Microsoft Fabric의 새로운 기능

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현재 미리 보기로 제공되는 기능

다음 표에서는 현재 미리 보기로 제공되는 Microsoft Fabric 기능을 나열합니다. 미리 보기 기능은 사전순으로 정렬됩니다.

Note

현재 미리 보기로 제공되는 기능은 추가 사용 약관에 따라 사용할 수 있습니다. 베타, 미리 보기 또는 아직 일반 공급으로 릴리스되지 않은 Azure 기능에 적용되는 법적 조건을 검토합니다. Microsoft Fabric는 일반적으로 사용 가능(GA)하기 전에 미리 보기 기능을 평가하고 제품 그룹에 피드백을 제공할 수 있는 기회를 제공합니다.

특징 자세히 알아보기
Fabric Data Warehouse AI 함수(미리 보기) 이제 Fabric Data Warehouse는 AI를 T-SQL에 직접 통합하여 텍스트를 범주화하고 분류하며, 감성을 분석하고, 구조화된 정보를 추출하고, 여러 언어로 텍스트를 번역하고, 심지어 문법까지 교정할 수 있도록 해줍니다. 이 모든 작업을 기본 제공 AI 함수만으로 수행할 수 있습니다. 시작하려면 Fabric Data Warehouse(미리 보기) 참조하세요.
Fabric AI 함수(미리 보기)에서의 Multimodal 지원 AI 함수는 텍스트 데이터와 함께 이미지(JPG/JPEG, PNG, GIF, WebP), PDF 및 일반 텍스트 형식을 처리할 수 있습니다. 대부분의 함수는 .를 통해 column_type="path"파일 경로 입력을 허용합니다. 새 도우미에는 aifunc.load (선택적 프롬프트 및 스키마를 사용한 폴더-테이블 수집), aifunc.list_file_paths (파일 URL 열거), 및 ai.infer_schema (스키마 유추가 ai.extract와 호환됨)가 포함됩니다. 자세한 내용은 AI 함수를 사용하여 데이터 변환 및 보강 및 정보 추출(ai.extract)을 참조하세요.
OneLake에서 Apache Iceberg로 Delta Lake 테이블에 액세스하기 (미리 보기) 이제 OneLake를 사용하면 데이터 이동 또는 중복 없이 Apache Iceberg 호환 판독기를 사용하여 Delta Lake 테이블에 자동으로 액세스할 수 있습니다. 시작하려면 OneLake에서 Iceberg 테이블 사용을 참조하세요.
비즈니스 이벤트 게시자로 활성화(미리 보기) Activator는 Microsoft Fabric에서 비즈니스 이벤트를 게시할 수 있는 노코드 방식을 제공합니다. Activator가 데이터에서 조건이 충족되는 것을 감지하면 구조화된 비즈니스 이벤트를 Real-Time 허브로 내보내 전체 조직에서 검색 가능하고 라우팅 가능하며 소모성 있는 신호를 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Activator란? 및 비즈니스 이벤트 개요 (미리 보기)를 참조하세요.
활성화자 규칙 작업: 작업 복사 및 비즈니스 이벤트 게시(미리 보기) 이제 활성화자 규칙은 원본과 대상 간에 데이터를 복사하기 위한 복사 작업(미리 보기) 및 비즈니스 이벤트를 사용하는 다운스트림 프로세스를 트리거하기 위한 비즈니스 이벤트 게시(미리 보기)의 두 가지 새로운 작업을 지원합니다. 자세한 내용은 Activator 규칙에 대한 작업 구성을 참조하세요.
OneLake 항목에 대한 활성화자 규칙(미리 보기) Fabric 포털에서 Fabric Activator를 사용하여 OneLake 항목에 대한 활성화자 규칙을 만들고 관리할 수 있습니다. 이러한 규칙을 사용하면 파일을 만들거나 삭제하는 경우와 같이 OneLake 항목과 관련된 특정 이벤트 또는 조건에 따라 작업을 자동화할 수 있습니다. 파이프라인, Spark 작업 및 Notebook과 같은 OneLake 항목과 상호 작용하는 프로세스의 상태에 따라 규칙을 만들 수도 있습니다. 자세한 내용은 Trigger Fabric 항목 참조하세요.
Dataflow Gen2의 데이터 대상 쿼리에 대한 고급 편집(미리 보기) 이제 Dataflow Gen2의 데이터 대상 쿼리에 대한 고급 편집 을 사용하여 작성에서 직접 대상 쪽 쿼리 논리를 수정할 수 있습니다.
Fabric Data Warehouse의 ALTER COLUMN (미리 보기) ALTER 테이블 ... ALTER COLUMN(미리 보기) 사용하면 익숙한 T-SQL 구문을 사용하여 웨어하우스 테이블에서 직접 지원되는 스키마를 변경할 수 있습니다. 지원되는 시나리오는 Parquet 파일을 다시 작성하지 않고 메타데이터 전용 업데이트로 완료됩니다. 자세한 내용은 Fabric의 웨어하우스에 대한 ALTER TABLE (Transact-SQL) 구문을 참조하세요.
SQL 데이터베이스의 ALTER DATABASE SET 옵션 ALTER DATABASE SET 이제 SQL 데이터베이스의 옵션을 미리 보기 기능으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric SQL 데이터베이스에 대한 ALTER DATABASE SET 옵션(Transact-SQL)을 참조하세요. 데이터 정렬 지원 및 전체 텍스트 인덱싱도 이제 SQL Database에서 미리 보기 기능으로 사용할 수 있습니다.
이상 탐지(미리 보기) 코드 없는 인터페이스, 자동 모델 선택 및 유연한 경고를 사용하면 Real-Time Intelligence(미리 보기)에서 변칙 검색을 통해 변경 내용 및 예기치 않은 이벤트를 쉽게 추적할 수 있습니다. 자세한 내용은 이상 탐지가 포함된 AI 기반 실시간 인텔리전스(미리 보기)를 참조하세요. Anomaly Detector에 대한 청구는 12월에 시작됩니다.
Snowflake와 바로 가기를 사용한 OneLake의 Apache Iceberg 데이터 프리뷰 이제 데이터 이동이나 중복 없이 Microsoft Fabric 전반에서 Apache Iceberg 형식의 데이터를 활용할 수 있으며, Snowflake에는 Iceberg 테이블을 OneLake에 직접 쓸 수 있는 기능도 추가되었습니다. 자세한 내용은 OneLake에서 Apache Iceberg 테이블 사용을 참조하세요.
Data Factory 파이프라인의 승인 작업(미리 보기) Fabric Data Factory 파이프라인의 새 승인 작업(미리 보기) 검토자가 Outlook 또는 Teams를 통해 승인하거나 거부할 때까지 실행을 일시 중지한 다음 결과에 따라 파이프라인 흐름을 동적으로 라우팅합니다(승인됨, 거부 또는 시간 초과). 자세한 내용은 승인 작업 설명서를 참조하세요.
항목에 대한 ID 연결(미리 보기) 항목에 대한 연결된 ID(미리 보기) 를 사용하면 REST API를 통해 사용자, 서비스 주체 또는 관리 ID를 Fabric Lakehouses 및 Eventstreams와 연결하여 항목 소유자에 대한 종속성을 제거할 수 있습니다. 자세한 내용은 패브릭 항목과 연결된 ID 관리를 참조하세요.
SQL 데이터베이스의 자동 인덱스 압축 자동 인덱스 압축 을 사용하면 인덱스 유지 관리 작업에 시간과 노력을 투자하지 않고도 스토리지 공간, 디스크 I/O, 메모리 사용량을 줄이고 워크로드 성능을 향상시킬 수 있습니다.
Azure Key Vault 참조를 통한 Fabric 데이터 연결 인증(미리 보기) 이제 Azure Key Vault에 저장된 비밀(미리 보기)을 사용하여 Fabric 데이터 연결을 인증할 수 있습니다. Azure Key Vault 참조를 사용하면 데이터 연결에 대한 보안 및 중앙 집중식 비밀 관리를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Key Vault 참조 개요(미리 보기)를 참조하고 Azure Key Vault 참조 구성 시작하세요.
Azure Monitor에서 Fabric Eventhouse(미리 보기)로 Azure Monitor에서 Fabric Eventhouse로(미리 보기)를 사용하면 Azure Monitor 에이전트와 데이터 수집 규칙을 통해 VM 원격 분석 데이터를 Eventhouse로 라우팅하여 스키마 기반 수집, 임시 쿼리, 시계열 분석 및 활성화를 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 및 Azure Data Explorer(미리 보기)를 참조하세요.
더 빠른 수집을 위한 대량 복사 API(미리 보기) 대량 복사 API(미리 보기)는 데이터를 첫 번째 준비 파일 없이 애플리케이션 코드에서 Fabric Data Warehouse 테이블에 직접 기록하여 행 단위 INSERT 문을 대체하여 수집 처리량을 향상시킵니다. C#용 SqlBulkCopy, Java SQLServerBulkCopy, bcp 유틸리티 및 SSIS, Azure Data Factory 및 Informatica와 같은 도구를 통해 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 BCP API(미리 보기)를 사용하여 웨어하우스로 데이터 수집을 참조하세요.
Real-Time Intelligence의 비즈니스 이벤트(미리 보기) 비즈니스 이벤트(미리 보기)는 사용자 데이터 함수 및 노트북에서 중요한 비즈니스 순간을 캡처하여 Activator 경고, 맞춤형 논리, 워크플로, AI 모델, Spark 작업, 데이터 흐름, Power Automate를 통해 액션을 가능하게 합니다. 자세한 내용은 비즈니스 이벤트 개요(미리 보기)를 참조하세요.
Eventhouse에 저장된 비즈니스 이벤트 (미리 보기) Eventhouse는 Real-Time 허브에서 비즈니스 이벤트를 만들 때 기본적으로 사용하도록 설정됩니다. 각 비즈니스 이벤트는 eventhouse 데이터베이스의 전용 KQL 테이블에 매핑되며 게시된 모든 이벤트는 자동으로 수집 및 보존됩니다. 자세한 내용은 비즈니스 이벤트 개요(미리 보기)를 참조하세요.
항목 대량 가져오기 및 내보내기 정의(미리 보기) 대량 가져오기 및 내보내기 API(미리 보기) 를 사용하면 REST API를 통해 패브릭 항목 정의를 대량으로 내보내고 가져와 작업 영역 마이그레이션, CI/CD 배포, 메타데이터 백업 및 템플릿 프로비저닝을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 항목 API 참조를 참조하세요.
용량 초과분(미리 보기) 용량 초과분(미리 보기) 은 제한 대신 컴퓨팅 급증 시 초과 용량 사용량을 자동으로 청구하는 옵트인 기능이며, 24시간당 관리자 구성 가능한 제한입니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 용량 초과를 참조하세요.
OneLake 카탈로그의 중앙 집중식 데이터 거버넌스(미리 보기) OneLake 카탈로그의 새로운 중앙 집중식 데이터 거버넌스 환경이 미리보기로 제공됩니다. 데이터 소유자는 만든 항목에 대한 집계된 인사이트를 보고, 권장 작업을 수행하여 거버넌스를 개선하고, Fabric 사용 가능한 모든 도구와 함께 추가 정보에 액세스할 수 있습니다.
SQL 분석 엔드포인트에 대한 CI/CD 지원(미리 보기) SQL 분석 엔드포인트에 대한CI/CD 지원(미리 보기)을 사용하면 다른 Fabric 항목과 함께 Git의 DacFx 데이터베이스 프로젝트로 SQL 분석 엔드포인트 정의를 관리하고 Fabric 배포 파이프라인을 통해 증분 스키마 변경 내용을 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 Warehouse를 사용한 소스 제어를 참조하세요.
Fabric 데이터 에이전트용 코드 인터프리터 도구(미리 보기) Fabric 데이터 에이전트의 코딩 인터프리터 도구(미리 보기) 에이전트는 데이터베이스 쿼리를 넘어 통계 분석, 예측, 코호트 분석 및 풍부한 Python 시각화를 수행하기 위해 에이전트 워크플로 내에서 직접 Python 실행됩니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
하이퍼 매개 변수 튜닝 미리 보기 Code-First Fabric 데이터 과학에서 FLAML은 현재 미리 보기 기능으로 하이퍼매개 변수 조정에 통합되어 있습니다. Fabric flaml.tune 기능은 이 프로세스를 간소화하여 hyperparameter 튜닝 비용 효율적이고 효율적인 방법을 제공합니다.
Data Factory 파이프라인의 조건부 작업 재시도(미리 보기) 컨디션 활동 재시도(미리 보기)를 사용하면 오류 코드, 오류 메시지 또는 AND/OR 논리를 사용하여 파이프라인 작업이 다시 시도될 때 정확하게 정의할 수 있으므로 장기 실행 파이프라인은 일시적 오류에서 자동으로 복구되고 자체적으로 확인되지 않는 오류는 빠르게 실패합니다. 자세한 내용은 활동 수준 재시도 정책을 참조하세요.
Fabric Data Warehouse 구성 가능한 데이터 보존(미리 보기) Fabric Data Warehouse)을 사용하면 단일 T-SQL 명령을 사용하여 웨어하우스의 데이터 기록 보존 기간을 1일에서 120일 사이로 설정할 수 있습니다. 이 보존 기간은 시간 이동, 지정 시간 클론, 복원 지점 및 웨어하우스 스냅샷을 제어합니다. 자세한 내용은 Fabric 웨어하우스의 데이터 보존 참조하세요.
Eventstream의 Confluent 스키마 레지스트리 지원(미리 보기) Eventstream의 Confluent Cloud for Apache Kafka 스트리밍 커넥터는 이제 Confluent Schema Registry의 데이터 계약과 관련된 토픽의 데이터를 디코딩하여 Fabric Real-Time Intelligence에서 스키마로 인코딩된 스트리밍 데이터를 원활하게 수집, 미리 보기 및 라우팅할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 Eventstream에 Apache Kafka 원본용 Confluent Cloud 추가를 참조하세요.
Fabric의 Data Factory 연결 최근성(미리보기) 연결 최근 항목(미리 보기) 은 감사 및 수명 주기 관리를 위해 마지막으로 연결된 항목과 마지막으로 사용된 자격 증명 속성을 연결에 추가합니다. 자세한 내용은 데이터 원본 관리를 참조하세요.
Azure Storage에서 Eventhouse로 연속 수집(미리 보기) 이제 Azure Storage에서 Eventhouse(미리 보기)로의 연속적 수집을 사용하여 Azure Storage의 데이터를 Eventhouse로 자동으로 효율적으로 수집할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Storage 참조하세요.
Copilot 데이터플로우 Gen 2 모던 데이터 가져오기용 CopilotDataflow Gen 2의 최신 데이터 가져오기 환경을 사용하면, 자연어 명령으로 데이터를 수집하고 변환할 수 있습니다. 연습을 위해서는 최신 데이터 가져오기(MGD)의 dataflow Gen 2를 위한 Copilot를 참조하세요.
Data Warehouse 채팅 미리 보기용 Copilot 이제 리본에 Copilot 버튼이 표시되며, 모든 데이터 웨어하우징 작업을 가속화할 수 있도록 Copilot와 채팅을 시작합니다는. 자세한 내용은 방법: Copilot 채팅 창을 사용하여 Fabric Data Warehouse를 참조하세요.
SQL 분석 엔드포인트용 Copilot(미리 보기) SQL 분석 엔드포인트용 Copilot에는 SQL 분석 엔드포인트에 대한 Copilot 기능이 도입되어 사용자가 자연어를 사용하여 SQL 쿼리를 생성하고 최적화할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 분석 엔드포인트에 대한 Copilot 참조하세요.
Copilot Fabric은 전 세계적으로 사용할 수 있습니다 이제 모든 고객에게 Fabric Copilot이 제공됩니다. 여기에는 Power BI Copilot용, Data Factory Copilot용, 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링 Copilot용, 그리고 KQL 쿼리 작성 Copilot용이 포함됩니다. Fabric 개요를Copilot 자세히 읽어보세요.
Copilot 노트북에 대한 맥락 인식 (미리 보기) 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학(미리 보기)에 대한 업데이트 Copilot 는 작업 영역, 연결된 레이크하우스 스키마, Notebook 구조 및 실행 환경에 대한 기본 제공 컨텍스트 인식을 제공합니다. Copilot 는 다중 단계 코드를 생성하고, 기존 논리를 리팩터링하며, 복잡한 Notebook을 요약하고, Copilot을 통한 수정 기능으로 오류를 진단할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학을 참조Copilot하세요.
Eventstream의 활성화자 규칙(미리 보기) 경고 생성, 조건 정의 및 규칙 관리를 포함하도록 Eventstream(미리 보기)에서 직접 활성화자 규칙을 구성하고 관리합니다. 자세한 내용은 Activator 대상을 사용하여 이벤트 스트림에 대한 경고 설정을 참조하세요.
CDC(변경 데이터 캡처)에 대한 복사 작업 지원(미리 보기) 복사 작업의 CDC(변경 데이터 캡처) 는 원본에서 대상으로의 삽입, 업데이트 및 삭제된 레코드를 포함하여 변경된 데이터의 효율적이고 자동화된 복제를 가능하게 하는 Data Factory 데이터 파이프라인의 강력한 기능입니다.
의미 체계 모델에 대한 AI 자동 설명 만들기(미리 보기) 시맨틱 모델용 Auto-Description(미리 보기)은 Copilot를 사용하여 모델의 메타데이터와 구조를 기반으로 시맨틱 모델에 대한 명확한 설명문을 생성하며, 모델 소유자와 기여자는 OneLake 카탈로그의 시맨틱 모델 세부 정보 페이지에서 이를 직접 검토, 편집 및 다시 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 OneLake 카탈로그 개요를 참조하세요.
Fabric Data Agent(미리 보기)의 SQL 및 Eventhouse 원본용 작성 에이전트 Creator Agent(미리 보기)는 대화형 워크플로를 통해 Fabric 데이터 에이전트 구성을 생성하고 구체화하는 AI 지원 생성 환경으로, 수동 설정을 에이전트 지침, 데이터 원본 지침 및 예제 쿼리에 대한 스키마 및 대화 인식 권장 사항으로 대체합니다. 미리 보기는 SQL 및 Eventhouse 시나리오에 중점을 둡니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
GraphQL용 API에 대한 사용자 지정 권한 부여(미리 보기) GraphQL용 API용 사용자 데이터 함수(미리 보기)를 사용하면 각 GraphQL 작업 전에 실행되고 테넌트 ID, 역할 또는 토큰 클레임과 같은 요청 컨텍스트를 평가하는 사용자 데이터 함수를 연결하여 고유한 정책 논리에 따라 액세스를 허용, 제한 또는 거부할 수 있습니다. 자세한 내용은 GraphQL용 API 개요 및 사용자 데이터 함수 만들기를 참조하세요.
