在人工智能（AI）技术迅猛发展的今天，OpenAI 公司提供的模型如 GPT-3.5、GPT-4 等因其强大的语言处理能力而备受瞩目。然而，对于企业用户而言，安全性、合规性和可扩展性等因素同样重要。微软的 Azure OpenAI 服务应运而生，它将 OpenAI 的先进模型与 Azure 平台的强大功能相结合，为企业提供了一个安全、可靠且易于集成的 AI 解决方案。本文将详细探讨 Azure OpenAI 服务与 OpenAI 公司直接提供的服务之间的主要区别，帮助您了解为何 Azure OpenAI 服务是企业级 AI 应用的首选：

1. 模型运行在微软的数据中心中

Azure OpenAI 服务的一大特点是其模型完全运行在微软的数据中心中。这意味着所有 AI 推理和处理都在微软的云基础设施上进行，无需将数据发送到外部服务器。这种部署方式不仅提高了数据处理的速度和效率，还为企业提供了一个更加可控和安全的 AI 环境。

2. 数据安全与隐私保护

在 Azure OpenAI 服务中，数据安全和隐私保护是重中之重。所有数据都会被加密并保存在微软的数据中心中，确保数据不会被未经授权的第三方访问。微软承诺不会将用户数据用于训练模型或任何其他目的，保障了企业数据的机密性。此外，Azure OpenAI 服务符合多项国际安全和合规标准，如 ISO 27001、SOC 2 等，为企业提供了一个值得信赖的 AI 平台。

3. 与企业内部网络和数据的私密连接

Azure OpenAI 服务支持与企业内部网络和数据的私密连接，这意味着企业可以在不暴露敏感数据的情况下，将 AI 功能集成到其现有的 IT 基础设施中。通过 Azure 的虚拟网络和私有链接等功能，企业可以安全地访问和使用 OpenAI 模型，同时保持对数据流的完全控制。这一部分将在后续文章中详细展开。

4. 自定义内容过滤

为了满足不同行业和应用场景的需求，Azure OpenAI 服务提供了自定义内容过滤功能。企业可以根据自身的业务需求和合规要求，设置特定的内容过滤规则，确保 AI 生成的内容符合企业的标准和价值观。这一功能在 OpenAI 公司直接提供的服务中并不常见，为企业提供了更大的灵活性和控制权。

5. 与 Azure 其他服务的原生集成

Azure OpenAI 服务与 Azure 平台上的其他服务（如身份验证、存储、计算等）进行了原生集成。这意味着企业可以轻松地将 AI 功能与现有的 Azure 资源和服务相结合，构建出功能强大且高度集成的 AI 应用。例如，企业可以使用 Azure Active Directory 进行身份验证，使用 Azure Blob Storage 存储数据，使用 Azure Functions 进行无服务器计算等，从而实现无缝的 AI 应用开发和部署。

6. 微软提供的文档、工具和开发环境

微软为 Azure OpenAI 服务提供了丰富的文档、工具和开发环境，帮助开发者和企业快速上手并高效地使用 AI 功能。Azure 门户、Azure CLI、SDK 等工具为开发者提供了熟悉的开发体验，同时微软的技术支持和社区资源也为企业提供了强大的后盾。

7. 模型可用性

需要注意的是，Azure OpenAI 服务并不提供 OpenAI 公司所有的模型。微软会根据市场需求和合规要求，选择性地在 Azure 平台上提供 OpenAI 的模型。因此，企业在选择 Azure OpenAI 服务时，需要确认所需的模型是否可用。

8. 价格与计费

Azure OpenAI 服务的价格与 OpenAI 公司直接提供的服务略有不同。在 Azure 上，AI 服务的费用会根据使用量进行计费，并与其他 Azure 服务的费用一起在 Azure 订阅中进行结算。这种计费方式为企业提供了一个统一的账单管理平台，简化了财务管理流程。

9. 地域可用性

对于中国大陆和香港的用户，Azure OpenAI 服务提供了直接访问的便利。由于 Azure 在全球多个地区设有数据中心，包括中国大陆和香港，企业可以选择就近的数据中心部署 AI 服务，降低延迟并提高性能。但是OpenAI公司提供的服务则不包含中国大陆和香港。

以下是 OpenAI 公司提供的 API 与 Azure OpenAI 服务在功能和特性上的主要差异汇总表格：

特性/功能	OpenAI 公司服务	Azure OpenAI 服务
模型运行位置	OpenAI 的数据中心	微软的数据中心
数据安全与隐私	数据由 OpenAI 处理和存储	数据加密保存在微软数据中心，不会被微软和第三方访问
与企业内部网络的连接	不直接支持	支持私密连接，保护敏感数据
内容过滤	标准内容过滤	支持自定义内容过滤
与云服务的集成	有限	与 Azure 其他服务（如身份验证、存储）原生集成
文档、工具和开发环境	OpenAI 提供的文档和工具	微软提供的 Azure 文档、工具和开发环境
模型可用性	提供所有 OpenAI 模型	不提供所有 OpenAI 模型，仅提供部分模型
价格与计费	直接向 OpenAI 支付	在 Azure 订阅中进行计费，价格略有差异
地域可用性	中国大陆和香港不可访问	中国大陆和香港可以直接访问

Azure OpenAI 服务是企业级 AI 应用的理想选择，能够帮助企业在保护数据安全和隐私的同时，充分利用 AI 技术提升业务效率和创新能力。

最近我在为客户做 Power BI 培训时，发现很多非 IT 专业的 Power BI 用户对一个新功能——DirectLake 数据连接模式表现出了浓厚的兴趣。他们经常问我：“DirectLake 到底是什么？它有什么用？我们能用它做什么？”今天，我就用通俗易懂的语言为大家解答这些问题，帮助大家快速了解 DirectLake，并激发你们在工作中尝试它的兴趣。

