Microsoft Fabric Architecture Podcast (हिनदी)

Microsoft Fabric Architecture Podcast (हिनदी)

By Matthias FallandBusinessTechnology
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Microsoft Fabric Architecture Podcast (हिनदी) episodes

  • Stop बटन जो रुकता ही नहीं

    वो Stop Button जो Stop नहीं करता

    Episode 20 • 2026-05-15

    Duration: 9:48

    Fabric Activator की no-code alerting ऊपर से clean लगती है। लेकिन नीचे का entity model एक ऐसी billing mechanic छुपाता है जो हर team को एक बार catch करती है — एक Stop button जो meter नहीं रोकता। आज हम इसे खोलते हैं।

    What we discuss

    • How it actually works underneath the abstraction
    • Where the obvious answer breaks
    • The pattern we keep seeing in the field
    • A real Reddit/Microsoft Q&A question unpacked
    • F-SKU realism — what this actually costs
    • The concrete recommended architecture
    • When the rejected approach is actually right
    • Risks of the recommended path
    • The architectural principle to take home

      • Key takeaways

      • आपके tenant में, अभी इस वक़्त, कहीं एक event listener है जो किसी के महीनों पहले stop किए हुए rule से जुड़ा है। अभी भी warm। अभी भी count कर रहा है।
      • और अगर आपका pattern है build कीजिए, test कीजिए, Stop दबाइए, और चले जाइए – तो एक हफ़्ते बाद capacity metrics ज़रूर check कीजिए।
      • pattern तय करता है platform। अगर आपका pattern stateful detection on streaming data है – per-object state machines, threshold transitions, heartbeat monitoring – Activator बिल्कुल सही tool है। अगर आपका pattern SharePoint में file land होने...

        • Resources

        • Add Activator to Eventstream
        • Activator from KQL Queryset
        • Activator from RTD
        • Activator from Power BI
        • Real-Time Hub Set Alerts
        • Set Alerts on Anomaly Detection
        • What is Fabric Activator?
        • Tutorial: Create and activate a Fabric Activator rule
        • Create a rule in Fabric Activator
        • Trigger modeling in Activator
        • Fabric Activator rules
        • Detection conditions
        • Activator Limitations
        • Latency in Activator
        • Activator Capacity Consumption

          • About the show

          AI-generated voices. Matthias — cloned voice. Fabia — designed AI co-host. See Matthias live on YouTube (Fabric Friday), at his meetups, and at conferences like FabCon.

          Hosted by Matthias Falland — Microsoft Data Platform MVP and community architect behind the Fabric Periodic Table. New episodes every Friday.

          Submit your case

          Have an architecture decision you are wrestling with? DM Matthias on LinkedIn — find him as Matthias Falland. Three to five sentences about the decision, your team size, and your current stack. We anonymize before airing.

          यह podcast AI से बनाया गया है। दोनों आवाज़ें synthetic हैं: Matthias की आवाज़ cloned है और Fabia एक designed AI co-host है।

          Brand design based on fabricperiodictable.com.

          11 min
        • Alert Save हो गया — Successfully

          वो Alert जो Save तो हुआ, Fire कभी नहीं

          Episode 19 • 2026-05-08

          Duration: 11:09

          Real-Time Dashboard हर tile पर alert button देता है और save हर बार confirm करता है। लेकिन Kusto-native monitoring surface actually कैसे query करता है, permission model viewing और querying को कैसे अलग रखता है, और alerting pipeline कहाँ चुपचाप काम करना बंद कर देती है — यही आज का episode है।

          What we discuss

          • How it actually works underneath the abstraction
          • The pattern we keep seeing in the field
          • A real Reddit/Microsoft Q&A question unpacked
          • Where the obvious answer breaks
          • The concrete recommended architecture
          • F-SKU realism — what this actually costs
          • When the rejected approach is actually right
          • Risks of the recommended path
          • The architectural principle to take home

