Episode 25 • 2026-06-19 Duration: 10:10

AI Functions permite llamar a GPT desde un SELECT sin API key. Cero infraestructura — hasta que revisas el medidor de capacidad. Dos flujos de facturación, sin caché de resultados, y un modelo por defecto a once días de retirarse.

What we discuss

• How it actually works underneath the abstraction
• Where the obvious answer breaks
• A real Reddit/Microsoft Q&A question unpacked
• The pattern we keep seeing in the field
• 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

• Marcando ahora mismo, en cada tenant donde alguien puso ai_classify en una vista y siguió adelante.
• Ese medidor silencioso en tu app de Capacity Metrics.
• La lección aquí va más allá de AI Functions.

Resources

• AI Functions overview
• Use Azure OpenAI in Fabric with AI Functions (preview)
• Warehouse AI functions (preview)
• pandas similarity docs
• PySpark similarity docs
• pandas translate docs
• Foundry Tools consumption rate page
• Notebooks in Fabric
• Fabric Data Warehouse
• Apache Spark in Fabric
• Copilot in Fabric
• Data Agent in Fabric
• Lakehouse overview
• Customize AI Functions with pandas
• Customize AI Functions with PySpark

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.

Este podcast fue generado por inteligencia artificial. Ambas voces son sintéticas: la de Matthias es una voz clonada y Fabia es una co-presentadora de IA.

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Episode 38 • 2026-09-18 Duration: 10:19

Los dominios de Fabric parecen perímetros de seguridad. Son metadatos. Cualquier usuario del tenant ve todos los nombres de dominio, el rol de contributor solo importa si ya eres admin del workspace, y el dominio por defecto sigue funcionando cuando nadie lo vigila. En este episodio desmontamos lo que un dominio realmente es y la trampa concreta en la que caen los equipos cuando confunden una etiqueta con un muro.

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

• En el tenant de alguien, esta noche, hay un dominio con el nombre de algo que una docena de personas no debía conocer.
• La lección se transfiere a cualquier contexto.
• Si llegas esperando un perímetro, te vas a frustrar.

About the show

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Episode 24 • 2026-06-12 Duration: 10:40

Copilot en Fabric no cobra licencia por usuario. Pero cada solicitud consume del mismo pool de capacidad que tus pipelines e informes. Exploramos qué significa realmente "incluido" y cuándo empieza a frenar la producción.

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
• The concrete recommended architecture
• When the rejected approach is actually right
• Where the obvious answer breaks
• Risks of the recommended path
• The architectural principle to take home

Key takeaways

• En algún lugar ahora mismo, hay un F2 corriendo Copilot para todo un equipo.
• El ticket de soporte más caro que vas a abrir en tu vida es ese donde la respuesta es "renombra tus columnas.
• El patrón define la plataforma. Y con Copilot, el patrón es este: es una herramienta de productividad que ya está conectada a tu estructura de costos, lo hayas planificado o no. Los equipos que le sacan valor son los que tratan la...

Resources

• copilot-privacy-security
• copilot-fabric-overview
• data-warehouse/copilot
• copilot-enable-power-bi
• known-limitations table
• Copilot in Fabric consumption
• how-copilot-works
• Copilot and Agent tenant settings
• copilot-notebooks-overview
• Enable Fabric Copilot for Power BI
• SQL DB Copilot FAQ
• overview docs
• How Copilot in Microsoft Fabric works
• Enable Copilot in Fabric
• Fabric Copilot capacity

About the show

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Episode 37 • 2026-09-11 Duration: 11:48

Un job en segundo plano consumió seis veces la capacidad disponible y no hubo throttling. Fabia explica por qué, y Matthias recorre lo que pasa cuando los equipos toman decisiones de escalado sin entender el retraso de veinticuatro horas que Fabric lleva incorporado en su contabilidad.

What we discuss

• How it actually works underneath the abstraction
• Where the obvious answer breaks
• A real Reddit/Microsoft Q&A question unpacked
• The pattern we keep seeing in the field
• 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

• Ahora mismo, en algún tenant, un equipo está mirando un evento de throttle de las 3pm, buscando la causa en los últimos quince minutos de logs.
• Lo que siempre me vuelve a la cabeza con la capacidad — y atraviesa cada conversación de dimensionamiento en la que termino — es que es un sistema contable con un retraso de veinticuatro horas incorporado. Una vez que sabes que el retraso...
• Si tu carga de trabajo es genuinamente intermitente — pesada en horario laboral y casi inactiva por la noche — el suavizado está haciendo exactamente lo que pagaste.

