Consumo e utilizzo del magazzino in Microsoft Fabric

Applica a:✅ endpoint di analisi SQL e magazzino dati in Microsoft Fabric

Fabric Data Warehouse utilizza un modello basato sul consumo che misura le risorse di calcolo allocate ai carichi di lavoro del magazzino nel tempo.

Questo articolo spiega come viene misurato il consumo nel magazzino e come viene calcolata la fatturazione. Per maggiori informazioni sul monitoraggio dell'utilizzo, vedi Come: Osservare le tendenze di utilizzo Fabric Data Warehouse.

Come viene misurato il consumo nei magazzini

Nel modello SaaS basato sulla capacità, il consumo di Fabric Data Warehouse viene misurato in base alle risorse di calcolo allocate per supportare l'attività del carico di lavoro.

Fabric alloca risorse di calcolo al carico di lavoro durante l'attività di lettura e scrittura su un warehouse, e l'attività di lettura sull'endpoint di analisi SQL di un lakehouse.

Fabric Data Warehouse misura il consumo utilizzando vNodes (nodi virtuali). Un vNode è una raccolta di quattro vCore e funge da unità di allocazione delle risorse e misurazione del consumo. Per informazioni sul tasso di consumo di CU associato alle risorse di calcolo del magazzino, vedi Fabric Operations. Man mano che la domanda di carico di lavoro cambia, Fabric alloca e rilascia dinamicamente i vNode.

Le risorse di calcolo vengono allocate utilizzando una finestra di allocazione di base di un minuto. Il consumo viene quindi misurato e riportato al secondo in base al numero di vNode allocati. Con l'aumento o diminuzione della domanda di carico di lavoro, le allocazioni dei vNode si adattano di conseguenza.

Informazioni sul modello di fatturazione

Concettualmente, si può comprendere il consumo di magazzino come: Consumo = vNode attivi × Tempo Attivo.

Questo modello semplificato aiuta a spiegare il comportamento di consumo. La reportistica effettiva riflette le risorse di calcolo allocate nel tempo tra le operazioni di magazzino.

Warehouse scala automaticamente le risorse di calcolo in risposta alla domanda di carico di lavoro. La SKU Fabric capacity determina le risorse vNode burstable disponibili per i carichi di lavoro del warehouse.

Categorie di operazioni del warehouse

È possibile analizzare l'utilizzo della capacità di calcolo universale per categoria di carico di lavoro nel tenant. Fabric traccia l'utilizzo tramite il totale di unità di capacità secondi (CU). La tabella visualizzata mostra l'utilizzo aggregato negli ultimi 14 giorni.

Sia il Warehouse che l'endpoint di analisi SQL si inseriscono sotto Warehousenell'app Metrics, poiché entrambi utilizzano calcolo SQL. Le categorie di operazioni che vedi in questa vista sono:

• Query Warehouse: Calcolo il costo per tutte le istruzioni T-SQL generate dall'utente e dal sistema all'interno di un warehouse.
• SQL Endpoint Query: Calcolo il costo per tutte le istruzioni T-SQL generate dall'utente e generate dal sistema all'interno di un endpoint SQL analytics.
• Query snapshot del warehouse: Calcolare il costo per tutte le istruzioni T-SQL generate dall'utente e generate dal sistema su uno snapshot del warehouse.

Ad esempio:

Grafico di esplorazione di Timepoint

Questo grafico nell'app Microsoft Fabric Capacity Metrics mostra l'utilizzo delle risorse rispetto alla capacità acquistata. Il 100% di utilizzo rappresenta la capacità operativa completa di uno SKU di capacità e viene condivisa da tutti i carichi di lavoro di Fabric. Questo valore è rappresentato dalla linea tratteggiata gialla. Selezionando un punto temporale specifico nel grafico si attiva il pulsante Esplora - Dettaglio TimePoint , che apre una pagina dettagliata di drill-through.

In generale, analogamente a Power BI, operazioni vengono classificate come interattive o in background e indicate in base al colore. La maggior parte delle operazioni nella categoria Magazzino viene riportata come background per sfruttare la fluidità delle attività 24 ore su 24 e consentire i modelli di utilizzo più flessibili. La classificazione del data warehousing come background riduce la frequenza dei picchi di utilizzo del CU dall'attivazione della limitazione delle richieste.

Grafico di perforazione a punti temporali

La tabella di perforazione dei punti di orario nell'app Microsoft Fabric Capacity Metrics fornisce una visione dettagliata dell'utilizzo in determinati momenti temporali. Mostra la quantità di capacità che lo SKU fornisce per ogni periodo di 30 secondi, insieme a una suddivisione delle operazioni interattive e di background. La tabella delle operazioni interattive elenca le operazioni che vengono eseguite in quel momento temporale.

La tabella delle operazioni in background potrebbe apparire come una visualizzazione di operazioni eseguite molto prima del momento selezionato. Questa discrepanza si verifica perché le operazioni in background in una capacità condivisa (SKU F) subiscono un smoothing 24 ore. Ad esempio, la tabella mostra tutte le operazioni eseguite e che stanno ancora smussando nel momento selezionato.

I casi d'uso principali per questa visualizzazione includono:

• Determina se il consumo è guidato da carichi di lavoro avviati dall'utente o dal sistema.

  • Esempi di carichi di lavoro avviati dall'utente includono l'esecuzione di query T-SQL o l'interazione con il portale Fabric, come l'uso dell'SQL Editor di query o del Visual Editor di query.
  • Esempi di carichi di lavoro avviati dal sistema includono la compattazione dei dati e altri compiti in background che si eseguono automaticamente per ottimizzare le prestazioni e migliorare l'esecuzione delle query.

• Identifica i periodi che hanno consumato più risorse.

  • Ordina la tabella per CU(e) totale(i) in ordine decrescente per identificare i periodi di tempo più costosi. Acquisire i corrispondenti timestamp di inizio e fine.
  • Per identificare le query eseguite durante l'intervallo selezionato, usa query T-SQL nelle viste Query Insights, in particolare nelle query insights.exec_requests_history. Ad esempio, per identificare query che erano in esecuzione durante un intervallo specifico:

  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;
  

Monitorare il consumo del magazzino

Puoi analizzare il consumo di magazzino utilizzando sia l'app Fabric Capacity Metrics che Query Insights. Questi strumenti rispondono a domande diverse ma complementari.

App Metriche di Capacità del Tessuto.

Usa le metriche di capacità per capire:

• Tendenze di consumo nei magazzini.
• Periodi di alto utilizzo.
• Consumo tra spazi di lavoro e oggetti.
• Consumo rispetto ad altri carichi di lavoro Fabric sulla stessa capacità.
• Finestre temporali che potrebbero richiedere indagine.

Le metriche di capacità sono lo strumento principale per determinare quando è avvenuto il consumo e quanto è stato riportato durante un determinato periodo.

Approfondimenti sulle query

Usa Query Insights per capire:

• Quali query erano attive durante i periodi di consumo.
• Quali modelli di utilizzo erano associati all'attività.
• Caratteristiche di esecuzione delle query che potrebbero spiegare l'aumento dell'utilizzo.
• Potenziali opportunità di ottimizzazione del carico di lavoro.

Query Insights aiuta a spiegare cosa stava funzionando , mentre Capacity Metrics aiuta a identificare quando è avvenuto il consumo. Insieme, forniscono un quadro più completo dell'utilizzo del magazzino.

Considerazioni

Prendere in considerazione le seguenti sfumature dei report sull'utilizzo:

• Creazione di report tra database: quando una query T-SQL si unisce tra più data warehouse (o tra un data warehouse e un endpoint di analisi SQL), l'utilizzo viene conteggiato sulla risorsa di origine.
• Le interrogazioni sulle viste del catalogo di sistema e sulle viste di gestione dinamica sono interrogazioni fatturabili.

Indagare sui consumi imprevisti

Per indagare un periodo di consumo inaspettato in magazzino:

1. Identifica la finestra temporale nelle Metriche di Capacità.
2. Rivedi l'utilizzo del magazzino durante quel periodo.
3. Utilizzare query T-SQL su Query Insights e le viste di gestione dinamica del magazzino (DMV) per valutare l'attività associata.
4. Determinare se l'utilizzo fosse correlato ai carichi di lavoro degli utenti, alla concorrenza o alle operazioni generate dal sistema.
5. Individua opportunità per ottimizzare i modelli di carico di lavoro o le prestazioni delle query.
   • Considera funzionalità come la gestione del carico di lavoro del magazzino e il clustering dei dati.
   • Rivedi le linee guida sulle prestazioni in Fabric Data Warehouse.

Domande frequenti

Cos'è un vNode?

Un nodo virtuale (vNode) è l'unità di calcolo del magazzino utilizzata per l'allocazione delle risorse e la misurazione del consumo.

L'attività in background consuma capacità?

Yes. Il consumo può includere sia attività generate dall'utente sia operazioni generate dal sistema come compiti di manutenzione e ottimizzazione.

In che modo la concurrency influisce sui consumi?

Con l'aumento della domanda di carico di lavoro concorrente, Fabric potrebbe allocare vNode aggiuntivi. Un'allocazione aumentata può portare a un consumo più elevato.

Dove posso monitorare il consumo del magazzino?

Usa l'app Fabric Capacity Metrics per comprendere le tendenze di consumo e utilizzo. Usa Query Insights e query T-SQL sui DMV per analizzare l'attività associata a quei periodi.

Passaggio successivo

Come: Osservare le tendenze di utilizzo di Fabric Data Warehouse

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