Trong bối cảnh dữ liệu trở thành “nhiên liệu chiến lược” quyết định khả năng vận hành và cạnh tranh của doanh nghiệp, nhu cầu sở hữu một nền tảng phân tích thống nhất, mạnh mẽ và linh hoạt chưa bao giờ cấp thiết như hiện nay. Microsoft Fabric ra đời như một bước tiến quan trọng trong hệ sinh thái Microsoft, tất cả cùng trên một nền tảng duy nhất.
Vậy Microsoft Fabric là gì mà có thể thay thế Data Factory, Synapse, Power BI hay Data Lake? Hãy cùng FOXAi tìm hiểu trong bài viết dưới đây!
Microsoft Fabric là gì?
Microsoft Fabric là một nền tảng dữ liệu hợp nhất dựa trên đám mây, được cung cấp dưới dạng Phần mềm dưới dạng Dịch vụ (SaaS). Mô hình SaaS là điểm khác biệt chiến lược, loại bỏ nhu cầu phải hiểu và quản lý các chi tiết phức tạp của cơ sở hạ tầng (như Resource Groups, RBAC, Redundancy, hoặc Region). Điều này đơn giản hóa trải nghiệm người dùng và giúp các tổ chức đem lại giá trị nhanh hơn.
Fabric không phải là một sản phẩm mới, mà là sự hợp nhất của các thành phần hàng đầu từ Microsoft Azure và các dịch vụ khác. Nền tảng này kết nối liền mạch với Azure, Power BI, Microsoft 365 Copilot, và Microsoft Teams , mang lại trải nghiệm thân thiện với người dùng và dựa trên dữ liệu cho các tổ chức đã đầu tư vào hệ sinh thái Microsoft.
Kiến trúc của Microsoft Fabric
Kiến trúc của Fabric dựa trên nguyên tắc hợp nhất lớp lưu trữ và lớp tính toán. Thành phần cốt lõi là OneLake, data lake duy nhất cho toàn bộ tổ chức và Lakehouse, mô hình kiến trúc dữ liệu tiêu chuẩn được xây dựng trên đó.
OneLake: Data Lake hợp nhất
OneLake được xem là “OneDrive cho dữ liệu” , cung cấp một cửa hàng dữ liệu chung duy nhất cho toàn bộ tenant, được xây dựng trên ADLS Gen2.
- Một bản sao dữ liệu: Mục tiêu cơ bản của OneLake là lưu trữ chỉ một bản sao dữ liệu. Điều này loại bỏ sự cần thiết phải di chuyển hoặc sao chép dữ liệu giữa các dịch vụ phân tích khác nhau, giảm thiểu sự phức tạp và tối đa hóa giá trị từ dữ liệu đó.
- Giảm thiểu silo dữ liệu: OneLake ngăn chặn sự phân mảnh bằng cách cung cấp hệ thống lưu trữ thống nhất, tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá, chia sẻ dữ liệu và thực thi chính sách nhất quán.
- Tính năng Shortcuts: Cho phép gắn kết ngay lập tức các tài khoản lưu trữ PaaS hiện có (ADLS Gen2) mà không cần di chuyển dữ liệu. Shortcuts cũng hỗ trợ phân tích dữ liệu đa đám mây thông qua việc tạo kết nối đến các hệ thống lưu trữ bên ngoài, sử dụng caching thông minh để giảm chi phí egress.
Lakehouse và SQL Analytics Endpoint
Lakehouse là nền tảng kiến trúc được Microsoft Fabric khuyến khích, tích hợp khả năng lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và có cấu trúc ở một vị trí duy nhất, có khả năng mở rộng lớn.
Mỗi Lakehouse được tạo ra đều tự động tích hợp một SQL Analytics Endpoint.
- Truy vấn T-SQL: Endpoint này cho phép các nhà phân tích và kỹ sư dữ liệu truy vấn các bảng Delta bằng ngôn ngữ T-SQL quen thuộc, tạo views, functions và áp dụng bảo mật SQL, tận dụng các khả năng của Data Warehousing mà không cần di chuyển dữ liệu.
