หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
Mirroring in Fabric เป็นโซลูชันที่มีต้นทุนต่ําและเวลาแฝงต่ําเพื่อนําข้อมูลจากระบบต่าง ๆ มารวมกันในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์เดียว คุณสามารถทําซ้ําอสังหาริมทรัพย์ที่มีอยู่ของคุณไปยัง OneLake ของ Fabric ได้โดยตรงจากฐานข้อมูล Azure และแหล่งข้อมูลภายนอกที่หลากหลาย
ด้วยข้อมูลล่าสุดในรูปแบบที่สามารถคิวรีได้ใน OneLake ตอนนี้คุณสามารถใช้บริการที่แตกต่างกันทั้งหมดใน Fabric เช่น การเรียกใช้การวิเคราะห์ด้วย Spark การดําเนินการสมุดบันทึก วิศวกรรมข้อมูล การแสดงภาพผ่านรายงาน Power BI และอื่นๆ
การทํามิเรอร์ใน Fabric ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเพลิดเพลินไปกับผลิตภัณฑ์ที่รวมกันอย่างลงตัวแบบครบวงจรและใช้งานง่ายซึ่งออกแบบมาเพื่อทําให้ความต้องการด้านการวิเคราะห์ของคุณง่ายขึ้น สร้างขึ้นเพื่อความเปิดและทํางานร่วมกันระหว่าง Microsoft และโซลูชันเทคโนโลยีที่สามารถอ่านรูปแบบตาราง Delta Lake แบบโอเพนซอร์ส มิลเลอร์คือโซลูชันแบบครบวงจรที่มีต้นทุนต่ําและเวลาแฝงต่ําที่ช่วยให้คุณสามารถสร้างแบบจําลองข้อมูลของคุณใน OneLake ซึ่งสามารถใช้ได้สําหรับความต้องการวิเคราะห์ทั้งหมดของคุณ
จากนั้น ตาราง Delta สามารถใช้ได้ทุกที่ Fabric ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเร่งการเดินทางไปยัง Fabric ได้
ทําไมต้องใช้มิเรอร์ใน Fabric?
ทุกวันนี้องค์กรจํานวนมากมีข้อมูลการดําเนินงานที่สําคัญสําหรับภารกิจหรือการวิเคราะห์ที่อยู่ในไซโล
การเข้าถึงและการทํางานกับข้อมูลนี้ในปัจจุบันต้องใช้ไปป์ไลน์ ETL (แยกการแปลงโหลด) ที่ซับซ้อน กระบวนการทางธุรกิจ และไซโลการตัดสินใจการสร้าง:
- จํากัดการเข้าถึงข้อมูลที่สําคัญ และจํากัดการเปลี่ยนแปลงข้อมูล
- แรงเสียดทานระหว่างคนกระบวนการและเทคโนโลยี
- เวลารอนานในการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลและกระบวนการไปยังข้อมูลที่สําคัญอย่างยิ่ง
- ไม่มีอิสระในการใช้เครื่องมือที่คุณจําเป็นต้องใช้ในการวิเคราะห์และแชร์ข้อมูลเชิงลึกอย่างสะดวกสบาย
- การขาดพื้นฐานที่เหมาะสมสําหรับผู้ใช้ในการแชร์และทํางานร่วมกันในข้อมูล
- ไม่ทั่วไป เปิดรูปแบบข้อมูลสําหรับสถานการณ์การวิเคราะห์ทั้งหมด - BI, AI, Integration, Engineering และแม้แต่ Apps
การทํามิเรอร์ใน Fabric ให้ประสบการณ์การใช้งานที่ง่ายดายเพื่อเร่งเวลาให้ได้ค่าสําหรับข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจ และเพื่อแบ่งไซโลข้อมูลระหว่างโซลูชันเทคโนโลยี:
- ใกล้กับการจําลองแบบแบบเรียลไทม์ของข้อมูลและเมตาดาต้าลงในที่จัดเก็บข้อมูลดิบ SaaS ด้วยการวิเคราะห์ที่มีอยู่ภายในสําหรับ BI และ AI
แพลตฟอร์ม Microsoft Fabric ถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของ Software as a Service (SaaS) ซึ่งนําความเรียบง่ายและการรวมกันไปยังระดับใหม่ทั้งหมด หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Microsoft Fabric โปรดดู Microsoft Fabric คืออะไร
การมิเรอร์สร้างสามรายการในพื้นที่ทํางาน Fabric ของคุณ:
- การเลียนแบบจะจัดการการจําลองแบบข้อมูลและเมตาดาต้าลงใน OneLake และการแปลงเป็น Parquet ในรูปแบบที่พร้อมสําหรับการวิเคราะห์ ซึ่งเปิดใช้งานสถานการณ์ปลายทาง เช่น วิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล และอื่น ๆ
- จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL
- แบบจําลองความหมายเริ่มต้น
นอกเหนือจากตัวแก้ไขคิวรี SQL แล้ว ยังมีระบบเครื่องมือที่กว้างขวาง รวมถึง SQL Server Management Studio (SSMS) ส่วนขยาย mssql ด้วย Visual Studio Code และแม้แต่ GitHub Copilot
การแชร์ ช่วยให้ง่ายต่อการควบคุมและจัดการการเข้าถึง เพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลที่สําคัญได้ การแชร์ยังช่วยให้การตัดสินใจในองค์กรของคุณมีความปลอดภัยและเป็นประชาธิปไตย
ประเภทของการมิเรอร์
Fabric เสนอวิธีการที่แตกต่างกันสามวิธีในการนําข้อมูลเข้าสู่ OneLake ผ่านการมิเรอร์
- การ มิเรอร์ฐานข้อมูล – การมิเรอร์ฐานข้อมูลใน Microsoft Fabric ช่วยให้สามารถจําลองแบบฐานข้อมูลและตารางทั้งหมด ช่วยให้คุณสามารถนําข้อมูลจากระบบต่าง ๆ มารวมกันในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์เดียว
- การ มิเรอร์เมตาดาต้า – การทํามิเรอร์เมตาดาต้าใน Fabric ซิงโครไนซ์เมตาดาต้า (เช่น ชื่อแค็ตตาล็อก สคีมา และตาราง) แทนที่จะย้ายข้อมูลจริง วิธีนี้ใช้ ทางลัดเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลยังคงอยู่ในแหล่งข้อมูลในขณะที่ยังคงสามารถเข้าถึงได้อย่างง่ายดายภายใน Fabric
- เปิดมิ เรอร์ – การสะท้อนกลับด้านใน Fabric ถูกออกแบบมาเพื่อขยายมิเรอร์ตามรูปแบบตาราง Delta Lake แบบเปิด ความสามารถนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงของแอปพลิเคชันของพวกเขาลงในรายการฐานข้อมูลที่มิเรอร์ใน Microsoft Fabric โดยตรง โดยยึดตามวิธีการแสดงแบบเปิดและ API สาธารณะ
ในปัจจุบัน มีฐานข้อมูลภายนอกต่อไปนี้พร้อมใช้งาน:
การจําลองแบบเวลาจริงที่ใกล้เคียงกับการจําลองแบบฐานข้อมูลทํางานอย่างไร
การมิเรอร์เปิดใช้งานโดยการสร้างการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยไปยังแหล่งข้อมูลการดําเนินงานของคุณ คุณเลือกว่าจะทําซ้ําทั้งฐานข้อมูลหรือแต่ละตาราง และ Mirroring จะทําให้ข้อมูลของคุณซิงค์กันโดยอัตโนมัติ เมื่อตั้งค่าแล้ว ข้อมูลจะทําซ้ําไปยัง OneLake อย่างต่อเนื่องเพื่อการใช้การวิเคราะห์
ต่อไปนี้คือเทนต์หลักของการมิเรอร์:
การเปิดใช้งาน Mirroring ใน Fabric ใช้งานได้ง่ายและใช้งานง่ายโดยไม่จําเป็นต้องสร้างไปป์ไลน์ ETL ที่ซับซ้อน จัดสรรทรัพยากรการคํานวณอื่น ๆ และจัดการการเคลื่อนไหวข้อมูล
มิเรอร์ใน Fabric เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบดังนั้นคุณไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับโฮสต์ บํารุงรักษา หรือจัดการการจําลองการเชื่อมต่อแบบมิเรอร์
การมิเรอร์เมตาดาต้าทํางานอย่างไร
