Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M6in and M6idn instances are available in AWS London Region. These sixth-generation network optimized instances, powered by 3rd Generation Intel Xeon Scalable processors and built on the AWS Nitro System, deliver up to 200Gbps network bandwidth, for 2x more network bandwidth over comparable fifth-generation instances. Customers can use M6in and M6idn instances to scale their performance and throughput of network-intensive workloads such as high-performance file systems, distributed web scale in-memory caches, caching fleets, real-time big data analytics, and Telco applications such as 5G User Plane Function.
M6in and M6idn instances are available in 10 different instance sizes including metal, offering up to 128 vCPUs and 512 GiB of memory. They deliver up to 100Gbps of Amazon Elastic Block Store (EBS) bandwidth, and up to 400K IOPS. M6in and M6idn instances offer Elastic Fabric Adapter (EFA) networking support on 32xlarge and metal sizes. M6idn instances offer up to 7.6 TB of high-speed, low-latency instance storage.
With this regional expansion, M6in and M6idn instances are available in the following AWS Regions: US East (Ohio, N. Virginia), US West (N. California, Oregon), Europe (Ireland, Frankfurt, Spain, Stockholm, Zurich, London), Asia Pacific (Mumbai, Singapore, Tokyo, Sydney, Seoul), Canada (Central), and AWS GovCloud (US-West). Customers can purchase the new instances through Savings Plans, On-Demand, and Spot instances. To learn more, see M6in and M6idn instances page.
Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M6in and M6idn instances are available in AWS London Region. These sixth-generation network optimized instances, powered by 3rd Generation Intel Xeon Scalable processors and built on the AWS Nitro System, deliver up to 200Gbps network bandwidth, for 2x more network bandwidth over comparable fifth-generation instances. Customers can use M6in and M6idn instances to scale their performance and throughput of network-intensive workloads such as high-performance file systems, distributed web scale in-memory caches, caching fleets, real-time big data analytics, and Telco applications such as 5G User Plane Function.
M6in and M6idn instances are available in 10 different instance sizes including metal, offering up to 128 vCPUs and 512 GiB of memory. They deliver up to 100Gbps of Amazon Elastic Block Store (EBS) bandwidth, and up to 400K IOPS. M6in and M6idn instances offer Elastic Fabric Adapter (EFA) networking support on 32xlarge and metal sizes. M6idn instances offer up to 7.6 TB of high-speed, low-latency instance storage.
With this regional expansion, M6in and M6idn instances are available in the following AWS Regions: US East (Ohio, N. Virginia), US West (N. California, Oregon), Europe (Ireland, Frankfurt, Spain, Stockholm, Zurich, London), Asia Pacific (Mumbai, Singapore, Tokyo, Sydney, Seoul), Canada (Central), and AWS GovCloud (US-West). Customers can purchase the new instances through Savings Plans, On-Demand, and Spot instances. To learn more, see M6in and M6idn instances page.
Amazon EC2 High Memory U7i instances with 6TB of memory (u7i-6tb.112xlarge) are now available in AWS Asia Pacific (Malaysia). U7i instances are part of AWS 7th generation and are powered by custom fourth generation Intel Xeon Scalable Processors (Sapphire Rapids). U7i-6tb instances offer 6TiB of DDR5 memory, enabling customers to scale transaction processing throughput in a fast-growing data environment.
U7i-6tb instances deliver 448 vCPUs with up to 100 Gbps of Amazon EBS bandwidth for faster data loading and backups, 100 Gbps of network bandwidth, and ENA Express. U7i instances are ideal for customers using mission-critical in-memory databases like SAP HANA, Oracle, and SQL Server.
Amazon EC2 High Memory U7i instances with 6TB of memory (u7i-6tb.112xlarge) are now available in AWS Asia Pacific (Malaysia). U7i instances are part of AWS 7th generation and are powered by custom fourth generation Intel Xeon Scalable Processors (Sapphire Rapids). U7i-6tb instances offer 6TiB of DDR5 memory, enabling customers to scale transaction processing throughput in a fast-growing data environment.
U7i-6tb instances deliver 448 vCPUs with up to 100 Gbps of Amazon EBS bandwidth for faster data loading and backups, 100 Gbps of network bandwidth, and ENA Express. U7i instances are ideal for customers using mission-critical in-memory databases like SAP HANA, Oracle, and SQL Server.
