Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Каждый интерфейс в Microsoft Fabric поддерживает уникальные операции. Уровень потребления операции — это то, что преобразует использование исходных метрик опыта в вычислительные единицы (CU).
На странице компьютерной страницы приложения Microsoft Fabric метрики емкости представлен обзор производительности емкости и перечислены Fabric операции, использующие вычислительные ресурсы.
В этой статье перечислены эти операции по опыту и объясняется, как они используют ресурсы в Fabric.
Интерактивные и фоновые операции
Microsoft Fabric делит операции на два типа, interactive и background. В этой статье перечислены эти операции и объясняется различие между ними.
Интерактивные операции
Запросы и операции по запросу, которые могут быть активированы взаимодействием пользователей с пользовательским интерфейсом, такими как запросы модели данных, созданные визуальными элементами отчета, классифицируются как интерактивные операции. Обычно они активируются взаимодействием пользователей с пользовательским интерфейсом. Например, интерактивная операция активируется при открытии отчета или выборе среза в отчете Power BI. Интерактивные операции также можно активировать без взаимодействия с пользовательским интерфейсом, например при использовании SQL Server Management Studio (SSMS) или пользовательского приложения для запуска запроса DAX.
Фоновые операции
Длительные операции, такие как семантическая модель или обновления потока данных, классифицируются как фоновые операции. Их можно активировать вручную пользователем или автоматически без взаимодействия с пользователем. Фоновые операции включают запланированные обновления, интерактивные обновления, обновления на основе REST и операции обновления на основе XMLA. Ожидается, что пользователи не будут ожидать завершения этих операций. Вместо этого они могут вернуться позже, чтобы проверить состояние операций.
Как прочитать этот документ
В каждом опыте есть таблица, в которой перечислены операции со следующими столбцами:
Операция — имя операции. Отображается в приложении Microsoft Fabric Метрики емкости.
Описание — описание операции.
Элемент — элемент, к которому может применяться эта операция. Отображается в приложении Microsoft Fabric Метрики емкости.
Azure счетчик выставления счетов — имя счетчика на счете Azure, отображающее использование для этой операции.
Тип — выводит список типов операции. Операции классифицируются как интерактивные или фоновые операции.
Когда доступны дополнительные сведения о частоте потребления, предоставляется ссылка на документ с этой информацией.
операции Fabric по опыту
Этот раздел разделен на интерфейс Fabric. Каждый опыт содержит таблицу, которая перечисляет свои операции.
Important
Ставки потребления в любое время изменяются. Microsoft будет использовать разумные усилия для предоставления уведомления по электронной почте или через уведомление в продукте. Изменения должны применяться к дате, указанной в блоге Microsoft Release Notes или Microsoft Fabric блог. Если какое-либо изменение Microsoft Fabric коэффициент потребления рабочей нагрузки существенно увеличивает единицы емкости (CU), необходимые для использования определенной рабочей нагрузки, клиенты могут использовать варианты отмены, доступные для выбранного метода оплаты.
Copilot в Fabric
операции Copilot перечислены в этой таблице. Показатели потребления для Copilot можно найти в Copilot потребления.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Copilot в Fabric | Затраты на вычисления, связанные с входными запросами и завершением выходных данных | Multiple | Copilot и ИИ | Background |
| Функции ИИ | Затраты на вычисления, связанные с использованием функций ИИ Fabric и Azure OpenAI Service | Multiple | Copilot и ИИ | Интерактивный, фон |
| Службы искусственного интеллекта | Затраты на вычисления, связанные с использованием служб ИИ Azure в Fabric (Text Analytics и Azure AI Translator) | Notebook | Copilot и ИИ | Background |
Note
Начиная с 17 марта 2026 г. приложение "Метрики емкости" отображает функции ИИ и службы ИИ в виде отдельных операций. Это изменение только для отчетов; базовые показатели потребления не изменяются.
Агент данных в Fabric
Операции агента данных перечислены в этой таблице. В матрице приложения метрик по элементам и операциям операции агента данных перечислены под типом элемента LlmPlugin.
Вы можете найти показатели потребления для агента данных в разделе потребление агента данных.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Запрос искусственного интеллекта | Затраты на вычисления, связанные с входными запросами и завершением выходных данных | LlmPlugin | Copilot и ИИ | Background |
Data Factory
Интерфейс фабрики данных содержит операции для потоков данных 2-го поколения и конвейеров.
