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).
The Microsoft Fabric Capacity Metrics app's compute page provides an overview of your capacity's performance and lists Fabric operations that consume compute resources.
В этой статье перечисляются эти операции в зависимости от опыта и объясняется, как они потребляют ресурсы в Fabric.
Интерактивные и фоновые операции
Microsoft Fabric divides operations into two types, interactive and background. В этой статье перечислены эти операции и объясняется различие между ними.
Interactive operations
On-demand requests and operations that can be triggered by user interactions with the UI, such as data model queries generated by report visuals, are classified as interactive operations. 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.
Background operations
Longer running operations such as semantic model or dataflow refreshes are classified as background operations. 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:
Operation – The name of the operation. Отображается в приложении метрик емкости Microsoft Fabric.
Description – A description of the operation.
Item – The item that this operation can apply to. Отображается в приложении метрик емкости Microsoft Fabric.
Счетчик начисления платы Azure — имя счетчика в счете Azure, показывающее использование для этой операции.
Type – Lists the type of the operation. Operations are classified as interactive or background operations.
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. Changes shall be effective on the date stated in Microsoft's Release Notes or Microsoft Fabric blog. 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 |
Агент данных в Fabric
Data agent operations are listed in this table. 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 |
|---|---|---|---|---|
| AI query | Затраты на вычисления, связанные с входными запросами и завершением выходных данных | LlmPlugin | Copilot и ИИ | Background |
Data Factory
The Data Factory experience contains operations for Dataflows Gen2 and Pipelines.
Dataflows Gen2
Вы можете найти тарифы потребления для потоков данных 2-го поколения в Dataflow Gen2 pricing for Data Factory in Microsoft Fabric.
| Operation | Description | Item | Счетчик биллинга Azure | Type |
|---|---|---|---|---|
| Обновление потока данных 2-го поколения | Затраты на вычисления, связанные с операцией обновления потока данных 2-го поколения | Dataflow Gen2 | 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
Вы можете найти нормы потребления для конвейеров данных в разделе Цены на конвейеры данных 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 действия конвейера данных Data Factory | 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 |
|---|---|---|---|---|
| SQL Usage | 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 |
|---|---|---|---|---|
| Warehouse Query | 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 |
| 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. | OneLake Storage | OneLake Storage | 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 |
|---|---|---|---|---|
| Model Endpoint | TBD | ML model | 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
The term Semantic model replaces the term dataset. 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 |
| Background query | Запросы на обновление плиток и создание снимков отчета | Semantic model | Использование емкости Power BI (CU) | Background |
| Dataflow DirectQuery | Подключение непосредственно к потоку данных без необходимости импорта данных в семантику модели | Dataflow Gen1 | Использование емкости Power BI (CU) | Interactive |
| Dataflow refresh | Обновление фонового потока данных по запросу или запланированное обновление фонового потока данных, выполняемое службой или с помощью REST API. | Dataflow Gen1 | 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 | Semantic model | Использование емкости Power BI (CU) | Background |
| Запланированное обновление семантической модели | Запланированное обновление фоновой семантической модели, выполняемое службой, REST API или общедоступными конечными точками XMLA | Semantic model | Использование емкости Power BI (CU) | Background |
| Полная подписка на отчеты по электронной почте | A PDF or PowerPoint copy of an entire Power BI report, attached to an email subscription | Report | Использование емкости Power BI (CU) | Background |
| Interactive query | 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. | Semantic model | 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 | Paginated report | Использование емкости Power BI (CU) | Background |
| Render | Отчет с разбивкой на страницы Power BI, просматриваемый в службе Power BI | Paginated report | Использование емкости Power BI (CU) | Interactive |
| Чтение о веб-моделировании | Операция чтения модели данных в пользовательском интерфейсе веб-моделирования семантической модели | Semantic model | Использование емкости Power BI (CU) | Interactive |
| Запись данных веб-моделирования | Операция записи модели данных в пользовательском интерфейсе веб-моделирования семантической модели | Semantic model | Использование емкости Power BI (CU) | Interactive |
| XMLA read | Операции чтения XMLA, инициированные пользователем, для выполнения запросов и поиска. | Semantic model | Использование емкости Power BI (CU) | Interactive |
| XMLA write | Фоновая операция записи XMLA, которая изменяет модель | Semantic model | 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 |
Real-Time Intelligence
Интерфейс аналитики Real-Time содержит операции для событий Azure и Fabric, построителя цифровых двойников (предварительная версия), Eventstream и базы данных KQL и набора запросов KQL.
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 |
|---|---|---|---|---|
| Event Operations | Операции публикации, доставки и фильтрации | Multiple | Аналитика в режиме реального времени — управление событиями | Background |
| Event Listener | 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 рабочих процессов построителя цифровых двойников по требованию 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 | Flat charge | 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 |
|---|---|---|---|---|
| Eventhouse UpTime | Мера времени активности Eventhouse | Eventhouse | Использование емкости Eventhouse | Background |
Spark
Два виртуальных ядра Spark (единица вычислительной мощности для Spark) равны одному единице емкости (CU). To understand how Spark operations consume CUs, refer to spark pools.
| Operation | Description | Item | Счетчик биллинга Azure | Type |
|---|---|---|---|---|
| Lakehouse operations | 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 |
| Notebook run | 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 |
| Shortcut Transformations | Сочетания клавиш, созданные в Lakehouse | Lakehouse | Использование емкости Cединиц оптимизации памяти Spark | Background |