- Đồng bộ hóa Metadata: Fabric tự động quản lý quá trình đồng bộ hóa metadata giữa Lakehouse và SQL Endpoint. Thông thường, độ trễ đồng bộ hóa là dưới một phút, đảm bảo các thay đổi được cam kết trong Lakehouse (ví dụ, qua Spark) được phản ánh gần như ngay lập tức trong SQL Endpoint. Tuy nhiên, các kỹ sư cần lưu ý rằng khối lượng thay đổi bảng cực lớn trong quá trình ETL có thể gây ra độ trễ ngắn.
- Định dạng Mở: Dữ liệu trong OneLake được lưu trữ ở định dạng mở (Delta, Parquet, CSV) , cho phép truy vấn bởi nhiều công cụ phân tích khác nhau, bao gồm Analysis Services (dùng bởi Power BI), T-SQL, và Apache Spark.
Các tính năng nổi bật của Microsoft Fabric
Microsoft Fabric là sự kết hợp chặt chẽ của 7 trải nghiệm khác nhau, được thiết kế để xử lý toàn bộ vòng đời phân tích dữ liệu.
Việc tích hợp Data Activator là một điểm nhấn chiến lược, chuyển đổi khả năng phân tích từ mô tả (chuyện gì đã xảy ra) sang phản ứng tự động (phản ứng khi điều gì đó xảy ra), kết nối phân tích dữ liệu với tự động hóa vận hành.
Sức mạnh của AI: Microsoft Copilot trong Fabric
Copilot là một trợ lý AI mạnh mẽ, được tích hợp xuyên suốt các Workloads trong Fabric, giúp dân chủ hóa quyền truy cập dữ liệu và tăng tốc quy trình làm việc.
- Dân chủ hóa truy cập dữ liệu: Copilot cho Data Warehouse, SQL database và Real-Time Intelligence hỗ trợ chuyển đổi Ngôn ngữ Tự nhiên thành mã truy vấn (SQL hoặc KQL). Tính năng này giảm đáng kể rào cản kỹ thuật cho người dùng nghiệp vụ, cho phép họ trích xuất insight mà không cần kỹ năng viết mã chuyên sâu.
- Tăng cường năng suất kỹ thuật: Trong Data Factory và Notebooks, Copilot cung cấp khả năng hoàn thành mã inline, tạo mã thông minh để chuyển đổi dữ liệu, giải thích các tác vụ phức tạp và gợi ý các bước phân tích tiếp theo. Copilot còn nhận biết schema và metadata của các bảng lakehouse, giúp các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu tương tác hiệu quả hơn với dữ liệu.
Quản trị và bảo mật dữ liệu hợp nhất
Quản trị và bảo mật trong Fabric được củng cố thông qua sự tích hợp chặt chẽ với Microsoft Purview, một phần của Microsoft Intelligent Data Platform.
- Tích hợp Purview toàn diện: Purview và Fabric làm việc cùng nhau để quản trị toàn bộ trạng thái và nguồn gốc dữ liệu (data lineage), từ nguồn dữ liệu cho đến báo cáo Power BI.
- Bảo vệ dữ liệu: Microsoft Purview Information Protection cho phép phân loại và bảo vệ dữ liệu bằng nhãn nhạy cảm. Purview Data Loss Prevention (DLP) hỗ trợ phát hiện các loại thông tin nhạy cảm trên mô hình ngữ nghĩa Power BI.
- Purview Hub: Cung cấp một nơi tập trung trong Fabric để quản trị viên quản lý, xem insight về dữ liệu nhạy cảm và là cổng vào các khả năng quản trị nâng cao của Purview, bao gồm Data Catalog và Information Protection.