Потоки данных 2-го поколения
Тарифы потребления потоков данных 2-го поколения можно найти в Dataflow 2-го поколения для фабрики данных в Microsoft Fabric.
Note
По состоянию на октябрь 2025 года название операции Dataflow Gen2 Refresh было переименовано в Dataflow Gen2 Run Queries.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Запросы запуска потока данных 2-го поколения | Затраты на вычисления, связанные с операцией оценки потока данных 2-го поколения | Поток данных 2-го поколения | Стандартная мощность вычисления потоков данных: использование ЕВ | Background |
| Вычисление потока данных высокого масштаба — запрос конечной точки SQL | Использование, связанное с SQL-конечной точкой постановочного хранилища для обработки данных Gen2. | Warehouse | Использование вычислительных мощностей в потоках данных большого масштаба | Background |
Pipelines
Ставки потребления для конвейеров можно найти в Pipeline цен на фабрику данных в Microsoft Fabric.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| DataMovement | Время, используемое действием копирования в конвейере фабрики данных, разделенное на количество единиц интеграции данных | Pipeline | Потребление емкости перемещения данных CU | Background |
| ActivityRun | Выполнение задания в конвейере фабрики данных | Pipeline | Использование ресурсов оркестрации данных (CU) | Background |
Databases
Одна единица емкости Fabric = 0,383 виртуальных ядер базы данных SQL.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Использование SQL | Вычисления для всех созданных пользователем и системных запросов SQL, изменений и операций обработки данных в базе данных | Database | База данных SQL в накопительном пакете обновления ресурсов Microsoft Fabric | Interactive |
| Выделенное хранилище SQL | Динамически выделенный объем хранилища для базы данных SQL в Fabric, используемый для хранения таблиц, индексов, журналов транзакций и метаданных. Полностью интегрирована с OneLake. | Database | Хранимые данные хранилища SQL | Background |
Data Warehouse
Одно Fabric Data Warehouse ядро (единица вычислений для Data Warehouse) эквивалентно двум Fabric единицам емкости (ЦС).
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Запрос к хранилищу | Рассчитайте стоимость всех инструкций T-SQL, созданных пользователем, и сгенерированных системой в хранилище данных. | Warehouse | накопительный пакет обновления Data Warehouse емкости | Background |
| Запрос к конечной точке SQL | Расчет платы за все T-SQL инструкции, созданные пользователем и системой, в конечной точке аналитики SQL на платформе Lakehouse. | Warehouse | накопительный пакет обновления Data Warehouse емкости | Background |
API Fabric для GraphQL
Операции GraphQL состоят из запросов, выполняемых в API для элементов GraphQL клиентами API. Время обработки каждого запроса и ответа GraphQL сообщается в единицах емкости (CU) в секундах со скоростью десяти единиц емкости в час.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Query | Рассчитать плату за все созданные клиентами запросы GraphQL (операции чтения) и мутации (записи) в GraphQL API. | GraphQL | API для использования объема запросов GraphQL | Interactive |
функции пользовательских данных Fabric
операции Fabric функции пользовательских данных состоят из запросов, инициированных порталом Fabric, другими артефактами Fabric или клиентскими приложениями. Каждая операция взимает плату за выполнение функции, внутреннее хранилище метаданных функции в OneLake и связанные операции чтения и записи в OneLake.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Выполнение функций пользовательских данных | Плата за выполнение функции внутри элемента функций пользовательских данных. Эта операция приводит к выполнению функции после запроса на портале Fabric, другого элемента Fabric или внешнего приложения. | Функции пользовательских данных | Выполнение функции пользовательских данных (CU/s) | Interactive |
| Тест портала функций данных пользователя | Расчет платы за тестовое выполнение функции внутри элемента функций пользовательских данных. Эта операция приводит к тестированию функции в режиме разработки во время тестового сеанса. Тестовый сеанс имеет минимальную продолжительность 15 минут. | Функции пользовательских данных | Выполнение функции пользовательских данных (CU/s) | Interactive |
| Статическое хранилище функций данных пользователей | Статическое хранение метаданных внутренней функции в учетной записи OneLake, управляемой службой. Это вычисляется с учетом сжатого размера метаданных элемента функций пользовательских данных. Это стоимость создания элементов пользовательских функций данных, даже если они не используются. | Хранилище OneLake | Хранилище OneLake | Background |
| Функционалы данных пользователей: чтение статического хранилища | Операция чтения метаданных внутренних функций, хранящихся в учетной записи OneLake, которая управляется службой. Эта операция выполняется каждый раз, когда функция выполняется после периода бездействия. | Операции чтения OneLake | Операции чтения OneLake | Background |
| Функции работы с пользовательскими данными: статическая запись в хранилище | Записывает и обновляет метаданные внутренней функции, хранящиеся в управляемой системой учетной записи OneLake. Эта операция выполняется каждый раз при публикации элемента пользовательских функций данных. | Операции записи OneLake | Операции записи OneLake | Background |
