Microsoft Fabric'da Kar Tanesi Yansıtma

Fabric'de Yansıtma, karmaşık ETL'den (Veri Çıkartma, Dönüştürme ve Yükleme) kaçınmayı ve mevcut Snowflake veri ambarı verilerinizi Microsoft Fabric'teki diğer verilerinizle entegre etmeyi kolay bir deneyim sağlar. Mevcut Snowflake verilerinizi sürekli olarak doğrudan Fabric'in OneLake'sine çoğaltabilirsiniz. Inside Fabric'de güçlü iş zekası, yapay zeka, Veri Mühendisliği, Veri Bilimi ve veri paylaşımı senaryolarının kilidini açabilirsiniz.

Snowflake veritabanınızı Fabric'de Yansıtma için yapılandırma öğreticisi için bakınız Tutorial: Snowflake'ten Microsoft Fabric yansıtılmış veritabanlarını yapılandırma.

Fabric'de Yansıtma neden kullanılır?

Fabric'deki Mirroring ile birden fazla satıcıdan farklı hizmetleri bir araya getirmeniz gerekmez. Bunun yerine, analiz gereksinimlerinizi basitleştirmek için tasarlanmış ve Microsoft, Snowflake ile açık kaynak Delta Lake tablo biçimini okuyabilen 1000'ler arası teknoloji çözümleri arasında açıklık ve işbirliği için oluşturulmuş, yüksek oranda tümleşik, uçtan uca ve kullanımı kolay bir ürünün keyfini çıkarabilirsiniz.

Hangi analiz deneyimleri yerleşiktir?

Yansıtılmış veritabanları, Doku Veri Ambarı'nda, Ambar ve SQL analiz uç noktası ile farklı bir öğe olarak yer alır.

Snowflake için Fabric veritabanı aynalanması diyagramı.

Yansıtma, Fabric çalışma alanınızda şu öğeleri oluşturur:

  • Yansıtılmış veritabanı öğesi. Bu, veri mühendisliği, veri bilimi ve daha fazlası gibi aşağı akış senaryolarına olanak tanır. Yansıtma şu işlemleri yönetir:
    • Iceberg tablolarınızın bulunduğu depolama alanının kısayollarını kullanarak Iceberg tablosu meta verilerini OneLake'e çoğaltma. OneLake, doku iş yüklerinde kullanılmak üzere bu Iceberg tablolarını otomatik olarak Delta Lake biçimlendirilmiş tablolara dönüştürür.
    • Yönetilen tablo verilerinin OneLake'e çoğaltılıp Analize hazır biçimde Parquet'e dönüştürülmesi.
  • SQL analiz uç noktası

Yansıtılan her veritabanı, yansıtma işlemi tarafından oluşturulan Delta Tablolarının üzerinde zengin bir analiz deneyimi sağlayan otomatik olarak oluşturulmuş bir SQL analiz uç noktasına sahiptir. Kullanıcılar, veri nesnelerini tanımlayıp sorgulamak için tanıdık T-SQL komutlarına erişebilir, ancak SQL Analiz Uç Noktasındaki verileri salt okunur bir kopya olduğundan işleyemezler. SQL analytics uç noktasında aşağıdaki eylemleri gerçekleştirebilirsiniz:

  • Snowflake'teki Delta Lake tablolarınızdaki verilere başvuran tabloları keşfedin.
  • Kod yazmadan sorgular ve görünümler oluşturun, bir kod satırı dahi yazmadan verileri görsel olarak keşfedin.
  • T-SQL'de semantiğinizi ve iş mantığınızı kapsüllemek için SQL görünümleri, satır içi TVF'ler (Tablo değerli İşlevler) ve saklı yordamlar geliştirin.
  • Nesneler üzerindeki izinleri yönetin.
  • Aynı çalışma alanında yer alan diğer Ambarlardaki ve Lakehouse'lardaki verileri sorgular.

SQL sorgu düzenleyicisine ek olarak, SQL Server Management Studio (SSMS), > Visual Studio Code için MSSQL uzantısı ve hatta GitHub Copilot dahil olmak üzere SQL analiz uç noktasını sorgulayan geniş bir araç ekosistemi vardır.

