Kumaş işlemleri

2025-06-17

Microsoft Fabric'in içindeki her deneyim benzersiz işlemleri destekler. Deneyimin ham ölçümlerinin kullanımını İşlem Birimlerine (CU) dönüştüren işlem tüketim oranıdır.

Microsoft Fabric Capacity Metrics uygulamasının işlem sayfası , kapasitenizin performansına genel bir bakış sağlar ve işlem kaynaklarını kullanan Doku işlemlerini listeler.

Bu makalede bu işlemler deneyime göre listelenerek Fabric içindeki kaynakların nasıl tükettiği açıklanır.

Etkileşimli ve arka plan işlemleri

Microsoft Fabric, işlemleri etkileşimli ve arka plan olmak üzere iki türe ayırır. Bu makalede bu işlemler listelenir ve aralarındaki fark açıklanır.

Etkileşimli işlemler

Kullanıcı etkileşimleri tarafından tetiklenebilen ve rapor görselleri tarafından oluşturulan veri modeli sorgulama gibi istekler ve işlemler etkileşimli işlemler olarak sınıflandırılır. Bunlar genellikle kullanıcı arabirimiyle kullanıcı etkileşimleri tarafından tetikler. Örneğin, kullanıcı bir raporu açtığında veya Power BI raporunda bir dilimleyici seçtiğinde etkileşimli bir işlem tetikleniyor. Etkileşimli işlemler, örneğin SQL Server Management Studio (SSMS) veya DAX sorgusu çalıştırmak için özel bir uygulama kullanılırken kullanıcı arabirimiyle etkileşim kurulmadan da tetiklenebilir.

Arka plan işlemleri

Anlam modeli veya veri akışı yenilemeleri gibi daha uzun süre çalışan işlemler arka plan işlemleri olarak sınıflandırılır. Bunlar bir kullanıcı tarafından el ile veya kullanıcı etkileşimi olmadan otomatik olarak tetiklenebilir. Arka plan işlemleri zamanlanmış yenilemeler, etkileşimli yenilemeler, REST tabanlı yenilemeler ve XMLA tabanlı yenileme işlemlerini içerir. Kullanıcıların bu işlemlerin bitmesini beklemeleri beklenmez. Bunun yerine, işlemlerin durumunu denetlemek için daha sonra geri gelebilirler.

Bu belgeyi okuma

Her deneyimin, işlemlerini listeleyen ve aşağıdaki sütunları içeren bir tablosu vardır:

operation : İşlemin adı. Microsoft Fabric Kapasite Ölçümleri uygulamasında görünür.
Description : İşlemin açıklaması.
Item : Bu işlemin uygulanabileceği öğe. Microsoft Fabric Kapasite Ölçümleri uygulamasında görünür.
Azure faturalama ölçümü : Azure faturanızda bu işlemin kullanımını gösteren ölçümün adı.
Type : İşlemin türünü listeler. İşlemler etkileşimli veya arka plan işlemleri olarak sınıflandırılır.

Tüketim oranıyla ilgili daha fazla ayrıntı sağlandığında, bu bilgileri içeren belgeye bir bağlantı sağlanır.

Deneyime göre doku işlemleri

Bu bölüm Kumaş deneyimine ayrılmıştır. Her deneyimin işlemlerini listeleyen bir tablosu vardı.

Önemli

Tüketim oranları herhangi bir zamanda değişebilir. Microsoft, e-posta veya ürün içi bildirim yoluyla bildirim sağlamak için makul çabayı gösterecektir. Değişiklikler, Microsoft'un Sürüm Notları veya Microsoft Fabric blogunda belirtilen tarihte geçerli olacaktır. Microsoft Fabric İş Yükü Tüketim Oranı'na yapılan herhangi bir değişiklik belirli bir iş yükünü kullanmak için gereken Kapasite Birimlerini (CU) önemli ölçüde artırırsa, müşteriler seçilen ödeme yöntemi için sağlanan iptal seçeneklerini kullanabilir.