To learn more about U7i instances, visit the High Memory instances page.
Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) pull through cache now supports Chainguard’s registry as an upstream source. With today’s release, customers now benefit from the security and availability of Amazon ECR for private Chainguard images.
As customers continue to scale their use of Chainguard images, keeping them synchronized with Chainguard’s registry becomes increasingly important. With ECR’s pull through cache feature, customers can keep Chainguard images in sync without additional workflows or tools to manage. Amazon ECR’s pull through cache supports frequent registry syncs, helping to keep container images sourced from Chainguard up to date. Later, customers can apply ECR features such as image scanning and lifecycle policies to their cached Chainguard images.
The pull through cache for Chainguard is available in all AWS Regions where Amazon ECR pull through cache is supported. To get started, review our documentation.
Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) pull through cache now supports Chainguard’s registry as an upstream source. With today’s release, customers now benefit from the security and availability of Amazon ECR for private Chainguard images. As customers continue to scale their use of Chainguard images, keeping them synchronized with Chainguard’s registry becomes increasingly important. With ECR’s pull through cache feature, customers can keep Chainguard images in sync without additional workflows or tools to manage. Amazon ECR’s pull through cache supports frequent registry syncs, helping to keep container images sourced from Chainguard up to date. Later, customers can apply ECR features such as image scanning and lifecycle policies to their cached Chainguard images. The pull through cache for Chainguard is available in all AWS Regions where Amazon ECR pull through cache is supported. To get started, review our documentation.
You can now create Amazon S3 Access Grants in the AWS Asia Pacific (New Zealand) Region.
Amazon S3 Access Grants map identities in directories such as Microsoft Entra ID, or AWS Identity and Access Management (IAM) principals, to datasets in S3. This helps you manage data permissions at scale by automatically granting S3 access to end users based on their corporate identity.
Visit the AWS Region Table for complete regional availability information. To learn more about Amazon S3 Access Grants, visit our product page.
You can now create Amazon S3 Access Grants in the AWS Asia Pacific (New Zealand) Region.
Amazon S3 Access Grants map identities in directories such as Microsoft Entra ID, or AWS Identity and Access Management (IAM) principals, to datasets in S3. This helps you manage data permissions at scale by automatically granting S3 access to end users based on their corporate identity.
Visit the AWS Region Table for complete regional availability information. To learn more about Amazon S3 Access Grants, visit our product page.
AWS Config announces the launch of an additional 75 managed Config rules for various use cases such as security, durability, and operations. You can now search, discover, enable and manage these additional rules directly from AWS Config and govern more use cases for your AWS environment.
With this launch, you can now enable these controls across your account or across your organization. For example, you can assess your security posture across AWS Amplify, Amazon SageMaker, Amazon Route 53, and more. Additionally, you can leverage Conformance Packs to group these new controls and deploy across an account or across organization, streamlining your multi-account governance.
AWS Config announces the launch of an additional 75 managed Config rules for various use cases such as security, durability, and operations. You can now search, discover, enable and manage these additional rules directly from AWS Config and govern more use cases for your AWS environment. With this launch, you can now enable these controls across your account or across your organization. For example, you can assess your security posture across AWS Amplify, Amazon SageMaker, Amazon Route 53, and more. Additionally, you can leverage Conformance Packs to group these new controls and deploy across an account or across organization, streamlining your multi-account governance. For the full list of recently released rules, visit the AWS Config developer guide. For description of each rule and the AWS Regions in which it is available, please refer our Config managed rules documentation. To start using Config rules, please refer our documentation. New Rules Launched:
Starting today, the compute-optimized Amazon EC2 C8a instances are available in the Asia Pacific (Tokyo) region. C8a instances are powered by 5th Gen AMD EPYC processors (formerly code named Turin) with a maximum frequency of 4.5 GHz, delivering up to 30% higher performance and up to 19% better price-performance compared to C7a instances.
C8a instances deliver 33% more memory bandwidth compared to C7a instances, making these instances ideal for latency sensitive workloads. Compared to Amazon EC2 C7a instances, they are up to 57% faster for GroovyJVM allowing better response times for Java-based applications. C8a instances offer 12 sizes including 2 bare metal sizes. This range of instance sizes allows customers to precisely match their workload requirements.
