Fabric の操作

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Microsoft Fabric 内の各エクスペリエンスでは、独自の操作がサポートされています。 操作の従量課金率は、エクスペリエンスの生のメトリックの使用量をコンピューティング ユニット (CU) に変換するものです。

Microsoft Fabric Capacity Metrics アプリのコンピューティング ページには、容量のパフォーマンスの概要が表示され、コンピューティング リソースを消費する Fabric 操作が一覧表示されます。

この記事では、これらの操作をエクスペリエンス別に示し、それらによって Fabric 内のリソースがどのように消費されるかについて説明します。

インタラクティブおよびバックグラウンドの操作

Microsoft Fabric では、操作は "対話型" と "バックグラウンド" の 2 種類に分類されます。 この記事では、これらの操作を一覧表示し、それらの違いについて説明します。

対話型操作

レポート ビジュアルによって生成されるデータ モデル クエリなど、ユーザーと UI との対話によってトリガーできるオンデマンドの要求と操作は、対話型操作に分類されます。 通常は、UI を使用したユーザー操作によってトリガーされます。 たとえば、ユーザーがレポートを開くか、Power BI レポート内でスライサーをクリックすると、対話型操作がトリガーされます。 また、対話型操作は、UI の操作なしにトリガーされることもあります。たとえば、SQL Server Management Studio (SSMS) やカスタム アプリケーションを使用して DAX クエリを実行する場合などです。

バックグラウンド操作

セマンティック モデルやデータフローの更新などの実行時間が長い操作は、"バックグラウンド" 操作として分類されます。 これらは、ユーザーが手動でトリガーするか、ユーザーの操作なしに自動的にトリガーすることができます。 バックグラウンド操作には、スケジュールされた更新、対話型の更新、REST ベースの更新、XMLA ベースの更新の操作が含まれます。 ユーザーは、これらの操作が完了するまで待機する必要はありません。 代わりに、操作の状態を確認するために、後で戻ってくることはできます。

このドキュメントの読み方

各エクスペリエンスには、その操作を一覧表示した表があり、次の列が含まれています。

従量課金率に関する詳細が入手可能な場合は、その情報が記載されたドキュメントへのリンクが提供されます。

エクスペリエンス別の Fabric の操作

このセクションは、Fabric エクスペリエンスに分かれています。 各エクスペリエンスには、その操作を一覧表示した表があります。

重要

従量課金制は、いつでも変更される可能性があります。 Microsoft は、電子メールまたは製品内通知を介して通知を提供するために、合理的な努力を行います。 変更は、Microsoft のリリース ノートまたは Microsoft Fabric ブログに記載されている日付に有効になります。 Microsoft Fabric ワークロードの従量課金率の変更により、特定のワークロードを使用するために必要な容量ユニット (CU) が大幅に増加する場合は、顧客は選択した支払い方法で使用できるキャンセル オプションを使用する可能性があります。

Fabric 内 Copilot

この表に、Copilot 操作の一覧を示します。 Copilot の従量課金率は、Copilot の消費量で見つけることができます。

操作 説明 品目 Azure 課金メーター Type
Fabric 内 Copilot 入力プロンプトと出力完了に関連するコンピューティング コスト 複数 Fabric CU 内 Copilot 背景

Data Factory

Data Factory エクスペリエンスには、データフロー Gen2 と Pipelines の操作が含まれています。

データフロー Gen2

Dataflows Gen2 の従量課金率は、「Microsoft Fabric の Data Factory での Dataflow Gen2 の価格」にあります。

操作 説明 品目 Azure 課金メーター 型
データフロー Gen2 の更新 データフロー Gen2 の更新操作に関連するコンピューティング コスト Dataflow Gen2 データフロー 標準コンピューティングの容量使用量 CU 背景
高スケールのデータフロー コンピューティング - SQL エンドポイント クエリ データフロー Gen2 ステージング ウェアハウス SQL エンドポイントに関連する使用状況 倉庫 ハイスケール データフロー コンピューティングの容量使用量 CU 背景

