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Fabric-Vorgänge

Jede Oberfläche in Microsoft Fabric unterstützt eindeutige Vorgänge. Die Verbrauchsrate eines Vorgangs wandelt den Verbrauch der Rohmetriken der Benutzeroberfläche in Compute-Einheiten (CU) um.

Die Computeseite der Metrik-App von Microsoft Fabric bietet einen Überblick über die Leistung Ihrer Kapazität und enthält Fabric-Vorgänge, die Computeressourcen verbrauchen.

In diesem Artikel werden diese Vorgänge nach Benutzeroberfläche aufgelistet und erläutert, wie sie Ressourcen in Fabric nutzen.

Interaktive Vorgänge und Hintergrund-Vorgänge

Microsoft Fabric unterteilt Vorgänge in zwei Typen, interaktive Typen und Hintergrundtypen. In diesem Artikel werden diese Vorgänge aufgelistet und der Unterschied zwischen ihnen erläutert.

Interaktive Vorgänge

Bedarfsgesteuerte Anforderungen und Operationen, die durch Interaktionen der Benutzer*innen mit der Benutzeroberfläche ausgelöst werden können, z. B. durch visuelle Elemente generierte Datenmodellabfragen, werden als interaktive Operationen eingestuft. Sie werden in der Regel durch die Interaktion eines Benutzers bzw. einer Benutzerin mit der Benutzeroberfläche ausgelöst. Beispielsweise kann ein interaktiver Vorgang ausgelöst werden, wenn ein*e Benutzer*in einen Bericht öffnet oder auf einen Slicer in einem Power BI-Bericht klickt. Interaktive Vorgänge können auch ohne Interaktion mit der Benutzeroberfläche ausgelöst werden, beispielsweise wenn Sie SQL Server Management Studio (SSMS) oder eine benutzerdefinierte Anwendung verwenden, um eine DAX-Abfrage auszuführen.

Vorgänge im Hintergrund

Längere Vorgänge wie semantische Modelle oder Dataflowaktualisierungen werden als Hintergrundvorgänge klassifiziert. Sie können manuell durch eine*n Benutzer*in oder automatisch ohne Benutzerinteraktion ausgelöst werden. Zu den Hintergrundvorgängen gehören geplante Aktualisierungen, interaktive Aktualisierungen, REST-basierte Aktualisierungen und XMLA-basierte Aktualisierungsvorgänge. Benutzer werden wahrscheinlich nicht auf den Abschluss dieser Vorgänge warten. Sie könnten stattdessen später wiederkommen, um den Status der Vorgänge zu überprüfen.

So lesen Sie dieses Dokument

Jede Oberfläche verfügt über eine Tabelle, in der die jeweiligen Vorgänge mit den folgenden Spalten aufgelistet sind:

Wenn weitere Details zur Verbrauchsrate verfügbar sind, wird ein Link zum Dokument mit diesen Informationen bereitgestellt.

Fabric-Vorgänge nach Benutzeroberfläche

Dieser Abschnitt ist je nach Fabric-Oberfläche unterteilt. Jede Oberfläche verfügt über eine Tabelle, in der die jeweiligen Vorgänge aufgelistet sind.

Wichtig

Verbrauchsraten können sich jederzeit ändern. Microsoft unternimmt angemessene Anstrengungen, um eine Benachrichtigung per E-Mail oder als produktinterne Benachrichtigung bereitzustellen. Änderungen gelten ab dem Datum, das in den Versionshinweisen von Microsoft oder dem Microsoft Fabric-Blog angegeben ist. Wenn eine Änderung der Microsoft Fabric Workload-Verbrauchsrate die für die Nutzung eines bestimmten Workloads erforderlichen Kapazitätseinheiten (Capacity Units, CU) wesentlich erhöht, können Kunden die für die gewählte Zahlungsmethode verfügbaren Stornierungsoptionen nutzen.

Copilot in Fabric

Copilot-Operationen sind in dieser Tabelle aufgeführt. Die Verbrauchsraten für Copilot finden Sie im Copilot-Verbrauch.

Vorgang Beschreibung Artikel Azure-Verbrauchseinheit für die Abrechnung type
Copilot in Fabric Berechnen von Kosten für Eingabeaufforderungen und Ausgabeabschluss Mehrere Copilot in Fabric CU Hintergrund

Data Factory

Die Data Factory-Oberfläche enthält Vorgänge für Dataflows Gen2 und Pipelines.

