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Microsoft Fabric의 새로운 기능

이 문서는 Microsoft Fabric 새로운 기능의 최근 검토로 지속적으로 업데이트됩니다.

Microsoft Fabric를 처음 사용하시나요?

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 약관을 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 AI 기능을 T-SQL에 직접 통합하여, 텍스트를 분류하고 감정을 분석하며 구조화된 정보를 추출하고, 언어 간에 텍스트를 번역하고, 문법을 교정할 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.
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.
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. 이제 SQL 데이터베이스에서 전체 텍스트 인덱싱을 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 감지를 사용한 AI 기반 실시간 인텔리전스(미리 보기)를 참조하세요. Anomaly Detector에 대한 청구는 12월에 시작됩니다.
Snowflake와 바로 가기를 사용한 OneLake의 Apache Iceberg 데이터 프리뷰 이제 Microsoft Fabric에서 데이터 이동이나 복제가 없이 Apache Iceberg 형식의 데이터를 소비할 수 있으며, Snowflake는 Iceberg 테이블을 직접 OneLake에 작성할 수 있는 기능을 추가했습니다. 자세한 내용은 OneLake에서 Apache Iceberg 테이블 사용을 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 Blob Storage in OneLake 바로 가기 유형(미리 보기) 이제 OneLake에서 Azure Blob Storage로의 바로 가기를 만들어 Microsoft Fabric에서 blob 데이터를 더 쉽게 통합하고 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Blob Storage 바로 가기 만들기(미리 보기)를 참조하세요.
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 Monitor를 사용하여 Fabric Eventhouse (미리 보기)로 VM 원격 분석 데이터를 라우팅하면, Azure Monitor 에이전트와 데이터 수집 규칙을 통해 스키마로 관리되는 수집, 임시 쿼리, 시계열 분석 및 활성화 작업을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 및 Azure Data Explorer(미리 보기)를 참조하세요.
Real-Time Intelligence의 비즈니스 이벤트(미리 보기) 비즈니스 이벤트(미리 보기) Activator를 통해 경고를 트리거하고, 사용자 지정 논리를 실행하고, 워크플로를 실행하고, AI 모델을 보강하고, Spark 작업, 데이터 흐름 및 Power Automate 통합할 수 있는 사용자 데이터 함수 및 Notebook에서 이벤트를 생성하여 분석, 자동화 및 AI 전반에서 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 자세한 내용은 비즈니스 이벤트 개요(미리 보기) 및 Blog: Microsoft Fabric 비즈니스 이벤트(미리 보기) 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.
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.
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.
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 for Dataflow Gen 2 Modern Get Data 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 단추가 표시되며, 와 대화를 시작하여 데이터 웨어하우징 작업을 가속화합니다. 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.
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.
DacFx Integration for Warehouse ALM Git의 DacFx 통합 및 Fabric Warehouse용 배포 파이프라인(미리 보기)을 사용하여 ALM(웨어하우스 애플리케이션 수명 주기 관리)을 간소화합니다. 자세한 내용은 Git 및 배포 파이프라인에서 DacFx 통합을 사용하여 웨어하우스 ALM 간소화를 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.
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 Delta 열 매핑 및 SQL 분석 엔드포인트 제한 사항을 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?
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 Microsoft Studio(미리 보기)의 Fabric 데이터 에이전트 사용을 참조하세요.
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.
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.
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 멀티 에이전트 오케스트레이션을 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 SQL Database 고객 관리형 키(미리 보기) 커머 관리형 키(미리 보기) 자동 TDE 및 키 회전 제어를 사용하여 작업 영역 SQL 데이터베이스 암호화에 고유한 Azure Key Vault 키를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 데이터베이스의 데이터 암호화 및 Fabric 작업 영역에 대한 Customer 관리형 키 참조하세요.
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.
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 MCP(미리 보기) Fabric MCP는 Microsoft Fabric AI 지원 코드 생성 및 항목 작성을 가능하게 하는 개발자 중심 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 에이전트 기반 개발 및 자동화를 위해 설계된 이 솔루션은 MICROSOFT MCP 이니셔티브의 일환으로 VS Code 및 GitHub Codespaces와 같은 도구와 통합됩니다. 자세한 내용은 Fabric MCP (미리 보기) 소개를 참조하세요.
Fabric 런타임 2.0(미리 보기) Runtime 2.0 (미리 보기)를 통해 Spark 4.0 및 Delta Lake 4.0을 사용하려면 OS, Java, Scala 및 Python의 최신 버전으로 업데이트하여 Spark 4.0을 활성화하십시오. 자세한 내용은 Fabric 런타임 2.0 실험적(미리 보기) 및 Apache Spark 런타임 개요를 참조하세요.
Fabric Spark 애플리케이션 비교(미리 보기) Spark 애플리케이션 비교 기능을 사용하면 사용자가 최대 4개의 Spark 애플리케이션 실행을 함께 선택하고 비교할 수 있습니다. 자세한 내용은 Blog: Fabric Spark 애플리케이션 비교 참조하세요.
Fabric Spark 진단 방출기(미리 보기) Fabric Apache Spark 진단 Emitter(미리 보기)를 사용하면 Apache Spark 사용자가 로그를 수집할 수 있습니다. Spark 애플리케이션의 이벤트 로그 및 메트릭을 Azure Event Hubs, Azure 스토리지 및 Azure 로그 분석 등 다양한 대상으로 보냅니다.
Dataflow Gen2의 Fabric 변수 라이브러리와 CI/CD(미리 보기) Fabric 변수 라이브러리는 Microsoft Fabric 워크로드에서 구성 값을 관리하는 중앙 집중식 방법을 제공합니다. Dataflow Gen2의 새로운 통합을 통해 데이터 흐름에서 이러한 변수를 직접 참조하여 환경 간에 동적 동작을 사용하도록 설정하고 CI/CD 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2의 변수 라이브러리를 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.
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.
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.
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.
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.
구체화된 레이크 뷰(미리 보기) 구체화된 레이크 뷰는 빌드 2025에서 발표되었습니다. Microsoft Fabric를 사용하면 OneLake에 저장된 데이터를 빠르고 효율적으로 쿼리할 수 있습니다.
Real-Time 인텔리전스에 대한 MCP 지원(미리 보기) 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 이제 실시간 인텔리전스(RTI)를 지원합니다.오픈소스 MCP 서버는 AI 에이전트 또는 AI 애플리케이션이 MCP 인터페이스를 통해 도구를 제공하여 페브릭 RTI와 상호 작용할 수 있도록 하여 원활한 데이터 쿼리 및 분석 기능을 지원합니다.
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 JDBC 드라이버(미리 보기) Fabric Data Engineering(미리 보기)0Microsoft JDBC 드라이버를 사용하면 Java 앱 및 BI 도구를 엔터프라이즈 인증, 풀링 및 Livy 기반 연결을 사용하여 Fabric Spark SQL에 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Data EngineeringMicrosoft JDBC 드라이버를 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.
이제 Fabric Data Warehouse Migration Assistant가 직접 연결할 수 있게 되었습니다(미리 보기) 이제 Migration Assistant 사용하여 원본 웨어하우스에 직접 연결하여 Fabric Data Warehouse 마이그레이션할 수 있습니다. 이 미리 보기 기능에 대한 자세한 내용은 데이터 웨어하우스용 Fabric 마이그레이션 도우미 및 원본 시스템에 연결하여 마이그레이트하는 방법을 참조하세요.
SQL 데이터베이스로의 Migration Assistant (미리 보기) SQL 데이터베이스의 새로운 Migration Assistant는 SQL Server 온-프레미스 워크로드를 Fabric으로 이동하는 과정을 간소화합니다. 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.
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.
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.
OneLake 카탈로그 검색 API 및 MCP 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. 자세한 내용은 OneLake 카탈로그를 참조하세요.
OneLake 데이터 액세스 역할(미리 보기) Lakehouse에 대한 OneLake 데이터 액세스 역할은 미리보기입니다. 역할 권한 및 사용자/그룹 할당은 새 폴더 보안 사용자 인터페이스를 통해 쉽게 업데이트할 수 있습니다. 예를 들어 Fabric 내에서 OneLake 보안을 통해 미러된 Azure Databricks 데이터 보호를 참조하세요.
OneLake 보안(미리 보기) 현재 미리 보기 기능인 OneLake 보안은 폴더, 행 및 열 수준 보안을 포함하여 OneLake 데이터에 대한 세분화된 액세스 제어입니다. 자세한 내용은 OneLake 바로 가기 보안 및 OneLake 데이터 액세스 보안 API를 참조하세요. OneLake 보안에 대한 심층 분석 및 무료 백서도 읽을 수 있습니다.
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.
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 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.
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.
SAP Datasphere 미러링 및 복사 작업 지원(미리 보기) Microsoft Fabric에서 SAP 연결은 이제 SAP Datasphere에 대한 미러링 및 복사 작업 지원을 미리보기 기능으로 제공합니다.
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.
OneLake 보안을 사용하여 미러된 Azure Databricks 데이터를 보호(미리 보기) OneLake 보안을 사용하여 미리보기 기능으로 제공되는 Fabric의 미러된 Azure Databricks 데이터를 보안할 수 있습니다. 이제 Unity 카탈로그(UC) 정책을 Microsoft OneLake 보안에 매핑할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Databricks 관리되는Automatic ID를 참조하세요.
SharePoint 및 OneDrive 바로 가기 ID(미리 보기) OneLake SharePoint 및 OneDrive 바로 가기 이제 작업 영역 ID 및 서비스 주체 인증을 지원하여 개별 사용자 자격 증명을 사용하지 않고 중앙 집중식 자격 증명 관리, 더 높은 API 제한 및 테넌트 간 액세스를 지원합니다. 자세한 내용은 OneDrive 만들기 또는 SharePoint 바로 가기 및 Workspace ID를 참조하세요.
바로 가기 변환(미리 보기) 바로 가기 변환을 사용하면 데이터를 OneLake로 가져오거나 OneLake 내에서 이동할 때 파일을 델타 테이블로 자동으로 변환하여 파이프라인 없이 데이터를 항상 동기화 상태로 유지할 수 있습니다. 자세한 내용은 바로 가기 파일 변환을 참조하세요.
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) Spark Connector for SQL databases를 사용하면 Spark에서 Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, Azure VM의 SQL Server, 그리고 Fabric SQL 데이터베이스에 대해 읽기 및 쓰기가 가능하며, 기본 제공 인증 및 PySpark 지원을 제공합니다. 자세한 내용은 SQL 데이터베이스용 Spark 커넥터 설명서를 참조하세요.
최대 vCore 설정을 사용하여 SQL Database 제어 컴퓨팅 사용률 이제 개발 또는 테스트 데이터베이스의 Fabric 용량 사용률을 줄이기 위해 최대 vCore 사용률을 제한하여 SQL 데이터베이스에서 컴퓨팅 사용량(미리 보기)을 제어할 수 있습니다. 미리 보기 기능입니다.
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.
Fabric Eventstream(미리 보기)에서의 SQL 연산자입니다. 새 SQL 연산자를 사용하면 사용자 지정 SQL 구문을 사용하여 사용자 지정 변환을 만들 수 있는 유연성과 제어를 통해 실시간 데이터 변환을 수행할 수 있습니다. 시작하려면 SQL 코드 편집기(미리 보기)를 사용하여 이벤트 처리를 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.
멀티태스킹 및 기타 UI 향상을 위한 탭 탐색 이제 Fabric 탭을 지원하여 여러 항목을 열고 쉽게 전환할 수 있습니다. 열려 있는 모든 작업 영역에서 항목을 찾아보고 열 수 있는 개체 탐색기를 제공합니다. 자세한 내용은 Fabric 포털에서 탭 탐색 및 Fabric의 새로운 멀티태스킹 기능(미리 보기)을 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 풀을 사용하면 관리자가 자신의 워크로드에 대한 워크로드 분류자 및 리소스 할당을 구성할 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.
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.
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 4월 명시적인 트랜잭션 내에서 웨어하우스 ALTER TABLE 연산을 지원(일반 공급 가능) 지원되는 ALTER TABLE Transact-SQL 작업은 이제 Fabric Data Warehouse 명시적 사용자 정의 트랜잭션 내에서 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Transactions in Fabric Data Warehouse를 참조하세요.
2026년 4월 바로 가기 변환(일반적으로 사용할 수 있는) 바로 가기 변환은 데이터를 OneLake로 가져오거나 OneLake 내에서 이동할 때 구조화된 파일을 델타 테이블로 자동으로 전환하여 파이프라인 없이 데이터를 항상 동기화 상태로 유지합니다. 자세한 내용은 바로 가기 파일 변환을 참조하세요.
2026년 3월 작업 영역 IP 방화벽 규칙(일반 제공) 작업 영역 IP 방화벽 규칙을 사용하면 작업 영역 관리자가 Fabric 작업 영역에 액세스할 수 있는 공용 IP 주소 또는 IP 범위의 허용 목록을 정의하여 승인된 네트워크 위치에 대한 인바운드 액세스를 제한할 수 있습니다. 자세한 내용은 IP 방화벽 규칙을 사용하여 작업 영역 보호를 참조하세요.
2026년 3월 ANY_VALUE 집계 함수 Fabric Data Warehouse ANY_VALUE 집계 함수를 도입하여 GROUP BY 절의 일부가 될 필요 없이 각 그룹에서 대표 값을 반환할 수 있습니다. 이는 그룹화된 행이 동일한 논리 값을 공유하거나 정확한 선택이 중요하지 않은 경우에 특히 유용하므로 쿼리를 간소화하고 상용구 집계 논리를 줄이며 쿼리 가독성을 향상시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 ANY_VALUE(Transact-SQL) 함수 참조하세요.
2026년 3월 Fabric 데이터 에이전트(일반 출시) Lakehouse, Warehouse, 의미 체계 모델, Eventhouse, SQL Database 및 미러된 데이터베이스와 같은 데이터 원본에 대한 자연어 질문에 대답하는 데이터 에이전트를 만들고 구성하고 게시하고 공유합니다. 진단 사용 문제 해결 및 종단 간 수명 주기 관리를 위한 CI/CD와 같은 추가 기능도 일반적으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
2026년 3월 ANY_VALUE 집계 함수 Fabric Data Warehouse ANY_VALUE 집계 함수를 도입하여 GROUP BY 절의 일부가 될 필요 없이 각 그룹에서 대표 값을 반환할 수 있습니다. 이는 그룹화된 행이 동일한 논리 값을 공유하거나 정확한 선택이 중요하지 않은 경우에 특히 유용하므로 쿼리를 간소화하고 상용구 집계 논리를 줄이며 쿼리 가독성을 향상시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 ANY_VALUE(Transact-SQL) 함수 참조하세요.
2026년 3월 Fabric 실시간 인텔리전스의 맵(일반 출시) Microsoft Fabric Maps를 사용하면 Microsoft Fabric 실시간 및 기록 위치 데이터를 시각화하여 라이브 이벤트를 모니터링하고 공간 패턴을 분석하며 시간 기반 인사이트와 함께 지리적 컨텍스트를 이해할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Maps란 무엇입니까?
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.
2026년 3월 Dataflow Gen2의 미리보기 전용 단계(일반 사용 가능) 미리 보기 전용 단계는 데이터 미리 보기의 제작 단계에서만 실행되는 Dataflow Gen2의 변환 단계입니다. 런타임 동작 또는 프로덕션 논리에 영향을 주지 않도록 실행 작업에서 제외됩니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2의 미리 보기 전용 단계를 참조하세요.
2026년 3월 Fabric 데이터 대상에서의 스키마 지원 (일반 출시) Fabric 데이터 대상의 스키마 지원(일반 공급) Dataflow Gen2를 사용하면 Fabric SQL 데이터베이스, Lakehouses 및 Warehouse에 대한 특정 스키마에 쓸 수 있으므로 팀은 별도의 대상을 만들지 않고도 도메인별로 테이블을 구성하고 공유 환경에서 공동 작업을 개선할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2 데이터 대상 및 관리되는 설정을 참조하세요.
2026년 3월 AI 기반 프롬프트 변환(일반 제공) AI-Powered 프롬프트 변환(일반 공급) 은 생성 AI를 Dataflow Gen2의 하위 코드 데이터 변환에 통합하므로 작성자는 명시적 AI 미터를 고려한 작업으로 기계 학습 모델을 빌드하거나 관리하지 않고 자연어 프롬프트를 사용하여 데이터를 보강하고 변환할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2의 Fabric AI 프롬프트를 참조하세요.
2026년 3월 파워 쿼리용 IBM Netezza ODBC 드라이버 커넥터(일반 공급) IBM Netezza ODBC 드라이버(일반 공급)는 임베디드 Simba 드라이버에서 고객이 제공하는 IBM Netezza ODBC 드라이버로 전환하여 신뢰할 수 있는 IBM Netezza 연결을 제공하여 기존 커넥터 재사용에 대한 장기적인 지원과 향후 준비 환경을 보장합니다. 자세한 내용은 IBM Netezza 데이터베이스 커넥터를 참조하세요.
2026년 3월 파워 쿼리용 Google BigQuery 커넥터 (일반 공급) Google BigQuery 커넥터(일반 공급)는 향상된 안정성과 보안 표준에 부합하는 기능을 제공합니다. 내구성, 규정 준수 및 향후 향상된 기능을 위해 설계되었습니다. 자세한 내용은 Google BigQuery 커넥터를 참조하세요.
2026년 3월 게이트웨이용 PowerShell 모델(일반 공급) 게이트웨이용 PowerShell 모델(일반 공급) 은 버전 검색 및 업그레이드 제어를 위한 새로운 명령을 사용하여 게이트웨이 수명 주기, 업데이트, 복원 및 구성 관리에 대해 완전히 지원되는 프로덕션 준비 자동화를 제공합니다. 대규모 스크립트 기반 게이트웨이 작업을 더 쉽고 강력하게 만듭니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터 게이트웨이에 대한 PowerShell 지원을 참조하세요.
2026년 3월 VNet 데이터 게이트웨이에 대한 인증서 및 프록시 지원(일반 공급) VNet 데이터 게이트웨이에 대한 인증서 및 프록시 지원(일반 공급) 은 직접 인터넷 액세스가 제한될 때 게이트웨이 인증 및 프록시 라우팅에 엔터프라이즈 발급 인증서를 사용하여 엔터프라이즈 환경에서 안전하고 호환되는 연결을 가능하게 합니다. 이 기능은 보안을 강화하고 회사 네트워크 정책을 지원합니다. 자세한 내용은 VNet(가상 네트워크) 데이터 게이트웨이 관리를 참조하세요.
2026년 3월 Fabric (일반 공급 중) 로우 코드 AutoML 사용자 경험 AutoML 또는 자동화된 Machine Learning는 machine learning 모델을 개발하는 데 시간이 많이 걸리고 복잡한 작업을 자동화하는 프로세스입니다. 새로운 낮은 코드 AutoML 환경은 회귀, 예측, 분류 및 다중 클래스 분류를 비롯한 다양한 작업을 지원합니다. 시작하려면 자동화된 ML(미리 보기)을 사용하여 모델 만들기를 참조하세요.
2026년 3월 다중 모드 워크플로를 위한 AI 함수 도우미(미리 보기) 새 AI 함수 도우미는 다중 모달 파일 처리를 간소화합니다: aifunc.load은 선택적 프롬프트와 스키마를 사용하여 폴더에서 파일을 테이블로 수집하고, aifunc.list_file_paths은 AI 함수에 사용할 파일 URL을 열거하며, ai.infer_schema는 ai.extract와 호환되는 추출 스키마를 유추합니다. 자세한 내용은 AI 함수를 사용하여 데이터 변환 및 보강을 참조하세요.
2026년 3월 Fabric Notebook 공개 API(일반 출시) Fabric Notebook 공용 API(일반 공급)를 사용하면 전체 CRUD 지원, 매개 변수화 및 세션 구성을 사용한 Job Scheduler API 실행 및 서비스 주체 인증을 사용하여 프로그래밍 방식으로 Notebook을 관리하고 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 항목 – REST API(코어) 및 작업 스케줄러 – REST API(코어)를 참조하세요.
2026년 3월 Eventstream SQL 연산자(일반 출시) Eventstream SQL 연산자(일반 공급)를 사용하면 단일 SQL 연산자로부터 여러 대상에 쓰기, 이벤트 순서 정책, 지연된 이벤트 도착 처리를 포함하여 Fabric에서 SQL 기반 스트림 처리를 지원하여 복원력 있는 실시간 파이프라인을 구현할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 코드 편집기를 사용하여 이벤트 처리를 참조하세요.
2026년 3월 웨어하우스용 OAP(아웃바운드 액세스 보호)(일반 공급) 웨어하우스에 대한 OAP(아웃바운드 액세스 보호) 지원(일반 공급)은 특정 Azure Data Lake Storage Gen2 계정, 기타 Fabric 작업 영역 및 승인된 외부 커넥터를 포함한 외부 원본을 제어할 수 있는 커넥터 규칙을 통해 엔터프라이즈 환경에 대한 보다 강력한 데이터 반출 보호를 제공합니다. 자세한 내용은 데이터 웨어하우스 워크로드에 대한 작업 영역 아웃바운드 액세스 보호를 참조하세요.
2026년 3월 작업 영역 수준 워크로드 할당 및 중앙 집중식 관리자 이제 작업 영역 관리자는 하나 이상의 작업 영역에 워크로드를 직접 추가할 수 있습니다. 워크로드 허브에서 관리자는 작업 영역에 직접 워크로드를 추가할 수 있습니다. Fabric 관리 포털에는 이제 조직 전체의 워크로드 거버넌스를 위한 단일 창인 전용 관리 워크로드 탭이 포함되어 있습니다.
