找出效能問題

使用 Microsoft Fabric 進行資料轉換與分析

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Fabric 容量

 

Fabric 容量

 

Fabric SKU

• Fabric SKU 從 F2 到 F2048 命名。
• 數字越大，運算能力越強。
• 可對照 Power BI v-cores 參考。

資源規模挑戰

• 低估資源
• 運算資源耗盡會造成效能不佳

資源規模挑戰

• 高估資源
• 未用的運算資源會提高成本

自動資源管理

• 爆量（Bursting）

自動資源管理

• 爆量（Bursting）
• 平滑（Smoothing）

自動資源管理

• 爆量（Bursting）
• 平滑（Smoothing）
• 節流（Throttling）

監看容量使用率

Fabric Capacity Metrics 應用程式

• 隨時間的運算使用率（CU%）
• 處理時間
• 每小時作業數
• 每小時使用者數

監看容量使用率

• 隨時間的運算使用率（CU%）
• 處理時間
• 每小時作業數
• 每小時使用者數
• 節流（Throttling）

監看容量使用率

• 隨時間的運算使用率（CU%）
• 處理時間
• 每小時作業數
• 每小時使用者數
• 節流（Throttling）
• 逐項指標

監看容量使用率

• 隨時間的運算使用率（CU%）
• 處理時間
• 每小時作業數
• 每小時使用者數
• 節流（Throttling）
• 逐項指標
• 儲存體

Monitoring hub

• 比 Capacity Metrics 應用程式更細部的視圖
  • Capacity Metrics 應用程式： 著重長時間的資源消耗彙總
  • Monitoring hub： 著重個別活動的執行時間

 

Monitoring hub

一起來練習吧！

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