Dataflows Gen2

Die Verbrauchsraten für Dataflows Gen2 finden Sie unter Dataflow Gen2-Preis für Data Factory in Microsoft Fabric.

Vorgang Beschreibung Artikel Azure-Verbrauchseinheit für die Abrechnung Typ
Dataflow Gen2-Aktualisierung Computekosten im Zusammenhang mit dem Datenfluss-Gen2-Aktualisierungsvorgang Dataflow Gen2 Dataflows Standard Compute-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Dataflow-Compute mit hoher Skalierung – SQL-Endpunktabfrage Verwendung im Zusammenhang mit dem SQL-Endpunkt des Dataflow Gen2 Staging Warehouse Warehouse High Scale Dataflow-Compute-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund

Pipelines

Die Verbrauchsraten für Pipelines finden Sie unter Dataflow Gen2-Preis für Data Factory in Microsoft Fabric.

Vorgang Beschreibung Artikel Azure-Verbrauchseinheit für die Abrechnung Typ
DataMovement Die Zeit, die von der Kopieraktivität in einer Data Factory-Pipeline verwendet wird, dividiert durch die Anzahl der Datenintegrationseinheiten Pipeline Kapazitätsverbrauch (CU) der Datenverschiebung Hintergrund
ActivityRun Ausführung einer Data Factory-Datenpipelineaktivität Pipeline Kapazitätsverbrauch (CU) der Datenorchestrierung Hintergrund

Data Warehouse

Ein Synapse Data Warehouse-Kern (Recheneinheit für Data Warehouse) entspricht zwei Fabric-Kapazitätseinheiten (CUs).

Vorgang Beschreibung Artikel Azure-Verbrauchseinheit für die Abrechnung Typ
Warehouse-Abfrage Berechnen der Gebühr für alle vom Benutzer bzw. der Benutzerin generierten und vom System generierten T-SQL-Anweisungen in einem Warehouse Warehouse Data Warehouse-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
SQL-Endpunktabfrage Berechnen der Gebühr für alle vom Benutzer bzw. der Benutzerin generierten und vom System generierten T-SQL-Anweisungen in einem SQL-Endpunkt Warehouse Data Warehouse-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund

OneLake

One Lake-Berechnungsvorgänge stellen die Transaktionen dar, die für One Lake-Elemente ausgeführt werden. Die Verbrauchsrate für jeden Vorgang variiert je nach Typ. Weitere Informationen finden Sie unter One Lake-Verbrauch.

Vorgang Beschreibung Artikel Azure-Verbrauchseinheit für die Abrechnung Typ
OneLake: Lesen über Umleitung OneLake: Lesen über Umleitung (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für OneLake-Lesevorgänge Hintergrund
OneLake: Lesen über Proxy OneLake: Lesen über Proxy (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für OneLake-Lesevorgänge über API Hintergrund
OneLake: Schreiben über Umleitung OneLake: Schreiben über Umleitung (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für OneLake-Schreibvorgänge Hintergrund
OneLake: Schreiben über Proxy OneLake: Schreiben über Proxy (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für OneLake-Schreibvorgänge über API Hintergrund
OneLake: Iteratives Schreiben über Umleitung OneLake: Iteratives Schreiben über Umleitung (Mehrere) OneLake: Iterative Schreibvorgänge Hintergrund
OneLake: Iteratives Lesen über Umleitung OneLake: Iteratives Lesen über Umleitung (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für iteraktive OneLake-Lesevorgänge Hintergrund
OneLake: Sonstige Vorgänge OneLake: Sonstige Vorgänge (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für sonstige OneLake-Vorgänge Hintergrund
OneLake: Sonstige Vorgänge über Umleitung OneLake: Sonstige Vorgänge über Umleitung (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für sonstige OneLake-Vorgänge über API Hintergrund
OneLake: Iteratives Schreiben über Proxy OneLake: Iteratives Schreiben über Proxy (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für iteraktive OneLake-Schreibvorgänge über API Hintergrund
OneLake: Iteratives Lesen über Proxy OneLake: Iteratives Lesen über Proxy (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für iteraktive OneLake-Lesevorgänge über API Hintergrund
OneLake: BCDR-Lesen über Proxy OneLake: BCDR-Lesen über Proxy (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für BCDR-Lesevorgänge in OneLake über API Hintergrund
OneLake: BCDR-Schreiben über Proxy OneLake: BCDR-Schreiben über Proxy (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für BCDR-Schreibvorgänge in OneLake über API Hintergrund
OneLake: BCDR-Lesen über Umleitung OneLake: BCDR-Lesen über Umleitung (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für BCDR-Lesevorgänge in OneLake Hintergrund
OneLake: BCDR-Schreiben über Umleitung OneLake: BCDR-Schreiben über Umleitung (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für BCDR-Schreibvorgänge in OneLake Hintergrund
OneLake: Iteratives BCDR-Lesen über Proxy OneLake: Iteratives BCDR-Lesen über Proxy (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für iteraktive BCDR-Lesevorgänge in OneLake über API Hintergrund
OneLake: Iteratives BCDR-Lesen über Umleitung OneLake: Iteratives BCDR-Lesen über Umleitung (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für iteraktive BCDR-Lesevorgänge in OneLake Hintergrund
OneLake: Iteratives BCDR-Schreiben über Proxy OneLake: Iteratives BCDR-Schreiben über Proxy (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für iteraktive BCDR-Schreibvorgänge in OneLake über API Hintergrund
OneLake: Iteratives BCDR-Schreiben über Umleitung OneLake: Iteratives BCDR-Schreiben über Umleitung (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für iteraktive BCDR-Schreibvorgänge in OneLake Hintergrund
OneLake: Sonstige BCDR-Vorgänge OneLake: Sonstige BCDR-Vorgänge (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für sonstige BCDR-Vorgänge in OneLake Hintergrund
OneLake: Sonstige BCDR-Vorgänge über Umleitung OneLake: Sonstige BCDR-Vorgänge über Umleitung (Mehrere) Kapazitätsverbrauch (CU) für sonstige BCDR-Vorgänge in OneLake über API Hintergrund