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Episode 23 • 2026-06-05 Duration: 9:29

El autologging de MLflow en Fabric promete tracking de experiments sin esfuerzo — hasta que entrenas con LightGBM o XGBoost y descubres que la columna de métricas está en blanco. Desarmamos la brecha de frameworks, el flag exclusive que agrava el problema, y el respaldo Git que no es tal.

What we discuss

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

Key takeaways

• En algún lugar ahora mismo, un training run acaba de terminar.
• Y nombra tus runs. Pasa run_name a start_run. Cuarenta runs todos llamados Run seguido de un número, y el panel de comparación se vuelve inútil sin importar qué tan limpio esté el resto de tu tracking.
• Lo que le diría a cualquiera que empiece con Fabric Experiments — la abstracción es real, pero tiene costuras que necesitas conocer desde el día uno.

Resources

• mlflow-upgrade
• Machine learning experiments in Microsoft Fabric
• Autologging in Microsoft Fabric
• What is Data Science in Microsoft Fabric?
• Analyze and train data in Microsoft Fabric
• Hyperparameter tuning in Fabric
• Perform hyperparameter tuning with FLAML
• Training visualizations for AutoML
• MLflow 3 in Fabric Data Science
• Tutorial: Create, evaluate, and score a churn prediction model
• Tutorial Part 3: Train and register a machine learning model
• Train models with scikit-learn in Microsoft Fabric
• Machine learning experiments and models Git integration and deployment pipelines (Preview)
• Data science roles and permissions
• Lineage for models and experiments

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Episode 36 • 2026-09-04 Duration: 11:34

Un workspace de Fabric no es una carpeta: es un corte en OneLake que arrastra permisos, costos, residencia y ciclo de vida. Matthias y Fabia desmontan las fronteras invisibles que nadie dibuja en la pizarra.

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
• Risks of the recommended path
• F-SKU realism — what this actually costs
• When the rejected approach is actually right
• The architectural principle to take home

Key takeaways

• En algún lugar de tu tenant, ahora mismo, un workspace que alguien creó en treinta segundos está acumulando costos en silencio en una región que nadie eligió.
• Cuatro fronteras. Crear un workspace significa decidir quién lee los datos, qué capacidad consume, qué región los aloja y cómo se mueve a través de tu ciclo de release. La que todos escuchan es la primera. Las otras tres están ahí,...
• Si tu equipo necesita construir dentro del workspace, Contributor es el rol mínimo que les permite trabajar.

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Episode 22 • 2026-05-29 Duration: 10:13

Fabric ML Model integra un registro MLflow en tu workspace – del scoring por lotes a Power BI sin refresh suena ideal. Pero los endpoints en tiempo real son Preview, Git solo registra metadata y no hay GPU. ¿Cuándo reemplaza esto realmente a Azure ML y cuándo simplemente convive con él?

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
• When the rejected approach is actually right
• F-SKU realism — what this actually costs
• The concrete recommended architecture
• Risks of the recommended path
• The architectural principle to take home

Key takeaways

• En algún lugar ahora mismo, un ingeniero de datos acaba de ejecutar register_model por primera vez.
• Y si tienes ambos, ejecuta ambos. Mismo protocolo MLflow en cada lado.
• Muéstrame el patrón de query. ¿Batch a Power BI? Ese es territorio de Fabric. ¿REST en tiempo real con SLA? Eso sigue siendo Azure ML.

Resources

• ML Experiment
• Notebooks
• Lakehouse
• Direct Lake
• Code-first AutoML
• Low-code AutoML
• SynapseML
• Activator
• Machine learning model in Microsoft Fabric
• What is Data Science in Microsoft Fabric?
• Tutorial Part 3: Train and register a machine learning model
• Tutorial Part 4: Perform batch scoring and save predictions
• Machine learning model scoring with PREDICT
• Serve real-time predictions with ML model endpoints (Preview)
• Train models with scikit-learn in Microsoft Fabric

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Episode 21 • 2026-05-22 Duration: 11:26

El Schema Registry de Fabric promete pipelines de streaming con tipos seguros. Pero los eventos no conformes desaparecen sin dead-letter queue, no hay verificaciones de compatibilidad, y no puedes agregar schema mode a un Eventstream que ya corre. Analizamos qué aplica realmente el contrato — y qué deja pasar en silencio.