Eventstream 커넥터의 사용자 지정 CA 및 mTLS 지원(미리 보기) 구성 CA 및 Eventstream 커넥터(미리 보기)의 mTLS 지원(미리 보기)을 사용하면 원본을 구성할 때 사용자 고유의 Azure Key Vault 저장된 사용자 지정 인증 기관 및 클라이언트 인증서를 지정할 수 있습니다. 따라서 Eventstream 커넥터는 미리 정의된 신뢰할 수 있는 CA 목록에 포함되지 않거나 mTLS가 필요한 Kafka 기반 원본(Apache Kafka, AWS MSK, Apache Kafka용 Confluent Cloud) 및 Confluent 스키마 레지스트리에 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventstream 원본 개요를 참조하세요.
Fabric 데이터 엔지니어링용 사용자 지정 라이브 풀(미리 보기) Fabric 데이터 엔지니어링용 사용자 지정 라이브 풀(미리 보기)을 사용하면 작업 영역 및 용량 관리자가 환경 아티팩트에 연결된 즉시 실행 가능한 Spark 용량을 예약할 수 있으며, 모니터링 허브를 통한 활성화 시간대, 수명 주기 및 하이드레이션 모니터링, 의도된 라이브러리 게시 의미 체계, 그리고 관리형 프라이빗 엔드포인트를 사용하는 작업 영역 지원이 제공됩니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 참조하세요.
Eventhouse용 CMK(고객 관리형 키)(미리 보기) Eventhouse용 고객 관리형 키(CMK)(미리 보기)를 사용하면 저장된 Eventhouse 데이터를 암호화하기 위해 자체 Azure Key Vault 키를 가져와 사용할 수 있으며, 키 수명 주기를 계속 제어하면서 엄격한 규제 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Eventhouse 고객 관리형 키를 사용한 데이터 암호화를 참조하세요.
Eventhouse 함수, 구체화된 뷰 및 바로 가기에 대한 데이터 에이전트 지원(미리 보기) 데이터 에이전트 이제 Eventhouse UDF(사용자 정의 함수), 구체화된 뷰 및 바로 가기 테이블을 검색하고 쿼리하므로 유효성이 검사된 KQL 논리를 호출하고, 더 빠른 답변을 위해 미리 집계된 뷰를 사용하고, 이벤트 하우스 외부의 원본에서 페더레이션된 데이터에 도달합니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
데이터 보호: DLP는 OneLake에서 구조화된 데이터에 대한 액세스를 제한합니다(미리 보기). 확장된 DLP 제한 액세스(미리 보기) 는 SQL 데이터베이스, KQL 데이터베이스 및 웨어하우스를 포함하여 OneLake의 모든 구조적 데이터를 포함합니다. 자세한 내용은 DLP 액세스 제한(restrict access)을 참조하세요.
데이터 보호: 패브릭 코필로트 및 데이터 에이전트용 AI용 DSPM(미리 보기) 패브릭(미리 보기)용 AI에 대한 데이터 보안 상태 관리(DSPM) 은 AI 프롬프트 및 응답에서 중요한 정보를 감지하고, 위험한 AI 동작을 조사하여, Purview 감사 및 eDiscovery를 통해 거버넌스를 적용하기 위해 Copilot 및 데이터 에이전트 상호 작용을 모니터링합니다. 자세한 내용은 Fabric의 AI용 DSPM을 참조하세요.
Data Warehouse 모니터(미리 보기) Data Warehouse 모니터(미리 보기)(이전 쿼리 작업)는 활성 및 기록 쿼리를 나란히 표시하고 Query Insights에서 제공하는 실행 간 성능 분석을 지원하며 한 번의 클릭으로 장기 실행 쿼리를 취소할 수 있는 Fabric Data Warehouse 대한 통합 모니터링 UI입니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse 참조하세요.
데이터 흐름 Gen2 진단 다운로드(미리 보기) 데이터 흐름 Gen2 진단 다운로드(미리 보기) 를 사용하면 더 빠른 근본 원인 분석 및 지원 협업을 위해 구조화된 로그 및 실행 세부 정보가 포함된 실행 수준 진단 패키지를 다운로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 흐름 모니터링을 참조하세요.
Dataflow Gen2 공용 API(미리 보기) Data Factory API 를 사용하면 사용자가 만들기, 관리, 예약 및 모니터링을 비롯한 데이터 흐름을 자동화하고 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2(미리 보기)에서 공용 매개 변수 사용을 참조하세요.
Data Factory 적응 성능 튜닝(미리 보기) 적응 성능 튜닝은 구성 및 런타임 컨텍스트에 따라 데이터 이동 성능을 지능적으로 최적화하도록 설계되었습니다. 이 미리 보기 기능을 사용하면 심층적인 수동 전문 지식이나 시행착오 조정 없이도 Data Factory 튜닝이 더 간단하고 안전하며 더 효과적입니다. 사용하도록 설정하려면 복사 작업을 사용할 때 adaptivePerformanceTuning 속성을 참조하세요.
Data Factory 온-프레미스 데이터 게이트웨이 수동 업데이트 옵션(미리 보기) Gateway 2025년 12월 릴리스(버전 3000.298)는 Fabric 포털 또는 API를 통해 새로운 수동 업데이트 옵션(미리 보기)을 제공합니다. 11월 릴리스는 이 기능의 기준 버전으로 사용되며, 12월부터 수동 업데이트 수행을 시작할 수 있습니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터 게이트웨이 업데이트를 참조하세요.
Data Factory MCP(미리 보기) Data Factory MCP(미리 보기) 를 사용하면 AI 도우미가 수동 구성 없이 자연어를 통해 Dataflow Gen2를 만들고, 테스트하고, 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 GitHub 참조하세요.
Data Factory SharePoint 데이터 원본 사이트 선택기(미리 보기) SharePoint 사이트 선택기(미리 보기)는 데이터 흐름 Gen2, 파이프라인, 복사 작업 및 레이크하우스 바로 가기에서 SharePoint 사이트를 선택할 수 있도록 수동 URL 입력을 탐색 가능하고 검색 가능한 드롭다운으로 대체합니다. 자세한 내용은 SharePoint 폴더 커넥터를 참조하세요.
Delta 변경 피드를 사용하여 Lakehouse에서 데이터 복제(미리 보기) Fabric Lakehouse Table 커넥터는 CDF(Delta Change Data Feed)를 통해 Fabric Lakehouse에서 지원되는 대상으로 변경된 데이터를 제공합니다. 자세한 내용은 Fabric Lakehouse에서 델타 변경 데이터 피드(미리 보기)로부터의 데이터 복제를 참조하세요.
Fabric Data Factory의 dbt 작업(미리 보기) Fabric Data Factory의 dbt 작업을< 사용하면 서버리스 실행, 통합 테스트 및 설명서, Entra ID> 및 SQL 보안 정책을 통한 거버넌스를 사용하여 기본적으로 dbt 프로젝트를 작성, 예약 및 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric(미리보기)의 dbt 작업을 참조하세요.
SQL 분석 엔드포인트의 델타 열 맵핑 이제 SQL 분석 엔드포인트는 열 매핑을 사용하도록 설정된Delta 테이블을 지원합니다. 자세한 내용은 델타 열 매핑을 참조하세요. 이 기능은 현재 미리 보기로 제공됩니다.
Fabric Real-Time Intelligence의 Eventstream(미리 보기)에서 DeltaFlow 변환 DeltaFlow는 원시 CDC(변경 데이터 캡처) 이벤트를 분석 준비가 완료된 평면화된 형식으로 변환하는 Fabric Eventstream의 기능입니다. DeltaFlow는 깊이 중첩된 Debezium JSON 페이로드를 사용하는 대신 각 변경 사항을 설명하는 메타데이터 열로 보강된 원본 데이터베이스 테이블의 구조를 밀접하게 미러링하는 테이블 형식 행을 생성합니다. Eventstream은 현재 미리 보기 상태인 DeltaFlow 변환을 지원합니다. 자세한 내용은 DeltaFlow 변환 및 Blog: Microsoft Fabric 비즈니스 이벤트(미리 보기) 참조하세요.
디지털 트윈 빌더(미리 보기) 디지털 트윈 빌더(미리 보기) 는 Real-Time Intelligence 워크로드 내의 항목입니다. 디지털 트윈은 엔터티의 데이터 기반 실시간 표현을 만듭니다. 데이터를 사용하여 물리적 작업을 최적화하기 위해 실제 환경의 디지털 표현을 만드는 데이터 모델링 항목입니다. 자세한 내용은 디지털 트윈 빌더(미리 보기)란?
삭제된 웨어하우스 복구(미리 보기) 삭제된 웨어하우스 복구(미리 보기) 를 사용하면 작업 영역 관리자가 구성 가능한 보존 기간(7~90일) 내에 작업 영역 휴지통에서 실수로 삭제된 웨어하우스를 복원하여 테이블 스키마, 데이터, 스냅샷, 사용 권한, 뷰 및 저장 프로시저를 복구할 수 있습니다. 자세한 내용은 작업 영역 관리를 참조하세요.
Spark 작업에 대한 효율적인 스케일 다운(미리 보기) 효율적인 스케일다운(미리 보기)은 순서 섞기 출력을 Azure Blob Storage 라우팅하여 Spark 순서 섞기 데이터를 실행기 수명에서 분리하므로 클러스터는 더 빠르게 축소되고 Notebook 또는 쿼리 변경 없이 실행기 손실을 허용합니다. Fabric Spark 런타임 3.5 이상에서 네이티브 실행 엔진이 필요합니다. 자세한 내용은 효율적인 규모 축소 및 네이티브 실행 엔진 개요를 참조하세요.
Microsoft Fabric(미리 보기)와의 향상된 대화 채팅 프롬프트 및 기록을 저장하는 새로운 방법, 응답의 정확도 향상 및 더 나은 컨텍스트 지식 보존을 포함하여 Microsoft Fabric AI 기능이 개선되었습니다.
Eventhouse KQL 데이터베이스의 엔터티 다이어그램(미리 보기) Eventhouse KQL 데이터베이스(미리 보기)의 엔터티 다이어그램은 Eventhouse KQL 데이터베이스 에서 테이블, 관계, 데이터 흐름 및 스키마 위반을 탐색하기 위한 시각적 엔터티 다이어그램을 추가합니다. 자세한 내용은 KQL 데이터베이스에서 엔터티 다이어그램 보기(미리 보기)를 참조하세요.
파워 쿼리를 프로그래밍 방식으로 평가하기(미리 보기) Microsoft Fabric(미리 보기)에서 프로그래밍 방식으로 파워 쿼리 평가(미리 보기)에는 프로그래밍 방식으로 파워 쿼리 M 스크립트를 실행하는 공용 REST API가 도입되어 자동화, Spark 및 파이프라인과의 통합 및 변환에 대한 90초 제한 시간이 90초인 100개 이상의 데이터 원본에 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 쿼리 API 참조 실행을 참조하세요.
Python SDK(미리 보기) 이제 Python SDK를 사용하여 프로그래밍 방식으로 Fabric 데이터 에이전트를 평가할 수 있습니다. 자세한 내용은 Copilot을 참조하세요.
Eventstream Business Events 게시자(미리 보기) Eventstream은 이제 기본 제공 대상으로 비즈니스 이벤트 게시하므로 코드 없이 Eventstream 캔버스에서 관리되고 검색 가능한 비즈니스 신호를 필터링, 집계, 임계값 및 내보냅니다.
프라이빗 네트워크 스트리밍에 대한 Eventstream 커넥터 지원(미리 보기) Eventstream 커넥터는 이제 Azure 가상 네트워크를 브리지로 사용하여 온-프레미스 또는 프라이빗 클라우드 데이터 원본을 연결하여 VPN, ExpressRoute 또는 프라이빗 엔드포인트를 통해 엔터프라이즈급 보안으로 실시간 데이터 수집을 가능하게 함으로써 보안 프라이빗 네트워크 스트리밍(미리 보기)을 지원합니다. 자세한 내용은 이벤트 스트림이란?
직접 수집 모드의 Eventstream 파생 스트림(미리 보기) Fabric Eventstream에서 Eventhouse로 데이터를 연결하기 위하여, Eventstream을 직접 사용하거나 Eventhouse 데이터 가져오기 마법사를 사용할 수 있습니다. 이 기능은 이제 직접 수집 모드에서 이벤트 스트림 파생 스트림을 지원하도록 확장되고 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Eventhouse가 이제 직접 수집 모드(미리 보기)에서 Eventstream 파생 스트림을 지원합니다.
Eventstream 작업 영역 모니터링(미리 보기) Eventstreams에 대한 작업 영역 모니터링(미리 보기) KQL을 사용하여 쿼리할 수 있는 분당 데이터 볼륨, 워터마크 지연, 백로그 및 오류 수에 대해 세 개의 Eventhouse 테이블(EventStreamNodeStatus, EventStreamMetrics, EventStreamErrorMetrics)을 자동으로 만듭니다. 기존 Eventstreams가 텔레메트리 전송을 시작하려면 다시 게시해야 합니다. 자세한 내용은 이벤트 스트림이란? 및 작업 영역 모니터링 개요를 참조하세요.
바로 가기 변환을 사용한 Excel에서 Delta 테이블로(미리 보기) 바로 가기 변환을 사용하여 Excel을 Delta 테이블로 변환(미리 보기)은(는) 자동 시트 검색, 와일드카드 시트 일치, 결합 테이블 또는 시트별 테이블 출력, 스키마 드리프트 처리, 연속 동기화, 그리고 시트 이름을 유효한 Delta 테이블 이름으로 정제하는 기능을 통해 코드 없는 바로 가기 변환 수집 모델을 여러 시트의 .xlsx 및 .xls 통합 문서로 확장합니다. 자세한 내용은 바로 가기 파일 변환을 참조하세요.
Oracle, Fabric Lakehouse 및 SAP HANA에 대한 복사 작업의 확장된 자동 파티션 지원(미리 보기) Copy 작업의 확장된 자동 파티션 지원(미리 보기)은 파티션 열이나 사용자 지정 샤딩 논리를 미리 정의하지 않고도 Oracle, Fabric Lakehouse 및 SAP HANA에 대한 읽기 및 쓰기를 자동으로 확장합니다. 자세한 내용은 Data Factory의 복사 작업이란?을 참조하세요.
Extended IoT Hub 소스 Eventstream 커넥터 (미리 보기) Fabric Eventstream의 확장된 Azure IoT Hub 원본 커넥터(미리 보기)는 ___src__ 접두사로 시작하는 시스템 속성과 사용자 정의 애플리케이션 속성을 포함한 모든 이벤트 메타데이터를 유지하므로 디바이스 ID 정보를 원격 분석 데이터와 조인하고, 수집 지연 시간을 계산하며, 디바이스별로 이벤트를 라우팅할 수 있습니다. 자세한 내용은 이벤트 스트림에 Azure IoT Hub 원본 추가 참조하세요.
Fabric Data Warehouse용 복사 작업의 확장된 SCD 유형 2 지원(미리 보기) 복사 작업의 확장 SCD Type 2 지원(미리 보기)은 유효 기간 관리와 소프트 삭제 처리를 지원하는 기본 제공 SCD Type 2를 Fabric Data Warehouse 대상에 제공하여 모든 레코드의 수명 주기를 감사에 바로 활용할 수 있는 보기로 제공합니다. 자세한 내용은 복사 작업의 CDC(데이터 캡처 변경)를 참조하세요.
Fabric Activator 통합의 Fabric 사용자 데이터 함수(미리보기) Fabric activator와 Fabric 사용자 데이터 함수(미리 보기) 통합하면 Fabric 이벤트 및 OneLake 이벤트를 포함하여 모든 원본에서 이벤트를 처리하는 함수를 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Trigger Fabric 항목 참조하세요.
Rayfin SDK를 사용한 Fabric Apps 백엔드(미리 보기) Rayfin(미리 보기) 개발자와 코딩 에이전트가 코드에서 전체 애플리케이션 백 엔드(데이터 모델, API, ID, 액세스 정책 및 비즈니스 논리)를 정의하고, 결과 앱이 기본 제공 거버넌스 및 OneLake에 직접 액세스하여 일류 항목으로 실행되는 Microsoft Fabric 배포할 수 있는 오픈 소스 SDK 및 CLI입니다. 자세한 내용은 Fabric 앱 참조하세요.
Fabric 용량 개요 이벤트 (Real-Time Hub 미리 보기) Fabric Real-Time Hub(미리 보기)에서 용량 개요 이벤트는 실시간 용량 요약 및 상태 이벤트를 추가하여, 사용자가 상태를 모니터링하고, 제한을 탐지하며, Activator, Eventstream 및 대시보드를 통해 작업을 트리거할 수 있도록 합니다.
Fabric 데이터 에이전트 + Microsoft Copilot Studio(미리 보기) 이제 Fabric 데이터 에이전트 및 Microsoft Copilot Studio 간의 통합 미리 보기를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft 스튜디오의 Copilot을 참조하세요.
Fabric 데이터 에이전트 통합과 Azure AI 에이전트 서비스(미리 보기) Microsoft Foundry의 Azure AI 에이전트 서비스와 Fabric 데이터 에이전트의 통합을 시작하게 되어 기쁩니다. 시작하려면 Microsoft Studio(미리 보기)에서 Fabric 데이터 에이전트를 소비하는 방법Copilot을 참조하세요. Fabric 데이터 에이전트 SDK 미리 보기에서도 사용할 수 있습니다.
Fabric 데이터 에이전트의 Microsoft Copilot Studio와 통합 (미리 보기) Fabric 데이터 에이전트는 미리 보기로 제공되며 Microsoft Copilot Studio에서 사용자 지정 설정에 에이전트로 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트와 Microsoft Copilot Studio(미리 보기) 통합을 참조하세요.
레이크하우스 커넥터(미리 보기)에서 Fabric 데이터 팩토리의 업서트 테이블 작업 Lakehouse 커넥터의 Upsert(미리 보기) 테이블 작업은 미리 보기로 제공됩니다.
Fabric Notebook 내 연결(미리 보기) Fabric Notebook 내 연결(미리 보기)을 사용하면 Notebook 내에서 직접 클라우드 데이터 원본 연결을 만들고 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Notebook 내부의 Fabric 연결을 참조하세요.
Data Factory에 대한 패브릭 마이그레이션 평가(미리 보기) 새로운 Data Factory용 패브릭 마이그레이션 평가(미리 보기)는 ADF 파이프라인 준비 상태를 평가하고 지원되는 파이프라인을 연결 매핑을 사용하여 패브릭 작업 영역으로 마이그레이션하는 기본 제공 평가 및 마이그레이션 환경을 제공합니다. 자세한 내용은 Azure Data Factory에 대한 마이그레이션 계획을 참조하세요.
Azure DevOps의 패브릭 CLI(미리 보기) Azure DevOps(미리 보기)의 패브릭 CLI는 수동 도구 설치 없이 작업 영역 및 항목 관리를 자동화하기 위한 기본 제공 Azure DevOps 파이프라인 작업으로 패브릭 CLI(fab)를 제공합니다. 클라우드 CLI(일반 공급)를 시작하려면 https://aka.ms/FabCLI에서 시작하십시오.
Fabric IQ(미리 보기) 워크로드 Fabric IQ(미리 보기)는 데이터, 모델 및 시스템 전반에서 비즈니스 의미 체계를 통합하여 지능형 에이전트 및 비즈니스에 대한 전체적인 라이브 뷰에 기반한 의사 결정에 전력을 공급하기 위한 새로운 워크로드입니다. 자세한 내용은 Fabric IQ(미리 보기)란? 참조하세요.
Fabric 원격 MCP (미리 보기) Fabric 원격 MCP(미리 보기)는 AI 에이전트가 로컬 설치 없이 전체 감사 로깅을 사용하여 Microsoft Entra ID 통해 Fabric 작업 영역, 항목, 검색, 권한, 연결 및 OneLake에 대해 인증된 실제 작업을 수행할 수 있는 클라우드 호스팅 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 자세한 내용은 Fabric Core MCP Server 시작하기를 참조하세요.
Fabric 런타임 2.0(미리 보기) 패브릭 런타임 2.0(미리 보기) 에는 Azure Linux 3.0의 Apache Spark 4.0, Delta Lake 4.0, Java 21, Scala 2.13 및 Python 3.12가 포함됩니다. 자세한 내용은 Fabric Runtime 2.0 및 Apache Spark 런타임 개요를 참조하세요.
폴더 REST API(미리 보기) 이제 자동화 시나리오에서 작업 영역 폴더를 만들고 관리하고 다른 시스템 및 도구와 통합할 수 있습니다. 폴더 Rest API는 현재 미리 보기로 제공됩니다. 시작하려면 Fabric REST API 폴더 참조하세요.
Git 개발자 환경(미리 보기) 새 Git 개발자 환경(미리 보기) 에서는 공식적인 원본-기능 작업 영역 관계에 대한 분기된 작업 영역 , 필요한 항목만 사용하여 분기할 선택적 분기 , 커밋 또는 동기화하기 전에 풍부한 차이 검토를 위해 코드 변경 내용을 비교 하는 기능을 추가합니다.
Fabric Livy API용 고동시성 지원(미리 보기) Fabric Livy API용 고동시성(HC) 세션(미리 보기)을 사용하면 여러 Spark 워크로드가 격리된 REPL, sessionTag를 통한 서버 측 세션 패킹, 병렬 명령문 실행, 그리고 모니터링 허브에서의 기본 제공 표시를 통해 단일 관리형 Spark 세션을 공유할 수 있습니다. 기본 Livy 세션당 최대 5개의 REPL이 실행됩니다. 자세한 내용은 Fabric Livy API용 고동시성 모드 및 Fabric Livy API용 고동시성 시작을 참조하세요.
Fabric 데이터 에이전트용 개선된 NL2SQL 엔진(미리 보기) Fabric 데이터 에이전트용 향상된 NL2SQL 엔진(미리 보기)은 레이크하우스, 웨어하우스 및 미러링된 데이터베이스 전반에서 자연어를 SQL로 변환하는 과정의 정확도, 투명성 및 복원력을 향상합니다. 예제 쿼리를 사용하여 패턴을 따르고, 의도가 모호한 경우 명확한 질문을 하고, 미리 보기 Fabric 데이터 에이전트 런타임을 사용하도록 설정할 때 사용할 수 있는 구조적 진단을 표시합니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
Fabric Notebook에서 인라인 코드 완성 (미리 보기) 인라인 코드가 완성된 Fabric Notebook을 사용하면 사용자가 코드를 더 빠르고 적은 오류로 작성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Copilot 데이터 엔지니어링 및 데이터 사이언스(미리 보기)를 참조하세요.
Data Factory 파이프라인에서 SSIS 패키지 작업 호출(미리 보기) Data Factory 파이프라인에서의 SSIS 패키지 실행 작업은 현재 미리 보기 상태이며, Fabric의 파이프라인 오케스트레이션을 통해 패키지를 실행할 수 있도록 지원합니다. 자세한 내용은 블로그: Microsoft Fabric에서 SSIS 패키지 작업 호출(미리 보기)을 참조하세요.
Fabric 용량 메트릭 앱의 항목 기록 (미리 보기) Fabric 용량 메트릭 앱(미리 보기)의 기록 페이지(미리 보기) 작업 영역 및 항목 수준 분석을 위한 대화형 시각적 개체 및 슬라이서를 사용하여 컴퓨팅 용량 소비를 30일 동안 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 메트릭 앱 항목 기록 페이지(미리 보기)를 참조하세요.
JobInsight 진단 라이브러리(미리 보기) JobInsight 는 쿼리, 작업, 단계, 태스크, 실행기 및 이벤트 로그에 대한 API를 통해 완료된 Spark 애플리케이션을 분석하는 진단 라이브러리입니다. 자세한 내용은 JobInsight 진단 라이브러리(미리 보기)를 참조하세요.
Git의 Lakehouse 자동 바인딩(미리 보기) Git(미리 보기)의 Lakehouse 자동 바인딩 은 Notebook이 Git에 연결된 작업 영역 간에 이동함에 따라 레이크하우스 참조를 자동으로 해결하여 개발, 테스트 및 프로덕션 환경에서 Notebook을 이식 가능하게 만듭니다. 자세한 내용은 Notebook 소스 제어 및 배포를 참조하세요.
Git 통합 및 배포 파이프라인에 대한 Lakehouse 지원(미리 보기) 이제 Lakehouse는 Microsoft Fabric 수명 주기 관리 기능과 통합되어 제품 수명 동안 모든 개발 팀 구성원 간에 표준화된 협업을 제공합니다. Lakehouse 수명 주기 관리는 기능 및 버그 수정을 여러 환경에 지속적으로 제공하여 효과적인 제품 버전 관리 및 릴리스 프로세스를 용이하게 합니다.
Lakehouse 유틸리티 제품군(미리 보기) 이제 Lakehouse 유틸리티 스위트에는 일상적인 Lakehouse 유지 관리 작업을 자동화하는 Lakehouse 유지 관리 작업(미리 보기)과 요청 시 또는 패브릭 파이프라인 내에서 일정에 따라 Lakehouse SQL 분석 엔드포인트를 새로 고치는 SQL 엔드포인트 새로 고침 작업(미리 보기)이 포함됩니다.
Livy REST API(미리 보기) Fabric Livy 엔드포인트를 사용하면 지정된 Fabric 작업 영역 내에서 Spark 컴퓨팅에서 Spark 코드를 제출하고 실행할 수 있으므로 Notebook 또는 Spark 작업 정의 항목을 만들 필요가 없습니다. Livy API는 환경통합을 통해 실행 환경을 사용자 지정하는 기능을 제공합니다.
Excel에서 Fabric OneLake 데이터 로드 통합된 OneLake 카탈로그 및 최신 데이터 가져오기 환경(미리 보기)을 사용하여 Fabric OneLake 데이터를 Excel 쉽게 로드합니다. 시작하기 위한 자세한 내용과 단계는 OneLake 카탈로그 및 데이터 가져오기가 Windows용 Excel에 통합되었습니다를 참조하십시오.
OneLake에 대한 기본 제공 SQL 데이터베이스 미러링 관리(미리 보기) OneLake에 기본 제공 데이터베이스 미러링을 사용하면 ETL이 0인 분석 및 AI에 운영 데이터를 즉시 사용할 수 있습니다. 이제 Fabric OneLake에 미러된 테이블을 선택적으로 관리하고 REST API 사용하여 미러링 기능을 시작하거나 다시 시작할 수 있습니다.
Fabric(미리 보기)의 모니터링 허브에서 실패 알림 관리 Fabric 모니터링 허브(미리 보기)의 예약 실패 페이지에는 실패 알림이 구성된 모든 예약 항목이 나열되며, 각 항목을 개별적으로 열지 않고도 한 곳에서 모든 항목의 받는 사람을 추가, 편집 또는 제거할 수 있습니다. 자세한 내용은 예약 실패(미리 보기) 및 실패한 예약된 작업에 대한 알림 수신을 참조하세요.
Fabric 환경(미리 보기)의 Maven 지원 Fabric 환경(미리 보기)0의 메이븐 지원을 통해 Scala 및 Java 개발자는 파일을 직접 업로드하고 관리하여 Maven 리포지토리의 라이브러리를 Fabric 환경에 추가할 수 있으므로 JAR을 수동으로 다운로드하고 업로드하지 않고도 전이적 종속성이 해결됩니다. 자세한 내용은 Fabric 환경의 관리 라이브러리 참조하세요.
Azure Storage Blob을 사용하는 확장 이벤트 세션의 MAX_ROLLOVER_FILES(미리 보기) Fabric SQL 데이터베이스의 새 확장 이벤트 세션의 경우 MAX_ROLLOVER_FILES 옵션을 지정하여 지정된 수의 가장 최근 Azure Storage Blob만 유지할 수 있습니다. 자세한 내용은 event_file target을 참조하세요.
SQL 데이터베이스의 최대 vCore 제한 옵션(미리 보기) 최대 vCore 제한 옵션(미리 보기)을 사용하면 SQL 데이터베이스 컴퓨팅을 4개 또는 32개 vCore로 제한하여 비용을 제어하고 시끄러운 인접 시나리오로부터 공유 용량을 보호할 수 있습니다. 자세한 내용은 컴퓨팅 사용량 제어(미리 보기)를 참조하세요.
패브릭 데이터 엔지니어링용 Microsoft ADO.NET 드라이버(미리 보기) Microsoft ADO.NET Driver for Fabric Data Engineering(미리 보기)을 사용하면 .NET 애플리케이션이 Livy API를 통해 Microsoft Entra ID 인증, 연결 풀링 및 비동기 프리페치를 통해 표준 ADO.NET 패턴을 사용하여 Fabric의 Spark SQL에 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 패브릭 데이터 엔지니어링용 Microsoft ADO.NET 드라이버를 참조하세요.
Real-Time Intelligence의 Activator 및 Eventhouse용 MCP 원격 서버(미리 보기) Fabric Real-Time Intelligence는 Activator 및 Eventhouse에 호스트된 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 원격 서버를 제공하여 AI 도우미 및 에이전트가 자연어를 통해 RTI 구성 요소와 상호 작용할 수 있도록 합니다. AI 도우미는 Activator MCP 서버를 사용하여 모니터링 규칙을 만들고, 경고를 관리하고, Fabric Activator에서 작업을 트리거할 수 있습니다. Eventhouse 원격 MCP 서버를 사용하면 AI 에이전트가 Eventhouse를 가리키는 URL을 구성하여 RTI 이벤트 하우스에 저장된 실시간 데이터를 쿼리, 추론 및 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventhouse 원격 MCP 서버 시작 및 활성화기 원격 MCP 서버 시작을 참조하세요. 이 기능은 현재 미리 보기로 제공됩니다.
Microsoft Fabric 관리자 API Fabric 관리 API는 관리 작업을 간소화하도록 설계되었습니다. Fabric 관리 API의 초기 집합은 작업 영역, Fabric 항목 및 사용자 액세스 세부 정보의 검색을 간소화하도록 조정됩니다.
Microsoft Fabric SKU 추정기(미리 보기) 현재 미리 보기로 제공되는 Microsoft Fabric SKU 추정기는 이전에 도입된 Microsoft Fabric 용량 계산기의 향상된 버전입니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric SKU 추정기(미리 보기) 및 Microsoft Fabric SKU 추정기로 SKU 추정을 숙달하기를 참조하세요.
Microsoft ODBC 드라이버(미리 보기) Microsoft Fabric 데이터 엔지니어링용 ODBC 드라이버(미리 보기)를 사용하면 .NET, Python 및 기타 ODBC 호환 애플리케이션 및 BI 도구가 Microsoft Entra ID 인증, 세션 재사용 및 비동기 프리페치를 통해 Livy API를 통해 Fabric Spark SQL에 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Data EngineeringMicrosoft ODBC 드라이버를 참조하세요.
SQL 데이터베이스로의 Migration Assistant (미리 보기) SQL 데이터베이스용 새 Migration Assistant를 사용하면 SQL Server 온-프레미스 워크로드를 패브릭으로 간단하게 이동할 수 있습니다. SQL 개발자를 위해 설계된 DACPAC를 통해 스키마를 가져오고, 호환성 문제를 식별하고, 마이그레이션 전에 명확하고 실행 가능한 지침을 제공합니다. 자세한 내용은 SQL 데이터베이스용 Fabric Migration Assistant (미리 보기) 및 Fabric에서 SQL 데이터베이스에 대한 Migration Assistant 소개 (미리 보기)를 참조하세요.
OneLake의 미러링된 Dremio 카탈로그 (미리 보기) Fabric은 Dremio Iceberg REST 카탈로그 메타데이터를 미러링함으로써 바로 가기를 통해 OneLake에서 Dremio에서 관리하는 Iceberg 테이블에 제로 복사 방식으로 액세스할 수 있도록 합니다. 선택 후 몇 초 내에 OneLake에 테이블이 표시되며, 선택적으로 새로 추가된 테이블 및 SQL 분석 엔드포인트 쿼리가 Fabric 워크로드에서 자동으로 포함됩니다. 자세한 내용은 Dremio 데이터를 OneLake(미리 보기) 및 미러된 Dremio 카탈로그로 가져오기를 참조하세요.
Azure Database for MySQL에 대한 미러링(프리뷰) Fabric 복잡한 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 방지하고 기존 Azure Database for MySQL 데이터를 Fabric 나머지 데이터와 원활하게 통합할 수 있는 쉬운 환경을 제공합니다. 자세한 내용은 미러링 Azure Database for MySQL 참조하세요.
Google BigQuery용 미러링(미리 보기) Fabric에서의 미러링은 복잡한 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 피하고 기존의 Google BigQuery 데이터 웨어하우스를 Fabric의 나머지 데이터와 원활하게 통합하는 간단한 방법을 제공합니다. 자세한 내용은 Google BigQuery의 미러링된 데이터베이스 및 튜토리얼: Google BigQuery에 대한 미러링 설정을 참조하세요.
ML 모델 엔드포인트(미리 보기) Fabric ML 모델은 이제 안전하고 확장 가능하며 사용하기 쉬운 온라인 엔드포인트 실시간 예측을 제공할 수 있습니다. Spark의 일괄 처리 예측 외에도 엔드포인트를 사용하여 다른 Fabric 솔루션 및 사용자 지정 애플리케이션에 ML 모델 예측을 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric의 자동화된 기계 학습 및 Fabric의 모델 엔드포인트를 참조하세요.
VS Code Fabric 통합용 MSSQL 확장(미리 보기) VS Code Fabric 통합용 MSSQL 확장(미리 보기)은 Visual Studio Code 직접 FABRIC SQL 데이터베이스의 개체 연결, 실행 및 관리에 대한 지원을 추가합니다. marketplace.visualstudio.com MSSQL 확장에서 확장을 다운로드합니다.
Eventstream의Multiple-Schema 추론(미리 보기) Eventstream에서 다중 스키마 추론 을 사용하면 여러 스키마를 동시에 유추하고 관리하여 다양한 스키마를 내보내는 여러 데이터 원본으로 작업할 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventstream(미리 보기)에서 Multiple-Schema 추론을 사용하여 데이터 변환 유연성 향상을 참조하세요.
새 SQL 분석 엔드포인트 메타데이터 동기화 옵션(미리 보기) 이제 새 SQL 분석 엔드포인트 메타데이터 동기화 옵션인 미리 보기 기능을 옵트인할 수 있습니다. 현재 옵트인 전용이며 현재 새 SQL 분석 엔드포인트에만 적용되는 새 옵션은 더 빠르며 새 수동 메타데이터 동기화 옵션을 제공하고 시간 이동 쿼리를 제공합니다.
Dataflow Gen2의 내 쿼리(미리 보기) 내 쿼리(미리 보기)는 Dataflow Gen2 작성자에게 개인 쿼리 라이브러리를 제공합니다. 쿼리를 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 내 쿼리에 추가를 선택하여 M 코드를 내 작업 영역에 있는 사용자별 폴더에 저장하고, 이후 최신 데이터 가져오기 환경의 최근 항목 및 내 쿼리 모듈에서 여러 데이터 흐름에 걸쳐 다시 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2의 내 쿼리(미리 보기)를 참조하세요.
Notebook Copilot 인라인 코드 완성(미리 보기) 이제 미리 보기에서 Copilot 인라인 코드 완성(미리 보기)은 데이터 과학자와 엔지니어가 Python 코드를 보다 빠르고 쉽게 작성할 수 있도록 지원하는 AI 기능입니다. 자세한 내용은 Notebook Copilot 인라인 코드 완성(미리 보기)을 참조하세요.
vscode.dev 내의 Notebook 디버그(미리 보기) 이제 vscode.dev의 Synapse VS Code - 원격 확장을 사용하여 Notebook 코드에 중단점을 설정하고 디버그할 수 있습니다. 이 업데이트는 먼저 Fabric 런타임 1.3(GA)부터 시작됩니다.
Microsoft Foundry의 Fabric 데이터 에이전트에 대한 가시성(미리 보기) Microsoft Foundry의 Fabric 데이터 에이전트(미리 보기)는 대기 시간, 상태 및 오류 세부 정보를 포함하여 Foundry 에이전트 내에서 도구로 사용되는 Fabric 데이터 에이전트에 대한 모든 호출에 대한 원격 분석을 표시하므로 에이전트 작성기는 프로덕션 에이전트를 디버그하고 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
OneLake 카탈로그 검색 API, MCP 및 CLI 도구(미리 보기) OneLake 카탈로그 검색 API 및 MCP 도구(미리 보기) 카탈로그 메타데이터 및 사용자 권한에 따라 액세스 가능한 자산에서 일치하는 항목을 찾기 위한 단일 검색 요청으로 코드에 작업 영역 간 검색을 제공합니다. 이 기능은 AI 에이전트용 Fabric Core MCP 서버의 기본 제공 도구로도 포함됩니다. Fabric CLI fab find 명령은 작업 영역에서 항목을 찾고, 항목 유형별로 필터링 또는 제외하고, JMESPath를 통해 결과를 파이프할 수 있도록 검색을 터미널로 확장합니다. 자세한 내용은 OneLake 카탈로그를 참조하세요.
