Nota
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar iniciar sesión o cambiar directorios.
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar cambiar los directorios.
Aplicable a:✅ Punto final de análisis SQL y Almacén en Microsoft Fabric
Fabric Data Warehouse utiliza un modelo basado en el consumo que mide los recursos de cómputo asignados a las cargas de trabajo de los almacenes a lo largo del tiempo.
Este artículo explica cómo se mide el consumo en almacén y cómo se calcula la facturación. Para más información sobre el seguimiento de la utilización, véase Cómo: Observar Fabric Data Warehouse tendencias de utilización.
Cómo se mide el consumo en almacén
En el modelo SaaS basado en capacidad, el consumo de Fabric Data Warehouse se mide en función de los recursos de cómputo asignados para soportar la actividad de la carga de trabajo.
Fabric asigna recursos de cómputo a la carga de trabajo durante la actividad de lectura y escritura contra un almacén, y la actividad de lectura contra el endpoint de análisis SQL de un lakehouse.
Fabric Data Warehouse mide el consumo utilizando vNodes (nodos virtuales). Un vNode es una colección de cuatro vCores y sirve como unidad de asignación de recursos y medición del consumo. Para información sobre la tasa de consumo de CU asociada a los recursos de cómputo del almacén, véase Fabric Operations. A medida que cambia la demanda de carga, Fabric asigna y libera dinámicamente vNodes.
Los recursos de cómputo se asignan mediante una ventana de asignación de línea base de un minuto. A continuación, se mide y se reporta el consumo por segundo en función del número de vNodes asignados. A medida que la demanda de carga de trabajo aumenta o disminuye, las asignaciones de vNode se ajustan en consecuencia.
Descripción del modelo de facturación
Conceptualmente, puedes entender el consumo de almacén como: Consumo = VNodes activos × Tiempo Activo.
Este modelo simplificado ayuda a explicar el comportamiento de consumo. Los informes reales reflejan los recursos de cómputo asignados a lo largo del tiempo entre las operaciones de almacén.
Warehouse escala automáticamente los recursos de cómputo en respuesta a la demanda de carga de trabajo. El SKU de capacidad Fabric determina los recursos de vNode explosivos disponibles para las cargas de trabajo del almacén.
Categorías de operaciones de almacenamiento
Puede analizar el uso de la capacidad de cómputo universal a lo largo del entorno del cliente por categoría de carga de trabajo. Fabric registra el uso por el total de unidades de capacidad por segundo (CUs). La tabla mostrada muestra el uso agregado en los últimos 14 días.
Tanto el endpoint de Warehouse como el de análisis SQL se agrupan bajo Warehouse en la app de Métricas, ya que ambos usan computación SQL. Las categorías de operaciones que ves en esta vista son:
- Consulta de almacén: Cálculo de la carga de todas las sentencias T-SQL generadas por el usuario y el sistema dentro de un almacén.
- Consulta de endpoint SQL: Calcular el cargo de todas las sentencias T-SQL generadas por el usuario y por el sistema dentro de un endpoint de analítica SQL.
- Consulta de instantáneas de almacén: Calcula el cargo de todas las sentencias T-SQL generadas por el usuario y por el sistema en una instantánea de almacén.
Por ejemplo:
Gráfico de puntos temporales explorados
Este gráfico de la aplicación métricas de capacidad de Microsoft Fabric muestra el uso de recursos en comparación con la capacidad adquirida. El 100 % del uso representa el rendimiento completo de una SKU de capacidad y lo comparten todas las cargas de trabajo de Fabric. Este valor se representa con la línea de puntos amarilla. Seleccionar un punto temporal específico en el gráfico activa el botón Explorar - Detalle de Puntos de Tiempo , que abre una página detallada de recorrido.
En general, de forma similar a Power BI, las operaciones se clasifican como interactivas o en segundo plano y se indican por color. La mayoría de las operaciones en la categoría de Almacén se informan como fondos para aprovechar la suavización de la actividad las 24 horas y permitir los patrones de uso más flexibles. Clasificar el almacenamiento de datos en segundo plano reduce la frecuencia de los picos de utilización de las CU y evita que se active la limitación.
Gráfico de perforación en puntos temporales
La tabla de simulacros de puntos de tiempo en la aplicación Microsoft Fabric Capacity Metrics ofrece una visión detallada de la utilización en momentos temporales específicos. Muestra la cantidad de capacidad que proporciona el SKU dado para cada periodo de 30 segundos, junto con un desglose de operaciones interactivas y en segundo plano. La tabla de operaciones interactivas lista las operaciones que se ejecutan en ese momento de momento.
La tabla de operaciones en segundo plano podría mostrar operaciones que se ejecutaron mucho antes del momento seleccionado. Esta discrepancia ocurre porque las operaciones en segundo plano en capacidad compartida (SKU F) sufren suavizado las 24 horas. Por ejemplo, la tabla muestra todas las operaciones que se ejecutaron y que aún están suavizándose en el momento seleccionado.
