微軟推出了一項名為「鏡像」的新功能，為其 Microsoft Fabric 平台的企業用戶引入了重要的能力。這項功能讓客戶能夠將外部數據庫複製並在微軟的數據倉儲環境中無縫管理。
鏡像功能在今天宣布的更新中脫穎而出，簡化了數據共享的過程，即使是來自專有格式的數據。這一改進不僅整合了 Microsoft Fabric 中的不同數據來源，還幫助組織降低成本。
鏡像的推出加劇了微軟與主要雲端競爭對手亞馬遜之間的競爭，後者在開放數據格式的採用上相對較慢。業界分析師對微軟自五月宣布 Fabric 以來的主動做法表示讚賞。谷歌也面臨壓力，雖在推動類似的開放格式倡議，但由於微軟擁有更大的客戶基礎及全面的服務內容，挑戰不小。此外，鏡像功能讓微軟在與新興分析競爭者如 Databricks 和 Snowflake 的競爭中占得先機，這些競爭者因促進數據共享而獲得了市場關注。
這一最新發展強化了 Microsoft Fabric 的使命，即幫助企業一致地識別、訪問和分析數據，不論其所在位置。然而，部分分析師，如 dbInsight 的 Tony Baer 指出，這種開放性對於雲數據提供商而言愈發重要，因為許多競爭對手正在實施從傳統本地系統遷移或複製數據的解決方案。Baer表示：「在這方面，鏡像的宣布是緊跟潮流的例子。」
其他 Microsoft Fabric 的重要更新包括：
- Fabric 的全面上市。
- 自五月預覽推出以來達到 25,000 客戶。
- Fabric 的 Copilot 功能公開預覽，允許用戶使用自然語言創建數據流、SQL 語句、報告和機器學習模型。
- 微軟的獨立軟體供應商（ISV）生態系統擴展。
鏡像旨在幫助組織避免對外部數據庫的高成本 SQL 調用，並消除複雜的遷移項目，這通常被稱為收購後數據庫整合的整合稅。Microsoft Fabric 的核心組件之一是 OneLake，這是一個統一的數據庫，客戶可以在其中以開放格式（如 Apache Parquet 和 Delta）存儲所有數據。鏡像促進了將雲數據倉庫和數據庫複製到這些開放格式中，確保其在 Fabric 環境中的兼容性，即使原始數據庫使用專有格式。從今天起，這項技術將支持 Azure Cosmos DB、Azure SQL DB、Snowflake 和 MongoDB，並預計在 2024 年擴展到更多數據來源。
微軟 Azure 數據的企業副總裁 Arun Ulagaratchagan 強調開放數據對於驅動商業價值的重要性，稱：「我們真的相信，所有的數據都需要是開放的。」
鏡像還擴展了五月推出的「快捷方式」功能，強化多雲功能。快捷方式使 Fabric 的 OneLake 能夠虛擬化存儲在 Amazon S3 和 Google Cloud 的數據，而無需進行數據移動或複製。這一功能現在已全面可用，但僅限於開放格式的數據庫，如 CSV 和 Parquet。
倫敦證券交易所（LSE）正與微軟密切合作，測試 Fabric 平台和鏡像功能。LSE 的數據智能全球部門負責人 Dmitri Sedov 表示，雖然實施仍處於早期階段，但初步跡象顯示微軟的「Cloud 2.0」願景正在穩步推進。
Sedov 強調，Fabric 將重心從數據存儲——這一日益商品化的雲服務方面——轉向使客戶專注於如何利用數據。通過鏡像和快捷方式等功能，Microsoft Fabric 提升了其吸引力，讓用戶能在任何位置分析和訪問數據。
儘管仍處於部署的早期階段，微軟報告顯示對 Fabric 的強烈興趣，已經有 67% 的《財富》500 強公司在使用這一平台。Ulagaratchagan 指出，85% 的用戶在 Fabric 上從事三個或更多的工作負載，顯示出顯著的增長。
他解釋道，鏡像利用各種數據庫和數據倉庫供應商的公開 API 創建和維護幾乎實時的數據庫快照。此功能運用了變更數據捕獲技術，以確保持續的同步。
一旦源數據庫連接後，用戶便可即時訪問如快捷方式、Power BI 中的直接湖模式和統一的安全模型等功能。Ulagaratchagan 表示：「這提供了巨大的性能提升和顯著的成本降低。」例如，在使用微軟的 Power BI 時，應用程序可直接訪問 OneLake 中的數據，而無需在鏡像數據庫之間執行 SQL 查詢。
客戶對於集成由 Azure OpenAI 驅動的生成式 AI 能力、精簡的數據架構（可減少重複數據攝取）及統一的商業模型（支持一次購買 Fabric 應對所有數據工作負載）表示讚賞。
隨著微軟力求在企業數據領域佔據重要地位，與 Snowflake 和 Databricks 的競爭尤為顯著。儘管微軟通過 Azure Databricks 與 Databricks 進行合作，鏡像的推出則標誌著一個戰略性舉措，旨在吸引尋求替代新興數據解決方案的客戶，特別是隨著有人認為 Snowflake 的成本過高。
Amalgam Insights 的分析師 Hyoun Park 強調，微軟的戰略目標是將盡可能多的數據整合到 Fabric 和 Azure 中，表明該公司正準備利用市場競爭的觀感，同時在不斷演變的 AI 領域促進創新。
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