Виявлення проблем із продуктивністю

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Ємності Fabric

 

Схема, де Fabric спирається на сховище OneLake та обчислювальну ємність, з акцентом на обчислювальну ємність

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Ємності Fabric

  Схема, де елементи Fabric спираються на сховище OneLake та обчислювальну ємність, з акцентом на збільшення обчислювальної ємності

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

SKU Fabric

  • SKU Fabric називаються від F2 до F2048.
  • Чим більше число, тим вища обчислювальна потужність.
  • Для довідки можна порівнювати з v-ядрами Power BI.

Таблиця з переліком доступних Azure SKU для Fabric: від найменшого F2 до найбільшого F2048

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Проблеми з масштабуванням ресурсів

Схема, що показує вичерпання обчислювальних ресурсів ємності Fabric

  • Недооцінені ресурси
  • Вичерпання обчислювальних ресурсів погіршує продуктивність
Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Проблеми з масштабуванням ресурсів

Схема, що показує вичерпання обчислювальних ресурсів ємності Fabric

  • Переоцінені ресурси
  • Незадіяні обчислювальні ресурси збільшують витрати
Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Автоматичне керування ресурсами

  • Bursting

Стовпчикова діаграма, що ілюструє «bursting»: пікове навантаження тимчасово перевищує ліміт ємності

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Автоматичне керування ресурсами

  • Bursting
  • Smoothing

Стовпчикова діаграма, що ілюструє «smoothing»: пікове навантаження розтягується в часі, щоб не перевищити ліміт ємності

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Автоматичне керування ресурсами

  • Bursting
  • Smoothing
  • Throttling

Стовпчикова діаграма, що ілюструє «throttling»: кілька запитів, які перевищують ліміт ємності, відхиляються

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Моніторинг використання ємності

Знімок екрана сторінки завантаження застосунку Microsoft Fabric Capacity Metrics

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Застосунок Fabric Capacity Metrics

  • Використання обчислень у часі (CU%)
  • Час обробки
  • Кількість операцій/год
  • Кількість користувачів/год

Знімок екрана частини застосунку Fabric Capacity Metrics із графіками CU, тривалості, кількості операцій і користувачів

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Моніторинг використання ємності

  • Використання обчислень у часі (CU%)
  • Час обробки
  • Кількість операцій/год
  • Кількість користувачів/год
  • Throttling

Знімок екрана частини застосунку Fabric Capacity Metrics із графіком Throttling

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Моніторинг використання ємності

  • Використання обчислень у часі (CU%)
  • Час обробки
  • Кількість операцій/год
  • Кількість користувачів/год
  • Throttling
  • Показники за елементами

Знімок екрана частини застосунку Fabric Capacity Metrics із матрицею за елементом і операцією

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Моніторинг використання ємності

  • Використання обчислень у часі (CU%)
  • Час обробки
  • Кількість операцій/год
  • Кількість користувачів/год
  • Throttling
  • Показники за елементами
  • Сховище

Знімок екрана частини застосунку Fabric Capacity Metrics із використанням сховища

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Monitoring hub

  • Детальніший огляд, ніж у застосунку Capacity Metrics
    • Capacity Metrics app: акцент на агрегованому споживанні ресурсів у часі
    • Monitoring hub: акцент на часі виконання окремих дій

 

Піктограми, що представляють конвеєри, потоки даних, lakehouse, нотатники, семантичні моделі та Spark-завдання

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Monitoring hub

Знімок екрана Monitoring hub зі списком нотатників, потоків даних та інших елементів Fabric

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Давайте потренуємось!

Перетворення та аналіз даних у Microsoft Fabric

Preparing Video For Download...