Siste nytt i Fabric

Governance av tilstanden til Fabric Platformen har nå blitt enklere med Govern in OneLake for Tenant Admins, som er i preview. Man kan nå se alle rapporter fra Fabric monitoren på ett sted. Man kan se antall kapasiteter, arbeidsområder og items. Disse kan grupperes på typer, brukere og arbeidsområder. Slik får man et bedre helhetsbilde av hva som rører seg i Fabric-plattformen, som er sentralt for governance. 

For governance-formål ønsker man gjerne å vite hvem som åpnet hva, når og hvordan i Fabric. Med OneLake diagnostics kan man hente ut denne informasjonen. Informasjonen lagres i Lakehouse som .JSON-filer som kan analyseres. Det muliggjør analyser av bruk av OneLake, som er relevant i governance-sammenhenger.

Med den relativt nye navigeringen i items, hvor de er plassert horisontalt, kan man nå i tillegg høyreklikke for å få flere valg. Man kan åpne et item som en ny fane eller man kan pinne items for å la de stå. Dette vil gjøre arbeidsflyter mer effektive, eksempelvis hvis man arbeider med flere items samtidig eller om man har behov for å la et item bli stående til senere.

Ytterligere støtte for speiling av databaser («mirroring») har virkelig tatt et kraftsprang. Det er nå støtte for Snowflake Iceberg-tabeller, hvor detaljene er beskrevet her: Microsoft Fabric Mirrored Databases From Snowflake - Microsoft Fabric | Microsoft Learn. 

Fabric støtter også SAP via SAP Datasphere, med støtte for S/4HANA on-prem og skybasert, SAP BW, BW/4HANA, SAP SuccessFactors, SAP Ariba. SAP-støtte er gjennomgått i detalj her: Fabric November 2025 Feature Summary | Microsoft Fabric Blog | Microsoft Fabric. 

I tillegg er det støtte for SQL server, se: Microsoft Fabric Mirrored Databases From SQL Server - Microsoft Fabric | Microsoft Learn. 

CosmosDB-støtte er også på plass: Microsoft Fabric Mirrored Databases From SQL Server - Microsoft Fabric | Microsoft Learn. 

Til sist er også PostgreSQL støttet: Microsoft Fabric Mirrored Databases From Azure Database for PostgreSQL flexible server - Microsoft Fabric | Microsoft Learn. 

Speiling har virkelig fått vind i seilene med denne oppdateringen! 

Mange utviklere har etterspurt bedre støtte for VS Code med Fabric. Nå er flere av behovene hørt! Man kan åpne flere notebooks fra ulike workspaces i samme instans. Med Microsoft Fabric Runtime kan man nå også kjøre notebook-kode i VS Code uten Conda.

Se også: VS Code extension overview - Microsoft Fabric | Microsoft Learn 

Med Spark/Pyspark kan man nå lese og skrive mot SQL-databaser. Dette er et programmatisk alternativ til Copy data-aktiviteter via Data Pipelines, som er forhåndsinstallert på Fabric Runtime og som støtter flere autentiseringsmetoder. Foreløpig støtter det derimot ikke on-prem servere eller skybaserte servere som krever gateway, men dette håper vi at kommer med tiden.

Se også: Spark connector for SQL databases - Microsoft Fabric | Microsoft Learn 

Basert på SQL Server og Azure SQL database-motorene, har Fabric nå en innebygget transaksjonell database. Dataene replikeres i OneLake som Delta Parquet klart for nedstrøms-forbruk.

Les også: SQL database Overview - Microsoft Fabric | Microsoft Learn 

I Data Warehouse kan man nå automatisk generere IDENTITY-kolonner ved hjelp av INSERT-statements. Det gir unike verdier, og vil støtte effektiv datavarehusmodellering.

