Поделиться через

Операции Fabric

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 вычислений приложения "Метрики емкости Microsoft Fabric" представлен обзор производительности емкости и перечислены операции Fabric, использующие вычислительные ресурсы.

В этой статье перечисляются эти операции в зависимости от опыта и объясняется, как они потребляют ресурсы в Fabric.

Интерактивные и фоновые операции

Microsoft Fabric делит операции на два типа, интерактивный и фоновый режим. 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 выполнения 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 метрик емкости Microsoft Fabric.

  • Описание — описание операции.

  • Элемент — элемент, к которому может применяться эта операция. Отображается в приложении метрик емкости Microsoft Fabric.

  • Счетчик начисления платы Azure — имя счетчика в счете Azure, показывающее 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 фабрики на основе опыта

Этот раздел делится на опыт использования Fabric. Каждый опыт содержит таблицу, которая перечисляет свои операции.

Important

Ставки потребления в любое время изменяются. Корпорация Майкрософт будет использовать разумные усилия для предоставления уведомления по электронной почте или через уведомление о продукте. Изменения должны применяться к дате, указанной в заметках о выпуске Майкрософт или блоге Microsoft Fabric. Если любое изменение скорости потребления рабочей нагрузки Microsoft Fabric существенно увеличивает единицу емкости (CU), необходимую для использования определенной рабочей нагрузки, клиенты могут использовать варианты отмены, доступные для выбранного метода оплаты.

Copilot в системе Fabric

Copilot Операции перечислены в этой таблице. Вы можете найти нормы потребления для Copilot в разделе Copilot потребления.

Operation Description Item Счетчик биллинга Azure Type
Copilot в системе Fabric Затраты на вычисления, связанные с входными запросами и завершением выходных данных Multiple Copilot и ИИ Background
Функции ИИ Консолидация использования функций ИИ Fabric и вызовов Службы OpenAI Azure (с помощью REST API, пакета SDK для Python и SynapseML), инициированных из записных книжек и потоков данных 2-го поколения Multiple Copilot и ИИ Background
Службы искусственного интеллекта Сообщает об использовании служб ИИ Azure в Fabric, включая анализ текста и Azure AI Translator Multiple 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 Счетчик биллинга Azure 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

Вы можете найти тарифы потребления для потоков данных 2-го поколения в Dataflow Gen2 pricing for Data Factory in Microsoft Fabric.

Note

По состоянию на октябрь 2025 года название операции Dataflow Gen2 Refresh было переименовано в Dataflow Gen2 Run Queries.

Operation Description Item Счетчик биллинга Azure 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

Показатели потребления конвейеров можно найти в ценах на конвейеры для фабрики данных в Microsoft Fabric.

Operation Description Item Счетчик биллинга Azure 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

Единица емкости One Fabric = 0,383 виртуальных ядер базы данных SQL.

Operation Description Item Счетчик выставления счетов Azure 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 использовании мощности в Microsoft Fabric (CU) Interactive
Выделенное хранилище SQL Динамически выделенное место хранения для базы данных SQL в Fabric, используемое для хранения таблиц, индексов, журналов транзакций и метаданных. Полностью интегрирована с OneLake. Database Хранимые данные хранилища SQL Background

Data Warehouse

Одно ядро хранилища данных Fabric (единица вычислений для хранилища данных) эквивалентно двум единицам емкости Fabric (ЦС).

Operation Description Item Счетчик биллинга Azure Type
Запрос к хранилищу Рассчитайте стоимость всех инструкций T-SQL, созданных пользователем, и сгенерированных системой в хранилище данных. Warehouse Использование емкости хранилища данных 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 Использование емкости хранилища данных Background

API Фреймворка 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 Счетчик биллинга Azure 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 функций пользовательских данных Fabric 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 Счетчик биллинга Azure 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. В фоновом режиме Fabric запускает и управляет базовой контейнерной инфраструктурой для размещения вашей модели.

Operation Description Item Счетчик биллинга Azure 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 Счетчик выставления счетов Azure 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 CU эквивалентны одному v-core Power BI.

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 Счетчик биллинга Azure Type
Искусственный интеллект (ИИ) Оценка функции ИИ AI Использование емкости Power BI (CU) Interactive
Фоновый запрос Запросы на обновление плиток и создание снимков отчета Семантическая модель Использование емкости Power BI (CU) Background
DirectQuery для потока данных Подключение непосредственно к потоку данных без необходимости импорта данных в семантику модели Поток данных 1-го поколения Использование емкости Power BI (CU) 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 Использование емкости Power BI (CU) Background
Обновление семантической модели по запросу Фоновое обновление семантической модели, инициированное пользователем, с помощью служб, REST API или общедоступных конечных точек XMLA Семантическая модель Использование емкости Power BI (CU) Background
Запланированное обновление семантической модели Запланированное обновление фоновой семантической модели, выполняемое службой, REST API или общедоступными конечными точками XMLA Семантическая модель Использование емкости Power BI (CU) Background
Полная подписка на отчеты по электронной почте Копия всего отчета Power BI в формате PDF или PowerPoint, включенная в подписку электронной почты Report Использование емкости Power BI (CU) 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 Использование емкости Power BI (CU) Interactive
PublicApiExport Отчет Power BI, экспортированный с использованием REST API экспорт отчета в файл Report Использование емкости Power BI (CU) Background
Render Отчет с разбивкой на страницы Power BI, экспортированный с помощью REST API экспорт разбитого на страницы отчета в файл Отчет с разбивкой на страницы Использование емкости Power BI (CU) Background
Render Отчет с разбивкой на страницы Power BI, просматриваемый в службе Power BI Отчет с разбивкой на страницы Использование емкости Power BI (CU) Interactive
Чтение о веб-моделировании Операция чтения модели данных в пользовательском интерфейсе веб-моделирования семантической модели Семантическая модель Использование емкости Power BI (CU) Interactive
Запись данных веб-моделирования Операция записи модели данных в пользовательском интерфейсе веб-моделирования семантической модели Семантическая модель Использование емкости Power BI (CU) Interactive
Чтение XMLA Операции чтения XMLA, инициированные пользователем, для выполнения запросов и поиска. Семантическая модель Использование емкости Power BI (CU) Interactive
Запись XMLA Фоновая операция записи XMLA, которая изменяет модель Семантическая модель Использование емкости Power BI (CU) Background
Визуальное выполнение скриптов Power BI Визуализации R и Py запускаются при рендеринге отчета Power BI. 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, событий Azure и Fabric, построителя цифровых двойников (предварительная версия),потока событий и базы данных KQL и набора запросов KQL.

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 Счетчик биллинга Azure Type
Запросы запуска детектора аномалий Интерактивный анализ и непрерывный мониторинг ДетекторАномалий Средство обнаружения аномалий запрашивает использование емкости CU Background

События Azure и Fabric

Вы можете найти показатели потребления для событий Azure и Fabric в потреблении емкости событий Azure и Fabric.

Operation Description Item Счетчик биллинга Azure 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 Счетчик биллинга Azure 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

Вы можете найти нормы потребления для Eventstream в мониторинге потребления емкости для Microsoft Fabric Eventstream.

Operation Description Item Счетчик биллинга Azure 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 Счетчик биллинга Azure 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 Счетчик биллинга Azure 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

Связанный контент

  • Last updated on