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
• 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

• En algún lugar ahora mismo, un Eventstream con validación de esquema está descartando eventos que no coinciden.
• La validación de esquema es un filtro. Y un filtro que destruye lo que atrapa sin avisarte — eso lo monitoreas como infraestructura de producción. Porque es infraestructura de producción. El esquema todavía no lo sabe.
• Simple en el slide no es simple en runtime.

Resources

• Schema Registry — known limitations
• CloudEvents 1.0
• Use schemas in eventstreams
• Real-Time Hub Schemas
• Business Events Concepts
• Consume Business Events from Activator
• Eventhouse
• Confluent Kafka source
• Schema Registry in Fabric Real-Time Intelligence (preview) — Overview
• Create and manage event schema sets
• Create and manage event schemas in schema sets
• EventSchemaSet REST API definition
• Eventstream Overview — Schema Management section
• Multiple-Schema Inferencing in Eventstream (Preview)
• Eventstream Data Formats: JSON, CSV, Avro

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Episode 20 • 2026-05-15 Duration: 10:03

Las alertas sin código de Fabric Activator parecen sencillas. Pero debajo del modelo de entidades hay una mecánica de facturación que pilla a todos los equipos una vez: un botón de Stop que no detiene el contador. Lo desmontamos pieza a pieza.

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

• En algún lugar de tu tenant, ahora mismo, hay un event listener conectado a una regla que alguien detuvo hace meses.
• Y si tu patrón es construirlo, probarlo, pulsar Stop y olvidarte – revisa tus métricas de capacidad en una semana.
• El patrón dicta la plataforma. Si tu patrón es detección con estado sobre datos en streaming – máquinas de estado por objeto, transiciones de umbrales, monitoreo de heartbeat – Activator es exactamente la herramienta correcta. Si tu patrón...

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

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Episode 19 • 2026-05-08 Duration: 11:14

Real-Time Dashboard pone un botón de alerta en cada tile y confirma el guardado cada vez. Rastreamos cómo la superficie de monitoreo nativa de Kusto realmente consulta, cómo su modelo de permisos separa ver de consultar, y dónde el pipeline de alertas deja de evaluar en silencio.

What we discuss

• How it actually works underneath the abstraction
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• 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

• En algún lugar ahora mismo, hay un dashboard con un pico claro en pantalla y una regla de Data Activator guardada debajo — confirmada, almacenada, sin hacer absolutamente nada.
• La lección más grande aquí va más allá de este dashboard.
• Y el equipo que intenta forzar una herramienta a hacer el trabajo de la otra pierde más tiempo que el equipo que corre dos dashboards.

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)

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Episode 17 • 2026-04-24 Duration: 11:06

La mayoría de los equipos aprenden KQL con la palabra clave explain, que traduce su SQL a KQL sintácticamente correcto y se detiene en el subconjunto que SQL puede expresar. Trazamos la brecha estructural entre bin-plus-summarize y make-series, y por qué la detección de anomalías que la mayoría nunca alcanza está a un solo operador de distancia.

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Key takeaways

• En algún lugar ahora mismo, un sensor está derivando.
• Muéstrame el patrón del query. Si el trabajo termina en render timechart y un dashboard en vivo, comprométete con KQL. Si termina en un Semantic Model y un reporte de Power BI, quédate en T-SQL. La arquitectura que duele es la que nadie eligió.
• Esa es la recomendación honesta. Si vas a entrar en Real-Time Intelligence, comprométete. Usa explain para arrancar, pero ponle fecha límite a aprender make-series. Ahí es donde KQL deja de ser SQL con otro disfraz y empieza a ganarse su lugar.

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

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Episode 18 • 2026-05-01 Duration: 10:08

Real-Time Hub duplica los mismos veinticinco conectores en una segunda interfaz que nadie solicitó. Exploramos por qué este catálogo auto-provisionado se vuelve crítico cuando los streams sobreviven a quienes los crearon, y la trampa de costos de Data Activator escondida detrás de cada alerta.

