Identificar problemas de rendimiento

Transformar y analizar datos con Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Capacidades de Fabric

 

Diagrama que muestra Fabric sobre OneLake (almacenamiento) y la capacidad de cómputo, destacando la capacidad de cómputo

Transformar y analizar datos con Microsoft Fabric

Capacidades de Fabric

  Diagrama que muestra elementos de Fabric sobre OneLake y la capacidad de cómputo, destacando el aumento de capacidad

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SKU de Fabric

  • Las SKU de Fabric van de F2 a F2048.
  • A mayor número, más potencia de cómputo.
  • Se pueden comparar con v-cores de Power BI como referencia.

Tabla con las distintas SKU de Azure Fabric, desde la más pequeña F2 hasta la mayor F2048

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Retos al dimensionar recursos

Diagrama que muestra el agotamiento de los recursos de cómputo de una capacidad de Fabric

  • Recursos subestimados
  • Agotar el cómputo provoca bajo rendimiento
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Retos al dimensionar recursos

Diagrama que muestra el agotamiento de los recursos de cómputo de una capacidad de Fabric

  • Recursos sobreestimados
  • Recursos ociosos elevan los costes
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Gestión automática de recursos

  • Bursting

Gráfico de barras que ilustra el bursting: un pico de carga que supera temporalmente el límite de la capacidad

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Gestión automática de recursos

  • Bursting
  • Smoothing

Gráfico de barras que ilustra el smoothing: un pico de carga se reparte en más tiempo para no exceder el límite

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Gestión automática de recursos

  • Bursting
  • Smoothing
  • Throttling

Gráfico de barras que ilustra el throttling: se rechazan varias solicitudes que excederían el límite de capacidad

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Supervisar el uso de la capacidad

Captura de la página de descarga de la aplicación Microsoft Fabric Capacity Metrics

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App Fabric Capacity Metrics

  • Uso de cómputo en el tiempo (CU%)
  • Tiempo de procesamiento
  • Operaciones/hora
  • Usuarios/hora

Captura de la aplicación Fabric Capacity Metrics con gráficos de CU, duración, número de operaciones y usuarios

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Supervisar el uso de la capacidad

  • Uso de cómputo en el tiempo (CU%)
  • Tiempo de procesamiento
  • Operaciones/hora
  • Usuarios/hora
  • Throttling

Captura de la app Fabric Capacity Metrics mostrando el gráfico de Throttling

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Supervisar el uso de la capacidad

  • Uso de cómputo en el tiempo (CU%)
  • Tiempo de procesamiento
  • Operaciones/hora
  • Usuarios/hora
  • Throttling
  • Métricas por elemento

Captura de la app Fabric Capacity Metrics con la matriz por elemento y operación

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Supervisar el uso de la capacidad

  • Uso de cómputo en el tiempo (CU%)
  • Tiempo de procesamiento
  • Operaciones/hora
  • Usuarios/hora
  • Throttling
  • Métricas por elemento
  • Almacenamiento

Captura de la app Fabric Capacity Metrics mostrando el uso de almacenamiento

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Monitoring hub

  • Vista más detallada que la app Capacity Metrics
    • App Capacity Metrics: foco en consumo agregado de recursos en el tiempo
    • Monitoring hub: foco en tiempos de ejecución de actividades individuales

 

Iconos que representan pipelines, dataflows, lakehouses, notebooks, modelos semánticos y trabajos de Spark

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Monitoring hub

Captura del Monitoring hub con una lista de notebooks, dataflows y otros elementos de Fabric

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¡Vamos a practicar!

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