Les mer: IDENTITY Columns in Fabric Data Warehouse - Microsoft Fabric | Microsoft Learn 

(Generally available)

Med mssql-python-biblioteket fra Microsoft trengs det mindre custom kode for å koble seg opp mot SQL-servere. Dette vil gjøre oppkobling til SQL-servere fra Fabric mer utvikler-vennlig og vil gjøre arbeidsflyten hurtigere. 

Se også: Announcing General Availability of the mssql-python Driver | Microsoft Community Hub og https://github.com/microsoft/mssql-python 

Man kan nå bruke service principal som autentisering til Azure Devops repositories, som frem til nå har vært begrenset til personlige brukerkontoer. Dette støttes også på tvers av tenants. Støtten for service principal-autentisering åpner også for å bygge tryggere og mer skalerbare Infrastructure-as-Code (IaC) rammeverk og ende-til-ende automasjonsflyter med Fabric CLI og Terraform.

Spark Notebooks med større display() i konsollen vil nå gå adskillig hurtigere. For nå vil progressive rendering laste disse inkrementelt. Utvikleren slipper derfor å vente på at alt fullfører før de kan interagere. Dette vil gjøre arbeidsflyter hurtigere.

Nå kan man bruke User Data Functions (UDF) som Actions i Activator rules (preview), og det er støtte for integrasjon mot Variable Library og Azure Key Vault.

Materialized Lake Views kan nå bestemme den mest effektive refresh-strategien for Materialized lake views. Den kan både gjøre inkrementell last, full last eller ingen last, avhengig av behov. Det finnes likevel fortsatt noen begrensninger ved join-operasjoner for de ulike refresh-strategiene. 

Se også: Refresh Materialized Lake Views in a Lakehouse - Microsoft Fabric | Microsoft Learn 

On-prem data gateways kan nå oppdateres enten direkte via Fabric eller programmatisk i notebooks. Pipeline expressions har også fått støtte fra Copilot til å konstruere orkestreringer. Ved hjelp av hierarchical view for pipelines i Monitoring hub kan man nå også overvåke pipeline-kjøringer med informasjon om både opp- og nedstrøms avhengigheter. Å følge flyten av pipelines som trigger pipelines blir dermed enklere å følge med på, og holde oversikt over.

Det kreves nå færre steg for å automatisere arbeidsflyter som bruker Apache Airflow. For det er nå komt et nytt API for Apache Airflow jobs som håndterer filer og krav. APIet håndterer job management, som tillater å laste opp, oppdatere og organisere ressurser i et Airflow-prosjekt.

 Se også: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-factory/apache-airflow-jobs-api-capabilities#job-file-management-apis 

Lag semantiske modeller i Direct Lake-mode fra én eller flere Fabric-artefakter i Power BI Desktop (Preview) 

Direct Lake semantiske modeller kan nå lages og redigeres i Power BI Desktop (tidligere kun i Power BI Service). For første gang med Direct Lake semantiske modeller kan du nå legge til tabeller fra flere OneLake-datakilder, noe som gir deg fleksibiliteten til å kombinere data for dine behov. Du kan også lage relationships, measures, calculation groups, og hierarkier her. 

TMDL-visningsstøtte for Direct Lake semantiske modeller (Preview) 

Du kan nå bruke TMDL-visning til å redigere den semantiske modellen i Direct Lake-modus. TMDL-visning kan ikke bare gi en kode-først semantisk modelleringsopplevelse, men også muliggjøre unike scenarier, for eksempel å endre Lakehouse som er koblet til den semantiske modellen. Les mer her. 

Oppdateringer til versjonshistorikk for semantisk modell (Preview) 

Semantisk modell versjonshistorikk vil snart inkludere støtte for Pro-arbeidsområder. Versjonene vil automatisk bli fanget opp i en Office-lignende historierute for de redigerte semantiske modellene dine i Power BI Service. I tillegg har du muligheten til å manuelt lagre versjoner i versjonsloggen for din semantiske modell. Les mer her. 

