Использование базы данных Eventhouse и KQL
Центры событий и базы данных KQL работают с полностью управляемым ядром Kusto. С помощью базы данных Eventhouse или KQL можно ожидать доступных вычислений для аналитики в течение 5–10 секунд. Вычислительные ресурсы растут с учетом потребностей аналитики данных. В этой статье объясняется, как вычислить отчеты об использовании баз данных KQL в Microsoft Fabric, включая KustoUpTime и хранилище.
При использовании емкости Fabric плата за использование отображается в портал Azure в подписке в Microsoft Cost Management. Чтобы понять выставление счетов Fabric, посетите раздел "Сведения о счете Azure" в емкости Fabric.
Внимание
Изменения в частоте потребления рабочей нагрузки Microsoft Fabric
Ставки потребления в любое время изменяются. Корпорация Майкрософт будет использовать разумные усилия для предоставления уведомления по электронной почте или через уведомление о продукте. Изменения должны применяться к дате, указанной в заметках о выпуске Майкрософт или блоге Microsoft Fabric. Если любое изменение скорости потребления рабочей нагрузки Microsoft Fabric существенно увеличивает единицу емкости (CU), необходимую для использования определенной рабочей нагрузки, клиенты могут использовать варианты отмены, доступные для выбранного метода оплаты.
Capacity
На основе номера SKU емкости, приобретенного в Fabric, вы имеете право на набор единиц емкости ,которые совместно используются для всех рабочих нагрузок Fabric. Дополнительные сведения о поддерживаемых лицензиях см. в разделе "Лицензии Microsoft Fabric".
Емкость — это выделенный набор ресурсов, доступных в данный момент времени. Емкость определяет способность ресурса выполнять действие или производить выходные данные. Разные ресурсы используют ЦС в разное время. Объем емкости, используемой базой данных KQL, основан на операции KustoUpTime .
KustoUpTime
KustoUpTime для хранилища событий — это количество секунд, в течение которых ваш дом событий активен в отношении количества виртуальных ядер, используемых в вашем хранилище событий. Механизм автомасштабирования используется для определения размера хранилища событий. Этот механизм обеспечивает оптимизацию затрат и производительности на основе шаблона использования. В хранилище событий с несколькими базами данных KQL, подключенными к нему, отображается только KustoUpTime для элемента eventhouse. Вы не увидите использование подзапустимого элемента базы данных KQL.
Например, хранилище событий с 4 базами данных KQL с 4 виртуальными ядрами, активными в течение 30 секунд, будет использовать 120 секунд единиц емкости.
KustoUpTime для базы данных KQL — это количество секунд, в течение которых база данных KQL активна в отношении количества виртуальных ядер, используемых базой данных. Механизм автомасштабирования используется для определения размера базы данных KQL. Этот механизм обеспечивает оптимизацию затрат и производительности на основе шаблона использования.
Например, база данных с 4 виртуальными ядрами, активная в течение 30 секунд, будет использовать 120 секунд единиц емкости.
Примечание.
Если база данных KQL является вложенным элементом хранилища событий, KustoUpTime перенаправится в элементе хранилища событий, а элемент базы данных не отображается в списке.
Мониторинг KustoUpTime
Вы можете отслеживать KustoUpTime с помощью приложения метрик емкости Microsoft Fabric. Узнайте, как понять страницу вычислений приложения метрик в разделе "Общие сведения о вычислительных страницах приложения метрик". В этом примере показаны сведения, относящиеся к мониторингу KustoUpTime.
Примечание.
Для мониторинга использования емкости необходимо быть администратором емкости. Дополнительные сведения см. в разделе "Общие сведения о ролях администрирования Microsoft Fabric".
На следующем рисунке показан пример страницы вычислений из емкости мониторинга в приложении метрики емкости Fabric:
Ниже приведены некоторые аналитические сведения, которые можно получить из примера:
- Проверяемая емкость называется rtafielddemo.
- Единицы емкости для выбранного дня использовались одной рабочей областью с именем RTA Field Demo.
- Представление "Элементы" отфильтровывалось для отображения как eventhouse, так и базы данных KQL.
- Выбор одного элемента, например элемента Eventhouse, разбивает использование cu по операциям.
- График использования в правой части приложения показывает почти 100 % использования cu с течением времени. Эта высокая загрузка может объяснить регулирование запросов, опытных пользователями, и указывает на необходимость увеличения единиц емкости.
Выставление счетов за хранение
Плата за хранение взимается отдельно от единиц емкости Fabric или Power BI Premium. Данные, входящие в базу данных KQL, хранятся в двух уровнях хранилища: хранилище кэша OneLake и хранилище OneLake Standard.
- Хранилище кэша OneLake — это хранилище класса Premium, которое используется для обеспечения максимально быстрого времени отклика запроса. При настройке политики кэша этот уровень хранилища влияет на этот уровень хранилища. Например, если вы обычно запрашиваете назад семь дней, можно задать срок хранения кэша на семь дней для оптимальной производительности. Этот уровень хранилища сравним с уровнем "Премиум" Azure ADLS (Azure Data Lake Storage).
Примечание.
Включение минимального потребления означает, что плата за хранилище кэша OneLake не взимается. Если задана минимальная емкость, хранилище событий всегда активно, что приводит к 100 % KustoUpTime.
- Хранилище OneLake standard — это стандартное хранилище , которое используется для сохранения и хранения всех запрашиваемых данных. При установке политики хранения этот уровень хранения влияет на этот уровень хранилища. Например, если требуется поддерживать 365 дней запрашиваемых данных, можно задать срок хранения в течение 365 дней. Этот уровень хранилища сравним с горячим уровнем Azure ADLS (Azure Data Lake Storage).
Мониторинг хранилища OneLake
Приложение метрик емкости Microsoft Fabric позволяет любому администратору емкости отслеживать хранилище OneLake. Узнайте, как понять страницу хранилища приложений метрик в разделе "Общие сведения о хранилище приложений метрик".
На следующем рисунке показана пример страницы хранилища из мониторинга базы данных KQL в приложении метрики емкости Fabric:
