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第1章 · 分析ソリューションの実装と管理（Fabric 基礎）·v2.0.0·更新 2026/6/3·読了目安 約10分

変更要約: DP-700 第1章を深掘り（図ja化・比較表/シナリオ/FAQ/ひっかけ/深掘り段落を全節に追加）

1.1Microsoft Fabric の全体像

この節の要点

データ統合から分析・BI までを 1 つの SaaS にまとめた Microsoft Fabric の全体像、ワークスペース、容量（キャパシティ）、各 エクスペリエンス（Data Engineering・Data Factory・Data Warehouse・Real-Time・Power BI）を理解します。DP-700 の出発点です。

データの取り込み・保存・変換・分析・可視化を1 つの統合 SaaSで行えるのが Microsoft Fabric です。役割ごとに「エクスペリエンス」が用意されています。

1.1.1Fabric の構成要素

容量（キャパシティ・課金とコンピュートの単位）の上にワークスペース（コラボの単位）が乗り、その中に各エクスペリエンス（Data Engineering=Lakehouse/Spark、Data Factory=パイプライン/データフロー、Data Warehouse=T-SQL、Real-Time Intelligence=ストリーミング、Power BI=BI）が並び、すべてが OneLake（統合ストレージ）を共有する構成を示した図。
Microsoft Fabric の構成
  • 容量（キャパシティ）：コンピュートと課金の単位（例: F SKU）。ワークスペースに割り当てる。
  • ワークスペース：成果物（アイテム）をまとめ、共同作業とアクセス管理を行う単位。
  • エクスペリエンス：Data Engineering・Data Factory・Data Warehouse・Real-Time Intelligence・Power BI など役割別の機能群。
  • OneLake：全 Fabric が共有する単一の統合ストレージ（後の節で詳説）。
試験ポイント

「統合 SaaS 分析基盤＝Microsoft Fabric」「コンピュート/課金＝容量（キャパシティ・F SKU）」「コラボ/アクセスの単位＝ワークスペース」「役割別機能＝エクスペリエンス」「共有ストレージ＝OneLake」 は DP-700 で頻出です。Fabric は SaaS で、各エクスペリエンスが OneLake を共有する点が要です。

補足

Fabric の容量は一時停止/再開でき、使わない時間帯のコストを抑えられます。Power BI Premium とも関係します。

Fabric は SaaS で、利用者はインフラを管理しません。階層は「容量（キャパシティ） → ワークスペース → アイテム」で、容量は F SKU（F2〜F2048・購入/予約）や Power BI Premium の P SKU が該当し、全エクスペリエンス共通の 容量ユニット（CU） でコンピュートを消費します（スムージング／バースティング で短時間の超過を平準化）。アイテムは Lakehouse・Warehouse・パイプライン・ノートブック・KQL データベース・セマンティックモデル・レポートなど。テナント全体の方針は 管理ポータル（テナント設定） で統制し、ワークスペースは ワークスペースロール（Admin/Member/Contributor/Viewer）でアクセス管理します。各エクスペリエンスの成果物はすべて OneLake に保存され、コピーを増やさず横断利用できるのが Fabric 最大の特徴です。Synapse/ADF など個別 PaaS を組み合わせる従来型と異なり、Fabric は1 つの SaaS に統合されている点を押さえます。

階層意味例
容量（キャパシティ）コンピュート＋課金の単位（CU）F2〜F2048・P SKU
ワークスペースコラボ＋アクセス管理の単位部門/プロジェクト単位
アイテムワークスペース内の成果物Lakehouse/Warehouse/ノートブック
補足

シナリオ： 部門のデータチームに、取り込み・変換・DW・BI を一括で提供しつつ、夜間のコストは抑えたい。→ 部門用ワークスペースを作り、F SKU の容量を割り当て、Data Factory/Data Engineering/Warehouse/Power BI の各エクスペリエンスを利用。すべて OneLake を共有するためコピー不要。容量は夜間に一時停止してコストを抑えます。

補足

FAQ： Q. Fabric は PaaS ですか？ → A. いいえ、SaaS です。インフラ管理は不要で、容量を割り当ててエクスペリエンスを使います。Q. 各エクスペリエンスのデータは別々に保存される？ → A. いいえ。すべて OneLake に保存され、コピーを増やさず横断利用できます。

注意

ひっかけ： 「Fabric は各サービスを自分で構成する IaaS/PaaS の集合」は誤りです。Fabric は統合 SaaSで、容量→ワークスペース→アイテムの構成。また「エクスペリエンスごとにストレージが分かれる」も誤り（全エクスペリエンスが OneLake を共有）。

1.1.2この節のまとめ

  • Fabric＝統合 SaaS（容量→ワークスペース→エクスペリエンス）
  • 全エクスペリエンスが OneLake を共有

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理解度チェック

（軽い確認用）

Q1. データの取り込み・保存・変換・分析・BI を 1 つの SaaS にまとめた Microsoft の分析基盤はどれですか？

Q2. Fabric でコンピュートと課金の単位（F SKU など）を表すものはどれですか？

Q3. Fabric で成果物をまとめ、共同作業とアクセス管理を行う単位はどれですか？

理解度を確認第1章「分析ソリューションの実装と管理（Fabric 基礎）」の問題を解く