網狀架構作業
Microsoft Fabric 中的每個體驗都支援唯一的作業。 作業的耗用量率是將體驗原始計量的使用方式轉換成計算單位 (CU) 的內容。
Microsoft網狀架構容量計量應用程式的 計算頁面 提供容量效能的概觀,並列出取用計算資源的網狀架構作業。
本文會依經驗列出這些作業,並說明它們如何在 Fabric 內取用資源。
互動式和背景作業
Microsoft Fabric 會將作業分成兩種類型: 互動式 和 背景。 本文列出這些作業,並說明它們之間的差異。
互動式作業
使用者與UI互動可以觸發的隨選要求和作業,例如報表視覺效果所產生的數據模型查詢,會分類為 互動式 作業。 使用者與UI的互動通常會觸發它們。 例如,當用戶開啟報表或按兩下Power BI報表中的交叉分析篩選器時,就會觸發互動式作業。 您也可以觸發交互式作業,而不與UI互動,例如,使用SQL Server Management Studio (SSMS) 或自定義應用程式來執行DAX查詢時。
背景作業
語意模型或數據流重新整理等長時間執行的作業會分類為 背景 作業。 用戶可以手動觸發它們,或自動不需用戶互動。 背景作業包括排程的重新整理、互動式重新整理、REST 型重新整理和 XMLA 型重新整理作業。 使用者不預期會等待這些作業完成。 相反地,他們稍後可能會回來檢查作業的狀態。
如何閱讀本檔
每個體驗都有列出其作業的數據表,其中包含下列數據行:
工作 – 作業 的名稱。 Microsoft網狀架構容量計量應用程式中可見。
描述 – 作業的描述。
Item – 此作業可以套用至的專案。 Microsoft網狀架構容量計量應用程式中可見。
Azure 計費計量 – Azure 帳單上顯示此作業使用量的計量名稱。
如需有關耗用量率的詳細數據,則會提供具有此資訊的文件連結。
依經驗的網狀架構作業
本節分為網狀架構體驗。 每個體驗都有一個列出其作業的數據表。
重要
消費率隨時可能會變更。 Microsoft會使用合理的努力,透過電子郵件或產品內通知提供通知。 變更應在Microsoft的版本資訊或 Microsoft Fabric 部落格中所述的日期生效。 如果對Microsoft網狀架構工作負載耗用量率所做的任何變更,會大幅增加使用特定工作負載所需的容量單位(CU),客戶可能會使用適用於所選付款方式的取消選項。
Copilot 在網狀架構中
Copilot 作業會列在此數據表中。 您可以找到耗用量的CopilotCopilot耗用量率。
作業 | 描述 | 項目 | Azure 計費計量 | 類型 |
---|---|---|---|---|
Copilot 在網狀架構中 | 與輸入提示和輸出完成相關聯的計算成本 | 多個 | Copilot 在網狀架構 CU 中 | 背景 |
Data Factory
Data Factory 體驗包含數據流 Gen2 和 Pipelines 的作業。
數據流 Gen2
您可以在 data Factory Microsoft Fabric 的 Dataflow Gen2 定價中找到數據流 Gen2 的耗用量率。
作業 | 描述 | 項目 | Azure 計費計量 | 類型 |
---|---|---|---|---|
數據流 Gen2 重新整理 | 計算與數據流 Gen2 重新整理作業相關聯的成本 | 數據流 Gen2 | 數據流標準計算容量使用量 CU | 背景 |
高規模數據流計算 - SQL 端點查詢 | 與數據流 Gen2 預備倉儲 SQL 端點相關的使用量 | 倉庫 | 高規模數據流計算容量使用量 CU | 背景 |
管線
您可以在 Microsoft Fabric 中,在 Data Factory 的數據管線定價中找到管線的耗用量率。
作業 | 描述 | 項目 | Azure 計費計量 | 類型 |
---|---|---|---|---|
DataMovement | Data Factory 管線中複製活動所使用的時間量除以數據整合單位數目 | 管線 | 數據移動容量使用 CU | 背景 |
ActivityRun | Data Factory 數據管線活動執行 | 管線 | 數據協調流程容量使用量 CU | 背景 |
資料倉儲
一個 Synapse 數據倉儲核心 (資料倉儲的計算單位) 相當於兩個網狀架構容量單位 (RU)。