| Функции данных пользователя Статическое хранилище Итеративное чтение | Операции чтения метаданных внутренней функции, хранящихся в учетной записи OneLake, управляемой службой. Эта операция выполняется при каждом перечислении функций пользовательских данных. | Итеративные операции чтения в OneLake | Итеративные операции чтения в OneLake | Background |
| Функции данных пользователей Статическое хранилище Другие операции | Операции хранения, связанные с метаданными различных функций в учетной записи OneLake, управляемой службой. | Другие операции OneLake | Другие операции OneLake | Background |
Конечная точка модели машинного обучения
Документация по конечной точке модели машинного обучения позволяет беспрепятственно предоставлять прогнозы в режиме реального времени. За кулисами Fabric запускает базовую инфраструктуру контейнеров и управляет ею для размещения модели.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Конечная точка модели | TBD | Модель машинного обучения | Использование емкости конечной точки модели машинного обучения | Background |
OneLake
Операции вычислений One Lake представляют транзакции, выполняемые в элементах One Lake. Скорость потребления для каждой операции зависит от типа. Дополнительные сведения см. в статье о потреблении One Lake.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| OneLake Read через перенаправление | OneLake Read через перенаправление | Multiple | Емкость использования операций чтения OneLake CU | Background |
| Чтение OneLake через прокси | Чтение OneLake через прокси | Multiple | Операции чтения в OneLake через API с использованием вычислительных единиц (CU) емкости. | Background |
| OneLake Write через перенаправление | OneLake Write через перенаправление | Multiple | Использование емкости операций записи OneLake CU | Background |
| Запись в OneLake через прокси-сервер | Запись в OneLake через прокси-сервер | Multiple | Операции записи OneLake через API использования емкости CU | Background |
| Итеративная запись OneLake через перенаправление | Итеративная запись OneLake через перенаправление | Multiple | Итеративные операции записи в OneLake | Background |
| Итеративное чтение OneLake через перенаправление | Итеративное чтение OneLake через перенаправление | Multiple | Емкость использования CU для итеративных операций чтения в OneLake | Background |
| Другие операции OneLake | Другие операции OneLake | Multiple | OneLake Другие Операции Использование Емкости CU | Background |
| Другие операции OneLake посредством перенаправления | Другие операции OneLake посредством перенаправления | Multiple | OneLake другие операции через API с использованием емкости CU | Background |
| Итеративная запись через прокси-сервер в OneLake | Итеративная запись через прокси-сервер в OneLake | Multiple | Операции итеративной записи OneLake через API с использованием CU пропускной способности | Background |
| Итеративное чтение OneLake с помощью прокси-сервера | Итеративное чтение OneLake с помощью прокси-сервера | Multiple | Операции итеративного чтения в OneLake через использование объема API (CU) | Background |
| Чтение OneLake BCDR через прокси-сервер | Чтение OneLake BCDR через прокси-сервер | Multiple | Операции чтения OneLake BCDR через использование CU емкости API | Background |
| Запись OneLake BCDR через прокси-сервер | Запись OneLake BCDR через прокси-сервер | Multiple | Операции записи в OneLake BCDR через CU использования емкости API | Background |
| OneLake BCDR — чтение через перенаправление | OneLake BCDR — чтение через перенаправление | Multiple | Использование емкости операций чтения OneLake BCDR | Background |
| Запись в OneLake BCDR через перенаправление | Запись в OneLake BCDR через перенаправление | Multiple | Емкость операций записи OneLake BCDR, используемая CU | Background |
| Итеративное чтение OneLake BCDR с помощью прокси-сервера | Итеративное чтение OneLake BCDR с помощью прокси-сервера | Multiple | Итеративные операции чтения OneLake BCDR с использованием емкости API CU | Background |
| Итеративное считывание OneLake BCDR через перенаправление | Итеративное считывание OneLake BCDR через перенаправление | Multiple | Использование емкости последовательных операций чтения OneLake BCDR CU | Background |
| Итеративная запись в OneLake BCDR через прокси-сервер | Итеративная запись в OneLake BCDR через прокси-сервер | Multiple | Операции итеративной записи BCDR OneLake через API с учетом использования емкости CU | Background |
| Итеративная запись через перенаправление в OneLake BCDR | Итеративная запись через перенаправление в OneLake BCDR | Multiple | Использование емкости итеративных операций записи OneLake BCDR CU | Background |
| Другие операции OneLake BCDR | Другие операции OneLake BCDR | Multiple | OneLake BCDR Использование Емкости Других Операций CU | Background |
| Другие операции BCDR системы OneLake через перенаправление | Другие операции BCDR системы OneLake через перенаправление | Multiple | Другие операции OneLake BCDR через API с использованием CU использования емкости | Background |
Power BI
Использование каждой операции сообщается во времени обработки CU в секундах. Восемь ЦС эквивалентны одному Power BI v-core.
