Fabric でのミラーリングでは、複雑な ETL (変換読み込みの抽出) を回避し、既存の Azure SQL データベース資産を Microsoft Fabric の残りのデータと統合する簡単なエクスペリエンスが提供されます。 既存の Azure SQL データベースを Fabric の OneLake に継続的に直接レプリケートできます。 Fabric 内では、強力なビジネス インテリジェンス、人工知能、データ エンジニア、データ サイエンス、データ共有のシナリオのロックを解除できます。
Fabric でのミラーリングのための Azure SQL Database の構成に関するチュートリアルについては、「チュートリアル: Azure SQL データベースから Microsoft Fabric ミラー化データベースを構成する」を参照してください。
Fabric での Azure SQL データベースのミラーリングのデモの詳細と視聴については、次の「Data Exposed のエピソード」をご覧ください。
Fabric でミラーリングを使用する理由
Fabric のミラーリングを使用すると、複数のベンダーの異なるサービスをまとめる必要はありません。 代わりに、高度に統合された、エンドツーエンドで使いやすい製品を楽しむことができます。この製品は分析ニーズを簡素化するよう設計されており、Microsoft、Azure SQL データベース、およびオープンソースの Delta Lake テーブル形式を読み取ることができる 1000 のテクノロジ ソリューション間のオープン性とコラボレーションのために構築されています。
どのような分析エクスペリエンスが組み込まれていますか?
ミラー化されたデータベースは、Fabric データ ウェアハウスの項目であり、ウェアハウスや SQL 分析エンドポイントとは異なります。
ミラーリングでは、Fabric ワークスペースに次の 3 つの項目が作成されます。
- ミラー化データベースの項目。 ミラーリングでは、データの OneLake へのレプリケーションと Parquet への変換が、分析対応形式で管理されます。 これにより、データ エンジニアリング、データ サイエンスなどのダウンストリーム シナリオが可能になります。
- SQL 分析エンドポイント
- 既定のセマンティック モデル
ミラー化された各 Azure SQL データベースには自動生成された SQL 分析エンドポイントがあり、ミラーリング プロセスによって作成された Delta テーブルに加えて、豊富な分析エクスペリエンスが提供されます。 データ オブジェクトを定義とクエリを実行できる使い慣れた T-SQL コマンドにアクセスできますが、これは読み取り専用のコピーであるため、SQL 分析エンドポイントからデータを操作することはできません。 SQL 分析エンドポイントで実行できるアクションは、次のとおりです。
- Azure SQL データベースから Delta Lake テーブル内のデータを参照するテーブルについて説明します。
- ノー コード クエリとビューを作成し、コード行を記述することなく、視覚的にデータを調査します。
- T-SQL でセマンティクスとビジネス ロジックをカプセル化するための SQL ビュー、インライン TVF (テーブル値関数)、およびストアド プロシージャを開発します。
- オブジェクトに対するアクセス許可を管理します。
- 同じワークスペース内の他のウェアハウスとレイクハウスのデータのクエリを実行します。
SQL クエリ エディターに加えて、SQL Server Management Studio (SSMS)、Visual Studio Code の mssql 拡張機能、さらには GitHub Copilot など、SQL 分析エンドポイントのクエリを実行できるツールの広範なエコシステムがあります。
ファイアウォールの背後にある Azure SQL Database のミラーリング (プレビュー)
Azure SQL Database にパブリックにアクセスできなく、 Azure サービス がそれに接続できない場合は、 仮想ネットワーク データ ゲートウェイ または オンプレミス データ ゲートウェイ を設定して、データをミラーリングできます。 データ ゲートウェイを使用すると、プライベート エンドポイントまたは信頼されたプライベート ネットワークを介したソース データベースへのセキュリティで保護された接続が容易になります。 詳細については、このチュートリアルを参照してください。
アクティブなトランザクション、ワークロード、レプリケーター エンジンの動作
- アクティブなトランザクションは、トランザクションがコミットされ、ミラー化 Azure SQL データベースが追いつくか、トランザクションが中止されるまで、トランザクション ログの切り捨てを保留し続けます。 長期トランザクションにより、トランザクションログが通常より多くなる可能性があります。 トランザクション ログが満たされないように、ソース データベースのトランザクション ログを監視する必要があります。 詳細については、「トランザクション ログは、長期トランザクションと CDC が原因で増加する」を参照してください。
- ユーザーのワークロードはそれぞれ異なります。 初期スナップショット中に、CPU と IOPS の両方 (ページを読み取るための 1 秒あたりの入出力操作) について、ソース データベースのリソース配分状況が増える可能性があります。 テーブルの更新/削除操作により、ログの生成が増加する可能性があります。 Azure SQL データベースのリソースを監視する方法の詳細について説明します。
階層と購入モデルのサポート
ソースの Azure SQL データベースは、単一データベースまたは Elastic Pool のデータベースのいずれかになります。
- 仮想コア購入モデルのすべてのサービス レベルがサポートされています。
- DTU (データベース トランザクション ユニット) 購入モデルでは、100 DTU 未満の Free、Basic、または Standard サービス レベルで作成されたデータベースはサポートされません。
価格設定
データを Fabric OneLake にレプリケートするために使用される Fabric コンピューティングは無料です。 OneLake のストレージは、容量サイズに基づくコストは無料です。 詳細については、「ミラーリングのコスト」および「OneLake のミラーリング価格」を参照してください。 SQL、Power BI、または Spark を使用してデータを照会するためのコンピューティング使用量は、ファブリック容量に基づいて引き続き課金されます。