Kumaş işlemleri
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
Rapor görselleri tarafından oluşturulan veri modeli sorguları gibi kullanıcı etkileşimleri tarafından tetiklenebilecek 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 Doku 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 | Öğe | Azure fatura metriği | Tür |
|---|---|---|---|---|
| Copilot Fabric içinde | Giriş istemleri ve çıktı tamamlama ile ilişkili işlem maliyeti | Birden çok | Copilot Kumaş CU'da | Background |
Veri Fabrikası
Data Factory deneyimi, Veri Akışları Gen2 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 | Öğe | Azure faturalama ölçümü | Tür |
|---|---|---|---|---|
| Veri Akışı 2. Nesil Yenileme | Veri akışı 2. Nesil yenileme işlemiyle ilişkili işlem maliyeti | Veri Akışı 2. Nesil | Veri Akışları Standart İşlem Kapasitesi Kullanımı CU | Background |
| 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 | Background |
Boru Hatları
Microsoft Fabric'teki Data Factory için Veri işlem hatları fiyatlandırmasında boru hatları için tüketim oranlarını bulabilirsiniz.
| Operasyon | Açıklama | Öğe | Azure faturalandırma ölçeri | Tür |
|---|---|---|---|---|
| DataMovement | Data Factory işlem hattındaki kopyalama etkinliği tarafından kullanılan süre, veri tümleştirme birimi sayısına bölünür | Pipeline | Veri Taşıma Kapasitesi Kullanımı CU | Background |
| ActivityRun | Data Factory veri işlem hattı etkinliği yürütme | Boru Hattı | Veri Düzenleme Kapasitesi Kullanımı CU | Background |
Veritabanları
One Fabric kapasite birimi = 0,383 SQL veritabanı sanal çekirdeği.
| Operasyon | Açıklama | Öğe | Azure Faturalama Sayacı | Tür |
|---|---|---|---|---|
| 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 | Background |
Veri Ambarı
Bir Fabric Veri Ambarı birimi (Veri Ambarı için işlem birimi), iki Fabric Kapasitesi Birimine (CU) eşdeğerdir.
| Operasyon | Açıklama | Madde | Azure faturalama ölçeri | Tür |
|---|---|---|---|---|
| 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 | Background |
| 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 | Background |
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 | Öğe | Azure faturalama sayacı | Tür |
|---|---|---|---|---|
| Sorgu | GraphQL API'sinde istemciler tarafından oluşturulan tüm GraphQL sorguları (okumalar) ve mutasyonlar (yazmalar) için işlem ücreti | GraphQL | GraphQL Sorgu Kapasitesi Kullanımı için API | Etkileşimli |
OneLake
One Lake işlem işlemleri, One Lake öğelerinde gerçekleştirilen işlemleri temsil eder. Her işlemin tüketim oranı türüne bağlı olarak değişir. Diğer ayrıntılar için One Lake tüketimi'ne bakın.
| Operasyon | Açıklama | Öğe | Azure Faturalama Ölçüm Aracı | Tür |
|---|---|---|---|---|
| Yeniden Yönlendirme yoluyla OneLake Okuma | OneLake'i Yeniden Yönlendirme Yoluyla Okuma | Birden çok | OneLake Okuma İşlemleri Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Ara Sunucu aracılığıyla OneLake Erişimi | Ara Sunucu aracılığıyla OneLake Okuma | Birden çok | API Kapasite Kullanımı CU aracılığıyla OneLake Okuma İşlemleri | Background |
| OneLake’i Yeniden Yönlendirme Yoluyla Yazma | Bir Yönlendirme aracılığıyla OneLake'e Yazma | Birden çok | OneLake Yazma İşlemleri Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Ara Sunucu Aracılığıyla OneLake Yazma | Ara Sunucu Aracılığıyla OneLake Yazma | Birden çok | API Kapasite Kullanımı CU aracılığıyla OneLake Yazma İşlemleri | Background |
| Yeniden Yönlendirme yoluyla OneLake Yinelemeli Yazma | Yeniden Yönlendirme yoluyla OneLake Yinelemeli Yazma | Birden çok | OneLake Yinelemeli Yazma İşlemleri | Background |
| Yönlendirme Yoluyla OneLake Yinelemeli Okuma | OneLake Üzerinde Yeniden Yönlendirme ile Yinelemeli Okuma | Birden çok | OneLake Tekrarlayan Okuma İşlemlerinin Kapasite Kullanımı CU | Background |
| OneLake Diğer İşlemler | OneLake Diğer İşlemler | Birden çok | OneLake Farklı Operasyonel Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Yeniden Yönlendirme Yoluyla OneLake Diğer İşlemler | Yeniden Yönlendirme Üzerinden Diğer OneLake İşlemleri | Birden çok | API ile OneLake'deki Diğer İşlemler için Kapasite Kullanım Birimi | Background |
| Proxy Sunucu Aracılığıyla OneLake Yinelemeli Yazma | OneLake Yinelemeli Yazma Ara Sunucu Üzerinden | Birden çok | OneLake İteratif Yazma İşlemleri, API Kapasite Kullanımı ile CU | Background |
| OneLake Vekil Sunucu Aracılığıyla Tekrarlamalı Okuma | OneLake Yinelemeli Okuma Ara Sunucu Aracılığıyla | Birden çok | API Kapasite Kullanımı CU aracılığıyla OneLake Yinelemeli Okuma İşlemleri | Background |
| Ara Sunucu Aracılığıyla OneLake BCDR Okuma | Ara Sunucu Aracılığıyla OneLake BCDR Okuma | Birden çok | API Kapasite Kullanımı CU aracılığıyla OneLake BCDR Okuma İşlemleri | Background |
