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Fabric の操作

Microsoft Fabric 内の各エクスペリエンスでは、独自の操作がサポートされています。 操作の消費率は、エクスペリエンスの生データの使用量をコンピューティングユニット (CU) に変換するものです。

Microsoft Fabric Capacity Metrics アプリのコンピューティング ページには、容量のパフォーマンスの概要が表示され、コンピューティング リソースを消費する Fabric 操作が一覧表示されます。

この記事では、これらの操作をエクスペリエンス別に示し、それらによって Fabric 内のリソースがどのように消費されるかについて説明します。

インタラクティブおよびバックグラウンドの操作

Microsoft Fabric では、操作は "対話型" と "バックグラウンド" の 2 種類に分類されます。 この記事では、これらの操作を一覧表示し、それらの違いについて説明します。

対話型操作

レポート ビジュアルによって生成されるデータ モデル クエリなど、ユーザーと UI との対話によってトリガーできるオンデマンドの要求と操作は、対話型操作に分類されます。 通常は、UI を使用したユーザー操作によってトリガーされます。 たとえば、対話型操作は、ユーザーがレポートを開いたり、Power BI レポートでスライサーを選択したりしたときにトリガーされます。 また、対話型操作は、UI の操作なしにトリガーされることもあります。たとえば、SQL Server Management Studio (SSMS) やカスタム アプリケーションを使用して DAX クエリを実行する場合などです。

バックグラウンド操作

セマンティック モデルやデータフローの更新などの実行時間が長い操作は、"バックグラウンド" 操作として分類されます。 これらは、ユーザーが手動でトリガーするか、ユーザーの操作なしに自動的にトリガーすることができます。 バックグラウンド操作には、スケジュールされた更新、対話型の更新、REST ベースの更新、XMLA ベースの更新の操作が含まれます。 ユーザーは、これらの操作が完了するまで待機する必要はありません。 代わりに、操作の状態を確認するために、後で戻ってくることはできます。

このドキュメントの読み方

各エクスペリエンスには、その操作を一覧表示した表があり、次の列が含まれています。

従量課金率に関する詳細が入手可能な場合は、その情報が記載されたドキュメントへのリンクが提供されます。

エクスペリエンス別の Fabric の操作

このセクションは、Fabric エクスペリエンスに分かれています。 各エクスペリエンスには、その操作を一覧表示した表があります。

重要

従量課金制は、いつでも変更される可能性があります。 Microsoft は、電子メールまたは製品内通知を介して通知を提供するために、合理的な努力を行います。 変更は、Microsoft のリリース ノートまたは Microsoft Fabric ブログに記載されている日付に有効になります。 Microsoft Fabric ワークロードの従量課金率の変更により、特定のワークロードを使用するために必要な容量ユニット (CU) が大幅に増加する場合は、顧客は選択した支払い方法で使用できるキャンセル オプションを使用する可能性があります。

Fabric の Copilot

この表に、Copilot 操作の一覧を示します。 Copilot の消費率は、Copilot の消費で見つけることができます。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
Fabric の Copilot 入力プロンプトと出力完了に関連するコンピューティング コスト 複数 Copilot と AI バックグラウンド

Fabric 内のデータ エージェント

データ エージェント の操作を次の表に示します。 メトリック アプリの 項目別マトリックスと操作テーブルでは、データ エージェントの操作が LlmPlugin 項目の種類の下に一覧表示されます。

データ エージェントの従量課金レートは、データ エージェントの 使用量で確認できます。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
AI クエリ 入力プロンプトと出力完了に関連するコンピューティング コスト LlmPlugin Copilot と AI バックグラウンド

データファクトリー

Data Factory エクスペリエンスには、データフロー Gen2 と Pipelines の操作が含まれています。

データフロー Gen2

Dataflows Gen2 の使用量課金率は、「Microsoft Fabric の Data Factory での Dataflow Gen2 の価格」にあります。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
データフロー Gen2 の更新 データフロー Gen2 の更新操作に関連するコンピューティング コスト Dataflow Gen2 データフロー 標準コンピューティングの容量使用量 CU バックグラウンド
高スケールのデータフロー コンピューティング - SQL エンドポイント クエリ データフロー Gen2 ステージング ウェアハウス SQL エンドポイントに関連する使用状況 倉庫 高スケールデータフロー計算のリソース使用量 CU バックグラウンド