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• Risks of the recommended path
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Key takeaways

• Ahora mismo en tu tenant hay un stream cuya columna Item Owner muestra el nombre de alguien que se fue hace dos trimestres.
• La arquitectura no es religión. Omite lo que no te sirve. Usa lo que sí.
• El catálogo lleva corriendo desde el primer día.

Resources

• managed private endpoint
• Eventstream Overview
• KQL Database
• Activator Overview
• Real-Time Dashboard
• Schema Sets
• Digital Twin Builder
• Real-Time Hub Overview
• Get Started with Real-Time Hub
• Supported Sources
• Add Azure Event Hubs Source
• Add Azure IoT Hub Source
• Get Azure Blob Storage Events
• Create Streams from Workspace Item Events
• Create Streams from OneLake Events

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Episode 16 • 2026-04-17 Duration: 11:08

Cada KQL Database en Fabric arranca con diez años de caché caliente en SSD activados por defecto. Analizamos por qué Fabric necesita un motor separado para series temporales, desenredamos las dos políticas que controlan costo y rendimiento, y explicamos el error de configuración que convierte un almacén eficiente en uno caro.

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Key takeaways

• Muéstrame el patrón de consulta. Ahí es donde empieza todo. Tu ventana de caché coincide con tu ventana de consulta, tu retención coincide con tu requisito de cumplimiento, tu modo Capacity Planner coincide con tu perfil de tráfico.
• Entonces, si estoy asesorando a alguien que empieza de cero: levanta un Eventhouse, carga los datos de ejemplo StormEvents que vienen incluidos, y aprende dos cosas antes de acercar datos reales.
• Ahora démosle la vuelta. ¿Cuándo es KQL Database la opción equivocada?

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

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Episode 15 • 2026-04-10 Duration: 11:23

Los Eventstream se ven sanos en el canvas mientras descartan eventos en silencio. Destripamos la abstracción no-code, rastreamos tres modos de fallo silencioso y nos enfrentamos a los cuatro medidores de facturación que confunden a cada equipo de FinOps.

What we discuss

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• When the rejected approach is actually right
• Risks of the recommended path
• The architectural principle to take home

Key takeaways

• En este momento, en algún lugar, un Eventstream en producción está corriendo en verde.
• Lo que yo vigilaría más de cerca no es el throughput.
• Entonces la decisión que yo le entregaría a cualquier equipo evaluando esto — si tus datos llegan de forma continua, tus transformaciones son filtros y agregaciones, y los necesitas en más de un lugar, Eventstream te ahorra mantener rutas...

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

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Episode 14 • 2026-04-03 Duration: 11:21

Cada base de datos KQL en Fabric viene con diez años de hot cache por defecto que nadie revisa. Este episodio desglosa cómo funciona la facturación de Eventhouse, el medidor de UpTime, los niveles de cache storage y las decisiones de configuración que separan un motor real-time bien ajustado de una factura inesperada.

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

• Y la factura de almacenamiento premium por los otros tres mil seiscientos cuarenta y tres días llega el viernes.
• Simple en el slide no es simple en producción.
• Justo. Lo que yo me llevo es esto: Eventhouse es genuinamente la herramienta correcta para datos de streaming y series de tiempo en Fabric. El motor de Kusto se ganó esa reputación durante años impulsando la propia infraestructura de...

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.

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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.

Este podcast fue generado por inteligencia artificial. Ambas voces son sintéticas: la de Matthias es una voz clonada y Fabia es una co-presentadora de IA.

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Episode 13 • 2026-03-27 Duration: 11:34

Apache Airflow Job trae orquestación code-first a Fabric con DAGs en Python, pero su modelo always-on implica tres nodos corriendo las 24 horas. ¿Cuándo se justifica ese tradeoff y cuándo un Data Pipeline es la respuesta honesta?

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

• Y si esa matemática no te cuadra, la salida es más simple de lo que la gente cree — un Data Pipeline y una expresión cron.
• En algún lugar ahora mismo, un scheduler, un web server y un worker están sentados en una Fabric capacity, corriendo las 24 horas, esperando un DAG que se ejecuta una vez al día a medianoche.
• El patrón dicta la plataforma. Si tu patrón de orquestación es 'dispara A, luego B' — un Data Pipeline lo resuelve gratis en reposo. Si tu patrón es un grafo condicional con reintentos, dependencias cross-cloud y lógica Python custom, para...