C8a instances are built on AWS Nitro System and are ideal for high performance, compute-intensive workloads such as batch processing, distributed analytics, high performance computing (HPC), ad serving, highly-scalable multiplayer gaming, and video encoding.
To get started, sign in to the AWS Management Console. Customers can purchase these instances via Savings Plans, On-Demand instances, and Spot instances. For more information visit the Amazon EC2 C8a instance page.
Starting today, the compute-optimized Amazon EC2 C8a instances are available in the Asia Pacific (Tokyo) region. C8a instances are powered by 5th Gen AMD EPYC processors (formerly code named Turin) with a maximum frequency of 4.5 GHz, delivering up to 30% higher performance and up to 19% better price-performance compared to C7a instances. C8a instances deliver 33% more memory bandwidth compared to C7a instances, making these instances ideal for latency sensitive workloads. Compared to Amazon EC2 C7a instances, they are up to 57% faster for GroovyJVM allowing better response times for Java-based applications. C8a instances offer 12 sizes including 2 bare metal sizes. This range of instance sizes allows customers to precisely match their workload requirements. C8a instances are built on AWS Nitro System and are ideal for high performance, compute-intensive workloads such as batch processing, distributed analytics, high performance computing (HPC), ad serving, highly-scalable multiplayer gaming, and video encoding. To get started, sign in to the AWS Management Console. Customers can purchase these instances via Savings Plans, On-Demand instances, and Spot instances. For more information visit the Amazon EC2 C8a instance page.
Starting today, AWS Elemental MediaConnect supports NDI® (Network Device Interface) as a live video source, enabling broadcasters and live production teams to ingest NDI streams and convert them to transport stream outputs such as SRT for downstream distribution. NDI is a widely adopted IP video technology used in live production environments and supported by more than 500 hardware products and 400 software applications.
With this new capability, live production teams can bridge NDI-based production environments with standards-based cloud distribution workflows without requiring custom transcoding or protocol conversion infrastructure. For example, you can route an NDI feed from an EC2 instance running NDI Tools directly into a MediaConnect flow, convert it to a transport stream, and pass it downstream to AWS Elemental MediaLive for transcoding and AWS Elemental MediaPackage for origin and packaging. This eliminates the complexity of egressing NDI content from the AWS Cloud and enables seamless integration with existing IP-based broadcast workflows.
NDI support is available in most regions where MediaConnect is currently deployed. For more information and details on pricing, please refer to the NDI documentation and the MediaConnect pricing page.
Starting today, AWS Elemental MediaConnect supports NDI® (Network Device Interface) as a live video source, enabling broadcasters and live production teams to ingest NDI streams and convert them to transport stream outputs such as SRT for downstream distribution. NDI is a widely adopted IP video technology used in live production environments and supported by more than 500 hardware products and 400 software applications. With this new capability, live production teams can bridge NDI-based production environments with standards-based cloud distribution workflows without requiring custom transcoding or protocol conversion infrastructure. For example, you can route an NDI feed from an EC2 instance running NDI Tools directly into a MediaConnect flow, convert it to a transport stream, and pass it downstream to AWS Elemental MediaLive for transcoding and AWS Elemental MediaPackage for origin and packaging. This eliminates the complexity of egressing NDI content from the AWS Cloud and enables seamless integration with existing IP-based broadcast workflows. NDI support is available in most regions where MediaConnect is currently deployed. For more information and details on pricing, please refer to the NDI documentation and the MediaConnect pricing page.
Amazon Redshift improves the performance of BI dashboards and ETL workloads by speeding up new queries by up to 7x. This significantly improves the response times of low-latency SQL queries, such as those used in near real-time analytics applications, BI dashboards, ETL pipelines, and autonomous, goal-seeking AI agents. Customers experience substantially faster query response times as Redshift accelerates the process of preparing the SQL query for execution. Queries start faster and return results quicker. This improvement is automatically enabled at no additional cost.
To deliver this major improvement, Redshift added a new optimization to query compilation where new queries are processed immediately using composition. Composition is a technique that generates a lightweight arrangement of pre-existing logic while simultaneously creating highly optimized, query-specific code that is compiled and executed across available compute resources to further boost performance. Composition removes compilation from the critical path of query execution and provides immediate execution while compilation proceeds in the background. With this optimization, new queries processed by Redshift start faster and deliver performance consistent with subsequent runs.