OneLake 항목 크기 보고(미리 보기) OneLake 항목 크기 보고(미리 보기) 통합 보고서 및 주문형 새로 고침을 통해 시스템 및 일시 삭제된 데이터를 포함하여 OneLake의 스토리지 사용에 대한 항목 수준 인사이트를 작업 영역 관리자에게 제공합니다. 자세한 내용은 OneLake 항목의 크기 가져오기를 참조하세요.
OneLake 스토리지 계층 및 수명 주기 관리(미리 보기) 이제 OneLake는 hot, cool 및 cold Storage 계층을 지원하며, 수명 주기 관리 정책은 생성 시간, 마지막 수정 또는 마지막 액세스에 따라 계층 간에 파일을 자동으로 이동하므로 자주 액세스하지 않는 데이터에 대한 스토리지 비용을 낮추기 위해 더 높은 트랜잭션 및 검색 비용을 거래합니다.
온-프레미스 데이터 게이트웨이 수동 업데이트(미리 보기) 온-프레미스 데이터 게이트웨이에 대한 관리 업데이트 미리 보기로 제공되며, 관리자가 자체 일정에 따라 Fabric 포털, API 또는 PowerShell 스크립트를 통해 게이트웨이 업데이트를 트리거할 수 있습니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터 게이트웨이 업데이트를 참조하세요.
온톨로지(미리 보기) 항목 Fabric IQ의 온톨로지(미리 보기)를 사용하면 엔터티 형식, 관계, 속성 및 기타 제약 조건을 정의하여 비즈니스 어휘에 따라 데이터를 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 온톨로지(미리 보기)를 참조하세요.
Eventhouse용 OpenAI 플러그 인(미리 보기) 이제 Eventhouse에 두 가지 강력한 AI 플러그 인인 AI Embed Text Plugin과 AI Chat Completion Prompt 플러그 인을 사용할 수 있습니다. 고급 분석 및 AI 시나리오를 위해 OpenAI 기반 애플리케이션에 Eventhouse 데이터를 연결합니다. 자세한 내용은 ai_embed_text(미리 보기) 및 ai_chat_completion(미리 보기)를 참조하세요.
계획(미리 보기) 항목 Fabric IQ의 Plan(미리 보기)은 공동 작업 계획, 보고, 분석, 데이터 통합 및 관리를 위한 통합된 코드 없는 플랫폼입니다. 자세한 내용은 계획(미리 보기)을 참조하세요.
Eventstream HTTP 커넥터용 페이지 나누기 지원(미리 보기) Eventstream HTTP 커넥터(미리 보기)에 대한 페이지 매김 지원을 사용하면 페이지 기반 또는 커서 기반 페이지 매김을 통해 페이지를 매긴 REST API 응답을 수집하여 활동 로그, 감사 레코드 또는 운영 이벤트를 Eventstream으로 가져올 때 사용자 지정 오케스트레이션을 제거할 수 있습니다.
Dataflow Gen2에 대한 분할된 컴퓨팅(미리 보기) 분할된 컴퓨팅은 데이터 흐름 논리의 일부를 병렬로 실행하여 평가를 완료하는 시간을 단축하는 Dataflow Gen2 엔진의 기능입니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2의 분할된 컴퓨팅을 참조하세요.
매개변수 값을 Fabric 항목에 전달하기 (미리 보기) 활성화기를 사용하면 특정 데이터 조건이 충족될 때마다 자체적으로 파이프라인 및 Notebook 같은 Fabric 항목을 활성화할 수 있습니다. Fabric 항목을 활성화하고 실행할 뿐만 아니라 Fabric 항목 정의된 매개 변수에 값을 패스할 수도 있습니다.
Fabric Data Warehouse 배포를 위한 사전 및 사후 스크립트(미리 보기) Fabric Data Warehouse 배포를 위한 사전 및 사후 스크립트(미리 보기)는 웨어하우스 배포 전후에 제어된 SQL 작업을 실행하여 필수 구성 요소를 검증하고, 환경을 준비하고, 권한을 적용하고, 초기 데이터를 적재하고, CI/CD 파이프라인의 일부로 배포 후 유효성 검사를 수행합니다. 자세한 내용은 Warehouse를 사용한 소스 제어를 참조하세요.
Fabric 미리 보기에서의 사전 구축된 Foundry 도구 Fabric에서 미리 빌드된 Foundry 도구의 개요는 기존 Azure AI 서비스로 알려진 Foundry 도구와의 통합입니다. 미리 빌드된 Foundry 도구를 사용하면 필수 구성 요소 없이 미리 빌드된 AI 모델을 사용하여 데이터를 쉽게 향상시킬 수 있습니다. 현재 미리 빌드된 Foundry 도구는 미리 보기로 제공되며 Foundry 도구의 Microsoft Azure OpenAI Service, Azure 언어 및 Foundry 도구의 Azure Translator 지원을 포함합니다.
Fabric Data Factory의 Dataflow Gen2 데이터 흐름에 대한 공용 API 기능 (프리뷰) Dataflows Gen 2 공용 API의 이 미리 보기를 통해 사용자는 프로그래밍 방식으로 데이터 워크플로를 만들고, 업데이트하고, 모니터링할 수 있습니다. API는 데이터 흐름 CRUD(만들기, 읽기, 업데이트 및 삭제), 예약 및 모니터링을 비롯한 광범위한 작업을 지원하므로 사용자가 데이터 통합 프로세스를 보다 쉽게 관리할 수 있습니다.
Dataflow Gen2를 새로 고치는 공용 매개 변수 값(미리 보기) CI/CD를 지원하는 Dataflow Gen2에 대한 새로운 공용 매개 변수 기능과 데이터 파이프라인의 데이터 흐름 새로 고침 작업 내에서 이 새 모드에 대한 지원에 대해 자세히 알아봅니다.
AI에서 제공하는Real-Time 대시보드(미리 보기) 새롭게 디자인된 Real-Time 대시보드 타일 편집기(미리 보기)는 시각적 유형을 선택하고 자연어로 필요한 내용을 설명하는 AI 우선 환경이며, Copilot KQL 전문 지식 없이도 검토를 위해 시각화를 생성합니다. 모든 Copilot 생성된 반복은 시각적 개체별 채팅 기록에 유지되며 AI 지원 편집과 수동 편집 간에 원활하게 전환할 수 있습니다. 자세한 내용은 Real-Time 대시보드에서 타일 추가 또는 편집을 참조하세요.
Real-Time Intelligence Cribl 원본(미리 보기) Cribl 원본(미리 보기)를 사용하면 Real-Time Hub에서 간소화된 Kafka 엔드포인트 구성을 통해 Syslog, Datadog Agent, Splunk, Open Telemetry 및 에지 기반 원본을 비롯한 Cribl Stream을 통해 다양한 원격 분석 및 로그 원본에서 Fabric Eventstream으로 실시간 데이터를 흐를 수 있습니다. 자세한 내용은 Eventstream에 Cribl 원본 추가(미리 보기)를 참조하세요.
Dataflow Gen2의 최근 데이터(미리 보기) Dataflow Gen2(미리 보기)의 데이터 는 파워 쿼리 리본 및 최신 데이터 가져오기에서 가장 자주 사용하는 데이터 항목에 빠르게 액세스하여 탐색 없이 최근에 사용한 테이블, 파일, 폴더 및 데이터베이스로 바로 이동할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 환경 가져오기 및 Dataflow Gen2란?을 참조하세요.
연결 및 게이트웨이에 대한 REST API(미리 보기) 연결 및 게이트웨이를 위한 REST API가 이제 미리 보기 상태입니다. 이러한 새로운 API를 통해 개발자는 Fabric 내에서 연결 및 게이트웨이를 프로그래밍 방식으로 관리하고 상호 작용할 수 있습니다.
OneLake에 대한 리소스 인스턴스 규칙(미리 보기) OneLake에 대한 리소스 인스턴스 규칙(미리 보기)을 사용하면 작업 영역 관리자가 ID별로 명시적으로 신뢰할 수 있는 Azure 리소스 인스턴스에서 OneLake에 대한 인바운드 액세스를 허용하고 IP 허용 목록 또는 프라이빗 네트워킹 없이 서비스-서비스 시나리오에 대한 Private Link 및 IP 방화벽 규칙을 보완할 수 있습니다. 자세한 내용은 리소스 인스턴스 규칙을 사용하여 OneLake에 대한 인바운드 액세스 관리를 참조하세요.
Fabric 데이터 엔지니어링의 리소스 프로필(미리 보기) Fabric 데이터 엔지니어링의 리소스 프로필(미리 보기)은 쓰기 집약형, Spark용 읽기 집약형, Power BI용 읽기 집약형으로 미리 구성된 Spark 컴퓨팅 프로필로, 환경별로 선택할 수 있으며 Fabric이 수십 개의 Spark 속성을 수동으로 조정하지 않고도 워크로드를 인식하는 설정을 자동으로 적용하도록 합니다. 자세한 내용은 리소스 프로필 구성 구성을 참조하세요.
스칼라 UDF(사용자 정의 함수) 이제 UDF(스칼라 사용자 정의 함수)가 미리 보기 기능으로 지원됩니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse용 CREATE FUNCTION을 참조하세요.
스키마 레지스트리(미리 보기) Event Schema Registry(미리 보기)는 형식이 안전하고 신뢰할 수 있는 실시간 파이프라인에 대해 Fabric Eventstreams에서 이벤트 스키마를 정의하고 유효성을 검사하는 계약 기반 방법을 제공합니다. 자세한 내용은 스키마 레지스트리 개요를 참조하세요.
mTLS를 사용하여 MQTT 브로커 및 Eventstream 커넥터 보호(미리 보기) Eventstream MQTT 원본 커넥터(미리 보기)에 대한 mTLS를 사용하면 Azure Key Vault 저장된 사용자 고유의 CA 및 클라이언트 인증서를 지정할 수 있으므로 Eventstream은 신뢰할 수 없는 네트워크에서 안전한 IoT 데이터 수집을 위해 MQTT 브로커와 상호 인증되고 암호화된 연결을 설정할 수 있습니다.
Fabric 데이터 에이전트용 서비스 주체 지원(미리 보기) Fabric 데이터 에이전트는 이제 SPN(서비스 주체) 인증을 지원하므로 사용자 지정 앱 및 Microsoft Foundry 에이전트는 위임된 사용자 토큰 대신 애플리케이션 ID를 사용하여 데이터 에이전트 API를 호출합니다. 데이터 에이전트는 작업 영역 권한을 상속합니다. KQL 데이터베이스 지원은 곧 제공될 예정입니다.
Solace PubSub+ 커넥터 Fabric Eventstream과 Solace PubSub+(미리 보기)를 원활하게 연결합니다. 시작하기 위한 자세한 내용과 단계는 새 Solace PubSub+ 커넥터를 참조하세요. Fabric Eventstream과 Solace PubSub+(미리 보기) 원활하게 연결합니다.
SQL 데이터베이스용 Spark 커넥터(미리 보기) SQL 데이터베이스용 Spark 커넥터를 사용하면 Spark에서 기본 제공 인증 및 PySpark 지원과 함께 Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, Azure VM의 SQL Server 및 Fabric SQL 데이터베이스를 읽고 쓸 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 데이터베이스용 Spark 커넥터 설명서를 참조하세요.
Dataflow Gen2의 매핑 데이터 흐름 변환(미리 보기) Dataflow Gen2의 매핑 데이터 흐름 변환 기능(미리 보기)은 Dataflow Gen2 작성 환경에서 직접 Spark 기반 변환 기능을 제공하여, Spark 컴퓨팅을 통해 대규모 데이터 변환을 수행하고 매핑 데이터 흐름을 Fabric으로 마이그레이션할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2 설명서의 매핑 데이터 흐름 변환을 참조하세요. 가격 책정 세부 정보는 Dataflow Gen2 가격 책정을 참조하세요.
SQL Database 데이터 가상화(미리 보기) SQL 데이터베이스의 데이터 가상화를 사용하면 T-SQL을 사용하여 OneLake에 저장된 외부 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 데이터 가상화 구문을 사용하면 OneLake에서 공통 데이터 형식으로 데이터를 저장하는 파일에서 T-SQL(Transact-SQL) 쿼리를 실행할 수 있습니다. 조인을 사용하여 이 데이터를 로컬로 저장된 관계형 데이터와 결합할 수 있습니다.
테넌트 수준 프라이빗 링크에 대한 SQL 데이터베이스 지원(미리 보기) 테넌트 수준 프라이빗 링크를 사용하여 SQL 데이터베이스(미리 보기)를 포함하여 Microsoft Fabric 데이터 트래픽에 대한 보안 액세스를 제공할 수 있습니다. 자세한 내용은 프라이빗 링크 설정 및 사용 및 Blog: 테넌트 수준 Private Link(미리 보기)을 참조하세요.
미러링된 데이터베이스 변경 피드를 이벤트 스트림으로 스트리밍(미리 보기) Eventstreams용 미러된 데이터베이스 변경 피드 커넥터(미리 보기)는 전체 원본 스키마와 변경 메타데이터의 충실성을 유지하면서, 미러된 데이터베이스의 Delta Change Data Feed(CDF)에서 행 수준의 삽입, 업데이트 및 삭제를 저지연 이벤트 기반 처리를 위해 Fabric Eventstream으로 직접 스트리밍하며, Azure SQL, Cosmos DB, Oracle, PostgreSQL, Snowflake 및 Open Mirroring 파트너를 지원합니다. 자세한 내용은 미러링의 확장 기능을 참조하세요.
Synapse Data Explorer에서 Eventhouse로의 마이그레이션 도구 (미리 보기) 차세대 Azure Synapse Data Explorer 제품은 Eventhouse로 발전하고 있습니다. 시작하려면 Azure Synapse Data Explorer에서 Fabric Eventhouse(미리 보기)로 마이그레이션 항목을 참조하세요.
Real-Time 대시보드의 시계열 시각화(미리 보기) Real-Time 대시보드의 시계열 시각화(미리 보기)는 범례 검색 창, 계열 비교를 위한 핀 및 오버레이, 여러 정렬된 시간 패널, 유연한 Y축 크기 조정, 색 할당 및 시간 슬라이더를 사용하여 시간 기반 데이터를 탐색, 비교 및 사용자 지정하기 위한 전용 기능을 추가합니다.
SQL 분석 엔드포인트를 사용한 시간 이동(미리 보기) SQL 분석 엔드포인트(미리 보기)을 사용하는Time Travel은 Fabric Data Warehouse 시간 이동 환경을 SQL 분석 엔드포인트로 확장하므로 T-SQL 문 수준에서 OPTION (FOR TIMESTAMP AS OF '...') 한 번 추가하여 이전 시점과 정확하게 레이크하우스 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse의 시간 이동 참조하세요.
Lakehouse 커넥터를 사용하여 델타 테이블에 업서트(미리 보기 기능) Lakehouse 커넥터에 upsert 지원을 추가하여 파이프라인 내의 복사 작업 및 복사 활동에서 Delta 테이블에 직접 쓰기를 허용했습니다. 자세한 내용은 복사 작업에서 Lakehouse 구성을 참조하세요.
웨어하우스 사용자 지정 SQL 풀(미리 보기) 사용자 지정 SQL 풀(미리 보기)을 사용하면 작업 영역 관리자가 SQL 컴퓨팅 리소스 할당을 세밀하게 제어할 수 있으므로 풀을 정의하고, 백분율 기반 컴퓨팅을 할당하고, 애플리케이션 이름으로 쿼리를 라우팅할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 SQL 풀을 참조하세요.
웨어하우스 데이터 클러스터링(미리 보기) 데이터 클러스터링은 유사성에 따라 데이터를 구성하고 저장하는 데 사용되는 기술입니다. 데이터 클러스터링을 사용하면 비슷한 레코드를 함께 그룹화하여 쿼리 성능이 향상되고 쿼리에 대한 컴퓨팅 및 스토리지 액세스 비용이 줄어듭니다. 자세한 내용을 확인하고 시작하려면 데이터 클러스터링 설명서 및 Fabric Data Warehouse 데이터 클러스터링 사용)을 참조하세요.
Warehouse IDENTITY 열(미리 보기) IDENTITY 열은 새 행마다 고유한 값을 자동으로 생성하므로 수동 키 할당이 필요하지 않으며 키 중복 및 키 무결성 문제의 위험이 제거됩니다. 자세한 정보를 보려면 IDENTITY 열 및 IDENTITY 열을 사용하여 서로게이트 키 만들기를 참조하세요. Fabric Data Warehouse에서 IDENTITY 열로 마이그레이션하는 방법도 알아볼 수 있습니다.
웨어하우스 소스 제어(미리 보기) 웨어하우스(미리 보기) 소스 제어를 사용하여 버전이 지정된 웨어하우스 개체의 개발 및 배포를 관리할 수 있습니다. SQL 데이터베이스 프로젝트 확장Visual Studio Code 내에서 사용할 수 있습니다. 웨어하우스 소스 제어에 대한 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 창고에서 CI/CD를 참조하세요.
작업 영역 수준 서지 보호(미리 보기) 작업 영역 수준 서지 보호 컨트롤(미리 보기) 을 사용하면 롤링 24시간 동안 작업 영역별 CU 백분율 제한, 임계값을 초과하는 작업 영역의 자동 차단 및 중요 업무용 모드를 사용하여 우선 순위가 높은 작업 영역을 서지 보호 규칙에서 제외할 수 있습니다. 자세한 내용은 서지 보호를 참조하세요.
BYOK에 대한 작업 영역 고객 관리형 키(미리 보기) BYOK용 작업 영역 CMK(미리 보기) 를 사용하면 BYOK 지원 패브릭 용량에서 작업 영역 수준 고객 관리형 키 암호화를 사용할 수 있으므로 전용 용량 없이 동일하거나 별도의 Azure Key Vault 키를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 패브릭 작업 영역에 대한 고객 관리형 키를 참조하세요.
작업 영역 모니터링(미리 보기) Workspace 모니터링은 작업 영역의 다양한 Fabric 항목에서 데이터를 수집하고 로그 및 메트릭에 액세스하고 분석할 수 있는 Microsoft Fabric 데이터베이스입니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 작업 영역 모니터링의 미리 보기 발표를 참조하세요.
복사 작업에 대한 작업 영역 모니터링(미리 보기) 복사 작업에 대한 작업 영역 모니터링(미리 보기) 은 처리량, 데이터 볼륨, 오류 코드 및 중앙 집중식 관찰 시간을 비롯한 활동별 메트릭이 있는 모니터링 이벤트 하우스에 복사 작업 실행 로그를 스트리밍합니다. 자세한 내용은 복사 작업에 대한 작업 영역 모니터링을 참조하세요.
Azure Databricks OneLake 데이터에 대한 제로-카피 액세스(미리보기) Azure Databricks(미리 보기)의OneLake 카탈로그 페더레이션을 사용하면 Unity 카탈로그가 복사하지 않고 OneLake에 저장된 Fabric 데이터를 쿼리할 수 있으며, Databricks 컴퓨팅에서 동기화된 메타데이터 및 0개 복사 데이터 액세스를 통해 테이블을 분석할 수 있도록 허용하면서 OneLake를 진실의 원본으로 유지할 수 있습니다. 자세한 내용은 OneLake 카탈로그 페더레이션 사용을 참조하세요.