Tuy nhiên, trong môi trường sản xuất, việc quản lý bí mật (secrets) cho các kết nối bên ngoài cần một giải pháp bổ sung. Các chuyên gia khuyến nghị sử dụng Azure Key Vault và tích hợp nó thông qua trong Notebooks/Pipelines để lưu trữ an toàn các thông tin xác thực, tận dụng RBAC của Azure để kiểm soát quyền truy cập
Lợi ích của Microsoft Fabric đối với doanh nghiệp
Việc áp dụng Microsoft Fabric mang lại lợi ích chiến lược cho doanh nghiệp, chủ yếu thông qua việc hợp nhất kiến trúc, tối ưu hóa chi phí và tăng tốc khả năng đổi mới.
Hiệu quả Chi phí và Giảm TCO
Mô hình định giá dựa trên SaaS của Fabric, với hệ thống Capacity Units (CU) thống nhất, được thiết kế để mang lại hiệu quả chi phí vượt trội. So với việc quản lý các kho dữ liệu truyền thống với chi phí bảo trì và cấp phép cao, Fabric có thể giảm Tổng Chi phí Sở hữu (TCO) từ $30\%$ đến $50\%$.18
- Mô hình định giá đơn giản: Doanh nghiệp mua một lượng CU duy nhất được chia sẻ bởi tất cả các Workloads, từ Data Factory đến Power BI. Điều này loại bỏ sự lãng phí và chi phí quản lý cơ sở hạ tầng phân mảnh.
- Định giá dự đoán được: Việc cung cấp các SKU công suất cố định (ví dụ: F2, F4, F8…) với các tùy chọn Pay-as-you-go hoặc Reservation (đặt trước) giúp các CIO và CTO dự đoán và quản lý ngân sách phân tích một cách dễ dàng hơn.
Đơn giản hóa kiến trúc và tăng tốc độ đổi mới
Fabric trực tiếp giải quyết vấn đề phức tạp hóa hệ thống dữ liệu do phát triển tự nhiên. OneLake đảm bảo rằng dữ liệu không bị sao chép hoặc dư thừa, khắc phục sự phức tạp và chi phí vận hành phát sinh khi các đội nhóm vận hành kho dữ liệu riêng lẻ.
Việc sử dụng một nền tảng thống nhất, kết hợp với tính năng Copilot AI, cho phép các tổ chức mang lại giá trị nhanh chóng. Khả năng đạt được Tỷ suất Sinh lời (ROI) nhanh chóng (có báo cáo cho thấy khả năng đạt ROI trong 90 ngày) là minh chứng cho tốc độ mà Fabric cho phép doanh nghiệp chuyển đổi dữ liệu thành hành động.
Nâng cao năng suất và dân chủ hóa dữ liệu
Fabric giúp dân chủ hóa dữ liệu bằng cách cung cấp các công cụ dễ tiếp cận (Low-Code/No-Code). Điều này cho phép người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng truy cập và phân tích dữ liệu, không chỉ giới hạn trong đội ngũ kỹ sư chuyên biệt.
Việc tối ưu hóa ALM thông qua Deployment Pipelines tích hợp và đơn giản hóa CI/CD cũng giúp đội ngũ kỹ thuật tăng cường năng suất, cho phép họ tập trung vào đổi mới thay vì quản lý vòng đời ứng dụng phức tạp.
Microsoft Fabric hoạt động như thế nào?
Hoạt động của Fabric dựa trên một chu trình xử lý dữ liệu đầu cuối, từ nguồn đến đích tiêu thụ, được điều phối bởi Data Factory và thực hiện trên OneLake.
Minh họa quy trình dữ liệu đầu cuối (End-to-End Workflow)
Quy trình dữ liệu chuẩn trong Fabric diễn ra theo các bước sau, thường được minh họa qua các hướng dẫn xây dựng Lakehouse hoặc Data Warehouse:
- Lấy dữ liệu: Sử dụng Data Factory để kết nối với hơn 150 nguồn. Kỹ sư có thể sử dụng Dataflows Gen2, một công cụ ETL Low-Code dựa trên Power Query, để lấy và ghi dữ liệu vào Lakehouse.
- Lưu trữ và chuyển đổi: Dữ liệu được lưu trữ trong Lakehouse (OneLake). Việc chuyển đổi phức tạp (ELT) được thực hiện bằng cách sử dụng Synapse Data Engineering (Spark Notebooks) hoặc các Dataflows Gen2 mạnh mẽ.