| Ara Sunucu Aracılığıyla OneLake BCDR Yazma | Ara Sunucu Aracılığıyla OneLake BCDR Yazma | Birden çok | API Kapasite Kullanımı CU aracılığıyla OneLake BCDR Yazma İşlemleri | Background |
| Yeniden Yönlendirme ile OneLake BCDR Okuma | Yeniden Yönlendirme yoluyla OneLake BCDR Okuma | Birden çok | OneLake BCDR Okuma İşlemleri Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Yeniden Yönlendirme yoluyla OneLake BCDR Yazma | OneLake BCDR'i Yeniden Yönlendirme Yoluyla Yazma | Birden çok | OneLake BCDR Yazma İşlemleri Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Vekil Sunucu Aracılığıyla OneLake BCDR Yinelemeli Okuma | OneLake BCDR Proxy Üzerinden Yinelemeli Okuma | Birden çok | API Kapasite Kullanımı CU aracılığıyla OneLake BCDR Yinelemeli Okuma İşlemleri | Background |
| Yeniden Yönlendirme Yoluyla OneLake BCDR Tekrarlamalı Okuma | Yeniden Yönlendirme yoluyla OneLake BCDR Yinelemeli Okuma | Birden çok | OneLake BCDR Tekrarlayan Okuma İşlem Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Proxy Sunucu Aracılığıyla OneLake BCDR Yinelemeli Yazma | Ara Sunucu Aracılığıyla OneLake BCDR Yinelemeli Yazma | Birden çok | API Kapasite Kullanımı CU aracılığıyla OneLake BCDR Yinelemeli Yazma İşlemleri | Background |
| OneLake BCDR Yinelemeli Yazma Yeniden Yönlendirme Yoluyla | Yeniden Yönlendirme yoluyla OneLake BCDR Yinelemeli Yazma | Birden çok | OneLake BCDR Yinelemeli Yazma İşlemleri Kapasite Kullanımı CU | Background |
| OneLake BCDR Diğer İşlemler | OneLake BCDR Diğer İşlemler | Birden çok | OneLake BCDR Diğer İşlem Kapasitesi Kullanımı CU | Background |
| OneLake BCDR Yeniden Yönlendirme Yoluyla Diğer İşlemler | OneLake BCDR Yeniden Yönlendirme Aracılığıyla Diğer İşlemler | Çoklu | API Kapasite Kullanımı CU aracılığıyla OneLake BCDR Diğer İşlemler | Background |
Power BI
Her bir operasyonun kullanımı, CU işleme süresi olarak saniye cinsinden bildirilir. Sekiz CU, bir Power BI sanal çekirdeğine eşdeğerdir.
Not
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 | Öğe | Azure faturalama sayacı | Tür |
|---|---|---|---|---|
| Yapay zeka (AI) | Yapay zeka işlevi değerlendirmesi | AI | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Etkileşimli |
| Arka plan sorgusu | Kutucukları yenileme ve rapor anlık görüntüleri oluşturma sorguları | Anlamsal model | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Dataflow 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 1. Nesil | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Background |
| semantik model isteğe göre yenileme | Hizmet, REST API'leri veya genel XMLA uç noktaları kullanılarak kullanıcı tarafından başlatılan arka plan anlam modeli yenilemesi | Anlamsal model | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Anlam modeli zamanlanmış yenileme | Hizmet, REST API'leri veya genel XMLA uç noktaları tarafından gerçekleştirilen zamanlanmış arka plan anlam modeli yenilemesi | Anlamsal model | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Tam rapor e-posta aboneliği | E-posta aboneliğine eklenmiş bir Power BI raporunun tamamının PDF veya PowerPoint kopyası | Rapor | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Background |
| 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 dışarı aktarma REST API'si kullanılarak dışarı aktarılan bir Power BI raporu. | Rapor | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Background |
| İşleme | Power BI sayfalandırılmış raporu, sayfalandırılmış raporu dosyaya dışa aktarma REST API'si ile dışa aktarıldı. | Sayfalandırılmış rapor | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Background |
| İşleme | Power BI hizmeti'de görüntülenen bir Power BI sayfalandırılmış raporu | Sayfalandırılmış rapor | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Etkileşimli |
| Web modelleme okuması | Anlam modeli web modelleme kullanıcı deneyiminde veri modeli okuma işlemi | Anlamsal model | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Etkileşimli |
| Web modelleme yazma | Anlam modeli web modelleme kullanıcı deneyiminde veri modeli yazma işlemi | Anlamsal model | Power BI Kapasite Kullanımı (CU) | Etkileşimli |
| XMLA okuma | Sorgular ve bulmalar için kullanıcı tarafından başlatılan XMLA okuma işlemleri | Anlamsal model | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Etkileşimli |
| XMLA yazma | Modeli değiştiren arka plan XMLA yazma işlemi | Anlamsal model | Power BI Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Power BI betik görseli yürütme | Power BI raporunun işlenmesiyle tetiklenen R ve Py görselleri çalıştırılır. | Power BI betik raporu | Spark bellek için iyileştirilmiş kapasite (CU) | Etkileşimli |
Gerçek Zamanlı Analiz
Real-Time Intelligence deneyimi, Eventstream, Fabric olayları ve KQL Veritabanı ve KQL Querysetiçin işlemler içerir.