일반적으로 사용 가능한 기능

다음 표에서는 최근 GA(일반 공급)로 전환된 Microsoft Fabric 기능을 나열합니다.

월 특징 자세히 알아보기
2026년 6월 운영 에이전트(정식 출시) 운영 에이전트(정식 출시)는 Real-Time Intelligence로 데이터를 모니터링하고 Fabric IQ 온톨로지를 기반으로 추론하며, 사용자의 승인을 받아 Teams 알림, 전체 추적 및 감사 기능, Microsoft Agent 365 및 Microsoft Entra ID 거버넌스와 함께 파이프라인, Notebook, 사용자 데이터 함수 및 Power Automate 흐름을 실행하는 자율 에이전트입니다. 자세한 내용은 작업 에이전트 만들기 및 구성을 참조하세요.
2026년 6월 T-SQL을 사용하여 Lakehouse 테이블 상태 진단(일반 공급) Lakehouse 테이블 상태 진단(일반 공급) 은 SQL 분석 엔드포인트에 sys.sp_get_table_health_metrics 기본 제공 저장 프로시저를 추가하여 필요한 경우에만 실행할 OPTIMIZE 수 있도록 작은 파일 수, 삭제된 행 수 및 검사점 버전과 같은 변칙 표시기 및 스토리지 메트릭을 반환합니다. 자세한 내용은 상태 검사를 기반으로 Lakehouse 테이블 최적화를 참조하세요.
2026년 6월 Activator를 사용하여 이벤트 기반 복사 작업 실행(일반 공급) Fabric Activator(일반 공급)를 사용하여 이벤트 기반 복사 작업 실행을 사용하면 파이프라인 대신 정품 인증기 규칙에서 직접 복사 작업을 호출할 수 있으므로 Activator가 OneLake의 새 파일, 테이블 업데이트 또는 메트릭 임계값과 같은 이벤트를 감지할 때 데이터 이동이 실행되므로 예약된 빈 실행이 방지됩니다. 자세한 내용은 Data Factory의 복사 작업이란?을 참조하세요.
2026년 6월 Fabric Git 통합 - 데이터 상주를 지원하는 GitHub Enterprise Cloud(정식 출시) Fabric Git Integration은 이제 데이터 상주(일반 공급) GitHub Enterprise Cloud를 지원하므로 GitHub Enterprise Cloud를 데이터 상주(ghe.com)와 함께 사용하는 고객은 EMU 지역에 리포지토리 콘텐츠를 유지하면서 Fabric 작업 영역을 GitHub 리포지토리에 직접 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Git 통합에서 Data Residency 지원을 GitHub Enterprise Cloud 참조하세요.
2026년 6월 새 기본 AI 기능(정식 출시) Fabric(일반 공급)의 AI 함수는 기본적으로 pandas 및 PySpark의 Python AI Functions에 낮은 추론과 함께 사용 gpt-5-mini 되며, 보다 정교한 변환을 지원하고gpt-5.1, pandas AI Functions에 대한 하드 openai 패키지 종속성을 제거하고, 비용 모니터링을 위한 추론 토큰 수를 포함하여 더 풍부한 Spark 실행 및 사용 통계를 제공합니다. 자세한 내용은 AI Functions 개요를 참조하세요.
2026년 6월 Microsoft 365 데이터 에이전트 Copilot(정식 출시) Microsoft 365의 Fabric Data Agents Copilot(정식 출시)를 사용하면 비즈니스 사용자가 관리자 관리 게시와 Entra ID에 의해 적용되는 데이터 권한을 통해 Microsoft 365 Copilot 내에서 직접 거버넌스가 적용된 Fabric 데이터 원본을 검색하고 채팅할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
2026년 6월 실시간 대시보드 실시간 새로 고침 (정식 출시) 실시간 대시보드용 라이브 새로 고침(정식 출시)은 새 데이터가 도착하는 즉시 대시보드 타일에 반영하여, 운영 모니터링과 라이브 분석 시나리오에서 주기적인 새로 고침 폴링을 항상 최신 상태로 유지되는 시각화로 대체합니다. 자세한 내용은 Real-Time 대시보드 개요를 참조하세요.
2026년 6월 비즈니스 이벤트 용량 사용(일반 공급) 이제 비즈니스 이벤트 용량 사용은 표준 Fabric 용량 모델을 기준으로 과금되므로, 비즈니스 이벤트의 게시, 라우팅 및 소비에 대한 비용은 별도의 라이선스 없이 기존 용량 SKU에 청구됩니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 용량 메트릭 앱 및 비즈니스 이벤트 개요 참조하세요.
2026년 6월 Apache Kafka 및 Azure Service Bus용 Eventstream 스트리밍 커넥터(일반 공급) Eventstream Apache Kafka 및 Azure Service Bus 스트리밍 커넥터(정식 출시)는 Kafka 토픽과 Service Bus 큐를 Fabric Eventstream로 수집하기 위한 강화된 안정성, 더 폭넓은 인증 지원(SASL_SSL, SASL_PLAINTEXT, Microsoft Entra), 그리고 프로덕션 환경에 적합한 처리량을 제공합니다. 자세한 내용은 이벤트 스트림에 Apache Kafka 원본 추가 및 이벤트 스트림에 Azure Service Bus 원본 추가 참조하세요.
2026년 6월 복사 작업에서 SQL 자산이 있는 CDC(일반 공급) Copy 작업의 SQL 자산용 CDC(변경 데이터 캡처)(정식 출시)를 통해 별도의 변경 추적 인프라 없이 Azure SQL Database, SQL Server 및 Azure SQL Managed Instance의 삽입, 업데이트 및 삭제를 Fabric 대상으로 기본적으로 짧은 지연 시간으로 복제할 수 있습니다. 자세한 내용은 복사 작업의 CDC(데이터 캡처 변경)를 참조하세요.
2026년 6월 SharePoint 및 OneDrive 바로 가기 (정식 출시) 작업 영역 ID 및 서비스 주체 인증을 지원하여 SharePoint 또는 OneDrive 위치에 대한 바로 가기를 만듭니다. 자세한 내용은 OneDrive 만들기 또는 SharePoint 바로 가기 및 Workspace ID를 참조하세요.
2026년 6월 Fabric Graph (정식 출시) Microsoft Fabric 그래프를 사용하면 데이터 내에서 복잡한 관계를 모델링, 시각화 및 분석할 수 있습니다. 연결이 끊긴 데이터를 AI 기반 인사이트로 바꾸는 확장 가능한 엔터프라이즈급 솔루션입니다. 그래프를 사용하여 데이터 내에서 숨겨진 연결을 파악하고 의사 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 개요의 Graph 참조하세요.
2026년 6월 Migration Assistant 직접 연결 (정식 출시) Migration Assistant 직접 연결(정식 출시)을 사용하면 Fabric Data Warehouse로 마이그레이션하기 위해 원본 웨어하우스에 직접 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Migration Assistant for Data Warehouse 및 원본 시스템에 대한 연결을 사용하여 마이그레이션을(를) 참조하세요.
2026년 5월 JSON 페이로드를 통한 복사 작업 편집(정식 출시) JSON 페이로드를 통한 복사 작업(일반 공급)을 사용하면 고급 사용자가 시각적 제작 환경 이외의 복사 작업 구성을 프로그래밍 방식으로 정의하고 업데이트할 수 있으므로 편집을 자동화하고 환경 전체에서 일관된 대량 변경 내용을 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Data Factory의 복사 작업이란?을 참조하세요.
2026년 5월 복사 작업에서 전체 복사 모드와 증분 복사 모드 간 전환(일반 공급) 복사 작업에서 전체 복사 모드와 증분 복사 모드 간 전환(정식 제공)을 사용하면 한 번의 작업만으로 기존 복사 작업을 전체(일괄) 모드와 증분 모드 사이에서 다시 만들 필요 없이 전환할 수 있으므로, 변경 추적 원본이 추가되거나 제거되는 상황에 맞춰 유연하게 조정할 수 있습니다. 증분 모드는 후속 증분 실행 전에 항상 초기 전체 복사본으로 시작합니다. 자세한 내용은 복사 작업에서 증분 복사를 참조하세요.
2026년 5월 Warehouse 연결 문자열 변경 사항(정식 출시) Fabric Data Warehouse의 연결 동작 변경으로 인해 InitialCatalog 연결 문자열 값이 모호하거나 누락된 경우에도 연결이 결정적으로 이루어지도록 하여 후속 감사의 예측 가능성을 높입니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse 연결 및 오페이션 목록 참조하세요.
2026년 5월 Microsoft Fabric 내에서 지원 티켓 만들기(정식 출시) Microsoft Fabric 내에서 지원 티켓 생성(정식 출시) 기능을 사용하면 지원 대상인 Fabric 및 Power BI 사용자가 도움말 패널에서 지원 요청을 열 수 있으며, 이 과정에서 테넌트 위치 및 항목 식별자와 같은 세션 메타데이터를 수집하고 Fabric을 벗어나지 않고도 해당 요청을 지원 엔지니어에게 전달할 수 있습니다. 관리자는 게시 "도움말 보기" 정보 테넌트 설정을 통해 가용성을 제어합니다. 자세한 내용은 Fabric 및 Power BI 지원 티켓 만들기 및 "도움말 보기" 정보 게시를 참조하세요.
2026년 5월 용량 메트릭 앱 기능 향상 및 차지백 앱 (정식 출시) 용량 상태 페이지, 시간 포인트 요약, 시간 포인트 세부 정보 및 Chargeback 앱은 일반적으로 사용할 수 있습니다. 상태 페이지는 지역별 모든 용량, 시간 포인트 요약 및 세부 정보에서 사용률 및 제한 신호를 표시하며, 작업 영역, 항목, 작업 및 사용자별로 컴퓨팅 사용량을 세분화하고 Chargeback 앱은 SKU 및 워크로드 유형별 비용 할당을 지원합니다. 자세한 내용은 용량 메트릭 앱 상태 페이지 이해 및 Microsoft Fabric Chargeback 앱이란?을 참조하세요.
2026년 5월 Microsoft Foundry에서 기본적으로 사용할 수 있는 OneLake 카탈로그(정식 출시) OneLake 카탈로그는 이제 Microsoft Foundry에서 기본적으로 사용할 수 있으므로 AI 작성기는 Foundry 내에서 직접 OneLake 데이터를 찾아서 선택하고, 소유권, 보증, 민감도 및 위치 신호를 평가하고, 프로젝트를 종료하지 않고도 관리되는 자산을 지식 원본으로 전환할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Foundry용OneLake 참조하세요.
2026년 5월 OneLake 보안(일반 공급) 및 OneLake 데이터 액세스 역할(일반 공급) OneLake 보안 및 OneLake 데이터 액세스 역할은 일반적으로 사용할 수 있습니다 역할 권한 및 폴더, 행 및 열 수준 보안을 사용하여 OneLake 데이터에 대한 세분화된 액세스 제어를 제공합니다. 새 기능에는 생성 시 RLS 및 CLS가 있는 마법사 기반 역할 만들기 흐름, 인라인 RLS 유효성 검사 및 지역 간 바로 가기 지원이 포함됩니다. OneLake 보안은 기본적으로 2026년 5월 말까지 지원되는 모든 항목에서 사용하도록 설정됩니다. 자세한 내용은 OneLake 보안 및 OneLake 데이터 액세스 역할 시작을 참조하세요.
2026년 5월 SQL 엔드포인트 작업 새로 고침(일반 공급) Fabric Data Factory 파이프라인의 Refresh SQL 엔드포인트 작업 이제 일반 공급되므로 요청 시 또는 파이프라인 오케스트레이션 내에서 일정에 따라 Lakehouse SQL 분석 엔드포인트를 새로 고칠 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 엔드포인트 작업 새로 고침 설명서를 참조하세요.

이전 GA(일반 공급) 공지 사항에 대한 내용은 Microsoft Fabric 새로운 기능 아카이브에서 검토하세요.

Community

이 섹션에서는 잠재 및 현재 영향 요인 및 MVP를 위한 새로운 Microsoft Fabric 커뮤니티 기회를 요약합니다.

월 특징 자세히 알아보기
2026년 6월 2026년 6월 Fabric 인플루언서 소개 Fabric 인플루언서 스포트라이트 2026년 6월은 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, Fabric 플랫폼 관리 및 거버넌스, Real-Time 인텔리전스, 데이터베이스 및 AI 및 데이터 에이전트를 다루는 Microsoft MVP 및 Fabric 슈퍼 사용자의 블로그 게시물, 비디오 및 프레젠테이션을 강조 표시합니다.
2026년 6월 데이터 데이즈 2026년에는 그 어느 때보다 커질 것입니다. 이제 Data Days는 Fabric 및 Power BI 이상으로 확장되며 SQL 및 AI를 포함합니다. 이 행사는 100개가 넘는 라이브 세션, 5개 이상의 콘테스트 및 과제, 수십 개의 연구 그룹 및 학습 기회를 제공합니다. 이 이벤트를 놓치고 싶지는 않을 것입니다. 이 모든 것은 2026년 6월 15일에 시작됩니다. Data Days 활동, 바우처 제품 등에 대한 업데이트를 받으려면 사전 등록하세요.
2026년 6월 FabCon+SQLCon Europe 2026 유럽 최대의 Microsoft Fabric 및 SQL 이벤트가 2026년 9월 28일부터 10월 1일까지 바르셀로나에서 개최됩니다. 130개의 세션과 4개의 기조 연설부터 워크샵, 엑스포, 커뮤니티 공간 및 Power BI DataViz 세계 선수권 대회에 이르기까지 데이터 커뮤니티가 함께 모이는 곳입니다. 지금 등록 하고 코드 FABCMTY200로 €200를 저장합니다.
2026년 5월 Fabric 인플루언서 스포트라이트 2026년 5월 2026년 5월 Fabric 인플루언서 스포트라이트에서는 Power BI, 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, Fabric 플랫폼 관리 및 거버넌스, 데이터베이스를 다루는 Microsoft MVP와 Fabric 슈퍼 사용자의 블로그 게시물, 동영상 및 프레젠테이션을 소개합니다.
2026년 5월 Fabric 빠른 시작 Fabric Jumpstart는 Microsoft가 후원하고 커뮤니티가 기여한 Microsoft Fabric용 가속기, 자습서 및 데모의 카탈로그로, 단일 Python 명령어(fabric_jumpstart.install)로 설치하여 처음부터 구축하지 않고도 실시간 의료 청구 시스템이나 상태 저장 스트리밍 레이크하우스와 같은 엔드투엔드 시나리오를 배포할 수 있습니다.

이전 업데이트는 Microsoft Fabric 새 소식 보관함을 검토하세요.

Power BI

Important

Power BI 액세스하려면 Chrome 94 이상, Microsoft Edge 94 이상, Safari 16.4 이상, Firefox 93 이상 또는 동등한 버전의 웹 브라우저를 사용합니다. 이전 버전을 사용하는 경우 2024년 8월 31일까지 웹 브라우저를 최신 버전으로 업그레이드해야 합니다. 이 날짜 이후에 오래된 브라우저 버전을 사용하는 경우 Power BI 기능에 액세스하지 못할 수 있습니다.

Power BI Desktop 및 Power BI 서비스에 대한 업데이트는 Power BI의 새로운 기능은 무엇입니까?에서 확인하세요.

Microsoft Fabric 플랫폼 기능

Microsoft Fabric 플랫폼 환경에 대한 뉴스 및 기능 공지

월 특징 자세히 알아보기
2026년 6월 OneLake 데이터의 ServiceNow 제로 복사 쿼리(미리 보기) ServiceNow OneLake 커넥터(미리 보기)는 ServiceNow Workflow Data Fabric이 OneLake Table API와 Apache Iceberg REST Catalog 표준을 통해 관리되는 OneLake 데이터를 제자리에서 쿼리할 수 있도록 하므로, ServiceNow 워크플로, 분석 및 AI 에이전트가 ETL 파이프라인이나 복제본 없이 엔터프라이즈 데이터를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 OneLake 개요 및 Iceberg 테이블 API 개요를 참조하세요.
2026년 6월 서비스 문제 알림 및 Service Health 대시보드(미리 보기) Fabric(미리 보기)의 서비스 문제 알림은 제품 내 배너와 선택적 Microsoft Teams 및 전자 메일 알림을 통해 서비스 중단 정보를 표시하며, 관리자가 활성 문제와 최근 인시던트를 추적할 수 있도록 관리 포털의 도움말 + 지원 아래에 전용 Service Health 페이지를 추가합니다. 자세한 내용은 서비스 중단 알림 구성 및 Fabric 서비스 상태 추적을 참조하세요.
2026년 6월 OneLake 카탈로그의 작업 영역 간 역할 관리(미리 보기) OneLake 카탈로그(미리 보기)의 작업 영역 간 역할 관리를 사용하면 각 작업 영역을 개별적으로 업데이트하는 대신 보안 탭의 여러 작업 영역에서 호환되는 작업 영역 역할 및 OneLake 보안 역할에 대한 멤버를 할당, 편집 및 제거할 수 있습니다. 자세한 내용은 OneLake 카탈로그 개요 를 참조하고 OneLake 카탈로그에서 데이터 보안을 설정합니다.
2026년 6월 AI 도입 준비를 위한 기본 제공 Fabric 데이터 보호 기본 제공 Fabric 데이터 보호는 Microsoft Purview 민감도 레이블, 보호 정책, DLP(데이터 손실 방지) 및 DSPM(데이터 보안 상태 관리)을 레이크하우스, 웨어하우스, 의미 체계 모델 및 보고서에 직접 적용하며 레이블은 Excel, PowerPoint, PDF 또는 .pbix로 내보낼 때 유지됩니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 정보 보호 및 Microsoft Fabric의 보호 정책을(를) 참조하세요.
2026년 6월 AI 코딩 도구용 Fabric Skills Fabric Skills는 GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Windsurf 및 기타 AI 코딩 도구에 적합한 API, 토큰 대상 그룹, 쿼리 패턴 및 Fabric 워크로드에 대한 엔드투엔드 레시피를 가르치는 Microsoft 저술 AI 기술의 오픈 소스 MIT 라이선스 라이브러리입니다. fabric-skills에서 전체 fabric-authoring 번들이나 특정 fabric-consumption, fabric-operations 또는 번들을 설치합니다.
2026년 6월 Fabric Git 통합 - 데이터 상주를 지원하는 GitHub Enterprise Cloud(정식 출시) Fabric Git Integration은 이제 데이터 상주(일반 공급) GitHub Enterprise Cloud를 지원하므로 GitHub Enterprise Cloud를 데이터 상주(ghe.com)와 함께 사용하는 고객은 EMU 지역에 리포지토리 콘텐츠를 유지하면서 Fabric 작업 영역을 GitHub 리포지토리에 직접 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Git 통합에서 Data Residency 지원을 GitHub Enterprise Cloud 참조하세요.
2026년 5월 Notebook 내보내기 제어 Notebook 내보내기 제어 관리자가 전자 필기장 다운로드 및 풍부한 DataFrame 내보내기 작업을 차단하여 규제 대상 조직의 데이터 반출 경로를 닫을 수 있는 테넌트 수준 및 작업 영역 수준 보안 설정입니다. 자세한 내용은 Notebook 데이터 내보내기 컨트롤을 참조하세요.
2026년 5월 Microsoft Fabric 내에서 지원 티켓 만들기(정식 출시) Microsoft Fabric 내에서 지원 티켓 생성(정식 출시) 기능을 사용하면 지원 대상인 Fabric 및 Power BI 사용자가 도움말 패널에서 지원 요청을 열 수 있으며, 이 과정에서 테넌트 위치 및 항목 식별자와 같은 세션 메타데이터를 수집하고 Fabric을 벗어나지 않고도 해당 요청을 지원 엔지니어에게 전달할 수 있습니다. 관리자는 게시 "도움말 보기" 정보 테넌트 설정을 통해 가용성을 제어합니다. 자세한 내용은 Fabric 및 Power BI 지원 티켓 만들기 및 "도움말 보기" 정보 게시를 참조하세요.
2026년 5월 Fabric 빠른 시작 Fabric Jumpstart는 Microsoft가 후원하고 커뮤니티가 기여한 Microsoft Fabric용 가속기, 자습서 및 데모의 카탈로그로, 단일 Python 명령어(fabric_jumpstart.install)로 설치하여 처음부터 구축하지 않고도 실시간 의료 청구 시스템이나 상태 저장 스트리밍 레이크하우스와 같은 엔드투엔드 시나리오를 배포할 수 있습니다.
2026년 5월 용량 메트릭 앱 기능 향상 및 차지백 앱 (정식 출시) 용량 상태 페이지, 시간 포인트 요약, 시간 포인트 세부 정보 및 Chargeback 앱은 일반적으로 사용할 수 있습니다. 상태 페이지는 지역별 모든 용량, 시간 포인트 요약 및 세부 정보에서 사용률 및 제한 신호를 표시하며, 작업 영역, 항목, 작업 및 사용자별로 컴퓨팅 사용량을 세분화하고 Chargeback 앱은 SKU 및 워크로드 유형별 비용 할당을 지원합니다. 자세한 내용은 용량 메트릭 앱 상태 페이지 이해 및 Microsoft Fabric Chargeback 앱이란?을 참조하세요.
2026년 5월 Microsoft Foundry에서 기본적으로 사용할 수 있는 OneLake 카탈로그(정식 출시) OneLake 카탈로그는 이제 Microsoft Foundry에서 기본적으로 사용할 수 있으므로 AI 작성기는 Foundry 내에서 직접 OneLake 데이터를 찾아서 선택하고, 소유권, 보증, 민감도 및 위치 신호를 평가하고, 프로젝트를 종료하지 않고도 관리되는 자산을 지식 원본으로 전환할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Foundry용OneLake 참조하세요.
2026년 5월 OneLake 보안(일반 공급) 및 OneLake 데이터 액세스 역할(일반 공급) OneLake 보안 및 OneLake 데이터 액세스 역할은 일반적으로 사용할 수 있습니다 역할 권한 및 폴더, 행 및 열 수준 보안을 사용하여 OneLake 데이터에 대한 세분화된 액세스 제어를 제공합니다. 새 기능에는 생성 시 RLS 및 CLS가 있는 마법사 기반 역할 만들기 흐름, 인라인 RLS 유효성 검사 및 지역 간 바로 가기 지원이 포함됩니다. OneLake 보안은 기본적으로 2026년 5월 말까지 지원되는 모든 항목에서 사용하도록 설정됩니다. 자세한 내용은 OneLake 보안 및 OneLake 데이터 액세스 역할 시작을 참조하세요.
2026년 5월 OneLake 스토리지 계층 및 수명 주기 관리(미리 보기) 이제 OneLake는 hot, cool 및 cold Storage 계층을 지원하며, 수명 주기 관리 정책은 생성 시간, 마지막 수정 또는 마지막 액세스에 따라 계층 간에 파일을 자동으로 이동하므로 자주 액세스하지 않는 데이터에 대한 스토리지 비용을 낮추기 위해 더 높은 트랜잭션 및 검색 비용을 거래합니다.
2026년 5월 OneLake 항목 크기 보고(미리 보기) OneLake 항목 크기 보고(미리 보기) 통합 보고서 및 주문형 새로 고침을 통해 시스템 및 일시 삭제된 데이터를 포함하여 OneLake의 스토리지 사용에 대한 항목 수준 인사이트를 작업 영역 관리자에게 제공합니다. 자세한 내용은 OneLake 항목의 크기 가져오기를 참조하세요.