            • Key takeaways

            • इस वक़्त कहीं न कहीं, एक dashboard है जिस पर spike साफ़ दिख रहा है और उसके नीचे एक Activator rule saved है — confirmed, stored, बिल्कुल कुछ नहीं कर रहा।
            • इससे बड़ी सीख इस एक dashboard से आगे जाती है। Silent success, loud failure से बुरा होता है। एक rule जो save होता है और कभी evaluate नहीं होता। एक cloud connection जो बिना notification मर जाता है। एक Copilot button जो बस ग़ायब है। हर एक में...
            • और जो team एक tool को दूसरे के काम पर force करती है, वो उस team से ज़्यादा time waste करती है जो दो dashboards चला रही है।

              • Resources

              • KQL Database
              • KQL Queryset
              • Real-Time Hub
              • Activator on RTD
              • Anomaly Detection
              • Power BI + KQL
              • Fabric Map
              • What is Real-Time Dashboard?
              • Create a Real-Time Dashboard
              • Real-Time Dashboard Permissions
              • Use Parameters in Real-Time Dashboards
              • Customize Real-Time Dashboard Visuals
              • Activator Limitations
              • Generate Real-Time Dashboard with Copilot
              • Copilot-assisted Real-Time Data Exploration (Preview)

                • About the show

                AI-generated voices. Matthias — cloned voice. Fabia — designed AI co-host. See Matthias live on YouTube (Fabric Friday), at his meetups, and at conferences like FabCon.

                Hosted by Matthias Falland — Microsoft Data Platform MVP and community architect behind the Fabric Periodic Table. New episodes every Friday.

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                यह podcast AI से बनाया गया है। दोनों आवाज़ें synthetic हैं: Matthias की आवाज़ cloned है और Fabia एक designed AI co-host है।

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                12 min
              • वो KQL Function Call जो कोई लिखता ही नहीं

                वो KQL function call जो कोई लिखता ही नहीं

                Episode 17 • 2026-04-24

                Duration: 10:45

                ज़्यादातर teams KQL explain keyword से सीखती हैं, जो SQL को syntactically correct KQL में translate कर देता है — और वहीं रुक जाता है जहाँ SQL की सीमा ख़त्म होती है। हम bin-plus-summarize और make-series के बीच का structural gap trace करेंगे, और बताएँगे कि anomaly detection बस एक operator दूर क्यों है।

                What we discuss

                • How it actually works underneath the abstraction
                • The pattern we keep seeing in the field
                • Where the obvious answer breaks
                • A real Reddit/Microsoft Q&A question unpacked
                • The concrete recommended architecture
                • F-SKU realism — what this actually costs
                • When the rejected approach is actually right
                • Risks of the recommended path
                • The architectural principle to take home

                  • Key takeaways

                  • इस वक़्त कहीं एक sensor drift कर रहा है। तीन दिन से। Data Eventhouse में बैठा है। Bin-plus-summarize वाला dashboard average को धीरे-धीरे ऊपर जाते दिखा रहा है। एक make-series call मंगलवार को ही flag कर देती।
                  • और ये value specific है। T-SQL पर रहने का मतलब है native anomaly detection, series forecasting, और in-query rendering न होना — ये आपकी choice है। ये capabilities pipe-forward model में structural हैं। ऊपर से add नहीं हो सकतीं।
                  • ये honest recommendation है। अगर आप Real-Time Intelligence में जा रहे हैं, तो commit कीजिए। Explain से bootstrap कीजिए, लेकिन make-series सीखने की deadline रख लीजिए। वहीं KQL अलग costume में SQL होना बंद करता है और अपनी असली value दिखाता है।

                    • Resources

                    • Query data in a KQL queryset
                    • Create a KQL queryset
                    • Kusto Query Language overview
                    • SQL to KQL cheat sheet
                    • KQL quick reference
                    • make-series operator
                    • series_decompose_anomalies()
                    • Anomaly detection and forecasting
                    • Time series analysis
                    • render operator
                    • Share KQL queries
                    • Create a Real-Time Dashboard
                    • Real-Time Intelligence tutorial part 5: Query streaming data using KQL
                    • Tutorial: Learn common operators
                    • Tutorial: Use aggregation functions

                      • About the show

                      AI-generated voices. Matthias — cloned voice. Fabia — designed AI co-host. See Matthias live on YouTube (Fabric Friday), at his meetups, and at conferences like FabCon.

