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해결하는 문제

Semantic Link Labs는 Microsoft Fabric 내의 데이터 모델, 보고서, 인프라스트럭처의 관리 및 최적화를 간소화하는 Python 라이브러리입니다. 세마틱 모델 마이그레이션, 모델 성능 분석, 레이크하우스 테이블 관리와 같은 기술적 작업을 자동화함으로써 사용자가 수동 설정이 아닌 고수준의 데이터 엔지니어링과 분석에 집중할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 라이브러리는 핵심 Semantic Link 기능을 확장하여 Python 래퍼 함수 및 도구 세트를 제공합니다. Microsoft Fabric 노트북에 직접 통합되어 Power BI, Fabric, Azure, Microsoft Graph API에 프로그래밍 방식으로 접근하여 대량 업데이트, 마이그레이션, 시스템 감사 작업을 수행할 수 있습니다.

대상 사용자

복잡한 세마틱 모델과 대규모 데이터 환경을 관리하는 Microsoft Fabric 생태계 내의 데이터 엔지니어, Power BI 개발자, Fabric 관리자에게 적합합니다.

주요 기능

• 세마틱 모델 관리: Direct Lake 마이그레이션 자동화, 대량으로 메트릭 설명 생성, 워크스페이스 간 백업, 복원, 배포 도구 제공.
• 레이크하우스 최적화: 레이크하우스 테이블 최적화 및 버킹, 소프트 삭제된 객체 복구 기능 포함.
• 보고서 분석 (uma Report Analysis): 보고서 및 세마틱 모델용 베스트 프랙티스 분석기(BPA) 기능, Power BI 보고서 내 손상된 시각 요소 식별.
• 인프라스트럭처 제어: Fabric 용량의 프로그래밍 기반 생성, 업데이트, 일시 정지 가능.
• API 통합: Power BI, Fabric, Azure, Microsoft Graph API에 대한 간편한 래퍼 함수 제공.