This optimization is enabled by default for any SQL query across all provisioned clusters and serverless workgroups, in all commercial AWS Regions where Amazon Redshift operates. It is available on the Redshift current track with other tracks following in upcoming patch releases. No action is required from customers to benefit from this enhancement, and it is free of charge.
Amazon Redshift improves the performance of BI dashboards and ETL workloads by speeding up new queries by up to 7x. This significantly improves the response times of low-latency SQL queries, such as those used in near real-time analytics applications, BI dashboards, ETL pipelines, and autonomous, goal-seeking AI agents. Customers experience substantially faster query response times as Redshift accelerates the process of preparing the SQL query for execution. Queries start faster and return results quicker. This improvement is automatically enabled at no additional cost. To deliver this major improvement, Redshift added a new optimization to query compilation where new queries are processed immediately using composition. Composition is a technique that generates a lightweight arrangement of pre-existing logic while simultaneously creating highly optimized, query-specific code that is compiled and executed across available compute resources to further boost performance. Composition removes compilation from the critical path of query execution and provides immediate execution while compilation proceeds in the background. With this optimization, new queries processed by Redshift start faster and deliver performance consistent with subsequent runs. This optimization is enabled by default for any SQL query across all provisioned clusters and serverless workgroups, in all commercial AWS Regions where Amazon Redshift operates. It is available on the Redshift current track with other tracks following in upcoming patch releases. No action is required from customers to benefit from this enhancement, and it is free of charge.
You can now run OpenSearch version 3.5 on Amazon OpenSearch Service. OpenSearch 3.5 introduces significant improvements in agentic AI capabilities, search relevance tooling, and observability features to help you build powerful agentic applications.
With this launch, agentic conversation memory captures conversation context and tool reasoning in persistent storage, enabling your agents to provide coherent, accurate responses across multi-turn conversations. In addition to this, context management optimizes what you send to large language models (LLMs) through automatic truncation and summarization, reducing your token costs while maintaining response quality. Finally a redesigned no-code agent interface supports Model Context Protocol (MCP) integration, search templates, conversational memory, and single model configurations, allowing you to build sophisticated agents without writing code.
You can now tune search quality faster with expanded search relevance workbench capabilities. LLM-powered evaluation automatically assesses search results with customizable prompts, letting you scale relevance testing beyond manual judgments and accelerate quality improvements. Scheduled experiments run tests nightly, weekly, or monthly, helping you track search quality trends over time and catch regressions early. Enhanced single query comparison displays agentic search queries alongside agent summaries, making it easier to validate and optimize agent-driven search experiences.
For information on upgrading to OpenSearch 3.5, please see the documentation. OpenSearch 3.5 is now available in all AWS Regions where Amazon OpenSearch Service is available.
You can now run OpenSearch version 3.5 on Amazon OpenSearch Service. OpenSearch 3.5 introduces significant improvements in agentic AI capabilities, search relevance tooling, and observability features to help you build powerful agentic applications.
With this launch, agentic conversation memory captures conversation context and tool reasoning in persistent storage, enabling your agents to provide coherent, accurate responses across multi-turn conversations. In addition to this, context management optimizes what you send to large language models (LLMs) through automatic truncation and summarization, reducing your token costs while maintaining response quality. Finally a redesigned no-code agent interface supports Model Context Protocol (MCP) integration, search templates, conversational memory, and single model configurations, allowing you to build sophisticated agents without writing code.
You can now tune search quality faster with expanded search relevance workbench capabilities. LLM-powered evaluation automatically assesses search results with customizable prompts, letting you scale relevance testing beyond manual judgments and accelerate quality improvements. Scheduled experiments run tests nightly, weekly, or monthly, helping you track search quality trends over time and catch regressions early. Enhanced single query comparison displays agentic search queries alongside agent summaries, making it easier to validate and optimize agent-driven search experiences.
For information on upgrading to OpenSearch 3.5, please see the documentation. OpenSearch 3.5 is now available in all AWS Regions where Amazon OpenSearch Service is available.
