL (en versión preliminar). Para obtener más información, consulte Set up and use private links y Blog: Tenant Level Private Link (Preview). |
| Virtualización de datos de SQL Database (versión preliminar) | La virtualización de datos en SQL Database permite consultar datos externos almacenados en OneLake mediante T-SQL. Con la sintaxis de virtualización de datos, puede ejecutar consultas Transact-SQL (T-SQL) en archivos que almacenan datos en formatos de datos comunes en OneLake. Puede combinar estos datos con datos relacionales almacenados localmente mediante combinaciones. |
| Operador SQL en Fabric Eventstream (versión preliminar) | El nuevo operador SQL permite la transformación de datos en tiempo real con la flexibilidad y el control para crear transformaciones personalizadas mediante la sintaxis SQL personalizada. Para empezar, consulte Procesamiento de eventos mediante el editor de código SQL (versión preliminar). |
| Herramientas de migración de Synapse Data Explorer a Eventhouse (versión preliminar) | La próxima generación de ofertas de Azure Synapse Data Explorer está evolucionando para convertirse en Eventhouse. Para empezar, consulte Migrate de Azure Synapse Data Explorer a Fabric Eventhouse (versión preliminar). |
| Navegación con pestañas para varias tareas y otras mejoras en la interfaz de usuario | Fabric ahora admite pestañas para abrir varios elementos y cambiar fácilmente entre ellos. Ofrece un explorador de objetos que le permite examinar y abrir elementos en todas las áreas de trabajo abiertas. Para más información, consulte navegación por pestañas en el portal de Fabric y Nuevas características de multitarea que vienen a Fabric (versión preliminar). |
| Upsert a la tabla delta con el conector Lakehouse (Vista previa) | Hemos agregado compatibilidad con upsert al conector de Lakehouse, lo que permite escrituras directas en tablas Delta, tanto en el trabajo de copia como en la actividad de copia dentro de Pipeline. Para más información, vea Configuración de Lakehouse en una actividad de copia. |
| Agrupación en clústeres de datos de almacenamiento (versión preliminar) | La agrupación en clústeres de datos es una técnica que se usa para organizar y almacenar datos en función de la similitud. La agrupación en clústeres de datos mejora el rendimiento de las consultas y reduce los costos de acceso de proceso y almacenamiento para las consultas mediante la agrupación de registros similares. Para obtener más información y empezar, consulte Documentación de agrupación en clústeres de datos y Use los clústeres de datos en Fabric Data Warehouse. |
| Columnas identity de almacenamiento (versión preliminar) | Las columnas IDENTITY generan automáticamente valores únicos para cada nueva fila, lo que elimina la necesidad de asignaciones de claves manuales y elimina el riesgo de problemas de duplicación de claves e integridad de claves. Para más información y para empezar, consulte Columnas IDENTITY y Uso de columnas IDENTITY para crear claves suplentes. También puede aprender a migrar a columnas IDENTITY en Fabric Data Warehouse. |
| Control de código fuente del almacén (versión preliminar) | Con Control de código fuente con almacén (versión preliminar), puede administrar el desarrollo e implementación de objetos de almacenamiento con versiones. Puede usar la extensión SQL Database Projects disponible en Visual Studio Code. Para obtener más información sobre el control de código fuente de almacenes, consulte CI/CD con almacenes en Microsoft Fabric. |
| Registros de auditoría del almacén SQL | SQL Audit Logs en Fabric Data Warehouse proporcionan un registro completo e inmutable de todas las actividades de base de datos, capturando detalles críticos, como la marca de tiempo del evento, el usuario o el proceso que desencadenó la acción y las instrucciones T-SQL ejecutadas. Para obtener más información, vea Introducing SQL Audit Logs for Fabric Data Warehouse. |
| Protección contra sobrecargas de nivel de área de trabajo (versión preliminar) | Los controles de protección de sobrecarga de nivel de área de trabajo (versión preliminar) permiten los límites de porcentaje de CU por área de trabajo durante un período gradual de 24 horas, el bloqueo automático de áreas de trabajo que superan los umbrales y el modo crítico para excluir las áreas de trabajo de alta prioridad de las reglas de protección por sobrecarga. Para obtener más información, consulte Protección contra sobrecargas. |
| Asignación de cargas de trabajo de nivel de área de trabajo (versión preliminar) | Los administradores del área de trabajo ahora pueden agregar cargas de trabajo adicionales directamente a sus áreas de trabajo, lo que elimina la necesidad de configurar el inquilino o el nivel de capacidad. En el Centro de cargas de trabajo, los administradores pueden agregar cargas de trabajo directamente a un área de trabajo. |
| Reglas de firewall de IP del área de trabajo (versión preliminar) | Las reglas de firewall de IP del espacio de trabajo permiten a los administradores del espacio de trabajo definir listas de direcciones IP públicas o intervalos de IP que pueden acceder a un espacio de trabajo de Fabric, ayudando a limitar el acceso entrante a las ubicaciones de red aprobadas. Para más información, consulte Protección de áreas de trabajo mediante reglas de firewall de IP. |
| Supervisión del área de trabajo (versión preliminar) | Supervisión de Workspace es una base de datos de Microsoft Fabric que recopila datos de una variedad de elementos de Fabric en el espacio de trabajo, y permite a los usuarios acceder y analizar registros y métricas. Para obtener más información sobre esta característica, consulte Anuncio de la versión preliminar de la supervisión del área de trabajo. |
| Acceso de copia cero a datos de OneLake en Azure Databricks (versión preliminar) | OneLake catalog federation in Azure Databricks (Preview) permite a Unity Catalog consultar los datos de Fabric almacenados en OneLake sin copiar, manteniendo OneLake como origen de verdad, al tiempo que permite que Databricks pueda analizar tablas a través de metadatos sincronizados y acceso a datos de copia cero. Para obtener más información, consulte Habilitar la federación del catálogo de OneLake. |
Características disponibles con carácter general
En la tabla siguiente se enumeran las características de Microsoft Fabric que han pasado recientemente a disponibilidad general (GA).
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Autenticación de par de claves de Snowflake (generalmente disponible) | Autenticación de clave-par de Snowflake ahora está disponible con carácter general, proporcionando autenticación de clave criptográfica RSA/ECDSA sin contraseña para las conexiones de Snowflake en modelos semánticos de Power BI, Dataflow Gen2, canalizaciones de datos, trabajos de copia y replicación. Para obtener más información, consulte la autenticación de par de claves del conector de Snowflake. |
| Febrero de 2026 | Vínculo semántico (disponible con carácter general) | Semantic Link ahora está disponible con carácter general, conectando inteligencia artificial, BI e ingeniería de datos a través de una capa semántica compartida que permite a los científicos de datos, ingenieros de BI e ingenieros de datos usar modelos semánticos directamente en cuadernos, automatizar tareas de Power BI y simplificar las operaciones de Spark y SQL. Para obtener más información, consulte Spark Runtime 2.0 e Información general sobre el vínculo semántico. |
| Febrero de 2026 | Etiquetas de dominio predeterminadas en Fabric (disponible con carácter general) | Las etiquetas de confidencialidad de dominio predeterminadas ahora están disponibles con carácter general, aplicando automáticamente etiquetas de confidencialidad a nuevos elementos creados dentro de un dominio para que los datos se clasifiquen correctamente a partir de la creación sin pasos manuales. Para obtener más información, consulte Etiquetas de confidencialidad predeterminadas de nivel de dominio. |
| Febrero de 2026 | Interoperabilidad de Microsoft OneLake y Snowflake (disponible con carácter general) | La interoperabilidad de OneLake y Snowflake permite lecturas bidireccionales de los datos de Iceberg, el almacenamiento nativo de las tablas de Iceberg gestionadas por Snowflake en OneLake, la conversión automática de datos de Fabric al formato Iceberg para el acceso de Snowflake, y nuevas experiencias de interfaz de usuario, incluyendo un elemento de Snowflake en OneLake. Para obtener más información, consulte Snowflake con tablas de Iceberg en OneLake y guía para desarrolladores de OneLake. |
| Febrero de 2026 | Colores de la serie de datos (disponibles con carácter general) | Colores de la serie de datos en los paneles de control en tiempo real proporcionan a los autores control directo sobre las asignaciones de colores para cada serie de datos en gráficos circulares, temporales, de líneas, de áreas, de barras, de columnas, de anomalías y de dispersión, lo que permite contar historias visuales coherentes y obtener conocimientos significativos a través de la codificación por colores. Para obtener más información, consulte Personalizar los visuales del panel en tiempo real. |