Güvenlikle ilgili dikkat edilmesi gerekenler

Fabric yansıtmayı etkinleştirmek için, Snowflake veritabanınıza erişim sağlamak amacıyla aşağıdaki kullanıcı yetkilerine sahip olmanız gerekir:

  • CREATE STREAM
  • SELECT table
  • SHOW tables
  • DESCRIBE tables

Daha fazla bilgi için bkz. Snowflake belgelerinde Akış Tabloları için Erişim Kontrol Ayrıcalıkları ve Akışlar için Gereken İzinler.

Önemli

Kaynak Snowflake veri ambarında oluşturulan ayrıntılı güvenlik, artık Microsoft Fabric'deki yansıtılmış veritabanında yeniden yapılandırılmalıdır. Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Fabric'te SQL ayrıntılı izinler.

Snowflake'i güvenlik duvarının arkasında aynalamak

Snowflake veri kaynağınıza erişmek için ağ gereksinimlerini denetleyin. Snowflake veri kaynağınız genel olarak erişilebilir değilse ve özel ağ içindeyse, bir sanal ağ veri ağ geçidi oluşturun veya verileri yansıtmak için şirket içi veri ağ geçidi yükleyin . Azure Virtual Network veya ağ geçidi makinesinin ağı özel bir uç nokta üzerinden Snowflake örneğine bağlanmalı veya güvenlik duvarı kuralı tarafından izin verilmelidir. Başlamak için Snowflake'ten Microsoft Fabric'e Yansıtılmış Veritabanlarını Yapılandırma Eğitimi bölümüne bakın.

Yansıtılmış Kar Tanesi maliyetle ilgili dikkat edilmesi gerekenler

Verilerinizi Fabric OneLake'e çoğaltmak için kullanılan Fabric hesaplama altyapısı ücretsizdir. Yansıtma depolama maliyeti, belirli bir kapasite sınırına kadar ücretsizdir. Daha fazla bilgi için bkz. Cost of mirroring ve Microsoft Fabric Pricing. SQL, Power BI veya Spark kullanarak verileri sorgulama işlemi normal fiyatlarla ücretlendirilir.

Fabric, Yansıtma için OneLake'e yapılan ağ veri girişi için herhangi bir ücret almaz.

Veriler yansıtılırken Snowflake hesaplama ve bulut sorgu maliyetleri vardır: sanal depo hesaplama ve bulut hizmetleri hesaplama.

  • Snowflake sanal ambarı işlem ücretleri:
    • Snowflake'de okunan veri değişiklikleri varsa ve bu değişiklikler Fabric'e aynalanıyorsa, Snowflake tarafında işlem ücretleri alınacaktır.
    • Veri değişikliklerini denetlemek için arka planda çalıştırılan meta veri sorguları herhangi bir Snowflake işlemi için ücretlendirilmiyor; ancak gibi SELECT * veriler üreten sorgular Snowflake ambarını uyandırır ve işlem ücretlendirilir.
  • Snowflake hizmetleri işlem ücretleri:
    • Yazma, meta veri sorguları, erişim denetimi, veri değişikliklerini gösterme ve hatta DDL sorguları gibi arka planda görevler için herhangi bir işlem ücreti olmasa da, bu sorgularla ilişkili bulut maliyetleri vardır.
    • Sahip olduğunuz Snowflake sürümünün türüne bağlı olarak, bulut hizmeti maliyetlerine karşılık gelen krediler için ücretlendirilirsiniz.

Aşağıdaki ekran görüntüsünde, Fabric'e yansıtılan ilişkili Snowflake veritabanının sanal ambar işlem ve bulut hizmetleri işlem maliyetlerini görebilirsiniz. Bu senaryoda, bulut hizmetlerinin işlem maliyetlerinin çoğu (sarı renkle) daha önce belirtilen noktalara göre veri değişikliği sorgularından geliyor. Sanal ambar işlem ücretleri (mavi), tamamen Snowflake'ten veri değişikliklerinin okunarak ve Fabric'e yansıtılmasından kaynaklanıyor.

Snowflake maliyet grafiğinin ekran görüntüsü.

Snowflake'e özgü bulut sorgusu maliyetleri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Snowflake belgeleri: Genel maliyeti anlama.

Sonraki adım

Tutorial: Microsoft Fabric yansıtılmış veritabanlarını Snowflake'ten yapılandırma

İlgili içerik

  • Last updated on