Copilot Fabric'te

Copilot işlemleri bu tabloda listelenmiştir. Copilot için tüketim oranlarını Copilot tüketim kısmında bulabilirsiniz.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
Copilot Fabric'te	Giriş istemleri ve çıktı tamamlama süreci ile ilişkili hesaplama maliyeti	Çoklu	Copilot ve yapay zeka	Arka plan

Fabric'de veri aracısı

Veri aracısı işlemleri bu tabloda listelenmiştir. Ölçüm uygulamasının öğe ve işlem tablosuna göre matrisinde, Veri aracısı işlemleri LlmPlugin öğe türü altında listelenir.

Veri aracısı tüketimi bölümünde Veri aracısı için tüketim oranlarını bulabilirsiniz.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
Yapay Zeka sorgusu	Giriş istemleri ve çıktı tamamlama süreci ile ilişkili hesaplama maliyeti	LlmPlugin	Copilot ve yapay zeka	Arka plan

Veri Fabrikası

Data Factory deneyimi, Veri Akışları 2. Nesil ve İşlem Hatları için işlemler içerir.

Veri Akışları 2. Nesil

Microsoft Fabric'teki Data Factory için Veri Akışı 2. Nesil fiyatlandırmasında Veri Akışları 2. Nesil'in tüketim oranlarını bulabilirsiniz.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
İkinci Nesil Veri Akışı Yenileme	Veri akışı 2. Nesil yenileme işlemiyle ilişkili işlem maliyeti	Veri Akışı İkinci Nesil	Veri Akışları Standart İşlem Kapasitesi Kullanımı CU	Arka plan
Yüksek Ölçekli Veri Akışı İşlemi - SQL Uç Noktası Sorgusu	Veri akışı Gen2 hazırlık ambarı SQL uç noktası ile ilgili kullanım	Depo	Yüksek Ölçekli Veri Akışı İşlem Kapasitesi Kullanımı CU	Arka plan

Boru Hatları

İşlem hatları için tüketim oranlarını Microsoft Fabric'teki Data Factory için Veri işlem hatları fiyatlandırmasında bulabilirsiniz.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
DataMovement	Data Factory işlem hattındaki kopyalama etkinliği tarafından kullanılan süre, veri tümleştirme birimi sayısına bölünür	Boruhattı	Veri Taşıma Kapasitesi Kullanımı CU	Arka plan
Etkinlik Koşusu	Data Factory veri hattı etkinliğinin yürütülmesi	Boruhattı	Veri Düzenleme Kapasitesi Kullanımı CU	Arka plan

Veritabanları

Bir Fabric kapasite birimi = 0,383 SQL veritabanı sanal çekirdeği.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure Faturalama Sayacı	Tip
SQL Kullanımı	Veritabanı içinde kullanıcı tarafından oluşturulan ve sistem tarafından oluşturulan tüm SQL sorguları, değişiklikleri ve veri işleme işlemleri için işlem	Veritabanı	Microsoft Fabric Kapasite Kullanımı CU içindeki SQL veritabanı	Etkileşimli
Ayrılmış SQL Depolama	Tabloları, dizinleri, işlem günlüklerini ve meta verileri depolamak için kullanılan, Doku'daki bir SQL veritabanı için dinamik olarak ayrılan depolama alanı. OneLake ile tamamen tümleşiktir.	Veritabanı	Depolanan SQL Depolama Verileri	Arka plan

Veri Ambarı

Bir Fabric Veri Ambarı birimi (Veri Ambarı için işlem birimi), iki Fabric Kapasitesi Birimine (CU) eşdeğerdir.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
Depo Sorgusu	Ambar içinde kullanıcı tarafından oluşturulan ve sistem tarafından üretilen tüm T-SQL ifadeleri için işlem ücretini hesapla.	Depo	Veri Ambarı Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
SQL Uç Noktası Sorgusu	Lakehouse'un SQL analiz uç noktasında, kullanıcı tarafından oluşturulan ve sistem tarafından oluşturulan tüm T-SQL deyimleri için ücret hesapla.	Depo	Veri Ambarı Kapasite Kullanımı CU	Arka plan

