Performans sorunlarını belirleme

Microsoft Fabric ile Verileri Dönüştür ve Analiz Et

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Fabric kapasiteleri

 

Fabric kapasiteleri

 

Fabric SKU'ları

• Fabric SKU'ları F2'den F2048'e adlandırılır.
• Sayı arttıkça işlem gücü artar.
• Referans olarak Power BI v-core'larıyla karşılaştırılabilir.

Kaynak boyutlandırma zorlukları

• Eksik tahmin edilen kaynaklar
• İşlem kaynaklarının tükenmesi düşük performansa yol açar

Kaynak boyutlandırma zorlukları

• Fazla tahmin edilen kaynaklar
• Kullanılmayan işlem kaynakları daha yüksek maliyete yol açar

Otomatik kaynak yönetimi

• Taşma (Bursting)

Otomatik kaynak yönetimi

• Taşma (Bursting)
• Düzgünleştirme (Smoothing)

Otomatik kaynak yönetimi

• Taşma (Bursting)
• Düzgünleştirme (Smoothing)
• Kısıtlama (Throttling)

Kapasite kullanımını izleme

Fabric Capacity Metrics uygulaması

• Zaman içinde işlem kullanımı (CU%)
• İşleme süresi
• Saat başına işlem sayısı
• Saat başına kullanıcı sayısı

Kapasite kullanımını izleme

• Zaman içinde işlem kullanımı (CU%)
• İşleme süresi
• Saat başına işlem sayısı
• Saat başına kullanıcı sayısı
• Kısıtlama (Throttling)

Kapasite kullanımını izleme

• Zaman içinde işlem kullanımı (CU%)
• İşleme süresi
• Saat başına işlem sayısı
• Saat başına kullanıcı sayısı
• Kısıtlama (Throttling)
• Öğeye göre metrikler

Kapasite kullanımını izleme

• Zaman içinde işlem kullanımı (CU%)
• İşleme süresi
• Saat başına işlem sayısı
• Saat başına kullanıcı sayısı
• Kısıtlama (Throttling)
• Öğeye göre metrikler
• Depolama

Monitoring hub

• Capacity Metrics uygulamasından daha ayrıntılı görünüm
  • Capacity Metrics uygulaması: Zaman içindeki toplu kaynak tüketimine odaklanır
  • Monitoring hub: Tekil etkinliklerin yürütme süresine odaklanır

 

Monitoring hub

Hadi pratik yapalım!

Microsoft Fabric ile Verileri Dönüştür ve Analiz Et