Microsoft Fabric Components: เจาะลึกแพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบรวมศูนย์
Microsoft Fabric: Unified Analytics Platform
ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นศูนย์กลางของนวัตกรรม การตัดสินใจ และระบบอัตโนมัติ องค์กรต่างๆ กำลังมองหาแนวทางในการรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายเข้าไว้ด้วยกัน Microsoft Fabric เข้ามาตอบโจทย์นี้ ด้วยแพลตฟอร์ม SaaS แบบเดียวที่รวมการทำงานด้านข้อมูลทั้งหมด เช่น data engineering, data warehousing, real-time analytics, business intelligence และ data science
หัวใจสำคัญของแพลตฟอร์มนี้คือ Microsoft Fabric Components ซึ่งแต่ละส่วนถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับ workload เฉพาะด้าน และสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างไร้รอยต่อในระบบข้อมูลที่ใหญ่กว่า บทความนี้จะพาคุณไปสำรวจองค์ประกอบต่างๆ เหล่านี้อย่างละเอียด พร้อมอธิบายว่าแต่ละส่วนมีบทบาทอย่างไรในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลยุคใหม่แบบครบวงจร
- Data Factory: ระบบจัดระเบียบข้อมูลยุคใหม่
Data Factory ใน Microsoft Fabric เป็นเวอร์ชันใหม่ของ Azure Data Factory ที่ออกแบบมาให้เหมาะกับสภาพแวดล้อม SaaS แบบรวมศูนย์ ประกอบด้วย:
- Dataflow Gen2: ผสานความเรียบง่ายของ Power Query เข้ากับความสามารถระดับองค์กร
- Pipeline Orchestration: ออกแบบ pipeline ได้ทั้งแบบลากวางและเขียนโค้ด
- Built-in connectors: มีตัวเชื่อมต่อมากกว่าร้อยรายการไปยังฐานข้อมูล, API, แอป SaaS และระบบไฟล์
เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และเตรียมข้อมูลเพื่อส่งต่อไปยังส่วนอื่นเช่น Synapse หรือ Power BI
- Synapse Data Engineering: แพลตฟอร์มโค้ดสำหรับการแปลงข้อมูล
ส่วนประกอบนี้มอบสภาพแวดล้อมที่ใช้ Apache Spark สำหรับนักพัฒนาและ data engineer โดยมีเครื่องมือ:
- เขียนโค้ดผ่าน notebook พร้อม Git และ OneLake
- เตรียมและแปลงข้อมูลขนาดใหญ่
- รันงานแบบ batch และ streaming
- ตั้งเวลา pipeline เพื่อการแปลงอัตโนมัติ
ครบเครื่องทั้งการควบคุมเวอร์ชัน, debug, และจูนประสิทธิภาพในจุดเดียว
- Synapse Data Warehouse: วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ระดับองค์กร
Lakehouse-style warehouse ของ Microsoft ผสานการจัดเก็บแบบโครงสร้างเข้ากับ data lake แบบเปิด:
- Direct Lake Mode: สั่ง query ข้อมูลใน OneLake ได้โดยไม่ต้องย้ายข้อมูล
- High concurrency: รองรับผู้ใช้หลายพันคนพร้อมกัน
- Unified security: ควบคุมสิทธิ์และดูแลข้อมูลร่วมกับ Microsoft Purview
เหมาะสำหรับทีมวิเคราะห์และ BI ที่ต้องการเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์
- Synapse Real-Time Analytics: วิเคราะห์ข้อมูลสตรีมมิงอย่างรวดเร็ว
เหมาะกับข้อมูลสด เช่น IoT, log, sensor:
- ใช้ Kusto Query Language (KQL) วิเคราะห์ stream ได้สะดวก
- ระบบ ingestion latency ต่ำ เหมาะกับแดชบอร์ดเรียลไทม์
- ขยายระบบ ingestion ได้ รองรับ event หลายล้านรายการต่อวินาที
ใช้งานได้ดีในภาคการผลิต โลจิสติกส์ ความปลอดภัย และบริการดิจิทัล
- Data Activator: ระบบแจ้งเตือนและดำเนินการแบบ low-code
หนึ่งใน Microsoft Fabric Components ที่แหวกแนวที่สุด Data Activator ตรวจสอบเงื่อนไขของข้อมูลและเรียกใช้การกระทำแบบอัตโนมัติ:
- สร้างกฎธุรกิจ (เช่น สินค้าคงคลังต่ำกว่ากำหนด)
- ทริกการแจ้งเตือนหรือ flow บน Power Automate
- ส่งแจ้งเตือนผ่าน Teams หรืออีเมล
เปิดทางให้หน่วยงานต่างๆ ใช้งานข้อมูลได้แบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
- Power BI: วิเคราะห์และแสดงผลข้อมูล
Power BI ถูกรวมเข้ากับ Microsoft Fabric โดยตรง ทำให้ผู้ใช้สามารถสร้างแดชบอร์ดและรายงานจาก OneLake และ workspace ใน Fabric ได้ทันที:
- มี visual ที่ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์
- เชื่อมต่อกับ semantic model ของ Fabric