作業 | 描述 | 項目 | Azure 計費計量 | 類型 |
---|---|---|---|---|
倉儲查詢 | 在倉儲內產生所有用戶和系統產生的 T-SQL 語句計算費用 | 倉庫 | 數據倉儲容量使用量 CU | 背景 |
SQL 端點查詢 | 在 Lakehouse 的 SQL 分析端點內產生所有使用者和系統產生的 T-SQL 語句計算費用 | 倉庫 | 數據倉儲容量使用量 CU | 背景 |
GraphQL 的網狀架構 API
GraphQL 作業是由 API 用戶端針對 GraphQL 專案在 API 上執行的要求所組成。 每個 GraphQL 要求和回應作業處理時間都會以每小時十個 RU 的速率,以秒為單位報告容量單位 (OU)。
作業 | 描述 | 項目 | Azure 計費計量 | 類型 |
---|---|---|---|---|
查詢 | GraphQL API 內所有產生的 GraphQL 查詢 (讀取) 和突變 (寫入) 的計算費用 | GraphQL | GraphQL 查詢容量使用量 CU 的 API | 互動式 |
OneLake
One Lake 計算作業代表在 One Lake 專案上執行的交易。 每個作業的耗用量率會根據其類型而有所不同。 如需詳細資訊,請參閱 One Lake 耗用量。
作業 | 描述 | 項目 | Azure 計費計量 | 類型 |
---|---|---|---|---|
OneLake 透過重新導向讀取 | OneLake 透過重新導向讀取 | (多重) | OneLake 讀取作業容量使用量 CU | 背景 |
OneLake 透過 Proxy 讀取 | OneLake 透過 Proxy 讀取 | (多重) | 透過 API 容量使用量 CU 進行 OneLake 讀取作業 | 背景 |
OneLake Write via Redirect | OneLake Write via Redirect | (多重) | OneLake 寫入作業容量使用量 CU | 背景 |
透過 Proxy 撰寫 OneLake | 透過 Proxy 撰寫 OneLake | (多重) | 透過 API 容量使用 CU 的 OneLake 寫入作業 | 背景 |
OneLake 反覆寫入透過重新導向 | OneLake 反覆寫入透過重新導向 | (多重) | OneLake 反覆寫入作業 | 背景 |
OneLake 反覆讀取透過重新導向 | OneLake 反覆讀取透過重新導向 | (多重) | OneLake 反覆讀取作業容量使用量 CU | 背景 |
OneLake Other 作業 | OneLake Other 作業 | (多重) | OneLake Other Operations Capacity Usage CU | 背景 |
OneLake Other 作業透過重新導向 | OneLake Other 作業透過重新導向 | (多重) | OneLake Other Operations via API Capacity Usage CU | 背景 |
OneLake 反覆寫入透過 Proxy | OneLake 反覆寫入透過 Proxy | (多重) | 透過 API 容量使用 CU 的 OneLake 反覆寫入作業 | 背景 |
OneLake 反覆讀取透過 Proxy | OneLake 反覆讀取透過 Proxy | (多重) | OneLake 反覆讀取作業,透過 API 容量使用量 CU | 背景 |
OneLake BCDR 透過 Proxy 讀取 | OneLake BCDR 透過 Proxy 讀取 | (多重) | OneLake BCDR 透過 API 容量使用量 CU 進行讀取作業 | 背景 |
OneLake BCDR 透過 Proxy 寫入 | OneLake BCDR 透過 Proxy 寫入 | (多重) | OneLake BCDR 寫入作業透過 API 容量使用量 CU | 背景 |
OneLake BCDR 透過重新導向讀取 | OneLake BCDR 透過重新導向讀取 | (多重) | OneLake BCDR 讀取作業容量使用量 CU | 背景 |