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

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Episode 12 • 2026-03-20 Duration: 11:24

Copy Job promete el poder de Pipeline con la simplicidad de Mirroring. Pero el modo incremental cobra el doble por CU-hora, y eso antes de sumar la compresión V-Order y el redondeo por tabla. Hacemos las cuentas.

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

• Ambos integrados en el mismo motor. Ambos haciendo exactamente lo que tienen que hacer.
• En algún lugar ahora mismo, la marca de agua de un Copy Job avanza en silencio.
• El patrón define la plataforma. Si el patrón es diez tablas una vez al día, Copy Job te ahorra una semana de fontanería en Pipeline y el costo en CU es un error de redondeo. Si el patrón es cincuenta tablas cada quince minutos, haz las...

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

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Episode 11 • 2026-03-13 Duration: 10:37

SQL Database en Fabric promete OLTP y analítica desde una sola base de datos sin ETL. Pero el modelo de facturación interactiva por CU convierte esa promesa en algo caro en capacidades pequeñas. Desglosamos exactamente dónde cuadran las cuentas y dónde no.

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

• En algún lugar ahora mismo, hay un changefeed escribiendo archivos Delta en un F4.
• El patrón dicta la plataforma. El patrón translítico es real – escribir transacciones y leer analítica sobre los mismos datos sin un pipeline en medio es genuinamente poderoso. Pero la plataforma donde lo corres es un problema de...
• Si tu workload OLTP es la razón por la que estás comprando capacidad de Fabric – para.

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

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Episode 10 • 2026-03-06 Duration: 12:16

El SQL analytics endpoint da acceso T-SQL instantáneo a cada Lakehouse. Pero la sincronización de metadatos se detiene tras quince minutos de silencio, no hay forma de verificar la frescura desde T-SQL, y las vistas cambian Power BI de Direct Lake a DirectQuery sin avisar. La ventana de lectura que se apaga cuando dejas de mirar.

What we discuss

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

Key takeaways

• Lo simple en la diapositiva no es lo simple en ejecución.
• En algún lugar, ahora mismo, hay un reporte que cargaba en dos segundos el mes pasado y hoy tarda catorce.
• Un banco de trabajo que se apaga tras quince minutos de silencio.

Resources

• What is the SQL analytics endpoint for a lakehouse?
• SQL analytics endpoint — Capabilities
• Decision guide: Warehouse and Lakehouse
• Refresh SQL endpoint metadata
• Data types in the SQL analytics endpoint
• Direct Lake overview
• Share a Lakehouse
• Lakehouse overview
• Warehouse overview
• SQL Database in Fabric
• OneLake shortcuts
• Database mirroring
• OneLake security
• Cross-database queries
• Better together: the lakehouse and warehouse

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Episode 9 • 2026-02-27 Duration: 12:01

Warehouse y Lakehouse almacenan tablas Delta idénticas en las mismas carpetas de OneLake. Matthias y Fabia rastrean la restricción de escritor único que permite al Warehouse auto-compactar mientras el Lakehouse acumula archivos Parquet huérfanos, y definen cuándo cada artefacto merece su lugar.

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

• En algún lugar ahora mismo, una tabla de Lakehouse tiene doce mil archivos Parquet debajo.
• No elijas por el nombre. Lakehouse suena integral. Warehouse suena a algo de lo que estás migrando. Lo que realmente importa es quién escribe, quién mantiene, y qué pasa cuando nadie vigila la cantidad de archivos.
• Muéstrame el patrón de consulta. Si tu equipo escribe T-SQL y necesita acceso de escritura, elige Warehouse — la auto-compactación y las transacciones multi-tabla vienen incluidas. Si tu equipo escribe Spark, elige Lakehouse y hazte cargo...