Rediger datamodellen din i Power BI Service – Oppdateringer (Preview) 

Med utgivelsen av semantisk modell versjonshistorikk for pro-arbeidsområder, vil Microsoft begynne å aktivere preview-funksjonen på workspace nivå for redigering av datamodeller i Power BI Service. Power BI-administratorer vil fortsatt ha muligheten til å aktivere eller deaktivere denne funksjonen gjennom adminportalen. Les mer her. 

Live redigering av semantiske modeller i Direct Lake-modus med Power BI Desktop – Oppdateringer (Preview) 

Med denne funksjonaliteten kan du nå enkelt åpne Direct Lake semantiske modeller for redigering i Power BI Desktop direkte fra Power BI Service. Dette gjøres ved å velge alternativet Rediger på skrivebord (preview) som du finner når du åpner en Direct Lake semantisk modell. 

Bruk Fabric notebooks med din semantiske modell (Preview) 

Microsoft introduserer ferdiglagte Fabric notebooks med Semantic link som enkelt kan settes opp for å analysere semantiske modeller. For eksempel Best Practices Analyzer notebook kan brukes for å analysere utforming og ytelse til den semantiske modellen, mens Memory Analyzer notebook kan brukes for å identifisere minnebruk og lagringsstatistikk. I Power BI Community-notebookgalleriet finnes det flere slike eksempler. Les mer her. 

Få tilgang til Azure Analysis Services-migreringsverktøyet fra arbeidsområdet ditt 

For å gjøre det enkelt å migrere dine datamodeller fra Azure Analysis Services (AAS), har du nå tilgang til AAS migreringsverktøyet fra Fabric arbeidsområdet ditt. Dette kan gjøres ved å klikke på “Migrate”-knappen i arbeidsområdet og velge “Data model”-kortet. Den lar kunder migrere modellene sine med et klikk, samt bruke serveromdirigeringsfunksjoner for automatisk å omdirigere klientverktøyforbindelser fra en eksisterende AAS-server til en modell som ligger i Fabric. 

Tabellvisningsforbedringer 

I Power BI Desktop er det nå kommet nye forbedringer i Tabell-viewet. Nå kan du ved å høyreklikke på en celle, få tilgang til en rekke alternativer – inkludert kopiering av hele tabellen, en spesifikk kolonne, bare cellens verdi eller bruk av Ctrl+C for verdiene. 

Betinget formateringsstøtte for visuelle beregninger (Preview): 

Støtte for betinget formatering i visuelle beregninger er lagt til i februar. Det er nå mulig å sette opp betingede formateringsregler for kolonner og mål i visualiseringene dine, samt anvende disse reglene på visuelle beregninger.  

Les mer her: Work with semantic models in the Power BI apps for mobile devices - Power BI | Microsoft Learn 

Forbedre historiefortellingen din med annotasjoner på Power BI-visualiseringene i PowerPoint (Preview): 

Annotasjonene gir mulighet for å legge til beskrivende tekst direkte på visualiseringene. Dette kan forbedre kommunikasjonen og forståelsen av dataene. Annotasjonene lagres kun i konteksten av presentasjonen og vises bare når datapunktet er synlig. 

Les mer her: Create data point annotations (preview) - Power BI | Microsoft Learn 

Kopier rapportobjektnavn: 

Power BI har forbedret rapportformatet (PBIR), som lagrer hele rapportdefinisjonen i en mappe med individuelle filer for hver visual, side og bokmerke. For å gjøre det lettere å identifisere disse filene, kan du nå aktivere en global innstilling i Power BI Desktop for å kopiere navn på rapportobjekter, inkludert sider, visualiseringer, bokmerker og filtre, til utklippstavlen. 

Les mer om PBIR formatet her: Power BI enhanced report format (PBIR) in Power BI Desktop developer mode (Preview) | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI 

Kolonnehighlights for visuelle beregninger (Preview): 
Når en kolonne refereres til under visuell beregning, vil referansen i formelen og kolonnen bli markert i samme farge (tilsvarende funksjonalitet som eksisterer i Excel).