2026년 3월 Fabric 확장성 도구 키트(일반 출시) Extensibility Toolkit는 파트너와 고객이 완전한 Microsoft 지원을 통해 사용자 지정 Fabric 워크로드를 빌드, 유효성 검사 및 프로덕션에 게시할 수 있는 기회를 만듭니다. 새 Fabric 커뮤니티 리포지토리도 있습니다. 이 리포지토리에는 테넌트에 추가할 수 있는 확장성 도구 키트를 사용하여 빌드된 다양한 항목 유형이 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 확장성 도구 키트 개요를 참조하세요.
2026년 3월 작업 영역 태그(일반 공급) 작업 영역 태그는 작업 영역 수준에서 공유 컨텍스트를 추가하므로 팀은 팀, 프로젝트 또는 비용 센터별로 작업 영역을 구성하고, 작업 영역 목록 및 OneLake 카탈로그 탐색기의 태그별로 작업 영역을 필터링하고, API를 사용하여 대규모로 태그를 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 태그 개요 및 태그 정의 참조하세요.
2026년 3월 Fabric 관리자용 OneLake 카탈로그에서 관리 (일반 출시) Fabric 관리자를 위한OneLake 카탈로그 거버넌스는 관리 탭에서 관리 인사이트, 권장 작업 및 보고서를 제공하여 용량, 도메인 및 항목에 대한 거버넌스를 개선합니다. 자세한 내용은 OneLake 카탈로그 및 OneLake 카탈로그에서의 거버넌스를 참조하세요.
2026년 3월 온프레미스 데이터 게이트웨이 자동 업데이트(관리자가 트리거됨)(일반 출시) 온-프레미스 데이터 게이트웨이 자동 업데이트(관리자 트리거) 를 사용하면 관리자가 자동 설치 타이밍에 의존하지 않고 요청 시 게이트웨이 업데이트를 트리거할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 PowerShell을 통해 유지 관리 기간 및 프로그래밍 방식 업데이트에 맞게 업데이트 타이밍을 제어할 수 있습니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터 게이트웨이 업데이트를 참조하세요.
2026년 3월 Warehouse SQL 감사 로그(일반적으로 사용 가능) Fabric Data Warehouse 및 SQL 분석 엔드포인트의 SQL 감사 로그는 모든 데이터베이스 활동의 포괄적이고 변경할 수 없는 레코드를 제공합니다. 이벤트 타임스탬프, 작업을 트리거한 사용자 또는 프로세스 및 실행된 T-SQL 문과 같은 중요한 세부 정보를 캡처합니다. 시작하려면 SQL 감사 로그를 구성하는 방법을 참조하세요.
2026년 3월 COPY INTO 및 OPENROWSET의 원본으로 사용하는 OneLake(일반 공급) COPY INTO 및 OPENROWSET T-SQL 문은 Fabric Data Warehouse OneLake 경로에서 직접 읽을 수 있으므로 외부 스토리지 또는 복잡한 설정 없이 Lakehouse 폴더에서 SQL 기반 데이터 수집 및 임시 쿼리를 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 웨어하우스로 데이터 수집을 참조하세요.
2026년 3월 Microsoft Fabric의 Oracle 데이터베이스 미러링 (일반 공급) Oracle 데이터베이스 미러링이 Microsoft Fabric에서 Oracle 자율 데이터베이스와 같은 지원 업데이트를 포함하여 이제 일반적으로 사용 가능합니다. 자세한 내용은 미러링 Oracle 데이터베이스, 자습서: Oracle 데이터베이스 미러링 설정 및 Oracle 미러링 제한을 참조하세요.
2026년 3월 SQL Database DDM(동적 데이터 마스킹)(GA) 동적 데이터 마스킹에서는 권한이 없는 사용자로 마스킹하여 중요한 데이터 노출을 제한합니다. 애플리케이션의 보안 설계 및 코딩을 크게 간소화할 수 있습니다.
2026년 3월 Fabric SQL Database GA(고객 관리형 키) 고객 관리형 키를 사용하면 자동 TDE 및 키 회전 제어를 사용하여 작업 영역 SQL 데이터베이스 암호화에 고유한 Azure Key Vault 키를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 데이터베이스의 데이터 암호화 및 Fabric 작업 영역에 대한 Customer 관리형 키 참조하세요.
2026년 3월 Amazon S3 바로 가기에 대한 Microsoft Entra 서비스 주체 지원 Microsoft Entra 서비스 주체를 사용하여 OneLake 바로 가기를 통해 Amazon S3에 액세스할 수 있으며, 이로 인해 장기 AWS 액세스 키가 더 이상 필요하지 않습니다. 이 통합은 수명이 짧은 표준 기반 토큰에 OIDC(OpenID Connect)를 사용하고, 클라우드 간 ID 관리를 간소화하며, AWS CloudTrail을 통한 완전한 감사 기능을 가능하게 합니다. 시작하려면 서비스 주체 인증을 사용하여 AWS S3 바로 가기를 참조하세요.
2026년 2월 Dataflow Gen2에 대한 최신 계산기(일반 공급) Dataflow Gen2용 최신 쿼리 평가 엔진(최신 평가기)은 .NET 코어 버전 8에서 실행되는 새 쿼리 실행 엔진을 제공하므로 일부 시나리오에서 데이터 흐름 실행의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2에 대한 최신 평가기를 참조하세요.
2026년 2월 GraphQL용 API용 CI/CD(일반 공급) 팀은 GraphQL용 API용 CI/CD를 사용하여 Git에서 GraphQL 항목을 관리하고, 친숙한 끌어오기 요청 워크플로와 공동 작업하고, CI/CD를 사용하여 환경 전반에서 변경 내용을 승격할 수 있습니다. 자세한 내용은 GraphQL용 API의 소스 제어 및 배포 파이프라인을 참조하세요.
2026년 2월 Snowflake Key-Pair 인증(일반 제공) 이제 Snowflake Key-Pair 인증 일반 공급되며, Power BI 의미 체계 모델, Dataflow Gen2, 데이터 파이프라인, 복사 작업 및 미러링에서 Snowflake 연결에 대한 암호 없는 RSA/ECDSA 암호화 키 인증을 제공합니다. 자세한 내용은 스노우플레이크 커넥터 키-페어 인증을 참조하세요.
2026년 2월 의미 링크(일반 이용 가능) 이제 Semantic Link 일반 공급되며, 데이터 과학자, BI 엔지니어 및 데이터 엔지니어가 Notebook에서 직접 의미 체계 모델을 사용하고, Power BI 작업을 자동화하고, Spark 및 SQL 작업을 간소화할 수 있는 공유 의미 체계 계층을 통해 AI, BI 및 데이터 엔지니어링을 연결합니다. 자세한 내용은 Spark 런타임 2.0 및 의미 체계 링크 개요를 참조하세요.
2026년 2월 Fabric의 기본 도메인 레이블(일반 공급) 이제 기본 도메인 민감도 레이블이 일반 공급됩니다. 수동 단계 없이 데이터가 생성에서 올바르게 분류되도록 도메인 내에서 만든 새 항목에 민감도 레이블을 자동으로 적용합니다. 자세한 내용은 도메인 수준 기본 민감도 레이블을 참조하세요.
2026년 2월 Microsoft OneLake 및 Snowflake의 상호 운용성(일반 공급) OneLake 및 Snowflake 상호 운용성을 사용하면 아이스버그 데이터의 양방향 읽기, OneLake에서 Snowflake 관리 빙산 테이블의 네이티브 스토리지, Snowflake 액세스를 위한 Iceberg 형식으로 자동 Fabric 데이터 변환 및 OneLake의 Snowflake 항목을 포함한 새로운 UI 환경을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 OneLake에서 Iceberg 테이블이 있는 Snowflake 및 OneLake 개발자 지침을 참조하세요.
2026년 2월 데이터 계열 색(일반 공급) Real-Time 대시보드의 데이터 계열 색 을 사용하면 작성자가 원형, 시간, 선, 영역, 가로 막대형, 열, 변칙 및 분산형 차트에서 각 데이터 계열에 대한 색 할당을 직접 제어할 수 있으므로 일관된 시각적 스토리텔링과 의미 있는 색으로 구분된 인사이트를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Real-Time 대시보드 시각적 개체 사용자 지정을 참조하세요.
2026년 2월 프라이빗 엔드포인트 뒤에 있는 Azure Databricks 작업 영역에서 Azure Databricks 카탈로그를 미러링합니다 (일반 공급) Azure Databricks 카탈로그를 프라이빗 엔드포인트 뒤에 있는 Azure Databricks 작업 영역에서 미러링하는 것은 Virtual Network 데이터 게이트웨이를 사용하여 보안 프라이빗 연결을 설정합니다. 이 기능을 사용하면 네트워크 격리를 유지하면서 Unity 카탈로그 메타데이터 및 데이터를 Fabric 미러링할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Databricks Unity 카탈로그 미러링 및 프라이빗 엔드포인트를 통해서만 접근할 수 있는 작업 영역에서의 미러링을 참조하세요.
2026년 2월 OneLake 테이블 API(일반적으로 사용 가능) OneLake 테이블 API 는 일반적으로 사용할 수 있으며, Apache Iceberg REST 카탈로그 및 Delta Lake API를 사용하여 OneLake에서 테이블을 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 OneLake 테이블 API를 참조하세요.
2026년 1월 패브릭 식별자(일반 제공) Fabric ID 테넌트 제한 제어 기본 제한을 1,000개에서 10,000개의 ID로 늘리고 테넌트 관리자가 관리 포털 또는 REST API를 통해 Fabric ID(작업 영역 ID)에 대한 사용자 지정 제한을 설정할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 작업 영역 ID 및 테넌트 설정 인덱스를 참조하세요.
2026년 1월 MERGE 지원 MERGE T-SQL 구문이 이제 Fabric Data Warehouse에서 일반적으로 사용할 수 있게 되었습니다. 이 DML 문은 원본 테이블과 대상 테이블 간의 조건에 따라 변환을 실행하기 위한 매끄럽고 균일한 방법을 제공합니다. MERGE를 사용하여 단일 명령으로 INSERT, UPDATE 및 삭제를 모두 수행합니다.
2025년 12월 DATE_BUCKET() 함수는 Fabric Data Warehouse(정식 출시) Fabric Data Warehouse의 DATE_BUCKET() 함수는DATE_BUCKET(unit, length, datetime) 사용자 지정 시간 기반으로 집계(예: 2개월 또는 3주)를 할 수 있도록 해줍니다. 자세한 내용은 DATE_BUCKET(T-SQL)를 참조하세요.
2025년 12월 Fabric Data Warehouse 증분 통계 새로 고침 증분 통계 새로 고침은 자동 통계 업데이트에 대한 성능 최적화입니다. 전체 열 대신 새로 추가된 행만 샘플링하여 자동 통계 업데이트 기간을 줄일 수 있으므로 실행하기 전에 통계를 업데이트해야 하는 사용자 쿼리의 속도를 높일 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse 통계 참조하세요.
2025년 12월 Fabric Data Warehouse 자동 관리 통계 새로 고침 이 기능을 사용하도록 설정하면 SELECT 쿼리 중에 자동으로 생성되는 열 통계는 이제 데이터가 변경된 후 사전에 새로 고칠 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자 쿼리가 실행되기 전에 통계 업데이트를 기다려야 할 가능성이 줄어들어 사용자 쿼리 시간이 줄어듭니다. 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse 통계 참조하세요.
2025년 12월 Lakehouse 스키마(일반적으로 사용할 수 있는) 이제 일반 공급되는 Lakehouse 스키마 를 사용하면 더 나은 데이터 검색, 액세스 제어 등을 위해 테이블을 그룹화할 수 있습니다. 자세한 내용은 Lakehouse 스키마를 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 2월 Fabric 인플루언서 스포트라이트 2026 Fabric 인플루언서 스포트라이트 2026년 2월은 Microsoft MVP 및 Fabric 슈퍼 사용자가 작성한 Microsoft Fabric의 다양한 측면을 다루는 블로그 게시물, 비디오, 프레젠테이션을 강조합니다.
2026년 1월 Fabric 인플루언서 스포트라이트 2026년 1월 Fabric 인플루언서 스포트라이트 2026년 1월은 Microsoft Fabric의 다양한 측면을 다루는 Microsoft MVP와 Fabric 슈퍼 사용자들의 블로그 게시물, 비디오 및 프레젠테이션을 강조합니다.
2025년 12월 Fabric 인플루언서 조명 2025년 12월 2025년 12월 Fabric 인플루언서 스포트라이트는 Data Warehouse, Power BI, 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, Real-Time 인텔리전스, 데이터베이스 및 Fabric 관리자 간에 뛰어난 Fabric 콘텐츠를 만드는 MVP 및 슈퍼 사용자를 강조 표시하며, 커뮤니티에서 배울 비디오 및 블로그에 대한 링크가 있습니다. 좋은 한 해 주셔서 감사합니다! 우리는 2026 년에 당신을 볼 수 있습니다!
2025년 12월 Fabric 확장성 도구 키트 콘테스트 Fabric 확장성 툴킷 커뮤니티 콘테스트에 참가하고 새 UX, API, 노트북 또는 바로 가기를 빌드합니다. 2026년 2월 13일까지 제출; 수상자는 2026년 2월 20일을 발표했습니다. 자세한 내용은 확장성 도구 키트 개요 및확장성 도구 키트 시작 정보를 참조하세요.