การเลียนแบบไม่เพียงแต่เปิดใช้งานการจําลองข้อมูลเท่านั้น แต่ยังสามารถทําได้ผ่านทางลัดหรือการทํามิเรอร์เมตาดาต้าแทนการจําลองข้อมูลเต็มรูปแบบ ช่วยให้สามารถใช้งานข้อมูลได้โดยไม่ต้องย้ายหรือทําซ้ําข้อมูลจริง ๆ การทําสําเนาในบริบทนี้หมายถึง การจําลองแบบเมตาดาต้าเท่านั้น—เช่น ชื่อแค็ตตาล็อก สคีมา และตาราง—แทนที่จะเป็นข้อมูลจริง วิธีนี้ช่วยให้ Fabric สามารถทําให้ข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกันสามารถเข้าถึงได้โดยไม่ต้องทําซ้ํา ทําให้ง่ายต่อการจัดการข้อมูล และลดความต้องการในการจัดเก็บข้อมูล
ตัวอย่างเช่น เมื่อเข้าถึง ข้อมูลที่ลงทะเบียนใน Unity Catalog แล้ว Fabric mirror จะแสดงเฉพาะโครงสร้างแค็ตตาล็อกจาก Azure Databricks เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลเบื้องต้นผ่านทางลัดได้ วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ในข้อมูลต้นฉบับจะมีผลใน Fabric ทันทีโดยไม่ต้องย้ายข้อมูล รักษาการซิงโครไนซ์แบบเรียลไทม์และเพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงข้อมูลที่ทันสมัย
การเปิดมิเรอร์ทํางานอย่างไร
นอกจากการจําลองแบบเปิดใช้งานการจําลองแบบข้อมูล โดยการสร้างการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยไปยังแหล่งข้อมูลของคุณ คุณยังสามารถเลือกผู้ให้บริการข้อมูลที่มีอยู่ หรือเขียนแอปพลิเคชันของคุณเองเพื่อเก็บข้อมูลลงในฐานข้อมูลแบบมิเรอร์ เมื่อคุณสร้าง ฐานข้อมูล แบบมิเรอร์แบบเปิดผ่าน API สาธารณะหรือผ่านพอร์ทัล Fabric คุณจะสามารถรับ URL ของโซนเชื่อมโยงไปถึงใน OneLake ซึ่งคุณสามารถเปลี่ยนแปลงข้อมูลต่อข้อกําหนดในการเปิดมิเรอร์
เมื่อข้อมูลอยู่ในโซนเริ่มต้นที่มีรูปแบบที่เหมาะสมการจําลองแบบจะเริ่มทํางานและจัดการความซับซ้อนของการผสานการเปลี่ยนแปลงด้วยการอัปเดตการแทรกและลบเพื่อแสดงลงในตาราง delta วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลใด ๆ ที่เขียนลงในโซนเชื่อมโยงไปถึงจะได้รับทันทีและเก็บข้อมูลใน Fabric ให้เป็นปัจจุบัน
การแชร์
การแชร์ช่วยให้ง่ายต่อการควบคุมและจัดการการเข้าถึง ในขณะที่การควบคุมความปลอดภัย เช่น การรักษาความปลอดภัยระดับแถว (RLS) และการรักษาความปลอดภัยระดับวัตถุ (OLS) และอื่น ๆ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณสามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้ การแชร์ยังช่วยให้การตัดสินใจในองค์กรของคุณมีความปลอดภัยและเป็นประชาธิปไตย
โดยการแชร์ ผู้ใช้อนุญาตให้ผู้ใช้อื่นหรือกลุ่มผู้ใช้สามารถเข้าถึงฐานข้อมูลมิเรอร์ได้โดยไม่ต้องให้สิทธิ์เข้าถึงพื้นที่ทํางานและส่วนที่เหลือของรายการ เมื่อมีบางคนแชร์ฐานข้อมูลที่มิเรอร์ พวกเขายังอนุญาตให้เข้าถึงจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL และแบบจําลองความหมายเริ่มต้นที่เกี่ยวข้องกัน
สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดู แชร์ฐานข้อมูลแบบมิเรอร์และจัดการสิทธิ์ของคุณ
คิวรีแบบข้ามฐานข้อมูล
ด้วยข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มิเรอร์ของคุณจัดเก็บไว้ใน OneLake คุณสามารถเขียนคิวรีข้ามฐานข้อมูล รวมข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มิเรอร์ คลัง และจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ของ Lakehouses ในคิวรี T-SQL เดียวได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดู เขียนคิวรีข้ามฐานข้อมูล