- Điều phối: Data Factory Pipelines được sử dụng để sắp xếp trình tự các hoạt động dữ liệu, bao gồm các hoạt động di chuyển dữ liệu (Copy Activity) và các hoạt động điều phối khác (ví dụ: chạy Dataflow hoặc Notebook).
- Tiêu thụ: Dữ liệu sẵn sàng được tiêu thụ bằng cách sử dụng SQL Analytics Endpoint (T-SQL), Real-Time Analytics (KQL) để phân tích dữ liệu streaming, hoặc Power BI để tạo báo cáo và Dashboard.
Ứng dụng thực tế của Microsoft Fabric
Các ứng dụng thực tế của Microsoft Fabric trải dài qua nhiều ngành, tập trung vào việc biến dữ liệu phân mảnh thành lợi thế cạnh tranh thông qua phân tích và tự động hóa.
Ứng dụng trong phân tích kinh doanh và quản trị
- Xây dựng nguồn dữ liệu duy nhất (SSOT): Việc hợp nhất dữ liệu bệnh nhân từ nhiều hệ thống khác nhau (hồ sơ y tế, kết quả xét nghiệm) vào OneLake cho phép bác sĩ truy cập thông tin đầy đủ, hỗ trợ đưa ra quyết định nhanh chóng và nâng cao chất lượng chăm sóc.
- Tiêu chuẩn hóa quản trị dữ liệu: Các tổ chức sử dụng Fabric để chuẩn hóa quản trị dữ liệu thông qua tích hợp Microsoft Purview Hub. Đây là một trường hợp sử dụng quan trọng khi hợp tác với đối tác để đảm bảo bảo mật và tuân thủ.
- Dân chủ hóa dữ liệu: Đây là một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất, cho phép các đội nhóm nghiệp vụ trong bán lẻ hoặc các ngành khác tự phục vụ nhu cầu phân tích của mình, thúc đẩy văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Phân tích thời gian thực và vận hành linh hoạt
- Phân tích luồng dữ liệu IoT: Sử dụng Synapse Real-Time Intelligence, các tổ chức có thể phân tích luồng dữ liệu tốc độ cao. Ví dụ điển hình là phân tích dữ liệu từ các thiết bị IoT hoặc xây dựng các mô hình Digital Twin.
- Tối ưu hóa vận hành chuỗi cung ứng: Việc sử dụng Fabric trong các ngành đòi hỏi hoạt động nhanh nhẹn là một ứng dụng có tác động cao. Data Activator được sử dụng để giám sát các KPI quan trọng theo thời gian thực và kích hoạt các phản ứng tự động để tối ưu hóa chuỗi cung ứng hoặc quy trình sản xuất.
Microsoft Fabric không chỉ là sự nâng cấp của các công cụ dữ liệu truyền thống mà là một bước nhảy vọt trong tư duy quản trị và phân tích dữ liệu hiện đại. Với kiến trúc hợp nhất, khả năng tự động hóa mạnh mẽ và tích hợp sâu với AI, Fabric mở ra một hệ sinh thái dữ liệu liền mạch, nơi doanh nghiệp có thể xây dựng các pipeline, mô hình phân tích và báo cáo một cách nhanh chóng, hiệu quả và tối ưu chi phí. Trong bối cảnh nhu cầu xử lý dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp, việc áp dụng Microsoft Fabric không chỉ giúp doanh nghiệp tăng tốc chuyển đổi số mà còn tạo nền tảng vững chắc cho các chiến lược dữ liệu và AI trong tương lai.
Nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp toàn diện để thống nhất dữ liệu, hiện đại hóa hệ thống phân tích và nâng cao năng lực ra quyết định, Microsoft Fabric chắc chắn là sự lựa chọn đúng đắn dành cho doanh nghiệp của bạn.
◾ Xem thêm: Streaming Server là gì? Cách thức hoạt động ra sao?
◾ Xem thêm: Delta Lake là gì? Định nghĩa, vai trò, ứng dụng thực tế