Forbedringer av referanselinjer: 
Nå er det mulig å legge til skyggeområder for alle typer referanselinjer. Referanselinjer på Y-aksen er også mulig for linje- og stablede søylediagrammer, samt linje- og klyngede søylediagrammer.   
Les mer her: Bruke Analyse-ruten i Power BI Desktop - Power BI | Microsoft Learn 

Kategoriforbedringer for (nye) kort (Preview):  
Det er gjort forbedringer for kategorier (tidligere kjent som små multipler). Det er mulig å velge mellom to stiler: tabellstil og kortstil. Dette gir bedre organisering og stilene gir hver sin type formateringsmuligheter. Det er også mulig å legge til betinget formatering basert på kategorilogikk. 

Stilpresetter på visualiseringer: 
Stilpresetter er nye forhåndsdefinerte formateringsalternativer i Power BI, som lar brukere bruke flere formateringsendringer samtidig ved hjelp av et tilpasset JSON tema. Ved å lage personlige stilpresetter kan brukere enkelt velge og bruke konsekvent formatering på visuelle elementer i rapportene sine, noe som strømlinjeformer designprosessen.  
Les mer om hvordan du kan lage ditt eget JSON tema her: Use report themes in Power BI Desktop - Power BI | Microsoft Learn 

Innsiktskategori for forretningsbrukere i OneLake katalogen: 
En ny dedikert innsiktskategori har blitt introdusert for forretningsbrukere av OneLake. Den gir en omfattende oversikt over nøkkelanalytiske ressurser, inkludert rapporter, dashboard og Fabric Insights, som hjelper brukerne med å finne handlingsrettede innsikter for å forbedre beslutningstaking og engasjement i analyser. 

Annet 

Oppgrader Power BI Desktop 
Oppgrader til 64-bit versjonen av Power BI Desktop for å fortsette å kunne motta oppdateringer og support. 32-bit versjonen vil ikke lenger bli støttet etter 31.07.2025. 

Få en Copilot-oppsummering direkte fra Teams-meldingen din med ett enkelt klikk: 
Power BI-forhåndsvisningsmeldingen i Teams-chat og Outlook har blitt utvidet til å inkludere en Copilot-oppsummering med ett klikk. Den nye knappen, merket ‘Åpne Copilot-oppsummering i Power BI’, åpner elementet sammen med Copilot-oppsummeringen. 

Copilot i Power BI for å skrive DAX-spørringer i oppdateringer for DAX-spørringsvisning: 
Copilot i Power BI kan nå skrive DAX-spørringer ved å bruke brukeropprettede hierarkier og vise mappenavn fra den semantiske modellen. Å inkludere disse i modellen din gir Copilot ekstra kontekst om hvordan du bruker dataene dine og utnytter eksisterende datastrukturer for å akselerere og forbedre DAX-spørringer. 

Andre forbedringer i Copilot og AI: 

• Forbedret språkforståelse for dataspørsmål 
• Støtte for ad hoc-beregninger for dataspørsmål 

Se rapporter knyttet til en semantisk modell direkte fra Power BI Mobile: 
Muligheten for å kunne se hvilke rapporter som er koblet til den semantiske modellen er mulig å se fra Power BI Mobile-appene. 

OneLake katalogen er nå tilgjengelig i Microsoft Teams 

Les mer her: 

•  https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/power-bi-february-2025-feature-summary/#post-29024-_Toc580119829 

Les mer: 

• Power BI February 2025 Feature Summary | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI 

• Power BI March 2025 Feature Summary | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI 

Plattform

Folder support in Git: Man kan nå få samme mappestruktur i Git som man har i Fabric, noe som gjør Git-opplevelsen mer konsistent og organisert. 

