Materialized Lake Views in Microsoft Fabric: trasformazioni dichiarative per il Lakehouse
Costruire un’architettura Medallion significa spesso gestire notebook, pipeline, dipendenze, scheduling e logiche di aggiornamento. Le Materialized Lake Views di Microsoft Fabric propongono un approccio differente: descrivere le trasformazioni in modo dichiarativo e lasciare alla piattaforma la gestione dell’esecuzione, della persistenza dei risultati e del refresh. Durante la sessione scopriremo il funzionamento delle Materialized Lake Views e il loro ruolo nei workload di Data Engineering. Vedremo come utilizzarle per join, aggregazioni, trasformazioni e regole di qualità del dato, come Fabric gestisce le dipendenze tra le viste e come i risultati materializzati vengono resi disponibili come normali tabelle del Lakehouse. Concluderemo confrontando questo approccio con pipeline, notebook Spark e viste non materializzate, così da capire benefici, compromessi e scenari nei quali le MLV possono realmente ridurre codice e complessità operativa.
Speaker
Francesco Milano
Solution Architect, Data & AI @ Lodestar
I've been working with Microsoft technologies since 2000. I'm specialized in .NET Framework and SQL Server platform, and I focus primarily on back-end development, integration solutions, relational model and end-to-end data architetures design and implementation. Since 2013 I've been also exploring emerging trend and technologies pertaining the Big Data and Advanced Analytics world, consolidating its knowledge of products like Databricks, Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, and Mic... read more