Resources

• Warehouse in Fabric
• Create Warehouse
• T-SQL surface area
• Performance Guidelines
• Better together: Lakehouse and Warehouse
• Decision Guide: Warehouse vs Lakehouse
• SQL Analytics Endpoint Performance
• Result Set Caching
• Data Clustering
• Zero-Copy Table Clone
• Time Travel
• Transactions
• Migration from Synapse
• Architecture
• Warehouse Team AMA (March 2025)

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Episode 8 • 2026-02-20 Duration: 12:16

Las mirrored databases de Fabric prometen replicación sin código y casi en tiempo real desde SQL Server, Cosmos DB y Snowflake. Matthias y Fabia destripan cómo funciona CDC por debajo, descubren que la replicación es gratis pero las consultas no, y rastrean los cambios de esquema que rompen tu mirror sin avisarte.

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

• El mirror sigue corriendo mientras nadie mira.
• En algún lugar, ahora mismo, una tabla Delta lleva tres días de retraso respecto a su origen.
• El patrón dicta la plataforma. Si tu patrón es una base de datos soportada con volumen de cambios moderado, y quieres esos datos consultables en Fabric sin escribir código de pipeline – el mirroring es la decisión correcta. Si tu patrón...

Resources

• Mirrored databases overview
• Azure SQL DB mirroring
• Azure SQL DB limitations
• SQL Managed Instance limitations
• SQL Server limitations
• Cosmos DB mirroring
• Cosmos DB limitations
• Snowflake mirroring
• Snowflake limitations
• Troubleshooting

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Episode 7 • 2026-02-13 Duration: 11:53

Matthias y Fabia destripan el fallo más común en Fabric: un pipeline con marca verde que no cargó ni una fila. Analizan cómo la semántica de éxito del flujo de control oculta ejecuciones vacías, diseñan la arquitectura de validación que las atrapa, y defienden el caso de prescindir del pipeline por completo.

What we discuss

• How it actually works underneath the abstraction
• 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

• En algún lugar ahora mismo hay un pipeline con marca verde y una tabla vacía al otro lado.
• Enséñame el patrón de consulta. Mismo principio con pipelines: enséñame el patrón de dependencia. Si no hay dependencia entre los pasos, no hay pipeline. Y en el momento en que añades una, estás manteniendo la orquestación encima de cada...
• Una actividad, sin dependencias: schedule directo.

Resources

• Data Pipelines in Fabric
• Activity Overview
• Control flow activities
• Pipeline Overview
• Copy Activity
• Parameters and Expressions
• Monitor Pipeline Runs
• Decision Guide: Pipeline vs Dataflow vs Spark
• Data Integration Strategy Guide
• Reddit r/MicrosoftFabric
• MS Q&A
• Stack Overflow

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Episode 6 • 2026-02-06 Duration: 11:08

Un notebook programado que falla intermitentemente con 'variable not defined' es en realidad el resultado afortunado. El desafortunado se ejecuta con estado obsoleto, produce números plausibles, y nadie lo revisa en un mes.

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

• Esta noche, en algún lugar, un notebook programado va a ejecutarse con una variable de la sesión del martes pasado.
• La regla que yo escribiría para cualquier equipo: todo lo programado se promueve.
• Para ser justos — programar un notebook directamente sí es la decisión correcta en condiciones específicas.

Resources

• What is a Spark Job Definition?
• Create SJD
• Run SJD
• SJD Git Integration
• Pipeline SJD Activity
• Streaming Data into Lakehouse
• Spark Best Practices
• Job Queueing
• Decision Guide: Pipeline vs Dataflow vs Spark
• Fabric vs Synapse Spark Comparison
• MS Q&A
• Reddit r/MicrosoftFabric
• Stack Overflow

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Episode 5 • 2026-01-30 Duration: 10:28

Cada equipo que se salta los Environments de Fabric termina ejecutando %pip install en cada notebook programado, cada sesión, cada día. Los doce minutos de publicación que todos critican resultan ser la línea más barata del presupuesto de Spark.

What we discuss

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• 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

• En algún lugar, ahora mismo, un notebook programado está gastando sus primeros noventa segundos instalando los mismos tres paquetes que instaló ayer.
• Muéstrame el patrón de uso. Si es exploración, quédate con Starter Pools — son excelentes para eso. Si es programado, paga la publicación una vez y deja de pagar la instalación en cada ejecución.
• Los doce minutos de los que todos se quejan son la línea más barata de tu presupuesto de Spark.