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถอ้างอิงตารางจากฐานข้อมูลที่มิเรอร์และคลังสินค้าโดยใช้การตั้งชื่อแบบสามส่วน ในตัวอย่างต่อไปนี้ ให้ใช้ชื่อสามส่วนเพื่ออ้างอิงถึง ContosoSalesTable ในคลังสินค้าContosoWarehouse จากฐานข้อมูลหรือคลังสินค้าอื่น ส่วนแรกของแบบแผนการตั้งชื่อสามส่วน SQL แบบมาตรฐานคือชื่อของฐานข้อมูลที่มิเรอร์
SELECT *
FROM ContosoWarehouse.dbo.ContosoSalesTable AS Contoso
INNER JOIN Affiliation
ON Affiliation.AffiliationId = Contoso.RecordTypeID;
ค่าใช้จ่ายของการมิเรอร์
สําหรับการมิเรอร์ฐานข้อมูลและมิเรอร์แบบเปิด การประมวลผล Fabric และที่เก็บข้อมูล OneLake มีอิสระถึงขีดจํากัดตามความจุ
- ที่เก็บข้อมูลสําหรับแบบจําลองมีเนื้อที่ว่างจนถึงขีดจํากัดตามขนาดความจุ มิเรอร์มีพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบมิเรอร์เทราไบต์ฟรีสําหรับหน่วยความจุ (CU) ทุกหน่วยที่คุณซื้อ ตัวอย่างเช่น หากคุณซื้อความจุ F64 คุณจะได้รับพื้นที่เก็บข้อมูล 64 เทราไบต์ฟรี ซึ่งใช้เฉพาะสําหรับมิเรอร์ จะมีการเรียกเก็บเงินที่เก็บข้อมูล OneLake หากพื้นที่เก็บข้อมูลมิเรอร์ฟรีเกินขีดจํากัด หรือเมื่อหยุดความจุชั่วคราว สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู Microsoft Fabric Pricing
- Background Fabric compute ที่ใช้ในการทําซ้ําข้อมูลของคุณลงใน Fabric OneLake ฟรีและไม่ใช้ความจุ คําขอไปยัง OneLake โดยตรงสําหรับข้อมูลมิเรอร์จะใช้ความจุตามปกติของการคํานวณ OneLake การคํานวณสําหรับการคิวรีข้อมูลโดยใช้ SQL, Power BI หรือ Spark จะถูกเรียกเก็บในอัตราปกติ
- ความจุ Fabric ที่ทํางานอยู่จําเป็นสําหรับการตั้งค่าเริ่มต้นของ Mirroring เท่านั้น
วิศวกรข้อมูลด้วยข้อมูลฐานข้อมูลที่มิเรอร์ของคุณ
Microsoft Fabric มีความสามารถด้านวิศวกรรมข้อมูลต่าง ๆ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณสามารถเข้าถึงได้ง่าย มีการจัดการอย่างดี และมีคุณภาพสูง จาก Fabric วิศวกรข้อมูล ing คุณสามารถ:
- สร้างและจัดการข้อมูลของคุณเป็น Spark โดยใช้เลคเฮ้าส์
- ออกแบบไปป์ไลน์เพื่อคัดลอกข้อมูลลงในเลคเฮ้าส์ของคุณ
- ใช้ข้อกําหนดงาน Spark เพื่อส่งงานชุด/การสตรีมไปยังคลัสเตอร์ Spark
- ใช้สมุดบันทึกเพื่อเขียนโค้ดสําหรับการนําเข้าข้อมูล การเตรียมการ และการแปลงข้อมูล
วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีข้อมูลฐานข้อมูลที่มิเรอร์ของคุณ
Microsoft Fabric เสนอ Fabric Data Science เพื่อสนับสนุนให้ผู้ใช้ดําเนินการเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบ end-to-end ให้เสร็จสมบูรณ์เพื่อวัตถุประสงค์ในการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ คุณสามารถทํากิจกรรมที่หลากหลายได้ตลอดกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดตั้งแต่การสํารวจข้อมูล การเตรียมการและทําความสะอาดไปจนถึงการทดลอง การวางรูปแบบ การให้คะแนนแบบจําลอง และการให้บริการข้อมูลเชิงลึกเชิงทํานายไปยังรายงาน BI