Pipelines

Pipelines の従量課金率は、「Microsoft Fabric の Data Factory のデータ パイプラインの価格」にあります。

操作 説明 品目 Azure 課金メーター 型
DataMovement Data Factory パイプラインのコピー アクティビティによって使用された時間をデータ統合ユニットの数で割ったもの パイプライン データ移動の容量の使用 CU 背景
ActivityRun Data Factory データ パイプライン アクティビティの実行 パイプライン データ オーケストレーションの容量の使用 CU 背景

データ ウェアハウス (data warehouse)

1 つの Synapse Data Warehouse コア (Data Warehouse のコンピューティング単位) は、2 つのファブリック容量ユニット (CU) に相当します。

操作 説明 品目 Azure 課金メーター 型
ウェアハウス クエリ ウェアハウス内のすべてのユーザー生成およびシステム生成の T-SQL ステートメントに対するコンピューティング料金 倉庫 Data Warehouse の容量の使用 CU 背景
SQL エンドポイント クエリ SQL エンドポイント内のすべてのユーザー生成およびシステム生成の T-SQL ステートメントに対するコンピューティング料金 倉庫 Data Warehouse の容量の使用 CU 背景

GraphQL 用 Fabric API

GraphQL 操作は、API クライアントによって GraphQL 項目の API に対して実行される要求で構成されます。 各 GraphQL 要求と応答操作の処理時間は、1 時間あたり 10 CU の速度で秒単位の容量ユニット (CU) で報告されます。

操作 説明 品目 Azure 課金メーター Type
クエリ GraphQL API 内のクライアントによって生成されたすべての GraphQL クエリ (読み取り) と変更 (書き込み) のコンピューティング料金 GraphQL GraphQL クエリ容量使用 CU の API Interactive

OneLake

OneLake コンピューティング操作は、OneLake 項目に対して実行されるトランザクションを表します。 各操作の従量課金率は、その種類によって異なります。 詳細については、OneLake の従量課金に関するページを参照してください。

操作 説明 品目 Azure 課金メーター 型
リダイレクトを使用した OneLake 読み取り リダイレクトを使用した OneLake 読み取り (複数) OneLake 読み取り操作の容量の使用 CU 背景
プロキシを使用した OneLake 読み取り プロキシを使用した OneLake 読み取り (複数) API を使用した OneLake 読み取り操作の容量の使用 CU 背景
リダイレクトを使用した OneLake 書き込み リダイレクトを使用した OneLake 書き込み (複数) OneLake 書き込み操作の容量の使用 CU 背景
プロキシを使用した OneLake 書き込み プロキシを使用した OneLake 書き込み (複数) API を使用した OneLake 書き込み操作の容量の使用 CU 背景
リダイレクトを使用した OneLake 反復書き込み リダイレクトを使用した OneLake 反復書き込み (複数) OneLake 反復書き込み操作 背景
リダイレクトを使用した OneLake 反復読み取り リダイレクトを使用した OneLake 反復読み取り (複数) OneLake 反復読み取り操作の容量の使用 CU 背景
OneLake のその他の操作 OneLake のその他の操作 (複数) OneLake のその他の操作の容量の使用 CU 背景
リダイレクトを使用した OneLake のその他の操作 リダイレクトを使用した OneLake のその他の操作 (複数) API を使用した OneLake のその他の操作の容量の使用 CU 背景
プロキシを使用した OneLake 反復書き込み プロキシを使用した OneLake 反復書き込み (複数) API を使用した OneLake 反復書き込み操作の容量の使用 CU 背景
プロキシを使用した OneLake 反復読み取り プロキシを使用した OneLake 反復読み取り (複数) API を使用した OneLake 反復読み取り操作の容量の使用 CU 背景
プロキシを使用した OneLake BCDR 読み取り プロキシを使用した OneLake BCDR 読み取り (複数) API を使用した OneLake BCDR 読み取り操作の容量の使用 CU 背景
プロキシを使用した OneLake BCDR 書き込み プロキシを使用した OneLake BCDR 書き込み (複数) API を使用した OneLake BCDR 書き込み操作の容量の使用 CU 背景
リダイレクトを使用した OneLake BCDR 読み取り リダイレクトを使用した OneLake BCDR 読み取り (複数) OneLake BCDR 読み取り操作の容量の使用 CU 背景
リダイレクトを使用した OneLake BCDR 書き込み リダイレクトを使用した OneLake BCDR 書き込み (複数) OneLake BCDR 書き込み操作の容量の使用 CU 背景
プロキシを使用した OneLake BDCR 反復読み取り プロキシを使用した OneLake BDCR 反復読み取り (複数) API を使用した OneLake BCDR 反復読み取り操作の容量の使用 CU 背景
リダイレクトを使用した OneLake BDCR 反復読み取り リダイレクトを使用した OneLake BDCR 反復読み取り (複数) OneLake BCDR 反復読み取り操作の容量の使用 CU 背景
プロキシを使用した OneLake BDCR 反復書き込み プロキシを使用した OneLake BDCR 反復書き込み (複数) API を使用した OneLake BCDR 反復書き込み操作の容量の使用 CU 背景
リダイレクトを使用した OneLake BDCR 反復書き込み リダイレクトを使用した OneLake BDCR 反復書き込み (複数) OneLake BCDR 反復書き込み操作の容量の使用 CU 背景
OneLake BCDR のその他の操作 OneLake BCDR のその他の操作 (複数) OneLake BCDR のその他の操作の容量の使用 CU 背景
リダイレクトを使用した OneLake BCDR のその他の操作 リダイレクトを使用した OneLake BCDR のその他の操作 (複数) API を使用した OneLake BCDR のその他の操作の容量の使用 CU 背景