Data Engineering 

• Python notebook (Preview): Nå kan man kjøre reine Python notebooks, i motsetning til PySpark notebooks. Dette fører til at man kan bruke native Python features, som magic commands og ipywidget. Populære bibliotek som duckdb og polars er allerede installert. Tilkobling til lakehouse er allerede satt opp og vil være lik som i Spark notebooks. 

• Notebook live versioning: Live versioning har blant annet automatiske lagringspunkt hvert 5. minutt og manuelle lagringspunkt. Man kan sammenligne forskjellige versjoner for å enkelt se hva som er forskjellig og man kan se endringshistorien og gå tilbake til ein tidligere versjon. 

• Notebook and Spark Job definition execution with service principal: Nå kan man kjøre notebooks og Spark Job definition. Dette fører til at du kan kjør notebooks og Spark Job definition i sikkerhetskonteksten til den brukte service principalen. 

Databases 

• Copilot for SQL database in Fabric(Preview): Copilot i SQL database kan hjelpe med å utvikle og utforske data du har. Den kan hjelpe med å optimaliser kode, bidra med feilsøking og generere T-SQL kode. Du kan også stille spørsmål til Copiloten med eit naturlig språk, og så vil den generere spørringer for deg. Les mer her. 

Data Factory 

• Mirroring now supports CI/CD (Preview): Man kan nå få mirrored databaser med i CI/CD pipelines. Les mer her. 

• Mirroring now supports replicating source schemas: Mirroring støtter nå at man kan replikere schema fra kilden. Dette fører til at data enklere er organisert i den speilede databasen. Les mer her. 

Data Warehouse 

• COPY INTO column count check: Kan brukes ved å laste inn data fra ein external Azure storage account. Hvis det er ein column count mismatch på radene fra source og target tabellen i Fabric, kan alstå COPY INTO ha forskjellig oppførsel. Les mer her. 

• SQL analytics endpoint performance improvement: SQL analytics endpointet til Data Warehouse er nå med tanke på ytelse og data freshness. 

Databases 

• Introducing Fabric SQL database (public preview): SQL Database er tilgjengelig som native solution i Fabric. Den er også den første løsningen på det nye «Database» workloadet i Fabric. Les mer her 

Data Factory 

• Table and partition refreshes added to semantic model refresh (preview): I pipelines finnes det nå en aktivitet som gir mulighet til å oppdatere semantisk modell og spesifisere hvilke tabeller og partisjoner som skal oppdateres. Les mer her 

• Import and export your Fabric Data Factory pipelines: Gir mulighet til å eksportere og importere pipelines, som gjør at man f.eks. kan gjenbruke pipelines i andre workspaces uten å måtte bygge den opp fra scratch. 

• New connectors improvements: Forbedringer på Snowflake, Dataverse, PostgreSQL og Azure PostgreSQL connectorene. 

• New capabilities in Copilot for Data Factory to efficiently build and maintain your Data pipelines (preview): Copilot er nå tilgjengelig for Data Pipelines i Data Factory. Copilot kan bistå med å bygge, forklare og feilsøke komplekse Data Pipelines. Les mer her 

• OneLake datahub is now the OneLake catalog in Modern Get Data experience: OneLake datahub har nå blitt omdøpt til OneLake Catalog. Foreløpig vil det være mye av den same funksjonen, men i fremtiden vil Microsoft utvide funksjonalitet slik at Data Scientists, Engineers, Analysts og beslutningstakere vil utforske og oppdage data på en og samme plass. Les mer her 

Core 

• Trusted workspace and Managed private endpoints in any Fabric capacity: Trusted workspace gir tilgang til Azure storage accounts som er lukket bak brannmur. Man “whitelister” et workspace slik at det kan få tilgang til å lese fra storage accounten. Managed private endpoints gir Fabric tilgang til datakilder som er lukket bak en brannmur eller som ikke er tilgjengelig på det åpnet internettet. Begge disse funksjonene trengte man tidligere F64 eller høyere for å få tilgang til. Les mer her og her. 