Bienvenidos a la tercera edición anual de la FabCon y a nuestro primer SQLCon aquí en Atlanta, Georgia. Con casi 300 talleres y sesiones, este evento conjunto destacará cómo se unen el poder de Microsoft SQL y Microsoft Fabric para crear una plataforma única y unificada. Pero FabCon 2026 y SQLCon 2026 van más allá de la innovación de producto. Se trata de ofrecer un espacio para que nuestros 8.000 asistentes se reúnan y compartan experiencias reales, aprendan unos de otros y resuelvan desafíos codo con codo. Solo juntos podemos superar la expectativa y alcanzar resultados significativos.
La emoción que rodea este evento refleja el mismo impulso que vemos en nuestro portafolio de datos. Apenas dos años y medio después de que Microsoft Fabric alcanzara la disponibilidad general, ya atiende a más de 31.000 clientes y sigue como la plataforma de datos de más rápido crecimiento en la historia de Microsoft. Empresas Fortune 500 como The Coca-Cola Company ya utilizan Fabric a gran escala en sus organizaciones.
Microsoft Fabric nos ayuda a evolucionar nuestra base de datos hacia una plataforma más unificada y lista para IA. Combinado con Power BI y capacidades como Fabric IQ, permite a la empresa convertir datos en inteligencia y actuar sobre ellos más rápido.
Shekhar Gowda, vicepresidente de tecnologías de marketing global en The Coca-Cola Company
Nuestras bases de datos se aceleran igual de rápido, con un crecimiento de SQL Server 2025 de más del doble de rápido que la versión anterior.
Hoy, estamos encantados de compartir cómo unimos el poder de las bases de datos y Fabric para formar una plataforma de datos en verdad convergente, que unifica los datos transaccionales, operativos y analíticos bajo una única y coherente arquitectura. También destacaré cómo hemos mejorado Fabric para ayudarlos a transformar datos en el conocimiento semántico que la IA necesita para entender su negocio, impulsado por Fabric IQ y la tecnología líder en el sector de modelos semánticos de Power BI.
Presentamos el Database Hub en Microsoft Fabric
Las bases de datos están en el corazón del patrimonio de datos empresarial: un sistema de registros que impulsa aplicaciones, transacciones e información de valor crítica. Sin embargo, a medida que las organizaciones se expanden en entornos de nube, locales y de entorno, los estados de bases de datos se han vuelto cada vez más fragmentados y aislados. A medida que la IA exige aún más a los patrimonios de datos, unificar las bases de datos bajo un único punto de acceso y plano de control se ha vuelto esencial.
Para abordar este desafío, Fabric amplía su papel como punto de acceso central para los datos empresariales con el Database Hub en Fabric, ahora disponible en acceso anticipado. Database Hub en Fabric ofrece una experiencia unificada de gestión de bases de datos que reúne bases de datos de entorno, nube y Fabric en una única visión coherente. Los equipos ahora tienen un solo lugar para explorar, observar, gobernar y optimizar todo su patrimonio de bases de datos—incluido Azure SQL, Azure Cosmos DB, Azure Database para PostgreSQL, SQL Server (habilitado por Azure Arc), Azure Database para MySQL y Fabric Databases—sin cambiar la manera en que se despliega cada servicio.
Diseñado para escalar, el Database Hub en Fabric introduce un enfoque asistido por agentes y con el humano en el bucle para la gestión de bases de datos. Con observabilidad integrada, gobernanza delegada y conocimientos impulsados por Microsoft Copilot, los equipos pueden desplegar agentes inteligentes para razonar de manera continua las señales a nivel de la propiedad y mostrar qué ha cambiado, explicar por qué es importante y guiar a los equipos sobre qué hacer a continuación. El resultado es una forma más sencilla y segura de gestionar bases de datos a gran escala. Con el tiempo, este modelo permite que los conjuntos de bases de datos sean más proactivos, resilientes e inteligentes, lo que sienta las bases para una mayor autonomía, para mantener a los humanos en control de objetivos, límites y confianza de manera firme.
Reunir bases de datos bajo una única capa de gestión es un paso fundamental mientras preparan sus bienes para la IA a gran escala. Pero no es el final del camino. El reto pasa de dónde residen los datos a cómo se entienden, conectan y activan los datos en toda la empresa.