이전 업데이트는 Microsoft Fabric 새 소식 보관함을 검토하세요.

Microsoft Fabric의 CI/CD(지속적인 통합/지속적인 배포)

이 섹션에는 Microsoft Fabric 작업 영역의 개발 프로세스, 도구, 소스 제어 및 버전 관리에 대한 지침 및 설명서 업데이트가 포함되어 있습니다.

월 특징 자세히 알아보기
2026년 6월 Fabric Git 통합 - 데이터 상주를 지원하는 GitHub Enterprise Cloud(정식 출시) Fabric Git Integration은 이제 데이터 상주(일반 공급) GitHub Enterprise Cloud를 지원하므로 GitHub Enterprise Cloud를 데이터 상주(ghe.com)와 함께 사용하는 고객은 EMU 지역에 리포지토리 콘텐츠를 유지하면서 Fabric 작업 영역을 GitHub 리포지토리에 직접 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Git 통합에서 Data Residency 지원을 GitHub Enterprise Cloud 참조하세요.
2026년 6월 SQL 분석 엔드포인트에 대한 CI/CD 지원(미리 보기) SQL 분석 엔드포인트에 대한CI/CD 지원(미리 보기)을 사용하면 다른 Fabric 항목과 함께 Git의 DacFx 데이터베이스 프로젝트로 SQL 분석 엔드포인트 정의를 관리하고 Fabric 배포 파이프라인을 통해 증분 스키마 변경 내용을 배포할 수 있습니다.
2026년 6월 Fabric Data Warehouse 배포를 위한 사전 및 사후 스크립트(미리 보기) Fabric Data Warehouse 배포를 위한 사전 및 사후 스크립트(미리 보기)는 웨어하우스 배포 전후에 제어된 SQL 작업을 실행하여 필수 구성 요소를 검증하고, 환경을 준비하고, 권한을 적용하고, 초기 데이터를 적재하고, CI/CD 파이프라인의 일부로 배포 후 유효성 검사를 수행합니다.

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Microsoft Fabric Data Factory

이 섹션에서는 Microsoft Fabric 데이터 팩터리의 최근 새로운 기능과 기능을 요약합니다. Data Factory 커뮤니티 포럼을 통해서 문제 및 피드백을 확인합니다.

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2026년 6월 Fabric 작업 영역에서 Azure Data Factory 파이프라인 마이그레이션(미리 보기) Fabric 우선 Azure Data Factory 마이그레이션(미리 보기)을 사용하면 Fabric 종료하지 않고 ADF 파이프라인 마이그레이션을 시작하고 완료할 수 있습니다.데이터 팩터리>을 선택하고, ADF 인스턴스에 대한 읽기 전용 참조를 탑재한 다음, 파이프라인을 선택한 다음, 지원되는 연결을 자동으로 매핑하고, 트리거가 기본적으로 비활성화된 명명된 폴더로 마이그레이션합니다. 자세한 내용은 Fabric Data Factory 및 마이그레이션 모범 사례로 Azure Data Factory 파이프라인 업그레이드를 참조하세요.
2026년 6월 Activator를 사용하여 이벤트 기반 복사 작업 실행(일반 공급) Fabric Activator(일반 공급)를 사용하여 이벤트 기반 복사 작업 실행을 사용하면 파이프라인 대신 정품 인증기 규칙에서 직접 복사 작업을 호출할 수 있으므로 Activator가 OneLake의 새 파일, 테이블 업데이트 또는 메트릭 임계값과 같은 이벤트를 감지할 때 데이터 이동이 실행되므로 예약된 빈 실행이 방지됩니다. 자세한 내용은 Data Factory의 복사 작업이란?을 참조하세요.
2026년 6월 온-프레미스 데이터 게이트웨이 2026년 6월 릴리스 2026년 6월 온-프레미스 데이터 게이트웨이 릴리스(버전 3000.322)는 WAM(웹 계정 관리자) 브로커 인증을 Windows 추가하고, 번들된 Apache Log4j 라이브러리를 2.25.4로 업데이트하고, Dataflow Gen2 실행 환경에서 동의 기반 진단 업로드를 추가하고, 게이트웨이 쿼리 엔진을 2026년 6월 Power BI 데스크톱 릴리스에 맞게 조정합니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터 게이트웨이 업데이트를 참조하세요.
2026년 6월 복사 작업에서 SQL 자산이 있는 CDC(일반 공급) Copy 작업의 SQL 환경을 위한 변경 데이터 캡처(CDC)(정식 출시)는 Azure SQL Database, SQL Server 및 Azure SQL Managed Instance에서 Fabric 대상으로 삽입, 업데이트 및 삭제를 기본 제공되는 저지연 방식으로 복제합니다. 자세한 내용은 복사 작업의 CDC(데이터 캡처 변경)를 참조하세요.
2026년 6월 Fabric Data Warehouse용 복사 작업의 확장된 SCD 유형 2 지원(미리 보기) 복사 작업의 확장 SCD Type 2 지원(미리 보기)은 유효 기간 관리와 소프트 삭제 처리를 지원하는 기본 제공 SCD Type 2를 Fabric Data Warehouse 대상에 제공하여 모든 레코드의 수명 주기를 감사에 바로 활용할 수 있는 보기로 제공합니다. 자세한 내용은 복사 작업의 CDC(데이터 캡처 변경)를 참조하세요.
2026년 6월 Oracle, Fabric Lakehouse 및 SAP HANA에 대한 복사 작업의 확장된 자동 파티션 지원(미리 보기) Copy 작업의 확장된 자동 파티션 지원(미리 보기)은 파티션 열이나 사용자 지정 샤딩 논리를 미리 정의하지 않고도 Oracle, Fabric Lakehouse 및 SAP HANA에 대한 읽기 및 쓰기를 자동으로 확장합니다. 자세한 내용은 Data Factory의 복사 작업이란?을 참조하세요.
2026년 6월 Data Factory 파이프라인의 조건부 작업 재시도(미리 보기) 컨디션 활동 재시도(미리 보기)를 사용하면 오류 코드, 오류 메시지 또는 AND/OR 논리를 사용하여 파이프라인 작업이 다시 시도될 때 정확하게 정의할 수 있으므로 장기 실행 파이프라인은 일시적 오류에서 자동으로 복구되고 자체적으로 확인되지 않는 오류는 빠르게 실패합니다. 자세한 내용은 활동 수준 재시도 정책을 참조하세요.
2026년 5월 JSON 페이로드를 통한 복사 작업 편집(정식 출시) JSON 페이로드를 통한 복사 작업(일반 공급)을 사용하면 고급 사용자가 시각적 제작 환경 이외의 복사 작업 구성을 프로그래밍 방식으로 정의하고 업데이트할 수 있으므로 편집을 자동화하고 환경 전체에서 일관된 대량 변경 내용을 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Data Factory의 복사 작업이란?을 참조하세요.
2026년 5월 복사 작업에서 전체 복사 모드와 증분 복사 모드 간 전환(일반 공급) 복사 작업에서 전체 복사 모드와 증분 복사 모드 간 전환(정식 제공)을 사용하면 한 번의 작업만으로 기존 복사 작업을 전체(일괄) 모드와 증분 모드 사이에서 다시 만들 필요 없이 전환할 수 있으므로, 변경 추적 원본이 추가되거나 제거되는 상황에 맞춰 유연하게 조정할 수 있습니다. 증분 모드는 후속 증분 실행 전에 항상 초기 전체 복사본으로 시작합니다. 자세한 내용은 복사 작업에서 증분 복사를 참조하세요.
2026년 5월 온-프레미스 데이터 게이트웨이 2026년 5월 릴리스 May 2026 온-프레미스 데이터 게이트웨이 릴리스는 2026년 5월 Power BI Desktop 릴리스에서 게이트웨이를 최신 상태로 만들고 통합 Dataflow Gen2 진단(미리 보기)을 사용하여 게이트웨이 진단에 대한 관리자 동의를 도입하므로 테넌트 관리자는 게이트웨이 진단 데이터가 수집되는지 여부를 제어하고 게이트웨이 로그는 통합 문제 해결을 위한 데이터 흐름 실행 세부 정보와 함께 표시되는지 여부를 제어합니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터 게이트웨이 업데이트를 참조하세요.
2026년 5월 Dataflow Gen2의 내 쿼리(미리 보기) 내 쿼리(미리 보기)는 Dataflow Gen2 작성자에게 개인 쿼리 라이브러리를 제공합니다. 쿼리를 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 다음 내 쿼리에 추가를 선택하여 M 코드를 내 작업 영역에 있는 사용자별 폴더에 저장하고, 이후 최신 데이터 가져오기 환경의 최근 항목 및 내 쿼리 모듈에서 여러 데이터 흐름에 걸쳐 다시 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2의 내 쿼리(미리 보기)를 참조하세요.
2026년 5월 Data Factory 파이프라인의 승인 작업(미리 보기) Fabric Data Factory 파이프라인의 새 승인 작업(미리 보기) 검토자가 Outlook 또는 Teams를 통해 승인하거나 거부할 때까지 실행을 일시 중지한 다음 결과에 따라 파이프라인 흐름을 동적으로 라우팅합니다(승인됨, 거부 또는 시간 초과). 자세한 내용은 승인 작업 설명서를 참조하세요.
2026년 5월 Fabric 파이프라인의 비즈니스 워크플로 관리 Fabric Data Factory 파이프라인의 비즈니스 워크플로 관리를 사용하면 기본 제공 프로세스 추적 및 상태 관리를 통해 시스템 간에 작업을 오케스트레이션하는 엔드 투 엔드 비즈니스 워크플로를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 비즈니스 워크플로 관리 설명서를 참조하세요.
2026년 5월 ABAP Add-On 통해 SAP에 대한 복사 작업(미리 보기) ABAP 추가 기능을 통한 SAP용 복사 작업(미리 보기)은 SAP S/4HANA 및 ECC 시스템에서 데이터를 추출하는 Microsoft 데이터 통합 ABAP 추가 기능을 사용하여 Fabric의 SAP 커넥터를 확장하며, 테이블, 뷰 및 CDS 뷰에 대해 전체 및 증분 복사 모드를 지원합니다. 자세한 내용은 ABAP Add-On 자습서를 통해 SAP에 대한 복사 작업을 참조하세요.
2026년 5월 Data Factory 파이프라인에서 구체화된 Lake View 작업 새로 고침 Fabric Data Factory 파이프라인의 새로운 구체화된 레이크 뷰 새로 고침 작업을 사용하면 파이프라인 오케스트레이션 내에서 필요할 때 또는 일정에 따라 구체화된 레이크 뷰를 새로 고침할 수 있습니다. 자세한 내용은 구체화된 Lake View 새로 고침 작업 설명서를 참조하세요.
2026년 5월 SQL 엔드포인트 작업 새로 고침(일반 공급) Fabric Data Factory 파이프라인의 Refresh SQL 엔드포인트 작업 이제 일반 공급되므로 요청 시 또는 파이프라인 오케스트레이션 내에서 일정에 따라 Lakehouse SQL 분석 엔드포인트를 새로 고칠 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 엔드포인트 작업 새로 고침 설명서를 참조하세요.
2026년 5월 Dataflow Gen2의 매핑 데이터 흐름 변환(미리 보기) Dataflow Gen2(미리 보기)의 매핑 데이터 흐름 변환 은 데이터 흐름 Gen2 생성 환경에서 직접 Spark 기반 변환 기능을 도입하여 Spark 컴퓨팅을 사용하여 대규모 데이터 변환을 가능하게 합니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2 설명서의 매핑 데이터 흐름 변환을 참조하세요.
2026년 5월 Fabric Airflow 작업의 작업 영역 ID Fabric Airflow 작업의 작업 영역 ID를 사용하면 작업 영역 ID를 사용하여 Apache Airflow 작업을 인증하여 개별 자격 증명을 관리하지 않고도 Fabric 리소스에 안전하게 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Airflow 작업에서 작업 영역 ID 사용 참조하세요.

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Microsoft Fabric의 Data Factory 샘플 및 지침

월 특징 자세히 알아보기
2026년 6월 파워 쿼리 커넥터 에코시스템 보안 Microsoft 커넥터 공급망을 보호하고 4단계 커넥터 수명 주기(미리 보기, 일반 공급, 투명 마이그레이션 및 사용 중지)를 명확히 하기 위해 사내에서 파워 쿼리 커넥터를 도입하고 있으며, Snowflake, Google BigQuery 및 Amazon Redshift와 같은 Microsoft 소유 V2 커넥터를 기반으로 합니다. 자세한 내용은 Snowflake 커넥터 및 Google BigQuery 커넥터를 참조하세요.
2026년 6월 Fabric Data Factory를 사용하는 다중 클라우드 데이터 아키텍처 패턴(일반 공급) 다중 클라우드 데이터 아키텍처 패턴은 Fabric Data Factory가 이벤트 기반 트리거와 함께 If-Condition, Until 및 ForEach와 같은 네이티브 커넥터 및 오케스트레이션 작업을 사용하여 Snowflake, Databricks, Google BigQuery 및 Salesforce에서 워크플로를 조정하는 방법과 OneLake 바로 가기 및 미러링이 Purview 계보를 사용하여 거의 실시간으로 제로 복사 액세스를 가능하게 하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 활동 개요 및 커넥터 개요를 참조하세요.
2026년 5월 파이프라인은 ETL을 넘어 진화하고 있습니다. 이 글에서는 Fabric의 파이프라인이 기존 ETL에서 엔드투엔드 워크플로로 발전하는 방식과, 이를 통해 시스템 전반의 작업을 오케스트레이션하고, 새로운 승인 활동(미리 보기)을 통해 사람의 입력을 기다리며 일시 중단되고, 워크플로를 인식하는 모니터링으로 장기 실행 작업을 관찰하는 방법을 설명합니다. 자세한 내용은 파이프라인 설명서의 비즈니스 프로세스 관리를 참조하세요.

Fabric 앱(미리 보기)

이 섹션에서는 Microsoft Fabric 플랫폼에서 애플리케이션을 빌드하는 데 도움이 되는 Fabric 앱 대한 최근 공지 사항을 요약합니다.

월 특징 자세히 알아보기
2026년 6월 Rayfin SDK 및 CLI(미리 보기) Rayfin(미리 보기) 개발자와 코딩 에이전트가 코드에서 전체 애플리케이션 백 엔드(데이터 모델, API, ID, 액세스 정책 및 비즈니스 논리)를 정의하고 Microsoft Fabric 배포하는 데 사용하는 오픈 소스 SDK 및 CLI입니다. 결과 앱은 기본 제공 거버넌스를 사용하여 일류 항목으로 실행되고 OneLake에 직접 액세스합니다. 자세한 내용은 Fabric Apps, Rayfin GitHub 리포지토리 및 Rayfin 문서 참조하세요.
2026년 5월 Fabric 앱 Fabric 앱(미리 보기) 데이터 모델, 생성된 API, 인증 및 호스팅을 하나의 개발 워크플로에서 결합하여 Microsoft Fabric 데이터 기반 애플리케이션을 빌드하는 데 도움이 됩니다. TypeScript에서 데이터 모델을 정의하고 Fabric 앱은 이를 사용하여 앱에 필요한 백 엔드 조각을 생성합니다. Fabric 앱은 데이터 모델, 클라이언트 코드 및 애플리케이션 논리에 대한 언어로 TypeScript를 지원합니다.

Fabric 데이터 엔지니어링

이 섹션에서는 Microsoft Fabric 데이타 엔지니어링 워크로드의 최근 새로운 기능과 기능을 요약합니다.

