หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
นําไปใช้กับ:✅ ตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL และคลังสินค้าใน Microsoft Fabric
Fabric คลังข้อมูล ใช้โมเดลที่อิงกับการบริโภคซึ่งวัดทรัพยากรการประมวลผลที่จัดสรรให้กับงานคลังสินค้าตามช่วงเวลา
บทความนี้อธิบายวิธีการวัดการใช้ในคลังสินค้าและการคํานวณการเรียกเก็บเงิน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการติดตามการใช้งาน ดูที่ วิธีการ: สังเกตแนวโน้มการใช้งาน Fabric คลังข้อมูล
วิธีการวัดการใช้ในคลังสินค้า
ในโมเดล SaaS แบบอิงความจุ การใช้ Fabric คลังข้อมูล จะถูกวัดจากทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่จัดสรรเพื่อสนับสนุนกิจกรรมภาระงาน
Fabric จัดสรรทรัพยากรการประมวลผลให้กับงานระหว่างกิจกรรมอ่านและเขียนกับคลังสินค้า และกิจกรรมอ่านไปยังจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ของบ้านพักริมทะเลสาบ
Fabric คลังข้อมูล วัดการใช้พลังงานโดยใช้ vNodes (โหนดเสมือน) vNode คือชุดของ vCore สี่ตัว และทําหน้าที่เป็นหน่วยสําหรับการจัดสรรทรัพยากรและการวัดการใช้ทรัพยากร สําหรับข้อมูลเกี่ยวกับอัตราการใช้ CU ที่เกี่ยวข้องกับทรัพยากรคอมพิวต์คลังสินค้า ดูที่ Fabric Operations เมื่อความต้องการงานเปลี่ยนแปลง Fabric จะจัดสรรและปล่อย vNode แบบไดนามิก
ทรัพยากรการประมวลผลจะถูกจัดสรรโดยใช้ช่วงเวลาการจัดสรรพื้นฐานหนึ่งนาที จากนั้นจะมีการวัดและรายงานการใช้พลังงานต่อวินาทีตามจํานวน vNode ที่จัดสรร เมื่อความต้องการงานเพิ่มขึ้นหรือลดลง การจัดสรร vNode จะปรับเปลี่ยนตามนั้น
ทําความเข้าใจรูปแบบการเรียกเก็บเงิน
ในเชิงแนวคิด คุณสามารถเข้าใจการใช้คลังสินค้าได้ว่า: การใช้ = vNode ที่ใช้งานอยู่ ×เวลาใช้งาน
แบบจําลองที่เรียบง่ายนี้ช่วยอธิบายพฤติกรรมการบริโภค รายงานจริงสะท้อนถึงทรัพยากรการประมวลผลที่จัดสรรตามเวลาในการดําเนินงานคลังสินค้า
คลังสินค้าจะปรับขนาดทรัพยากรคอมพิวเตอร์โดยอัตโนมัติเพื่อตอบสนองต่อความต้องการงาน SKU ความจุของ Fabric กําหนดทรัพยากร vNode ที่พร้อมใช้งานสําหรับงานคลังสินค้า
ประเภทการดําเนินงานคลังสินค้า
คุณสามารถวิเคราะห์การใช้งานความจุคํานวณสากลตามประเภทปริมาณงานทั่วทั้งผู้เช่าได้ Fabric ติดตามการใช้งานตามจํานวนวินาทีรวมของความจุหน่วย (CUs) ตารางที่แสดงการใช้งานรวมในช่วง 14 วันที่ผ่านมา
ทั้ง Warehouse และ SQL analytics endpoint จะถูกรวมไว้ใน Warehouse ใน แอป Metrics เพราะทั้งสองใช้ SQL compute หมวดหมู่การดําเนินการที่คุณเห็นในมุมมองนี้ ได้แก่:
- Warehouse Query: คํานวณค่าธรรมเนียมสําหรับคําสั่ง T-SQL ที่ผู้ใช้สร้างและระบบทั้งหมดภายในคลังข้อมูล
- SQL Endpoint Query: คํานวณค่าธรรมเนียมสําหรับคําสั่ง T-SQL ที่ผู้ใช้สร้างและระบบทั้งหมดใน SQL analytics endpoint
- Warehouse Snapshot Query: คํานวณค่าธรรมเนียมสําหรับคําสั่ง T-SQL ที่ผู้ใช้สร้างและระบบทั้งหมดใน snapshot คลังสินค้า
ตัวอย่างเช่น:
กราฟสํารวจจุดเวลา