Note
Термин Семантическая модель заменяет термин набор данных. В пользовательском интерфейсе по-прежнему отображается старый термин, пока он не будет полностью заменен.
В настоящее время мы не выставляем счета за визуальные элементы R/Py в Power BI.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Искусственный интеллект (ИИ) | Оценка функции ИИ | AI | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Interactive |
| Фоновый запрос | Запросы на обновление плиток и создание снимков отчета | Семантическая модель | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Background |
| DirectQuery для потока данных | Подключение непосредственно к потоку данных без необходимости импорта данных в семантику модели | Поток данных 1-го поколения | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Interactive |
| Обновление потока данных | Обновление фонового потока данных по запросу или запланированное обновление фонового потока данных, выполняемое службой или с помощью REST API. | Поток данных 1-го поколения | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Background |
| Обновление семантической модели по запросу | Фоновое обновление семантической модели, инициированное пользователем, с помощью служб, REST API или общедоступных конечных точек XMLA | Семантическая модель | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Background |
| Запланированное обновление семантической модели | Запланированное обновление фоновой семантической модели, выполняемое службой, REST API или общедоступными конечными точками XMLA | Семантическая модель | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Background |
| Полная подписка на отчеты по электронной почте | PDF-файл или PowerPoint копия всего отчета Power BI, присоединенная к подписке email | Report | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Background |
| Интерактивный запрос | Запросы, инициированные запросом данных по запросу. Например, загрузка модели при открытии отчета, взаимодействии пользователя с отчетом или запросе набора данных перед отрисовкой. Загрузка семантической модели может быть сообщена как автономная интерактивная операция запроса. | Семантическая модель | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Interactive |
| PublicApiExport | Отчет Power BI, экспортируемый с помощью отчета export в файл REST API | Report | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Background |
| Render | Отчет Power BI с разбивкой на страницы, экспортированный с помощью отчета export с разбивкой на страницы в файл REST API | Отчет с разбивкой на страницы | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Background |
| Render | Отчет с разбивкой на страницы Power BI, просматриваемый в Power BI service | Отчет с разбивкой на страницы | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Interactive |
| Чтение о веб-моделировании | Операция чтения модели данных в пользовательском интерфейсе веб-моделирования семантической модели | Семантическая модель | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Interactive |
| Запись данных веб-моделирования | Операция записи модели данных в пользовательском интерфейсе веб-моделирования семантической модели | Семантическая модель | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Interactive |
| Чтение XMLA | Операции чтения XMLA, инициированные пользователем, для выполнения запросов и поиска. | Семантическая модель | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Interactive |
| Запись XMLA | Фоновая операция записи XMLA, которая изменяет модель | Семантическая модель | накопительный пакет обновления Power BI емкости | Background |
| Power BI визуальное выполнение скриптов | Визуальные элементы R и Py запускаются с помощью отчетов Power BI отрисовки | отчет о скриптах Power BI | Емкость, оптимизированная для памяти Spark (CU) | Interactive |
Аналитика в режиме реального времени
Интерфейс аналитики Real-Time содержит операции для детектора аномалий, Azure и событий Fabricdigital twin builder (preview), Eventstream и KQL Database and KQL Queryset.