Power BI

Der Verbrauch für jeden Vorgang wird in der CU-Verarbeitungszeit in Sekunden gemeldet. Acht CUs entsprechen einem virtuellen Kern von Power BI.

Hinweis

Der Begriff semantisches Modell ersetzt den Begriff Dataset. Möglicherweise wird der alte Begriff weiterhin auf der Benutzeroberfläche angezeigt, bis er vollständig ersetzt wird.

Vorgang Beschreibung Artikel Azure-Verbrauchseinheit für die Abrechnung Typ
Künstliche Intelligenz (KI) KI-Funktionsauswertung KI Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Hintergrundabfrage Abfragen zum Aktualisieren von Kacheln und Erstellen von Berichtsmomentaufnahmen Semantikmodell Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Dataflow: DirectQuery Direkte Verbindungsherstellung mit einem Datenfluss, ohne dass die Daten in ein semantisches Modell importiert werden müssen Dataflow Gen1 Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Interactive
Dataflow: Aktualisierung Eine bedarfsbasierte oder geplante Aktualisierung des Dataflows im Hintergrund, die vom Dienst oder mit REST-APIs ausgeführt wird. Dataflow Gen1 Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Aktualisierung des semantischen Modells bei Bedarf Eine von Benutzer*innen initiierte Aktualisierung des semantischen Modells im Hintergrund mithilfe des Diensts, der REST-APIs oder öffentlicher XMLA-Endpunkte Semantikmodell Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Geplante Aktualisierung des semantischen Modells Eine geplante Aktualisierung des semantischen Modells im Hintergrund, die vom Dienst, REST-APIs oder öffentlichen XMLA-Endpunkten ausgeführt wird Semantikmodell Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
E-Mail-Abonnement des vollständigen Berichts Eine PDF- oder PowerPoint-Kopie eines vollständigen Power BI-Berichts, die an ein E-Mail-Abonnement angehängt wird. Report Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Interaktive Abfrage Abfragen, die durch eine bedarfsgesteuerte Datenanforderung eines Benutzers initiiert werden Beispielsweise das Laden eines Modells beim Öffnen eines Berichts oder die Interaktion des Benutzers mit einem Bericht Semantikmodell Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Interactive
PublicApiExport Ein Power BI-Bericht, der mit der REST-API Bericht in Datei exportieren exportiert wird Report Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Rendern Ein paginierter Power BI-Bericht, der mit der REST-API Paginierten Bericht in Datei exportieren exportiert wird Paginierter Bericht Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Rendern Ein paginierter Power BI-Bericht, der im Power BI-Dienst angezeigt wird Paginierter Bericht Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Interactive
Lesen der Webmodellierung Ein Datenmodell-Lesevorgang auf der Benutzeroberfläche der Webmodellierung für das semantische Modell Semantikmodell Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Interactive
Schreiben der Webmodellierung Ein Datenmodell-Schreibvorgang auf der Benutzeroberfläche der Webmodellierung für das semantische Modell Semantikmodell Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Interactive
XMLA-Lesevorgang Vom Benutzer initiierte XMLA-Lesevorgänge für Abfragen und Ermittlungen Semantikmodell Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Interactive
XMLA-Schreibvorgang Ein XMLA-Schreibvorgang im Hintergrund, der das Modell ändert Semantikmodell Power BI-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund

Real-Time-Intelligence

Die Echtzeitintelligenzoberfläche enthält Vorgänge für Eventstreams, einer KQL-Datenbank und eines KQL-Abfragesets.