Power BI

各操作の使用状況は、CU 処理時間 (秒単位) で報告されます。 8 つの CU は、1 つの Power BI 仮想コアに相当します。

Note

"データセット" という用語は、"セマンティック モデル" という用語に置き換えられます。 完全に置き換えられるまで、UI に以前の用語が表示される場合があります。

操作 説明 品目 Azure 課金メーター 型
人工知能 (AI) AI 関数評価 AI Power BI の容量の使用 CU 背景
バックグラウンド クエリ タイルの更新とレポート スナップショットの作成に関するクエリ セマンティック モデル Power BI の容量の使用 CU 背景
データフロー DirectQuery セマンティック モデルにデータをインポートする必要なく、データフローに直接接続する Dataflow Gen1 Power BI の容量の使用 CU Interactive
データフローの更新 サービスまたは REST API によって実行される、バックグラウンド データフローのオンデマンドまたはスケジュールされた更新。 Dataflow Gen1 Power BI の容量の使用 CU 背景
セマンティック モデルのオンデマンド更新 サービス、REST API、またはパブリック XMLA エンドポイントを使用して、ユーザーによって開始されたバックグラウンド セマンティック モデルの更新 セマンティック モデル Power BI の容量の使用 CU 背景
セマンティック モデルのスケジュールされた更新 サービス、REST API、またはパブリック XMLA エンドポイントによって実行される、バックグラウンド セマンティック モデルのスケジュールされた更新 セマンティック モデル Power BI の容量の使用 CU 背景
メール サブスクリプションの完全なレポート メール サブスクリプションに添付された Power BI レポート全体の PDF または PowerPoint のコピー レポート Power BI の容量の使用 CU 背景
Interactive query ユーザーからのオンデマンド データ要求によって開始されるクエリ。 たとえば、レポートを開くときのモデルの読み込みや、レポートに対するユーザー操作など セマンティック モデル Power BI の容量の使用 CU Interactive
PublicApiExport export report to file REST API を使用してエクスポートされた Power BI レポート レポート Power BI の容量の使用 CU 背景
レンダー export paginated report to file REST API を使用してエクスポートされた Power BI の改ページ対応レポート ページ分割されたレポート Power BI の容量の使用 CU 背景
レンダー Power BI サービスで表示される Power BI のページ分割されたレポート ページ分割されたレポート Power BI の容量の使用 CU Interactive
Web モデリングの読み取り セマンティック モデル Web モデリング ユーザー エクスペリエンスにおけるデータ モデル読み取り操作 セマンティック モデル Power BI の容量の使用 CU Interactive
Web モデリングの書き込み セマンティック モデル Web モデリング ユーザー エクスペリエンスにおけるデータ モデル書き込み操作 セマンティック モデル Power BI の容量の使用 CU Interactive
XMLA 読み取り クエリと検出のために、ユーザーによって開始される XMLA 読み取り操作 セマンティック モデル Power BI の容量の使用 CU Interactive
XMLA 書き込み モデルを変更するバックグラウンド XMLA 書き込み操作 セマンティック モデル Power BI の容量の使用 CU 背景

