Panoramica di Fabric Graph (anteprima)

Fabric Graph consente di modellare, visualizzare e analizzare relazioni complesse all'interno dei dati. Si tratta di una soluzione scalabile e di livello aziendale che trasforma i dati disconnessi in informazioni dettagliate basate sull'intelligenza artificiale. Usando Graph, è possibile individuare connessioni nascoste all'interno dei dati e migliorare le funzionalità decisionali.

A differenza dei database relazionali tradizionali che spesso richiedono join costosi e query complesse, Graph:

• Introduce un'architettura con scalabilità orizzontale che implementa il modello a grafo delle proprietà con etichetta flessibile.
• Supporta lo standard internazionale del linguaggio di query GQL per i grafi (ISO/IEC 39075).

Insieme, queste funzionalità consentono l'analisi avanzata dei gragrafi direttamente in OneLake senza la necessità di configurare manualmente flussi di lavoro fragili ETL (estrazione, trasformazione, caricamento) o replica dei dati che si interrompono facilmente quando i dati cambiano.

Il grafico viene ridimensionato automaticamente per gestire carichi di lavoro di grandi dimensioni, in modo da poter analizzare miliardi di relazioni senza rallentamenti. È possibile aggiungere tag descrittivi e dettagli a entrambi gli elementi (nodi) e alle relative connessioni (archi), semplificando l'organizzazione e la ricerca di relazioni complesse.

Usando il supporto nativo di GQL e il supporto per il Linguaggio Naturale in GQL (NL2GQL), si acquisiscono funzionalità di query basate su standard ottimizzate per le operazioni sui grafi. Queste funzionalità offrono portabilità e coerenza tra soluzioni a grafo, in modo da poter eseguire la migrazione di query da altri sistemi conformi a GQL. Graph elimina la complessità dei join e delle trasformazioni per sbloccare un'analisi dei grafi senza interruzioni e approfondimenti avanzati su larga scala, utilizzando comunque i dati esistenti in OneLake.

Perché l'analisi dei grafi è importante

I formati di dati relazionali e tabulari tradizionali rendono difficile, se non impossibile, eseguire il mapping delle relazioni tra punti dati diversi. Ad esempio, questi formati non possono mostrare le connessioni intrecciate tra utenti, post, commenti, forum e tag su una piattaforma di social media. Graph consente di individuare connessioni, community e influenze nascoste all'interno dei dati. Usando Graph, è possibile rispondere a domande complesse sui social network, sui processi aziendali e altro ancora.

Graph offre un modo efficiente per modellare, visualizzare ed eseguire query su queste relazioni. Consente di comprendere l'interconnessione dei dati e migliorare le informazioni dettagliate.

• Utente aziendale: esplorare visivamente le relazioni, eseguire query NL (linguaggio naturale) e ottenere informazioni dettagliate senza problemi.
• Data engineer: definire i modelli a grafo e unificare i dati in OneLake con strumenti low-code e no-code.
• Data scientist: usare algoritmi a grafo e Machine Learning (Machine Learning) nell'ambiente di data science di Fabric.
• Sviluppatore: creare agenti di intelligenza artificiale e app in tempo reale usando informazioni contestuali basate su grafo.

Il sistema grafico amplia l'accesso agli approfondimenti sui grafi oltre i ruoli specializzati. Qualsiasi utente può usare i dati connessi nel processo decisionale giornaliero.

Operazioni che è possibile eseguire con Graph

Usando Graph, è possibile:

• Creare un grafico delle proprietà etichettato su dati strutturati in OneLake definendo i relativi nodi e bordi in termini di dati tabulari sottostanti.

  Importante

  Il grafico attualmente non supporta l'evoluzione dello schema. Dopo l'inserimento e il modello dei dati, la struttura di nodi, relazioni e proprietà è fissa. Se è necessario apportare modifiche strutturali, ad esempio l'aggiunta di nuove proprietà, la modifica delle etichette o la modifica dei tipi di relazione, è necessario ripristinare i dati di origine aggiornati in un nuovo modello.