GraphQL için Yapı API'si

GraphQL işlemleri, API istemcileri tarafından GraphQL öğeleri için API'de gerçekleştirilen isteklerden oluşur. Her GraphQL isteği ve yanıt işlemi işleme süresi, kapasite birimlerinde (CU) saniye cinsinden saat başına on RU oranında raporlanır.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
Soru	GraphQL API'sinde istemciler tarafından oluşturulan tüm GraphQL sorguları (okumalar) ve mutasyonlar (yazmalar) için işlem ücreti	GraphQL	GraphQL Sorgu Kapasitesi Kullanımı için API	Etkileşimli

Yapı Kullanıcı Veri İşlevleri

Fabric Kullanıcı Verileri İşlevleri işlemleri, Fabric portalı, diğer Fabric yapıtları veya istemci uygulamaları tarafından başlatılan isteklerden oluşur. Her istek ve yanıt işlemi, işlev yürütmesi, OneLake'de işlev meta verilerinin iç depolanması ve OneLake'de ilişkili okuma ve yazma işlemleri için ücretlendirilir.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
Kullanıcı Verisi İşlevlerinin Yürütülmesi	Kullanıcı Veri İşlevleri yapıtı içindeki işlevin yürütülmesine yönelik hesaplama ücreti. Bellek kullanımı, her saniye sabit olarak 2 GB ayrılarak tahsis edilir.	Kullanıcı Verileri İşlevleri	Kullanıcı Veri Fonksiyonu Yürütme (CU/sn)	Etkileşimli
Kullanıcı Verileri İşlevleri Statik Depolama	Hizmet tarafından yönetilen OneLake hesabında iç işlev meta verilerinin statik depolaması. Bu, Kullanıcı Verileri İşlevleri öğesi meta verilerinin sıkıştırılmış boyutuyla hesaplanır. Bu, kullanılmasalar bile Kullanıcı Verileri İşlevleri öğelerini oluşturmanın maliyetidir.	OneLake Depolama	OneLake Depolama	Arka plan
Kullanıcı Verisi Fonksiyonları Statik Depolama Okuma	Hizmet yönetimli bir OneLake hesabında depolanan iç fonksiyon metaverilerinin okuma işlemi. Bu işlem, bir işlevin etkin olmadığı bir süre sonra her icra edildiğinde gerçekleştirilir.	OneLake Okuma İşlemleri	OneLake Okuma İşlemleri	Arka plan
Kullanıcı Verileri Fonksiyonları Statik Depolama Yazma	Sistem tarafından yönetilen OneLake hesabında depolanan iç işlev meta verilerini yazar ve güncelleştirir. Bu işlem, Kullanıcı Verileri İşlevleri öğesi her yayımlandığında yürütülür.	OneLake Yazma İşlemleri	OneLake Yazma İşlemleri	Arka plan
Kullanıcı Verileri İşlevleri Statik Depolama Yinelemeli Okuma	Hizmet tarafından yönetilen OneLake hesabında depolanan iç işlev meta verileri için okuma işlemleri. Bu işlem, Kullanıcı Verileri İşlevleri her listelendiğinde yürütülür.	OneLake Yinelemeli Okuma İşlemleri	OneLake Yinelemeli Okuma İşlemleri	Arka plan
Kullanıcı Verileri İşlevleri Statik Depolama Diğer İşlemler	Hizmet tarafından yönetilen OneLake hesabındaki çeşitli işlev meta verileriyle ilgili depolama işlemleri.	OneLake Diğer İşlemler	OneLake Diğer İşlemler	Arka plan

OneLake

One Lake işlem işlemleri, One Lake öğelerinde gerçekleştirilen işlemleri temsil eder. Her işlemin tüketim oranı türüne bağlı olarak değişir. Diğer ayrıntılar için bkz. One Lake tüketimi.

Power BI

Her bir operasyonun kullanımı, CU işleme süresi olarak saniye cinsinden bildirilir. Sekiz CU, bir Power BI sanal çekirdeğine eşdeğerdir.

Uyarı

Anlam modeli terimi, veri kümesi teriminin yerini alır. Tamamen değiştirilene kadar kullanıcı arabiriminde eski terimi görmeye devam edebilirsiniz.