Preparar su patrimonio de datos para IA con Fabric
A medida que las organizaciones pasan de aplicaciones tradicionales a sistemas multiagente impulsados por IA, la ventaja está desviándose del modelo específico que se despliega. Ahora reside en la inteligencia y el contexto que permiten a los agentes entender cómo se gestiona tu negocio, el estado de tu negocio y su conocimiento institucional para ayudar a tomar acciones significativas.
Este es el reto que Microsoft IQ está diseñado para abordar. A diferencia de las soluciones puntuales del mercado actual, Microsoft IQ proporciona una capa de inteligencia que proporciona un contexto empresarial compartido y de nivel empresarial a cada agente. Ese contexto se basa en tres fuentes complementarias: señales de productividad de Work IQ, conocimiento institucional de Foundry IQ y datos empresariales en tiempo real de Fabric IQ.
Sin embargo, al igual que la capa de base de datos, aunque la capa de contexto de CI es una parte crítica de una base de IA exitosa y saludable, no es toda la historia. Construir una base de datos completa lista para IA requiere invertir en cuatro pasos clave:
Unificar su patrimonio de datos para eliminar compartimentos y reducir la complejidad arquitectónica.
Procesar y armonizar los datos para que estén listos para IA, sean limpios, conectados y estructurados tanto para uso operativo como analítico.
Seleccionar el significado semántico para dar a los agentes una comprensión contextual, permitiéndoles interpretar los datos de la manera que ya lo hacen sus equipos. Aquí es donde entra en juego Microsoft IQ.
Empoderar a los agentes de IA para actuar, aplicar ese contexto para automatizar flujos de trabajo, acelerar decisiones y transformar operaciones de extremo a extremo.
Unificar su patrimonio de datos con Microsoft OneLake
Cada iniciativa de IA comienza con el mismo desafío fundamental: entender dónde residen sus datos y cómo unirlos. Microsoft OneLake fue creado para resolver ese problema al unificar los datos entre nubes, entornos locales y plataformas de terceros en un único lago de datos lógico sin extraer, transformar y cargar (ETL, por sus siglas en inglés) de manera innecesaria, fragmentar o duplicar copias de la organización.
Conectar con más fuentes que nunca
Hoy, ampliamos el Mirroring en Fabric para soportar aún más sistemas de los que dependen nuestros clientes. El espejado para listas de SharePoint y Dremio ya está en vista previa, con Azure Monitor más adelante, mientras que el reflejo para Oracle y SAP Datasphere está disponible a nivel general, todos ellos como parte de las capacidades principales de espejamiento. También introducimos capacidades ampliadas de espejo diseñadas para ayudarlos a operacionalizar fuentes espejadas a gran escala, incluido Change Data Feed (CDF) y la capacidad de crear vistas sobre datos espejados y empezamos por Snowflake. Las capacidades ampliadas de espejamiento se ofrecerán como opción de pago.
Las transformaciones de acceso directo también están ahora disponibles a nivel general, lo que permite que los datos se moldeen en automático al conectarse o moverse dentro de OneLake. Pueden convertir formatos como Excel a tablas Delta, ahora en vista previa, y aplicar transformaciones impulsadas por IA.
También me entusiasma compartir que Auger, una plataforma de cadena de suministro en rápido crecimiento diseñada para llevar inteligencia y automatización a operaciones globales, ha construido su plataforma sobre Fabric, con todos los datos almacenados de forma nativa en OneLake. Esta arquitectura permite a los clientes de Auger acceder sin problemas a sus datos operativos a través de atajos OneLake dentro de sus propios entornos Fabric y aprovechar todo el poder de la plataforma, incluido Power BI, agentes de datos Fabric y más. Descubran más en mi blog, coescrito con Dave Clark, director ejecutivo de Auger.
Protejan sus datos con la seguridad de OneLake, ya disponible de forma general
La seguridad y la gobernanza se mantienen fundamentales para OneLake. Me alegra anunciar que la seguridad en OneLake estará disponible en general en las próximas semanas, para permitir a los propietarios de los datos definir roles, hacer cumplir controles a nivel de fila y columna, y gestionar permisos mediante un único modelo unificado que siga los datos.
Procesamiento y armonización de datos con Fabric Analytics
Los agentes de IA solo son tan fiables como los datos que se les proporciona. Antes de que los datos puedan entrenar o conectar a un agente, deben integrarse, limpiarse y estructurarse, para que el agente opere a partir de información consistente y confiable. Con motores líderes en la industria en Fabric como Spark, T-SQL, KQL y Analysis Services, podemos equipar a los equipos de datos para hacer justo eso.
