Espelhamento do Banco de Dados SQL do Azure

Mirroring no Fabric fornece uma experiência fácil para evitar ETL complexo (Extrair Transformar Carregar) e integrar seu conjunto de Banco de Dados SQL do Azure existente com o restante dos seus dados no Microsoft Fabric. Você pode replicar continuamente seus bancos de dados SQL do Azure existentes diretamente no OneLake do Fabric. No Fabric, você pode desbloquear poderosos cenários de business intelligence, inteligência artificial, Engenharia de Dados, Ciência de Dados e compartilhamento de dados.

Para obter um tutorial sobre como configurar seu Banco de Dados SQL do Azure para espelhamento no Fabric, consulte Tutorial: Configurar bancos de dados Microsoft Fabric espelhados a partir do Banco de Dados SQL do Azure.

Para saber mais e assistir a demonstrações do Espelhamento do Banco de Dados SQL do Azure no Fabric, assista ao seguinte episódio Data Exposed.

Por que usar o Espelhamento no Fabric?

Com o Espelhamento no Fabric, você não precisa integrar serviços diferentes de vários fornecedores. Em vez disso, você pode desfrutar de um produto altamente integrado, de ponta a ponta e fácil de usar, projetado para simplificar suas necessidades de análise e criado para abertura e colaboração entre a Microsoft, o Banco de Dados SQL do Azure e as milhares de soluções tecnológicas que podem ler o formato de tabela Delta Lake de código aberto.

Quais experiências de análise são integradas?

Bancos de dados espelhados são um item no Fabric Data Warehousing distinto do Warehouse e do ponto de extremidade de análise do SQL.

A criação de um banco de dados de espelhamento cria estes itens no workspace do Fabric:

• O item espelhado do banco de dados SQL. O espelhamento gerencia a replicação de dados no OneLake e a conversão em Parquet, em um formato pronto para análise. Isso permite cenários downstream, como engenharia de dados, ciência de dados e muito mais.
• Um endpoint de análise SQL

Cada Banco de Dados SQL do Azure espelhada tem um ponto de extremidade de análise SQL gerado automaticamente que fornece uma experiência analítica avançada sobre as Tabelas Delta criadas pelo processo de espelhamento. Os usuários têm acesso a comandos T-SQL familiares que podem definir e consultar objetos de dados, mas não manipular dados do endpoint de análise SQL, já que é uma cópia em modo somente leitura. Você pode executar as seguintes ações no endpoint de análise do SQL:

• Explore as tabelas que fazem referência a dados em suas tabelas Delta Lake do Banco de Dados SQL do Azure.
• Não crie consultas e exibições de código e explore dados visualmente sem escrever uma linha de código.
• Desenvolva exibições SQL, TVFs embutidas (Funções com valor de tabela) e procedimentos armazenados para encapsular sua semântica e lógica de negócios no T-SQL.
• Gerenciar permissões nos objetos.
• Consultar dados em outros Warehouses e Lakehouses no mesmo espaço de trabalho.

Além do editor de consultas SQL, há um amplo ecossistema de ferramentas que podem consultar o endpoint de análise SQL, incluindo SQL Server Management Studio (SSMS), a extensão MSSQL para Visual Studio Code e até GitHub Copilot.

Espelhar o Banco de Dados SQL do Azure atrás do firewall

Se o Banco de Dados SQL do Azure não estiver acessível publicamente e não permitir que os serviços Azure se conectem a ele, você poderá configurar um gateway de dados de rede virtual ou um gateway de dados local para espelhar os dados. O gateway de dados facilita conexões seguras com seus bancos de dados de origem por meio de um ponto de extremidade privado ou de uma rede privada confiável. Para obter mais informações, consulte Tutorial: Configurar Bancos de Dados Espelhados do Microsoft Fabric de Banco de Dados SQL do Azure.

Transações ativas, cargas de trabalho e comportamentos do mecanismo do replicador

• As transações ativas continuam a bloquear o truncamento do log de transações até que a transação seja confirmada e o banco de dados Azure SQL espelhado seja atualizado ou a transação seja abortada. Transações de execução longa podem resultar no preenchimento do log de transações mais do que o normal. O log de transações do banco de dados de origem deve ser monitorado para que o log de transações não fique cheio. Para obter mais informações, consulte O log de transações cresce devido a transações longas e CDC.
• Cada carga de trabalho do usuário varia. Durante o instantâneo inicial, pode haver mais uso de recursos no banco de dados de origem, para CPU e IOPS (operações de entrada/saída por segundo, para ler as páginas). As operações de atualização/exclusão de tabela podem levar ao aumento da geração de logs. Saiba mais sobre como monitorar recursos para seu Banco de Dados SQL do Azure.

Suporte ao modelo de compra e camada

O Banco de Dados SQL do Azure de origem pode ser um banco de dados individual ou um banco de dados em um pool elástico.

• Todas as camadas de serviço no modelo de compra do vCore têm suporte.
• Para o modelo de compra DTU (Unidade de Transação de Banco de Dados),não há suporte para bancos de dados criados nas camadas de serviçoGratuito, Básico ou Standard com menos de 100 DTUs.

Pricing

A computação de malha usada para replicar seus dados no Fabric OneLake é gratuita. O armazenamento no OneLake é gratuito com base no tamanho da capacidade. Para obter mais informações, consulte o custo do espelhamento e os preços do OneLake para espelhamento. O uso de computação para consultar dados via SQL, Power BI ou Spark ainda é cobrado com base na Capacidade do Fabric.

Próxima etapa

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