Şu anda Power BI'daki R/Py görselleri için faturalandırmıyoruz.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
Yapay zeka (AI)	Yapay zeka işlevi değerlendirmesi	Yapay zeka	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Etkileşimli
Arka plan sorgulama	Kutucukları yenileme ve rapor anlık görüntüleri oluşturma işlemleri için sorgular	Semantik model	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Veri Akışı DirectQuery	Verileri anlamsal modele aktarmanıza gerek kalmadan doğrudan veri akışına bağlanma	Veri Akışı Birinci Nesil	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Etkileşimli
Veri akışı yenileme	Hizmet tarafından veya REST API'leri ile gerçekleştirilen isteğe bağlı veya zamanlanmış arka plan veri akışı yenilemesi.	Veri Akışı Birinci Nesil	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
semantik model isteğe göre yenileme	Hizmet, REST API'leri veya genel XMLA uç noktaları kullanılarak kullanıcı tarafından başlatılan arka plan anlam modeli yenilemesi	Semantik model	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Anlam modeli yenilemenin zamanlanması	Hizmet, REST API'leri veya genel XMLA uç noktaları tarafından gerçekleştirilen zamanlanmış arka plan anlam modeli yenilemesi	Semantik model	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Tam rapor e-posta aboneliği	E-posta aboneliğine eklenmiş bir Power BI raporunun tamamının PDF veya PowerPoint kopyası	Rapor	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Etkileşimli Sorgu	İsteğe bağlı veri isteği tarafından başlatılan sorgular. Örneğin, raporu açarken modeli yükleme, raporla kullanıcı etkileşimi veya işlemeden önce veri kümesini sorgulama. Semantik modelin yüklenmesi tek başına etkileşimli sorgu işlemi olarak bildirilebilir.	Semantik model	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Etkileşimli
Açık API İhracatı	Raporu dosyaya aktarma REST API'si ile dışa aktarılan bir Power BI raporu	Rapor	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Görselleştirmek	Bir Power BI sayfalandırılmış raporu, sayfalandırılmış raporu dosyaya aktarma REST API'si kullanılarak dışa aktarıldı.	Sayfalandırılmış rapor	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Görselleştirmek	Power BI hizmeti'de görüntülenen bir Power BI sayfalandırılmış raporu	Sayfalandırılmış rapor	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Etkileşimli
Web modellemeyi okuma	Anlam modeli web modelleme kullanıcı deneyiminde veri modeli okuma işlemi	Semantik model	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Etkileşimli
Web modellemesi yazma	Anlam modeli web modelleme kullanıcı deneyiminde veri modeli yazma işlemi	Semantik model	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Etkileşimli
XMLA okuma	Sorgular ve bulmalar için kullanıcı tarafından başlatılan XMLA okuma işlemleri	Semantik model	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Etkileşimli
XMLA yazma işlemi	Modeli değiştiren arka plan XMLA yazma işlemi	Semantik model	Power BI Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Power BI komut dosyası görselleştirme yürütme	Power BI raporunun işlenmesiyle tetiklenen R ve Py görselleri çalıştırılır.	Power BI betik raporu	Bellek optimize edilmiş kapasite (CU)	Etkileşimli

Gerçek Zamanlı Analiz

Real-Time Intelligence deneyimi Azure ve Fabric olayları, dijital ikiz oluşturucu (önizleme), Eventstream, ve KQL Veritabanı ile KQL Queryset içeren işlemleri kapsar.

Azure ve Fabric olayları

Azure ve Doku olaylarının tüketim oranlarını Azure ve Doku olaylarının kapasite tüketiminde bulabilirsiniz.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
Olay İşlemleri	Yayımlama, teslim ve filtreleme işlemleri	Çoklu	Gerçek Zamanlı Zeka - Olay İşlemleri	Arka plan
Olay Dinleyicisi	Olay dinleyicisinin çalışma zamanı	Çoklu	Gerçek Zamanlı Zeka – Olay Dinleyicisi ve Uyarı	Arka plan

Dijital ikiz oluşturucu (önizleme)

Dijital ikiz oluşturucu (önizleme) için tüketim oranlarını Dijital ikiz oluşturucu (önizleme) kapasite tüketimi, kullanım raporlama ve faturalama bölümünde bulabilirsiniz.