• Git integration (generally available): Git er nå generally available i Fabric. Les mer her 

One Lake 

• Access Databricks Unity Catalog tables from Fabric (public preview): Nå kan man nå tabeller fra Databricks Unity Catalog direkte i Fabric. Les mer her. 

• Google Cloud Storage shortcuts and S3 Compatible shortcuts (generally available): Shortcuts til Google Cloud Storage og Amazon S3 er nå generally available. Les mer her 

Data Warehouse 

• Cold query performance improvement: Minsker cold query overhead med 40% på spørringer på data som ikkje ligger i cache. 

• Service principal support for Fabric Data Warehouse: Service Principal tilgjengelig for Data warehouse. Dette fører blant annet til at bedre integrasjon med f.eks. SQL Server Management Studio og bedre muligheter for granular access control. 

Data Engineering 

• Fabric API for GraphQL is now generally available with exciting new features (generally available): Fabric API for GraphQL gjør at man enkelt kan sette opp API på sine data, med kun eit par tastetrykk. Azure SQL og Fabric SQL er lagt inn som nye kilder. Les mer her 

• Support of spaces and special characters in Delta table names: Mellomrom og spesialkarakterer er nå tilgjengelig I tabellnavn på Delta tables. Noen begrensninger gjelder. 

Data Science 

• Introducing low code AutoML(preview): AutoML gir brukere mulighet til å utvikle maskinlærings-modeller. Det kan forenkle prosesser som hyperparameter tuning og feature engineering. Les mer her 

Real-Time Intelligence 

Real-Time Intelligence is now generally available (GA): 

En rekke funksjoner for sanntidsanalyse og varslinger i Fabric er nå generelt tilgjengelige – de er altså offisielt klar for å tas i bruk i produksjonsmiljøer. Dette omfatter blant annet Real-Time Hub, forbedret Eventstream, Real-Time Dashboards og Activator. Noen funksjoner i Real-Time Intelligence er fremdeles i forhåndsvisnings-status. Les mer her 

Workspace monitoring (preview): 

Dette er en ny funksjonalitet for å overvåke aktiviteter i workspacet. Workspace monitoring samler inn aktivitetslogger for følgende Fabric gjenstander: Power BI semantiske modeller, Eventhouse og GraphQL. Kusto (KQL) og Real-Time Dashboards kan brukes for å analysere dataene og muliggjør varsling. Støtte for overvåking av flere typer Fabric gjenstander vil bli lagt til etter hvert. Les mer her 

Data Warehouse 

• Copilot for Data Warehouse (public preview): Copilot er tilgjengelig i public preview. Copilot for Data Warehouse gir assistanse i å utforske data og gi innsikt ved hjelp av T-SQL analyse. Kan bidra med å blant annet generere T-SQL kode, forklare kodesnutter og rette opp i feil som oppstår. Les mer her 

• TSQL Notebook (public preview): T-SQL Notebooks gir mulighet til å skrive spørringer og transformasjoner ved hjelp av notebooks. Det kan lese fra warehouse og SQL endepunkt. Ved å ta i bruk T-SQL notebooks får man de kraftige verktøyene fra notebooks tilgjengelig, som visualisering, dokumentering av kode og komplekse T-SQL spørringer. Les mer her 

• JSON support enhancements: Forbedringer for JSON funksjonalitet i Datawarehouse, SQL endpoints for Lakehouse og mirrored databaser. Forbedringene inkluderer «FOR JSON» spørring, som formater resultat av T-SQL spørringer til JSON tekst. «JSON_OBJECT» og «JSON_ARRAY» gir bruker mulighet til å formatere celler som JSON objekter og lister, og man slipper da pakke ut JSON objekter. 