| Febrero de 2026 | Reflejo de catálogos de Azure Databricks en áreas de trabajo de Azure Databricks detrás de puntos de conexión privados (Generalmente Disponible) | Reflejar los catálogos de Azure Databricks desde los espacios de trabajo de Azure Databricks detrás de puntos de conexión privados utiliza la puerta de enlace de datos de Virtual Network para establecer una conectividad privada segura, permitiendo que los metadatos y datos del Catálogo de Unity se reflejen en el entorno Fabric al tiempo que se mantiene el aislamiento de red. Para obtener más información, consulte Mirroring Azure Databricks Catálogo de Unity y Mirroring desde áreas de trabajo accesibles solo a través de puntos de conexión privados. |
| Enero de 2026 | Identidades de tejido (disponibles con carácter general) | El control de límite de inquilinos de Fabric Identities aumenta el límite predeterminado de 1000 a 10 000 identidades y permite a los administradores de inquilinos establecer límites personalizados para las identidades de Fabric (identidades del área de trabajo) a través del portal de administración o la API REST. Para obtener más información, consulte Identidad del área de trabajo e Índice de configuración de inquilinos. |
| Enero de 2026 | Compatibilidad con MERGE | La sintaxis MERGE T-SQL ahora está disponible con carácter general para Fabric Data Warehouse. Esta instrucción DML proporciona un enfoque elegante y uniforme para ejecutar transformaciones basadas en condiciones entre una tabla de origen y una tabla de destino. Realice INSERTs, UPDATEs y DELETEs en un solo comando con MERGE. |
| Diciembre de 2025 | función DATE_BUCKET() de Fabric Data Warehouse (disponible con carácter general) | La función DATE_BUCKET() de Fabric Data Warehouse permite agregaciones personalizadas basadas en tiempo (por ejemplo, 2 meses o 3 semanas) con DATE_BUCKET(unit, length, datetime). Para obtener más información, consulte DATE_BUCKET (T-SQL). |
| Diciembre de 2025 | Fabric Data Warehouse actualización de estadísticas incrementales | La actualización incremental de estadísticas es una optimización del rendimiento para las actualizaciones estadísticas automáticas. Reduce de forma oportunista la duración de las actualizaciones estadísticas automáticas mediante el muestreo de filas recién agregadas (en lugar de toda la columna), lo que acelera las consultas de usuario que deben actualizar las estadísticas antes de ejecutarse. Para obtener más información, vea Fabric Data Warehouse Statistics. |
| Diciembre de 2025 | Fabric Data Warehouse actualización proactiva de estadísticas | Con esta característica habilitada, las estadísticas de columna que se crean automáticamente durante las consultas SELECT ahora son aptas para actualizarse de forma proactiva después de los cambios de datos. Esto reduce las posibilidades de que una consulta de usuario tenga que esperar actualizaciones estadísticas antes de poder ejecutarse, lo que reduce el tiempo de consulta del usuario. Para obtener más información, vea Fabric Data Warehouse Statistics. |
| Diciembre de 2025 | Esquemas de Lakehouse (disponibles con carácter general) | Los esquemas de Lakehouse, ahora disponibles con carácter general , permiten agrupar las tablas para mejorar la detección de datos, el control de acceso y mucho más. Para más información, consulte Esquemas de Lakehouse. |
| Noviembre de 2025 | Actividad de Copia de Tareas en el Pipeline de Data Factory (Generalmente Disponible) | Una actividad de trabajo de copia en canalizaciones de Data Factory (GA) permite ejecutar trabajos de copia existentes o nuevos como actividades de canalización, encadenarlos con cuadernos o flujos de datos y usar notificaciones por correo electrónico, todo ello sin simplificar el código. Para más información, consulte Actividad de la tarea de copia en pipelines de Data Factory y ¿Qué es la tarea de copia en Data Factory? |
| Noviembre de 2025 | Valores grandes de cadenas y binarios en Fabric Data Warehouse y el punto final de SQL Analytics para elementos reflejados (disponibilidad general) | Soporte para VARCHAR(MAX) y VARBINARY(MAX) le permite ingerir, almacenar y consultar datos binarios y texto extenso (varchar(max) y varbinary(max)) sin truncado en los puntos de conexión de Fabric Data Warehouse y SQL Analytics para elementos reflejados, con límites de tamaño variables por fuente. Para obtener más información, vea Tipos de datos. |
| Noviembre de 2025 | Funciones de FABRIC AI (disponibles con carácter general) | Las funciones de FABRIC AI ahora están disponibles con carácter general con mejoras importantes. Las nuevas características incluyen: la función ai.embed() para incrustaciones de texto; nuevos parámetros para ai.analyze_sentiment, ai.extract (esquema ExtractLabel para etiquetas estructuradas), ai.generate_response (compatibilidad con esquemas de formato de respuesta y JSON) y ai.summarize (parámetro de instrucciones); opciones avanzadas de configuración gpt-5 (reasoning_effort y verborrea); se ha aumentado la simultaneidad predeterminada a 200 para una ejecución más rápida; y compatibilidad con modelos expandidos, incluidos los recursos de Azure OpenAI y de Microsoft Foundry (por ejemplo, Claude, LLaMA). Para más información, consulte Transformación y enriquecimiento de datos con funciones de IA y el anuncio de disponibilidad general. |
| Noviembre de 2025 | Creación de reflejo de Cosmos DB (GA) | Tanto Cosmos DB en Microsoft Fabric como Reflejo de Cosmos DB ahora están disponibles de forma general en Microsoft Fabric. Para obtener más información, consulte Cosmos DB in Microsoft Fabric and Cosmos DB Mirroring (Generally Available). |
| Noviembre de 2025 | SQL Server 2025 Reflejo (GA) | SQL Server 2025 ya está disponible de forma general, junto con Reflejo de SQL Server. Para obtener más información, vea Mirroring para SQL Server en Microsoft Fabric (disponible con carácter general). |
| Noviembre de 2025 | Reflejo de SQL Server en Fabric (GA) | Puede replicar continuamente las bases de datos de SQL Server existentes directamente en OneLake de Fabric. Dentro de Fabric, puede desbloquear potente inteligencia empresarial, inteligencia artificial, ingeniería de datos, ciencia de datos y escenarios de uso compartido de datos. Para obtener más información, consulte Reflejo de servidor SQL. |
| Noviembre de 2025 | Destino del activador de eventstream (disponible con carácter general) | Fabric Eventstream admite el destino de Activator para procesar y transformar eventos con requisitos empresariales antes de enrutar los eventos al destino. Con el destino de Eventstream Activator, puede detectar patrones importantes en los datos activos y desencadenar automáticamente la acción correcta, sin código necesario. |
| Noviembre de 2025 | Creación de reflejo del servidor flexible de PostgreSQL en Fabric | La funcionalidad de réplica de bases de datos Fabric ahora admite la replicación de tu servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL. Puede replicar continuamente los datos casi en tiempo real desde la instancia de servidor flexible a Fabric OneLake. Para obtener más información, consulte Mirroring Azure Database for PostgreSQL servidor flexible. |
| Noviembre de 2025 | Copilot en Fabric SQL Database (GA) | Copilot en Fabric en la carga de trabajo de base de datos SQL? proporciona un lenguaje natural Copilot que ayuda a generar, explicar y optimizar consultas SQL, mostrar información relevante y acelerar las tareas comunes de gestión de bases de datos. Para obtener más información, vea Copilot y Query Editor en SQL Database in Fabric (disponible con carácter general). |
| Noviembre de 2025 | Fabric SQL Database (GA) | SQL database in Microsoft Fabric es una base de datos transaccional amigable para desarrolladores, basada en Azure SQL Database, que permite crear fácilmente una base de datos operativa en Fabric. La base de datos SQL en Fabric usa el Motor de Base de Datos SQL tal como Azure SQL Database. |
| Noviembre de 2025 | Instantáneas de almacén | Las instantáneas de almacén, ahora disponibles con carácter general, son una representación de solo lectura en un momento específico del almacén de datos. Puede crear una instantánea de su almacén de datos en cualquier momento de los últimos 30 días, conectarse a dicha instantánea y consultarla igual que un almacén de datos, y actualizar la instantánea con regularidad. Para comenzar, consulte Crear y gestionar una instantánea de almacén. |
| Noviembre de 2025 | ArcGIS GeoAnalytics para Microsoft Fabric Spark (disponible con carácter general) | ArcGIS GeoAnalytics para Microsoft Fabric Spark (disponible con carácter general), ahora disponible con carácter general, aporta análisis espaciales a Fabric Spark. Para obtener más información, consulte ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric. |
| Noviembre de 2025 | Cosmos DB en Microsoft Fabric | Cosmos DB en Microsoft Fabric ahora está disponible con carácter general para todos los usuarios. Desde su anuncio en Microsoft Build 2025, se han agregado varias funcionalidades nuevas, incluidas vector indexación y búsqueda. Para obtener más información, consulte Unnouncing Cosmos DB in Microsoft Fabric. Para empezar, consulte Quickstart: Creación de una base de datos de Cosmos DB en Microsoft Fabric (versión preliminar). |
Para ver los anuncios anteriores de disponibilidad general (GA), revise el archivo de Novedades de Microsoft Fabric.
Community
En esta sección se resumen las nuevas oportunidades de la comunidad de Microsoft Fabric para influenciadores potenciales y actuales y MVPs.
Tip
FabCon + SQLCon están juntos el 16-20 de marzo de 2026, en Atlanta, GA, EE. UU. Únase a nosotros para el evento dirigido por la comunidad de Power BI, Microsoft Fabric SQL, inteligencia en tiempo real, Inteligencia Artificial y bases de datos. Regístrese con el código FABCOMM para ahorrar $200.