パイプライン

パイプラインの消費率は、「Microsoft Fabric の Data Factory におけるデータ パイプラインの料金」で確認できます。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
DataMovement Data Factory パイプラインのコピー アクティビティが使用した時間を、データ統合ユニットの数で割ったもの パイプライン データ移動の容量使用量 CU バックグラウンド
アクティビティ実行 Data Factory データ パイプライン アクティビティの実行 パイプライン データ オーケストレーションの容量使用量 CU バックグラウンド

データベース

1 つのファブリック容量ユニット = 0.383 SQL データベース仮想コア。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
SQL の使用状況 データベース内のすべてのユーザー生成およびシステム生成 SQL クエリ、変更、およびデータ処理操作のコンピューティング データベース Microsoft Fabric Capacity Usage CU の SQL データベース インタラクティブ
割り当てられた SQL Storage テーブル、インデックス、トランザクション ログ、およびメタデータを格納するために使用される、Fabric の SQL データベース用に動的に割り当てられたストレージ領域。 OneLake と完全に統合されています。 データベース 格納されている SQL Storage データ バックグラウンド

データ ウェアハウス (data warehouse)

1 つの Fabric Data Warehouse コア (Data Warehouse のコンピューティング単位) は、2 つのファブリック容量ユニット (CU) に相当します。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
ウェアハウス クエリ ウェアハウス内のすべてのユーザー生成およびシステム生成の T-SQL ステートメントに対するコンピューティング料金 倉庫 データウェアハウスの容量使用状況（CU） バックグラウンド
SQL エンドポイント クエリ レイクハウスの SQL 分析エンドポイント内のすべてのユーザー生成およびシステム生成の T-SQL ステートメントに対するコンピューティング料金 倉庫 データウェアハウスの容量使用状況（CU） バックグラウンド

GraphQL 用 Fabric API

GraphQL 操作は、API クライアントによって GraphQL 項目の API に対して実行される要求で構成されます。 各 GraphQL 要求と応答操作の処理時間は、1 時間あたり 10 CU の速度で秒単位の容量ユニット (CU) で報告されます。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
クエリ GraphQL API 内のクライアントによって生成されたすべての GraphQL クエリ (読み取り) と変更 (書き込み) のコンピューティング料金 GraphQL GraphQL クエリ用 API の容量使用量 CU インタラクティブ

Fabricのユーザーデータ関数

Fabric ユーザー データ関数の操作は、Fabric ポータル、他の Fabric 成果物、またはクライアント アプリケーションによって開始された要求で構成されます。 各要求と応答の操作には、関数の実行、OneLake での関数メタデータの内部ストレージ、および OneLake での関連する読み取りおよび書き込み操作の料金が発生します。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
ユーザー データ関数の実行 ユーザー データ関数成果物内での関数の実行に対するコンピューティング料金。 メモリ消費量は、1 秒ごとに使用される固定 2 GB で割り当てられます。 ユーザー データ関数 ユーザー データ関数の実行 (CU/秒) インタラクティブ
ユーザー データ関数の静的ストレージ サービスで管理される OneLake アカウント内の内部関数メタデータの静的ストレージ。 これは、ユーザー データ関数項目メタデータの圧縮サイズで計算されます。 これは、ユーザー データ関数項目が使用されていない場合でも発生する作成コストです。 OneLake ストレージ OneLake ストレージ バックグラウンド
静的ストレージからのユーザーデータ関数の読み取り サービスで管理される OneLake アカウントに格納されている内部関数メタデータの読み取り操作。 この操作は、非アクティブな期間の経過後に関数が実行されるたびに行われます。 OneLake 読み取り操作 OneLake 読み取り操作 バックグラウンド
ユーザーデータ関数の静的ストレージ書き込み システムで管理される OneLake アカウントに格納されている内部関数メタデータの書き込みと更新を行います。 この操作は、ユーザー データ関数項目が発行されるたびに実行されます。 OneLake 書き込み操作 OneLake 書き込み操作 バックグラウンド
ユーザー データ関数の静的ストレージの反復読み取り サービスで管理される OneLake アカウントに格納されている内部関数メタデータの読み取り操作。 この操作は、ユーザー データ関数が一覧表示されるたびに実行されます。 OneLake 反復読み取り操作 OneLake 反復読み取り操作 バックグラウンド
ユーザーデータ機能、静的ストレージ、その他の操作 サービスで管理される OneLake アカウント内のさまざまな関数メタデータに関連するストレージ操作。 OneLake のその他の操作 OneLake のその他の操作 バックグラウンド

