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O espelhamento no Fabric oferece uma maneira simples de evitar processos complexos de ETL (Extrair, Transformar, Carregar) e integrar perfeitamente seus dados existentes do armazém do Google BigQuery com o restante de seus dados no Fabric. Você pode replicar continuamente seus dados do Google BigQuery diretamente no OneLake do Fabric. Uma vez no Fabric, você pode aproveitar recursos avançados para business intelligence, IA, engenharia de dados, ciência de dados e compartilhamento de dados.
Para obter um tutorial sobre como configurar seu banco de dados do Google BigQuery para espelhamento no Fabric, consulte Tutorial: Configurar bancos de dados espelhados do Microsoft Fabric do Google BigQuery.
Importante
A sincronização com o Google BigQuery agora está em versão prévia. Não há suporte para cargas de trabalho de produção durante a visualização.
Por que usar espelhamento no Fabric?
O espelhamento no Microsoft Fabric remove a complexidade de unir ferramentas de diferentes provedores. Não é necessário migrar seus dados. Conecte-se aos dados do Google BigQuery quase em tempo real para usar a matriz de ferramentas de análise do Fabric. O Fabric também funciona perfeitamente com produtos da Microsoft, Google BigQuery e uma ampla gama de tecnologias que dão suporte ao formato de tabela Delta Lake de software livre.
Quais experiências de análise são integradas?
O espelhamento cria dois itens no workspace do Fabric:
- O item espelhado do banco de dados. O espelhamento gerencia a replicação de dados no OneLake e a conversão em Parquet, em um formato pronto para análise. O espelhamento permite cenários downstream, como engenharia de dados, ciência de dados e muito mais. Os bancos de dados espelhados são distintos dos itens de ponto de extremidade de análise do data warehouse e do SQL.
- Um endpoint de análise de SQL
De cada banco de dados espelhado, um endpoint analítico SQL oferece uma experiência analítica somente leitura sobre as tabelas Delta criadas durante o espelhamento. Este ponto de extremidade oferece suporte à sintaxe T-SQL para definir e consultar objetos de dados, mas não permite alterações diretas nos dados, já que eles são somente leitura.
Com o endpoint de análise do SQL, você pode:
- Navegue por tabelas que fazem referência aos dados do Delta Lake espelhados a partir do BigQuery.
- Crie consultas e exibições sem código e explore os dados visualmente, sem necessidade de SQL.
- Crie exibições SQL, funções com valor de tabela inline (TVFs) e procedimentos armazenados para implementar lógica de negócios em camadas com T-SQL.
- Defina e gerencie permissões em objetos.
- Consultar dados em outros armazéns de dados e reservatórios de dados no mesmo espaço de trabalho.
Além do editor de consultas SQL, há um amplo ecossistema de ferramentas que pode consultar o terminal de análise SQL, incluindo o SQL Server Management Studio (SSMS), a extensão mssql com o Visual Studio Code e até mesmo o GitHub Copilot.
Considerações de segurança
Há requisitos específicos de permissão do usuário para habilitar o Espelhamento de Malha.
O Fabric também fornece recursos de proteção de dados para gerenciar o acesso no Microsoft Fabric. Para obter mais informações, consulte a documentação dos recursos de proteção de dados.
Considerações de custo do BigQuery replicado
A computação do Fabric usada para replicar seus dados no Fabric OneLake é gratuita. O custo de armazenamento de espelhamento é gratuito até um limite com base na capacidade. A computação para consultar dados usando SQL, Power BI ou Spark é cobrada a taxas regulares.
O Fabric não cobra taxas de entrada de dados de rede no OneLake for Mirroring.
Há custos de computação e consulta na nuvem do Google BigQuery quando os dados estão sendo espelhados: o BigQuery Change Data Capture (CDC) utiliza a computação do BigQuery para modificação de linha, a API de Gravação de Dados para ingestão de dados, e o armazenamento do BigQuery para armazenamento de dados, todos incorrendo em custos.
Para obter mais informações sobre os custos para espelhamento do Google BigQuery, consulte os preços explicados.