Share via


Spiegeling openen in Microsoft Fabric

Spiegeling in Fabric biedt een eenvoudige ervaring om complexe ETL (Extract Transform Load) te voorkomen en bestaande gegevens te integreren in OneLake met de rest van uw gegevens in Microsoft Fabric. U kunt uw bestaande gegevens continu rechtstreeks repliceren naar OneLake van Fabric. In Fabric kunt u krachtige business intelligence-, kunstmatige intelligentie-, Data Engineering-, Data Science- en gegevensdelingsscenario's ontgrendelen.

Met open spiegeling kan elke toepassing gegevens rechtstreeks schrijven naar een gespiegelde database in Fabric. Open spiegeling is ontworpen om uitbreidbaar, aanpasbaar en open te zijn. Het is een krachtige functie die spiegeling in Fabric uitbreidt op basis van het open source Delta Lake-tabelformaat.

Zodra de gegevens in OneLake in Fabric terechtkomen, vereenvoudigt open spiegeling de verwerking van complexe gegevenswijzigingen, zodat alle gespiegelde gegevens continu worden up-to-datum en klaar zijn voor analyse.

Zie zelfstudie: Open gespiegelde databases configureren in Microsoft Fabric voor een zelfstudie over het configureren van uw open gespiegelde database in Fabric.

Waarom open mirroring gebruiken in Fabric?

Open mirroring breidt de functie Spiegeling in Fabric uit naar uw eigen toepassingen of bestaande gegevensproviders om gegevens in een gespiegelde database binnen OneLake in Fabric te plaatsen. Zodra de gegevens in de landingszone terechtkomen, beheert de mirroring-replicatie-engine de complexiteit van wijzigingen en converteert de gegevens naar Delta Parquet, een indeling die gereed is voor analyse. In OneLake kunnen uw gegevens worden geanalyseerd en gebruikt door alle ervaringen in Fabric.

Diagram met uitleg over de stroom van gegevens van de landingszone naar de tabellen via de verwerking van gewijzigde gegevensopname (CDC).

Open mirroring voldoet aan uw behoeften voor gegevensreplicatie als u:

Welke analyse-ervaringen zijn ingebouwd?

Alle typen gespiegelde databases zijn een item in Fabric DataWarehousing dat verschilt van het warehouse - en SQL-analyse-eindpunt.

Met spiegeling worden deze items gemaakt in uw Fabric-werkruimte:

  • Het gespiegelde database-item. Spiegeling beheert de replicatie van gegevens in OneLake en conversie naar Delta Parquet-indeling en beheert de complexiteit van de wijzigingen in een indeling die gereed is voor analyses. Dit maakt downstreamscenario's mogelijk, zoals data engineering, data science en meer.
  • Een SQL Analytics-eindpunt

Elke geopende gespiegelde database heeft een automatisch gegenereerd SQL-analyse-eindpunt dat een uitgebreide analytische ervaring biedt boven op de Delta-tabellen die zijn gemaakt door het spiegelingsproces. Gebruikers hebben toegang tot bekende T-SQL-opdrachten die gegevensobjecten kunnen definiƫren en opvragen, maar de gegevens niet kunnen manipuleren vanuit het SQL-analyse-eindpunt, omdat het een alleen-lezen kopie is. U kunt de volgende acties uitvoeren in het SQL Analytics-eindpunt:

  • Verken de tabellen die verwijzen naar gegevens in uw Delta Lake-tabellen.
  • Maak geen codequery's en weergaven en verken gegevens visueel zonder een coderegel te schrijven.
  • Ontwikkel SQL-weergaven, inline-TVF's (tabelwaardefuncties) en opgeslagen procedures om uw semantiek en bedrijfslogica in T-SQL in te kapselen.
  • Machtigingen voor de objecten beheren.
  • Query's uitvoeren op gegevens in andere warehouses en Lakehouses in dezelfde werkruimte.

Naast de SQL-queryeditor is er een breed ecosysteem van hulpprogramma's waarmee u query's kunt uitvoeren op het SQL Analytics-eindpunt, waaronder SQL Server Management Studio (SSMS), de mssql-extensie met Visual Studio Code en zelfs GitHub Copilot.

Kostenoverwegingen voor spiegeling openen

Fabric-rekenkracht die wordt gebruikt om uw gegevens te repliceren naar Fabric OneLake is gratis. De opslagkosten voor spiegelen zijn gratis tot een limiet op basis van capaciteit. Zie Kosten voor spiegeling en Prijzen van Microsoft Fabric voor meer informatie. De berekening voor het uitvoeren van query's op gegevens met behulp van SQL, Power BI of Spark wordt regelmatig in rekening gebracht.

Volgende stap