- Regístrese en el Boletín de la comunidad de Fabric: visite Noticias de la comunidad de Fabric y seleccione Suscribirse en el menú Opciones .
- Únase a un grupo de usuarios de Fabric local o únase a un evento local.
- El Microsoft Fabric Career Hub tiene todo lo que necesita en su recorrido de certificación.
- Vota por tus ideas favoritas de nuevas funcionalidades del producto en Microsoft Fabric Ideas.
- Para obtener información sobre el Premio MVP de Microsoft y buscar MVP, consulte mvp.microsoft.com.
- ¿Eres estudiante? Obtenga más información sobre el programa Embajadores de Estudiantes de Microsoft Learn.
- Vea y suscríbase a Microsoft Fabric vídeos en YouTube.
- Formular y responder preguntas en la comunidad Microsoft Fabric.
- Únase al panel de usuarios de Microsoft Fabric para compartir experiencias y comentarios auténticos con los equipos de Fabric y productos de Power BI a través de encuestas y reuniones individuales.
- Difundir sus conocimientos, conclusiones y procedimientos recomendados de Fabric con otros usuarios. Para obtener más información, consulte el Programa superusuario.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Enero de 2026 | Influyentes del sector textil destacados de enero de 2026 | Fabric Influencers Spotlight Enero 2026 resalta entradas de blog, vídeos y presentaciones de Microsoft MVPs y Super Usuarios de Fabric que abarcan diversos aspectos de Microsoft Fabric. |
| Diciembre de 2025 | Enfoque en los influencers de Fabric diciembre de 2025 | El Fabric Influencers Spotlight para diciembre de 2025 resalta los MVP y superusuarios que crean contenido destacado de Fabric en Data Warehouse, Power BI, Ingeniería de Datos, Ciencia de Datos, Inteligencia en Tiempo Real, bases de datos y administración de Fabric, con vínculos a vídeos y blogs para aprender de la comunidad. ¡Gracias por un gran año! ¡Te veremos en 2026! |
| Diciembre de 2025 | Concurso del kit de herramientas de extensibilidad de Fabric | Únase al concurso de la comunidad fabric Extensibility Toolkit y cree una nueva experiencia de usuario, API, cuadernos o accesos directos. Enviar antes del 13 de febrero de 2026; los ganadores se anunciarán el 20 de febrero de 2026. Para obtener más información, consulte la información general del Kit de Herramientas de Extensibilidad y Cómo Empezar con el Kit de Herramientas de Extensibilidad. |
| Noviembre de 2025 | Contenido destacado de los influenciadores de tejido de noviembre de 2025 | El Fabric Influencers Spotlight de noviembre de 2025 resalta los MVP y Super Users que crean contenido destacado en Fabric para Power BI, ingeniería de datos, ciencia de datos, gobernanza y bases de datos, con enlaces a vídeos y blogs para aprender de la comunidad. |
| Noviembre de 2025 | Anunciando a los ganadores del Microsoft Fabric FabCon Global Hack | Los proyectos ganadores de Microsoft Fabric en FabCon Global Hack presentan la innovación de IA con Fabric en categorías como Inteligencia en tiempo real, Open Mirroring y análisis. Verá cómo los equipos crean soluciones de un extremo a otro, con repositorios de proyectos compartidos en GitHub para una exploración más detallada. |
| Noviembre de 2025 | Conferencia de la comunidad de Microsoft SQL | SQLCon está co‑ubicado con FabCon para sesiones sobre SQL Server 2025, Azure SQL y las bases de datos Fabric SQL, talleres, conferencias magistrales sobre la hoja de ruta y más. |
| Noviembre de 2025 | Datos e IA en Días de Datos de Microsoft Fabric | Fabric Data Days ofrece más de 50 días de aprendizaje inmersivo diseñado para profesionales de datos en todos los niveles y estudiantes. No te pierdas la oportunidad de obtener experiencia práctica, obtener un vale de examen gratuito de certificaciones y conectarte con una comunidad global de expertos. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Power BI
Important
Si accedes a Power BI en una versión del explorador web anterior a Chrome 94, Microsoft Edge 94, Safari 16.4, Firefox 93 o equivalente, debes actualizar el explorador web a una versión más reciente el 31 de agosto de 2024. El uso de una versión obsoleta del explorador después de esta fecha puede impedir que acceda a las características de Power BI.
Las actualizaciones de Power BI Desktop y el Power BI service se resumen en ¿Qué novedades de Power BI?
características de la plataforma de Microsoft Fabric
Noticias y anuncios de novedades sobre la experiencia de la plataforma de Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Compatibilidad oficial con la herramienta fabric-cicd | La biblioteca de Python fabric-cicd ahora es una herramienta compatible oficialmente para la implementación de CI/CD entre áreas de trabajo en Fabric, lo que proporciona administración de dependencias y parametrización entre entornos de desarrollo, pruebas y prod. Para más información, consulte Implementaciones basadas en Git mediante entornos de compilación. |
| Febrero de 2026 | Etiquetas de dominio predeterminadas en Fabric (disponible con carácter general) | Las etiquetas de confidencialidad de dominio predeterminadas ahora están disponibles con carácter general, aplicando automáticamente etiquetas de confidencialidad a nuevos elementos creados dentro de un dominio para que los datos se clasifiquen correctamente a partir de la creación sin pasos manuales. Para obtener más información, consulte Etiquetas de confidencialidad predeterminadas de nivel de dominio. |
| Febrero de 2026 | Documento técnico de seguridad de OneLake | El libro blanco de seguridad interoperable de OneLake presenta una visión para la definición de políticas centralizadas con aplicación a nivel de motor distribuida, lo que permite controles de acceso detallados y políticas de gobernanza que funcionan en varias plataformas y motores. Para el documento técnico, consulte el Libro Blanco de Seguridad de OneLake. |
| Enero de 2026 | Introducción a las reglas de firewall de IP de nivel de área de trabajo en Microsoft Fabric (versión preliminar) | Las reglas de firewall de IP de nivel de área de trabajo (versión preliminar) permiten a los administradores del área de trabajo restringir el acceso a la red pública entrante definiendo listas de direcciones IP permitidas mediante direcciones IP únicas, intervalos IP o bloques CIDR, bloqueando todas las demás solicitudes entrantes en el nivel de red antes de llegar a los servicios de Fabric. Para más información, consulte Protección de áreas de trabajo mediante reglas de firewall de IP. |
| Enero de 2026 | Identidades de tejido (disponibles con carácter general) | El control de límite de inquilinos de Fabric Identities aumenta el límite predeterminado de 1000 a 10 000 identidades y permite a los administradores de inquilinos establecer límites personalizados para las identidades de Fabric (identidades del área de trabajo) a través del portal de administración o la API REST. Para obtener más información, consulte Identidad del área de trabajo e Índice de configuración de inquilinos. |
| Enero de 2026 | Protección contra sobrecargas de nivel de área de trabajo (versión preliminar) | Los controles de protección de sobrecarga de nivel de área de trabajo (versión preliminar) permiten los límites de porcentaje de CU por área de trabajo durante un período gradual de 24 horas, el bloqueo automático de áreas de trabajo que superan los umbrales y el modo crítico para excluir las áreas de trabajo de alta prioridad de las reglas de protección por sobrecarga. Para obtener más información, consulte Protección contra sobrecargas. |
| Enero de 2026 | API granulares de seguridad de OneLake (versión preliminar) | Las API de seguridad granulares de OneLake (versión preliminar) proporcionan API de rol de creación, obtención y eliminación discretas para la administración de roles de seguridad individuales, lo que permite actualizaciones dirigidas, detección de desfase, canalizaciones de CI/CD y escenarios de directivas como código sin necesidad de envíos completos de recopilación de roles. Para más información, consulte OneLake data access security API (API de seguridad de acceso a datos de OneLake). |
| Enero de 2026 | Explora los conocimientos de seguridad de Fabric en la pestaña de gobernanza del catálogo de OneLake | Información de seguridad del tejido en la pestaña Gobernar del catálogo de OneLake traslade los informes de seguridad y gobernanza desde el Microsoft Purview Hub al nuevo informe de administración en la pestaña Gobernar del catálogo de OneLake para que pueda ver la cobertura de prevención de pérdida de datos y etiquetas de confidencialidad junto con su catálogo de datos. |
| Diciembre de 2025 | Descripción de la facturación del agente de operaciones (versión preliminar) | Comprenda cómo se activará pronto la facturación de agentes de operaciones (versión preliminar). Para obtener más información, consulte Capacidad y facturación del agente de operaciones y Copilot en el consumo de Fabric. |
| Noviembre de 2025 | Gestionar en OneLake Catalog para los administradores de Fabric (versión preliminar) | La gobernanza del catálogo oneLake para administradores de Fabric (versión preliminar) proporciona información de administración, acciones recomendadas e informes en la pestaña Gobernanza para mejorar la gobernanza entre capacidades, dominios y elementos. Para obtener más información, consulte Catálogo de OneLake y Gobernanza en el catálogo de OneLake. |
| Noviembre de 2025 | Inteligencia geoespacial con la carga de trabajo de ArcGIS Maps de Esri (versión preliminar) | Esri's ArcGIS Maps Workload (Preview) puede visualizar, analizar y compartir información geoespacial con la integración de OneLake, el procesamiento basado en Spark, la inserción de Power BI y las características de asignación inteligente. Para empezar, consulte Microsoft Fabric Workload Hub. |
| Noviembre de 2025 | Retirada de modelos semánticos predeterminados | Para el 30 de noviembre de 2025, todos los modelos semánticos de Power BI se desconectan de su elemento y se convierten en modelos semánticos independientes. Puede conservarlos si todavía los usa para informes o paneles o eliminarlos de forma segura si ya no son necesarios. Para obtener más información, vea Blog: Desacoplar modelos semánticos predeterminados para elementos existentes en Microsoft Fabric.
|
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Integración continua/entrega continua (CI/CD) en Microsoft Fabric
En esta sección se incluyen instrucciones y actualizaciones de documentación sobre el proceso de desarrollo, las herramientas, el control de código fuente y el control de versiones en el área de trabajo de Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Diciembre de 2025 | Cómo conectar Microsoft Fabric a Azure DevOps mediante la entidad de servicio | La compatibilidad del principal del servicio para la integración de fabric Git con Azure DevOps permite conectar áreas de trabajo de fabric a repositorios de Azure DevOps mediante credenciales configuradas en lugar de confiar solo en credenciales de Git automáticas. Para más información, consulte Fabric Git Connect API y Automatización de la integración de Git con la entidad de servicio. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Data Factory en Microsoft Fabric
En esta sección se resumen las nuevas características y funcionalidades recientes de Data Factory en Microsoft Fabric. Siga los problemas y los comentarios a través del foro de la comunidad de Data Factory.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Datos recientes en Dataflow Gen2 (versión preliminar) | Recent data in Dataflow Gen2 (Preview) proporciona acceso rápido a los elementos de datos usados con más frecuencia en la cinta de opciones Power Query y Modern Get Data, lo que le permite saltar directamente a tablas, archivos, carpetas y bases de datos usados recientemente sin navegación. Para obtener más información, consulte Obtener la experiencia de datos y Qué es Dataflow Gen2. |
| Febrero de 2026 | Autenticación de par de claves de Snowflake (generalmente disponible) | Autenticación de clave-par de Snowflake ahora está disponible con carácter general, proporcionando autenticación de clave criptográfica RSA/ECDSA sin contraseña para las conexiones de Snowflake en modelos semánticos de Power BI, Dataflow Gen2, canalizaciones de datos, trabajos de copia y replicación. Para obtener más información, consulte la autenticación de par de claves del conector de Snowflake. |
| Febrero de 2026 | Actualización manual de la puerta de enlace de datos local (versión preliminar) | La actualización manual de la puerta de enlace de datos local está ahora en versión preliminar, lo que permite a los administradores desencadenar actualizaciones de puerta de enlace a través de la interfaz de usuario, la API o los scripts de PowerShell según su propia programación. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| Enero de 2026 | Versión de enero de 2026 de la puerta de enlace de datos local | La versión de On-premises data gateway de enero de 2026 actualiza la puerta de enlace a la versión 3000.302 para alinearse con la versión de enero de 2026 de Power BI Desktop e incluye optimizaciones de rendimiento para leer el formato CSV en las actividades de trabajos de copia y de canalización, además de ajustes adaptativos de rendimiento para las operaciones de lectura y escritura en canalizaciones. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| Enero de 2026 | Mejoras en la tarea de copia incremental y en la captura de cambios de datos | Las mejoras recientes del trabajo de copia amplían la compatibilidad de copia incremental a Google BigQuery, Google Cloud Storage, DB2, ODBC, tabla de Fabric Lakehouse y otros orígenes, y agregan compatibilidad de salida de SAP Datasphere con Amazon S3 y Google Cloud Storage. Para obtener más información, consulte ¿Qué es el trabajo de copia en Data Factory?. |
| Diciembre de 2025 | Ejecutar definiciones de trabajos de Spark en canalizaciones con principal de servicio o identidad de área de trabajo | La actividad Definición de trabajos de Spark en canalizaciones de Data Factory permite ejecutar definiciones de trabajos de Spark desde canalizaciones mediante una conexión que se autentica con una entidad de servicio o una identidad del área de trabajo, en lugar de credenciales de usuario. Para más información, consulte Actividad de definición de trabajos de Spark. |
| Diciembre de 2025 | Versión de la puerta de enlace de datos local de diciembre de 2025 | La versión de diciembre de 2025 de la puerta de enlace (versión 3000.298) proporciona una nueva opción de actualización manual (en versión preliminar) a través de la interfaz de usuario o la API. La versión de noviembre sirve como versión de línea base para esta característica y los clientes pueden empezar a realizar actualizaciones manuales a partir de diciembre. Para más información, consulte Actualización de una puerta de enlace de datos local. |
| Diciembre de 2025 | Ejecutar Notebooks en Pipelines con Entidad de Servicio o Identidad del Área de Trabajo | Una actividad del Notebook con SPN o identidad del espacio de trabajo ahora permite configurar ejecuciones seguras y no interactivas en canalizaciones de Data Factory utilizando credenciales de Entra ID para fortalecer las cargas de trabajo de producción y evitar sesiones vinculadas a usuarios. Para obtener más información, consulte Transformación de datos mediante la ejecución de un cuaderno. |
| Noviembre de 2025 | Versión de noviembre de 2025 de la puerta de enlace de datos local | La versión de On-premises data gateway de noviembre de 2025 actualiza la puerta de enlace a la versión 3000.294 para alinearse con la versión de noviembre de 2025 de Power BI Desktop, de modo que los conjuntos de datos actualizados usen el mismo comportamiento del entorno de ejecución y del conector. |
| Noviembre de 2025 | Actividad de Copia de Tareas en el Pipeline de Data Factory (Generalmente Disponible) | Una actividad de trabajo de copia en canalizaciones de Data Factory (GA) permite ejecutar trabajos de copia existentes o nuevos como actividades de canalización, encadenarlos con cuadernos o flujos de datos y usar notificaciones por correo electrónico, todo ello sin simplificar el código. Para más información, consulte Actividad de la tarea de copia en pipelines de Data Factory y ¿Qué es la tarea de copia en Data Factory? |
| Noviembre de 2025 | trabajo de dbt en Fabric Data Factory (versión preliminar) | Un trabajo de dbt en Fabric Data Factory le permite crear, programar y supervisar proyectos de dbt de forma nativa con ejecución sin servidor, pruebas integradas y documentación, y gobernanza a través de entra ID y directivas de seguridad de SQL. Para obtener más información, consulte dbt job in Microsoft Fabric (preview). |
| Noviembre de 2025 | API de administración de archivos de trabajo de Apache Airflow | Las API de administración de archivos de trabajos de Apache Airflow permiten cargar, actualizar, enumerar, recuperar y eliminar archivos de trabajo de Airflow (DAG) mediante programación con operaciones seguras basadas en roles para flujos de trabajo automatizados. Para más información, consulte Funcionalidades de API para el trabajo de Apache Airflow. |
| Noviembre de 2025 | Compatibilidad CDC expandida para más orígenes y destinos: simplificación de la ingesta de datos con el trabajo de copia | El trabajo de copia de Data Factory amplía CDC a SAP a través de Datasphere, Snowflake y BigQuery, añade Lakehouse como un destino de CDC y mejora la supervisión con estadísticas de marcas de agua y recuento de filas. Para obtener más información, consulte Trabajo de copia de Microsoft Fabric. |
| Noviembre de 2025 | Características de Data Factory anunciadas en Ignite | Nueva características de Data Factory anunciadas en Ignite incluyen Copilot generador de expresiones para expresiones de canalización, vista jerárquica y un cargador de archivos para el proyecto de trabajo de Apache Airflow de Fabric. Para más información, consulte Ejecuciones de canalización. |
| Noviembre de 2025 | Truncar el destino, las consultas y varias carpetas del trabajo de copia | El trabajo de copia ahora admite el truncamiento antes de la carga completa, las copias completas e incrementales basadas en consultas, y la copia de carpetas en una sola tarea. Para obtener más información, vea Microsoft Fabric Copy Job. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Data Factory en ejemplos e instrucciones de Microsoft Fabric
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Diciembre de 2025 | Evaluación de su Azure Data Factory para la migración a Fabric Data Factory | Evalúe ADF para la migración con la herramienta integrada para evaluar canalizaciones y actividades, marcar los cambios necesarios y las características no admitidas y exportar un informe para planear la migración a Fabric Data Factory. Para obtener más información, consulte PowerShell upgrade tool for ADF-to-Fabric migration y Migration planning for Azure Data Factory. |
| Diciembre de 2025 | Replicación de datos de Dataverse a través de Fabric en varios destinos | El trabajo de copia para la replicación de Dataverse le permite mover datos de Dataverse a través de Fabric a varios destinos mediante patrones masivos, incrementales y de CDC con configuración sencilla. |
| Noviembre de 2025 | Solución de problemas con tecnología de IA para mensajes de error de canalización de Fabric | Copilot Perspectivas sobre errores en una ejecución de canalización explican los errores de canalización, identifican las causas raíz, y recomiendan correcciones para resolver fallos más rápido sin tener que descifrar mensajes complejos. |
