Rayfin показывает, как Microsoft превращает Fabric в runtime для AI-приложений

Помимо роста продуктивности, ставка платформы — объединить данные, управление и развертывание для корпоративного ИИ.

Для компаний, которые внедряют разработку с помощью ИИ, самым сложным этапом уже становится не написание кода, а его вывод в работу. Microsoft пытается решить эту задачу с помощью Rayfin — нового open-source SDK и CLI, представленных на Build 2026.

«Rayfin превращает разработку backend в код-ориентированный процесс. Разработчики и coding agents могут описать полный backend приложения в коде, включая базы данных, бизнес-логику, API, идентификацию и политики доступа, а затем развернуть его в Microsoft Fabric как полностью управляемый enterprise-grade backend», — написал в блоге Shireesh Thota, CVP по базам данных в Microsoft.

По словам Thota, это сокращает ручную интеграцию и время, которое обычно требуется на связывание backend-систем после того, как фронтенд приложения уже готов.

Если говорить проще, то разработчики или coding agents, работающие от их имени, описывают весь backend с помощью SDK, а затем это описание напрямую разворачивается в Fabric через CLI.

Главный выигрыш — не только продуктивность, но и управление

По мнению независимого консультанта David Linthicum, Rayfin повышает продуктивность разработчиков, снижает накладные расходы на интеграцию и уменьшает платформенный зоопарк: «Вместо того чтобы поднимать отдельные app runtimes, data services, governance layers и custom integration code, они могут перенести больше этого в одну управляемую среду. Это также удерживает данные приложения ближе к аналитическому контуру».

Однако рост продуктивности разработчиков — это лишь приманка, считает Stewart Bond, вице-президент по исследованиям в IDC.

«Для CIO более убедительным предложением являются управление и операционный контроль. Управление по умолчанию — унаследованные security, compliance и политики доступа с первого дня — снимает риски, которые CIO чаще всего называют, когда AI-generated code и agent-authored applications попадают в production-среду», — сказал Bond.

«Исследование IDC показывает, что готовность AI data readiness не принадлежит одной команде, а формируется координированной сетью стейкхолдеров по всем четырем плоскостям enterprise intelligence architecture, и архитектура Rayfin отражает это: данные приложения сразу попадают в governed data estate, где они немедленно доступны для reporting, analytics и AI workloads без дополнительной работы над pipeline», — добавил Bond.

Для Ashish Chaturvedi, руководителя executive research в HFS Research, Rayfin должен помочь CIO справиться и с еще одной стороной негатива от отсутствия управления — shadow IT.

«Coding agents демократизировали создание приложений. Сегодня любой человек с prompt и браузером может за минуты собрать рабочее приложение. Каждое такое неуправляемое приложение — это потенциальный data silo, брешь в безопасности и compliance-риски, которые потом ложатся на чей-то стол. Rayfin — это governed on-ramp», — сказал Chaturvedi.

Платформы вроде Rayfin, по мнению аналитиков, будут набирать популярность

Аналитики говорят, что подобные Rayfin платформы становятся все более распространенными, поскольку компании понимают: AI-приложения трудно управлять и переводить в промышленную эксплуатацию, когда данные, модели, политики и runtimes распределены по разным системам.

По словам Bond, компании, которые переходят от изолированных AI-экспериментов к более зрелому использованию, все чаще нуждаются в automated governance, real-time processing и более тесных feedback loops между AI-системами и корпоративными данными — а это сложнее обеспечить, когда уровни приложения и данных разделены.

Тем более что экономику такого подхода тоже становится все труднее оспаривать, сказал Chaturvedi.

«Когда приложения работают внутри data platform, вы убираете costs на перемещение данных, сокращаете governance surface area и уменьшаете attack surface. В течение трех-пяти лет converged platforms станут стандартом для новых agentic applications», — добавил аналитик.

Однако Stephanie Walter, руководитель практики AI stack в HyperFRAME Research, отметила, что не все приложения компании перенесут на одну платформу.

«Вероятнее всего, будущее — гибридная модель: часть agentic applications будет работать внутри governed data platforms вроде Fabric, Snowflake или Databricks, а часть продолжит запускаться на универсальных cloud runtimes. Архитектурный вопрос будет в том, где должны находиться самые чувствительные данные приложения, контекст и control plane», — сказала Walter.

Как Microsoft делает Fabric runtime для AI-приложений

Помимо немедленных преимуществ в части управления и операционного контроля, Walter видит в Rayfin стратегический шаг в более широких усилиях Microsoft по расширению роли Fabric в enterprise technology stack.

По ее словам, запуск Rayfin — это не столько новый инструмент для разработчиков, сколько попытка Microsoft переопределить Fabric как платформу для создания и запуска AI-native applications.

«Rayfin позиционирует Fabric как runtime environment для нового класса AI-native applications. Это стратегически важно, потому что следующая фаза корпоративного ИИ будет выиграна не только на уровне models. Она будет выиграна платформами, которые могут превращать governed enterprise data в безопасные operational applications», — добавила Walter.

При этом она скептически относится к тому, примут ли разработчики Fabric именно как application runtime, а не только как data platform: «Rayfin снижает барьер, но Microsoft все еще должна доказать, что developer experience достаточно легкий, модель развертывания достаточно гибкая, а выгоды от governance достаточно сильные, чтобы оправдать разработку внутри Fabric, а не вокруг него».

Microsoft делает Rayfin доступным в preview, а компании могут протестировать сервис через 60-дневную пробную версию Microsoft Fabric. По словам компании, связку SDK и CLI также можно получить через Replit.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: Rayfin signals Microsoft’s push to make Fabric an AI app runtime