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What it solves

Semantic Link Labs 是一个 Python 库，旨在简化 Microsoft Fabric 和 Power BI 资产的管理与优化。它能够自动化处理技术性、重复性的任务——例如迁移语义模型、分析报表性能以及管理 lakehouse 表——从而让用户能够专注于更高层级的数据工程和分析活动。

How it works

它作为 Semantic Link 库的扩展，为 Microsoft Fabric notebooks 提供了一套封装函数和专用工具。它集成了 Power BI、Fabric、Azure 和 Microsoft Graph APIs，通过编程方式控制语义模型、报表、容量（capacities）和 lakehouses。

Who it’s for

适用于在 Microsoft Fabric 生态系统中工作、需要自动化管理和优化其数据模型及报表的数据工程师、数据科学家和 Power BI 开发人员。

Highlights

• Semantic Model Management: 自动化迁移至 Direct Lake，执行最佳实践分析，管理备份/还原，并自动生成度量值（measure）描述。
• Report Optimization: 识别损坏的视觉对象，分析对象使用频率，并将报表级度量值迁移至语义模型。
• Infrastructure Control: 通过编程方式创建、更新、暂停或恢复 Fabric capacities。
• Lakehouse Maintenance: 提供优化和 vacuum lakehouse 表以及恢复软删除对象的工具。
• API Integration: 包含针对 Power BI、Fabric、Azure 和 Microsoft Graph APIs 的封装函数。