Теперь Microsoft Fabric Data Warehouse позволяет расширять T-SQL пользовательской логикой Python непосредственно в хранилище данных. Эта интеграция, находящаяся в настоящее время в предварительной версии, устраняет необходимость в отдельных приложениях или конвейерах для выполнения кода Python. Теперь вы можете создавать внешние функции T-SQL, которые ссылаются на функции Python, определенные в элементах пользовательских функций данных Fabric. Эти функции могут быть вызваны из привычных операторов T-SQL, таких как SELECT, INSERT и UPDATE. Затем хранилище данных делегирует выполнение этих внешних функций среде выполнения пользовательских функций данных Fabric. Эта новая возможность открывает мощные сценарии, такие как интеграция с внешними API, отправка уведомлений и обработка различных форматов файлов. Она также облегчает доступ к данным из OneLake, баз данных Fabric и Azure Cosmos DB. Конфиденциальные данные могут быть зашифрованы, расшифрованы или маскированы с использованием пользовательской логики Python и организационных ключей. Кроме того, данные могут быть обогащены и проверены с помощью таких служб, как геокодирование или модели машинного обучения. Пример демонстрирует использование Python для классификации событий сети IPv6, что является сложным в T-SQL, но простым с библиотекой ipaddress в Python. Это позволяет постоянно хранить результаты сетевого анализа, упрощая последующие запросы. По сути, пользовательские функции данных Fabric обеспечивают непрерывную работу в T-SQL, используя Python для расширенных функций, которые ранее требовали отдельных усилий по разработке.