- แชร์ dataset ข้ามทีม
ช่วยให้ผู้ใช้งานทุกระดับสามารถเข้าถึงและใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- Data Science: สร้างและนำ AI ไปใช้งาน
Microsoft Fabric มีสภาพแวดล้อม machine learning แบบ managed สำหรับ data scientist:
- เข้าถึงข้อมูล structured และ unstructured จาก OneLake
- เทรนโมเดลผ่าน notebook ด้วย PyTorch, TensorFlow, scikit-learn
- นำโมเดลไปใช้ผ่าน Azure ML หรือ REST API
รองรับการทำงานร่วมกันและปฏิบัติการตามแนวทาง MLOps
- OneLake: ศูนย์กลางข้อมูลรวมสำหรับทุกส่วนประกอบ
OneLake คือหัวใจของ Microsoft Fabric เป็น data lake เดียวที่รองรับ Microsoft Fabric Components ทุกตัว:
- รองรับ Delta Lake และ Parquet สำหรับการจัดเก็บแบบเปิด
- ใช้ shortcut เชื่อมโยงข้อมูลภายนอกโดยไม่ต้องคัดลอก
- จัดการการค้นหา lineage และ access ด้วย Microsoft Purview
- จัดแบ่งพาร์ทิชันและปรับประสิทธิภาพอัตโนมัติ
ช่วยลดความซ้ำซ้อน ลดค่าใช้จ่าย และเพิ่มการค้นหาข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ
ภาพรวม Microsoft Fabric Components
คอมโพเนนต์ | วัตถุประสงค์ | คุณลักษณะเด่น | Suitable use cases |
Data Factory | นำเข้าข้อมูลและจัดการกระบวนการข้อมูล | Dataflows Gen2, pipeline, คอนเนกเตอร์มากกว่า 100 ชนิด, การออกแบบแบบ visual และ code-first | กระบวนการ ETL/ELT, ผสานข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ |
Synapse Data Engineering | การแปลงข้อมูลขนาดใหญ่ | Apache Spark, การเขียนโค้ดผ่าน notebook, เชื่อมต่อกับ Git, รองรับการทำงานแบบ batch และ streaming | การทำความสะอาดข้อมูล, สร้าง feature, ประมวลผลข้อมูลเป็นชุด |
Synapse Data Warehouse | วิเคราะห์ข้อมูลเชิงโครงสร้างบนสถาปัตยกรรม Lakehouse | Direct Lake Mode, ประมวลผลพร้อมกันได้สูง, รองรับ Delta/Parquet, ความปลอดภัยแบบรวมศูนย์ | รายงานในระดับองค์กร, BI ขนาดใหญ่ |
Synapse Real-Time Analytics | วิเคราะห์ข้อมูลแบบสตรีมมิง | รองรับ KQL, คิวรีแบบเรียลไทม์, การรับข้อมูลแบบ latency ต่ำ, ประสิทธิภาพสูง | ข้อมูล IoT, การตรวจจับการฉ้อโกง, dashboard แบบปฏิบัติการ |
Data Activator | กระตุ้นการดำเนินการจากเงื่อนไขของข้อมูล | กำหนดกฎแบบ no-code, เชื่อมต่อกับ Power Automate, การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ | เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ, การแจ้งเตือนสต็อก, ทริกเกอร์ทางธุรกิจ |
Power BI | ข่าวกรองธุรกิจและการสร้างภาพข้อมูล | ภาพ AI, แชร์ dataset ได้, ผสานกับ Fabric และ OneLake อย่างลึกซึ้ง | dashboard, รายงานผู้บริหาร, การวิเคราะห์ทีม |
Data Science | จัดการวงจรชีวิตของแมชชีนเลิร์นนิง | สร้างโมเดลผ่าน notebook, รองรับ PyTorch/TensorFlow, นำไปใช้งานผ่าน Azure ML หรือ REST APIs | การพยากรณ์, การแบ่งกลุ่มลูกค้า, การดำเนินงาน MLOps |
OneLake | data lake แบบรวมศูนย์ | รองรับ Delta/Parquet, shortcuts สำหรับลิงก์ข้อมูลภายนอก, การจัดการข้อมูลด้วย Purview, การจัดเก็บแบบเพิ่มประสิทธิภาพ | จัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์, การแบ่งปันข้อมูล, การกำกับดูแลแบบรวม |
สรุป: ระบบข้อมูลแบบรวมอย่างแท้จริง
Microsoft Fabric Components ไม่ใช่แค่บริการแยกส่วน แต่เป็นโครงสร้างร่วมกันที่ออกแบบมาสำหรับทีมข้อมูลสมัยใหม่ที่ต้องการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าคุณจะมุ่งเป้าไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์, การสร้างโมเดล AI, การทำ BI หรือการทำงานอัตโนมัติด้วยข้อมูล ระบบนี้มีทุกเครื่องมือที่คุณต้องการภายใต้แพลตฟอร์มเดียว
ด้วยความเข้าใจในบทบาทของแต่ละคอมโพเนนต์ องค์กรสามารถเร่งนวัตกรรม ลดความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐาน และสร้างมูลค่าสูงสุดจากข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างเต็มที่
Interested in Microsoft products and services? Send us a message here.
