Operações do Fabric
Cada experiência no Microsoft Fabric permite operações exclusivas. A taxa de consumo de uma operação é o que converte as métricas brutas do uso da experiência em CU (unidades de computação).
A página de computação do aplicativo de Métricas de Capacidade do Microsoft Fabric dá uma visão geral do desempenho da sua capacidade e lista as operações do Fabric que consomem recursos de computação.
Este artigo lista essas operações por experiência e explica como elas consomem recursos no Fabric.
Operações interativas e em segundo plano
O Microsoft Fabric divide as operações em dois tipos: interativa e em segundo plano. Este artigo lista essas operações e explica a diferença entre elas.
Operações interativas
As solicitações e operações sob demanda que podem ser disparadas por interações do usuário com a interface do usuário, como consultas do modelo de dados geradas por visuais de relatório, são classificadas como operações interativas. Elas geralmente são disparadas por interações do usuário com a UI. Por exemplo, uma operação interativa é disparada quando um usuário abre um relatório ou seleciona uma segmentação em um relatório do Power BI. As operações interativas também podem ser disparadas sem interagir com a interface do usuário, por exemplo, ao usar SQL Server Management Studio (SSMS) ou um aplicativo personalizado para executar uma consulta DAX.
Operações em segundo plano
Operações de execução prolongada, como as atualizações de modelo semântico ou de fluxo de dados, são classificadas como operações em segundo plano. Elas podem ser disparadas manualmente por um usuário ou automaticamente sem interação do usuário. As operações em segundo plano incluem as operações de atualizações agendadas, interativas, baseadas em REST e baseadas em XMLA. Não é esperado que os usuários aguardem a conclusão dessas operações. Em vez disso, eles podem voltar mais tarde para verificar o status das operações.
Como ler este documento
Cada experiência tem uma tabela que lista suas operações, com as seguintes colunas:
Operação: o nome da operação. Visível no aplicativo de Métricas de Capacidade do Microsoft Fabric.
Descrição: uma descrição da operação.
Item: o item ao qual essa operação pode se aplicar. Visível no aplicativo de Métricas de Capacidade do Microsoft Fabric.
Medidor de cobrança do Azure: o nome do medidor na sua cobrança do Azure que mostra o uso dessa operação.
Tipo: lista o tipo da operação. As operações são classificadas como interativas ou em segundo plano.
Quando há mais detalhes sobre a taxa de consumo, é fornecido um link para um documento com essas informações.
Operações do Fabric por experiência
Esta seção é dedicada à experiência do Fabric. Cada experiência tem uma tabela que lista as operações.
Importante
As taxas de consumo estão sujeitas a alterações a qualquer momento. A Microsoft fará o possível para avisar previamente por email ou por notificação no produto. As alterações entrarão em vigor na data especificada nas Notas sobre a versão da Microsoft ou no blog do Microsoft Fabric. Se alguma alteração em uma taxa de consumo de carga de trabalho do Microsoft Fabric aumentar materialmente as CUs (Unidades de Capacidade) necessárias para usar uma carga de trabalho específica, os clientes poderão usar as opções de cancelamento disponíveis para a forma de pagamento escolhida.
Copilot no Fabric
As operações Copilot estão listadas nesta tabela. Você pode encontrar as taxas de consumo para Copilot em Copilot consumo.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| Copilot no Fabric | Custo de computação associado a prompts de entrada e conclusão de saída | Vários | Copilot na CU do Fabric | Plano de fundo |
Fábrica de Dados
A experiência do Data Factory contém operações de Fluxos de dados Gen2 e Pipelines.