                      Hosted by Matthias Falland — Microsoft Data Platform MVP and community architect behind the Fabric Periodic Table. New episodes every Friday.

                      Submit your case

                      Have an architecture decision you are wrestling with? DM Matthias on LinkedIn — find him as Matthias Falland. Three to five sentences about the decision, your team size, and your current stack. We anonymize before airing.

                      यह podcast AI से बनाया गया है। दोनों आवाज़ें synthetic हैं: Matthias की आवाज़ cloned है और Fabia एक designed AI co-host है।

                      Brand design based on fabricperiodictable.com.

                      11 min
                    • वो Catalog जो किसी ने माँगा ही नहीं था

                      Episode 18: Real-Time Hub: The Yellow Pages Your Streams Were Missing (हिन्दी)

                      Fabric Architecture Podcast — हिन्दी

                      AI-generated voices. Matthias — cloned voice. Fabia — designed AI co-host.

                      Based on the Fabric Periodic Table.

                      New episodes every Friday. DM Matthias on LinkedIn.

                      AI-generated voices. Brand design based on fabricperiodictable.com.

                      11 min
                    • दस साल का Cache जो किसी ने Configure नहीं किया

                      दस साल का वो Cache जो किसी ने Configure नहीं किया

                      Episode 16 • 2026-04-17

                      Duration: 10:36

                      हर KQL Database बनाते ही दस साल का hot SSD cache enable हो जाता है — by default। Fabric को time-series data के लिए अलग engine क्यों चाहिए, cost और performance के दो policy knobs कैसे काम करते हैं, और वो configuration mistake जो efficient store को महँगा बना देती है।

                      What we discuss

                      • How it actually works underneath the abstraction
                      • The pattern we keep seeing in the field
                      • Where the obvious answer breaks
                      • A real Reddit/Microsoft Q&A question unpacked
                      • F-SKU realism — what this actually costs
                      • When the rejected approach is actually right
                      • The concrete recommended architecture
                      • Risks of the recommended path
                      • The architectural principle to take home

                        • Key takeaways

                        • तीन knobs। और हर एक default सबसे महँगी setting पर है।
                        • Query pattern सब बता देता है। शुरुआत हमेशा वहीं से होती है। Cache window आपके query window से match करे, retention आपकी compliance requirement से, Capacity Planner mode आपके traffic shape से।
                        • तो अगर मैं किसी को advise कर रहा हूँ जो fresh start कर रहा है: एक Eventhouse spin up कीजिए, built-in StormEvents sample data load कीजिए, और real data लाने से पहले दो चीज़ें सीखिए। make-series और series_decompose_anomalies से comfortable हो...

                          • Resources

                          • What is Real-Time Intelligence?
                          • Choose an analytical data store in Microsoft Fabric
                          • Eventhouse overview
                          • Data connectors overview
                          • Get data overview
                          • Change data policies
                          • KQL overview - scalar data types
                          • Eventhouse and KQL Database consumption
                          • Pricing cost drivers
                          • Create a KQL database
                          • Time series analysis
                          • Anomaly detection and forecasting
                          • Manage and monitor a database
                          • Manage and monitor an eventhouse
                          • KQL Database git integration

                            • About the show

                            AI-generated voices. Matthias — cloned voice. Fabia — designed AI co-host. See Matthias live on YouTube (Fabric Friday), at his meetups, and at conferences like FabCon.

                            Hosted by Matthias Falland — Microsoft Data Platform MVP and community architect behind the Fabric Periodic Table. New episodes every Friday.

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                            Have an architecture decision you are wrestling with? DM Matthias on LinkedIn — find him as Matthias Falland. Three to five sentences about the decision, your team size, and your current stack. We anonymize before airing.

                            यह podcast AI से बनाया गया है। दोनों आवाज़ें synthetic हैं: Matthias की आवाज़ cloned है और Fabia एक designed AI co-host है।

                            Brand design based on fabricperiodictable.com.