| Noviembre de 2025 | Generación y explicación de expresiones de canalización en lenguaje natural con Copilot (versión preliminar) | Copilot en el Generador de expresiones de canalización (versión preliminar) permite describir la intención de generar expresiones y pedir explicaciones de lenguaje simple, lo que reduce los errores de sintaxis y acelera el desarrollo de canalizaciones. |
Ingeniería de datos de tejido
En esta sección se resumen las nuevas características y funcionalidades recientes de la carga de trabajo Ingeniería de datos en Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Controlador ODBC de Microsoft (versión preliminar) | La Microsoft ODBC Driver for Fabric Data Engineering (Preview) permite .NET, Python y otras aplicaciones y herramientas de BI compatibles con ODBC para conectarse a Spark SQL in Fabric a través de las API de Livy con Microsoft Entra ID autenticación, reutilización de sesiones y captura previa asincrónica. Para obtener más información, consulte Controlador ODBC de Microsoft para ingeniería de datos de Fabric. |
| Febrero de 2026 | SharePoint y OneDrive identidades de acceso directo (versión preliminar) | OneLake SharePoint y accesos directos de OneDrive ahora admiten la autenticación de identidad y entidad de servicio del área de trabajo, lo que permite la administración centralizada de credenciales, límites de API más altos y acceso entre inquilinos sin depender de credenciales de usuario individuales. Para obtener más información, vea Crear un acceso directo de OneDrive o SharePoint y Identidad de espacio de trabajo. |
| Febrero de 2026 | Interoperabilidad de Microsoft OneLake y Snowflake (disponible con carácter general) | La interoperabilidad de OneLake y Snowflake permite lecturas bidireccionales de los datos de Iceberg, el almacenamiento nativo de las tablas de Iceberg gestionadas por Snowflake en OneLake, la conversión automática de datos de Fabric al formato Iceberg para el acceso de Snowflake, y nuevas experiencias de interfaz de usuario, incluyendo un elemento de Snowflake en OneLake. Para obtener más información, consulte Snowflake con tablas de Iceberg en OneLake y guía para desarrolladores de OneLake. |
| Enero de 2026 | Protección de acceso saliente del área de trabajo para atajos en Data Factory y OneLake (versión preliminar) | La protección de acceso saliente del área de trabajo (versión preliminar) se extiende a canalizaciones, trabajo de copia, flujos de datos, accesos directos de OneLake y bases de datos reflejadas, lo que permite a los administradores del área de trabajo configurar reglas de permiso y denegación para las conexiones salientes a orígenes de datos externos y puertas de enlace, lo que impide la filtración de datos. Para obtener más información, consulte Protección de acceso de salida del área de trabajo (disponible con carácter general) y Administración del acceso saliente desde OneLake con protección de acceso saliente. |
| Enero de 2026 | Conexión de Fabric dentro de Notebook (versión preliminar) | La conexión de Fabric dentro de Notebook (versión preliminar) permite crear y administrar conexiones de origen de datos en la nube directamente dentro de los cuadernos. Para obtener más información, consulte Conexión de Tejido dentro de Notebook. |
| Diciembre de 2025 | Fabric Runtime 2.0 (versión preliminar) | Enable Spark 4.0 a través de Runtime 2.0 (versión preliminar) para usar Spark 4.0 y Delta Lake 4.0 con el sistema operativo actualizado, Java, Scala y Python versiones. Para obtener más información, consulte Fabric Runtime 2.0 Experimental (versión preliminar) y Introducción a los entornos de ejecución de Apache Spark. |
| Diciembre de 2025 | Compatibilidad con la biblioteca de variables en cuadernos (disponible con carácter general) |
Use bibliotecas de variables en cuadernos para centralizar la configuración. Puede acceder a variables con notebookutils.variableLibrary, insertar configuraciones específicas del entorno a través de %%configure y habilitar un CI/CD seguro con soporte para el Principal de Servicio. Para obtener más información, consulte Introducción a las bibliotecas de variables. |
| Diciembre de 2025 | Esquemas de Lakehouse (disponibles con carácter general) | Los esquemas de Lakehouse, ahora disponibles con carácter general , permiten agrupar las tablas para mejorar la detección de datos, el control de acceso y mucho más. Para más información, consulte Esquemas de Lakehouse. |
| Noviembre de 2025 | Controlador JDBC de Microsoft (versión preliminar) | El controlador Microsoft JDBC driver for Fabric Data Engineering (Preview) permite que aplicaciones Java y herramientas de BI se conecten a Spark SQL en Fabric mediante la autenticación empresarial, la agrupación y la conectividad basada en Livy. Para obtener más información, consulte Controlador JDBC de Microsoft para ingeniería de datos de Fabric. |
| Noviembre de 2025 | Novedades de Fabric User Data Functions Ignite 2025 Edición | Novedades de Fabric User Data Functions Ignite 2025 Edición incluye desencadenantes Activator, integración de la biblioteca de variables, acceso al Azure Key Vault y compatibilidad con Cosmos DB para centralizar la lógica de negocios de Python y conectarse con los elementos de Fabric. |
| Noviembre de 2025 | Integración de Fabric Activator en funciones de datos de usuario de Fabric (versión preliminar) | La integración de Fabric Activator con las funciones de datos de usuario de Fabric (versión preliminar) significa que puede crear funciones para procesar eventos desde cualquier origen, incluidos los eventos de Fabric y los eventos de OneLake. Para obtener más información, consulte Elementos de activación de Fabric. |
| Noviembre de 2025 | ArcGIS GeoAnalytics para Microsoft Fabric Spark (disponible con carácter general) | ArcGIS GeoAnalytics para Microsoft Fabric Spark (disponible con carácter general), ahora disponible con carácter general, aporta análisis espaciales a Fabric Spark. Para obtener más información, consulte ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric. |
| Noviembre de 2025 | Registros rotativos del ejecutor de Spark | Los registros graduales del ejecutor para Spark 3.4 y versiones posteriores son compatibles con el servidor de historial de Spark (para aplicaciones completadas) y la interfaz de usuario de Spark (para aplicaciones en ejecución). Para más información, consulte el Servidor de historial extendido de Apache Spark. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Ejemplos e instrucciones de ingeniería de datos de tejido
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Acceso de copia cero a datos de OneLake en Azure Databricks (versión preliminar) | OneLake catalog federation in Azure Databricks (Preview) permite a Unity Catalog consultar los datos de Fabric almacenados en OneLake sin copiar, manteniendo OneLake como origen de verdad, al tiempo que permite que Databricks pueda analizar tablas a través de metadatos sincronizados y acceso a datos de copia cero. Para obtener más información, consulte Habilitar la federación del catálogo de OneLake. |
| Febrero de 2026 | Motor de Ejecución Nativo para Microsoft Fabric | El motor de ejecución nativa acelera los trabajos de Spark hasta 6 veces más rápido sin cambios en el código descargando operaciones de proceso intensivo en un motor de C++ vectorizado con tecnología de Velox y Apache Gluten, lo que proporciona un rendimiento mejorado para cargas de trabajo parquet y Delta, a la vez que mantiene la compatibilidad completa de Spark. Para más información, consulte Introducción al motor de ejecución nativo y el asesor de Apache Spark. |
| Febrero de 2026 | Combinar Fabric Real-Time Intelligence, Notebook y Spark Structured Streaming (versión preliminar) | |
| Diciembre de 2025 | ¿Cómo hace Fabric que los notebooks de Spark sean instantáneos? | Fabric crea cuadernos de Spark mediante el aprovisionamiento proactivo de recursos. Fabric predice la demanda y ajusta el tamaño de los grupos de inicio, de modo que la mayoría de las sesiones de notebook se inicien en segundos, cambiando a bajo demanda cuando se requieren bibliotecas personalizadas o redes privadas. Para obtener más información, consulte la computación de Apache Spark para ingeniería de datos y ciencia de datos y el modo de alta concurrencia en Apache Spark para Fabric. |
| Diciembre de 2025 | Optimización de permisos con oneLake Security ReadWrite Access | Los permisos de OneLake ReadWrite permiten conceder acceso de escritura a esquemas específicos al ocultar datos confidenciales, por lo que consolida el almacenamiento de Lakehouse y colabora de forma segura sin sobreexposición. Para obtener más información, consulte Seguridad de tablas y carpetas en OneLake y visión general de la seguridad en OneLake. |
| Diciembre de 2025 | Convertir documentos diarios de SharePoint y OneDrive en datos preparados para análisis con atajos de OneLake | OneDrive y accesos directos de SharePoint en OneLake permiten hacer referencia a archivos Microsoft 365 en su lugar, examinarlos junto con los datos del lago y, opcionalmente, transformar carpetas en tablas estructuradas que permanecen sincronizadas. |
| Diciembre de 2025 | Exposición de vistas materializadas de Lakehouse a aplicaciones con graphQL API | Exponga vistas materializadas de Lakehouse con un esquema GraphQL desde una vista materializada de Lakehouse y, a continuación, consulte exactamente los campos que necesita con filtrado, ordenación y paginación. |