Fluxos de Dados Gen2
Você pode encontrar as tarifas de consumo dos Fluxos de Dados Gen2 em Preços de Fluxos de Dados Gen2 para o Data Factory no Microsoft Fabric.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| Atualização do Dataflow Gen2 | Custo de computação associado à operação de atualização de Fluxo de dados Gen2 | Fluxo de Dados Gen2 | CU de uso da capacidade de computação padrão dos fluxos de dados | Contexto |
| Computação de Fluxo de Dados em Alta Escala – Consulta de Endpoint SQL | Uso relacionado ao ponto de extremidade SQL do warehouse de preparo do fluxo de dados Gen2 | Armazém | CUs de uso da capacidade de computação de fluxos de dados em larga escala | Segundo plano |
Linhas de Fluxo
Você pode encontrar as tarifas de consumo para pipelines em Preços de pipelines de dados para o Data Factory no Microsoft Fabric.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| DataMovement | A quantidade de tempo usada pela atividade de cópia em um pipeline do Data Factory dividida pelo número de unidades de integração de dados | Pipeline | CU de uso da capacidade de movimentação de dados | Plano de fundo |
| ActivityRun | Uma execução de atividade de pipeline de dados do Data Factory | Linha de Produção | CU de uso da capacidade de orquestração de dados | Segundo plano |
Bancos de dados
Uma unidade de capacidade do One Fabric equivale a 0,383 núcleos virtuais (vCores) de banco de dados SQL.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| Uso do SQL | Computação para todas as consultas, modificações e operações de processamento de dados geradas pelo usuário e geradas pelo sistema em um banco de dados | Base de dados | Banco de dados SQL na CU de uso da capacidade do Microsoft Fabric | Interativo |
| Armazenamento SQL alocado | O espaço de armazenamento alocado dinamicamente para um banco de dados SQL no Fabric, usado para armazenar tabelas, índices, logs de transações e metadados. Totalmente integrado ao OneLake. | Base de dados | Dados Armazenados em Armazenamento SQL | Contexto |
armazém de dados
Um núcleo do Data Warehouse do Fabric (unidade de computação para Data Warehouse) é equivalente a duas CUs (unidades de capacidade) do Fabric.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| Consulta de Armazém | Calcular custo de todas as instruções T-SQL geradas pelo sistema e pelo usuário em um Armazém de Dados | Armazém | CU de uso de capacidade do Data Warehouse | Contexto |
| Consulta de ponto de extremidade SQL | Encargo de computação para todas as instruções T-SQL geradas pelo usuário e geradas pelo sistema no ponto de extremidade de análise de um Lakehouse. | Armazém | Uso da Capacidade do Data Warehouse (CU) | Plano de fundo |
API do Fabric para GraphQL
As operações do GraphQL são compostas por solicitações realizadas na API para itens do GraphQL por clientes da API. Cada tempo de processamento da operação de solicitação e resposta do GraphQL é relatado em Capacity Units (Unidades de Capacidade, CUs) em segundos a uma taxa de dez CUs por hora.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| Consulta | Encargo de computação para todas as consultas do GraphQL (leituras) e mutações (gravações) geradas por clientes em uma API do GraphQL | GraphQL | API para CU de uso da capacidade de consulta do GraphQL | Interativo |
OneLake
As operações de computação do OneLake representam as transações executadas em itens do OneLake. A taxa de consumo de cada operação varia conforme o tipo. Para obter mais detalhes, confira Consumo do OneLake.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| Leitura por meio de redirecionamento do OneLake | Leitura por meio de redirecionamento do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de leitura do OneLake | Contexto |
| Leitura por meio de proxy do OneLake | Leitura por meio de proxy do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de leitura por meio da API do OneLake | Contexto |
| Gravação por meio de redirecionamento do OneLake | Gravação por meio de redirecionamento do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de gravação do OneLake | Segundo plano |
| Gravação por meio de proxy do OneLake | Gravação por meio de proxy do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de gravação por meio de API do OneLake | Segundo plano |
| Gravação iterativa por meio de redirecionamento do OneLake | Gravação iterativa por meio de redirecionamento do OneLake | Vários | Operações de gravação iterativa do OneLake | Contexto |
| Leitura iterativa por meio de redirecionamento do OneLake | Leitura iterativa por meio de redirecionamento do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de leitura iterativa do OneLake | Contexto |
| Outras operações do OneLake | Outras operações do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade de outras operações do OneLake | Contexto |
| Outras operações por meio de redirecionamento do OneLake | Outras operações por meio de redirecionamento do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade de outras operações por meio da API do OneLake | Contexto |
| OneLake - Gravação iterativa por Proxy | Gravação iterativa via proxy em OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de gravação iterativa por meio da API do OneLake | Segundo plano |
| Leitura iterativa por meio de proxy do OneLake | Leitura iterativa por meio de proxy do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de leitura iterativa por meio da API do OneLake | Contexto |
| Leitura do BCDR do OneLake por meio de Proxy | Leitura de BCDR do OneLake por meio de Proxy | Vários | CU de uso de capacidade das operações de leitura de BCDR por meio da API do OneLake | Contexto |
| Gravação de BCDR por meio de proxy do OneLake | Gravação de BCDR por meio de proxy do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de gravação de BCDR por meio de API do OneLake | Contexto |
| Leitura de BCDR por meio de redirecionamento do OneLake | Leitura de BCDR por meio de redirecionamento do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de leitura de BCDR do OneLake | Plano de fundo |
| Gravação de BCDR por meio de redirecionamento do OneLake | Gravação de BCDR por meio de redirecionamento do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de gravação de BCDR do OneLake | Segundo plano |
| Leitura iterativa de BCDR por meio de proxy do OneLake | Leitura iterativa de BCDR por meio de proxy do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de leitura iterativa de BCDR por meio da API do OneLake | Antecedentes |
| Leitura iterativa de BCDR por meio de redirecionamento do OneLake | Leitura iterativa de BCDR por meio de redirecionamento do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de leitura iterativa de BCDR do OneLake | Plano de fundo |
| Gravação iterativa do BCDR do OneLake por meio de proxy | Gravação iterativa de BCDR por meio de proxy do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de gravação iterativa de BCDR por meio da API do OneLake | Contexto |
| Gravação iterativa de BCDR por meio de redirecionamento do OneLake | Gravação iterativa de BCDR por meio de redirecionamento do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade das operações de gravação iterativa de BCDR do OneLake | Plano de fundo |
| Outras operações de BCDR do OneLake | Outras operações de BCDR do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade de outras operações de BCDR do OneLake | Plano de fundo |
| Outras operações de BCDR por meio de redirecionamento do OneLake | Outras operações de BCDR por meio de redirecionamento do OneLake | Vários | CU de uso de capacidade de outras operações de BCDR por meio da API do OneLake | Segundo plano |
Power BI
O uso de cada operação é informado em tempo de processamento de CU em segundos. Oito CUs são equivalentes a um v-core do Power BI.