Explore our digital tools
If you are interested in implementing a knowledge management system in your organization, contact SeedKM for more information on enterprise knowledge management systems, or explore other products such as Jarviz for online timekeeping, OPTIMISTIC for workforce management. HRM-Payroll, Veracity for digital document signing, and CloudAccount for online accounting.
Read more articles about knowledge management systems and other management tools at Fusionsol Blog, IP Phone Blog, Chat Framework Blog, and OpenAI Blog.
New Gemini Tools For Educators: Empowering Teaching with AI
If you want to keep up with the latest trending technology and AI news every day, check out this website . . There are new updates every day to keep up with!
Fusionsol Blog in Vietnamese
- Microsoft 365 Login: Cách tạo tài khoản Microsoft miễn phí và bắt đầu dễ dàng!
- Hướng dẫn sử dụng Microsoft 365 hiệu quả cho doanh nghiệp
Related Articles
Frequently Asked Questions (FAQ)
What is Microsoft Fabric?
Fabric คือแพลตฟอร์มข้อมูลแบบครบวงจร (Unified AI-powered Data Platform) จาก Microsoft ซึ่งรวมการจัดการข้อมูล การเก็บข้อมูล การวิเคราะห์ การสร้างรายงาน และการประมวลผลเรียลไทม์ไว้ในระบบเดียว ช่วยลดความซับซ้อนของการใช้งานหลายระบบร่วมกัน
Microsoft Fabric ต่างจาก Power BI อย่างไร?
- Fabric มุ่งเน้นการจัดการข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น (ETL, data engineering, data warehouse, real-time analytics)
- Power BI ใช้สำหรับสร้างรายงานและแดชบอร์ดจากข้อมูลที่เตรียมไว้แล้ว
Fabric จึงเหมาะกับองค์กรที่ต้องการระบบข้อมูลครบวงจร ส่วน Power BI เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการการวิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลแบบ self-service
Microsoft Fabric จ่ายค่าใช้จ่ายอย่างไร?
Fabric ใช้โมเดลคิดค่าเป็น Capacity Unit (CU) โดยเริ่มต้นที่ F2 (~2 CU) ซึ่งราว $262/เดือน (แบบ pay‑as‑you‑go) และมีขนาดใหญ่ขึ้นตามความต้องการ มีทั้งแบบจ่ายตามจริง และแบบจองไว้ล่วงหน้าเพื่อประหยัดคุ้มค่า
Fabric เหมาะกับองค์กรขนาดไหน?
เหมาะกับองค์กรที่ทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก เช่น ทีม data engineering, data science และทีม BI ที่ต้องการ:
- ระบบ data lake กลาง (OneLake)
- การวิเคราะห์เรียลไทม์
- การใช้งาน AI/ML และการทำงานร่วมกันระหว่างทีม
ทั้งนี้ สำหรับองค์กรเล็กหรือผู้เริ่มต้น Power BI อาจเพียงพอ แต่สำหรับองค์กรขนาดกลางถึงใหญ่ Fabric จะตอบโจทย์ได้ดีกว่า
ควรเรียนรู้ Fabric หรือ Power BI ก่อนดี?
ถ้าคุณต้องการแค่สร้างรายงานและแดชบอร์ด Power BI เริ่มง่ายกว่า แต่ถ้าคุณสนใจจัดการข้อมูลแบบ end‑to‑end ตั้งแต่ ingestion, processing, real‑time analytics, AI integration Fabric คือเส้นทางที่ธุรกิจองค์กรใหญ่กำลังมุ่งสู่ในภาพรวม
