微软推出了一项名为“镜像”的新功能，为其Microsoft Fabric平台的企业用户带来了重大的能力。这一功能使得客户能够复制外部数据库，并在微软的数据仓库环境中轻松管理它们。
镜像功能在今天宣布的更新中脱颖而出，因为它简化了数据共享的过程，即使是来自专有格式的数据。这一增强不仅整合了Microsoft Fabric内的不同数据源，还帮助企业降低成本。
镜像的推出加剧了微软与主要云竞争对手亚马逊之间的竞争，后者在采用开放数据格式方面进展相对较慢。行业分析师对微软自5月发布Fabric以来的积极举措给予了高度评价。同时，谷歌也面临着压力，尽管其正在推进类似的开放格式计划，但由于微软拥有更大的客户基础和全面的服务，难以追赶。此外，镜像使微软在新兴的分析竞争者，如Databricks和Snowflake面前更具竞争力，后者通过便利的数据共享获得了市场关注。
这一最新发展强化了Microsoft Fabric的使命，使企业能够无论数据存储在哪里都能统一识别、访问和分析数据。然而，分析师Tony Baer指出，开放性对云数据提供商来说越来越重要，许多竞争对手正在实施从传统本地系统迁移或复制数据的解决方案。Baer表示：“从这个角度看，镜像的发布是跟上行业发展的体现。”
Microsoft Fabric的其他重要更新包括：
- Fabric的一般可用性。
- 自5月预览发布以来已获得25,000个客户。
- Fabric CoPilot功能的公共预览，允许用户使用自然语言创建数据流、SQL语句、报告和机器学习模型。
- 扩展微软独立软件供应商（ISV）生态系统。
镜像旨在帮助企业避免昂贵的外部数据库SQL调用，同时消除复杂的迁移项目，这种项目通常在收购后被称为集成税。Microsoft Fabric的核心组件之一是OneLake，这是一个统一的数据存储库，客户可以将所有数据以Apache Parquet和Delta等开放格式存储。镜像功能便于将云数据仓库和数据库复制成这些开放格式，确保与Fabric环境的兼容性，即使原数据库使用的是专有格式。从今天开始，这项技术将支持Azure Cosmos DB、Azure SQL DB、Snowflake和MongoDB，预计2024年将支持更多数据源。
微软Azure数据部门的企业副总裁Arun Ulagaratchagan强调，开放数据对推动商业价值的重要性，表示：“我们真正相信，所有数据都应该是开放的。”
镜像功能还扩展了5月推出的“快捷方式”功能，提升了多云能力。快捷方式使得Fabric的OneLake能够虚拟化存储在Amazon S3和Google云中的数据，无需数据移动或复制。尽管这一功能目前仅限于CSV和Parquet等开放格式的数据，但它现已普遍可用。
伦敦证券交易所（LSE）正在与微软紧密合作，测试Fabric平台和镜像功能。LSE全球数据智能集团负责人Dmitri Sedov指出，尽管实现仍处于早期阶段，但早期迹象表明微软的“Cloud 2.0”愿景正在顺利推进。
Sedov强调，Fabric将焦点从数据存储这一日益商品化的云服务方面转移，帮助客户更专注于如何利用数据。凭借镜像和快捷方式等功能，Microsoft Fabric增强了其吸引力，使用户能够在任何位置分析和访问数据。
尽管仍处于部署初期，微软报告称对Fabric的强烈关注，67%的财富500强企业已经在使用该平台。Ulagaratchagan表示，85%的用户在Fabric上同时参与三个或更多的工作负载，显示出显著的增长。
他解释道，镜像利用来自各种数据库和数据仓库供应商的公共API，创建并维护数据库的近实时快照。这一功能采用变化数据捕获技术，以确保持续同步。
连接源数据库后，用户可以即时访问如快捷方式、Power BI中的Direct Lake模式以及通用安全模型等功能。Ulagaratchagan指出：“这提供了巨大的性能提升和显著的成本降低。”例如，在使用微软的Power BI时，该应用可以直接访问OneLake中的数据，而无需在镜像数据库之间执行SQL查询。
客户对集成由Azure OpenAI提供的生成式AI能力感到满意，这种简化的数据架构能够最小化重复数据引入，统一的商业模型使得客户可以一次性购买Fabric以支持所有数据工作负载。
在企业数据领域竞争日益激烈的背景下，微软与Snowflake和Databricks的竞争尤为引人瞩目。尽管微软通过Azure Databricks与Databricks展开合作，镜像的推出暗示其战略转向，旨在吸引这些新兴数据解决方案的客户，特别是随着一些人认为Snowflake的成本过高。
Amalgam Insights分析师Hyoun Park强调，微软的战略目标是尽可能将数据集成到Fabric和Azure中，表明该公司准备在不断演进的AI环境中抓住竞争机遇，促进创新。
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