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2026년 6월 실패 진단을 위한 Fabric Spark 작업 기능(미리 보기) Fabric Spark Operations Skill(미리 보기)은 Microsoft Fabric에 AI 기반의 읽기 전용 Spark 진단 기능을 제공합니다. 노트북, 파이프라인 또는 작업 영역을 일상적인 언어로 설명하면, 이 오픈 소스 스킬이 ID를 확인하고 Spark 모니터링 API를 조회하여 원시 로그 대신 근본 원인 설명과 수정 권장 사항이 포함된 심각도별 보고서를 반환합니다. 자세한 내용은 Apache Spark 모니터링 개요 및 Spark 모니터링 API 개요를 참조하세요.
2026년 6월 Spark 기록 서버 스냅샷 기반 로드(미리 보기) Spark History Server용 스냅샷 기반 로드(미리 보기)는 전체 이벤트 로그를 미리 파싱하는 대신 백엔드에서 Spark 실행 메트릭과 로그를 증분 방식으로 로드하므로, 이전에는 렌더링하는 데 최대 1시간이 걸리던 대규모 애플리케이션도 몇 초 또는 몇 분 안에 렌더링됩니다. Spark Streaming 작업에 대해 이벤트 로그 압축 및 롤링을 사용하도록 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Apache Spark 기록 서버를 참조하세요.
2026년 6월 Spark 작업에 대한 효율적인 스케일 다운(미리 보기) 효율적인 스케일다운(미리 보기)은 순서 섞기 출력을 Azure Blob Storage 라우팅하여 Spark 순서 섞기 데이터를 실행기 수명에서 분리하므로 클러스터는 더 빠르게 축소되고 Notebook 또는 쿼리 변경 없이 실행기 손실을 허용합니다. 원격 순서 섞기 관리자, 순서 섞기 마이그레이션, 단계별 의사 결정 계층 및 AQE(적응 쿼리 실행) 최적화를 결합합니다. 자세한 내용은 효율적인 규모 축소 및 네이티브 실행 엔진 개요를 참조하세요.
2026년 6월 네이티브 실행 엔진에서 더 빠른 Python UDF Python UDF 및 네이티브 실행 엔진의 복잡한 데이터 형식은 이제 배열, 맵 및 구조체를 포함하는 엔진의 네이티브 열 형식 경로에서 실행되므로 직렬화 왕복을 줄이고 행 기반 실행으로 대체하지 않으므로 기존 Notebook 및 Spark 작업은 코드가 활성화된 후에는 코드 변경 없이 혜택을 누릴 수 있습니다. 자세한 내용은 네이티브 실행 엔진 개요를 참조하세요.
2026년 6월 T-SQL을 사용하여 Lakehouse 테이블 상태 진단(일반 공급) Lakehouse 테이블 상태 진단(일반 공급) 은 SQL 분석 엔드포인트에 sys.sp_get_table_health_metrics 기본 제공 저장 프로시저를 추가하여 필요한 경우에만 실행할 OPTIMIZE 수 있도록 작은 파일 수, 삭제된 행 수 및 검사점 버전과 같은 변칙 표시기 및 스토리지 메트릭을 반환합니다. 자세한 내용은 상태 검사를 기반으로 Lakehouse 테이블 최적화를 참조하세요.
2026년 6월 SQL 분석 엔드포인트를 사용한 시간 이동(미리 보기) SQL 분석 엔드포인트(미리 보기)을 사용하는Time Travel은 Fabric Data Warehouse 시간 이동 환경을 SQL 분석 엔드포인트로 확장하므로 T-SQL 문 수준에서 OPTION (FOR TIMESTAMP AS OF '...') 한 번 추가하여 이전 시점과 정확하게 레이크하우스 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
2026년 5월 Fabric 런타임 2.0의 증분 Liquid 클러스터링 Fabric 런타임 2.0의 증분형 Liquid 클러스터링은 전체 100GB 그룹을 재작성하는 대신 클러스터링되지 않았거나 작은 파일, 또는 삭제 벡터 비중이 높은 파일만 처리하는 새로운 OPTIMIZE 알고리즘으로, 레이아웃 품질을 높게 유지하는 자동 재클러스터링과 함께 최대 8.9배 더 빠른 클러스터링과 테이블 크기가 아니라 새 데이터에 비례해 확장되는 상수 시간 비용을 제공합니다. 구성 변경 없이 기본적으로 활성화되며, 전체 리클러스터링에는 OPTIMIZE table FULL를 사용합니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 Delta 테이블용 리퀴드 클러스터링을(를) 참조하세요.
2026년 5월 Fabric 데이터 엔지니어링용 사용자 지정 라이브 풀(미리 보기) Fabric 데이터 엔지니어링용 사용자 지정 라이브 풀(미리 보기)을 사용하면 작업 영역 및 용량 관리자가 환경 아티팩트에 연결된 즉시 실행 가능한 Spark 용량을 예약할 수 있으며, 모니터링 허브를 통한 활성화 시간대, 수명 주기 및 하이드레이션 모니터링, 의도된 라이브러리 게시 의미 체계, 그리고 관리형 프라이빗 엔드포인트를 사용하는 작업 영역 지원이 제공됩니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 참조하세요.
2026년 5월 바로 가기 변환을 사용한 Excel에서 Delta 테이블로(미리 보기) 바로 가기 변환을 사용하여 Excel을 Delta 테이블로 변환(미리 보기)은(는) 자동 시트 검색, 와일드카드 시트 일치, 결합 테이블 또는 시트별 테이블 출력, 스키마 드리프트 처리, 연속 동기화, 그리고 시트 이름을 유효한 Delta 테이블 이름으로 정제하는 기능을 통해 코드 없는 바로 가기 변환 수집 모델을 여러 시트의 .xlsx 및 .xls 통합 문서로 확장합니다. 자세한 내용은 바로 가기 파일 변환을 참조하세요.
2026년 5월 새 SQL 분석 엔드포인트 메타데이터 동기화 옵션(미리 보기) 이제 새 SQL 분석 엔드포인트 메타데이터 동기화 옵션인 미리 보기 기능을 옵트인할 수 있습니다. 현재 옵트인 전용이며 현재 새 SQL 분석 엔드포인트에만 적용되는 새 옵션은 더 빠르며 새 수동 메타데이터 동기화 옵션을 제공하고 시간 이동 쿼리를 제공합니다.
2026년 5월 Fabric 데이터 엔지니어링의 리소스 프로필(미리 보기) Fabric 데이터 엔지니어링의 리소스 프로필(미리 보기)은 쓰기 집약형, Spark용 읽기 집약형, Power BI용 읽기 집약형으로 미리 구성된 Spark 컴퓨팅 프로필로, 환경별로 선택할 수 있으며 Fabric이 수십 개의 Spark 속성을 수동으로 조정하지 않고도 워크로드를 인식하는 설정을 자동으로 적용하도록 합니다. 자세한 내용은 리소스 프로필 구성 구성을 참조하세요.
2026년 5월 GraphQL용 API에 대한 사용자 지정 권한 부여(미리 보기) GraphQL용 API용 사용자 데이터 함수(미리 보기)를 사용하면 각 GraphQL 작업 전에 실행되고 테넌트 ID, 역할 또는 토큰 클레임과 같은 요청 컨텍스트를 평가하는 사용자 데이터 함수를 연결하여 고유한 정책 논리에 따라 액세스를 허용, 제한 또는 거부할 수 있습니다. 자세한 내용은 GraphQL용 API 개요 및 사용자 데이터 함수 만들기를 참조하세요.
2026년 5월 Fabric Livy API용 고동시성 지원(미리 보기) Fabric Livy API용 고동시성(HC) 세션(미리 보기)을 사용하면 여러 Spark 워크로드가 격리된 REPL, sessionTag를 통한 서버 측 세션 패킹, 병렬 명령문 실행, 그리고 모니터링 허브에서의 기본 제공 표시를 통해 단일 관리형 Spark 세션을 공유할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Livy API용 고동시성 모드 및 Fabric Livy API용 고동시성 시작을 참조하세요.

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Fabric 데이터 엔지니어링 샘플 및 지침

월 특징 자세히 알아보기
2026년 5월 OneLake 항목 크기 보고를 사용하여 스토리지 이해 OneLake 항목 크기 보고서는 작업 영역 관리자가 작업 영역 설정 > OneLake 아래의 새 스토리지 보고서를 사용하여 표시되는 데이터, 숨겨진 시스템 데이터, 일시 삭제된 데이터 전반의 항목 수준 스토리지를 세분화하고, 크기별로 항목을 정렬 및 검색하며, 어떤 레이크하우스, 웨어하우스, 노트북 및 기타 항목이 OneLake 사용량을 주도하는지 식별하는 방법을 안내합니다. 자세한 내용은 OneLake 항목의 크기 가져오기를 참조하세요.

Fabric 데이터 과학

이 섹션에서는 Microsoft Fabric데이타 과학에 대한 최근 개선 사항 및 기능을 요약합니다>.

월 특징 자세히 알아보기
2026년 6월 새 기본 AI 기능(정식 출시) Fabric(일반 공급)의 AI 함수는 기본적으로 pandas 및 PySpark의 Python AI Functions에 낮은 추론과 함께 사용 gpt-5-mini 되며, 보다 정교한 변환을 지원하고gpt-5.1, pandas AI Functions에 대한 하드 openai 패키지 종속성을 제거하고, 비용 모니터링을 위한 추론 토큰 수를 포함하여 더 풍부한 Spark 실행 및 사용 통계를 제공합니다. 자세한 내용은 AI Functions 개요를 참조하세요.
2026년 5월 Fabric Livy API용 고동시성 지원(미리 보기) Fabric Livy API용 고동시성(HC) 세션(미리 보기)을 사용하면 여러 Spark 워크로드가 격리된 REPL, sessionTag를 통한 서버 측 세션 패킹, 병렬 명령문 실행, 그리고 모니터링 허브에서의 기본 제공 표시를 통해 단일 관리형 Spark 세션을 공유할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Livy API용 고동시성 모드 및 Fabric Livy API용 고동시성 시작을 참조하세요.
2026년 5월 Eventhouse 함수, 구체화된 뷰 및 바로 가기에 대한 데이터 에이전트 지원(미리 보기) 데이터 에이전트 이제 Eventhouse UDF(사용자 정의 함수), 구체화된 뷰 및 바로 가기 테이블을 검색하고 쿼리하므로 유효성이 검사된 KQL 논리를 호출하고, 더 빠른 답변을 위해 미리 집계된 뷰를 사용하고, 이벤트 하우스 외부의 원본에서 페더레이션된 데이터에 도달합니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.

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Fabric 데이터 과학 샘플 및 지침

월 특징 자세히 알아보기
2026년 2월 Power BI 보고서를 머신 러닝으로 강화하기 Machine 학습은 Power BI 보고서를 보강할 수 있습니다. 의미 체계 링크를 사용하여 관리되는 의미 체계 모델을 쿼리하고, Fabric ML을 사용하여 변동 예측 모델을 학습하고, 일괄 처리 및 실시간 채점을 적용하고, Dataflow Gen2를 통해 Power BI 예측을 표시하는 이 엔드 투 엔드 패턴을 사용하는 방법을 알아봅니다.

Microsoft Fabric의 Cosmos DB

이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 Cosmos DB의 최근 개선 사항과 기능을 요약합니다.

월 특징 자세히 알아보기
2025년 11월 GA(Microsoft Fabric)의Cosmos DB Microsoft Fabric의Cosmos DB는 이제 모든 사용자가 일반적으로 사용할 수 있습니다. Microsoft 2025년 Microsoft Build 발표 이후 벡터 인덱싱 및 검색 등 몇 가지 새로운 기능을 추가했습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 Cosmos DB 발표를 참조하세요. 시작하려면 Quickstart: Microsoft Fabric(미리 보기) Cosmos DB 데이터베이스 만들기를 참조하세요.

Microsoft Fabric SQL 데이터베이스

이 섹션에서는 Microsoft Fabric SQL 데이터베이스에 대한 최근 개선 사항 및 기능을 요약합니다.

월 특징 자세히 알아보기
2026년 6월 SSMS 22.7 스키마 비교 및 SQL 포맷터(미리 보기) SSMS 22.7(미리 보기)의 스키마 비교 및 기본 제공 SQL 포맷터를 사용하면 연결된 데이터베이스, SQL 프로젝트 또는 .dacpac의 두 데이터베이스 정의를 비교하고, 변경 사항을 선택적으로 적용하며, 편집기 컨텍스트 메뉴에서 또는 저장 시 T-SQL의 서식을 지정하고, SQL 프로젝트의 게시 대화 상자에서 SQLCMD 변수를 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 스키마 비교 및 SQL 포맷터를 참조하세요.
2026년 5월 Azure Storage Blob을 사용하는 확장 이벤트 세션의 MAX_ROLLOVER_FILES(미리 보기) 새 확장 이벤트 세션의 경우 MAX_ROLLOVER_FILES 옵션을 지정하여 지정된 수의 가장 최근 Azure Storage Blob만 유지할 수 있습니다. 자세한 내용은 event_file target을 참조하세요.

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Microsoft Fabric의 샘플 및 지침에 포함된 SQL 데이터베이스

월 특징 자세히 알아보기
2026년 6월 2026년 현재까지의 Microsoft SQL 업데이트 Microsoft SQL 업데이트의 중간 결산에서는 SQL Server, Azure SQL, 그리고 Fabric의 SQL 데이터베이스 전반에 걸친 미리 보기 및 정식 출시 변경 사항을 정리합니다. 주요 항목으로는 LOB(큰 개체) 형식에 대한 regex 지원, Microsoft Entra 서버 수준 로그인, AI_GENERATE_EMBEDDINGSSQL Server 2025 RTM 및 SQL 데이터베이스의 전체 데이터 정렬 지원 및 마이그레이션 도우미와 같은 Fabric 업데이트가 포함됩니다.
2026년 6월 AI 애플리케이션의 SQL 데이터베이스에 대한 사용 사례 최신 기사에서는 AI 애플리케이션에서 Fabric SQL 데이터베이스를 활용하는 다양한 방법을 확인해 보세요. 여기에는 네이티브 벡터 데이터 형식과 벡터 스칼라 함수, RAG 지원 아키텍처, LangChain 및 의미 체계 커널, 그리고 Fabric 플랫폼 통합이 포함됩니다.
2026년 6월 트랜스리티컬 작업 흐름이 포함된 Power BI 보고서 내 경고 보고서 내 알림을 위한 트랜스리티컬 작업 흐름 패턴은 Fabric의 SQL 데이터베이스를 사용해 알림을 저장하고, 이를 다시 기록하는 User Data Function과 Direct Lake 시맨틱 모델에 대한 Lakehouse 바로 가기를 활용하여 Power BI 보고서 내에서 보고서별 배지와 세부 정보 패널로 표시합니다. 이를 통해 모든 작성자가 연결할 수 있는 보고서 내 알림으로 이메일 배포 목록을 대체할 수 있습니다. 자세한 내용은 전체 작업 흐름을 사용하여 Power BI 보고서에서 직접 경고 설정 참조하세요.
2026년 5월 Fabric의 SQL 데이터베이스용 Git 기반 데이터베이스 스키마 Microsoft Fabric SQL 데이터베이스는 기본 제공 Git 통합 제공되므로 GitHub 또는 Azure DevOps 애플리케이션 코드와 함께 SQL 파일로 스키마를 커밋하고, 끌어오기 요청을 통해 변경 내용을 검토하고, 앱 코드에 이미 사용한 워크플로와 동일한 워크플로를 사용하여 Fabric 작업 영역에 배포합니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 소스 제어 통합의 SQL 데이터베이스 및 SQL 데이터베이스 프로젝트 설명서 참조하세요.

패브릭 데이터 웨어하우스

이 섹션에서는 Fabric Data Warehouse 대한 최근 개선 사항 및 기능을 요약합니다.

월 특징 자세히 알아보기
2026년 6월 GPU 가속 Fabric Data Warehouse(초기 액세스 미리 보기) GPU 가속 Fabric Data Warehouse(초기 액세스 미리 보기)는 NVIDIA 가속 컴퓨팅을 사용하여 쿼리를 다시 작성할 필요 없이 지원되는 T-SQL 쿼리를 GPU에서 실행할 수 있으며, 작업 영역 설정에서 이를 활성화하면 해당 작업 영역의 모든 SQL 분석 엔드포인트와 웨어하우스에서 높은 동시성에서도 최대 7배 더 빠른 성능을 제공합니다.
2026년 6월 더 빠른 수집을 위한 대량 복사 API(미리 보기) 대량 복사 API(미리 보기)는 데이터를 첫 번째 준비 파일 없이 애플리케이션 코드에서 Fabric Data Warehouse 테이블에 직접 기록하여 행 단위 INSERT 문을 대체하여 수집 처리량을 향상시킵니다. C#용 SqlBulkCopy, Java SQLServerBulkCopy, bcp 유틸리티 및 SSIS, Azure Data Factory 및 Informatica와 같은 도구를 통해 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 BCP API(미리 보기)를 사용하여 웨어하우스로 데이터 수집을 참조하세요.
2026년 6월 T-SQL을 사용하여 Lakehouse 테이블 상태 진단(일반 공급) Lakehouse 테이블 상태 진단(일반 공급) 은 SQL 분석 엔드포인트에 sys.sp_get_table_health_metrics 기본 제공 저장 프로시저를 추가하여 필요한 경우에만 실행할 OPTIMIZE 수 있도록 작은 파일 수, 삭제된 행 수 및 검사점 버전과 같은 변칙 표시기 및 스토리지 메트릭을 반환합니다. 자세한 내용은 상태 검사를 기반으로 Lakehouse 테이블 최적화를 참조하세요.
2026년 6월 새 문자열 함수 및 연산자(미리 보기) 새 문자열 함수 및 연산자(미리 보기)는 (Levenshtein 거리, Jaro-Winkler 거리, Levenshtein 유사성 및 Jaro-Winkler 유사성), 연결( 및) 및 ||||=(유니코드 생성)을 포함하여 문자열 일치 함수를 사용하여 Fabric Data Warehouse T-SQL 언어를 확장합니다.
2026년 6월 SQL 분석 엔드포인트에 대한 CI/CD 지원(미리 보기) SQL 분석 엔드포인트에 대한CI/CD 지원(미리 보기)을 사용하면 다른 Fabric 항목과 함께 Git의 DacFx 데이터베이스 프로젝트로 SQL 분석 엔드포인트 정의를 관리하고 Fabric 배포 파이프라인을 통해 증분 스키마 변경 내용을 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 Warehouse를 사용한 소스 제어를 참조하세요.
2026년 6월 Fabric Data Warehouse 배포를 위한 사전 및 사후 스크립트(미리 보기) Fabric Data Warehouse 배포를 위한 사전 및 사후 스크립트(미리 보기)는 웨어하우스 배포 전후에 제어된 SQL 작업을 실행하여 필수 구성 요소를 검증하고, 환경을 준비하고, 권한을 적용하고, 초기 데이터를 적재하고, CI/CD 파이프라인의 일부로 배포 후 유효성 검사를 수행합니다. 자세한 내용은 Warehouse를 사용한 소스 제어를 참조하세요.
2026년 6월 SQL 분석 엔드포인트를 사용한 시간 이동(미리 보기) SQL 분석 엔드포인트(미리 보기)을 사용하는Time Travel은 Fabric Data Warehouse 시간 이동 환경을 SQL 분석 엔드포인트로 확장하므로 T-SQL 문 수준에서 OPTION (FOR TIMESTAMP AS OF '...') 한 번 추가하여 이전 시점과 정확하게 레이크하우스 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse의 시간 이동 참조하세요.
2026년 6월 Migration Assistant 직접 연결 (정식 출시) Migration Assistant 직접 연결(정식 출시)을 사용하면 Fabric Data Warehouse로 마이그레이션하기 위해 원본 웨어하우스에 직접 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Migration Assistant for Data Warehouse 및 원본 시스템에 대한 연결을 사용하여 마이그레이션을(를) 참조하세요.
2026년 5월 새 SQL 분석 엔드포인트 메타데이터 동기화 옵션(미리 보기) 이제 새 SQL 분석 엔드포인트 메타데이터 동기화 옵션인 미리 보기 기능을 옵트인할 수 있습니다. 현재 옵트인 전용이며 현재 새 SQL 분석 엔드포인트에만 적용되는 새 옵션은 더 빠르며 새 수동 메타데이터 동기화 옵션을 제공하고 시간 이동 쿼리를 제공합니다.
2026년 5월 Warehouse 연결 문자열 변경 사항(정식 출시) Fabric Data Warehouse 초기 카탈로그 값이 모호하거나 누락된 경우 연결을 결정적으로 만들어 다운스트림 감사에 대한 예측 가능성을 향상합니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse 연결 및 오페이션 목록 참조하세요.
2026년 5월 SSMS 22.5의 Fabric Data Warehouse 업그레이드 SSMS 22.5 Fabric Data Warehouse 업그레이드 개체 탐색기 Fabric 웨어하우스에 대한 직접 만들기, 이름 바꾸기 및 삭제 작업을 추가하고, 라이브 웨어하우스 연결에서 SQL Database 프로젝트를 생성하고, 작업 영역 수준 권한 요구 사항을 제거하여 항목 수준 사용 권한을 충분히 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL Server Management Studio(SSMS) 설치를 참조하세요.
2026년 5월 Data Warehouse 모니터(미리 보기) Data Warehouse 모니터(미리 보기)(이전 쿼리 작업)는 활성 및 기록 쿼리를 나란히 표시하고 Query Insights에서 제공하는 실행 간 성능 분석을 지원하며 한 번의 클릭으로 장기 실행 쿼리를 취소할 수 있는 Fabric Data Warehouse 대한 통합 모니터링 UI입니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse 참조하세요.
2026년 5월 Fabric Data Warehouse의 ALTER COLUMN (미리 보기) ALTER 테이블 ... ALTER COLUMN(미리 보기) 익숙한 T-SQL 구문을 사용하여 웨어하우스 테이블에서 직접 지원되는 스키마를 변경할 수 있습니다. 지원되는 시나리오는 Parquet 파일을 다시 작성하지 않고 메타데이터 전용 업데이트로 완료됩니다. 자세한 내용은 Fabric의 웨어하우스에 대한 ALTER TABLE (Transact-SQL) 구문을 참조하세요.
2026년 5월 Fabric Data Warehouse 구성 가능한 데이터 보존(미리 보기) Fabric Data Warehouse)을 사용하면 단일 T-SQL 명령을 사용하여 웨어하우스의 데이터 기록 보존 기간을 1일에서 120일 사이로 설정할 수 있습니다. 시간 이동, 특정 시점 복제본, 복원 지점 및 웨어하우스 스냅샷을 관리합니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse 참조하세요.