• Eseguire query usando GQL (Graph Query Language), inclusi criteri di ricerca, costrutti di percorso, aggregazioni e altre funzionalità non appena vengono rilasciate. Lo standard internazionale ufficiale per GQL è ISO/IEC 39075 Information Technology - Linguaggi di database - GQL.

• Trai vantaggio dalle esperienze basate sulle funzioni lavorative.

  • I data engineer possono modellare e creare grafici.
  • Gli analisti possono eseguire query con poco codice o senza codice e curare i set di viste.
  • Gli utenti aziendali possono esplorare visivamente o usare il linguaggio naturale per interagire con i dati.

• Operare all'interno di Fabric: chiudersi automaticamente quando non è in uso e monitorare l'utilizzo nell'app delle metriche della capacità, tutto regolato dal modello di sicurezza, conformità e autorizzazioni di Fabric OneLake.

Integrazione con Microsoft Fabric

Graph è completamente integrato con la piattaforma Microsoft Fabric, tra cui OneLake per l'archiviazione unificata dei dati e l'interfaccia utente dell'infrastruttura per la visualizzazione. Si integra perfettamente con le funzionalità operative, sicurezza e governance di Microsoft Fabric.

È possibile incorporare l'analisi del grafo nei flussi di lavoro esistenti, eliminando la necessità di duplicazione dei dati e competenze specializzate. È quindi possibile rendere le informazioni dettagliate accessibili a un pubblico più ampio rispetto ai database a grafo autonomi tradizionali.

Differenze tra Graph e database a grafo autonomi

Prezzi e unità di capacità

Il grafico usa le stesse unità di capacità (CU) di altri carichi di lavoro in Microsoft Fabric. Non è necessario acquistare una licenza o uno SKU specifico per il grafo. Tutte le operazioni grafiche, inclusi l'ingestione dei dati, l'interrogazione e l'esecuzione degli algoritmi, utilizzano la capacità di Fabric riservata o a consumo della tua organizzazione.

Le operazioni del grafico vengono fatturate in base al tempo di attività della CPU. Ogni secondo di tempo di attività comporta un costo di 10 CU-secondi. Ogni sessione di tempo di attività della CPU viene arrotondata fino a minuti.

Per l'archiviazione a grafo, il sistema assicura un minimo di 100 GB. L'archiviazione dei grafi viene fatturata alla stessa tariffa di OneLake Cache.

Per altre informazioni sui prezzi e sulle unità di capacità, vedere Microsoft Fabric prezzi.

È possibile monitorare il consumo delle risorse e le prestazioni del carico di lavoro grafico nell'app Metrics di Fabric Capacity. Puoi vedere i seguenti elementi di riga nell'App Metrics di Fabric e sulle fatture mensili:

Disponibilità della regione

Graph è attualmente disponibile nelle aree seguenti:

• Australia East
• Australia Southeast
• Brasile meridionale
• Canada Central
• India centrale
• Central US
• East Asia
• East US
• Stati Uniti orientali 2
• Francia centrale
• Germania centro-occidentale
• Israel Central
• Italia settentrionale
• Japan East
• Japan West
• Korea Central
• Messico centrale
• Stati Uniti centro-settentrionali
• North Europe
• Norway East
• Poland Central
• Sudafrica settentrionale
• Stati Uniti centro-meridionali
• Sud-est asiatico
• South India
• Spain Central
• Svezia centrale
• Switzerland North
• Switzerland West
• UAE North
• UK South
• UK West
• West Europe
• West US
• West US 2 (Regione Ovest degli Stati Uniti 2)
• Stati Uniti occidentali 3

Contenuti correlati

• Iscriversi per l'anteprima delle query in linguaggio naturale di Fabric Graph
• Reti Microsoft Fabric gratuitamente
• Esercitazioni end-to-end in Microsoft Fabric
• Panoramica della semantica del grafo GQL in KQL
• Panoramica della semantica del grafo KQL