| Noviembre de 2025 | Configuración del entorno en funciones de datos de usuario de Fabric con bibliotecas variables | Administre la configuración del entorno de UDF con bibliotecas de variables en Funciones de datos de usuario para mantener los secretos y la configuración fuera del código e insertar valores en desarrollo, pruebas y prod. Para obtener más información, consulte Introducción a las bibliotecas de variables y la introducción a Las funciones de datos de usuario. |
| Noviembre de 2025 | Transform texto confidencial en datos listos para inteligencia artificial en Microsoft Fabric | Aprenda cómo transformar texto confidencial en datos listos para IA con Tonic Textual. Puede detectar, censurar y sintetizar entidades confidenciales en archivos no estructurados directamente en OneLake para que pueda crear conjuntos de datos listos para inteligencia artificial mientras sigue siendo compatible. |
| Noviembre de 2025 | Acceso de lectura y escritura detallado a los datos con la seguridad de OneLake (versión preliminar) | El acceso fino a lectura y escritura a los datos con la seguridad de OneLake (versión preliminar) le permite conceder acceso de escritura preciso a tablas y carpetas específicas de Lakehouse—sin roles elevados en el área de trabajo—de manera que puede cargar, editar y gestionar archivos a través de las API de Spark y OneLake, mientras mantiene el principio de privilegios mínimos. Para obtener más información, consulte Introducción a la seguridad de OneLake. |
Ciencia de datos de Fabric
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de Data Science in Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Vínculo semántico (disponible con carácter general) | Semantic Link ahora está disponible con carácter general, conectando inteligencia artificial, BI e ingeniería de datos a través de una capa semántica compartida que permite a los científicos de datos, ingenieros de BI e ingenieros de datos usar modelos semánticos directamente en cuadernos, automatizar tareas de Power BI y simplificar las operaciones de Spark y SQL. Para obtener más información, consulte Spark Runtime 2.0 e Información general sobre el vínculo semántico. |
| Diciembre de 2025 | Archivos OneLake en Microsoft Foundry IQ | Integre archivos oneLake con Foundry IQ para indexar y enriquecer documentos, imágenes, registros y transcripciones directamente desde OneLake, sin duplicación ni canalizaciones complejas. Para obtener más información, vea Usar archivos OneLake en Microsoft Foundry. |
| Noviembre de 2025 | Funciones de FABRIC AI (disponibles con carácter general) | Las funciones de FABRIC AI ahora están disponibles con carácter general con mejoras completas, como la nueva función de ai.embed() para incrustaciones de texto, nuevos parámetros para el análisis de sentimiento, extracción de entidades, generación de texto y resumen, opciones avanzadas de configuración gpt-5, mayor simultaneidad predeterminada (200) y compatibilidad con modelos ampliados para Azure recursos de OpenAI y Microsoft Foundry (Claude, LLaMA, etc.). Para más información, consulte Transformación y enriquecimiento de datos con funciones de IA. |
| Noviembre de 2025 | Mejoras del creador en el agente de datos | Creator Improvements in the Data Agent agrega consultas de ejemplo que hacen referencia, seguimiento de diagnóstico, validación del SDK para ejemplos de pocas capturas, instrucciones de Markdown y un flujo de creación multitarea para acelerar la depuración y la iteración. Para empezar, consulte Configuración del agente de datos. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Ejemplos e instrucciones de ciencia de datos de Fabric
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Enriquece los informes de Power BI con ML | El aprendizaje automático puede enriquecer los informes de Power BI. Aprenda cómo con este patrón de un extremo a otro que usa Semantic Link para consultar un modelo semántico gobernado, entrena un modelo de predicción de abandono con Fabric ML, aplica la puntuación por lotes y en tiempo real, y muestra predicciones en Power BI a través de Dataflow Gen2. |
Cosmos DB en Microsoft Fabric
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de Cosmos DB en Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Noviembre de 2025 | Cosmos DB en Microsoft Fabric (GA) | Cosmos DB en Microsoft Fabric ahora está disponible con carácter general para todos los usuarios. Desde su anuncio en Microsoft Build 2025, se han agregado varias funcionalidades nuevas, incluidas vector indexación y búsqueda. Para obtener más información, consulte Unnouncing Cosmos DB in Microsoft Fabric. Para empezar, consulte Quickstart: Creación de una base de datos de Cosmos DB en Microsoft Fabric (versión preliminar). |
Base de datos SQL en Microsoft Fabric
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de las bases de datos SQL en Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Compatibilidad con intercalación | Ahora puede crear una base de datos SQL en Fabric con cualquier intercalación, al crear una base de datos SQL con la CLI de Fabric o crear una base de datos SQL con PowerShell y la API REST. |
| Noviembre de 2025 | Auditoría de la base de datos SQL de Fabric (versión preliminar) |
La auditoría de la base de datos SQL de Fabric (versión preliminar) presenta el registro de auditoría para las bases de datos SQL de Fabric. Puede configurar la auditoría en el portal, almacenar los registros en OneLake y consultarlos con sys.fn_get_audit_file_v2 para realizar un seguimiento del acceso y los cambios de cumplimiento e investigaciones. Para obtener más información, consulte Auditoría de la base de datos SQL de Fabric. |
| Noviembre de 2025 | Base de datos SQL en Fabric (disponible con carácter general) | SQL Database in Fabric (disponible con carácter general) es una base de datos SQL sin servidor con T-SQL y herramientas conocidas. ¿Por qué SQL Database en Fabric? Basado en el motor de SQL Server y Azure SQL Database de confianza, esta es la primera experiencia de base de datos operativa totalmente nativa de SaaS en Microsoft Fabric. |
| Noviembre de 2025 | Copilot en Fabric SQL Database (disponible con carácter general) | Copilot en Fabric en la carga de trabajo de base de datos SQL? proporciona un lenguaje natural Copilot que ayuda a generar, explicar y optimizar consultas SQL, mostrar información relevante y acelerar las tareas comunes de gestión de bases de datos. Para obtener más información, vea Copilot y Query Editor en SQL Database in Fabric (disponible con carácter general). |
| Noviembre de 2025 | Virtualización de datos en SQL Database en Fabric (versión preliminar) | La virtualización de datos en SQL Database permite consultar datos externos almacenados en OneLake mediante T-SQL. Con la sintaxis de virtualización de datos, puede ejecutar consultas Transact-SQL (T-SQL) en archivos que almacenan datos en formatos de datos comunes en OneLake. Puede combinar estos datos con datos relacionales almacenados localmente mediante combinaciones. Para obtener más información, consulte OPENROWSET y tablas externas para la base de datos SQL en Fabric (versión preliminar). |
| Noviembre de 2025 | Claves administradas por el cliente de Fabric SQL Database (versión preliminar) | Las claves administradas porCustomer (versión preliminar) permiten usar sus propias claves de Azure Key Vault para el cifrado automático de bases de datos SQL del área de trabajo con control automático de rotación de claves y TDE. Para obtener más información, consulte Cifrado de datos en SQL Database y claves administradas por el cliente para áreas de trabajo de Fabric. |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Base de datos SQL en los ejemplos y guías de Microsoft Fabric
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Asistentes con tecnología de inteligencia artificial en SSMS, VS Code y Fabric | Los asistentes con tecnología AI ahora están disponibles siempre que escriben SQL para cada opción de implementación (SQL Server, Azure SQL, Base de datos SQL en Fabric). GitHub Copilot proporciona completaciones en línea, chat en lenguaje natural y optimización de consultas en SSMS 22, la extensión MSSQL de VS Code y el Editor de Consultas del portal de Fabric. |
| Noviembre de 2025 | Funciones de IA disponibles en versión preliminar | Las funciones de IA que tratan con modelos externos, fragmentos e incrustaciones ya están disponibles en versión preliminar. Para obtener más información, consulte AI functions (Transact-SQL). |
Data Warehouse de Fabric
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de Fabric Data Warehouse.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Enero de 2026 | Compatibilidad con MERGE | La sintaxis MERGE T-SQL ahora está disponible con carácter general para Fabric Data Warehouse. Esta instrucción DML proporciona un enfoque elegante y uniforme para ejecutar transformaciones basadas en condiciones entre una tabla de origen y una tabla de destino. Realice INSERTs, UPDATEs y DELETEs en un solo comando con MERGE. |
| Diciembre de 2025 | función DATE_BUCKET() de Fabric Data Warehouse (disponible con carácter general) | La función DATE_BUCKET() de Fabric Data Warehouse permite agregaciones personalizadas basadas en tiempo (por ejemplo, 2 meses o 3 semanas) con DATE_BUCKET(unit, length, datetime). Para obtener más información, consulte DATE_BUCKET (T-SQL). |
| Diciembre de 2025 | Actualización incremental de estadísticas | La actualización incremental de estadísticas es una optimización del rendimiento para las actualizaciones estadísticas automáticas. Reduce de forma oportunista la duración de las actualizaciones estadísticas automáticas mediante el muestreo de filas recién agregadas (en lugar de toda la columna), lo que acelera las consultas de usuario que deben actualizar las estadísticas antes de ejecutarse. Para obtener más información, consulte Estadísticas. |
