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Espelhando a Instância SQL Gerenciada do Azure

O espelhamento na malha fornece uma experiência fácil para evitar ETL (Extract Transform Load) complexo e integrar sua propriedade existente da Instância Gerenciada SQL do Azure com o restante dos seus dados no Microsoft Fabric. Você pode replicar continuamente seus bancos de dados de instância gerenciada SQL existentes diretamente no OneLake da malha. Dentro do Fabric, você pode desbloquear cenários poderosos de business intelligence, inteligência artificial, engenharia de dados, ciência de dados e compartilhamento de dados.

Para obter um tutorial sobre como configurar sua Instância Gerenciada SQL do Azure para Espelhamento na Malha, consulte Tutorial: Configurar bancos de dados espelhados do Microsoft Fabric a partir da Instância Gerenciada SQL do Azure.

Por que usar o espelhamento na malha?

Com o espelhamento na malha, 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, projetado para simplificar suas necessidades de análise e criado para abertura e colaboração entre a Microsoft, a Instância Gerenciada SQL do Azure e os 1000 anos de soluções de tecnologia que podem ler o formato de tabela Delta Lake de código aberto.

Que experiências analíticas são incorporadas?

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

Diagrama de espelhamento de banco de dados de malha para Instância Gerenciada SQL do Azure.

A criação de uma instância gerenciada SQL espelhada cria estes itens no espaço de trabalho do Fabric:

  • O item de banco de dados espelhado. O espelhamento gerencia a replicação de dados no OneLake e a conversão para o 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 SQL

Cada Instância Gerenciada SQL do Azure espelhada tem um ponto de extremidade de análise 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 SQL, pois é uma cópia somente leitura. Você pode executar as seguintes ações no ponto de extremidade de análise SQL:

  • Explore as tabelas que fazem referência a dados em suas tabelas Delta Lake da Instância Gerenciada SQL do Azure.
  • Não crie consultas e visualizações de código e explore dados visualmente sem escrever uma linha de código.
  • Desenvolva exibições SQL, TVFs embutidos (funções com valor de tabela) e procedimentos armazenados para encapsular sua semântica e lógica de negócios em T-SQL.
  • Gerencie permissões nos objetos.
  • Consulte dados em outros Armazéns e Lakehouses no mesmo espaço de trabalho.

Para além do editor de consultas SQL, existe um vasto ecossistema de ferramentas que podem consultar o endpoint de análise SQL, incluindo SQL Server Management Studio (SSMS), a extensão mssql para Visual Studio Code e até o GitHub Copilot.

Espelhando a Instância Gerenciada SQL do Azure por trás do firewall

Se sua Instância Gerenciada SQL do Azure não estiver acessível publicamente, crie um gateway de dados de rede virtual ou um gateway de dados local para espelhar os dados. Verifique se a Rede Virtual do Azure ou a rede do servidor gateway pode se conectar à Instância Gerenciada SQL do Azure por meio de um ponto de extremidade privado.

Transações ativas, cargas de trabalho e comportamentos do mecanismo replicador

  • As transações ativas continuam a manter o truncamento do log de transações até que a transação seja confirmada e a Instância Gerenciada SQL do Azure espelhada seja recuperada ou a transação seja anulada. Transações de longa duração podem fazer com que o log de transações seja preenchido 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 seja preenchido. Para obter mais informações, consulte O log de transações cresce devido a transações de longa duração e CDC.
  • Cada carga de trabalho do usuário varia. Durante o snapshot inicial, pode haver mais uso de recursos no banco de dados de origem, tanto para CPU quanto IOPS (operações de entrada/saída por segundo, para ler as páginas). As operações de atualização/exclusão de tabelas podem levar ao aumento da geração de logs. Saiba mais sobre como monitorar recursos para sua Instância Gerenciada SQL do Azure.

Suporte ao nível e ao modelo de compra

A Instância Gerenciada SQL do Azure de origem pode ser uma única instância gerenciada SQL ou uma instância gerenciada SQL pertencente a um pool de instâncias.

Pricing

A computação de malha usada para replicar seus dados no Fabric OneLake é gratuita. O armazenamento no OneLake é gratuito com base no tamanho da capacidade. Para obter mais informações, consulte Custo do espelhamento e 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 de Malha.

Próximo passo

Tutorial: Configurar bancos de dados espelhados do Microsoft Fabric a partir da Instância Gerenciada SQL do Azure

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