Resources

• Create and manage environments
• Configure Starter Pools
• Manage libraries
• Environments GA
• Reddit r/MicrosoftFabric
• MS Q&A
• Stack Overflow

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Episode 4 • 2026-01-23 Duration: 9:59

Cada Dataflow Gen2 provisiona en silencio un Lakehouse de staging detrás de la familiar interfaz de Power Query. Exploramos la arquitectura de ejecución, explicamos por qué el query folding decide tu rendimiento y aclaramos cuándo un Notebook es la respuesta honesta.

What we discuss

• How it actually works underneath the abstraction
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• 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
• The architectural principle to take home

Key takeaways

• Y el staging Lakehouse está escribiendo fielmente cada uno de esos bytes a Parquet.
• En algún lugar ahora mismo, hay un dataflow trayendo una tabla completa por la red porque alguien agregó una columna Year en el paso tres.
• Lo simple en la diapositiva no es simple en ejecución.

Resources

• What is Dataflow Gen2?
• Dataflow Gen2 architecture
• Connector overview
• Power Query M reference
• Staging settings
• Incremental refresh
• Schedule Dataflow Gen2
• Best practices
• Create your first Dataflow Gen2
• Monitor Dataflows

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Episode 3 • 2026-01-16 Duration: 10:51

Los Fabric Notebooks parecen un entorno de código simple, pero debajo hay un sistema distribuido con una frontera en el nodo driver que nadie te advirtió. Desarmamos qué cambia realmente cuando un pipeline toma el control — y cuándo vale la pena graduarse a un Spark Job Definition.

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• Risks of the recommended path
• The architectural principle to take home

Key takeaways

• El driver siempre está ahí. Tú decides si lo gestionas tú o si él te gestiona a ti.
• En algún lugar ahora mismo, un starter pool tiene un cluster girando, esperando que alguien abra un Notebook y ejecute su primera celda.
• Y cuando falla, falla a las dos de la mañana en un pipeline.

Resources

• What is a notebook?
• Python experience in notebooks
• Configure Starter Pools
• Lakehouse and notebooks
• Data Wrangler
• Manage libraries
• Schedule notebook
• High Concurrency mode
• VS Code extension
• Spark Job Definition
• Notebook best practices
• Author and execute notebooks
• Notebook visualization

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Episode 2 • 2026-01-09 Duration: 11:38

Los shortcuts de OneLake prometen un namespace unificado sin mover datos. Pero la abstracción esconde un modelo de seguridad dividido, una ruta de borrado que atraviesa workspaces y una economía de caching que desplaza la factura en silencio.

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Key takeaways

• Y está de vacaciones. La arquitectura no es religión. Nos vemos el próximo viernes.
• En algún lugar ahora mismo hay un Lakehouse bronze con cuarenta shortcuts.
• Entonces la lección: los shortcuts resuelven el problema de namespace.

Resources

• OneLake Shortcuts
• Shortcut types
• Where to create shortcuts
• Shortcut authorization
• Shortcut caching
• Limitations
• Shortcut security
• Create OneLake Shortcut
• Create ADLS Gen2 Shortcut
• Create S3 Shortcut
• Create GCS Shortcut
• Shortcuts REST API
• On-premises Shortcuts
• Dataverse Shortcuts
• OneLake Overview

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Episode 1 • 2026-01-02 Duration: 10:06

Cada escritura en una tabla Delta deja archivos Parquet atrás. Hay un límite duro por SKU, y en el modo Direct Lake recomendado, superarlo no ralentiza tus reportes. Los mata. El costo de mantenimiento del Lakehouse que nadie presupuestó.

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Key takeaways

• En algún lugar ahora mismo, una tabla Delta está acumulando silenciosamente su archivo Parquet número cuatro mil.
• Sé honesto con esa respuesta. Porque la mayoría de las veces es no – hasta que algo se rompe.
• El Lakehouse te da más capacidad que el Warehouse – el toolkit completo de Delta con acceso a Spark.

Resources

• Lakehouse end-to-end scenario
• Tutorial: Create a lakehouse
• Medallion architecture for Fabric
• Tutorial: Ingest data
• SQL analytics endpoint
• Direct Lake overview
• Delta Lake table optimization
• Decision guide: Lakehouse vs Warehouse
• High Concurrency Mode
• Lakehouse overview
• Table maintenance
• Work with Delta Lake tables
• Organize with Medallion architecture
• Use Apache Spark in Fabric
• Greenfield Lakehouse on Fabric

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