Repérer les problèmes de performance

Transformer et analyser des données avec Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Capacités Fabric

 

Schéma montrant Fabric reposant sur le stockage OneLake et la capacité de calcul, avec la capacité de calcul mise en évidence

Transformer et analyser des données avec Microsoft Fabric

Capacités Fabric

  Schéma montrant les éléments Fabric reposant sur le stockage OneLake et la capacité de calcul, avec la capacité de calcul augmentée

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SKU Fabric

  • Les SKU Fabric vont de F2 à F2048.
  • Plus le nombre est élevé, plus la puissance de calcul est grande.
  • Référence possible : v-cœurs Power BI.

Tableau des SKU Azure Fabric, du plus petit F2 au plus grand F2048

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Défis d'ajustement des ressources

Schéma montrant l'épuisement des ressources de calcul d'une capacité Fabric

  • Ressources sous-estimées
  • L'épuisement des ressources de calcul dégrade la performance
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Défis d'ajustement des ressources

Schéma montrant l'épuisement des ressources de calcul d'une capacité Fabric

  • Ressources surestimées
  • Des ressources de calcul inutilisées augmentent les coûts
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Gestion automatique des ressources

  • Rafale (bursting)

Histogramme illustrant la notion de rafale : une pointe de charge qui dépasse temporairement la limite de capacité

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Gestion automatique des ressources

  • Rafale (bursting)
  • Lissage (smoothing)

Histogramme illustrant la notion de lissage : une pointe de charge est étalée pour ne pas dépasser la capacité

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Gestion automatique des ressources

  • Rafale (bursting)
  • Lissage (smoothing)
  • Limitation (throttling)

Histogramme illustrant la notion de limitation : plusieurs requêtes dépassant la capacité sont rejetées

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Suivi de l'usage de la capacité

Capture de la page de téléchargement de l'application Microsoft Fabric Capacity Metrics

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Application Fabric Capacity Metrics

  • Utilisation du calcul dans le temps (CU %)
  • Durée de traitement
  • Nombre d'opérations/heure
  • Nombre d'utilisateurs/heure

Capture d'écran de l'application Fabric Capacity Metrics montrant les graphiques CU, durée, opérations et utilisateurs

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Suivi de l'usage de la capacité

  • Utilisation du calcul dans le temps (CU %)
  • Durée de traitement
  • Nombre d'opérations/heure
  • Nombre d'utilisateurs/heure
  • Limitation (throttling)

Capture d'écran de l'application Fabric Capacity Metrics montrant le graphique de limitation

Transformer et analyser des données avec Microsoft Fabric

Suivi de l'usage de la capacité

  • Utilisation du calcul dans le temps (CU %)
  • Durée de traitement
  • Nombre d'opérations/heure
  • Nombre d'utilisateurs/heure
  • Limitation (throttling)
  • Mesures par élément

Capture d'écran de l'application Fabric Capacity Metrics montrant la matrice par élément et opération

Transformer et analyser des données avec Microsoft Fabric

Suivi de l'usage de la capacité

  • Utilisation du calcul dans le temps (CU %)
  • Durée de traitement
  • Nombre d'opérations/heure
  • Nombre d'utilisateurs/heure
  • Limitation (throttling)
  • Mesures par élément
  • Stockage

Capture d'écran de l'application Fabric Capacity Metrics montrant l'utilisation du stockage

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Centre de surveillance (Monitoring hub)

  • Vue plus détaillée que l'application Capacity Metrics
    • Capacity Metrics app : Met l'accent sur la consommation agrégée des ressources dans le temps
    • Monitoring hub : Met l'accent sur la durée d'exécution des activités individuelles

 

Icônes représentant des pipelines, des flux de données, des lacs de données, des carnets, des modèles sémantiques et des tâches Spark

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Centre de surveillance (Monitoring hub)

Capture d'écran du centre de surveillance affichant une liste de carnets, flux de données et autres éléments Fabric

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Passons à la pratique !

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