Fabric データ ウェアハウスでのバースト可能な容量
適用対象:✅ Microsoft Fabric の SQL 分析エンドポイントおよびウェアハウス
Fabric 容量は、そのサイズ (または SKU) が使用可能な計算能力の量を決定する、リソースの個別のプールです。 ウェアハウスと SQL 分析エンドポイントは、パフォーマンスを向上させるためにワークロードでより多くのリソースを使用するバースト可能な容量を提供します。
バースト可能な容量
バースト可能な容量は、ワークスペースの Fabric 容量に割り当てられている SKU に直接関連付けられています。 また、ワークロードにも影響されます。 要求が厳しくないワークロードでは、バースト可能な容量ユニットをまったく使用しない可能性があります。 ワークロードは、購入されたベースライン容量内で最適なパフォーマンスを実現できます。
ワークロードでバースト可能な容量が使用されているかどうかを判断するには、次の数式を使用してワークロードのスケール ファクターを計算できます: Capacity Units (CU) / duration / Baseline CU = Scale factor
この数式の説明として、容量が F8 で、ワークロードの完了に 100 秒かかる場合、1500 CU を使用すると、スケール ファクターは次のように計算されます: 1500 / 100 / 8 = 1.875
CU は、Microsoft Fabric Capacity Metrics アプリを使用して決定できます。
スケール ファクターが 1 を超える場合は、バースト可能な容量がワークロードの要求を満たすために使用されていることを意味します。 また、ワークロードが将来の期間から容量ユニットを借用していることを意味します。 これは Microsoft Fabric の基本的な概念の 1 つで、スムージングと呼ばれます。
ピーク時には使用量が急増し、アイドル時には多くの容量が使われなくなるお客様には、スムージングが役に立ちます。 スムージングにより、コンピューティングの評価が分散されて、お客様のジョブが円滑かつ効率的に実行されるようになり、容量管理が簡素化されます。
SKU ガードレール
バースト可能な容量には限りがあります。 ウェアハウスと SQL 分析エンドポイントのワークロードによってスロットリングが発生するリスクを大幅に軽減するために、バックエンド コンピューティング リソースに適用される制限があります。
制限 (またはガードレール) は、ワークスペースに割り当てられている Fabric 容量の SKU サイズに直接関連付けられたスケール ファクターです。
Fabric SKU | 同等の Premium SKU | ベースライン容量ユニット (CU) | バースト可能なスケール ファクター |
---|---|---|---|
F2 | 2 | 1x - 32x | |
F4 | 4 | 1x - 16x | |
F8 | 8 | 1x - 12x | |
F16 | 16 | 1x - 12x | |
F32 | 32 | 1x - 12x | |
F64 | P1 | 64 | 1x - 12x |
F128 | P2 | 128 | 1x - 12x |
F256 | P3 | 256 | 1x - 12x |
F512 | P4 | 512 | 1x - 12x |
F1024 | P5 | 1024 | 1x - 12x |
F2048 | 2048 | 1x - 12x |
Dev/Test シナリオやアドホック ワークロードでは、小さい SKU サイズがよく使用されます。 表に示されているスケール ファクターが大きいほど、それらの環境で通常見られる全体的な使用率が低くなり、より多くの処理能力が得られます。
SKU サイズが大きいほど、より多くの合計容量ユニットにアクセスできるため、より複雑なワークロードを最適に実行し、コンカレンシーを高めることができます。 そのため、ワークロードの望ましいパフォーマンスが達成されない場合は、容量 SKU のサイズを増やすことが有益である可能性があります。
Note
バースト可能スケール ファクターの最大値は、非常に短い期間だけ観察される可能性があり、多くの場合は 1 つのクエリ内で数秒またはミリ秒の間です。 Microsoft Fabric Capacity Metrics アプリを使用してバースト可能な容量を観察すると、長期間にわたるスケール ファクターは低くなります。
分離境界
「ワークロードの管理」で説明されているように、Warehouse はクエリ処理からインジェストを完全に分離します。
バースト可能なスケール ファクターは、クエリ処理に対して達成されるのと同時に、インジェストに対して独立して達成できます。 これらのスケール ファクターは、単一ワークスペース内のすべてのプロセスをカプセル化します。 ただし、容量は複数のワークスペースに割り当てることができます。 したがって、容量全体での集計の最大スケール ファクターは、次の式で表されます: ([Query burstable scale factor] + [Ingestion burstable scale factor]) * [number of Fabric workspaces] = [aggregate burstable scale factor]
考慮事項
通常、小さな容量 SKU サイズに割り当てられたワークスペースで実行される複雑なクエリは、完了まで実行されます。 ただし、バースト可能なスケール ファクター内でデータ取得または中間データ処理を物理的に実行できない場合は、次のエラー メッセージが表示されます:
This query was rejected due to current capacity constraints.
SKU サイズを増やす前に、「パフォーマンス ガイドライン」をレビューして、データとクエリの最適化を確認してください。 SKU サイズを増やすには、容量管理者に問い合わせてください。容量のサイズが変更されると、次のクエリの実行時に新しいガードレールが適用されます。 最初のクエリ送信から数秒以内に、パフォーマンスが新しい容量 SKU サイズに対して安定するはずです。
最適でない容量サイズで実行されているワークロードは、リソースの競合 (スピルなど) の影響を受けることがあります。これにより、ワークロードの CU 使用率が増加する可能性があります。