                            11 min
                          • वो Green Light जो झूठ बोलती है

                            वो Green Light जो झूठ बोलती है

                            Episode 15 • 2026-04-10

                            Duration: 10:55

                            Eventstream canvas पर सब green है और destination table खाली पड़ी है। हम no-code abstraction को खोलकर देखते हैं, तीन silent failure modes trace करते हैं, और उन चार billing meters का हिसाब लगाते हैं जो हर FinOps team को confuse करते हैं।

                            What we discuss

                            • How it actually works underneath the abstraction
                            • The pattern we keep seeing in the field
                            • Where the obvious answer breaks
                            • A real Reddit/Microsoft Q&A question unpacked
                            • F-SKU realism — what this actually costs
                            • When the rejected approach is actually right
                            • Risks of the recommended path
                            • The architectural principle to take home

                              • Key takeaways

                              • इस वक़्त कहीं एक production Eventstream green चल रहा है। और जिस table की तरफ़ वो point कर रहा है, उसमें घंटों से एक row नहीं आई।
                              • सबसे ज़्यादा नज़र मैं किस पर रखूँगा? Throughput पर नहीं। Latency पर नहीं। उस Data Insights tab पर। Canvas पर green light बताती है कि stream alive है। ये नहीं बताती कि दूसरी तरफ़ क्या land हो रहा है।
                              • तो जो judgment call मैं किसी भी team को दूँगा — अगर data continuously आ रहा है, transformations filters और aggregations हैं, और data एक से ज़्यादा जगह चाहिए, तो Eventstream आपको parallel ingestion paths maintain करने से बचाता है। ये real...

                                • Resources

                                • Eventstream Overview
                                • Add and manage event sources
                                • Route events to destinations
                                • Edit and publish an eventstream
                                • Route data streams based on content
                                • DeltaFlow output transformation
                                • Monitor the status and performance of an eventstream
                                • Pause and resume data streams
                                • Capacity consumption for Fabric eventstreams
                                • Add Azure Event Hubs source
                                • Add Azure IoT Hub source
                                • Add Eventhouse destination
                                • Add Lakehouse destination
                                • Process events with SQL code editor
                                • Explore and transform bike-sharing data

                                  • About the show

                                  AI-generated voices. Matthias — cloned voice. Fabia — designed AI co-host. See Matthias live on YouTube (Fabric Friday), at his meetups, and at conferences like FabCon.

                                  Hosted by Matthias Falland — Microsoft Data Platform MVP and community architect behind the Fabric Periodic Table. New episodes every Friday.

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                                  Have an architecture decision you are wrestling with? DM Matthias on LinkedIn — find him as Matthias Falland. Three to five sentences about the decision, your team size, and your current stack. We anonymize before airing.

                                  यह podcast AI से बनाया गया है। दोनों आवाज़ें synthetic हैं: Matthias की आवाज़ cloned है और Fabia एक designed AI co-host है।

                                  Brand design based on fabricperiodictable.com.

                                  11 min
                                • वो Meter जो आपकी Queries के बीच चलता रहता है

                                  दस साल का Hot Cache जो किसी ने Configure नहीं किया

                                  Episode 14 • 2026-04-03

                                  Duration: 11:02

                                  Fabric में हर KQL database दस साल के hot cache default के साथ आता है जिसे कोई review नहीं करता। इस episode में Eventhouse की billing, UpTime meter, cache storage tiers, और वो configuration choices जो एक अच्छे real-time engine और एक unexpected invoice के बीच का फ़र्क़ तय करती हैं।

                                  What we discuss

                                  • How it actually works underneath the abstraction
                                  • The pattern we keep seeing in the field
                                  • Where the obvious answer breaks
                                  • A real Reddit/Microsoft Q&A question unpacked
                                  • F-SKU realism — what this actually costs
                                  • The concrete recommended architecture
                                  • When the rejected approach is actually right
                                  • Risks of the recommended path
                                  • The architectural principle to take home

                                    • Key takeaways

                                    • और बाकी 3,643 दिनों का premium storage bill Friday को आ रहा है।
                                    • Slide पर simplicity, runtime पर नहीं। कहीं अभी एक Eventhouse चल रहा है, 3,650 दिन का hot cache, और dashboard सिर्फ़ last 7 दिन दिखा रहा है।
                                    • सही बात है। तो मेरा takeaway ये होगा — Eventhouse Fabric में streaming और time-series data के लिए सच में सही tool है। Kusto engine ने ये reputation Microsoft का अपना infrastructure power करके कमाया है, Fabric से बहुत पहले। लेकिन cost model...

                                      • Resources

                                      • Eventhouse overview
                                      • Store data in Microsoft Fabric - Decision guide
                                      • Caching policy (hot and cold cache)
                                      • Get data overview
                                      • KQL quick reference
                                      • Eventhouse and KQL Database consumption
                                      • Data availability in OneLake
                                      • Enable Eventhouse endpoint for lakehouse and data warehouse
                                      • Create an Eventhouse
                                      • Create a KQL database
                                      • Real-Time Intelligence tutorial
                                      • Change data policies
                                      • Cost breakdown of Eventhouse
                                      • Manage and monitor an eventhouse
                                      • Decision guide: Choose the right data store

                                        • About the show

                                        AI-generated voices. Matthias — cloned voice. Fabia — designed AI co-host. See Matthias live on YouTube (Fabric Friday), at his meetups, and at conferences like FabCon.

                                        Hosted by Matthias Falland — Microsoft Data Platform MVP and community architect behind the Fabric Periodic Table. New episodes every Friday.

                                        Submit your case

                                        Have an architecture decision you are wrestling with? DM Matthias on LinkedIn — find him as Matthias Falland. Three to five sentences about the decision, your team size, and your current stack. We anonymize before airing.

                                        यह podcast AI से बनाया गया है। दोनों आवाज़ें synthetic हैं: Matthias की आवाज़ cloned है और Fabia एक designed AI co-host है।

                                        Brand design based on fabricperiodictable.com.

                                        12 min
                                      • तीन Nodes जो कभी सोते नहीं

                                        तीन Nodes जो कभी सोते नहीं

                                        Episode 13 • 2026-03-27

                                        Duration: 11:21

                                        Apache Airflow Job Fabric में code-first orchestration लाता है Python DAGs के साथ — लेकिन इसका always-on compute model मतलब तीन nodes चौबीसों घंटे चालू। कब ये trade-off सही है, और कब Data Pipeline ही सीधा जवाब है?

                                        What we discuss

                                        • How it actually works underneath the abstraction
                                        • The pattern we keep seeing in the field
                                        • A real Reddit/Microsoft Q&A question unpacked
                                        • F-SKU realism — what this actually costs
                                        • Where the obvious answer breaks
                                        • When the rejected approach is actually right
                                        • The concrete recommended architecture
                                        • Risks of the recommended path
                                        • The architectural principle to take home

                                          • Key takeaways

                                          • और अगर ये math आपके लिए काम नहीं करता, तो निकलना लोगों की सोच से आसान है — एक Data Pipeline और एक cron expression।
                                          • इस वक्त कहीं एक scheduler, एक web server, और एक worker किसी Fabric capacity में बैठे हैं, चौबीसों घंटे चालू, एक ऐसे DAG का इंतज़ार कर रहे हैं जो दिन में बस एक बार रात बारह बजे चलता है। तेईस घंटे की तैयारी, faithfully billed।
                                          • Pattern तय करता है platform। अगर आपका orchestration pattern है 'trigger A, then B' — तो Data Pipeline ये idle पर free में handle करता है। अगर आपका pattern एक conditional graph है retries के साथ, cross-cloud dependencies, और custom Python...