什么是 DirectLake？

简单来说，DirectLake 是 Power BI 中的一种全新数据连接模式，它的特别之处在于能让 Power BI 直接从数据湖（lakehouse）中加载数据，而不需要像传统方式那样先把数据导入到 Power BI 数据集中。这种方式既提高了数据加载的效率，又让分析变得更灵活，尤其适合需要处理大量数据的场景。

想象一下，数据湖就像一个巨大的“数据仓库”，里面存放了企业的各种数据。通过 DirectLake，Power BI 可以直接去这个仓库里拿数据，用来生成报表或仪表板，而不需要把数据搬到自己的“小房间”里。这样既省时间，又能保证数据最新。

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先认识一下 Power BI 的老朋友

在讲 DirectLake 之前，我们先来回顾一下 Power BI 里常见的两种数据连接模式，这样大家就能更好地理解 DirectLake 的独特之处：

• 导入模式（Import Mode）
  这是大家最熟悉的方式。数据会从源头（比如 Excel 文件或数据库）导入到 Power BI 的内存中。导入后，数据就“住”在了 Power BI 文件里，查询速度很快，特别适合数据量不大的情况。但有个小缺点：数据不是实时的，每次数据有更新都需要手动刷新。
• DirectQuery 模式
  这种模式下，Power BI 不导入数据，而是直接向数据源“喊话”，实时请求数据。适合需要最新数据的场景，比如监控销售变化。但如果数据量很大，查询可能会变慢。

DirectLake 就像是两者的“升级版”，它结合了两者的优点：既能快速加载数据，又能保持数据的实时性，同时还能应对大规模数据的需求。

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DirectLake 是怎么工作的？

DirectLake 的核心在于，它让 Power BI 直接从数据湖中读取数据，而不需要把数据复制到 Power BI 服务中。这里提到的“数据湖”是微软 Fabric 平台的一部分。Fabric 是一个强大的数据平台，里面有数据湖、数据仓库等功能，而 DirectLake 正是利用了 Fabric 数据湖的能力。

打个比方：传统导入模式就像你去超市买菜，把菜带回家再做饭；而 DirectLake 像是直接在超市的厨房用现成的食材做饭，不仅省去了搬运的麻烦，还能用最新鲜的材料。

具体来说：

• 数据存储在 Fabric 的数据湖中。
• Power BI 通过 DirectLake 直接访问这些数据。
• 不需要复制数据，查询速度更快，数据也能保持最新。

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DirectLake 有什么好处？

DirectLake 不只是技术上的新玩意儿，它还能给业务用户带来实实在在的价值。以下是几个主要优点：

1. 速度更快
   因为省去了数据复制的步骤，DirectLake 可以直接从数据湖加载数据，查询速度明显提升。尤其是在处理大批量数据时，你会感觉到报表加载“嗖嗖”的快。
2. 数据更实时
   DirectLake 支持实时或近实时的数据访问。也就是说，你看到的报表或仪表板数据几乎是最新的，非常适合需要快速决策的场景，比如监控库存或销售。
3. 更灵活
   你可以根据需求随时调整数据源或模型，甚至结合 Fabric 的其他功能（比如数据仓库）来做更复杂的分析，灵活性大大提高。
4. 省钱又省力
   不用复制数据，就意味着少占用存储空间，也减少了管理数据的成本。对于数据量大的企业来说，这可是个不小的福利。

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DirectLake 和 Fabric 的“默契配合”

DirectLake 能这么厉害，和微软 Fabric 平台的配合密不可分。Fabric 是一个统一的数据平台，里面集成了数据湖、数据仓库、数据科学等功能。DirectLake 就像是 Power BI 和 Fabric 数据湖之间的“桥梁”，让 Power BI 可以轻松访问 Fabric 里存储的数据。

举个例子：你的公司可能有来自不同系统的数据（销售、库存、客户信息等），这些数据都存在 Fabric 的数据湖里。有了 DirectLake，你就能直接在 Power BI 里分析这些数据，不需要费力把它们搬来搬去。

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在工作中怎么用 DirectLake？

为了让大家更直观地感受 DirectLake 的价值，我来分享几个实际应用场景：

• 快速生成销售报表
  假设你是一家连锁店的业务分析师，每天需要查看最新的销售数据。使用 DirectLake，你可以直接从 Fabric 数据湖加载数据，生成实时报表，马上看出哪家店卖得好，哪些产品需要补货。
• 实时监控仪表板
  如果你负责工厂的生产线，想实时监控设备运行状态，DirectLake 可以帮你从数据湖中抓取最新数据，打造一个实时更新的仪表板，随时发现问题。
• 处理大项目的数据分析
  在一些大数据项目中，比如分析全国客户的购买习惯，DirectLake 能让你直接访问数据湖里的海量数据，快速完成分析，不用担心导入数据耗时太长。

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总结

DirectLake 是 Power BI 的一项超级实用新功能，它通过直接从数据湖加载数据，让数据分析变得更快、更实时、更灵活。对于非 IT 专业的 Power BI 用户来说，这意味着你们可以用更简单的方式处理复杂数据，做出更及时的业务决策。

如果你正在用 Power BI 做报表或仪表板，不妨试试 DirectLake。它不仅能提升你的工作效率，还能让你的分析结果更贴近业务需求。希望这篇文章能帮大家解开对 DirectLake 的疑惑，下次培训时我们再一起聊聊怎么上手用它吧！