Olay Akışı
Eventstream için tüketim oranlarını Microsoft Fabric Eventstreamiçin kapasite tüketimini izleme bölümünde bulabilirsiniz.
| Operasyon | Açıklama | Madde | Azure faturalama ölçer | Tür |
|---|---|---|---|---|
| Saatlik Olay Akışı | Düz şarj | Olay Akışı | Etkinlik Akışı Kapasite Kullanımı CU | Background |
| GB başına Olay Akışı Veri Trafiği | Varsayılan ve türetilmiş akışlarda veri girişi & çıkış hacmi (24 saat bekletme içerir) | Olay Akışı | Olay Akışı Veri Trafiği Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Saatlik Olay Akışı İşlemcisi | İşlemci tarafından kullanılan bilgi işlem kaynakları | Olay Akışı | Etkinlik Akışı İşlemcisi Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Sanal Çekirdek Saati Başına Etkinlik Akışı Bağlayıcıları | Bağlayıcılar tarafından kullanılan bilgi işlem kaynakları | Olay Akışı | Olay Akışı Bağlayıcısı Kapasite Kullanımı CU | Background |
Doku olayları
Fabric olaylarının tüketim oranlarını Microsoft Fabric ve Azure olay kapasitesi tüketiminde bulabilirsiniz.
| Operasyon | Açıklama | Öğe | Azure faturalama sayacı | Tür |
|---|---|---|---|---|
| Olay İşlemleri | Yayımlama, teslim ve filtreleme işlemleri | Birden çok | Gerçek Zamanlı Zeka - Olay İşlemleri | Background |
| Olay Dinleyicisi | Olay dinleyicisinin kesintisiz çalışma süresi | Birden çok | Gerçek Zamanlı Zeka – Olay Dinleyicisi ve Uyarı | Background |
KQL Veritabanı ve KQL Sorgu Kümesi
KQL Veritabanı tüketiminde KQL Veritabanı tüketim oranlarını bulabilirsiniz.
| Operasyon | Açıklama | Öğe | Azure faturalama sayacı | Tür |
|---|---|---|---|---|
| Eventhouse UpTime | Eventhouse'un etkin olduğu sürenin ölçüsü | Eventhouse | Eventhouse Kapasite Kullanım Oranı CU | Etkileşimli |
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 | Öğe | Azure faturalama sayacı | Tür |
|---|---|---|---|---|
| Lakehouse operasyonları | Lakehouse gezgininde kullanıcılar tabloyu önizler. | Göl Evi | Spark Bellek için İyileştirilmiş Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Lakehouse tablo yükleme | Kullanıcılar Lakehouse gezgininde delta tablosunu yükler | Göl kenarındaki ev | Spark Hafıza İyileştirilmiş Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Notebook çalıştırma | Not defteri kullanıcılar tarafından el ile çalıştırılır | Defter | Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Not defteri HC çalıştırması | Yüksek eşzamanlı Spark oturumunda çalışan not defteri | Not Defteri | Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Zamanlanmış Notebook çalıştırma | Zamanlanmış not defteri olayları tarafından tetiklenen not defteri çalıştırması | Not Defteri | Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Notebook çalışma hattı çalıştırması | İşlem hattı tarafından tetiklenen not defteri çalıştırması | Not Defteri | Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Not Defteri VS Code çalıştırması | Not defteri VS Code'da çalışır. | Dizüstü Bilgisayar | Spark Bellek İyileştirilmiş Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Spark işi çalıştırma | Kullanıcı gönderimi tarafından başlatılan Spark toplu iş çalıştırmaları | Spark İş Tanımı | Spark Bellek Optimize Edilmiş Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Zamanlanmış Spark işi çalışması | Defter zamanlanmış olayları tarafından tetiklenen toplu iş çalışmaları | Spark İş Tanımı | Spark Bellek için İyileştirilmiş Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Spark iş hattı çalıştırma işlemi | İşlem hattı tarafından tetiklenen toplu iş görevleri | Spark İş Tanımı | Spark Bellek Optimizasyonlu Kapasite Kullanımı CU | Background |
| Spark işi VS Code çalışması | VS Code'dan gönderilen Spark iş tanımı | Spark İş Tanımı | Spark Bellek için İyileştirilmiş Kapasite Kullanımı CU | Background |