                                            • Resources

                                            • What is Apache Airflow Job?
                                            • Run a Fabric item using Apache Airflow DAGs
                                            • Apache Airflow compute in Fabric
                                            • Apache Airflow job pricing
                                            • Transform data using dbt
                                            • Migrate to Apache Airflow job in Microsoft Fabric
                                            • CI/CD for Apache Airflow in Fabric
                                            • Apache Airflow Job region availability
                                            • Quickstart: Create an Apache Airflow Job
                                            • Apache Airflow Job workspace settings
                                            • Access Apache Airflow Job Logs
                                            • Sync a GitHub repository in Apache Airflow Job
                                            • Run Hello-world DAG in Apache Airflow Job
                                            • Fabric region availability
                                            • MS Learn

                                              • About the show

                                              AI-generated voices. Matthias — cloned voice. Fabia — designed AI co-host. See Matthias live on YouTube (Fabric Friday), at his meetups, and at conferences like FabCon.

                                              Hosted by Matthias Falland — Microsoft Data Platform MVP and community architect behind the Fabric Periodic Table. New episodes every Friday.

                                              Submit your case

                                              Have an architecture decision you are wrestling with? DM Matthias on LinkedIn — find him as Matthias Falland. Three to five sentences about the decision, your team size, and your current stack. We anonymize before airing.

                                              यह podcast AI से बनाया गया है। दोनों आवाज़ें synthetic हैं: Matthias की आवाज़ cloned है और Fabia एक designed AI co-host है।

                                              Brand design based on fabricperiodictable.com.

                                              12 min
                                            • कम Data Move करने में ज़्यादा खर्च क्यों आता है

                                              कम data move करने में ज़्यादा खर्च क्यों?

                                              Episode 12 • 2026-03-20

                                              Duration: 10:43

                                              Copy Job Pipeline जैसी power और Mirroring जैसी simplicity का वादा करता है। लेकिन incremental mode में CU rate दोगुना है, और V-Order compression और per-table rounding उस पर stack होते हैं। आज हम math करते हैं।

                                              What we discuss

                                              • How it actually works underneath the abstraction
                                              • The pattern we keep seeing in the field
                                              • A real Reddit/Microsoft Q&A question unpacked
                                              • Where the obvious answer breaks
                                              • F-SKU realism — what this actually costs
                                              • When the rejected approach is actually right
                                              • The concrete recommended architecture
                                              • Risks of the recommended path
                                              • The architectural principle to take home

                                                • Key takeaways

                                                • दोनों एक ही engine में built हैं। दोनों ठीक वही कर रहे हैं जो उन्हें करना चाहिए।
                                                • इस वक़्त कहीं न कहीं, एक Copy Job का watermark चुपचाप आगे बढ़ रहा है। और ठीक उसके बगल में, एक capacity meter चुपचाप दोगुना हो रहा है।
                                                • Pattern तय करता है platform। अगर pattern है दिन में एक बार दस tables, तो Copy Job एक हफ़्ता Pipeline plumbing बचाता है और CU cost rounding error है। अगर pattern है हर 15 minutes पचास tables, तो commit करने से पहले capacity math कर लीजिए।

                                                  • Resources

                                                  • Copy Job Connectors
                                                  • CDC Replication Connectors
                                                  • VNet Data Gateway for Copy Job
                                                  • CI/CD for Copy Job
                                                  • Copy Job Activity
                                                  • What is Copy Job in Data Factory?
                                                  • Create a Copy Job
                                                  • Quickstart: Create a Copy Job
                                                  • CDC in Copy Job (Preview)
                                                  • Copy Job Pricing
                                                  • Monitor a Copy Job
                                                  • Data Movement Decision Guide
                                                  • Data Integration Decision Guide
                                                  • What is Data Factory in Fabric?
                                                  • Pricing Scenario: Copy Job 1 TB CSV to Lakehouse

                                                    • About the show

                                                    AI-generated voices. Matthias — cloned voice. Fabia — designed AI co-host. See Matthias live on YouTube (Fabric Friday), at his meetups, and at conferences like FabCon.

                                                    Hosted by Matthias Falland — Microsoft Data Platform MVP and community architect behind the Fabric Periodic Table. New episodes every Friday.