Observação
O termo modelo semântico substitui o termo conjunto de dados. Você ainda poderá ver o termo antigo na interface do usuário até que ele seja completamente substituído.
Atualmente, não cobramos por visuais R/Py no Power BI.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| IA (Inteligência Artificial) | Avaliação da função de IA | IA | CU de uso de capacidade do Power BI | Interativo |
| Consulta em segundo plano | Consultas para atualizar blocos e criar instantâneos de relatório | Modelo semântico | CU de uso de capacidade do Power BI | Segundo plano |
| Dataflow DirectQuery | Conecte-se diretamente a um fluxo de dados sem a necessidade de importar os dados para um modelo semântico | Fluxo de dados Gen1 | CU de uso de capacidade do Power BI | Interativo |
| Atualização do fluxo de dados | Uma atualização de fluxo de dados em segundo plano sob demanda ou agendada, executada pelo serviço ou com APIs REST. | Fluxo de dados Gen1 | CU de uso de capacidade do Power BI | Segundo plano |
| Atualização sob demanda do modelo semântico | Uma atualização de modelo semântico em segundo plano iniciada pelo usuário, por meio do serviço, de APIs REST ou de endpoints XMLA públicos. | Modelo semântico | CU de uso de capacidade do Power BI | Segundo plano |
| Atualização agendada do modelo semântico | Uma atualização programada do modelo semântico em segundo plano, realizada pelo serviço, por APIs REST ou por pontos de extremidade XMLA públicos. | Modelo semântico | CU de uso de capacidade do Power BI | Plano de fundo |
| Assinatura de email de relatório completo | Uma cópia de PDF ou PowerPoint de um relatório completo do Power BI, anexado a uma assinatura de email | Relatório | CU de uso de capacidade do Power BI | Plano de fundo |
| Consulta interativa | Consultas iniciadas por uma solicitação de dados sob demanda. Por exemplo, carregar um modelo ao abrir um relatório, interação do usuário com um relatório ou consultar um conjunto de dados antes de renderizar. O carregamento de um modelo semântico pode ser relatado como uma operação de consulta interativa autônoma. | Modelo semântico | CU de uso de capacidade do Power BI | Interativo |
| PublicApiExport | Um relatório do Power BI exportado com a API REST exportar relatório para arquivo | Relatório | CU de uso de capacidade do Power BI | Segundo plano |
| Renderizar | Um relatório paginado do Power BI exportado com a API REST exportar relatório paginado para arquivo | Relatório paginado | CU de uso de capacidade do Power BI | Plano de fundo |
| Renderizar | Um relatório paginado do Power BI exibido no serviço do Power BI | Relatório paginado | CU de uso de capacidade do Power BI | Interativo |
| Leitura de modelagem da Web | Uma operação de leitura do modelo de dados na experiência do usuário na modelagem web do modelo semântico. | Modelo semântico | CU de uso de capacidade do Power BI | Interativo |
| Gravação de modelagem da Web | Uma operação de gravação do modelo de dados na experiência do usuário de modelagem da Web do modelo semântico | Modelo semântico | CU de uso de capacidade do Power BI | Interativo |
| Leitura XMLA | Operações de leitura XMLA iniciadas pelo usuário, para consultas e descobertas | Modelo semântico | CU de uso de capacidade do Power BI | Interativo |
| Gravação XMLA | Uma operação de gravação XMLA em segundo plano que altera o modelo | Modelo semântico | CU de uso de capacidade do Power BI | Segundo plano |
| Execução visual de script do Power BI | Os visuais R e Py têm execução disparada pela renderização do relatório do Power BI | Relatório de scripts do Power BI | Capacidade otimizada para memória do Spark (CU) | Interativo |
Inteligência em Tempo Real
A experiência de inteligência em tempo real contém operações para Eventstream, Eventos do Fabric e Banco de dados KQL e conjunto de consultas KQL.