Ahora, ampliamos estas capacidades con la introducción de Runtime 2.0 en previsualización, diseñada en específico para el cálculo de datos a gran escala. Incorpora Apache Spark 4.x, Delta Lake 4.x, Scala 2.13 y Azure Linux Mariner 3.0 para impulsar cargas de trabajo empresariales avanzadas. Las vistas materializadas del lago también están ahora disponibles a nivel general, lo que simplifica la implementación de la arquitectura medallón en Spark SQL y PySpark y permite pipelines siempre actualizados sin orquestación manual. Además, una nueva experiencia agéntica Copilot en cuadernos ofrece una mayor conciencia del contexto, razonamiento sobre su espacio de trabajo y generación de código con mayor rapidez y precisión.
Para escenarios en tiempo real, lanzamos Microsoft Fabric Maps en disponibilidad general. Los mapas añaden contexto geoespacial a sus agentes y operaciones al convertir grandes volúmenes de datos basados en la ubicación en insights visuales interactivos y en tiempo real.
Preparar datos en bruto para la IA es esencial. El siguiente paso es transformar esos datos en un contexto empresarial unificado y significativo. Ahí es donde entra Fabric IQ.
Fabric IQ unifica datos analíticos y operativos, incluidos telemetría, series temporales, gráficos y datos geoespaciales, dentro de un marco semántico compartido de entidades empresariales, relaciones, propiedades, reglas y acciones. En lugar de pensar en términos de tablas y esquemas, sus equipos y agentes pueden operar con este marco, u ontología, alineado con cómo funciona en verdad el negocio.
Las ontologías de Fabric IQ pronto serán accesibles a través de un servidor MCP en vista previa, para permitir a los agentes descubrir, comprender y actuar sobre esta capa semántica. Las ontologías también pueden servir como fuentes de contexto para mapas y pronto en agentes de operaciones en Fabric, lo que extiende el contexto empresarial compartido directo a la toma de decisiones y ejecución operativa.
También nos complace anunciar la planificación en Fabric IQ, una nueva capacidad de planificación empresarial que permite a las organizaciones crear planes, presupuestos, previsiones y modelos de escenarios directo sobre los modelos semánticos de Fabric. Al complementar las ontologías de Fabric IQ con una planificación integrada, ustedes obtienen una visión completa y contextual de sus datos históricos, en tiempo real y de planificación futura. Esto permite a usuarios y agentes responder con rapidez a lo que ha ocurrido, lo que ocurre al momento y lo que debería ocurrir, todo desde una única fuente. Miren esto en acción:
Por último, de manera reciente anunciamos una colaboración estratégica con NVIDIA para impulsar la próxima generación de IA física al integrar Real-Time Intelligence y Fabric IQ con las bibliotecas NVIDIA Omniverse. La plataforma combinada unifica datos operativos en tiempo real, semántica empresarial y simulación física para permitir a las organizaciones optimizar sus operaciones físicas en escenarios como gemelos digitales inteligentes, mantenimiento predictivo, logística autónoma y optimización energética.
Como un impulso de gran parte de la rica experiencia de Fabric IQ está la combinación de la tecnología líder en el sector y rica en modelos semánticos de Power BI y el grafo en Fabric, nuestra base de datos de grafos de una alta escalabilidad. Ya brindan información de valor a más de 35 millones de usuarios activos y además, los modelos semánticos proporcionan la base ideal para entrenar agentes a través de Fabric IQ. Ahora, con la disponibilidad general de Direct Lake en OneLake, sus tablas pueden leerse de manera directa desde OneLake con aplicación de seguridad nativa, modelado a través del sitio más rico y rendimiento de clase importación sin movimiento ni actualización de datos.
También me entusiasma compartir que el gráfico en Fabric estará disponible en general en las próximas semanas, para permitir a los equipos visualizar y consultar relaciones complejas entre clientes, socios y cadenas de suministro.
