Отражение Google BigQuery в Microsoft Fabric (предварительный просмотр)

Зеркальное отображение в Fabric позволяет избежать сложных процессов ETL (извлечение, преобразование, загрузка) и легко интегрировать существующие данные хранилища Google BigQuery с остальными данными в Fabric. Вы можете непрерывно реплицировать данные Google BigQuery непосредственно в Fabric OneLake. Оказавшись в Fabric, вы можете воспользоваться мощными возможностями бизнес-аналитики, искусственного интеллекта, инженерии данных, науки о данных и общего доступа к данным.

Руководство по настройке базы данных Google BigQuery для зеркального отображения в Fabric см. в руководстве по настройке зеркальных баз данных Microsoft Fabric из Google BigQuery.

Это важно

зеркальное отображение для Google BigQuery теперь находится в предварительной версии. Рабочие нагрузки не поддерживаются во время предварительной версии.

Зачем использовать зеркальное отображение в Fabric?

Зеркальное отображение в Microsoft Fabric устраняет сложность интеграции инструментов от разных поставщиков. Нет необходимости переносить данные. Подключитесь к данным Google BigQuery практически в режиме реального времени, чтобы использовать массив средств аналитики Fabric. Fabric также легко работает с продуктами Майкрософт, Google BigQuery и широким спектром технологий, поддерживающих формат таблицы Delta Lake с открытым исходным кодом.

Какие возможности аналитики встроены?

Зеркальное отображение создает два элемента в рабочей области Fabric:

• Элемент зеркальной базы данных. Зеркальное отображение управляет репликацией данных в OneLake и преобразованием в Parquet в формате, готовом к аналитике. Зеркалирование позволяет выполнять такие сценарии, как инженерия данных, data science и т. д. Зеркальные базы данных отличаются от хранилищ и аналитических SQL-терминалов.
• Конечная точка аналитики SQL

Из каждой зеркальной базы данных конечная точка аналитики SQL предоставляет аналитический интерфейс только для чтения поверх таблиц Delta, созданных во время зеркального отображения. Эта конечная точка поддерживает синтаксис T-SQL для определения и запроса объектов данных, но не разрешает прямые изменения данных, так как данные доступны только для чтения.

С помощью конечной точки аналитики SQL вы можете:

• Просмотрите таблицы, ссылающиеся на данные Delta Lake, отражённые из BigQuery.
• Создание запросов и представлений без кода и визуальное изучение данных — не требуется SQL.
• Создание представлений SQL, встроенных табличных функций (TVF) и хранимых процедур для внедрения бизнес-логики с помощью T-SQL.
• Настройка разрешений для объектов и управление ими.
• Запрашивайте данные в других хранилищах данных и даталейкхаусах в той же рабочей области.

Помимо редактора запросов SQL существует широкая экосистема инструментов, которая может запрашивать конечную точку аналитики SQL, включая SQL Server Management Studio (SSMS),расширение mssql с Visual Studio Code и даже GitHub Copilot.

Вопросы безопасности

Существуют определенные требования к полномочиям пользователя для включения Fabric Mirroring.

Fabric также предоставляет функции защиты данных для управления доступом в Microsoft Fabric. Дополнительные сведения см. в документации по функциям защиты данных.

Соображения по зеркальным затратам BigQuery

Вычислительные ресурсы Fabric, используемые для репликации данных в Fabric OneLake, бесплатны. Стоимость хранилища зеркального отображения освобождается до предела на основе емкости. Затраты на вычислительные ресурсы для запроса данных с помощью SQL, Power BI или Spark взимаются по стандартным тарифам.

Fabric не взимает оплату за входящий сетевой трафик в OneLake для функции зеркального отображения.

Существуют затраты на вычисления и облачные запросы Google BigQuery при зеркальном копировании данных: функция захвата изменений данных BigQuery (CDC) использует вычислительные ресурсы BigQuery для изменения строк, Storage Write API для приема данных, хранилище BigQuery для хранения данных, и все это влечет дополнительные затраты.

Дополнительные сведения о затратах на зеркальное отображение Google BigQuery см. в описании цен.

Следующий шаг

Руководство по настройке зеркальных баз данных Microsoft Fabric из Google BigQuery