Microsoft Fabric でのスターター プールの構成

この記事では、分析ワークロード用に Microsoft Fabric でスターター プールをカスタマイズする方法について説明します。 スターター プールは、Microsoft Fabric プラットフォームで Spark を数秒以内に使用するための高速で簡単な方法です。 Spark セッションは、Spark によってノードが設定されるのを待機せず、すぐに使用できます。このため、データを使用してより多くの作業を行い、より迅速に分析情報を得ることができます。

スターター プールには、要求に対して常に有効で準備ができている Spark クラスターがあります。 中サイズのノードが使用され、ワークロードの要件に基づいてスケールアップできます。

ユーザーは、Data Engineering またはデータ サイエンスのワークロード要件に基づいて、自動スケーリングの最大ノードを指定できます。 構成された最大ノードに基づいて、システムはジョブのコンピューティング要件の変化に応じてノードを動的に取得および削除し、効率的なスケーリングとパフォーマンスの向上を実現します。

また、ユーザーはスターター プールの Executor の上限を設定でき、動的割り当てが有効になっていると、システムはデータ ボリュームとジョブ レベルのコンピューティング ニーズに応じて Executor の数を調整します。 このプロセスにより、ユーザーはパフォーマンスの最適化やリソース管理を気にすることなく、ワークロードに集中することができます。

Note

スターター プールをカスタマイズするには、ワークスペースへの管理者アクセス権が必要です。

スターター プールを構成する

ワークスペースに関連付けられているスターター プールを管理するには:

  1. ワークスペースに移動し、[ワークスペース設定] を選択します。

    [ワークスペース設定] メニューで [Data Engineering]\(データ エンジニアリング\) を選択する場所を示すスクリーンショット。

  2. 次に、[Data Engineering/Science](データ エンジニアリング/サイエンス) オプションを選択してメニューを展開します。

    Spark 設定の詳細ビューを示すスクリーンショット。

  3. [StarterPool] オプションを選択します。

    スターター プールの構成オプションを示すスクリーンショット

  4. スターター プールの最大ノード構成を、購入した容量に基づいて許される数に設定したり、小さめのワークロードの実行時に既定の最大ノード構成を減らすことができます。

    自動スケーリングと動的割り当て用のスターター プールの Max Node と Max Executor を示すスクリーンショット。

次のセクションでは、Microsoft Fabric 容量 SKU に基づいて、スターター プールでサポートされるさまざまな既定の構成と最大ノードの制限を一覧表示します:

SKU 名 容量ユニット Spark 仮想コア ノード サイズ 既定の最大ノード ノードの最大数
F2 2 4 1 1
F4 4 8 1 1
F8 8 16 2 2
F16 16 32 3 4
F32 32 64 8 8
F64 64 128 10 16
(試用版の容量) 64 128 10 16
F128 128 256 10 32
F256 256 512 10 64
F512 512 1024 10 128
F1024 1024 2048 10 200
F2048 2048 4096 10 200

Note

スターター プールをカスタマイズするには、ワークスペースへの管理者アクセス権が必要です。