กราฟนี้ในแอปเมตริกความจุของ Microsoft Fabric แสดงการใช้ทรัพยากรเมื่อเทียบกับความจุที่ซื้อ การใช้ประโยชน์ 100% เป็นตัวแทนปริมาณงานทั้งหมดของความจุ SKU และแบ่งปันโดยปริมาณงาน Fabric ทั้งหมด ค่านี้แสดงด้วยเส้นประสีเหลือง การเลือกจุดเวลาเฉพาะในกราฟจะเปิดใช้งานปุ่ม Explore - TimePoint Detail ซึ่งจะเปิดหน้าเจาะทะลุรายละเอียด
โดยทั่วไป คล้ายกับ Power BI การดําเนินการ ถูกจัดประเภทเป็นแบบโต้ตอบหรือพื้นหลัง และแสดงด้วยสี การดําเนินการส่วนใหญ่ในหมวด คลังสินค้า จะถูกรายงานเป็น พื้นหลัง เพื่อใช้ประโยชน์จากการปรับกิจกรรมให้ราบรื่นตลอด 24 ชั่วโมง เพื่อให้ได้รูปแบบการใช้งานที่ยืดหยุ่นที่สุด การจัดประเภทคลังข้อมูลเป็นพื้นหลังช่วยลดความถี่ของยอดการใช้ CU จากการ ทริกเกอร์การจํากัดผลลัพธ์
กราฟเจาะทะลุเวลา
ตารางเจาะรูจุดเวลาในแอป Microsoft Fabric Capacity Metrics ให้มุมมองรายละเอียดของการใช้งานในช่วงเวลาที่กําหนด แสดงปริมาณความจุที่ SKU ที่กําหนดให้ในแต่ละช่วงเวลา 30 วินาที พร้อมรายละเอียดของการทํางานแบบโต้ตอบและการทํางานเบื้องหลัง ตารางปฏิบัติการแบบโต้ตอบจะแสดงรายการปฏิบัติการที่รันในเวลานั้น
ตาราง การดําเนินการเบื้องหลัง อาจแสดงการดําเนินการที่รันก่อนหน้าช่วงเวลาที่เลือกมาก ความแตกต่างนี้เกิดขึ้นเนื่องจากการดําเนินการเบื้องหลังในความจุที่ใช้ร่วมกัน (F SKU) ผ่าน การปรับความเรียบเนียนตลอด 24 ชั่วโมง ตัวอย่างเช่น ตารางจะแสดงการดําเนินการทั้งหมดที่กําลังทํางานและยังคงปรับความเรียบเนียนที่จุดเวลาที่เลือก
กรณีการใช้งานสูงสุดสําหรับมุมมองนี้ประกอบด้วย:
กําหนดว่าการใช้พลังงานเกิดจากภาระงานที่ผู้ใช้เป็นผู้ริเริ่มหรือระบบที่เริ่มต้น
- ตัวอย่างของงานที่ผู้ใช้เป็นผู้ริเริ่ม ได้แก่ การรัน T-SQL query หรือการโต้ตอบกับ Fabric portal เช่น การใช้ SQL ตัวแก้ไขคิวรี หรือ Visual ตัวแก้ไขคิวรี
- ตัวอย่างของงานที่ระบบเริ่มต้น ได้แก่ การบีบอัดข้อมูลและงานเบื้องหลังอื่น ๆ ที่ทํางานโดยอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงการสืบค้น
ระบุช่วงเวลาที่ใช้ทรัพยากรมากที่สุด
- จัดเรียงตารางตาม Total CU(s) จากมากไปน้อยเพื่อระบุช่วงเวลาที่มีค่าใช้จ่ายสูงที่สุด จับเวลาที่สอดคล้องกันสําหรับเริ่มและสิ้นสุด
- เพื่อระบุคําสั่งค้นหาที่รันในช่วงเวลาที่เลือก ให้ใช้คําสั่งค้นหา T-SQL บนมุมมอง Query Insights โดยเฉพาะที่ insights.exec_requests_history คําสั่ง ตัวอย่างเช่น เพื่อระบุคําสั่งค้นหาที่กําลังทํางานในช่วงเวลาที่กําหนด:
DECLARE @Start_Time DATETIME2(0) = '2026-08-10 8:00:00' ,@End_Time DATETIME2(0) = '2026-08-10 9:00:00' SELECT [database_name], sql_pool_name, distributed_statement_id, login_name, allocated_cpu_time_ms / 1000.0 AS vcore_seconds FROM queryinsights.exec_requests_history WHERE start_time < @End_Time AND end_time > @Start_Time;
ตรวจสอบการใช้สินค้าในคลังสินค้า
คุณสามารถวิเคราะห์การใช้คลังสินค้าได้โดยใช้ทั้งแอป Fabric Capacity Metrics และ Query Insights เครื่องมือเหล่านี้ตอบคําถามที่แตกต่างกันแต่เสริมกัน