OneLake

OneLake コンピューティング操作は、OneLake 項目に対して実行されるトランザクションを表します。 各操作の従量課金率は、その種類によって異なります。 詳細については、OneLake の従量課金に関するページを参照してください。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
リダイレクト経由での OneLake の読み取り リダイレクト経由での OneLake の読み取り 複数 OneLake 読み取り操作の容量使用量 CU バックグラウンド
プロキシを使用した OneLake 読み取り プロキシを使用した OneLake 読み取り 複数 API を使用した OneLake 読み取り操作の容量使用量 CU バックグラウンド
リダイレクトを使用した OneLake 書き込み リダイレクトを使用した OneLake 書き込み 複数 OneLake 書き込み操作の容量使用量 CU バックグラウンド
プロキシ経由の OneLake 書き込み プロキシ経由の OneLake 書き込み 複数 API を使用した OneLake 書き込み操作の容量使用量 CU バックグラウンド
リダイレクトを使用した OneLake 反復書き込み リダイレクトを使用した OneLake 反復書き込み 複数 OneLake 反復書き込み操作 バックグラウンド
リダイレクトを使用した OneLake 反復読み取り リダイレクトを使用した OneLake 反復読み取り 複数 OneLake 反復読み取り操作の容量使用量 CU バックグラウンド
OneLake のその他の操作 OneLake のその他の操作 複数 OneLake のその他の操作の容量使用量 CU バックグラウンド
リダイレクトを使用した OneLake のその他の操作 リダイレクトを使用した OneLake のその他の操作 複数 API を使用した OneLake のその他の操作の容量使用量 CU バックグラウンド
プロキシを使用した OneLake 反復書き込み プロキシを使用した OneLake 反復書き込み 複数 API を使用した OneLake 反復書き込み操作の容量使用量 CU バックグラウンド
プロキシを使用した OneLake 反復読み取り プロキシを使用した OneLake 反復読み取り 複数 API を使用した OneLake 反復読み取り操作の容量使用量 CU バックグラウンド
プロキシを使用した OneLake BCDR 読み取り プロキシを使用した OneLake BCDR 読み取り 複数 API を使用した OneLake BCDR 読み取り操作の容量使用量 CU バックグラウンド
プロキシを使用した OneLake BCDR 書き込み プロキシを使用した OneLake BCDR 書き込み 複数 API を使用した OneLake BCDR 書き込み操作の容量の使用 CU バックグラウンド
リダイレクトを使用した OneLake BCDR 読み取り リダイレクトを使用した OneLake BCDR 読み取り 複数 OneLake BCDR 読み取り操作の容量使用量 CU バックグラウンド
リダイレクトを使用した OneLake BCDR 書き込み リダイレクトを使用した OneLake BCDR 書き込み 複数 OneLake BCDR 書き込み操作の容量使用量 CU バックグラウンド
プロキシを使用した OneLake BDCR 反復読み取り プロキシを使用した OneLake BDCR 反復読み取り 複数 API を使用した OneLake BCDR 反復読み取り操作の容量使用量 CU バックグラウンド
リダイレクトを使用した OneLake BDCR 反復読み取り リダイレクトを使用した OneLake BDCR 反復読み取り 複数 OneLake BCDR 反復読み取り操作の容量使用量 CU バックグラウンド
プロキシを使用した OneLake BDCR 反復書き込み プロキシを使用した OneLake BDCR 反復書き込み 複数 API を使用した OneLake BCDR 反復書き込み操作の容量使用量 CU バックグラウンド
リダイレクトを使用した OneLake BDCR 反復書き込み リダイレクトを使用した OneLake BDCR 反復書き込み 複数 OneLake BCDR 反復書き込み操作の容量使用量 CU バックグラウンド
OneLake BCDR のその他の操作 OneLake BCDR のその他の操作 複数 OneLake BCDR のその他の操作の容量使用量 CU バックグラウンド
リダイレクトを使用した OneLake BCDR のその他の操作 リダイレクトを使用した OneLake BCDR のその他の操作 複数 API 使用した OneLake BCDR のその他の操作の容量使用量 CU バックグラウンド