ผู้ใช้ Microsoft Fabric สามารถเข้าถึง ปริมาณงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ จากจุดนั้น พวกเขาสามารถค้นหาและเข้าถึงแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถสร้างการทดลองการเรียนรู้ของเครื่อง แบบจําลอง และสมุดบันทึกได้ นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถนําเข้าสมุดบันทึกที่มีอยู่ในหน้าแรกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อีกด้วย
Direct Lake กับข้อมูลฐานข้อมูลที่มิเรอร์ของคุณ
โหมด Direct Lake สามารถใช้ได้กับฐานข้อมูลที่มิเรอร์ใน Microsoft Fabric เพื่อเปิดใช้งานการคิวรีประสิทธิภาพสูงผ่านข้อมูลมิเรอร์โดยไม่จําเป็นต้องมีการเคลื่อนไหวของข้อมูลหรือการทําซ้ํา เมื่อสร้างฐานข้อมูลมิเรอร์แล้ว ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในรูปแบบ Delta Lake ภายใน OneLake รูปแบบดั้งเดิมนี้ช่วยให้ Power BI และเครื่องมือวิเคราะห์อื่น ๆ เชื่อมต่อผ่านโหมด Direct Lake ซึ่งนําเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ใกล้เคียงกับเวลาจริงโดยการเข้าถึงไฟล์พื้นฐานโดยตรง การรวมนี้รวมความเรียบง่ายของการมิเรอร์ด้วยความเร็วและความปรับขนาดของ Direct Lake ช่วยให้สามารถรายงานได้อย่างรวดเร็ว up-toวันที่เกี่ยวกับข้อมูลการดําเนินงาน
การเก็บข้อมูลสําหรับข้อมูลแบบมิเรอร์
การทํามิเรอร์ใน Fabric จะทําซ้ําอสังหาริมทรัพย์ข้อมูลที่มีอยู่ของคุณไปยัง OneLake ในรูปแบบตาราง Delta Lake อย่างต่อเนื่อง เพื่อเก็บข้อมูลมิเรอร์อย่างมีประสิทธิภาพและพร้อมสําหรับการวิเคราะห์เสมอ มิเรอร์จะเรียกใช้สูญญากาศโดยอัตโนมัติเพื่อลบไฟล์เก่าที่ไม่มีการอ้างอิงโดยบันทึก Delta อีกต่อไป
คุณสามารถปรับแต่งการตั้งค่าการเก็บรักษาได้ตามความต้องการของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณอาจเลือกระยะเวลาการเก็บรักษาที่สั้นลงเพื่อลดปริมาณการใช้พื้นที่เก็บข้อมูลแบบมิลเลอร์หรือขยายระยะเวลาการเก็บข้อมูลเพื่อใช้ความสามารถในการเดินทางเวลาของ Delta สําหรับการวิเคราะห์
สําหรับฐานข้อมูลมิเรอร์ที่สร้างขึ้นจากพอร์ทัล Fabric หลังจากกลางเดือนมิถุนายน 2025 การเก็บข้อมูลเริ่มต้นคือหนึ่งวัน สําหรับฐานข้อมูลมิเรอร์เก่า ค่าเริ่มต้นคือเจ็ดวัน เพื่อตรวจสอบหรืออัปเดตการตั้งค่าการเก็บข้อมูล ในพอร์ทัล Fabric นําทางไปยังฐานข้อมูลมิเรอร์ของคุณ -> แท็บการตั้งค่า ->การบํารุงรักษา และระบุค่าเกณฑ์การเก็บข้อมูล คุณยังสามารถกําหนดค่าผ่าน API สาธารณะ โดยการระบุ retentionInDays คุณสมบัติ
ฐานข้อมูล SQL ใน Fabric
คุณสามารถสร้างและจัดการ ฐานข้อมูล SQL ใน Microsoft Fabric (ตัวอย่าง) ภายในพอร์ทัล Fabric ได้โดยตรง ยึดตาม ฐานข้อมูล Azure SQL ฐานข้อมูล SQL ใน Fabric จะสะท้อนให้เห็นถึงวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ และช่วยให้คุณสามารถสร้างฐานข้อมูลการดําเนินงานของคุณใน Fabric ได้อย่างง่ายดาย ฐานข้อมูล SQL เป็นบ้านใน Fabric สําหรับปริมาณงาน OLTP และสามารถรวมเข้ากับการรวมตัวควบคุมแหล่งข้อมูลของ Fabric ได้