                                                    Submit your case

                                                    Have an architecture decision you are wrestling with? DM Matthias on LinkedIn — find him as Matthias Falland. Three to five sentences about the decision, your team size, and your current stack. We anonymize before airing.

                                                    यह podcast AI से बनाया गया है। दोनों आवाज़ें synthetic हैं: Matthias की आवाज़ cloned है और Fabia एक designed AI co-host है।

                                                    Brand design based on fabricperiodictable.com.

                                                    12 min
                                                  • Zero ETL, तीस गुना कीमत

                                                    Zero ETL, तीस गुना कीमत

                                                    Episode 11 • 2026-03-13

                                                    Duration: 10:30

                                                    SQL Database in Fabric का वादा है – एक database से OLTP और analytics, बिना किसी ETL के। लेकिन interactive CU billing model छोटी capacities पर ये वादा बहुत महँगा बना देता है। हम exactly बताते हैं कि math कहाँ काम करता है और कहाँ नहीं।

                                                    What we discuss

                                                    • How it actually works underneath the abstraction
                                                    • Where the obvious answer breaks
                                                    • The pattern we keep seeing in the field
                                                    • A real Reddit/Microsoft Q&A question unpacked
                                                    • F-SKU realism — what this actually costs
                                                    • When the rejected approach is actually right
                                                    • Risks of the recommended path
                                                    • The architectural principle to take home

                                                      • Key takeaways

                                                      • इस वक़्त कहीं एक changefeed F4 पर Delta files लिख रहा है। और किसी ने अभी तक एक भी query नहीं चलाई।
                                                      • Pattern तय करता है platform। Translytical pattern real है – transactions लिखना और analytics पढ़ना एक ही data पर बिना किसी pipeline के, ये genuinely powerful है। लेकिन जिस platform पर आप ये चलाएँगे, वो architecture problem से पहले capacity...
                                                      • अगर OLTP workload वो वजह है जिसके लिए आप Fabric capacity ख़रीद रहे हैं – रुकिए। Azure SQL Database अलग से लीजिए और data mirror कर दीजिए। Analytics integration वही रहता है। लेकिन अगर आप पहले से F64 या उससे ऊपर हैं, CU headroom है, और आपको...

                                                        • Resources

                                                        • SQL database in Microsoft Fabric — Overview
                                                        • Mirroring Fabric SQL database
                                                        • Translytical applications with SQL database
                                                        • SQL database in Fabric tutorial — End-to-end architecture
                                                        • Data Factory SQL database connector
                                                        • GraphQL API for SQL database
                                                        • Mirroring limitations
                                                        • SQL analytics endpoint
                                                        • Automatic Tuning
                                                        • AI functions
                                                        • Fabric's CI/CD framework
                                                        • Limitations in SQL database in Fabric
                                                        • Feature comparison: Azure SQL Database and Fabric SQL database
                                                        • Billing and utilization reporting for SQL database
                                                        • Mirroring Azure SQL Database to Fabric

                                                          • About the show

                                                          AI-generated voices. Matthias — cloned voice. Fabia — designed AI co-host. See Matthias live on YouTube (Fabric Friday), at his meetups, and at conferences like FabCon.

                                                          Hosted by Matthias Falland — Microsoft Data Platform MVP and community architect behind the Fabric Periodic Table. New episodes every Friday.

                                                          Submit your case

                                                          Have an architecture decision you are wrestling with? DM Matthias on LinkedIn — find him as Matthias Falland. Three to five sentences about the decision, your team size, and your current stack. We anonymize before airing.

                                                          यह podcast AI से बनाया गया है। दोनों आवाज़ें synthetic हैं: Matthias की आवाज़ cloned है और Fabia एक designed AI co-host है।

                                                          Brand design based on fabricperiodictable.com.

                                                          11 min

                                                        About Microsoft Fabric Architecture Podcast (हिनदी)

                                                        From the publisher's feed

                                                        Microsoft Fabric के लिए architecture decisions। असली customer scenarios, cost realism, counter-arguments शामिल। Fabric Friday recordings के साथ weekly episodes। AI द्वारा नि��्मित।