Uyarı

Dijital ikiz oluşturucu için ölçümler şu anda önizleme aşamasındadır ve değiştirilebilir.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
Digital Twin Builder İşlemi	İsteğe bağlı ve zamanlanmış dijital ikiz oluşturucu akış işlemleri için kullanım.	Dijital ikiz oluşturma akışı	Digital Twin Builder İşlem Kapasitesi Kullanımı CU	Arka plan

Olay Akışı

Eventstream için tüketim oranlarını Microsoft Fabric Eventstream için kapasite tüketimini izleme bölümünde bulabilirsiniz.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
Saatlik Olay Akışı	Düz şarj	Olay Akışı	Etkinlik Akışı Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
GB başına Olay Akışı Veri Trafiği	Varsayılan ve türetilmiş akışlarda veri girişi & çıkış hacmi (24 saat bekletme içerir)	Olay Akışı	Etkinlik Akışı Veri Trafiği Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Saatlik Olay Akışı İşlemcisi	İşlemci tarafından kullanılan bilgi işlem kaynakları	Olay Akışı	Etkinlik Akışı İşlemcisi Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Sanal Çekirdek-Saati Başına Etkinlik Akışı Bağlayıcıları	Bağlayıcılar tarafından kullanılan bilgi işlem kaynakları	Olay Akışı	Etkinlik Akışı Bağlayıcısı Kapasite Kullanımı CU	Arka plan

KQL Veritabanı ve KQL Sorgu Kümesi

KQL Veritabanı tüketiminde KQL Veritabanı tüketim oranlarını bulabilirsiniz.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
Eventhouse UpTime	Eventhouse'un etkin olduğu sürenin ölçüsü	Eventhouse	Eventhouse Kapasite Kullanım Oranı CU	Arka plan

Kıvılcım

İki Spark sanal çekirdeği (Spark için işlem gücü birimi), bir kapasite birimine (CU) eşittir. Spark işlemlerinin CU'ları nasıl tükettiği hakkında bilgi edinmek için spark havuzlarına bakın.

Operasyon	Açıklama	Ürün	Azure fatura metriği	Tip
Lakehouse operasyonları	Lakehouse gezgininde kullanıcılar tabloyu önizler.	Göl kenarı evi	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Lakehouse tablo yükleme	Kullanıcılar Lakehouse gezgininde delta tablosunu yükler	Göl kenarı evi	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Notebook çalıştırma	Kullanıcılar tarafından elle çalıştırılan dizüstü bilgisayar	Dizüstü bilgisayar	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Dizüstü bilgisayar HC çalıştırma	Yüksek eşzamanlı Spark oturumunda çalışan not defteri	Dizüstü bilgisayar	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Zamanlanmış Notebook çalıştırma	Zamanlanmış defter olayları tarafından tetiklenen defter çalışması	Dizüstü bilgisayar	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Notebook çalışma hattı çalıştırması	İşlem hattı tarafından tetiklenen not defteri çalıştırma	Dizüstü bilgisayar	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Notebook VS Code çalıştırma	Notebook VS Code'da çalışır.	Dizüstü bilgisayar	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Spark görevi çalıştırma	Kullanıcı gönderimi tarafından başlatılan Spark toplu iş çalıştırmaları	Spark İş Tanımı	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Zamanlanmış Spark işi çalışması	Defter zamanlanmış olayları tarafından tetiklenen toplu iş çalışmaları	Spark İş Tanımı	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Spark iş hattı çalıştırma işlemi	İşlem hattı tarafından tetiklenen toplu iş görevleri	Spark İş Tanımı	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Spark işi VS Code çalışması	VS Code'dan gönderilen Spark iş tanımı	Spark İş Tanımı	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Gerçekleştirilmiş göl görünümü çalıştırması	Kullanıcılar Materialize edilmiş göl görünümü çalıştırmalarını zamanlarlar.	Göl kenarı evi	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan
Kısayol Dönüştürmeleri	Lakehouse'da oluşturulan Kısayol Dönüşümleri	Göl kenarı evi	Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU	Arka plan