Espelhamento do Banco de Dados SQL do Azure

O espelhamento no Fabric oferece uma experiência fácil para evitar ETL complexo (Extrair Carga de Transformação) e integrar sua propriedade existente do Banco de Dados SQL do Azure com o restante de seus dados no Microsoft Fabric. Você pode replicar continuamente seus Bancos de Dados SQL do Azure existentes diretamente no OneLake do Fabric. No Fabric, você pode desbloquear poderosos cenários de business intelligence, inteligência artificial, Engenharia de Dados, Ciência de Dados e compartilhamento de dados.

Para obter um tutorial sobre como configurar o Banco de Dados SQL do Azure para Espelhamento no Fabric, consulte Tutorial: Configurar bancos de dados espelhados do Microsoft Fabric do Banco de Dados SQL do Azure.

Para saber mais e assistir a demonstrações do Espelhamento do Banco de Dados SQL do Azure no Fabric, assista ao seguinte episódio de Dados Expostos.

Por que usar o Espelhamento no Fabric?

Com o Espelhamento no Fabric, você não precisa reunir serviços diferentes de vários fornecedores. Em vez disso, você pode desfrutar de um produto altamente integrado, de ponta a ponta e fácil de usar que foi projetado para simplificar suas necessidades de análise e criado para abertura e colaboração entre a Microsoft, o Banco de Dados SQL do Azure e os 1000 s de soluções tecnológicas que podem ler o formato de tabela delta lake de software livre.

Quais experiências de análise são internas?

Bancos de dados espelhados são um item no Fabric Data Warehousing distinto do ponto de extremidade de análise do Warehouse e do SQL.

A criação de um banco de dados de espelhamento cria estes itens no workspace do Fabric:

• O item de banco de dados SQL espelhado. O espelhamento gerencia a replicação de dados no OneLake e a conversão em Parquet, em um formato pronto para análise. Isso permite cenários downstream, como engenharia de dados, ciência de dados e muito mais.
• Um ponto de extremidade de análise do SQL

Cada Banco de Dados SQL do Azure espelhado tem um ponto de extremidade de análise de SQL gerado automaticamente que fornece uma experiência analítica avançada sobre as Tabelas Delta criadas pelo processo de espelhamento. Os usuários têm acesso a comandos T-SQL familiares que podem definir e consultar objetos de dados, mas não manipular os dados do ponto de extremidade de análise do SQL, pois são uma cópia somente leitura. Você pode executar as seguintes ações no ponto de extremidade de análise do SQL:

• Explore as tabelas que fazem referência aos dados em suas tabelas delta lake do Banco de Dados SQL do Azure.
• Não crie consultas e exibições de código e explore dados visualmente sem escrever uma linha de código.
• Desenvolva exibições SQL, TVFs embutidas (Funções com valor de tabela) e procedimentos armazenados para encapsular sua semântica e lógica de negócios no T-SQL.
• Gerenciar permissões nos objetos.
• Consultar dados em outros Warehouses e Lakehouses no mesmo workspace.

Além do editor de consultas SQL, há um amplo ecossistema de ferramentas que pode consultar o ponto de extremidade de análise do SQL, incluindo o SSMS (SQL Server Management Studio),a extensão mssql com o Visual Studio Code e até mesmo o GitHub Copilot.

Espelhamento do Banco de Dados SQL do Azure por trás do firewall

Se o Banco de Dados SQL do Azure não estiver acessível publicamente e não permitir que os serviços do Azure se conectem a ele, você poderá configurar o gateway de dados de rede virtual ou o gateway de dados local para espelhar os dados. O gateway de dados facilita conexões seguras com seus bancos de dados de origem por meio de um ponto de extremidade privado ou de uma rede privada confiável. Para obter mais informações, consulte Tutorial: Configurar bancos de dados espelhados do Microsoft Fabric do Banco de Dados SQL do Azure.

Transações ativas, cargas de trabalho e comportamentos do mecanismo do replicador

• As transações ativas continuam a manter o truncamento do log de transações até que a transação seja confirmada e o Banco de Dados SQL do Azure espelhado seja atualizado ou a transação seja anulada. Transações de execução longa podem resultar no preenchimento do log de transações mais do que o normal. O log de transações do banco de dados de origem deve ser monitorado para que o log de transações não preencha. Para obter mais informações, consulte O log de transações cresce devido a transações de execução longa e CDC.
• Cada carga de trabalho do usuário varia. Durante o instantâneo inicial, pode haver mais uso de recursos no banco de dados de origem, para CPU e IOPS (operações de entrada/saída por segundo, para ler as páginas). As operações de atualização/exclusão de tabela podem levar ao aumento da geração de logs. Saiba mais sobre como monitorar recursos para o Banco de Dados SQL do Azure.

Suporte ao modelo de compra e camada

O Banco de dados SQL do Azure de origem pode ser um banco de dados individual ou em um pool elástico.

• Todas as camadas de serviço no modelo de compra do vCore têm suporte.
• Para o modelo de compra DTU (Unidade de Transação de Banco de Dados),não há suporte para bancos de dados criados nas camadas de serviçoGratuito, Básico ou Standard com menos de 100 DTUs.

Pricing

A computação de malha usada para replicar seus dados no Fabric OneLake é gratuita. O armazenamento no OneLake é gratuito com base no custo com base no tamanho da capacidade. Para obter mais informações, consulte o custo do espelhamento e os preços do OneLake para espelhamento. O uso de computação para consultar dados via SQL, Power BI ou Spark ainda é cobrado com base na Capacidade do Fabric.

Próxima etapa

Tutorial: Configurar bancos de dados espelhados do Microsoft Fabric do Banco de Dados SQL do Azure

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