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Power BI

Important

Chrome 94, Microsoft Edge 94, Safari 16.4, Firefox 93 이상의 웹 브라우저 버전에서 Power BI 액세스하는 경우 2024년 8월 31일까지 웹 브라우저를 최신 버전으로 업그레이드해야 합니다. 이 날짜 이후에 오래된 브라우저 버전을 사용하면 Power BI 기능에 액세스할 수 없습니다.

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 3월 노트북 및 용량 메트릭 앱(미리 보기)에서 AI 기능 비용 투명성 AI 함수 진행률 표시줄 비용 계산기는 Notebook에서 실행하는 동안 실시간 토큰 예측 및 용량 단위를 표시하는 구성 가능한 모드(기본, 통계, 사용 안 함)를 지원합니다. 용량 메트릭 앱에는 사용량을 Spark 및 Dataflows Gen2와 구분하는 전용 AI Functions 작업이 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 용량 메트릭 앱은 무엇입니까? 및 Fabric 사용량의 Copilot 참조하세요.
2026년 3월 OneLake 카탈로그 검색 API 및 MCP 도구(미리 보기) OneLake 카탈로그 검색 API 및 MCP 도구(미리 보기) 는 카탈로그 메타데이터 및 사용자 권한에 따라 액세스 가능한 자산에서 일치하는 항목을 찾기 위해 단일 검색 요청으로 코드에 작업 영역 간 검색을 제공합니다. 이 기능은 AI 에이전트용 Fabric Core MCP 서버에 기본 제공 도구로도 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 OneLake 카탈로그를 참조하세요.
2026년 3월 작업 영역 수준 워크로드 할당 및 중앙 집중식 관리자 이제 작업 영역 관리자는 하나 이상의 작업 영역에 워크로드를 직접 추가할 수 있습니다. 워크로드 허브에서 관리자는 작업 영역에 직접 워크로드를 추가할 수 있습니다. Fabric 관리 포털에는 이제 조직 전체의 워크로드 거버넌스를 위한 단일 창인 전용 관리 워크로드 탭이 포함되어 있습니다.
2026년 3월 Fabric 확장성 도구 키트(일반 출시) Extensibility Toolkit는 파트너와 고객이 완전한 Microsoft 지원을 통해 사용자 지정 Fabric 워크로드를 빌드, 유효성 검사 및 프로덕션에 게시할 수 있는 기회를 만듭니다. 새 Fabric 커뮤니티 리포지토리도 있습니다. 이 리포지토리에는 테넌트에 추가할 수 있는 확장성 도구 키트를 사용하여 빌드된 다양한 항목 유형이 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 확장성 도구 키트 개요를 참조하세요.
2026년 3월 작업 영역 태그(일반 공급) 작업 영역 태그는 작업 영역 수준에서 공유 컨텍스트를 추가하므로 팀은 팀, 프로젝트 또는 비용 센터별로 작업 영역을 구성하고, 작업 영역 목록 및 OneLake 카탈로그 탐색기의 태그별로 작업 영역을 필터링하고, API를 사용하여 대규모로 태그를 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 태그 개요 및 태그 정의 참조하세요.
2026년 3월 Fabric 관리자용 OneLake 카탈로그에서 관리 (일반 출시) Fabric 관리자를 위한OneLake 카탈로그 거버넌스는 관리 탭에서 관리 인사이트, 권장 작업 및 보고서를 제공하여 용량, 도메인 및 항목에 대한 거버넌스를 개선합니다. 자세한 내용은 OneLake 카탈로그 및 OneLake 카탈로그에서의 거버넌스를 참조하세요.
2026년 3월 Microsoft Fabric을 사용하여 에이전트 관련 애플리케이션을 구현합니다 블로그 게시물 Microsoft Fabric를 사용한 에이전트 애플리케이션 운영은 다중 에이전트 오케스트레이션, SQL Database 및 Cosmos DB의 운영 원격 분석 캡처, Eventstream을 통한 실시간 안전 모니터링, Lakehouse, 의미론적 모델 및 Power BI를 활용한 엔드 투 엔드 분석을 포함하여 에이전트 AI 앱의 프로덕션 준비 패턴을 통해 에이전트 동작을 측정 가능한 비즈니스 인사이트로 전환하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 Agentic Banking App 참조 구현을 참조하세요.
2026년 2월 Fabric-cicd 도구에 대한 공식 지원 fabric-cicd Python 라이브러리는 이제 Fabric 작업 영역 간 CI/CD 배포를 위해 공식적으로 지원되는 도구입니다. 개발자, 테스트 및 Prod 환경에서 종속성 관리 및 매개 변수화를 제공합니다. 자세한 내용은 빌드 환경을 사용하는 Git 기반 배포를 참조하세요.
2026년 2월 Fabric의 기본 도메인 레이블(일반 공급) 이제 기본 도메인 민감도 레이블이 일반 공급됩니다. 수동 단계 없이 데이터가 생성에서 올바르게 분류되도록 도메인 내에서 만든 새 항목에 민감도 레이블을 자동으로 적용합니다. 자세한 내용은 도메인 수준 기본 민감도 레이블을 참조하세요.
2026년 2월 OneLake 보안 백서 상호 운용 가능한 OneLake 보안 백서는 분산 엔진 수준 적용을 통해 중앙 집중식 정책 정의에 대한 비전을 제시합니다. 이를 통해 여러 플랫폼 및 엔진에서 작동하는 세분화된 액세스 제어 및 거버넌스 정책을 사용할 수 있습니다. 백서는 OneLake 보안 백서를 참조하세요.
2026년 1월 Microsoft Fabric 작업 영역 수준 IP 방화벽 규칙 소개(미리 보기) 작업 영역 수준 IP 방화벽 규칙(미리 보기) 을 사용하면 작업 영역 관리자가 단일 IP 주소, IP 범위 또는 CIDR 블록을 사용하여 IP 허용 목록을 정의하여 인바운드 공용 네트워크 액세스를 제한할 수 있습니다. 이 규칙은 Fabric 서비스에 도달하기 전에 네트워크 계층의 다른 모든 인바운드 요청을 차단합니다. 자세한 내용은 IP 방화벽 규칙을 사용하여 작업 영역 보호를 참조하세요.
2026년 1월 패브릭 식별자(일반 제공) Fabric ID 테넌트 제한 제어 기본 제한을 1,000개에서 10,000개의 ID로 늘리고 테넌트 관리자가 관리 포털 또는 REST API를 통해 Fabric ID(작업 영역 ID)에 대한 사용자 지정 제한을 설정할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 작업 영역 ID 및 테넌트 설정 인덱스를 참조하세요.
2026년 1월 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.
2026년 1월 OneLake 보안 세분화된 API(미리 보기) 세분화된 OneLake 보안 API(미리 보기) 는 개별 보안 역할 관리를 위한 개별 만들기, 가져오기 및 삭제 역할 API를 제공합니다. 이 기능을 사용하면 전체 역할 컬렉션 제출 없이도 대상 업데이트, 드리프트 검색, CI/CD 파이프라인 및 코드로 정책 시나리오를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 OneLake 데이터 액세스 보안 API를 참조하세요.
2026년 1월 OneLake 카탈로그 – 관리 탭에서 Fabric 보안 인사이트를 확장합니다 Fabric OneLake 카탈로그 거버넌스 탭의 보안 인사이트 보안 및 거버넌스 보고서를 Microsoft Purview Hub에서 OneLake 카탈로그 거버넌스 탭의 새 관리자 보고서로 이동합니다. 데이터 카탈로그와 함께 민감도 레이블 및 데이터 손실 방지 범위를 볼 수 있습니다.
2025년 12월 운영 에이전트 청구 이해하기(미리 보기) 운영 에이전트 (미리보기)의 청구가 곧 활성화되는 방법을 이해합니다. 자세한 내용은 사용 에이전트 용량 및 청구 및 Fabric 사용량의 Copilot 참조하세요.

