사용자 데이터 함수(User Data Function)(1)

 

사용자 데이터 함수(User Data Function)(1)

 

4월초 사용자 데이터 함수(UDF)가 소개되었습니다. 사용자 데이터 함수는 Python 코드로 함수 로직을 생성하며, Fabric의 데이터 파이프라인과 노트북, Power BI 등에서 해당 함수를 호출할 수 있습니다. 함수를 생성함으로써 재사용, 사용자 지정, 캡슐화가 가능한 이점을 제공합니다.

 

여기서는 일단 사용자 데이터 함수를 생성해보겠습니다.

먼저 관리 포털에서 사용자 데이터 함수 설정을 사용으로 변경해야 합니다.

Fabric 용량의 작업 영역의 새 항목에서 [사용자 데이터 함수(미리 보기)]를 확인할 수 있습니다.

함수 이름을 입력하고, [새 함수]를 클릭하여 함수를 생성하면 다음과 같은 Python 함수를 확인할 수 있습니다.

사용자 데이터 함수에서 import 구문과 udf = fn.UserDataFunctions() 구문은 필수로 있어야 합니다.

[편집]의 샘플 코드를 확인하면 자주 쓰는 구문을 확인할 수 있습니다.

numpy 라이브러리로 데이터 변환하는 샘플 코드를 추가해보겠습니다.

해당 함수에 대한 라이브러리가 추가되어 있지 않은 경우, [라이브러리 관리]를 클릭하여 패키지를 추가해야 합니다.

연결 관리를 통해 Fabric의 데이터 원본에 대한 연결을 생성하여 사용할 수 있습니다. 함수 생성이 완료되었다면, [게시]를 클릭하여 함수를 저장합니다. 게시하지 않으면 함수 탐색기에 함수가 확인되지 않습니다. 게시에는 시간이 좀 걸립니다.

함수가 필요 없어 삭제하려면 코드에서 삭제하고 다시 게시하여 저장하면 됩니다.

 

사용자 데이터 함수는 노트북, 데이터 파이프라인 등에서 이용할 수 있지만, 사용자 데이터 함수에서 생성하면서 실행하여 테스트할 수 있습니다. 함수 탐색기에서 테스트할 함수에 마우스를 올리면 [실행] 아이콘을 클릭할 수 있습니다. 여기서는 문자열을 입력하여 hello_fabric 함수를 테스트합니다.

 

Microsoft Fabric의 사용자 데이터 함수를 생성하고, 게시하여 테스트를 확인해보았습니다. 함수 로직은 Python 코드이며, 샘플 코드와 데이터 연결을 통해 작업할 수 있습니다. 생성한 사용자 데이터 함수를 Microsoft Fabric의 노트북, 데이터 파이프라인, Power BI 등에서 활용할 수 있습니다. 외부 클라이언트 응용프로그램에서도 함수를 활용할 수 있습니다. 활용은 다음 글에서 확인해보겠습니다.

 

사용자 데이터 함수(User Data Function) (3) – VS Code

사용자 데이터 함수(User Data Function) (2)