OneLake BCDR 透過重新導向寫入 | OneLake BCDR 透過重新導向寫入 | (多重) | OneLake BCDR 寫入作業容量使用量 CU | 背景 |
OneLake BCDR 逐一讀取透過 Proxy | OneLake BCDR 逐一讀取透過 Proxy | (多重) | OneLake BCDR 透過 API 容量使用量 CU 反覆讀取作業 | 背景 |
OneLake BCDR 透過重新導向反覆讀取 | OneLake BCDR 透過重新導向反覆讀取 | (多重) | OneLake BCDR 反覆讀取作業容量使用量 CU | 背景 |
OneLake BCDR 透過 Proxy 反覆寫入 | OneLake BCDR 透過 Proxy 反覆寫入 | (多重) | OneLake BCDR 透過 API 容量使用量 CU 反覆寫入作業 | 背景 |
OneLake BCDR 透過重新導向反覆寫入 | OneLake BCDR 透過重新導向反覆寫入 | (多重) | OneLake BCDR 反覆寫入作業容量使用 CU | 背景 |
OneLake BCDR 其他作業 | OneLake BCDR 其他作業 | (多重) | OneLake BCDR 其他作業容量使用量 CU | 背景 |
OneLake BCDR 其他作業透過重新導向 | OneLake BCDR 其他作業透過重新導向 | (多重) | OneLake BCDR 其他作業透過 API 容量使用量 CU | 背景 |
Power BI
每個作業的使用方式會在 CU 處理時間以秒為單位回報。 八個 SU 相當於一個 Power BI v 核心。
注意
語意模型一詞會取代字詞數據集。 您仍然可以在UI中看到舊的字詞,直到完全取代為止。
作業 | 描述 | 項目 | Azure 計費計量 | 類型 |
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人工智慧 (AI) | AI 函式評估 | AI | Power BI 容量使用量 CU | 背景 |
背景查詢 | 重新整理磚和建立報表快照集的查詢 | 語意模型 | Power BI 容量使用量 CU | 背景 |
數據流 DirectQuery | 直接連接到數據流,而不需要將數據匯入語意模型 | 數據流 Gen1 | Power BI 容量使用量 CU | 互動式 |
數據流重新整理 | 由服務或 REST API 執行的隨選或排程背景數據流重新整理。 | 數據流 Gen1 | Power BI 容量使用量 CU | 背景 |
語意模型隨選重新整理 | 使用服務、REST API 或公用 XMLA 端點,由使用者起始的背景語意模型重新整理 | 語意模型 | Power BI 容量使用量 CU | 背景 |
語意模型排程重新整理 | 由服務、REST API 或公用 XMLA 端點執行的排程背景語意模型重新整理 | 語意模型 | Power BI 容量使用量 CU | 背景 |
完整報告電子郵件訂閱 | 附加至 電子郵件訂閱之整個 Power BI 報表的 PDF 或 PowerPoint 複本 | 報告 | Power BI 容量使用量 CU | 背景 |
互動式查詢 | 用戶隨選數據要求所起始的查詢。 例如,開啟報表時載入模型,或使用者與報表的互動 | 語意模型 | Power BI 容量使用量 CU | 互動式 |
PublicApiExport | 使用導出報表導出至檔案 REST API 的 Power BI 報表 | 報告 | Power BI 容量使用量 CU | 背景 |
轉譯 | 使用導出編頁報表導出至檔案 REST API 的 Power BI 編頁報表 | 編頁報表 | Power BI 容量使用量 CU | 背景 |
轉譯 | 在 Power BI 服務 中檢視的Power BI 編頁報表 | 編頁報表 | Power BI 容量使用量 CU | 互動式 |
Web 模型讀取 | 語意模型 Web 建模使用者體驗中的資料模型讀取作業 | 語意模型 | Power BI 容量使用量 CU | 互動式 |
Web 模型撰寫 | 語意模型 Web 建模使用者體驗中的資料模型寫入作業 | 語意模型 | Power BI 容量使用量 CU | 互動式 |