| Diciembre de 2025 | Actualización proactiva de estadísticas | Con esta característica habilitada, las estadísticas de columna que se crean automáticamente durante las consultas SELECT ahora son aptas para actualizarse de forma proactiva después de los cambios de datos. Esto reduce las posibilidades de que una consulta de usuario tenga que esperar actualizaciones estadísticas antes de poder ejecutarse, lo que reduce el tiempo de consulta del usuario. Para obtener más información, consulte Estadísticas. |
| Diciembre de 2025 | Despliegue automatizado de puntos finales de almacén y análisis SQL | Obtenga más información sobre cómo automatizar la implementación de puntos de conexión de almacén de datos y SQL Analytics, utilizando patrones para crear scripts, validar y orquestar la creación de elementos y sus dependencias entre ellos hoy en día, además de obtener una vista previa de las capacidades de implementación nativas que llegarán a Fabric. |
| Noviembre de 2025 | Valores grandes de cadenas y binarios en Fabric Data Warehouse y el punto final de SQL Analytics para elementos reflejados (disponibilidad general) | Compatibilidad con VARCHAR(MAX) y VARBINARY(MAX) permite que se ingiera, almacene y consulte datos de texto y binarios grandes sin truncamiento en los puntos de conexión de análisis SQL y Data Warehouse de Fabric en elementos reflejados, con límites de tamaño variables según el origen. Para obtener más información, vea Tipos de datos. |
| Noviembre de 2025 | trabajo de dbt en Fabric Data Factory (versión preliminar) | Un trabajo de dbt en Fabric Data Factory le permite crear, programar y supervisar proyectos de dbt de forma nativa con ejecución sin servidor, pruebas integradas y documentación, y gobernanza a través de entra ID y directivas de seguridad de SQL. Para obtener más información, consulte dbt job in Microsoft Fabric (preview). |
| Noviembre de 2025 | Agrupación en clústeres de datos de almacenamiento (versión preliminar) | La agrupación en clústeres de datos es una técnica que se usa para organizar y almacenar datos en función de la similitud. La agrupación en clústeres de datos mejora el rendimiento de las consultas y reduce los costos de acceso de proceso y almacenamiento para las consultas mediante la agrupación de registros similares. Para obtener más información y empezar, consulte Documentación de agrupación en clústeres de datos y Use los clústeres de datos en Fabric Data Warehouse. |
| Noviembre de 2025 | Columnas identity de almacenamiento (versión preliminar) | Las columnas IDENTITY generan automáticamente valores únicos para cada nueva fila, lo que elimina la necesidad de asignaciones de claves manuales y elimina el riesgo de problemas de duplicación de claves e integridad de claves. Para más información y para empezar, consulte Columnas IDENTITY y Uso de columnas IDENTITY para crear claves suplentes. También puede aprender a migrar a columnas IDENTITY en Fabric Data Warehouse. |
| Noviembre de 2025 | Instantáneas de almacén | Las instantáneas de almacén, ahora disponibles con carácter general, son una representación de solo lectura en un momento específico del almacén de datos. Puede crear una instantánea de su almacén de datos en cualquier momento de los últimos 30 días, conectarse a dicha instantánea y consultarla igual que un almacén de datos, y actualizar la instantánea con regularidad. Para comenzar, consulte Crear y gestionar una instantánea de almacén. |
| Noviembre de 2025 | Retirada de modelos semánticos predeterminados | Para el 30 de noviembre de 2025, todos los modelos semánticos de Power BI se desconectan de su elemento y se convierten en modelos semánticos independientes. Puede conservarlos si todavía los usa para informes o paneles o eliminarlos de forma segura si ya no son necesarios. Para obtener más información, vea Blog: Desacoplar modelos semánticos predeterminados para elementos existentes en Microsoft Fabric.
|
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Ejemplos e instrucciones de fabric Data Warehouse
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Noviembre de 2025 | Ingesta de datos con OPENROWSET | Ingesta archivos en tu almacén de datos Fabric mediante la función OPENROWSET con inferencia de esquema, partición, lectura de metadatos y filtrado en línea. |
Creación de reflejo del tejido
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de Mirroring en Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Reflejo de catálogos de Azure Databricks en áreas de trabajo de Azure Databricks detrás de puntos de conexión privados (Generalmente Disponible) | Reflejar los catálogos de Azure Databricks desde los espacios de trabajo de Azure Databricks detrás de puntos de conexión privados utiliza la puerta de enlace de datos de Virtual Network para establecer una conectividad privada segura, permitiendo que los metadatos y datos del Catálogo de Unity se reflejen en el entorno Fabric al tiempo que se mantiene el aislamiento de red. Para obtener más información, consulte Mirroring Azure Databricks Catálogo de Unity y Mirroring desde áreas de trabajo accesibles solo a través de puntos de conexión privados. |
| Enero de 2026 | Seguridad de OneLake para bases de datos reflejadas (versión preliminar) | La seguridad de OneLake para las bases de datos reflejadas (versión preliminar) le permite definir roles de acceso a datos de OneLake en todos los tipos de elementos reflejados, concediéndole acceso de nivel de tabla o de carpeta a los datos replicados con seguridad aplicada de forma coherente en la capa de OneLake y respetada por accesos directos. Para obtener más información, consulte Introducción a la seguridad de OneLake. |
| Diciembre de 2025 | Ensayo para la creación de reflejo para Google BigQuery (versión preliminar) | El almacenamiento provisional para la creación de reflejo de BigQuery (versión preliminar) acelera la replicación inicial mediante la carga de datos a través de una capa de almacenamiento provisional antes de aplicar CDC, lo que mejora la velocidad y la confiabilidad de los grandes conjuntos de datos. Para obtener más información, consulte Bases de datos reflejadas de Google BigQuery y Tutorial: Configurar el reflejo en Google BigQuery. |
| Noviembre de 2025 | Soporte para replicación y copia en SAP Datasphere (vista previa) | SAP Connectivity in Microsoft Fabric now supports Mirroring for SAP Datasphere and Copy Job support for SAP Datasphere as preview features (Compatibilidad de creación de reflejos para SAP Datasphere y trabajo de copia para SAP Datasphere como características en versión preliminar). |
| Noviembre de 2025 | Creación de reflejo de Cosmos DB (GA) | Tanto Cosmos DB en Microsoft Fabric como Reflejo de Cosmos DB ahora están disponibles de forma general en Microsoft Fabric. Para obtener más información, consulte Cosmos DB in Microsoft Fabric and Cosmos DB Mirroring (Generally Available). |
| Noviembre de 2025 | SQL Server 2025 Reflejo (GA) | SQL Server 2025 ya está disponible de forma general, junto con Reflejo de SQL Server. Para obtener más información, vea Mirroring para SQL Server en Microsoft Fabric (disponible con carácter general). |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Ejemplos e instrucciones de creación de reflejo del tejido
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Noviembre de 2025 | Creación de reflejo: carga de los CSV | Las mejoras de reflejo abierto para los archivos CSV quitan el requisito de clave principal e insertan automáticamente actualizaciones en las tablas reflejadas existentes en OneLake, con la clave principal opcional y __rowMarker__ para el seguimiento de cambios avanzado. Para obtener más información, consulte Abrir creación de reflejo. |
Inteligencia en tiempo real en Microsoft Fabric
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de Real-Time Intelligence en Microsoft Fabric.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Colores de la serie de datos (disponibles con carácter general) | Colores de la serie de datos en los paneles de control en tiempo real proporcionan a los autores control directo sobre las asignaciones de colores para cada serie de datos en gráficos circulares, temporales, de líneas, de áreas, de barras, de columnas, de anomalías y de dispersión, lo que permite contar historias visuales coherentes y obtener conocimientos significativos a través de la codificación por colores. Para obtener más información, consulte Personalizar los visuales del panel en tiempo real. |
| Enero de 2026 | Creación de incrustaciones en Eventhouse con modelos de lenguaje pequeño (SLAM) integrados | Los modelos de lenguaje pequeño (SLM) integrados en Eventhouse pueden generar incrustaciones de texto localmente mediante ai_embeddings complemento (versión preliminar), lo que permite la búsqueda semántica, las canalizaciones RAG y la generación de inserción de gran volumen sin puntos de conexión externos, directivas de llamada o costos por solicitud. Para obtener más información, consulte slm_embeddings_fl(). |