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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
2025년 12월 Microsoft Fabric를 서비스 주체를 사용하여 Azure DevOps에 연결하는 방법 Azure DevOps Fabric Git 통합에 대한 보안 주체 지원을 사용하면 자동 git 자격 증명에만 의존하는 대신 구성된 자격 증명을 사용하여 Fabric 작업 영역을 Azure DevOps 리포지토리에 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Git Connect API 및 서비스 주체와의 Git 통합 참조하세요.

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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.

월 특징 자세히 알아보기
2026년 3월 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.
2026년 3월 Dataflow Gen2의 미리보기 전용 단계(일반 사용 가능) 미리 보기 전용 단계는 데이터 미리 보기의 제작 단계에서만 실행되는 Dataflow Gen2의 변환 단계입니다. 런타임 동작 또는 프로덕션 논리에 영향을 주지 않도록 실행 작업에서 제외됩니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2의 미리 보기 전용 단계를 참조하세요.
2026년 3월 Fabric 데이터 대상에서의 스키마 지원 (일반 출시) Fabric 데이터 대상의 스키마 지원(일반 공급) Dataflow Gen2를 사용하면 Fabric SQL 데이터베이스, Lakehouses 및 Warehouse에 대한 특정 스키마에 쓸 수 있으므로 팀은 별도의 대상을 만들지 않고도 도메인별로 테이블을 구성하고 공유 환경에서 공동 작업을 개선할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2 데이터 대상 및 관리되는 설정을 참조하세요.
2026년 3월 AI 기반 프롬프트 변환(일반 제공) AI-Powered 프롬프트 변환(일반 공급) 은 생성 AI를 Dataflow Gen2의 하위 코드 데이터 변환에 통합하므로 작성자는 명시적 AI 미터를 고려한 작업으로 기계 학습 모델을 빌드하거나 관리하지 않고 자연어 프롬프트를 사용하여 데이터를 보강하고 변환할 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2의 Fabric AI 프롬프트를 참조하세요.
2026년 3월 파워 쿼리용 IBM Netezza ODBC 드라이버 커넥터(일반 공급) IBM Netezza ODBC 드라이버(일반 공급)는 임베디드 Simba 드라이버에서 고객이 제공하는 IBM Netezza ODBC 드라이버로 전환하여 신뢰할 수 있는 IBM Netezza 연결을 제공하여 기존 커넥터 재사용에 대한 장기적인 지원과 향후 준비 환경을 보장합니다. 자세한 내용은 IBM Netezza 데이터베이스 커넥터를 참조하세요.
2026년 3월 파워 쿼리용 Google BigQuery 커넥터 (일반 공급) Google BigQuery 커넥터(일반 공급)는 향상된 안정성과 보안 표준에 부합하는 기능을 제공합니다. 내구성, 규정 준수 및 향후 향상된 기능을 위해 설계되었습니다. 자세한 내용은 Google BigQuery 커넥터를 참조하세요.
2026년 3월 게이트웨이용 PowerShell 모델(일반 공급) 게이트웨이용 PowerShell 모델(일반 공급) 은 버전 검색 및 업그레이드 제어를 위한 새로운 명령을 사용하여 게이트웨이 수명 주기, 업데이트, 복원 및 구성 관리에 대해 완전히 지원되는 프로덕션 준비 자동화를 제공합니다. 대규모 스크립트 기반 게이트웨이 작업을 더 쉽고 강력하게 만듭니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터 게이트웨이에 대한 PowerShell 지원을 참조하세요.
2026년 3월 VNet 데이터 게이트웨이에 대한 인증서 및 프록시 지원(일반 공급) VNet 데이터 게이트웨이에 대한 인증서 및 프록시 지원(일반 공급) 은 직접 인터넷 액세스가 제한될 때 게이트웨이 인증 및 프록시 라우팅에 엔터프라이즈 발급 인증서를 사용하여 엔터프라이즈 환경에서 안전하고 호환되는 연결을 가능하게 합니다. 이 기능은 보안을 강화하고 회사 네트워크 정책을 지원합니다. 자세한 내용은 VNet(가상 네트워크) 데이터 게이트웨이 관리를 참조하세요.
2026년 3월 온프레미스 데이터 게이트웨이 자동 업데이트(관리자가 트리거됨)(일반 출시) 온-프레미스 데이터 게이트웨이 자동 업데이트(관리자 트리거) 를 사용하면 관리자가 자동 설치 타이밍에 의존하지 않고 요청 시 게이트웨이 업데이트를 트리거할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 PowerShell을 통해 유지 관리 기간 및 프로그래밍 방식 업데이트에 맞게 업데이트 타이밍을 제어할 수 있습니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터 게이트웨이 업데이트를 참조하세요.
2026년 3월 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.
2026년 3월 Quickbooks Online 커넥터 사용 중지 QuickBooks Online 커넥터는 사용 중지되며 2026년 3월부터 지원되지 않습니다. 사용 중지 후에는 새 연결을 만들 수 없으며 기존 연결의 작동이 중지될 수 있습니다.
2026년 2월 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.
2026년 2월 Dataflow Gen2에 대한 최신 계산기(일반 공급) Dataflow Gen2용 최신 쿼리 평가 엔진(최신 평가기)은 .NET 코어 버전 8에서 실행되는 새 쿼리 실행 엔진을 제공하므로 일부 시나리오에서 데이터 흐름 실행의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 Dataflow Gen2에 대한 최신 평가기를 참조하세요.
2026년 3월 Data Factory 파이프라인에서 SSIS 패키지 작업 호출(미리 보기) Data Factory 파이프라인의 SSIS 패키지 작업 호출 미리 보기 상태이며 Fabric 파이프라인에서 오케스트레이션된 SSIS 패키지 실행을 사용하도록 설정합니다.
2026년 3월 Dataflow Gen2의 데이터 대상 쿼리에 대한 고급 편집(미리 보기) Dataflow Gen2의 데이터 대상 쿼리에 대한 고급 편집 은 미리 보기로 제공되며 작성 중에 대상 쿼리 논리를 직접 편집할 수 있습니다.
2026년 2월 Dataflow Gen2의 최근 데이터(미리 보기) Dataflow Gen2(미리 보기)의 최근 데이터는 파워 쿼리 리본과 최신 데이터 가져오기에서 가장 자주 사용하는 데이터 항목에 빠르게 접근할 수 있도록 하여, 탐색 없이 최근에 사용한 테이블, 파일, 폴더 및 데이터베이스로 바로 이동할 수 있게 합니다. 자세한 내용은 데이터 환경 가져오기 및 Dataflow Gen2란?을 참조하세요.
2026년 2월 Snowflake Key-Pair 인증(일반 제공) 이제 Snowflake Key-Pair 인증 일반 공급되며, Power BI 의미 체계 모델, Dataflow Gen2, 데이터 파이프라인, 복사 작업 및 미러링에서 Snowflake 연결에 대한 암호 없는 RSA/ECDSA 암호화 키 인증을 제공합니다. 자세한 내용은 스노우플레이크 커넥터 키-페어 인증을 참조하세요.
2026년 2월 온-프레미스 데이터 게이트웨이 수동 업데이트(미리 보기) 온-프레미스 데이터 게이트웨이에 대한 관리 업데이트 미리 보기 상태이므로 관리자는 자체 일정에 따라 Fabric 포털, API 또는 PowerShell 스크립트를 통해 게이트웨이 업데이트를 트리거할 수 있습니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터 게이트웨이 업데이트를 참조하세요.
2026년 1월 온-프레미스 데이터 게이트웨이 2026년 1월 릴리스 On-premises 데이터 게이트웨이 2026년 1월 릴리스 2026년 1월 Power BI Desktop 릴리스에 맞게 게이트웨이를 버전 3000.302로 업데이트합니다. 여기에는 복사 작업 및 파이프라인 작업에서 CSV 형식을 읽기 위한 성능 최적화와 파이프라인 읽기 및 쓰기 작업에 대한 적응 성능 조정이 포함됩니다. 자세한 내용은 온-프레미스 데이터 게이트웨이 업데이트를 참조하세요.
2026년 1월 증분 복사 및 변경 데이터 캡처 기능 개선을 통한 복사 작업 향상 최근 Copy 작업 향상은 증분 복사 지원을 Google BigQuery, Google Cloud Storage, DB2, ODBC, Fabric Lakehouse 테이블 및 기타 원본으로 확장합니다. 또한 Amazon S3 및 Google Cloud Storage에 대한 SAP Datasphere 아웃바운드 지원을 추가합니다. 자세한 내용은 Data Factory의 복사 작업이란?을 참조하세요.
2025년 12월 서비스 주체 또는 작업 영역 ID를 사용하여 파이프라인에서 Spark 작업 정의 실행 Data Factory 파이프라인의 Spark 작업 정의 작업을 사용하면 사용자 자격 증명 대신 서비스 주체 또는 작업 영역 ID로 인증하는 연결을 사용하여 파이프라인에서 Spark 작업 정의를 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Spark 작업 정의 작업을 참조하세요.
2025년 12월 온-프레미스 데이터 게이트웨이 2025년 12월 릴리스 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.
2025년 12월 서비스 주체 또는 작업 영역 ID를 사용하여 파이프라인에서 Notebook 실행 SPN 또는 작업 영역 ID를 사용하는 Notebook 작업 이제 Entra ID 자격 증명을 사용하여 Data Factory 파이프라인에서 안전한 비대화형 실행을 구성하여 프로덕션 워크로드를 강화하고 사용자 바인딩된 세션을 방지할 수 있습니다. 자세한 내용은 Notebook을 실행하여 데이터 변환을 참조하세요.

이전 업데이트는 Microsoft Fabric 새 소식 보관함을 검토하세요.

Microsoft Fabric의 Data Factory 샘플 및 지침

월 특징 자세히 알아보기
2025년 12월 Fabric Data Factory로 마이그레이션을 위한 Azure Data Factory 평가 기본 제공 도구를 사용하여 마이그레이션을 위한 ADF를 사용하여 파이프라인 및 활동을 평가하고, 필요한 변경 내용 및 지원되지 않는 기능에 플래그를 지정하고, 보고서를 내보내서 Fabric Data Factory로 마이그레이션을 계획합니다. 자세한 내용은 ADF-Fabric 마이그레이션용 PowerShell 업그레이드 도구 및 Azure Data Factory 마이그레이션 계획을 참조하세요.
2025년 12월 Fabric을 통해 Dataverse의 데이터를 여러 대상지로 복제하기 Dataverse 복제를 위한 Copy 작업을 사용하면 간단한 설정으로 Fabric을 통해 대량, 증분, 및 CDC 패턴을 사용하여 Dataverse 데이터를 여러 대상으로 이동할 수 있습니다.

