Microsoft Fabric Data Warehouse는 이제 창고 내에서 직접 사용자 지정 Python 로직으로 T-SQL을 확장할 수 있습니다. 현재 미리 보기 상태인 이 통합은 Python 코드를 실행하기 위한 별도의 애플리케이션이나 파이프라인의 필요성을 없앱니다. 이제 Fabric 사용자 데이터 함수 항목에 정의된 Python 함수를 참조하는 T-SQL 외부 함수를 만들 수 있습니다. 이러한 함수는 SELECT, INSERT, UPDATE와 같은 익숙한 T-SQL 문에서 호출할 수 있습니다. 그런 다음 Data Warehouse는 이러한 외부 함수의 실행을 Fabric 사용자 데이터 함수 런타임에 위임합니다. 이 새로운 기능은 외부 API와의 통합, 알림 전송, 다양한 파일 형식 처리와 같은 강력한 시나리오를 지원합니다. 또한 OneLake, Fabric 데이터베이스 및 Azure Cosmos DB 전반의 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. 민감한 데이터는 사용자 지정 Python 로직 및 조직 키를 사용하여 암호화, 복호화 또는 마스킹할 수 있습니다. 또한 지오코딩 또는 기계 학습 모델과 같은 서비스를 통해 데이터를 풍부하게 하고 검증할 수 있습니다. 한 예는 T-SQL에서는 복잡하지만 Python의 ipaddress 라이브러리를 사용하면 간단한 IPv6 네트워크 이벤트 분류에 Python을 사용하는 것을 보여줍니다. 이를 통해 네트워크 분석 결과의 영구 저장이 가능하여 다운스트림 쿼리를 단순화할 수 있습니다. 본질적으로 Fabric 사용자 데이터 함수는 이전에 별도의 개발 노력이 필요했던 고급 기능을 활용하면서 T-SQL에서 지속적인 작업을 가능하게 합니다.