Individuare i problemi di prestazioni

Trasforma e analizza i dati con Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Capacità di Fabric

Diagramma che mostra Fabric basato su archiviazione OneLake e capacità di calcolo, con enfasi sulla capacità di calcolo

Diagramma che mostra gli elementi Fabric basati su archiviazione OneLake e capacità di calcolo, con enfasi sull’aumento della capacità di calcolo

Tabella con le varie SKU Azure di Fabric disponibili, dalla più piccola F2 alla più grande F2048

Diagramma che mostra l’esaurimento delle risorse di calcolo di una capacità Fabric

Diagramma che mostra l’esaurimento delle risorse di calcolo di una capacità Fabric

Grafico a barre che illustra il bursting: un picco di carico che supera temporaneamente il limite impostato per la capacità

Grafico a barre che illustra lo smoothing: un picco di carico viene distribuito su un periodo più lungo così da non superare il limite di capacità

Grafico a barre che illustra il throttling: più richieste che supererebbero il limite di capacità vengono rifiutate

Screenshot della pagina di download dell’app Microsoft Fabric Capacity Metrics

Screenshot di una sezione dell’app Fabric Capacity Metrics con i grafici su uso CU, durata, numero di operazioni e utenti

Screenshot di una sezione dell’app Fabric Capacity Metrics con il grafico del throttling

Screenshot di una sezione dell’app Fabric Capacity Metrics con la matrice per elemento e operazione

Screenshot di una sezione dell’app Fabric Capacity Metrics con l’uso dell’archiviazione

Vista più dettagliata rispetto all’app Capacity Metrics
- App Capacity Metrics: focus su consumo aggregato nel tempo
- Monitoring hub: focus sui tempi di esecuzione delle singole attività

Icone che rappresentano pipeline, dataflow, lakehouse, notebook, modelli semantici e job Spark

Screenshot del Monitoring hub con un elenco di notebook, dataflow e altri elementi Fabric

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