白杨商业智能工作室
#技术分享#Power BI#最佳实践

告别碎片化,Fabric App 来了

· 白杨BI工作室

你是不是也遇到过这种情况: 想做一个带数据库、有前端界面、还能出报表分析的小应用,结果发现—— - 数据库在 Fabric 里

告别碎片化,Fabric App 来了

你是不是也遇到过这种情况:

想做一个带数据库、有前端界面、还能出报表分析的小应用,结果发现——

  • 数据库在 Fabric 里
  • 前端代码部署在 Azure 上
  • 语义模型又单独放在 Power BI 里
  • 每个组件都有自己的生命周期、部署流程和管理方式

明明是一个完整的应用,却被拆成了七八个零件,散落在不同服务里。维护成本高,协作也麻烦。

有没有可能,一个应用的所有组件都放在同一个环境里?

数据库、语义模型、前端界面,全都在 Fabric 内部完成。

这就是今天要聊的——Rayfin(也叫 Fabric App)。


Rayfin 解决了什么问题?

先看一个典型的应用开发场景:

你想做一个待办事项列表,或者一个数据录入表单。

  • 数据要存起来 → 需要一个数据库
  • 数据要展示分析 → 需要一个语义模型
  • 用户要交互 → 需要一个前端界面

放在传统方式下,你的架构可能是这样的:

  • Web 应用:托管在 Azure Web App 或其他云服务
  • 数据库:可能是 Azure SQL,也可能是 Fabric SQL 数据库
  • 语义模型:在 Power BI Desktop 里单独建模型,再发布到 Fabric 服务
  • 前端:独立开发,再和上面几个组件对接

结果就是:每个组件都在自己的“地盘”里,彼此靠 API 或连接器勉强沟通。

一旦要改某个功能,可能得同时更新数据库、模型和前端,部署流程还得各走各的。

Rayfin 的思路很简单:把这些东西全部放到一个 Fabric 项目里。

你仍然可以用 VS Code、GitHub Copilot 这些熟悉的工具去开发,但所有组件——数据库、语义模型、前端——都在 Fabric 环境里统一管理。


Rayfin 到底是什么?技术视角

Rayfin 是一个开源项目,目前还在早期阶段。

它本质上解决的是:如何让 Fabric 成为一个完整的应用开发平台,而不只是一个数据存储和分析的场所。

从技术架构上看,Rayfin 包含几个核心部分:

  1. Fabric SQL 数据库:作为应用的持久化存储
  2. Power BI 语义模型:提供数据分析和可视化能力
  3. 前端界面:托管在 Fabric 内部,直接与数据库和模型交互

换句话说,你可以用 Fabric 的 SQL 数据库存数据,用 Power BI 模型做分析,用前端界面做交互——所有代码和数据都在 Fabric 里。

这对 BI 开发者来说意味着什么?

意味着你不再需要同时掌握 Azure 部署、前端框架、数据库管理等多套技能。

如果你已经熟悉 Power BI 和 Fabric,现在可以用同样的环境,搭建一个完整的应用。


国内用户怎么看?

目前 Rayfin 还处于早期阶段,国内用户可能还没大规模接触。

但它的思路非常值得关注:

  • 降低应用开发门槛:让 BI 开发者也能快速搭建应用,不用再依赖专门的开发团队
  • 统一管理:所有组件在一个项目里,部署、权限、版本控制都更方便
  • 适合小团队或中小企业:用 Fabric 一个平台就能搞定数据存储、分析和前端展示

当然,目前也有一些限制:

  • 开源项目,文档和社区支持还在完善中
  • 前端能力相对基础,复杂交互场景可能不够用
  • 国内 Fabric 的普及度和网络环境也需要考虑

但如果你已经在用 Fabric,或者正在评估 Fabric 的能力边界,Rayfin 是一个值得试试的方向。


总结

Rayfin(Fabric App)的核心价值一句话:

把数据库、语义模型、前端界面全部放进 Fabric 环境,统一开发、统一管理。

告别碎片化,一个项目搞定一切。

如果你对 Fabric 的潜力感兴趣,不妨从 Rayfin 开始,试试看能不能用 Fabric 搭出你的第一个完整应用。

相关文章

Power BI 和 Microsoft Fabric 的 Databricks ADBC 连接器正式发布

Power BI 和 Microsoft Fabric 的 Databricks ADBC 连接器正式发布

微软正在把 Power Query 连接器的底层驱动从 ODBC 迁到 ADBC,这次轮到 Databricks。适用于 Power BI 和 Microsoft Fabric 的 Databricks ADBC 连接器已正式 GA(Generally Available,正式发布)。

#技术分享#Power BI#Fabric#语义模型
Power BI 2026 年 10 月功能摘要

Power BI 2026 年 10 月功能摘要

距离上一次九月更新才过去没多久,而且当时还赶上了欧洲 Microsoft Fabric + SQL 社区大会,更新量已经不小。

#技术分享#Power BI#Fabric#Copilot
Microsoft Data Factory 的 Amazon Redshift V2 连接器

Microsoft Data Factory 的 Amazon Redshift V2 连接器

微软正在对 Amazon Redshift 连接器进行重要升级,底层驱动将从旧版切换至全新的 Amazon Redshift ODBC 2.x。

#技术分享#Power BI#Fabric
F2容量跑通完整报表方案

F2容量跑通完整报表方案

很多团队一提到 Microsoft Fabric,第一反应就是:F2 这种小容量能干嘛? 跑个 Demo 都嫌卡,更别说承载一套完整的报表解决方案了。

#技术分享#Power BI#最佳实践
近似去重反而更慢?

近似去重反而更慢?

做 DAX 性能优化的人,看到 `APPROXIMATEDISTINCTCOUNT` 这个新函数,第一反应多半是:终于有办法治 `DISTINCTCOUNT` 这个性能杀手了。 但最近一轮实测下来,结论有点打脸——在某些场景下,近似去重反而比精确去重更慢。

#Power BI#最佳实践
近似去重计数:快但准吗?

近似去重计数:快但准吗?

9 月 Power BI 更新后,Import 模式和 Direct Lake 模式的语义模型开始支持 `ApproximateDistinctCount()` 这个 DAX 函数。 我在一个 14 亿行的 Direct Lake 语义模型上做了测试,数据来自纽约出租车样本。

#Power BI#最佳实践
有问题?加企业微信 1 对 1 交流 👇
➕ 添加企业微信
备注「白杨」优先通过 · 数据洞察与智能决策
企业微信
企业微信
备注「白杨」优先通过