リアルタイム インテリジェンス

Real-Time Intelligence エクスペリエンスには、Eventstream、KQL データベースと KQL クエリセットの操作が含まれています。

イベント ストリーム

イベント ストリームの従量課金率は、「Microsoft Fabric イベント ストリームの容量消費を監視する」にあります。

操作 説明 品目 Azure 課金メーター 型
1 時間あたりの Eventstream Eventstream のインジェストまたは処理 イベント ストリーム Eventstream の容量の使用 CU 背景
GB あたりの Eventstream データ トラフィック データのイングレスとエグレス イベント ストリーム GB あたりの Eventstream データ トラフィックの容量の使用 CU 背景
1 時間あたりの Eventstream プロセッサ ASA の処理 イベント ストリーム Eventstream プロセッサの容量の使用 CU 背景

KQL データベースと KQL クエリセット

KQL データベースの従量課金率は、「KQL データベースの使用」にあります。

操作 説明 品目 Azure 課金メーター 型
KustoUpTime KQL データベースがアクティブな時間の測定 KQL データベースまたは KQL クエリセット KQL データベースの容量の使用 CU Interactive

Spark

2 つの Spark 仮想コア (Spark のコンピューティング能力の単位) は、1 つの容量ユニット (CU) に相当します。 Spark 操作で CU をどのように消費されるかを理解するには、Spark プールに関するページを参照してください。

操作 説明 品目 Azure 課金メーター 型
レイクハウスの操作 レイクハウス エクスプローラーのユーザー プレビュー テーブル レイクハウス Spark メモリ最適化の容量の使用 CU 背景
レイクハウスのテーブル読み込み ユーザーはレイクハウス エクスプローラーでデルタ テーブルを読み込みます レイクハウス Spark メモリ最適化の容量の使用 CU 背景
ノートブックの実行 Synapse Notebook はユーザーによって手動で実行されます Synapse ノートブック Spark メモリ最適化の容量の使用 CU 背景
ノートブック HC の実行 Synapse Notebook はコンカレンシーの高い Spark セッションで実行されます Synapse ノートブック Spark メモリ最適化の容量の使用 CU 背景
ノートブックのスケジュールされた実行 Synapse Notebook は、ノートブックのスケジュールされたイベントによってトリガーされます Synapse ノートブック Spark メモリ最適化の容量の使用 CU 背景
ノートブックのパイプライン実行 Synapse Notebook は、パイプラインによってトリガーされて実行されます Synapse ノートブック Spark メモリ最適化の容量の使用 CU 背景
ノートブックの VS Code 実行 Synapse ノートブックは VS Code で実行されます。 Synapse ノートブック Spark メモリ最適化の容量の使用 CU 背景
Spark ジョブの実行 Spark バッチ ジョブは、ユーザーの送信によって開始されます Spark ジョブ定義 Spark メモリ最適化の容量の使用 CU 背景
Spark ジョブのスケジュールされた実行 Synapse バッチ ジョブは、ノートブックのスケジュールされたイベントによってトリガーされます Spark ジョブ定義 Spark メモリ最適化の容量の使用 CU 背景
Spark ジョブのパイプラインの実行 Spark バッチ ジョブは、パイプラインによってトリガーされて実行されます Spark ジョブ定義 Spark メモリ最適化の容量の使用 CU 背景
Spark ジョブの VS Code 実行 VS Code から送信された Synapse Spark ジョブ定義 Spark ジョブ定義 Spark メモリ最適化の容量の使用 CU 背景

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