Empoderar a los agentes para que actúen con los agentes de datos y operaciones de Fabric
Las organizaciones frontera van más allá de los asistentes de propósito general y, en su lugar, adoptan sistemas multiagente compuestos por agentes especializados. Estos agentes se basan en datos específicos y son reutilizables en diferentes sistemas, permitiéndoles ofrecer resultados más precisos, acelerados y escalables.
Para soportar sus sistemas multiagente, Fabric incluye capacidades integradas de creación de agentes con agentes de datos y agentes de operaciones Fabric. Me entusiasma compartir que los agentes de datos Fabric ya están disponibles en general. Los agentes de datos en Fabric pueden considerarse analistas virtuales, alineados con datos específicos de dominios para apoyar un análisis más profundo y ofrecer conocimientos. Los agentes de operaciones los complementan al monitorizar datos en tiempo real, detectar patrones y tomar medidas proactivas.
Den un vistazo a una rápida demostración de agentes de operaciones en Fabric:
Estos agentes pueden usarse en Fabric o como fuentes de conocimiento fundamentales en herramientas de IA líderes como Microsoft Foundry, Copilot Studio o incluso Microsoft 365 Copilot. Para saber más sobre nuestros anuncios de IA, consulten el blog de analítica de Fabric sobre agentes de datos y el blog de Fabric IQ sobre agentes de operaciones.
Crear aplicaciones de misión crítica con experiencias de desarrollador en Fabric
Los desarrolladores que desarrollan la próxima generación de aplicaciones de IA necesitan una plataforma de datos completa y rentable que ya esté integrada con sus herramientas y flujos de trabajo existentes. Hoy en día, ampliamos las herramientas de desarrollador de Fabric para satisfacer esa demanda.
Primero, el Protocolo de Contexto del Modelo Fabric (MCP, por sus siglas en inglés) avanza con dos hitos principales. Fabric local MCP está ahora disponible de manera general, para proporcionar un servidor local de código abierto que conecta asistentes de programación con IA como GitHub Copilot directo con Fabric. De manera paralela, presentamos la vista previa pública de Fabric remote MCP, un motor de ejecución seguro y alojado en la nube que permite a agentes de IA y herramientas de automatización realizar acciones autenticadas en Fabric.
También mejoramos nuestra integración con Git con ramificaciones selectivas, para permitir a los desarrolladores diversificarse para una función específica y extraer solo los elementos que necesitan. También obtienes mejores comparaciones de cambios para revisar más fácil las actualizaciones recientes, y nuevas relaciones de carpetas que muestran cómo los espacios de trabajo de características se conectan con los espacios de trabajo de origen.
También lanzamos dos proyectos de código abierto para ayudar a los equipos a avanzar más rápido con Fabric: Agent Skills for Fabric y Fabric Jumpstart. Agent Skills for Fabric es un conjunto de plugins de código abierto diseñados en específico que les permiten usar lenguaje natural en el terminal GitHub Copilot para aprovechar todo el poder de Microsoft Fabric. Además, Fabric Jumpstart está diseñado para ayudarlos a arrancar con guías detalladas, arquitecturas de referencia y despliegues con un solo clic para conjuntos de datos de ejemplo, cuadernos, pipelines e informes.
Por último, anunciamos que el Fabric Extensibility Toolkit (FET), una evolución del Workload Development Kit (WDK), ya está disponible de forma general. Junto con esta versión, habilitamos soporte para CI/CD completo, librería de variables y una nueva experiencia de gestión en el portal de Administración.
A medida que Fabric sigue con su crecimiento en funcionalidad, también simplificamos la migración desde otros servicios de Azure. Además de nuestras herramientas Synapse existentes, traemos nuevos asistentes de migración para Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics y Azure SQL en vista previa pública.
El nuevo asistente de migración de Fabric para Azure Data Factory y Synapse Analytics ayuda a mover sus pipelines y artefactos existentes, como pools de Spark y notebooks, a Fabric con la mínima interrupción. Está diseñado para apoyar la modernización incremental, lo que permite a los equipos evaluar, convertir y optimizar las canalizaciones a medida que hacen la transición a Fabric. El asistente de migración para bases de datos SQL ayuda a trasladar SQL Server a Fabric con la importación de esquemas a través de DACPACs, la identificación y resolución de problemas de compatibilidad con la asistencia de IA, y al guiar a los equipos en los flujos de trabajo de evaluación y copia de datos para lograr un cambio más fluido.