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Fabric Data Warehouse 샘플 및 지침

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2026년 5월 Fabric Data Warehouse Synapse 전용 SQL 풀의 현대화 경로 Synapse Dedicated SQL Pool을 Fabric Data Warehouse로 현대화에서는 Fabric Data Warehouse가 중단 없는 온라인 확장, 자율적 워크로드 관리, 지능형 데이터 분산, OneLake 기반의 개방형 Delta 스토리지, 진정한 데이터 가상화, 준실시간 미러링, 그리고 AI 지원 마이그레이션 도우미를 통해 Synapse의 일반적인 문제점(일시 중지/재개 방식의 확장, 엄격한 동시성 제한, 수동 해시/복제 분산, 아키텍처 스프롤)을 어떻게 해결하는지 설명합니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse란? 및 Fabric 용량 조정을 참조하세요.
2026년 5월 Fabric Data Warehouse의 SQL용 Direct Lake Fabric Data Warehouse를 사용하는 SQL 기반 Direct Lake는 여러 편으로 구성된 Direct Lake 모범 사례 시리즈의 시작으로, Direct Lake가 필요 시 Delta Parquet 데이터를 트랜스코딩하는 방식, Fabric Data Warehouse가 가드레일을 준수하는 Direct Lake 워크로드를 위해 파일 통합, 통계, V-Order, 클러스터링을 자동화하는 이유, 그리고 카디널리티, 스타 스키마, 관계 및 캐시 상태를 최적화하는 방법을 설명합니다. 자세한 내용은 디렉트 레이크 개요 및 Fabric Data Warehouse 아키텍처 참조하세요.

Fabric 미러링

이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 미러링에 대한 최근 개선 사항 및 기능을 요약합니다.

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2026년 6월 Azure Databricks OneLake에 Unity 카탈로그 테이블을 저장합니다(미리 보기). 이제 Azure Databricks는 OneLake 경로에 매핑된 Unity Catalog 외부 위치(Beta)를 통해 Unity Catalog 관리 테이블을 OneLake에 직접 저장할 수 있으며, Publish to Fabric(Preview)은 Catalog Explorer에서 미러된 Azure Databricks Catalog 항목을 생성하므로 이러한 테이블을 Fabric 워크로드 전반에서 즉시 쿼리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Databricks의 OneLake 카탈로그 페더레이션 및 Azure Databricks Unity 카탈로그 미러링을 참조하세요.
2026년 3월 SAP 데이터베이스에서 미러링(일반 공급) SAP 데이터를 Fabric OneLake에 직접 지속적으로 복제할 수 있습니다. Fabric 비즈니스 인텔리전스, AI, 데이터 엔지니어링, 데이터 과학 및 데이터 공유를 위한 강력한 기능을 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 미러링 SAP를 참조하세요.

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Fabric 미러링 샘플 및 지침

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2025년 11월 미러링: CSV 업로드 CSV 파일에 대한 개방형 미러링 개선 사항은 기본 키 요구 사항을 제거하고 선택적 기본 키 __rowMarker__ 및 고급 변경 내용 추적을 위해 OneLake의 기존 미러 테이블에 업데이트를 자동으로 삽입합니다. 자세한 내용은 미러링 열기를 참조하세요.

Microsoft Fabric의 실시간 인텔리전스

이 섹션에서는 Microsoft Fabric의 Real-Time Intelligence의 최근 개선 사항 및 기능을 요약합니다.

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2026년 6월 실시간 대시보드 실시간 새로 고침 (정식 출시) 실시간 대시보드용 실시간 새로 고침(정식 출시)은 새 데이터가 들어오는 즉시 이를 대시보드 타일에 반영하여, 주기적으로 새로 고침을 확인하는 폴링 방식 대신 항상 최신 상태의 시각화를 제공합니다. 자세한 내용은 Real-Time 대시보드 개요를 참조하세요.
2026년 6월 Apache Kafka 및 Azure Service Bus용 Eventstream 스트리밍 커넥터(일반 공급) Eventstream Apache Kafka 및 Azure Service Bus 스트리밍 커넥터(정식 출시)는 Kafka 토픽과 Service Bus 큐를 Fabric Eventstream로 수집하기 위한 강화된 안정성, 더 폭넓은 인증 지원(SASL_SSL, SASL_PLAINTEXT, Microsoft Entra), 그리고 프로덕션 환경에 적합한 처리량을 제공합니다. 자세한 내용은 이벤트 스트림에 Apache Kafka 원본 추가 및 이벤트 스트림에 Azure Service Bus 원본 추가 참조하세요.
2026년 6월 비즈니스 이벤트 용량 사용(일반 공급) 이제 비즈니스 이벤트 용량 사용은 표준 Fabric 용량 모델을 기준으로 과금되므로, 비즈니스 이벤트의 게시, 라우팅 및 소비에 대한 비용은 별도의 라이선스 없이 기존 용량 SKU에 청구됩니다. 자세한 내용은 비즈니스 이벤트 개요 및 Microsoft Fabric 용량 메트릭 앱 참조하세요.
2026년 6월 AI에서 제공하는Real-Time 대시보드(미리 보기) 새롭게 디자인된 Real-Time 대시보드 타일 편집기(미리 보기)는 시각적 유형을 선택하고 자연어로 필요한 내용을 설명하는 AI 우선 환경이며, Copilot KQL 전문 지식 없이도 검토를 위해 시각화를 생성합니다. 자세한 내용은 Real-Time 대시보드에서 타일 추가 또는 편집을 참조하세요.
2026년 6월 Real-Time 대시보드의 시계열 시각화(미리 보기) Real-Time 대시보드의 시계열 시각화(미리 보기)는 범례 검색 창, 계열 비교를 위한 핀 및 오버레이, 여러 정렬된 시간 패널, 유연한 Y축 크기 조정, 색 할당 및 시간 슬라이더를 사용하여 시간 기반 데이터를 탐색, 비교 및 사용자 지정하기 위한 전용 기능을 추가합니다.
2026년 6월 mTLS를 사용하여 MQTT 브로커 및 Eventstream 커넥터 보호(미리 보기) Eventstream MQTT 원본 커넥터(미리 보기)에 대한 mTLS를 사용하면 Azure Key Vault 저장된 사용자 고유의 CA 및 클라이언트 인증서를 지정할 수 있으므로 Eventstream은 신뢰할 수 없는 네트워크에서 안전한 IoT 데이터 수집을 위해 MQTT 브로커와 상호 인증되고 암호화된 연결을 설정할 수 있습니다.
2026년 6월 Extended IoT Hub 소스 Eventstream 커넥터 (미리 보기) Fabric Eventstream의 확장된 Azure IoT Hub 원본 커넥터(미리 보기)는 ___src__ 접두사로 시작하는 시스템 속성과 사용자 정의 애플리케이션 속성을 포함한 모든 이벤트 메타데이터를 유지하므로 디바이스 ID 정보를 원격 분석 데이터와 조인하고, 수집 지연 시간을 계산하며, 디바이스별로 이벤트를 라우팅할 수 있습니다. 자세한 내용은 이벤트 스트림에 Azure IoT Hub 원본 추가 참조하세요.
2026년 6월 Eventstream HTTP 커넥터용 페이지 나누기 지원(미리 보기) Eventstream HTTP 커넥터(미리 보기)에 대한 페이지 매김 지원을 사용하면 페이지 기반 또는 커서 기반 페이지 매김을 통해 페이지를 매긴 REST API 응답을 수집하여 활동 로그, 감사 레코드 또는 운영 이벤트를 Eventstream으로 가져올 때 사용자 지정 오케스트레이션을 제거할 수 있습니다.
2026년 6월 Fabric Graph (정식 출시) Microsoft Fabric 그래프를 사용하면 데이터 내에서 복잡한 관계를 모델링, 시각화 및 분석할 수 있습니다. 연결이 끊긴 데이터를 AI 기반 인사이트로 바꾸는 확장 가능한 엔터프라이즈급 솔루션입니다. 그래프를 사용하여 데이터 내에서 숨겨진 연결을 파악하고 의사 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 개요의 Graph 참조하세요.
2026년 6월 비즈니스 이벤트 게시자로 활성화(미리 보기) Activator는 Microsoft Fabric에서 비즈니스 이벤트를 게시할 수 있는 노코드 방식을 제공합니다. Activator가 데이터에서 조건이 충족되는 것을 감지하면 구조화된 비즈니스 이벤트를 Real-Time 허브로 내보내 전체 조직에서 검색 가능하고 라우팅 가능하며 소모성 있는 신호를 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Activator란? 및 비즈니스 이벤트 개요 (미리 보기)를 참조하세요.
2026년 6월 Eventhouse에 저장된 비즈니스 이벤트 (미리 보기) Eventhouse는 Real-Time 허브에서 비즈니스 이벤트를 만들 때 기본적으로 사용하도록 설정됩니다. 각 비즈니스 이벤트는 eventhouse 데이터베이스의 전용 KQL 테이블에 매핑되며 게시된 모든 이벤트는 자동으로 수집 및 보존됩니다. 자세한 내용은 비즈니스 이벤트 개요(미리 보기)를 참조하세요.
2026년 6월 활성화자 규칙 작업: 작업 복사 및 비즈니스 이벤트 게시(미리 보기) 이제 활성화자 규칙은 원본과 대상 간에 데이터를 복사하기 위한 복사 작업(미리 보기) 및 비즈니스 이벤트를 사용하는 다운스트림 프로세스를 트리거하기 위한 비즈니스 이벤트 게시(미리 보기)의 두 가지 새로운 작업을 지원합니다. 자세한 내용은 Activator 규칙에 대한 작업 구성을 참조하세요.
2026년 6월 OneLake 항목에 대한 활성화자 규칙(미리 보기) Fabric 포털에서 Fabric Activator를 사용하여 OneLake 항목에 대한 활성화자 규칙을 만들고 관리할 수 있습니다. 이러한 규칙을 사용하면 파일을 만들거나 삭제하는 경우와 같이 OneLake 항목과 관련된 특정 이벤트 또는 조건에 따라 작업을 자동화할 수 있습니다. 파이프라인, Spark 작업 및 Notebook과 같은 OneLake 항목과 상호 작용하는 프로세스의 상태에 따라 규칙을 만들 수도 있습니다. 자세한 내용은 Trigger Fabric 항목 참조하세요.
2026년 5월 Eventstream Business Events 게시자(미리 보기) Eventstream은 이제 기본 제공 대상으로 비즈니스 이벤트 게시하므로 코드 없이 Eventstream 캔버스에서 관리되고 검색 가능한 비즈니스 신호를 필터링, 집계, 임계값 및 내보냅니다.

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Real-Time Intelligence 사례 및 지침

Tip

Real-Time Intelligence 엔드 투 엔드 샘플 솔루션을 사용하여 샘플 구성 요소의 컬렉션을 자동으로 만듭니다.

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2026년 6월 Eventstream AI 기술을 사용하여 실시간 날씨 모니터링 AI와 Fabric Eventstream을 사용하여 실시간 날씨 모니터링 시스템 구축에서는 Eventstream AI Skills를 사용해 단일 자연어 프롬프트로부터 11개 소스 이벤트스트림을 생성하고, 이를 통해 실시간 날씨를 수집하며, 열 스트레스 조건을 필터링하고, 여러 장소에 걸친 KQL 분석을 위해 Eventhouse KQL 데이터베이스에 이벤트를 적재하는 과정을 설명합니다. 자세한 내용은 Fabric Eventstreams 개요 및 Fabric Eventhouse 개요를 참조하세요.
2026년 6월 Eventhouse 및 Real-Time 대시보드에서 비즈니스 이벤트 분석(미리 보기) Eventhouse 및 Real-Time 대시보드에서 비즈니스 이벤트 분석(미리 보기)는 게시된 모든 비즈니스 이벤트가 기본적으로 Eventhouse의 전용 KQL 테이블에 배치되는 방식을 안내하므로 기록 KQL 쿼리를 실행하고, 이벤트 유형 간에 신호를 상호 연결하고, 추가 파이프라인 없이 라이브 운영 모니터링을 위해 Real-Time 대시보드를 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 비즈니스 이벤트 개요(미리 보기)를 참조하세요.
2026년 6월 비즈니스 이벤트 퍼블리셔로서의 Activator(미리 보기) 비즈니스 이벤트 게시자로 Activator 사용(미리 보기)에서는 Power BI 보고서, Real-Time 대시보드, KQL 쿼리 및 Fabric Warehouse SQL 쿼리의 Activator 규칙이 구조화되고 거버넌스가 적용된 비즈니스 이벤트를 Real-Time 허브로 내보내어, 신호를 조직 전체에서 지속적으로 유지되고 검색 및 활용할 수 있게 하는 방식을 보여 줍니다. 자세한 내용은 Fabric Activator란? 및 비즈니스 이벤트 개요 (미리 보기)를 참조하세요.

패브릭 IQ

이 섹션에서는 새로운 Fabric IQ 워크로드에 대한 최근 개선 사항 및 기능을 요약합니다.

월 특징 자세히 알아보기
2026년 6월 운영 에이전트(정식 출시) 운영 에이전트(정식 출시)는 Real-Time Intelligence로 데이터를 모니터링하고 Fabric IQ 온톨로지를 기반으로 추론하며, 사용자의 승인을 받아 Teams 알림, 전체 추적 및 감사 기능, Microsoft Agent 365 및 Microsoft Entra ID 거버넌스와 함께 파이프라인, Notebook, 사용자 데이터 함수 및 Power Automate 흐름을 실행하는 자율 에이전트입니다. 자세한 내용은 작업 에이전트 만들기 및 구성을 참조하세요.
2026년 6월 Fabric 계획에 대한 청구(미리 보기) Fabric 계획(미리 보기)에 대한 청구는 플래너, 이해 관계자 및 뷰어에 대한 역할 기반 및 세션 기반 가격과 데이터 동기화 및 계획 시트 업데이트와 같은 자동화된 작업에 대한 작업 기반 가격 책정을 결합하는 하이브리드 모델을 사용합니다. 세션은 사용자, 역할 및 용량을 30일 기간으로 연결하고 모든 사용량 측정기를 CU(통합 Fabric 용량 단위) 모델에 연결합니다.
2026년 6월 Microsoft 365 데이터 에이전트 Copilot(정식 출시) Microsoft 365의 Fabric Data Agents Copilot(정식 출시)를 사용하면 비즈니스 사용자가 관리자 관리 게시와 Entra ID에 의해 적용되는 데이터 권한을 통해 Microsoft 365 Copilot 내에서 직접 거버넌스가 적용된 Fabric 데이터 원본을 검색하고 채팅할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
2026년 6월 Microsoft Foundry의 Fabric 데이터 에이전트에 대한 가시성(미리 보기) Microsoft Foundry의 Fabric 데이터 에이전트(미리 보기)는 대기 시간, 상태 및 오류 세부 정보를 포함하여 Foundry 에이전트 내에서 도구로 사용되는 Fabric 데이터 에이전트에 대한 모든 호출에 대한 원격 분석을 표시하므로 에이전트 작성기는 프로덕션 에이전트를 디버그하고 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
2026년 6월 Fabric Data Agent(미리 보기)의 SQL 및 Eventhouse 원본용 작성 에이전트 Creator Agent(미리 보기)는 대화형 워크플로를 통해 Fabric 데이터 에이전트 구성을 생성하고 구체화하는 AI 지원 생성 환경으로, 수동 설정을 에이전트 지침, 데이터 원본 지침 및 예제 쿼리에 대한 스키마 및 대화 인식 권장 사항으로 대체합니다. 미리 보기는 SQL 및 Eventhouse 시나리오에 중점을 둡니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
2026년 6월 Fabric 데이터 에이전트용 개선된 NL2SQL 엔진(미리 보기) Fabric 데이터 에이전트용 향상된 NL2SQL 엔진(미리 보기)은 레이크하우스, 웨어하우스 및 미러링된 데이터베이스 전반에서 자연어를 SQL로 변환하는 과정의 정확도, 투명성 및 복원력을 향상합니다. 예제 쿼리를 사용하여 패턴을 따르고, 의도가 모호할 때 명확한 질문을 하고, 구조화된 진단을 표시합니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
2026년 6월 Fabric 데이터 에이전트용 코드 인터프리터 도구(미리 보기) Fabric 데이터 에이전트의 코딩 인터프리터 도구(미리 보기) 에이전트는 데이터베이스 쿼리를 넘어 통계 분석, 예측, 코호트 분석 및 풍부한 Python 시각화를 수행하기 위해 에이전트 워크플로 내에서 직접 Python 실행됩니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
2026년 5월 Fabric 데이터 에이전트용 서비스 주체 지원(미리 보기) Fabric 데이터 에이전트는 이제 SPN(서비스 주체) 인증을 지원하므로 사용자 지정 앱 및 Microsoft Foundry 에이전트는 위임된 사용자 토큰 대신 애플리케이션 ID를 사용하여 데이터 에이전트 API를 호출합니다. 데이터 에이전트는 작업 영역 권한을 상속합니다. KQL 데이터베이스 지원은 곧 제공될 예정입니다.

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