Identifier les problèmes de performance

Transformer et analyser des données avec Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Capacités Fabric

 

Schéma montrant Fabric reposant sur le stockage OneLake et la capacité de calcul, mettant en avant la capacité de calcul

Transformer et analyser des données avec Microsoft Fabric

Capacités Fabric

  Schéma montrant les éléments Fabric reposant sur le stockage OneLake et la capacité de calcul, mettant en avant l'augmentation de la capacité de calcul

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SKU Fabric

  • Les SKU Fabric vont de F2 à F2048.
  • Plus le nombre est élevé, plus la puissance de calcul est grande.
  • Référence possible : v-cores Power BI.

Tableau listant les différents SKU Azure Fabric disponibles, du plus petit F2 au plus grand F2048

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Enjeux du dimensionnement des ressources

Schéma montrant l'épuisement des ressources de calcul d'une capacité Fabric

  • Ressources sous-estimées
  • L'épuisement des ressources de calcul dégrade les performances
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Enjeux du dimensionnement des ressources

Schéma montrant l'épuisement des ressources de calcul d'une capacité Fabric

  • Ressources surestimées
  • Des ressources de calcul inutilisées augmentent les coûts
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Gestion automatique des ressources

  • Bursting

Histogramme illustrant le « bursting » : un pic de charge dépasse temporairement la limite fixée pour la capacité

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Gestion automatique des ressources

  • Bursting
  • Lissage

Histogramme illustrant le « lissage » : un pic de charge est étalé sur une période plus longue pour ne pas dépasser la limite de capacité

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Gestion automatique des ressources

  • Bursting
  • Lissage
  • Limitation (throttling)

Histogramme illustrant la « limitation » : plusieurs requêtes qui dépasseraient la limite de capacité sont rejetées

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Suivre l'usage de la capacité

Capture d'écran de la page de téléchargement de l'application Microsoft Fabric Capacity Metrics

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Application Fabric Capacity Metrics

  • Utilisation du calcul dans le temps (CU %)
  • Temps de traitement
  • Nombre d'opérations/heure
  • Nombre d'utilisateurs/heure

Capture d'écran d'une partie de l'application Fabric Capacity Metrics montrant les graphiques CU, durée, nombre d'opérations et nombre d'utilisateurs

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Suivre l'usage de la capacité

  • Utilisation du calcul dans le temps (CU %)
  • Temps de traitement
  • Nombre d'opérations/heure
  • Nombre d'utilisateurs/heure
  • Limitation (throttling)

Capture d'écran d'une partie de l'application Fabric Capacity Metrics montrant le graphique de limitation

Transformer et analyser des données avec Microsoft Fabric

Suivre l'usage de la capacité

  • Utilisation du calcul dans le temps (CU %)
  • Temps de traitement
  • Nombre d'opérations/heure
  • Nombre d'utilisateurs/heure
  • Limitation (throttling)
  • Indicateurs par élément

Capture d'écran d'une partie de l'application Fabric Capacity Metrics montrant la matrice par élément et opération

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Suivre l'usage de la capacité

  • Utilisation du calcul dans le temps (CU %)
  • Temps de traitement
  • Nombre d'opérations/heure
  • Nombre d'utilisateurs/heure
  • Limitation (throttling)
  • Indicateurs par élément
  • Stockage

Capture d'écran d'une partie de l'application Fabric Capacity Metrics montrant l'utilisation du stockage

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Monitoring hub

  • Vue plus détaillée que l'application Capacity Metrics
    • Application Capacity Metrics : consommation agrégée de ressources dans le temps
    • Monitoring hub : temps d'exécution des activités individuelles

 

Icônes représentant pipelines, dataflows, lakehouses, notebooks, modèles sémantiques et travaux Spark

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Monitoring hub

Capture d'écran du Monitoring hub affichant une liste de notebooks, dataflows et autres éléments Fabric

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Passons à la pratique !

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