Fabric 데이터 엔지니어링

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

월 특징 자세히 알아보기
2026년 3월 Fabric Notebook 공개 API(일반 출시) Fabric Notebook 공용 API(일반 공급)를 사용하면 전체 CRUD 지원, 매개 변수화 및 세션 구성을 사용한 Job Scheduler API 실행 및 서비스 주체 인증을 사용하여 프로그래밍 방식으로 Notebook을 관리하고 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 항목 – REST API(코어) 및 작업 스케줄러 – REST API(코어)를 참조하세요.
2026년 2월 GraphQL용 API용 CI/CD(일반 공급) 팀은 GraphQL용 API용 CI/CD를 사용하여 Git에서 GraphQL 항목을 관리하고, 친숙한 끌어오기 요청 워크플로와 공동 작업하고, CI/CD를 사용하여 환경 전반에서 변경 내용을 승격할 수 있습니다. 자세한 내용은 GraphQL용 API의 소스 제어 및 배포 파이프라인을 참조하세요.
2026년 2월 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.
2026년 2월 SharePoint 및 OneDrive 바로 가기 ID(미리 보기) OneLake SharePoint 및 OneDrive 바로 가기 이제 개별 사용자 자격 증명을 사용하지 않고 중앙 집중식 자격 증명 관리, 더 높은 API 제한 및 테넌트 간 액세스를 가능하게 하는 작업 영역 ID 및 서비스 주체 인증을 지원합니다. 자세한 내용은 OneDrive 만들기 또는 SharePoint 바로 가기 및 Workspace ID를 참조하세요.
2026년 2월 Microsoft OneLake 및 Snowflake의 상호 운용성(일반 공급) OneLake 및 Snowflake 상호 운용성을 사용하면 아이스버그 데이터의 양방향 읽기, OneLake에서 Snowflake 관리 빙산 테이블의 네이티브 스토리지, Snowflake 액세스를 위한 Iceberg 형식으로 자동 Fabric 데이터 변환 및 OneLake의 Snowflake 항목을 포함한 새로운 UI 환경을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 OneLake에서 Iceberg 테이블이 있는 Snowflake 및 OneLake 개발자 지침을 참조하세요.
2026년 1월 데이터 팩토리 및 OneLake 바로 가기에 대한 작업 공간 외부 액세스 보호(미리보기) 작업 영역 아웃바운드 액세스 보호(미리 보기) 는 파이프라인, 복사 작업, 데이터 흐름, OneLake 바로 가기 및 미러된 데이터베이스로 확장됩니다. 작업 영역 관리자는 외부 데이터 원본 및 게이트웨이에 대한 아웃바운드 연결에 대한 허용 및 거부 규칙을 구성하여 데이터 반출을 방지할 수 있습니다. 자세한 내용은 작업 영역 아웃바운드 액세스 보호(일반 공급) 및 아웃바운드 액세스 보호를 사용하여 OneLake에서 아웃바운드 액세스 관리를 참조하세요.
2026년 1월 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.
2025년 12월 Fabric 런타임 2.0(미리 보기) Runtime 2.0 (미리 보기)를 통해 Spark 4.0 및 Delta Lake 4.0을 사용하려면 OS, Java, Scala 및 Python의 최신 버전으로 업데이트하여 Spark 4.0을 활성화하십시오. 자세한 내용은 Fabric 런타임 2.0 실험적(미리 보기) 및 Apache Spark 런타임 개요를 참조하세요.
2025년 12월 노트북의 변수 라이브러리 지원(일반 사용 가능) Notebook의 변수 라이브러리를 사용하여 구성을 중앙 집중화합니다. 변수에 notebookutils.variableLibrary액세스하고, 환경별 설정을 통해 %%configure삽입하고, 서비스 주체 지원을 통해 보안 CI/CD를 사용하도록 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 변수 라이브러리 시작을 참조하세요.
2025년 12월 Lakehouse 스키마(일반적으로 사용할 수 있는) 이제 일반 공급되는 Lakehouse 스키마 를 사용하면 더 나은 데이터 검색, 액세스 제어 등을 위해 테이블을 그룹화할 수 있습니다. 자세한 내용은 Lakehouse 스키마를 참조하세요.

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Fabric 데이터 엔지니어링 샘플 및 지침

월 특징 자세히 알아보기
2026년 3월 Eval Notebook을 사용하여 AI 함수 출력 품질 평가(미리 보기) 평가 노트북은 평가자를 역임하는 LLM을 사용하여 AI 함수 출력을 평가하고 정확도, 정밀도, 재현율, F1, 일관성, 일치성 및 관련성과 같은 계산된 메트릭을 평가하는 구조화된 워크플로를 제공합니다. 자세한 내용은 AI 함수를 사용하여 데이터 변환 및 보강을 참조하세요.
2026년 3월 ExtractLabel: Fabric AI Functions를 사용하여 스키마 기반의 비정형 데이터 추출 Fabric AI Functions의 ExtractLabel 형식화된 필드, 제한된 열거형, 배열 및 설명이 있는 JSON 스키마 정의를 사용하여 무료 텍스트에서 프로덕션 수준의 구조적 추출을 가능하게 하여 다운스트림 시스템에서 안정적으로 사용할 수 있는 일관된 출력 셰이프를 적용합니다. 자세한 내용은 AI 함수를 사용하여 데이터 변환 및 보강 및 정보 추출(ai.extract)을 참조하세요.
2026년 2월 Azure Databricks OneLake 데이터에 대한 제로-카피 액세스(미리보기) Azure Databricks(미리 보기)을 사용하면 Unity 카탈로그가 복사하지 않고 OneLake에 저장된 Fabric 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 이 기능은 Databricks 컴퓨팅이 동기화된 메타데이터 및 제로 복사 데이터 액세스를 통해 테이블을 분석할 수 있도록 하면서 OneLake를 진실의 근원으로 유지합니다. 자세한 내용은 OneLake 카탈로그 페더레이션 사용을 참조하세요.
2026년 2월 Microsoft Fabric를 위한 네이티브 실행 엔진 네이티브 실행 엔진은 계산 집약적 작업을 Velox 및 Apache Gluten으로 구동되는 벡터화된 C++ 엔진으로 오프로드하여 코드 변경 없이 Spark 작업을 최대 6배 더 빠르게 가속화합니다. 전체 Spark 호환성을 유지하면서 Parquet 및 Delta 워크로드에 대해 향상된 처리량을 제공합니다. 자세한 내용은 네이티브 실행 엔진 개요 및 Apache Spark 관리자를 참조하세요.
2026년 2월 Fabric 실시간 인공지능, Notebook 및 Spark 구조화 스트리밍(미리보기) 통합 Spark Notebook 및 Real-Time Intelligence 통합(미리 보기) 은 Spark 구조적 스트리밍과 Eventstreams를 결합합니다. 이 통합을 사용하면 Real-Time Hub에서 스트리밍 원본을 검색하고, 자동 생성된 PySpark 코드를 생성하고, 기존 Notebook을 프로세서로 다시 사용하고, Entra ID 인증을 사용하여 안전하게 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric Eventstreams 개요 및 Notebook을 사용하는 방법 참조하세요.
2025년 12월 Fabric Spark Notebook을 즉시 만들려면 어떻게 해야 할까요? Fabric은 자발적인 리소스 프로비저닝을 통해 Spark Notebook을 만듭니다. Fabric은 수요를 예측하고 시작 풀의 크기를 적절히 조정하여 대부분의 노트북 세션이 몇 초 안에 시작될 수 있도록 하며, 사용자 지정 라이브러리나 프라이빗 네트워킹이 필요한 경우 주문형으로 전환됩니다. 자세한 내용은 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학용 Apache Spark 컴퓨팅 및 Fabric용 Apache Spark의 동시성 모드을 참조하세요.
2025년 12월 OneLake 보안 ReadWrite 액세스를 사용하여 권한 최적화 OneLake ReadWrite 권한을 사용하면 중요한 데이터를 숨기는 동안 특정 스키마에 대한 쓰기 권한을 부여할 수 있으므로, 과다 노출 없이 Lakehouse 스토리지를 통합하고 안전하게 공동 작업할 수 있습니다. 자세한 내용은 OneLake의 테이블 및 폴더 보안과 OneLake 보안 개요를 참조하세요.
2025년 12월 OneLake 바로 가기를 사용하여 SharePoint 및 OneDrive의 일상적인 문서를 분석 준비 데이터로 변환하기 OneLake0의 OneDrive 및 SharePoint 바로 가기를 사용하면 Microsoft 365 파일을 참조하고, 레이크 데이터와 함께 찾아보고, 필요에 따라 폴더를 동기화된 구조화된 테이블로 변환할 수 있습니다.
2025년 12월 GraphQL API를 사용하여 애플리케이션에 Lakehouse 구체화된 뷰 노출 Lakehouse 구체화된 뷰를 GraphQL 스키마로 노출하고 나서, 필터링, 정렬, 페이지 매김을 통해 필요한 필드를 정확하게 쿼리합니다.