Power BI

各操作の使用状況は、CU 処理時間 (秒単位) で報告されます。 8 つの CU は、1 つの Power BI 仮想コアに相当します。

注

"データセット" という用語は、"セマンティック モデル" という用語に置き換えられます。 完全に置き換えられるまで、UI に以前の用語が表示される場合があります。

現在、Power BI の R/Py ビジュアルに対しては課金されません。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
人工知能 (AI) AI 関数評価 AI (人工知能) Power BI の容量使用量 (CU) インタラクティブ
バックグラウンド クエリ タイルの更新とレポート スナップショットの作成に関するクエリ セマンティック モデル Power BI の容量使用量 (CU) バックグラウンド
データフロー DirectQuery セマンティック モデルにデータをインポートする必要なく、データフローに直接接続する データフロー Gen1 Power BI の容量使用量 (CU) インタラクティブ
データフローの更新 サービスまたは REST API によって実行される、バックグラウンド データフローのオンデマンドまたはスケジュールされた更新。 データフロー Gen1 Power BI の容量使用量 (CU) バックグラウンド
セマンティック モデルのオンデマンド更新 サービス、REST API、またはパブリック XMLA エンドポイントを使用して、ユーザーによって開始されたバックグラウンド セマンティック モデルの更新 セマンティック モデル Power BI の容量使用量 (CU) バックグラウンド
セマンティック モデルのスケジュールされた更新 サービス、REST API、またはパブリック XMLA エンドポイントによって実行される、バックグラウンド セマンティック モデルのスケジュールされた更新 セマンティック モデル Power BI の容量使用量 (CU) バックグラウンド
メール購読の詳細レポート メール サブスクリプションに添付された Power BI レポート全体の PDF または PowerPoint のコピー レポート Power BI の容量使用量 (CU) バックグラウンド
対話型クエリ オンデマンド データ要求によって開始されるクエリ。 たとえば、レポートを開くときにモデルを読み込んだり、ユーザーがレポートを操作したり、レンダリング前にデータセットに対してクエリを実行したりします。 セマンティック モデルの読み込みは、スタンドアロンの対話型クエリ操作として報告される場合があります。 セマンティック モデル Power BI の容量使用量 (CU) インタラクティブ
パブリックAPIエクスポート export report to file REST API を使用してエクスポートされた Power BI レポート レポート Power BI の容量使用量 (CU) バックグラウンド
レンダー Power BI の改ページ対応レポートは、export paginated report to file REST API を使用してエクスポートされました。 ページ分割されたレポート Power BI の容量使用量 (CU) バックグラウンド
レンダー Power BI サービスで表示される Power BI のページ分割されたレポート ページ分割されたレポート Power BI の容量使用量 (CU) インタラクティブ
Web モデリングの読み取り セマンティック モデル Web モデリング ユーザー エクスペリエンスにおけるデータ モデル読み取り操作 セマンティック モデル Power BI の容量使用量 (CU) インタラクティブ
Web モデリングの書き込み セマンティック モデル Web モデリング ユーザー エクスペリエンスにおけるデータ モデル書き込み操作 セマンティック モデル Power BI の容量使用量 (CU) インタラクティブ
XMLA 読み取り クエリと検出のために、ユーザーによって開始される XMLA 読み取り操作 セマンティック モデル Power BI の容量使用量 (CU) インタラクティブ
XMLA 書き込み モデルを変更するバックグラウンド XMLA 書き込み操作 セマンティック モデル Power BI の容量使用量 (CU) バックグラウンド
Power BI スクリプトのビジュアル実行 Power BI レポートのレンダリングによって、R ビジュアルと Py ビジュアルが実行されます。 Power BI スクリプト レポート Spark メモリ最適化容量 (CU) インタラクティブ

リアルタイム インテリジェンス

Real-Time インテリジェンス エクスペリエンスには、 Azure イベントと Fabric イベント、 デジタル ツイン ビルダー (プレビュー)、 Eventstream、 KQL データベースおよび KQL クエリセットの操作が含まれています。