Entre los principales casos de uso de esta vista se incluyen:
Determinar si el consumo está impulsado por cargas de trabajo iniciadas por el usuario o por el sistema.
- Ejemplos de cargas de trabajo iniciadas por el usuario incluyen ejecutar consultas T-SQL o interactuar con el portal Fabric, como usar el SQL Editor de Power Query o el Visual Editor de Power Query.
- Ejemplos de cargas de trabajo iniciadas por el sistema incluyen compactación de datos y otras tareas en segundo plano que se ejecutan automáticamente para optimizar el rendimiento y mejorar la ejecución de consultas.
Identifica los periodos que consumieron más recursos.
- Ordena la tabla por CU(s) total(es) en orden descendente para identificar los periodos de tiempo más caros. Captura las marcas de tiempo correspondientes de Inicio y Fin.
- Para identificar consultas que se ejecutaron durante el intervalo seleccionado, utiliza consultas T-SQL en vistas de Query Insights, específicamente en consultas insights.exec_requests_history. Por ejemplo, para identificar consultas que se ejecutaban durante un intervalo específico:
DECLARE @Start_Time DATETIME2(0) = '2026-08-10 8:00:00' ,@End_Time DATETIME2(0) = '2026-08-10 9:00:00' SELECT [database_name], sql_pool_name, distributed_statement_id, login_name, allocated_cpu_time_ms / 1000.0 AS vcore_seconds FROM queryinsights.exec_requests_history WHERE start_time < @End_Time AND end_time > @Start_Time;
Monitorizar el consumo de almacén
Puedes analizar el consumo de almacén usando tanto la app Fabric Capacity Metrics como Query Insights. Estas herramientas responden a preguntas diferentes pero complementarias.
Aplicación de métricas de capacidad de Fabric
Utiliza métricas de capacidad para comprender:
- Tendencias de consumo en almacén.
- Periodos de alta utilización.
- Consumo en espacios de trabajo y artículos.
- Consumo relativo a otras cargas de trabajo de Fabric en la misma capacidad.
- Ventanas temporales que podrían requerir investigación.
Las métricas de capacidad son la herramienta principal para determinar cuándo se produjo el consumo y cuánto se reportó durante un periodo determinado.
Información de consulta
Utiliza Query Insights para entender:
- ¿Qué consultas estaban activas durante los periodos de consumo?
- Qué patrones de uso estaban asociados con la actividad.
- Características de ejecución de consultas que puedan explicar el aumento de la utilización.
- Oportunidades potenciales de optimización de carga de trabajo.
Query Insights ayuda a explicar qué estaba funcionando , mientras que Capacity Metrics ayuda a identificar cuándo se produjo el consumo. Juntos, ofrecen una visión más completa de la utilización del almacén.
Consideraciones
Tenga en cuenta los siguientes matices de los informes de uso:
- Informes entre bases de datos: cuando una consulta de T-SQL se une a múltiples almacenes de datos (o a un almacén de datos y un punto de conexión para análisis de SQL), se notifica el uso en el recurso de origen.
- Las consultas en las vistas de catálogo del sistema y las vistas de administración dinámica son consultas facturables.
Investigar el consumo inesperado
Para investigar un periodo de consumo inesperado en almacén:
- Identifica la ventana temporal en Métricas de Capacidad.
- Revisa la utilización del almacén durante ese periodo.
- Utiliza consultas T-SQL en Query Insights y vistas de gestión dinámica de almacenes (DMV) para evaluar la actividad asociada.
- Determinar si la utilización estaba relacionada con las cargas de trabajo del usuario, la concurrencia o las operaciones generadas por el sistema.
- Identifica oportunidades para optimizar patrones de carga de trabajo o el rendimiento de consultas.
- Considera funciones como la gestión de cargas de trabajo en almacén y el clustering de datos.
- Revisa las directrices de rendimiento en Fabric Data Warehouse.
Preguntas más frecuentes
¿Qué es un vNode?
Un nodo virtual (vNode) es la unidad de computación de almacén utilizada para la asignación de recursos y la medición del consumo.
¿La actividad en segundo plano consume capacidad?
Yes. El consumo puede incluir tanto la actividad generada por el usuario como las operaciones generadas por el sistema, como tareas de mantenimiento y optimización.
¿Cómo afecta la concurrencia al consumo?
A medida que aumenta la demanda de carga de trabajo concurrente, Fabric podría asignar vNodes adicionales. Un aumento de la asignación puede resultar en un mayor consumo.
¿Dónde puedo controlar el consumo en almacén?
Utiliza la aplicación Fabric Capacity Metrics para entender las tendencias de consumo y utilización. Utiliza Query Insights y consultas T-SQL en los DMVs para analizar la actividad asociada a esos periodos.