แอปเมตริกความจุแฟบริค
ใช้ตัวชี้วัดความจุเพื่อเข้าใจ:
- แนวโน้มการใช้สินค้าในคลังสินค้า
- ช่วงเวลาที่มีการใช้งานสูง
- การใช้พลังงานข้ามพื้นที่ทํางานและรายการต่าง ๆ
- การใช้พลังงานเมื่อเทียบกับงาน Fabric อื่น ๆ ที่มีความจุเดียวกัน
- ช่วงเวลาที่อาจต้องตรวจสอบ
Capacity Metrics เป็นเครื่องมือหลักสําหรับกําหนด ว่าเมื่อใด ที่มีการใช้พลังงานและ รายงานการใช้พลังงานมากน้อยเพียงใด ในช่วงเวลาหนึ่ง
ข้อมูลเชิงลึกของคิวรี
ใช้ Query Insights เพื่อเข้าใจ:
- คําค้นใดที่เปิดใช้งานในช่วงเวลาที่บริโภค
- รูปแบบการใช้งานใดที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรม
- ลักษณะการประมวลผลคําสั่งที่อาจอธิบายการใช้งานที่เพิ่มขึ้น
- โอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพภาระงานที่เป็นไปได้
Query Insights ช่วยอธิบาย ว่ามีอะไรทํางานอยู่ ขณะที่ Capacity Metrics ช่วยระบุ ว่าเมื่อใดที่เกิดการใช้พลังงาน เมื่อรวมกันแล้ว พวกเขาให้ภาพรวมที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการใช้คลังสินค้า
ข้อควรพิจารณา
พิจารณารายละเอียดปลีกย่อยของการรายงานการใช้งานต่อไปนี้:
- การรายงานข้ามฐานข้อมูล: เมื่อคิวรี T-SQL รวมกันในหลายคลังสินค้า (หรือข้ามคลังสินค้าและจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL) การใช้งานจะถูกรายงานเทียบกับทรัพยากรต้นทาง
- คิวรีในมุมมองแค็ตตาล็อกระบบและมุมมองการจัดการแบบไดนามิกเป็นคิวรีที่สามารถเรียกเก็บเงินได้
ตรวจสอบการใช้ที่ไม่คาดคิด
เพื่อศึกษาช่วงเวลาการใช้สินค้าในคลังสินค้าที่ไม่คาดคิด:
- ระบุช่วงเวลาในเมตริกความจุ
- ทบทวนการใช้งานคลังสินค้าในช่วงเวลาดังกล่าว
- ใช้คําสั่ง T-SQL บน Query Insights และ มุมมองการจัดการไดนามิกของคลังสินค้า (DMV) เพื่อประเมินกิจกรรมที่เกี่ยวข้อง
- ตรวจสอบว่าการใช้งานเกี่ยวข้องกับภาระงานของผู้ใช้ การทํางานพร้อมกัน หรือการดําเนินการที่ระบบสร้างขึ้น
- ระบุโอกาสในการปรับปรุงรูปแบบงานหรือประสิทธิภาพของคําสั่งค้นหา
- พิจารณาฟีเจอร์อย่างการจัดการภาระงานคลังสินค้าและการจัดกลุ่มข้อมูล
- ทบทวนแนวทางการปฏิบัติงานในปี Fabric คลังข้อมูล
คำถามที่ถามบ่อย
vNode คืออะไร?
โหนดเสมือน (vNode) คือหน่วยของการคํานวณในคลังที่ใช้สําหรับการจัดสรรทรัพยากรและการวัดการใช้ทรัพยากร
กิจกรรมเบื้องหลังใช้ความจุหรือไม่?
ใช่ การใช้งานสามารถรวมทั้งกิจกรรมที่ผู้ใช้สร้างขึ้นและการดําเนินการที่ระบบสร้างขึ้น เช่น งานบํารุงรักษาและการเพิ่มประสิทธิภาพ
การทํางานพร้อมกันส่งผลต่อการบริโภคอย่างไร?
เมื่อความต้องการงานพร้อมกันเพิ่มขึ้น Fabric อาจจัดสรร vNode เพิ่มเติม การจัดสรรที่เพิ่มขึ้นอาจนําไปสู่การใช้พลังงานที่สูงขึ้น
ฉันจะตรวจสอบการบริโภคในคลังสินค้าได้ที่ไหน?
ใช้แอป Fabric Capacity Metrics เพื่อเข้าใจแนวโน้มการใช้และการใช้งาน ใช้ Query Insights และ T-SQL queries บน DMV เพื่อวิเคราะห์กิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับช่วงเวลาเหล่านั้น