Konsumsi dan pemanfaatan gudang di Microsoft Fabric

Berlaku untuk:✅ titik akhir analitik SQL dan Gudang di Microsoft Fabric

Fabric Data Warehouse menggunakan model berbasis konsumsi yang mengukur sumber daya komputasi yang dialokasikan ke beban kerja gudang dari waktu ke waktu.

Artikel ini menjelaskan bagaimana konsumsi gudang diukur dan bagaimana penagihan dihitung. Untuk informasi lebih lanjut tentang pemantauan pemanfaatan, lihat Cara Mengamati tren pemanfaatan Fabric Data Warehouse.

Bagaimana konsumsi gudang diukur

Dalam model SaaS berbasis kapasitas, konsumsi Fabric Data Warehouse diukur berdasarkan sumber daya komputasi yang dialokasikan untuk mendukung aktivitas beban kerja.

Fabric mengalokasikan sumber daya komputasi ke beban kerja selama aktivitas baca dan tulis terhadap gudang, dan aktivitas membaca terhadap endpoint analitik SQL dari sebuah lakehouse.

Fabric Data Warehouse mengukur konsumsi menggunakan vNode (node virtual). VNode adalah kumpulan empat vCore dan berfungsi sebagai satuan alokasi sumber daya dan pengukuran konsumsi. Untuk informasi tentang tingkat konsumsi CU yang terkait dengan sumber daya komputasi gudang, lihat Fabric Operations. Seiring perubahan permintaan beban kerja, Fabric secara dinamis mengalokasikan dan merilis vNode.

Sumber daya komputasi dialokasikan menggunakan jendela alokasi baseline satu menit. Konsumsi kemudian diukur dan dilaporkan per detik berdasarkan jumlah vNode yang dialokasikan. Seiring permintaan beban kerja meningkat atau menurun, alokasi vNode menyesuaikan sesuai dengan itu.

Memahami model penagihan

Secara konseptual, Anda dapat memahami konsumsi gudang sebagai: Konsumsi = vNode aktif × Waktu Aktif.

Model yang disederhanakan ini membantu menjelaskan perilaku konsumsi. Pelaporan aktual mencerminkan sumber daya komputasi yang dialokasikan selama waktu di seluruh operasi gudang.

Warehouse secara otomatis menskalakan sumber daya komputasi sesuai permintaan beban kerja. SKU kapasitas Fabric menentukan sumber daya vNode yang dapat dipecahkan yang tersedia untuk beban kerja gudang.

Kategori operasi gudang

Anda dapat menganalisis penggunaan kapasitas komputasi universal berdasarkan kategori beban kerja, di seluruh penyewa. Fabric melacak penggunaan berdasarkan total Detik Unit Kapasitas (CU). Tabel yang ditampilkan memperlihatkan penggunaan agregat selama 14 hari terakhir.

Baik endpoint Warehouse maupun SQL analytics dapat digabungkan di bawah Warehouse di aplikasi Metrics, karena keduanya menggunakan komputasi SQL. Kategori operasi yang Anda lihat dalam tampilan ini adalah:

• Warehouse Query: Hitung biaya untuk semua pernyataan T-SQL yang dihasilkan pengguna dan sistem di dalam sebuah warehouse.
• SQL Endpoint Query: Biaya komputasi untuk semua pernyataan T-SQL yang dihasilkan pengguna dan sistem dalam endpoint analitik SQL.
• Warehouse Snapshot Query: Biaya komputasi untuk semua pernyataan T-SQL yang dihasilkan pengguna dan sistem pada snapshot gudang.

Contohnya:

Grafik penjelajahan titik waktu

Grafik ini dalam aplikasi Metrik Kapasitas Microsoft Fabric menunjukkan pemanfaatan sumber daya dibandingkan dengan kapasitas yang dibeli. 100% pemanfaatan mewakili throughput penuh dari SKU kapasitas dan dibagikan oleh semua beban kerja Fabric. Nilai ini diwakili oleh garis kuning bertitik. Memilih timepoint tertentu dalam grafik akan mengaktifkan tombol Explore - TimePoint Detail , yang membuka halaman drill-through yang detail.

Secara umum, mirip dengan Power BI, operasi diklasifikasikan baik sebagai interaktif atau latar belakang, dan ditandai dengan warna. Sebagian besar operasi dalam kategori Gudang dilaporkan sebagai latar belakang untuk memanfaatkan pelancaran aktivitas 24 jam agar memungkinkan pola penggunaan yang paling fleksibel. Mengklasifikasikan pergudangan data sebagai latar belakang mengurangi frekuensi puncak penggunaan CU dari memicu pembatasan.

Grafik drill-through timepoint

Tabel drill-through timepoint di aplikasi Microsoft Fabric Capacity Metrics memberikan tampilan rinci tentang pemanfaatan pada titik waktu tertentu. Grafik ini menunjukkan jumlah kapasitas yang disediakan oleh SKU yang diberikan untuk setiap periode 30 detik, beserta rincian operasi interaktif dan latar belakang. Tabel operasi interaktif mencantumkan operasi yang berjalan pada titik waktu tersebut.

Tabel operasi Latar Belakang mungkin tampak menampilkan operasi yang berjalan jauh lebih awal dari titik waktu yang dipilih. Perbedaan ini terjadi karena operasi latar belakang dalam kapasitas bersama (F SKU) mengalami penghalusan selama 24 jam. Misalnya, tabel menampilkan semua operasi yang berjalan dan masih dihaluskan pada titik waktu yang dipilih.

Kasus penggunaan teratas untuk tampilan ini meliputi:

• Tentukan apakah konsumsi didorong oleh beban kerja yang diinisiasi pengguna atau yang diinisiasi sistem.

  • Contoh beban kerja yang diinisiasi pengguna termasuk menjalankan kueri T-SQL atau berinteraksi dengan portal Fabric, seperti menggunakan SQL Editor Kueri atau Visual Editor Kueri.
  • Contoh beban kerja yang diinisiasi sistem termasuk pemadatan data dan tugas latar belakang lainnya yang berjalan otomatis untuk mengoptimalkan kinerja dan meningkatkan eksekusi query.

• Identifikasi periode waktu yang menghabiskan sumber daya paling banyak.

  • Urutkan tabel berdasarkan Total CU secara menurun untuk mengidentifikasi periode waktu yang paling mahal. Tangkap timestamp Mulai dan Akhir yang sesuai.
  • Untuk mengidentifikasi kueri yang berjalan selama interval yang dipilih, gunakan kueri T-SQL pada tampilan Query Insights, khususnya insights.exec_requests_history kueri. Misalnya, untuk mengidentifikasi kueri yang berjalan selama interval tertentu:

  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;
  

Pantau konsumsi gudang

Anda dapat menganalisis konsumsi gudang dengan menggunakan aplikasi Fabric Capacity Metrics dan Query Insights. Alat-alat ini menjawab pertanyaan yang berbeda namun saling melengkapi.

Aplikasi Metrik Kapasitas Fabric

Gunakan Capacity Metrics untuk memahami:

• Tren konsumsi gudang.
• Periode penggunaan tinggi.
• Konsumsi di berbagai ruang kerja dan barang.
• Konsumsi relatif terhadap beban kerja Fabric lain pada kapasitas yang sama.
• Jendela waktu yang mungkin memerlukan penyelidikan.

Metrik Kapasitas adalah alat utama untuk menentukan kapan konsumsi terjadi dan berapa banyak konsumsi yang dilaporkan selama periode tertentu.

Wawasan Kueri

Gunakan Query Insights untuk memahami:

• Kueri mana saja yang aktif selama periode konsumsi.
• Pola penggunaan mana yang terkait dengan aktivitas.
• Karakteristik eksekusi kueri yang mungkin menjelaskan peningkatan pemanfaatan.
• Peluang optimasi beban kerja yang potensial.

Query Insights membantu menjelaskan apa yang sedang berjalan sementara Capacity Metrics membantu mengidentifikasi kapan konsumsi terjadi. Bersama-sama, keduanya memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang pemanfaatan gudang.

Pertimbangan

Pertimbangkan nuansa pelaporan penggunaan berikut:

• Pelaporan lintas database: Saat kueri T-SQL bergabung di beberapa gudang (atau di seluruh gudang dan titik akhir analitik SQL), penggunaan dilaporkan terhadap sumber daya asal.
• Kueri pada tampilan katalog sistem dan tampilan manajemen dinamis adalah kueri yang dapat ditagih.

Selidiki konsumsi tak terduga

Untuk menyelidiki periode konsumsi gudang yang tak terduga:

1. Identifikasi jendela waktu di Metrik Kapasitas.
2. Tinjau pemanfaatan gudang selama periode tersebut.
3. Gunakan kueri T-SQL pada Query Insights dan tampilan manajemen dinamis gudang (DMV) untuk mengevaluasi aktivitas terkait.
4. Tentukan apakah pemanfaatan terkait dengan beban kerja pengguna, konkurensi, atau operasi yang dihasilkan sistem.
5. Identifikasi peluang untuk mengoptimalkan pola beban kerja atau kinerja query.
   • Pertimbangkan fitur seperti manajemen beban kerja gudang dan pengelompokan data.
   • Tinjau pedoman kinerja di Fabric Data Warehouse.

Tanya jawab umum

Apa itu vNode?

Node virtual (vNode) adalah satuan komputasi gudang yang digunakan untuk alokasi sumber daya dan pengukuran konsumsi.

Apakah aktivitas latar belakang mengonsumsi kapasitas?

Yes. Konsumsi dapat mencakup aktivitas yang dihasilkan pengguna maupun operasi yang dihasilkan sistem seperti tugas pemeliharaan dan optimasi.

Bagaimana konkurensi memengaruhi konsumsi?

Seiring meningkatnya permintaan beban kerja bersamaan, Fabric mungkin mengalokasikan vNode tambahan. Alokasi yang meningkat dapat menghasilkan konsumsi yang lebih tinggi.

Di mana saya bisa memantau konsumsi gudang?

Gunakan aplikasi Fabric Capacity Metrics untuk memahami tren konsumsi dan pemanfaatan. Gunakan Query Insights dan query T-SQL pada DMV untuk menganalisis aktivitas yang terkait dengan periode tersebut.

Langkah selanjutnya

Cara: Amati tren pemanfaatan Data Warehouse Fabric

Konten terkait

• Memantau koneksi, sesi, dan permintaan menggunakan DMV
• pedoman kinerja Fabric Data Warehouse
• Memahami tagihan Azure Anda pada kapasitas Fabric