Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ:
Фабрика данных Azure
Azure Synapse Analytics
Совет
Попробуйте использовать фабрику данных в Microsoft Fabric, решение для аналитики с одним интерфейсом для предприятий. Microsoft Fabric охватывает все, от перемещения данных до обработки и анализа данных в режиме реального времени, бизнес-аналитики и отчетности. Узнайте, как бесплатно запустить новую пробную версию !
В этом сценарии необходимо удалить исходные файлы в Хранилище BLOB-объектов Azure и скопировать данные из базы данных Azure SQL в Хранилище BLOB-объектов Azure по часовому расписанию в течение 8 часов в день. Мы вычисляем цену за 30 дней. Вы выполняете эту операцию дважды на разных конвейерах для каждого запуска. Время выполнения этих двух конвейеров пересекается.
Цены, используемые в этом примере, являются гипотетическими и не предназначены для обозначения точных фактических цен. Затраты на чтение и запись и мониторинг не отображаются, так как они обычно не являются незначительными и не влияют на общие затраты. Запуски действий также округляются до ближайших 1000 в оценках калькулятора цен.
Ознакомьтесь с калькулятором цен Azure для более конкретных сценариев и оцените будущие затраты на использование службы.
Настройка
Чтобы выполнить сценарий, необходимо создать два конвейера со следующими элементами:
- Действие конвейера — удаление действия.
- Операция копирования, использующая входной набор данных для извлечения информации из хранилища BLOB-объектов Azure.
- Выходной набор данных для Azure SQL Database.
- Триггер расписания для выполнения пакета задач. Если вы хотите запустить конвейер, его можно активировать немедленно или запланировать. Помимо самого конвейера каждый экземпляр триггера считается одним выполнением действия.
Оценка затрат
| Операции | Типы и единицы измерения |
|---|---|
| Запустить конвейер | 6 запусков действий за выполнение (2 для запусков триггеров, 4 для запусков действий) = 1440, округлено, так как калькулятор допускает только увеличение на 1000. |
| Выполнение действия удаления: время выполнения конвейера на выполнение = 7 мин. Если выполнение действия delete в первом конвейере составляет от 10:00 до 10:05 UTC, а выполнение действия удаления во втором конвейере — от 10:02 до 10:07 UTC. | Всего (7 мин + 60 мин) / 60 мин * 30 ежемесячных выполнений = 33,5 часа выполнения конвейера в Управляемой Виртуальной Сети. Деятельность конвейера поддерживает до 50 одновременных выполнений на узел в управляемой VNET. Существует 60 минут времени жизни (TTL) для действия конвейера. |
| Предположение копирования данных: время выполнения DIU на выполнение = 10 минут, если выполнение копирования в первом конвейере составляет от 10:06 ДО 10:15 UTC, а выполнение действия копирования во втором конвейере — от 10:08 до 10:17 UTC. | [(10 мин + 2 мин (время в очереди до 2 минут)) / 60 мин * 4 Azure Managed VNET Integration Runtime (умолчание DIU = 4)] * 2 = 1,6 часов ежедневного выполнения перемещения данных в управляемой виртуальной сети. Дополнительные сведения об единицах интеграции данных и оптимизации производительности копирования см . в этой статье |
Пример калькулятора цен
Общая цена на сценарий за 30 дней: $83,50
Связанный контент
- Пример ценообразования: ежечасное копирование данных из AWS S3 в Azure Blob в течение 30 дней
- Пример ценообразования: копирование данных и преобразование с помощью Azure Databricks в течение 30 дней
- Пример ценообразования: копирование данных и преобразование с динамическими параметрами в течение 30 дней
- Пример ценообразования: запуск пакетов служб SSIS в среде выполнения интеграции Azure-SSIS
- Пример ценообразования: использование отладки потока данных сопоставления для обычного рабочего дня
- Пример ценообразования: преобразование данных в хранилище BLOB-объектов с помощью потоков сопоставления данных
- Пример ценообразования: получение разностных данных из SAP ECC с помощью SAP CDC в потоках данных сопоставления