Identificando problemas de desempenho

Transforme e analise dados com o Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Capacidades do Fabric

Diagrama mostrando o Fabric apoiado pelo armazenamento OneLake e pela capacidade de computação, destacando a capacidade de computação

Capacidades do Fabric

Diagrama mostrando itens do Fabric apoiados pelo armazenamento OneLake e pela capacidade de computação, destacando o aumento da capacidade de computação

SKUs do Fabric

SKUs do Fabric vão de F2 a F2048.
Quanto maior o número, maior o poder de computação.
Podem ser comparadas aos v-cores do Power BI como referência.

Tabela listando as várias SKUs do Azure para Fabric, da menor F2 à maior F2048

Desafios de dimensionamento de recursos

Diagrama mostrando os recursos de computação de uma capacidade do Fabric sendo esgotados

Recursos subdimensionados
Esgotar computação leva a baixo desempenho

Desafios de dimensionamento de recursos

Diagrama mostrando os recursos de computação de uma capacidade do Fabric sendo esgotados

Recursos superdimensionados
Computação ociosa aumenta custos

Gerenciamento automático de recursos

Bursting

Gráfico de barras ilustrando o conceito de bursting: um pico de carga que ultrapassa temporariamente o limite definido para a capacidade

Gerenciamento automático de recursos

Bursting
Smoothing

Gráfico de barras ilustrando o conceito de smoothing: um pico de carga é distribuído por mais tempo para não exceder o limite de capacidade

Gerenciamento automático de recursos

Bursting
Smoothing
Throttling

Gráfico de barras ilustrando o conceito de throttling: várias solicitações que excederiam o limite de capacidade são rejeitadas

Monitorando o uso da capacidade

Captura de tela da página de download do aplicativo Microsoft Fabric Capacity Metrics

Aplicativo Fabric Capacity Metrics

Uso de computação ao longo do tempo (CU%)
Tempo de processamento
Número de operações/hora
Número de usuários/hora

Captura de tela de parte do aplicativo Fabric Capacity Metrics mostrando os gráficos de uso de CU, duração, número de operações e número de usuários

Monitorando o uso da capacidade

Uso de computação ao longo do tempo (CU%)
Tempo de processamento
Número de operações/hora
Número de usuários/hora
Throttling

Captura de tela de parte do aplicativo Fabric Capacity Metrics mostrando o gráfico de Throttling

Monitorando o uso da capacidade

Uso de computação ao longo do tempo (CU%)
Tempo de processamento
Número de operações/hora
Número de usuários/hora
Throttling
Métricas por item

Captura de tela de parte do aplicativo Fabric Capacity Metrics mostrando a matriz por item e operação

Monitorando o uso da capacidade

Uso de computação ao longo do tempo (CU%)
Tempo de processamento
Número de operações/hora
Número de usuários/hora
Throttling
Métricas por item
Armazenamento

Captura de tela de parte do aplicativo Fabric Capacity Metrics mostrando o uso de armazenamento

Monitoring hub

Visão mais detalhada que o Capacity Metrics app
- Capacity Metrics app: Foco no consumo agregado de recursos ao longo do tempo
- Monitoring hub: Foco no tempo de execução de atividades individuais

Ícones representando pipelines, dataflows, lakehouses, notebooks, modelos semânticos e jobs spark

Monitoring hub

Captura de tela do Monitoring hub mostrando uma lista de notebooks, dataflows e outros itens do Fabric

Vamos praticar!

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