Fabric 데이터 과학

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

월 특징 자세히 알아보기
2026년 3월 Fabric 데이터 에이전트(일반 출시) Lakehouse, Warehouse, 의미 체계 모델, Eventhouse, SQL Database 및 미러된 데이터베이스와 같은 데이터 원본에 대한 자연어 질문에 대답하는 데이터 에이전트를 만들고 구성하고 게시하고 공유합니다. 진단 사용 문제 해결 및 종단 간 수명 주기 관리를 위한 CI/CD와 같은 추가 기능도 일반적으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 데이터 에이전트 참조하세요.
2026년 3월 Fabric (일반 공급 중) 로우 코드 AutoML 사용자 경험 AutoML 또는 자동화된 Machine Learning는 machine learning 모델을 개발하는 데 시간이 많이 걸리고 복잡한 작업을 자동화하는 프로세스입니다. 새로운 낮은 코드 AutoML 환경은 회귀, 예측, 분류 및 다중 클래스 분류를 비롯한 다양한 작업을 지원합니다. 시작하려면 자동화된 ML(미리 보기)을 사용하여 모델 만들기를 참조하세요.
2026년 2월 의미 링크(일반 이용 가능) 이제 Semantic Link 일반 공급되며, 데이터 과학자, BI 엔지니어 및 데이터 엔지니어가 Notebook에서 직접 의미 체계 모델을 사용하고, Power BI 작업을 자동화하고, Spark 및 SQL 작업을 간소화할 수 있는 공유 의미 체계 계층을 통해 AI, BI 및 데이터 엔지니어링을 연결합니다. 자세한 내용은 Spark 런타임 2.0 및 의미 체계 링크 개요를 참조하세요.
2025년 12월 Microsoft Foundry IQ의 OneLake Files OneLake 파일을 Foundry IQ와 통합 하여 중복 또는 복잡한 파이프라인 없이 OneLake에서 직접 문서, 이미지, 로그 및 대본을 인덱싱하고 보강합니다. 자세한 내용은 Microsoft Foundry에서 OneLake 파일 사용 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 4월 SQL 데이터베이스로의 Migration Assistant (미리 보기) SQL 데이터베이스의 새로운 Migration Assistant는 SQL Server 온-프레미스 워크로드를 Fabric으로 이동하는 과정을 간소화합니다. 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.
2026년 3월 자동 인덱스 압축(미리 보기) 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.
2026년 3월 VS Code에서 Fabric SQL 데이터베이스를 배포합니다 이제 Visual Studio Code에 대한 SQL Database 프로젝트 확장에서 게시 대화 상자와 항목 템플릿을 사용하여 Fabric에서 SQL 데이터베이스를 배포할 수 있습니다. 확장에서 편집기를 종료하지 않고 작업 영역을 찾아보고, 배포 스크립트를 미리 보기하고, 배포 옵션을 구성하고, 스키마 변경 내용을 Fabric SQL 데이터베이스에 직접 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 프로젝트 게시 및 항목 템플릿 추가를 참조하세요.
2026년 3월 최대 vCore 설정을 사용하여 컴퓨팅 사용률 제어 이제 개발 또는 테스트 데이터베이스의 Fabric 용량 사용률을 줄이기 위해 최대 vCore 사용률을 제한하여 SQL 데이터베이스에서 컴퓨팅 사용량(미리 보기)을 제어할 수 있습니다. 미리 보기 기능입니다.
2026년 3월 ALTER DATABASE SET 옵션들 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. 이제 SQL 데이터베이스에서 전체 텍스트 인덱싱을 미리 보기 기능으로 사용할 수 있습니다.
2026년 3월 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.
2026년 3월 SQL 데이터베이스의 벡터 인덱스 개선 SQL 데이터베이스 엔진에서 벡터 검색 및 벡터 인덱스의 개선은 벡터 검색 작업의 성능, 유연성 및 기능을 향상시킵니다.
2026년 3월 DDM(동적 데이터 마스킹)(GA) 동적 데이터 마스킹에서는 권한이 없는 사용자로 마스킹하여 중요한 데이터 노출을 제한합니다. 애플리케이션의 보안 설계 및 코딩을 크게 간소화하는 데 사용됩니다.
2026년 3월 Fabric SQL 데이터베이스(GA)에 대한 감사 Fabric SQL 데이터베이스에 대한 감사는 Fabric SQL 데이터베이스에 대한 감사 로깅을 도입합니다. 포털에서 감사를 구성하고, OneLake에 로그를 저장하고, 쿼리 sys.fn_get_audit_file_v2 하여 준수 및 조사를 위한 액세스 및 변경 내용을 추적할 수 있습니다. 또한 REST API를 사용하여 SQL 데이터베이스 감사를 관리하여 작업 영역의 모든 데이터베이스에서 감사 설정을 보고 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric의 SQL 데이터베이스에 대한 감사를 참조하세요.
2026년 3월 Fabric SQL Database GA(고객 관리형 키) 고객 관리형 키를 사용하면 자동 TDE 및 키 회전 제어를 사용하여 작업 영역 SQL 데이터베이스 암호화에 고유한 Azure Key Vault 키를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 데이터베이스의 데이터 암호화 및 Fabric 작업 영역에 대한 Customer 관리형 키 참조하세요.
2026년 3월 배포 개선 사항: 배포 후/사전 스크립트 Fabric SQL 데이터베이스 소스 제어 통합 및 배포 파이프라인은 이제 배포 전 또는 배포 후 스크립트 실행을 지원합니다. Fabric SQL 데이터베이스의 소스 제어 및 배포 파이프라인에 대한 자세한 내용은 SQL 데이터베이스 원본 제어 통합 참조하세요.
2026년 3월 삭제된 데이터베이스 복원 Fabric 데이터베이스를 삭제하면 Fabric 작업 영역의 휴지통 탭에서 일시 삭제 상태가 됩니다. 구성된 보존 기간에 따라 보존하는 동안 휴지통에서 삭제된 데이터베이스를 복구할 수 있습니다. Fabric SQL 데이터베이스의 백업 보존 기간을 1일에서 35일로 구성할 수도 있습니다. 휴지통에서 데이터베이스를 하드 삭제하는 경우 구성된 백업 보존 기간 동안 백업을 계속 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 데이터베이스의 자동 백업을 참조하세요.
2026년 2월 콜레이션 지원 이제 데이터 정렬을 사용하여 Fabric SQL 데이터베이스를 만들 수 있습니다. Fabric CLI 또는 PowerShell 및 REST API를 사용하여 SQL 데이터베이스 만들기 사용하여 SQL 데이터베이스를 만들 수 있습니다. 샘플 노트북을 사용해 특정 컬레이션으로 데이터베이스를 만드세요.

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Microsoft Fabric의 샘플 및 지침에 포함된 SQL 데이터베이스

월 특징 자세히 알아보기
2026년 2월 SSMS, VS Code 및 Fabric에서 AI 지원 도우미 이제 AI 기반 도우미는 모든 배포 옵션(SQL Server, Azure SQL, FABRIC SQL 데이터베이스)에 대해 SQL을 작성할 때마다 사용할 수 있습니다. SSMS 22, VS Code MSSQL 확장 및 Fabric 포털 쿼리 편집기에서 인라인 완성, 자연어 채팅 및 쿼리 최적화를 제공하는 GitHub Copilot입니다.

Fabric Data Warehouse

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

월 특징 자세히 알아보기
2026년 4월 명시적 트랜잭션의 ALTER TABLE 지원(일반 제공) 지원되는 ALTER TABLE Transact-SQL 작업은 이제 Fabric Data Warehouse 명시적 사용자 정의 트랜잭션 내에서 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 Transactions in Fabric Data Warehouse를 참조하세요.
2026년 3월 기본 제공 AI 함수(미리 보기) 이제 Fabric Data Warehouse는 AI 기능을 T-SQL에 직접 통합하여, 텍스트를 분류하고 감정을 분석하며 구조화된 정보를 추출하고, 언어 간에 텍스트를 번역하고, 문법을 교정할 수 있습니다. 시작하려면 Fabric Data Warehouse(미리 보기) 참조하세요.
2026년 3월 ANY_VALUE Fabric Data Warehouse ANY_VALUE 집계 함수를 도입하여 GROUP BY 절의 일부가 될 필요 없이 각 그룹에서 대표 값을 반환할 수 있습니다. 이는 그룹화된 행이 동일한 논리 값을 공유하거나 정확한 선택이 중요하지 않은 경우에 특히 유용하므로 쿼리를 간소화하고 상용구 집계 논리를 줄이며 쿼리 가독성을 향상시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 ANY_VALUE(Transact-SQL) 함수 참조하세요.
2026년 3월 웨어하우스용 OAP(아웃바운드 액세스 보호)(일반 공급) 웨어하우스에 대한 OAP(아웃바운드 액세스 보호) 지원(일반 공급)은 특정 Azure Data Lake Storage Gen2 계정, 기타 Fabric 작업 영역 및 승인된 외부 커넥터를 포함한 외부 원본을 제어할 수 있는 커넥터 규칙을 통해 엔터프라이즈 환경에 대한 보다 강력한 데이터 반출 보호를 제공합니다. 자세한 내용은 데이터 웨어하우스 워크로드에 대한 작업 영역 아웃바운드 액세스 보호를 참조하세요.
2026년 3월 Warehouse SQL 감사 로그(일반적으로 사용 가능) Fabric Data Warehouse 및 SQL 분석 엔드포인트의 SQL 감사 로그는 모든 데이터베이스 활동의 포괄적이고 변경할 수 없는 레코드를 제공합니다. 이벤트 타임스탬프, 작업을 트리거한 사용자 또는 프로세스 및 실행된 T-SQL 문과 같은 중요한 세부 정보를 캡처합니다. 시작하려면 SQL 감사 로그를 구성하는 방법을 참조하세요.
2026년 3월 COPY INTO 및 OPENROWSET의 원본으로 사용하는 OneLake(일반 공급) COPY INTO 및 OPENROWSET T-SQL 문은 Fabric Data Warehouse OneLake 경로에서 직접 읽을 수 있으므로 외부 스토리지 또는 복잡한 설정 없이 Lakehouse 폴더에서 SQL 기반 데이터 수집 및 임시 쿼리를 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 웨어하우스로 데이터 수집을 참조하세요.
2026년 3월 이제 Migration Assistant 직접 연결할 수 있습니다(미리 보기) 이제 Migration Assistant 사용하여 원본 웨어하우스에 직접 연결하여 Fabric Data Warehouse 마이그레이션할 수 있습니다. 이 미리 보기 기능에 대한 자세한 내용은 데이터 웨어하우스용 Fabric 마이그레이션 도우미 및 원본 시스템에 연결하여 마이그레이트하는 방법을 참조하세요.
2026년 3월 사용자 지정 SQL 풀(미리 보기) 사용자 지정 SQL 풀을 사용하면 관리자가 자신의 워크로드에 대한 워크로드 분류자 및 리소스 할당을 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 SQL 풀을 참조하세요.
2026년 1월 MERGE 지원 MERGE T-SQL 구문이 이제 Fabric Data Warehouse에서 일반적으로 사용할 수 있게 되었습니다. 이 DML 문은 원본 테이블과 대상 테이블 간의 조건에 따라 변환을 실행하기 위한 매끄럽고 균일한 방법을 제공합니다. MERGE를 사용하여 단일 명령으로 INSERT, UPDATE 및 삭제를 모두 수행합니다.
2025년 12월 DATE_BUCKET() 함수는 Fabric Data Warehouse(정식 출시) Fabric Data Warehouse의 DATE_BUCKET() 함수는DATE_BUCKET(unit, length, datetime) 사용자 지정 시간 기반으로 집계(예: 2개월 또는 3주)를 할 수 있도록 해줍니다. 자세한 내용은 DATE_BUCKET(T-SQL)를 참조하세요.
2025년 12월 통계 증분 새로 고침 증분 통계 새로 고침은 자동 통계 업데이트에 대한 성능 최적화입니다. 전체 열 대신 새로 추가된 행만 샘플링하여 자동 통계 업데이트 기간을 줄일 수 있으므로 실행하기 전에 통계를 업데이트해야 하는 사용자 쿼리의 속도를 높일 수 있습니다. 자세한 내용은 통계를 참조하세요.
2025년 12월 자동 관리 통계 새로 고침 이 기능을 사용하도록 설정하면 SELECT 쿼리 중에 자동으로 생성되는 열 통계는 데이터가 변경된 후 사전 예방적으로 새로 고칠 수 있습니다. 이 업데이트는 사용자 쿼리가 실행되기 전에 통계 업데이트를 기다려야 할 가능성을 줄여 사용자 쿼리 시간을 줄입니다. 자세한 내용은 통계를 참조하세요.
2025년 12월 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트 배포 자동화 어떻게 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트 배포를 자동화하고, 항목 생성 및 항목 간 종속성을 스크립트, 유효성 검사, 오케스트레이션하는 패턴을 배우고, Fabric에 새로 추가될 네이티브 배포 기능을 미리 보는지에 대해 자세히 알아보세요.