| Noviembre de 2025 | Azure Monitor a Fabric Eventhouse (versión preliminar) | Azure Monitor a Fabric Eventhouse (versión preliminar) le permite enrutar la telemetría de máquinas virtuales a través del agente de Azure Monitor y las Reglas de Recopilación de Datos en Eventhouse para la ingesta administrada por esquemas, consultas ad hoc, análisis de serie temporal y para la activación. Para obtener más información, consulte Send datos de cliente de máquina virtual a Fabric y Azure Data Explorer (versión preliminar). |
| Noviembre de 2025 | Integración de Fabric Activator en funciones de datos de usuario de Fabric (versión preliminar) | La integración de Fabric Activator con las funciones de datos de usuario de Fabric (versión preliminar) significa que puede crear funciones para procesar eventos desde cualquier origen, incluidos los eventos de Fabric y los eventos de OneLake. Para obtener más información, consulte Elementos de activación de Fabric. |
| Noviembre de 2025 | Inteligencia geoespacial con la carga de trabajo de ArcGIS Maps de Esri (versión preliminar) | Esri's ArcGIS Maps Workload (Preview) puede visualizar, analizar y compartir información geoespacial con la integración de OneLake, el procesamiento basado en Spark, la inserción de Power BI y las características de asignación inteligente. Para obtener más información, consulte Microsoft Fabric Workload Hub. Para empezar, cree un mapa (versión preliminar). |
| Noviembre de 2025 | Destino del activador de eventstream (disponible con carácter general) | Fabric Eventstream admite el destino de Activator para procesar y transformar eventos con requisitos empresariales antes de enrutar los eventos al destino. Con el destino de Eventstream Activator, puede detectar patrones importantes en los datos activos y desencadenar automáticamente la acción correcta, sin código necesario. |
| Noviembre de 2025 | Eventos de información general sobre la capacidad de Fabric en Real-Time Hub (versión preliminar) | Los eventos de capacidad de Fabric en Real-Time Hub (versión preliminar) agregan eventos de estado y resumen de capacidad en tiempo real para supervisar el estado, detectar la limitación y desencadenar acciones mediante Activator, Eventstream y paneles. |
| Noviembre de 2025 | Mapas en Real-Time Intelligence (versión preliminar) | Maps en Microsoft Fabric combina contexto espacial, datos en tiempo real y sus propios archivos de imágenes, como GeoTIFF optimizado para la nube (COG) y Raster PMTiles, además de formatos espaciales vectoriales. La configuración de etiquetado de datos también está disponible para todos los tipos de geometría (puntos, líneas y polígonos) que reflejan los comentarios. Para empezar, cree un mapa (versión preliminar). |
| Noviembre de 2025 | Eventstream admite el aprovisionamiento de eventos con esquema de un origen de EventHub (versión preliminar) | Fabric Eventstream ahora admite obtener eventos desde una fuente de EventHub mientras se aplica el esquema a las cargas de datos. |
| Noviembre de 2025 | Origen del flujo de eventos CDC de MongoDB | Fabric Eventstream ahora admite MongoDB Change Data Capture (CDC) como un conector totalmente administrado. Para empezar, consulte Incorporación del origen CDC de MongoDB a una secuencia de eventos (versión preliminar). |
| Noviembre de 2025 | Diagrama de entidades en la base de datos KQL de Eventhouse (versión preliminar) | El diagrama de entidades de la base de datos KQL de Eventhouse (versión preliminar) agrega un diagrama de entidades visuales para explorar tablas, relaciones, flujo de datos e infracciones de esquema en bases de datos KQL de Eventhouse. Para obtener más información, consulte Visualización de un diagrama de entidades en la base de datos KQL (versión preliminar). |
Para obtener actualizaciones anteriores, revise el archivo Microsoft Fabric Novedades.
Muestras e instrucciones sobre inteligencia en tiempo real
Tip
Utilice la solución de muestra integral de Real-Time Intelligence para crear automáticamente una colección de componentes de muestra.
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Febrero de 2026 | Procesamiento de flujos CDC mediante Fabric Eventstreams SQL | Eventstreams SQL puede transformar eventos CDC sin procesar de bases de datos como Azure SQL, PostgreSQL y MySQL en flujos listos para la empresa mediante SQL conocido, centralizando la lógica de modelado de CDC en lugar de trasladar la complejidad a los consumidores finales. |
| Febrero de 2026 | Visualización adaptable de series temporales a escala | Visualización de series temporales adaptativas combina bases de datos KQL con Power BI para ofrecer una exploración interactiva y escalable de datos de series temporales de gran volumen mediante el binning de tiempo inteligente, el cepillado de tiempo y la detección de anomalías. Para obtener más información, consulte Creación de una base de datos KQL. |
| Febrero de 2026 | Combinar Fabric Real-Time Intelligence, Notebook y Spark Structured Streaming (versión preliminar) | |
| Febrero de 2026 | Fabric Real-Time Intelligence con SAP | La integración de SAP Datasphere con Real-Time Intelligence captura datos operativos de sistemas SAP y envía cambios a Eventstream a través de Kafka, lo que permite paneles de supervisión en tiempo real y sistemas de alertas con segundos de latencia. Para más información, consulte Replicación de datos con flujo de replicación. |
| Enero de 2026 | Origen de Cribl (Vista previa) | Cribl source (versión preliminar) permite que los datos en tiempo real fluyan al Eventstream de Fabric desde diversos orígenes de telemetría y registro a través de Cribl Stream, incluidos Syslog, Datadog Agent, Splunk, Open Telemetry y orígenes basados en el perímetro, con una configuración simplificada del endpoint de Kafka en Real-Time Hub. Para obtener más información, consulte Añadir origen Cribl a una secuencia de eventos (versión preliminar). |
| Enero de 2026 | Descripción de los precios de EventStream de Fabric | Los precios de Eventstream de Fabric se determinan mediante orígenes de entrada, destinos, operadores, volumen de datos y tiempo de actividad, con cuatro medidores de facturación: Eventstream por hora (carga plana), tráfico de datos por GB (entrada/salida con retención de 24 horas), procesador por hora (rutas de procesamiento que escalan automáticamente) y conectores por hora de núcleo virtual. Para más información, consulte Supervisión del consumo de capacidad para flujos de eventos de Fabric. |
| Diciembre de 2025 | Operador SQL de Fabric Eventstream: el kit de herramientas para el procesamiento de datos en tiempo real en Fabric Inteligencia en tiempo real | El operador SQL Eventstream en Fabric Eventstream permite aplicar lógica SQL directamente a las secuencias de datos en tiempo real en el editor de consultas SQL para transformar y enrutar los datos de eventos. Para obtener más información, vea Built-in Functions y Azure Stream Analytics y Eventstream Query Language Reference. |
| Noviembre de 2025 | Introducción a los conectores CDC de HTTP y MongoDB para Eventstream | Los conectores CDC de HTTP y MongoDB para Eventstream agregan un origen HTTP sin código y un origen CDC de MongoDB, de modo que puede transmitir APIs públicas y cambios de base de datos a Inteligencia en Tiempo Real. Para obtener más información, consulte Adición de un origen HTTP a una secuencia de eventos y Adición de un origen CDC de MongoDB a un flujo de eventos. |
| Noviembre de 2025 | Copilot exploración de datos en tiempo real asistida (versión preliminar) | Copilot exploración de datos asistida en tiempo real (versión preliminar) permite formular preguntas en lenguaje natural sobre iconos de panel en tiempo real dinámicos y tablas KQL, refinar objetos visuales y guardar información sin escribir consultas. |
| Noviembre de 2025 | Mejora de la eficiencia operativa con agentes de operaciones en Real-Time Intelligence | Agentes de Operations en Real-Time Intelligence pueden supervisar los datos de Eventhouse, deducir objetivos y recomendar acciones a través de Teams con integraciones de Power Automate para mantenerlo informado mientras se automatiza según sea necesario. |
Fabric IQ (versión preliminar)
En esta sección se resumen las mejoras y características recientes de la nueva carga de trabajo de Fabric IQ (versión preliminar).
| Month | Feature | Aprende más |
|---|---|---|
| Noviembre de 2025 | Elemento ontología (versión preliminar) | El elemento de ontología (versión preliminar) permite definir tipos de entidad, relaciones, propiedades y otras restricciones para organizar los datos según el vocabulario empresarial. Para obtener más información, consulte ¿Qué es la ontología (versión preliminar)?. |
| Noviembre de 2025 | Presentación de Fabric IQ | Fabric IQ, una nueva base semántica dentro de Microsoft Fabric. Fabric IQ no es un reemplazo del patrimonio de datos; es un multiplicador de fuerza para cada inversión que ya ha realizado. Para obtener más información, consulte Fabric IQ: The Semantic Foundation for Enterprise AI y From Data Platform to Intelligence Platform: Introducing Microsoft Fabric IQ. |
| Octubre de 2025 | Graph en Microsoft Fabric (versión preliminar) | Graph en Microsoft Fabric ahora está en versión preliminar, lo que proporciona funcionalidades nativas de visualización, análisis y administración de datos de grafos. Para obtener más información, consulte la documentación de Graph. |
Contenido relacionado
- Procedimientos Recomendados de Modernización y Recursos Reutilizables Blog
- Introducción a la migración de Microsoft Fabric
- Problemas conocidos de Fabric
- blog de Microsoft Fabric
- terminología de Microsoft Fabric
- ¿Qué novedades de Power BI?
- vídeos de Microsoft Fabric en YouTube
- Comunidad de Microsoft Fabric