Anomaly Detector
Потребительские тарифы для детектора аномалий можно найти в разделе использование ресурсов детектора аномалий и выставление счетов в Real-Time Intelligence.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Запросы запуска детектора аномалий | Интерактивный анализ и непрерывный мониторинг | ДетекторАномалий | Средство обнаружения аномалий запрашивает использование емкости CU | Background |
события Azure и Fabric
Показатели потребления для событий Azure и Fabric можно найти в Azure и Fabric потребления емкости событий.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Управление событиями | Операции публикации, доставки и фильтрации | Multiple | Аналитика в режиме реального времени — управление событиями | Background |
| Прослушиватель событий | Время безотказной работы прослушивателя событий | Multiple | Аналитика в режиме реального времени — прослушиватель событий и оповещение | Background |
Построитель цифровых двойников (предварительная версия)
Вы можете найти показатели потребления для построителя цифровых двойников (предварительная версия) в потреблении емкости, отчетах об использовании и выставлении счетов для конструктора цифровых двойников (предварительная версия).
Note
Метрики для создания цифровых двойников в настоящее время находятся в стадии предварительного просмотра и могут быть изменены.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Операция по созданию цифровых двойников | Использование операций потока построения цифровых двойников по запросу и по расписанию | Конструктор цифровых двойников | Емкость использования операций Digital Twin Builder | Background |
Eventstream
Показатели потребления для eventstream можно найти в потребления емкостиMonitor для Microsoft Fabric Eventstream.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Поток событий в час | Плоская плата | Eventstream | Использование емкости Eventstream CU | Background |
| Трафик данных потока событий на ГБ | Объем входящих и исходящих данных в потоках по умолчанию и производных потоках (включает 24-часовое хранение) | Eventstream | Использование емкости трафика данных в потоке событий CU | Background |
| Процессор потоков событий в час | Вычислительные ресурсы, потребляемые процессором | Eventstream | Процессор потоковой обработки Использование емкости CU | Background |
| Коннекторы потока событий в час на одно виртуальное ядро | Вычислительные ресурсы, потребляемые соединителями | Eventstream | Использование емкости соединителя Eventstream (CU) | Background |
База данных KQL и набор запросов KQL
Показатели потребления базы данных KQL можно найти в потреблении базы данных KQL.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Ивентхаус АпТайм | Мера времени активности Eventhouse | Eventhouse | Использование емкости Eventhouse | Background |
Spark
Два виртуальных ядра Spark (единица вычислительной мощности для Spark) равны одному единице емкости (CU). Сведения о том, как операции Spark используют ЦС, см. в пулах Spark.
| Operation | Description | Item | Azure счетчик выставления счетов | Type |
|---|---|---|---|---|
| Операции Lakehouse | Пользователи просматривают таблицу в обозревателе Lakehouse | Lakehouse | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Загрузка таблицы Lakehouse | Пользователи загружают разностную таблицу в обозревателе Lakehouse | Lakehouse | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Запуск ноутбука | Запуск ноутбука пользователями | Notebook | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Запуск блокнота HC | Блокнот выполняется в сеансе Spark с высокой степенью параллельности. | Notebook | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Запланированный запуск ноутбука | Запуск ноутбука, инициированный запланированными событиями ноутбука | Notebook | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Запуск конвейера ноутбука | Запуск записной книжки осуществляется конвейером | Notebook | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Запуск записной книжки в VS Code | Ноутбук запускается в VS Code. | Notebook | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Запуск задания Spark | Запуски пакетных заданий Spark, инициированные отправкой пользователем | Определение задания Spark | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Запланированное выполнение задания Spark | Запуски пакетных заданий, запускаемых запланированными событиями в записной книжке | Определение задания Spark | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Запуск конвейера заданий Spark | Запуски пакетных заданий, инициированные конвейером | Определение задания Spark | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Запуск задания Spark в среде VS Code | Определение задания Spark, отправленное из VS Code | Определение задания Spark | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Запуск представления "Материализованное озеро" | Пользователи планируют запуски представления "Материализованное озеро" | Lakehouse | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |
| Преобразования сочетаний клавиш | Сочетания клавиш, созданные в Lakehouse | Lakehouse | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |