Forecasting permintaan di Microsoft Fabric

• ~21 s to ~1.1 s

  Waktu hingga byte pertama setelah mengatasi throttling

  Diukur setelah menghapus index yang membebani capacity dan beralih ke agregat yang di-stream.

  Terverifikasi

• 61.0 s vs 9.5 s

  Beban identik sebanyak 140 request pada capacity kecil vs lebih besar

  Capacity probe mengisolasi jeda admission per request akibat throttling.

  Terverifikasi

• ~5 weeks

  Dari commit pertama hingga deployment produksi

  Berdasarkan riwayat repositori dan deployment.

  Terverifikasi

• 30 PRs

  Pull request untuk implementasi medallion pipeline dalam dua hari

  Pull request sudah di-merge; cut-over live ke pipeline baru masih berlangsung.

  Terverifikasi

Tim perencana membutuhkan dashboard forecasting permintaan di Microsoft Fabric. Setelah cepat masuk produksi, pemuatan tersendat sekitar 21 detik. Kebutuhan berikutnya adalah pipeline dari data sumber milik klien.

• 01Saya men-deploy aplikasi Next.js statis di Fabric yang membaca view lakehouse melalui GraphQL data API, dengan validasi hasil lewat reconciliation harness berisi 168 pengecekan.
• 02Saya menggunakan zero-row probe dan capacity probe untuk memastikan penyebabnya adalah capacity throttling, sekaligus mengoreksi diagnosis sebelumnya. Pembacaan 83.824 baris saya ganti dengan sekitar 3.000 agregat yang di-stream.
• 03Saya menambahkan backend privat dengan proteksi Entra untuk executive briefing berbasis AI. Setelah mengukur respons non-streaming yang lambat, saya memindahkan chat ke agent Microsoft 365 Copilot.
• 04Saya membangun satu medallion pipeline yang fail-fast dan bisa dilanjutkan per tahap: data contract, ingestion bronze, aturan data quality silver, forecast adapter, tabel serving gold, serta sinkronisasi aplikasi dengan rekonsiliasi.

• Microsoft Fabric
• Fabric Data Pipelines
• Spark notebooks
• Lakehouse
• Data API Builder
• Next.js
• App Service
• Bicep
• Key Vault
• Azure AI Foundry
• Microsoft 365 Copilot