Azure と Fabric のイベント

Azure イベントと Fabric イベントの使用量は、 Azure イベントと Fabric イベントの容量使用量で確認できます。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
イベント操作 発行、配信、フィルター処理の操作 複数 リアルタイム インテリジェンス - イベント操作 バックグラウンド
イベント リスナー イベントリスナーの稼働時間 複数 リアルタイム インテリジェンス – イベント リスナーとアラート バックグラウンド

デジタル ツイン ビルダー (プレビュー)

デジタル ツイン ビルダー (プレビュー) の使用量レートは、 デジタル ツイン ビルダー (プレビュー) の容量使用量、使用状況レポート、課金で確認できます。

注

デジタル ツイン ビルダーのメーターは現在プレビュー段階であり、変更される可能性があります。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
デジタル ツイン ビルダーの操作 オンデマンドおよびスケジュールされたデジタル ツイン ビルダー フロー操作の使用。 デジタルツインビルダーのプロセス流れ Digital Twin Builder 操作容量使用量 CU バックグラウンド

イベントストリーム

Eventstream の従量課金レートについては、Microsoft Fabric Eventstream の容量消費の監視に関する記事をご覧ください。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
1 時間あたりのイベントストリーム 定額料金 イベントストリーム イベントストリーム容量使用量 CU バックグラウンド
GB あたりの Eventstream データ トラフィック 既定と派生のストリームでのデータ イングレスおよびエグレス ボリューム (24 時間の保持を含む) イベントストリーム Eventstream データ トラフィックの容量使用量 CU バックグラウンド
1 時間あたりのイベントストリームプロセッサ プロセッサが消費するコンピューティング リソース イベントストリーム イベントストリームプロセッサの容量使用量 CU バックグラウンド
仮想コア時間あたりの Eventstream コネクタ数 コネクタが消費するコンピューティング リソース イベントストリーム Eventstream コネクタの容量使用量 CU バックグラウンド

KQL データベースと KQL クエリセット

KQL データベースの従量課金率は、「KQL データベースの使用」にあります。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
イベントハウスのアップタイム Eventhouse がアクティブな時間の測定 イベントハウス イベントハウス容量使用量 CU バックグラウンド

スパーク

2 つの Spark 仮想コア (Spark のコンピューティング能力の単位) は、1 つの容量ユニット (CU) に相当します。 Spark 操作で CU をどのように消費されるかを理解するには、Spark プールに関するページを参照してください。

操作 説明 項目 Azure 課金メーター 種類
レイクハウスの操作 レイクハウス エクスプローラーのユーザー プレビュー テーブル レイクハウス Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
レイクハウスのテーブル読み込み ユーザーはレイクハウス エクスプローラーでデルタ テーブルを読み込みます レイクハウス Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
ノートブックの実行 ノートブックはユーザーによって手動で実行されます ノートブック Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
ノートブック HC の実行 ノートブックは、コンカレンシーの高い Spark セッションで実行されます ノートブック Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
ノートブックのスケジュールされた実行 ノートブックは、ノートブックのスケジュールされたイベントによってトリガーされて実行されます ノートブック Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
ノートブックのパイプライン実行 ノートブックは、パイプラインによってトリガーされて実行されます ノートブック Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
ノートブックの VS Code 実行 ノートブックは VS Code で実行されます。 ノートブック Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
Spark ジョブの実行 Spark バッチ ジョブは、ユーザーの送信によって開始されます Spark ジョブ定義 Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
Spark ジョブのスケジュールされた実行 バッチ ジョブは、ノートブックのスケジュールされたイベントによってトリガーされて実行されます Spark ジョブ定義 Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
Spark ジョブのパイプラインの実行 バッチ ジョブは、パイプラインによってトリガーされて実行されます Spark ジョブ定義 Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
Spark ジョブを VS Code で実行 VS Code から送信された Spark ジョブ定義 Spark ジョブ定義 Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
具体化された湖のビューの実行 ユーザーが具体化されたレイク ビューの実行をスケジュールする レイクハウス Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド
ショートカット変換 Lakehouse で作成されたショートカット変換 レイクハウス Spark メモリ最適化の容量使用量 CU バックグラウンド

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