Fluxo de Eventos
Você pode encontrar as tarifas de consumo do Eventstream em Monitorar capacidade de consumo do monitor para Eventstream do Microsoft Fabric.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| Fluxo de eventos por hora | Taxa fixa | Fluxo de eventos | CU de uso da capacidade do Eventstream | Plano de fundo |
| Tráfego de dados do fluxo de eventos por GB | Volume de entrada e saída de dados em fluxos padrão e derivados (inclui retenção de 24 horas) | Fluxo de Eventos | CU de uso de capacidade do tráfego de dados do Eventstream | Contexto |
| Processador Eventstream por hora | Recursos de computação consumidos pelo processador | Fluxo de Eventos | CU de uso da capacidade de processador do Eventstream | Contexto |
| Conectores Eventstream por hora de vCore | Recursos de computação consumidos pelos conectores | Fluxo de Eventos | CU de uso da capacidade do conector Eventstream | Contexto |
Eventos do Fabric
Você pode encontrar as taxas de consumo para eventos do Fabric em Consumo de capacidade de eventos do Microsoft Fabric e do Azure.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| Operações de evento | Operações de publicação, entrega e filtragem | Vários | Inteligência em tempo real – Operações de evento | Contexto |
| Ouvinte de eventos | Tempo de atividade do ouvinte de eventos | Vários | Inteligência em tempo real – Ouvinte de eventos e alerta | Contexto |
Banco de dados e conjunto de consultas KQL
Você pode encontrar as tarifas de consumo para o Banco de Dados KQL emConsumo do Banco de Dados KQL.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| Tempo de atividade do Eventhouse | Medida do tempo em que o Eventhouse está ativo | Eventhouse | CU de uso da capacidade do Eventhouse | Interativo |
Spark
Dois VCores do Spark (uma unidade de poder de computação do Spark) equivalem a uma unidade de capacidade (CU). Para entender como as operações do Spark consomem CUs, confira Pools do Spark.
| Operação | Descrição | Item | Medidor de cobrança do Azure | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| Operações do Lakehouse | Os usuários visualizam a tabela no Lakehouse Explorer | Lakehouse | CU de uso de capacidade otimizada para memória do Spark | Plano de fundo |
| Carga da tabela do Lakehouse | Os usuários carregam a tabela delta no Lakehouse Explorer | Lakehouse | CU de uso de capacidade otimizada para memória do Spark | Plano de fundo |
| Execução do notebook | Notebook executado manualmente pelos usuários | Notebook | CU de uso de capacidade otimizada para memória do Spark | Plano de fundo |
| Execução do HC do notebook | O Notebook é executado na sessão do Spark de alta simultaneidade | Notebook | CU de uso de capacidade otimizada para memória do Spark | Plano de fundo |
| Execução agendada do notebook | O Notebook é executado disparado por eventos agendados do notebook | Notebook | CU de uso de capacidade otimizada para memória do Spark | Plano de fundo |
| Execução de pipeline do notebook | O Notebook é executado disparado pelo pipeline | Notebook | CU de uso de capacidade otimizada para memória do Spark | Contexto |
| Execução do VS Code do notebook | O Notebook é executado no VS Code. | Notebook | CU de uso de capacidade otimizada para memória do Spark | Contexto |
| Execução de trabalho do Spark | Execuções de tarefas em lote do Spark iniciadas por submissão do usuário | Definição de Trabalho do Spark | CU de uso de capacidade otimizada para memória do Spark | Contexto |
| Execução agendada do trabalho do Spark | O trabalho em lotes é executado disparado por eventos agendados do notebook | Definição de Trabalho do Spark | CU de uso de capacidade otimizada para memória do Spark | Segundo plano |
| Execução do pipeline de trabalho do Spark | O trabalho em lotes é executado disparado pelo pipeline | Definição de Trabalho do Spark | CU de uso de capacidade otimizada para memória do Spark | Contexto |
| Execução de trabalho Spark no VS Code | Definição de trabalho do Spark enviada do VS Code | Definição de Trabalho do Spark | CU de uso de capacidade otimizada para memória do Spark | Segundo plano |