Eventstreams

Sie finden die Verbrauchsraten für Ereignisdatenströme unter Überwachen des Kapazitätsverbrauchs für Microsoft Fabric-Ereignisdatenströme.

Vorgang Beschreibung Artikel Azure-Verbrauchseinheit für die Abrechnung Typ
Eventstream pro Stunde Erfassung oder Verarbeitung für Eventstreams Ereignisdatenstrom Eventstream-Kapazitätseinheit (CU) Hintergrund
Eventstream-Datenverkehr pro GB Eingehender und ausgehender Datenverkehr Ereignisdatenstrom Kapazitätsverbrauch (CU) für Eventstream-Datenverkehr pro GB Hintergrund
Eventstream-Prozessor pro Stunde ASA-Verarbeitung Ereignisdatenstrom Kapazitätsverbrauch (CU) für Eventstream-Prozessor Hintergrund

KQL-Datenbank und KQL-Abfrageset

Die Verbrauchsraten für die KQL-Datenbank finden Sie unter KQL-Datenbankverbrauch.

Vorgang Beschreibung Artikel Azure-Verbrauchseinheit für die Abrechnung Typ
KustoUpTime Maß für die Zeit, zu der die KQL-Datenbank aktiv ist KQL-Datenbank oder KQL-Abfrageset Kapazitätsverbrauch (CU) der KQL-Datenbank Interactive

Spark

Zwei virtuelle Spark-Kerne (eine Einheit der Rechenleistung für Spark) entspricht einer Kapazitätseinheit (CU). Informationen dazu, wie Spark-Vorgänge CUs nutzen, finden Sie unter Spark-Pools.

Vorgang Beschreibung Artikel Azure-Verbrauchseinheit für die Abrechnung Typ
Lakehouse-Vorgänge Benutzervorschautabelle im Lakehouse-Explorer Lakehouse Arbeitsspeicheroptimierter Spark-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Lakehouse-Tabellenauslastung Deltatabelle zur Benutzerauslastung im Lakehouse-Explorer Lakehouse Arbeitsspeicheroptimierter Spark-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Notebook-Ausführung Manuelle Ausführung von Synapse-Notebook durch Benutzer*innen Synapse-Notebook Arbeitsspeicheroptimierter Spark-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Notebook HC-Ausführung Ausführungen von Synapse Notebook in Spark-Sitzung mit hoher Parallelität Synapse-Notebook Arbeitsspeicheroptimierter Spark-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Geplante Notebookausführung Durch geplante Notebook-Ereignisse ausgelöste Synapse-Notebookausführungen Synapse-Notebook Arbeitsspeicheroptimierter Spark-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Notebook-Pipelineausführung Von der Pipeline ausgelöste Synapse-Notebookausführungen Synapse-Notebook Arbeitsspeicheroptimierter Spark-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Notebook VS Code-Ausführung Synapse Notebook-Ausführungen in VS Code. Synapse-Notebook Arbeitsspeicheroptimierter Spark-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Spark-Auftragsausführung Durch Benutzerübermittlung eingeleitete Ausführung von Spark-Batchaufträgen Spark-Auftragsdefinition Arbeitsspeicheroptimierter Spark-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Geplante Ausführung von Spark-Aufträgen Durch geplante Notebook-Ereignisse ausgelöste Ausführungen von Spark-Batchaufträgen Spark-Auftragsdefinition Arbeitsspeicheroptimierter Spark-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
Spark-Auftragspipelineausführungen Von der Pipeline ausgelöste Ausführungen von Synapse-Batchaufträgen Spark-Auftragsdefinition Arbeitsspeicheroptimierter Spark-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund
VS Code-Ausführung von Spark-Aufträgen Von VS Code übermittelte Synapse Spark-Auftragsdefinition Spark-Auftragsdefinition Arbeitsspeicheroptimierter Spark-Kapazitätsverbrauch (CU) Hintergrund