Se IA está virando o motor de todos os setores, existe uma constante: sem um data estate unificado, a IA vira promessa cara. A Microsoft bateu nessa tecla no Ignite 2025 ao reforçar o Fabric como o “hub” para simplificar arquitetura, acelerar insights e reduzir fricção para iterar com segurança rumo a uma organização AI-led.
E o Fabric está ganhando tração rápido: em dois anos, já soma 28 mil clientes (incluindo 80% da Fortune 500). O recado é claro: unificar dados e analytics deixou de ser “projeto de dados” e virou estratégia de negócio.
1) O salto: Fabric como ponto central do data estate (e do stack de bancos)
A Microsoft está fortalecendo a camada de bancos “no coração” do Fabric para suportar escala e performance exigidas por IA. Entre anúncios:
SQL Server 2025 (GA)
Azure DocumentDB (GA)
SQL Database e Cosmos DB no Fabric (GA)
Azure HorizonDB (preview)
A lógica por trás disso: ter opções de banco para rodar onde fizer sentido (edge, PaaS, SaaS) — mas com tudo Fabric-connected ou Fabric-native.
2) SQL Server 2025: modernização com viés de IA (sem sair do T-SQL)
O SQL Server 2025 chega como uma evolução “developer-first” para IA:
busca mais inteligente (semântica + full-text)
gestão de modelos via T-SQL (model definitions), integrando com serviços de IA (ex.: Foundry)
No lado enterprise:
performance de query e locking melhorados
failover aprimorado
credenciais mais fortes via Entra ID + Azure Arc
e, especialmente relevante para dados + IA: mirroring para OneLake (GA), colocando SQL no caminho do analytics/AI sem o ETL clássico.
3) Azure DocumentDB: NoSQL híbrido/multi-cloud, compatível com MongoDB, pronto para AI
O Azure DocumentDB entra com uma proposta bem objetiva:
padrão open-source “DocumentDB” compatível com MongoDB
roda consistente em Azure, on-prem e outros clouds
pronto para IA com vector e hybrid search
Para arquitetos, isso é uma peça importante em estratégias híbridas e multi-cloud: reduz “replatforming forçado” e mantém um caminho mais limpo para apps inteligentes.
4) HorizonDB: PostgreSQL para missão crítica (preview)
O HorizonDB (preview) tenta capturar o espaço de Postgres enterprise em larga escala com:
Postgres compatível
auto-scaling de storage e compute
latência multi-zona muito baixa
vector search e gestão de modelos integrada
conectividade direta com Foundry (para apps de IA)
Leitura prática: a Microsoft está reforçando Postgres como base para workloads modernos e AI-ready no enterprise.
5) Fabric SaaS Databases (GA): banco transacional dentro do mesmo “plano” de dados + IA
A disponibilidade geral de SQL Database e Cosmos DB no Fabric posiciona o Fabric como uma plataforma “developer-first”:
provisionamento rápido
menos configuração granular
segurança por padrão (auth cloud, encryption, CMK)
billing alinhado à capacidade do Fabric
O ganho arquitetural é reduzir a distância entre:
dado operacional/transacional (apps)
e dado analítico/AI (insights e agentes)
6) OneLake: “zero-ETL” para unificar (e agora trazendo produtividade junto)
O OneLake continua sendo a aposta para unificação com shortcuts e mirroring (menos cópia, menos pipeline, mais governança).
Novidade relevante: shortcuts para SharePoint e OneDrive (preview) — trazendo dado não estruturado do mundo de produtividade para o lake sem duplicar arquivos. Isso é particularmente importante para cenários de RAG e agentes, onde “documentos do trabalho” são contexto valioso.
7) Fabric IQ: semântica como combustível de IA (não é volume, é contexto)
A Microsoft introduziu o Fabric IQ, um workload para criar uma camada semântica que mapeia dados para entidades reais do negócio (relacionamentos, regras, hierarquias).
A mensagem é madura: IA não escala com tabelas; escala com significado. E isso prepara o terreno para operations agents que monitoram sinais, detectam padrões e tomam ação com base em contexto do negócio — não só em schema.
8) Agentes e MCP: Fabric virando “bloco composável” do ecossistema de IA
O Fabric está ampliando experiências de IA:
Copilot no Power BI
data agents para análises mais profundas
operations agents para ação em tempo real
E um detalhe arquitetural importante: data agents podem atuar como servidores MCP (hosted), facilitando integração com outros apps e agentes no ecossistema. Além disso, há integração com Azure AI Search para raciocinar sobre dados estruturados e não estruturados.
Obrigado pela sua leitura até aqui!
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