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Fabric Data Warehouse 샘플 및 지침

월 특징 자세히 알아보기
2025년 11월 OPENROWSET을 사용하여 데이터 수집 OPENROWSET 함수를 사용하여 스키마 유추, 파티션 및 메타데이터 읽기, 인라인 필터링을 통해 파일을 Fabric Data Warehouse에 로드합니다.

Fabric 미러링

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

월 특징 자세히 알아보기
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.
2026년 3월 Microsoft Fabric의 Oracle 데이터베이스 미러링 (일반 공급) Oracle 데이터베이스 미러링이 Microsoft Fabric에서 Oracle 자율 데이터베이스와 같은 지원 업데이트를 포함하여 이제 일반적으로 사용 가능합니다. 자세한 내용은 미러링 Oracle 데이터베이스, 자습서: Oracle 데이터베이스 미러링 설정 및 Oracle 미러링 제한을 참조하세요.
2026년 3월 확장 기능 미러링(미리 보기) 미러링의 확장 기능은 델타 변경 데이터 피드 지원 및 지원되는 원본에 대한 미러링 보기를 포함하여 미리 보기로 제공됩니다.
2026년 3월 Azure Database for MySQL에 대한 미러링(프리뷰) Fabric에서의 미러링은 복잡한 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 피하고, 기존 Azure Database for MySQL 데이터를 Fabric의 나머지 데이터와 원활하게 통합할 수 있는 용이한 경험을 제공합니다. 자세한 내용은 미러링 Azure Database for MySQL 참조하세요.
2026년 2월 프라이빗 엔드포인트 뒤에 있는 Azure Databricks 작업 영역에서 Azure Databricks 카탈로그를 미러링합니다 (일반 공급) Azure Databricks 카탈로그를 프라이빗 엔드포인트 뒤에 있는 Azure Databricks 작업 영역에서 미러링하는 것은 Virtual Network 데이터 게이트웨이를 사용하여 보안 프라이빗 연결을 설정합니다. 이 기능을 사용하면 네트워크 격리를 유지하면서 Unity 카탈로그 메타데이터 및 데이터를 Fabric 미러링할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Databricks Unity 카탈로그 미러링 및 프라이빗 엔드포인트를 통해서만 접근할 수 있는 작업 영역에서의 미러링을 참조하세요.
2026년 1월 미러된 데이터베이스에 대한 OneLake 보안(미리 보기) 미러된 데이터베이스에 대한 OneLake 보안(미리 보기) 을 사용하면 모든 미러된 항목 유형에서 OneLake 데이터 액세스 역할을 정의할 수 있으며, OneLake 계층에서 일관되게 적용되고 바로 가기가 적용되는 보안으로 복제된 데이터에 대한 테이블 수준 또는 폴더 수준 액세스 권한을 부여할 수 있습니다. 자세한 내용은 OneLake 보안 시작을 참조하세요.
2025년 12월 Google BigQuery용 미러링 준비(미리 보기) BigQuery 미러링(미리 보기)에 대한 스테이징 은 CDC를 적용하기 전에 준비 계층을 통해 데이터를 로드하여 초기 복제를 가속화하고 큰 데이터 세트의 속도와 안정성을 향상합니다. 자세한 내용은 Google BigQuery의 미러링된 데이터베이스 및 튜토리얼: Google BigQuery에 대한 미러링 설정을 참조하세요.

이전 업데이트는 Microsoft Fabric 새 소식 보관함을 검토하세요.

Fabric 미러링 샘플 및 지침

월 특징 자세히 알아보기
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.

월 특징 자세히 알아보기
2026년 3월 Fabric 실시간 인텔리전스의 맵(일반 출시) Microsoft Fabric Maps를 사용하면 Microsoft Fabric 실시간 및 기록 위치 데이터를 시각화하여 라이브 이벤트를 모니터링하고 공간 패턴을 분석하며 시간 기반 인사이트와 함께 지리적 컨텍스트를 이해할 수 있습니다. 자세한 내용은 Fabric Maps란 무엇입니까?
2026년 3월 Real-Time Intelligence의 비즈니스 이벤트(미리 보기) 비즈니스 이벤트(미리 보기) Activator를 통해 경고를 트리거하고, 사용자 지정 논리를 실행하고, 워크플로를 실행하고, AI 모델을 보강하고, Spark 작업, 데이터 흐름 및 Power Automate 통합할 수 있는 사용자 데이터 함수 및 Notebook에서 이벤트를 생성하여 분석, 자동화 및 AI 전반에서 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 자세한 내용은 비즈니스 이벤트 개요(미리 보기)를 참조하세요.
2026년 3월 Eventstream SQL 연산자(일반 출시) Eventstream SQL 연산자(일반 공급)를 사용하면 단일 SQL 연산자로부터 여러 대상에 쓰기, 이벤트 순서 정책, 지연된 이벤트 도착 처리를 포함하여 Fabric에서 SQL 기반 스트림 처리를 지원하여 복원력 있는 실시간 파이프라인을 구현할 수 있습니다. 자세한 내용은 SQL 코드 편집기를 사용하여 이벤트 처리를 참조하세요.
2026년 3월 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.
2026년 3월 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 eventstream이란?을 참조하세요.
2026년 3월 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: Fabric Eventstreams Deltaflow(미리 보기) 사용하여 데이터베이스 변경 내용에 대한 이벤트 기반 실시간 애플리케이션 빌드>를 참조하세요.
2026년 2월 데이터 계열 색(일반 공급) Real-Time 대시보드의 데이터 계열 색 을 사용하면 작성자가 원형, 시간, 선, 영역, 가로 막대형, 열, 변칙 및 분산형 차트에서 각 데이터 계열에 대한 색 할당을 직접 제어할 수 있으므로 일관된 시각적 스토리텔링과 의미 있는 색으로 구분된 인사이트를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Real-Time 대시보드 시각적 개체 사용자 지정을 참조하세요.
2026년 1월 내장된 소형 언어 모델(SLM)을 사용하여 Eventhouse에서 Embeddings 생성하기 Eventhouse의 기본 제공 SLM(Small Language Models) 은 ai_embeddings 플러그인(미리 보기)을 사용하여 로컬에서 텍스트 임베딩을 생성하여 외부 엔드포인트, 콜아웃 정책 또는 요청당 비용 없이 시맨틱 검색, RAG 파이프라인 및 대용량 임베딩 생성을 가능하게 합니다. 자세한 내용은 slm_embeddings_fl()를 참조하세요.
2026년 1월 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.
2025년 12월 Fabric Eventstream SQL 연산자: Fabric Real-Time Intelligence에서 실시간 데이터 처리를 위한 도구 키트 Fabric Eventstream0Eventstream SQL 연산자를 사용하면 SQL 쿼리 편집기에서 라이브 스트림에 직접 SQL 논리를 적용하여 이벤트 데이터를 실시간으로 변환하고 라우팅할 수 있습니다. 자세한 내용은 Built-in Functions 및 Azure Stream Analytics 및 Eventstream 쿼리 언어 참조 참조하세요.

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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 2월 Fabric Eventstreams SQL을 사용하여 CDC 스트림 처리 Eventstreams SQL은 원시 CDC 이벤트를 Azure SQL, PostgreSQL 및 MySQL과 같은 데이터베이스에서 친숙한 SQL을 사용하여 비즈니스용 스트림으로 변환하여 복잡성을 다운스트림 소비자에게 푸시하는 대신 CDC 셰이핑 논리를 중앙 집중화할 수 있습니다.
2026년 2월 대규모 적응 시계열 시각화 적응형 시계열 시각화는 KQL 데이터베이스와 Power BI를 결합하여 지능형 시간 범주화, 시간 브러시 및 이상 탐지를 사용하여 대용량 시계열 데이터의 대화형 확장성 있는 탐색을 제공합니다. 자세한 내용은 KQL 데이터베이스 만들기를 참조하세요.
2026년 2월 Fabric 실시간 인공지능, Notebook 및 Spark 구조화 스트리밍(미리보기) 통합 Spark Notebook 및 Real-Time Intelligence 통합(미리 보기) 은 Spark 구조적 스트리밍과 Eventstreams를 결합합니다. 이 통합을 사용하면 Real-Time Hub에서 스트리밍 원본을 검색하고, 자동 생성된 PySpark 코드를 생성하고, 기존 Notebook을 프로세서로 다시 사용하고, Entra ID 인증을 사용하여 안전하게 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric Eventstreams 개요 및 Notebook을 사용하는 방법 참조하세요.
2026년 2월 SAP를 사용한 실시간 Fabric 인텔리전스 Real-Time Intelligence와 SAP Datasphere 통합 은 SAP 시스템의 운영 데이터를 캡처하고 Kafka를 통해 Eventstream에 변경 내용을 전송하여 실시간 모니터링 대시보드 및 경고 시스템을 몇 초의 대기 시간으로 가능하게 합니다. 자세한 내용은 복제 흐름을 사용하여 데이터 복제를 참조하세요.
2026년 1월 Fabric 이벤트 스트림 가격 이해 Fabric Eventstream 가격 책정 입력 원본, 대상, 연산자, 데이터 볼륨 및 작동 시간에 따라 결정되며, 시간당 Eventstream(정액 요금), GB당 데이터 트래픽(24시간 보존이 있는 수신/송신), 시간당 프로세서(자동 크기 조정 경로 처리) 및 vCore 시간당 커넥터의 네 가지 청구 미터가 있습니다. 자세한 내용은 Fabric 이벤트 스트림에 대한 모니터 용량 사용 참조하세요.

Fabric IQ(미리 보기)

이 섹션에서는 새로운 Fabric IQ(미리 보기) 워크로드 대한 최근 개선 사항 및 기능을 요약합니다.

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2026년 3월 온톨로지 규칙 Fabric 활성화자를 사용하여 온톨로지 규칙 Fabric Activator를 온톨로지로 통합하여 비즈니스 언어를 사용하여 조건을 정의하고 비즈니스 엔터티에 대한 작업을 트리거합니다. 자세한 내용은 온톨로지의 규칙 및 온톨로지란 무엇인가 (미리 보기)를 참조하세요.
2026년 3월 계획(미리 보기) 항목 계획(미리 보기) 항목은 공동 작업 계획, 보고, 분석, 데이터 통합 및 관리를 위한 통합된 코드 없는 플랫폼입니다. 이를 통해 조직은 일관된 데이터 기반에서 작업할 수 있으므로 비즈니스 사용자가 여러 도구 간에 전환하지 않고도 계획, 분석 및 보고할 수 있습니다. 자세한 내용은 계획(미리 보기)을 참조하세요.

이전 업데이트는 Microsoft Fabric 새로운 소식 보관함을 참조하세요.

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