Fabric Graph の概要 (プレビュー)

Fabric Graph は、データ内の複雑なリレーションシップをモデル化、視覚化、分析するのに役立ちます。 これは、切断されたデータを AI を利用した分析情報に変換する、スケーラブルなエンタープライズ レベルのソリューションです。 Graph を使用すると、データ内の非表示の接続を明らかにし、意思決定機能を強化できます。

コストの高い結合と複雑なクエリを必要とする従来のリレーショナル データベースとは異なり、Graph:

• 柔軟な ラベル付きプロパティ グラフ モデルを実装するスケールアウト アーキテクチャについて説明します。
• グラフ クエリ言語 GQL (ISO/IEC 39075) の国際標準をサポートします。

これらの機能を組み合わせることで、OneLake で高度なグラフ分析を直接行うことができます。データが変更されたときに簡単に中断する脆弱な ETL (抽出、変換、読み込み) またはデータ レプリケーション ワークフローを手動で設定する必要はありません。

Graph は、大規模なワークロードを処理するために自動的にスケーリングされるため、速度低下なしで数十億のリレーションシップを分析できます。 項目 (ノード) とその接続 (エッジ) の両方に説明的なタグと詳細を追加できるため、複雑なリレーションシップの整理と検索が容易になります。

ネイティブ GQL と自然言語から GQL (NL2GQL) のサポートを使用すると、グラフ操作用に最適化された標準ベースのクエリ機能が得られます。 これらの機能は、グラフ ソリューション間で移植性と一貫性を提供するため、他の GQL 準拠システムからクエリを移行できます。 グラフは結合と変換の複雑さを取り除き、OneLakeの既存データを使用しながら、シームレスなグラフ分析と高度な洞察を大規模に実現します。

グラフ分析が重要な理由

従来のリレーショナル データ形式と表形式のデータ形式では、異なるデータ ポイント間のリレーションシップをマップすることが困難になります (不可能ではないにしても)。 たとえば、これらの形式では、ソーシャル メディア プラットフォーム上のユーザー、投稿、コメント、フォーラム、タグ間の相互関係を示すことはできません。 グラフを使用すると、非表示の接続、コミュニティ、データ内の影響を明らかにできます。 Graph を使用すると、ソーシャル ネットワーク、ビジネス プロセスなどについて複雑な質問に答えることができます。

Graph では、これらのリレーションシップをモデル化、視覚化、クエリするための効率的な方法が提供されます。 データの相互接続性を理解し、より良い分析情報を得るのに役立ちます。

• ビジネス ユーザー: 関係を視覚的に調査し、 NL (自然言語) クエリを実行し、簡単に分析情報を得ることができます。
• データ エンジニア: グラフ モデルを定義し、OneLake のデータを低コードツールとノーコード ツールで統合します。
• データ サイエンティスト: Fabric のデータ サイエンス環境でグラフ アルゴリズムと ML (機械学習) を使用します。
• 開発者: グラフを利用したコンテキスト分析情報を使用して、AI エージェントとリアルタイム アプリを構築します。

Graph は、特殊なロールを超えてグラフ分析情報へのアクセスを拡大します。 すべてのユーザーは、毎日の意思決定で接続されたデータを使用できます。

Graph でできること

Graph を使用すると、次のことができます。

• 基になる表形式データの観点からノードとエッジを定義することで、OneLake の構造化データにラベル付けされたプロパティ グラフを作成します。

  Important

  現在、Graph ではスキーマの進化はサポートされていません。 データを取り込んでモデル化すると、ノード、リレーションシップ、およびプロパティの構造が固定されます。 新しいプロパティの追加、ラベルの変更、リレーションシップの種類の変更など、構造的な変更を行う必要がある場合は、更新されたソース データを新しいモデルに再び適用する必要があります。

• GQL (Graph クエリ言語) を使用したクエリ (パターン マッチング、パスコンストラクト、集計、リリース時のその他の機能を含む)。 GQL の公式の国際標準は、 ISO/IEC 39075 Information Technology - Database Languages - GQL です。

• ジョブ機能ベースのエクスペリエンスのメリット:

  • データ エンジニアは、グラフをモデル化して作成できます。
  • アナリストは、低コードまたはコードなしのクエリを実行し、ビュー セットをキュレーションできます。
  • ビジネス ユーザーは、視覚的に調べるか 、自然言語を使用 してデータを操作できます。

• Fabric 内で操作する: 使用されていない場合は自動的にシャットダウンし、容量メトリック アプリの使用状況を監視します。すべて Fabric OneLake のセキュリティ、コンプライアンス、アクセス許可モデルによって管理されます。

Microsoft Fabricとの統合

Graph は、統合データ ストレージ用の OneLake や視覚化用のファブリック UI など、Microsoft Fabric プラットフォームと深く統合されています。 Microsoft Fabricのガバナンス、セキュリティ、運用機能とシームレスに統合されます。

グラフ分析を既存のワークフローに組み込むことができるため、データの重複や特殊なスキルが不要になります。 そのため、従来のスタンドアロン グラフ データベースと比較して、より広範な対象ユーザーが分析情報にアクセスできるようにすることができます。

Graph とスタンドアロン グラフ データベースの違い

価格と容量ユニット

Graph では、Microsoft Fabric内の他のワークロードと同じ容量ユニット (CU) が使用されます。 グラフ固有の個別のライセンスまたは SKU を購入する必要はありません。 データ インジェスト、クエリ、実行中のアルゴリズムを含むすべてのグラフ操作は、組織の予約済みまたは従量課金制の Fabric 容量を消費します。

グラフ操作は、CPU のアップタイムに基づいて課金されます。 アップタイムの 1 秒ごとに 10 CU 秒のコストが発生します。 CPU アップタイムの各セッションは、分単位で切り上げられます。

グラフ ストレージの場合、システムは少なくとも 100 GB をプロビジョニングします。 グラフ ストレージは、OneLake Cache と同じレートで課金されます。

価格と容量ユニットの詳細については、「Microsoft Fabric pricing」を参照してください。

Fabric Capacity Metrics アプリでは、グラフ ワークロードのリソース消費量とパフォーマンスを監視できます。 Fabric メトリック アプリと毎月の請求書には、次の行項目が表示されます。

リージョンの可用性

現在、Graph は次のリージョンで使用できます。

• オーストラリア東部
• オーストラリア南東部
• ブラジル南部
• カナダ中部
• インド中部
• 米国中部
• 東アジア
• 米国東部
• 米国東部 2
• フランス中部
• ドイツ中西部
• イスラエル中部
• イタリア北部
• 東日本
• 西日本
• 韓国中部
• メキシコ中部
• 米国中北部
• 北ヨーロッパ
• ノルウェー東部
• ポーランド中部
• 南アフリカ北部
• 米国中南部
• 東南アジア
• インド南部
• スペイン中部
• スウェーデン中部
• スイス北部
• スイス西部
• アラブ首長国連邦北部
• 英国南部
• 英国西部
• 西ヨーロッパ
• 米国西部
• 米国西部 2
• 米国西部 3

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