XMLA 讀取 | 使用者針對查詢和探索所起始的 XMLA 讀取作業 | 語意模型 | Power BI 容量使用量 CU | 互動式 |
XMLA 寫入 | 變更模型的背景 XMLA 寫入作業 | 語意模型 | Power BI 容量使用量 CU | 背景 |
即時智慧
即時智慧體驗包含事件數據流和 KQL 資料庫和 KQL 查詢集的作業。
事件串流
您可以在監視Microsoft Fabric 事件數據流的容量耗用量中找到事件數據流的耗用量率。
作業 | 描述 | 項目 | Azure 計費計量 | 類型 |
---|---|---|---|---|
每小時事件串流 | 事件數據流的擷取或處理 | 事件資料流 | eventstream 容量使用量 CU | 背景 |
每個 GB 的 Eventstream 數據流量 | 數據輸入和輸出 | 事件資料流 | 每個 GB 容量使用量 CU 的 eventstream 數據流量 | 背景 |
Eventstream 處理器每小時數 | ASA 處理 | 事件資料流 | eventstreams 處理器容量使用量 CU | 背景 |
KQL 資料庫和 KQL 查詢集
您可以在 KQL 資料庫耗用量中找到 KQL 資料庫的耗用量率。
作業 | 描述 | 項目 | Azure 計費計量 | 類型 |
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KustoUpTime | 測量 KQL 資料庫作用中的時間 | KQL 資料庫或 KQL 查詢集 | KQL 資料庫容量使用量 CU | 互動式 |
Spark
兩個 Spark 虛擬核心 (Spark 的運算能力單位) 等於一個容量單位 (CU)。 若要瞭解Spark作業如何使用SU,請參閱 Spark集區。
作業 | 描述 | 項目 | Azure 計費計量 | 類型 |
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Lakehouse 作業 | Lakehouse 總管中的用戶預覽數據表 | Lakehouse | Spark 記憶體優化容量使用量 CU | 背景 |
Lakehouse 數據表載入 | 使用者在 Lakehouse 總管中載入差異數據表 | Lakehouse | Spark 記憶體優化容量使用量 CU | 背景 |
筆記本執行 | 用戶手動執行 Synapse Notebook | Synapse Notebook | Spark 記憶體優化容量使用量 CU | 背景 |
Notebook HC 執行 | Synapse Notebook 會在高並行 Spark 會話下執行 | Synapse Notebook | Spark 記憶體優化容量使用量 CU | 背景 |
筆記本排程執行 | 由筆記本排程事件觸發的 Synapse Notebook 執行 | Synapse Notebook | Spark 記憶體優化容量使用量 CU | 背景 |
筆記本管線執行 | 由管線觸發的 Synapse Notebook 執行 | Synapse Notebook | Spark 記憶體優化容量使用量 CU | 背景 |
Notebook VS Code 執行 | Synapse Notebook 會在 VS Code 中執行。 | Synapse Notebook | Spark 記憶體優化容量使用量 CU | 背景 |
Spark 作業執行 | 由使用者提交起始的Spark批次作業執行 | Spark 作業定義 | Spark 記憶體優化容量使用量 CU | 背景 |
Spark 作業排程執行 | 由筆記本排程事件觸發的 Synapse 批次作業執行 | Spark 作業定義 | Spark 記憶體優化容量使用量 CU | 背景 |
Spark 作業管線執行 | 由管線觸發的 Synapse 批次作業執行 | Spark 作業定義 | Spark 記憶體優化容量使用量 CU | 背景 |
Spark 作業 VS Code 執行 | 從 VS Code 提交的 Synapse Spark 作業定義 | Spark 作業定義 | Spark 記憶體優化容量使用量 CU | 背景 |