Fabric でのミラーリング では、複雑な ETL (変換負荷の抽出) を回避し、既存の Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバー資産を 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 Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーは、ファブリックの OneLake に直接継続的に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 エンジニアリング、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 Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバー ミラーリングの構成に関するチュートリアル (一般提供開始) については、「 チュートリアル: Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーから Microsoft Fabric ミラー化されたデータベースを構成する」を参照してください。
ファブリックでミラーリングを使用する理由
Fabric のミラーリングでは、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、分析のニーズを簡素化し、Microsoft、Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバー、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た、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利用できます。
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、 ファブリック データ ウェアハウス 内のアイテムであり、 Warehouse および 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項目が作成されます。
- ミラー化されたデータベース項目。 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
Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバー内の各ミラー化されたデータベースには、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デルタ テーブルの上に豊富な分析エクスペリエンスが提供されます。 ユーザーは、読み取り専用のコピーであるため、データ オブジェクトを定義してクエリを実行できるが、SQL 分析エンドポイントからデータを操作できない、使い慣れた T-SQL コマンドにアクセスできます。 SQL 分析エンドポイントでは、次のアクションを実行できます。
- Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーから 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。
- コード行を記述することなく、コード クエリやビューを作成したり、データを視覚的に探索したりすることはありません。
- SQL ビュー、インライン TVF (テーブル値関数)、ストアド プロシージャを開発して、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 Lakehouse のデータに対して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 を使用した mssql 拡張機能、GitHub Copilotなど、SQL 分析エンドポイントに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。
ネットワークの要件
フレキシブル サーバー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 ゲートウェイを作成してデータ をミラーリングできます。 Azure Virtual Network またはゲートウェイ マシンのネットワークが、プライベート エンドポイント経由で Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーに接続できるか、ファイアウォール規則によって許可されていることを確認します。
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、ミラー化された Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーがキャッチアップするか、トランザクションが中止されるまで、先書きログ (WAL) の切り捨てを保持し続けます。 実行時間の長いトランザクションでは、通常よりも WAL がいっぱいになる可能性があります。 ストレージがいっぱいにならないよう、ソース Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバー上の WAL を監視する必要があります。 詳細については、「 実行時間の長いトランザクションと CDC が原因で WAL が増加する」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は、CPU と IOPS の両方 (ページを読み取るための 1 秒あたりの入力/出力操作) に対して、ソース データベースのリソース使用率が高くな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 Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーのリソースを監視する方法の詳細について説明します。
コンピューティング レベルのサポート
ソースの Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーは、General Purpose または Memory Optimized コンピューティング レベルのいずれかになります。 バースト可能なコンピューティング レベルは、ミラーリングのソースとしてサポートされていません。
Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーで使用できるコンピューティング レベルの詳細については、「Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーのコンピューティング オプション」を参照してください。