Data Engineering 

• High Concurrency mode for Notebooks in Pipelines (public preview): High concurrency mode betyr at Notebooks kan dele spark session i pipelines. Dette betyr mindre oppstartstid for notebooks som kjører sekvensielt og kan føre til at pipelines kjører raskere. Er dog noen begrensninger, som at sesjonen kan kun brukes av samme bruker, i samme workspace og samme pipeline. Les mer her 

• Session Expiry Control in Workspace Settings for Notebook Interactive Runs (public preview): Man kan nå styre hvor lang tid det tar før en spark sesjon stopper. Dette kan være hendig å justere slik at man slipper å komme tilbake fra lunsj og måtte starte en ny sesjon. Default er 20 minutter. Man kan også se mer informasjon om en sesjon, som hvor lenge det er igjen før den timer ut og hvilke runtime som kjøres. Les mer her 

• Native Execution Engine on Runtime 1.3 (public preview): Native Execution Engine kan øke ytelse av Spark jobber og spørringer. Microsoft sier at man vil se økningene hvis man jobber med data i Parquet og Delta format, jobber med komplekse spørringer og transformasjoner som utnytter engine’s kolonne prosessering og vektoriseringsmuligheter.  Les mer her 

Data Science 

• Announcing Public Preview: Share Feature for Fabric AI Skill (public preview): Gir mulighet til å dele AI Skill med andre brukere. Man kan invitere brukere til å samarbeide på samme AI Skill og utvikle den videre. Andre kan se konfigurasjonen man har satt på AI Skills uten å måtte endre noe. Andre kan sende spørringer og få svar fra allerede utviklede AI Skill. Les mer her 

• Data Wrangler now supports Spark DataFrames and PySpark code generation (generally available): Data Wrangler, som er it verktøy for å utforske data, kan nå brukes på Spark DataFrame og pandas DataFrames. PySpark kode kan også genereres for å utforske dataen, da det før kun var python kode som kunne genereres. Les mer her 

Data Factory 

• Fabric Pipeline Integration in On-premise Data Gateway (generally available): Dette gir oss tilgang til å direkte koble kilder som er on-premise i Data Factory Pipelines. Brukere kan beholde data sikkert on-premise, men likevel ta i bruk Microsoft Fabric. Les mer her 

• Mirroring Azure SQL Database: Gir flere muligheter til innenfor SQL’s Dynamic Definition Language. Man kan nå bruke funksjoner som Drop table, Rename Table med mer, når tabellen fortsatt blir speilet. Les mer her 

• New Azure Data Factory Item: Nå kan man integrere tidligere Azure Data Factory instanser i Fabric Data Factory. Dette betyr at man kan trigge, utfør og monitorere pipelines man har i Azure Data Factory. Dette kan være en veldig fin start på å starte migreringen over til Fabric slik at man kan gjenbruke det man allerede har, men likevel drive nyutvikling i Fabric. Les mer her 

Real-Time Intelligence 

• Creating a Real time Dashboard by Copilot: Copilot kan nå brukes for å lage Real time Dashboard direkte i Real-Time huben. Copilot vil se gjennom tabellene og automatisk lage dashboard med to faner. En med innsikt i dataen og en med data profil som inneholder et utdrag av data, mer informasjon som ligger i tabellene og tabellskjema. Les mer her 

• Eventstream’s Integration with Managed Private Endpoint: Dette gir oss mulighet til å streame data fra Azure ressurser som tidligere har vært lukka bak en brannmur. Data blir sikkert flyttet via et privat nettverk. Les mer her 

• Real-Time Dashboards Integration with GitHub: Real-Time Dashboards er tilgjengelig for git. Dette fører til enklere samarbeid på Real-Time Dashboards og gir versjonskontroll. Les mer her 

Annet 

• DP-700 Fabric Data Engineer Associate certification: Microsoft har lansert ny sertifisering, denne gang rettet mer mot Data Engineering i Fabric. Den ble lansert i beta 22.oktober. Les mer her