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 yükseldikçe işlem gücü artar.
Referans olarak Power BI v-core’larıyla karşılaştırılabilir.
Kaynak boyutlandırma zorlukları
Eksik tahmin edilen kaynaklar
Tükenen hesaplama kaynakları düşük performansa yol açar
Kaynak boyutlandırma zorlukları
Aşırı tahmin edilen kaynaklar
Kullanılmayan hesaplama kaynakları daha yüksek maliyete yol açar
Otomatik kaynak yönetimi
Patlama (Bursting)
Otomatik kaynak yönetimi
Patlama (Bursting)
Düzleştirme (Smoothing)
Otomatik kaynak yönetimi
Patlama (Bursting)
Düzleştirme (Smoothing)
Kısıtlama (Throttling)
Kapasite kullanımını izleme
Fabric Capacity Metrics uygulaması
Zaman içinde hesaplama kullanımı (CU%)
İşleme süresi
Saatlik işlem sayısı
Saatlik kullanıcı sayısı
Kapasite kullanımını izleme
Zaman içinde hesaplama kullanımı (CU%)
İşleme süresi
Saatlik işlem sayısı
Saatlik kullanıcı sayısı
Kısıtlama (Throttling)
Monitoring hub
Fabric Capacity Metrics uygulamasından daha ayrıntılı görünüm
Capacity Metrics uygulaması:
Zaman içindeki toplam kaynak tüketimine odaklanır
Monitoring hub:
Tekil etkinliklerin yürütme süresine odaklanır
Kapasite kullanımını izleme
Zaman içinde hesaplama kullanımı (CU%)
İşleme süresi
Saatlik işlem sayısı
Saatlik kullanıcı sayısı
Kısıtlama (Throttling)
Öğeye göre metrikler
Depolama
Monitoring hub
Capacity Metrics uygulamasından daha ayrıntılı görünüm
Capacity Metrics uygulaması:
Zaman içindeki toplam kaynak tüketimine odaklanır
Monitoring hub:
Tekil etkinliklerin yürütme süresine odaklanır
Monitoring hub
Hadi pratik yapalım!
Microsoft Fabric ile Verileri Dönüştür ve Analiz Et
Preparing Video For Download...