Erstellen eines Fabric-Arbeitsbereichs für FinOps

Dieser Artikel führt Sie durch das Erstellen und Konfigurieren eines Microsoft Fabric-Arbeitsbereichs für FinOps. Es enthält eine schrittweise Anleitung zum Erstellen und Konfigurieren des Azure Data Lake Storage (ADLS)-Setups, des Datenexports, der Erstellung von Arbeitsbereichen und der Datenaufnahme. Nach Abschluss können Sie Power BI zum Erstellen von Berichten verwenden.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, müssen Sie :

• Ein kostenpflichtiges Azure-Abonnement mit Kosten- und Nutzungsinformationen
• Besitzer eines Speicherkontos oder Zugriff auf die Erteilung von Berechtigungen für das Speicherkonto
• Sie müssen über die Rolle "Mitwirkender von Speicher-BLOB-Daten" verfügen, wenn Sie die Authentifizierung des Organisationskontos verwenden. Wenn Sie nicht über die erforderliche Berechtigung verfügen, können Sie andere Authentifizierungstypen wie Kontoschlüssel verwenden. Andernfalls wird eine Invalid credentials Fehlermeldung angezeigt.

Um diese exemplarische Vorgehensweise abzuschließen, erstellen Sie die folgenden Ressourcen, die Kosten verursachen:

• Ein Azure Data Lake Storage Gen2-Konto
• Ein Power BI-Arbeitsbereich
• Ein Fabric-Arbeitsbereich

Erstellen und Konfigurieren von Azure Data Lake Storage

Microsoft Fabric ist für die Arbeit mit Speicherkonten mit aktiviertem hierarchischen Namespace optimiert, auch bekannt als Azure Data Lake Storage Gen2. Sie haben zwei Optionen, um ein Data Lake-Speicherkonto zu erhalten:

• Option 1: Informationen zum Erstellen eines Data Lake-Speicherkontos finden Sie unter Erstellen eines Speicherkontos für Azure Data Lake Storage Gen2.
• Option 2: Informationen zum Aktivieren des hierarchischen Namespaces für ein vorhandenes Speicherkonto finden Sie unter Upgrade von Azure Blob Storage mit Azure Data Lake Storage Gen2-Funktionen.

Tipp

Wenn Sie FinOps-Hubs bereitgestellt haben, können Sie das speicherkonto verwenden, das als Teil der Hubressourcengruppe erstellt wurde.

Im folgenden Beispiel haben wir das folgende Data Lake Gen 2-Speicherkonto verwendet. Sie verwenden Ihr eigenes Speicherkonto und Abonnementdetails.

• Abonnement = Contoso-Abonnement.
• Speicherkonto = Contoso-storage-account.

Exportieren von Kostendaten

Da wir einen Arbeitsbereich erstellen, der für FinOps optimiert ist, exportieren wir Kostendaten mithilfe der FinOps Open Cost and Usage Specification (FOCUS), einem anbieterunabhängigen Datenformat für Kostendetails. In allen unseren Beispielen wird FOCUS verwendet, Sie können aber auch vorhandene tatsächliche oder amortisierte Kostenexporte verwenden, für die dateiüberschreiben aktiviert ist.

Weitere Informationen zu FOCUS und seinen Vorteilen finden Sie unter Was ist FOCUS. Die FinOps Foundation bietet auch eine kostenlose Einführung in den FOKUS-Kurs. Die Power BI-Lösungen von Microsoft für FinOps sind auf DEN FOKUS ausgerichtet.

Informationen zum Erstellen eines Exports finden Sie unter "Erstellen von Exporten".

Hier sind die allgemeinen Schritte zum Erstellen eines Exports:

1. Melden Sie sich bei der Azure-Portal an https://portal.azure.com, suchen Sie nach Kostenverwaltung.
2. Wählen Sie den erforderlichen Bereich aus, und wählen Sie "Exporte" im linken Navigationsmenü aus.
3. Wählen Sie + Erstellen
4. Wählen Sie auf der Registerkarte "Grundlagen" die Vorlage = Kosten und Nutzung (FOKUS) aus.
5. Füllen Sie auf der Registerkarte "Datasets" das Präfix " Exportieren" aus, um sicherzustellen, dass Sie über einen eindeutigen Namen für den Export verfügen. Beispiel: juni2024focus.
6. Wählen Sie auf der Registerkarte "Ziel" Folgendes aus:
   • Speichertyp = Azure Blob Storage
   • Ziel und Speicher = Vorhandenes verwenden
   • Abonnement = Contoso-Abonnement
   • Speicherkonto = Contoso-storage-account
   • Container = msexports
   • Directory = focuscost/<scope-id>
   • Überschreiben von Daten = Aktiviert
7. Wählen Sie auf der Registerkarte "Überprüfen+ Erstellen" die Option "Erstellen" aus.
8. Führen Sie den Export aus, indem Sie "Jetzt ausführen" auf der Exportseite auswählen.

Stellen Sie sicher, dass der Export abgeschlossen ist und dass die Datei verfügbar ist, bevor Sie zum nächsten Schritt wechseln.

Wichtig

Kostenverwaltungsexporte nutzen verwaltete Identitäten. Um einen Export zu erstellen, müssen Sie ein Besitzer des Speicherkontos sein oder Zugriff haben, um dem Speicherkonto Berechtigungen zu erteilen. Informationen zum Anzeigen aller erforderlichen Berechtigungen finden Sie unter "Voraussetzungen".

Wenn Sie die Exporterstellung automatisieren möchten, sollten Sie den Befehl "New-FinOpsCostExport" im PowerShell-Modul des FinOps-Toolkits verwenden.

Wenn Sie FinOps-Hubs bereitgestellt haben, können Sie diesen Schritt überspringen und die verarbeiteten Daten im Hubspeicher verwenden.

Erstellen Sie einen Fabric-Arbeitsbereich

Wenn Sie bereits über einen Microsoft Fabric-Arbeitsbereich verfügen, können Sie das Erstellen eines neuen Arbeitsbereichs überspringen, es sei denn, Sie möchten Ihre FinOps-Ressourcen von anderen trennen.

Wenn Sie Microsoft Fabric nicht eingerichtet haben, lesen Sie "Aktivieren von Microsoft Fabric für Ihre Organisation".

1. Melden Sie sich mit Ihrem kostenlosen Fabric-Konto oder Microsoft Power BI-Konto bei der Fabric-App an.
2. Sie können einen neuen Arbeitsbereich für Ihre FinOps-Ressourcen erstellen oder einen vorhandenen Arbeitsbereich verwenden. Informationen zum Erstellen eines Arbeitsbereichs finden Sie unter "Erstellen eines Arbeitsbereichs".

Wenn Sie noch nicht mit Microsoft Fabric arbeiten oder keine Fabric-Kapazität aktiviert haben, lesen Sie die Fabric-Testversion. Wenn Fabric-Testversionen deaktiviert sind, müssen Sie möglicherweise eine neue Fabric-Kapazität erstellen.

Nichttriale Fabric-Kapazität verursacht Gebühren für Ihre Organisation. Siehe Microsoft Fabric-Preise.

Hier sehen Sie einen Beispielfoto mit einem neuen Fabric-Arbeitsbereich, der erstellt wird.

Erstellen eines Lakehouse

Microsoft Fabric Lakehouses sind Datenarchitekturen, mit denen Organisationen strukturierte und unstrukturierte Daten an einem zentralen Ort speichern und verwalten können. Sie verwenden verschiedene Tools und Frameworks, um diese Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Tools und Frameworks können SQL-basierte Abfragen und Analysen, maschinelles Lernen und andere erweiterte Analysetechniken umfassen.

Sie können entweder ein neues Seehaus erstellen oder ein vorhandenes verwenden. Lakehouses sind interoperabel, daher empfehlen wir in der Regel die Verwendung eines einzigen Lakehouses für alle Ihre FinOps-Datasets. Ein einzelnes Seehaus hält verwandte Informationen zusammen, um Datenmodelle, Pipelines und Sicherheitsmaßnahmen zu teilen.

So erstellen Sie ein neues Seehaus im Fabric-Arbeitsbereich Ihrer Wahl:

1. Melden Sie sich mit Ihrem kostenlosen Fabric-Konto oder Microsoft Power BI-Konto bei der Fabric-App an.
2. Wählen Sie den Arbeitsbereich aus, in dem Sie das Seehaus erstellen möchten.
3. Wählen Sie oben links auf der Seite +Neu aus, und wählen Sie dann "Weitere Optionen" aus.
   
4. Seehaus auswählen
   

Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen eines Seehauses.

Erstellen einer Verknüpfung zum Speicher

Tastenkombinationen im Seehaus ermöglichen es Ihnen, auf Daten zu verweisen, ohne sie zu kopieren. Es werden Daten aus verschiedenen Seehäusern, Arbeitsbereichen oder externem Speicher wie Data Lake Gen2 oder Amazon Web Services (AWS) S3 vereint. Sie können große Datenmengen schnell lokal in Ihrem Lakehouse verfügbar machen, ohne die Wartezeit beim Kopieren von Daten aus der Quelle.

Informationen zum Erstellen einer Verknüpfung finden Sie unter Erstellen einer Azure Data Lake Storage Gen2-Verknüpfung.

1. Melden Sie sich mit Ihrem kostenlosen Fabric-Konto oder Microsoft Power BI-Konto bei der Fabric-App an.
2. Wählen Sie das Seehaus Ihrer Wahl aus.
3. Wählen Sie die Auslassungspunkte (...) neben "Dateien" aus.
   Sie fügen CSV- und Parkettdateien unter "Dateien" hinzu. Delta-Tabellen werden unter "Tabellen" hinzugefügt.
4. Wählen Sie Neue Verknüpfung aus.
   
5. Wählen Sie Azure Data Lake Storage Gen 2 aus, und geben Sie die folgenden Einstellungen an:
   • URL = Data Lake Storage URL des Data Lake-Speicherkontos. Siehe den folgenden Hinweis zur Authentifizierung.
   • Connection = Erstellen einer neuen Verbindung
   • Verbindungsname = <Beliebiger Name Ihrer Wahl>
   • Authentifizierungsart = Organisationskonto
   • Melden Sie sich an, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

Hier sehen Sie einen Beispielfoto mit den Einstellungen für die neue Verknüpfungsverbindung.

Um die Data Lake Storage-URL abzurufen, zeigen Sie das Speicherkonto an, in dem der Export ein Verzeichnis und die FOCUS-Kostendatei erstellt hat. Wählen Sie unter "Einstellungen" die Option "Endpunkte" aus. Kopieren Sie die URL, die als Data Lake Storage markiert ist.

Hier sehen Sie einen Beispielfoto mit der Data Lake Storage-URL auf der Seite "Endpunkte ".

Kopieren von Daten in Fabric

Nachdem Sie die Verknüpfung erstellt haben, können Sie die FOCUS-Kostendaten in Dateien anzeigen. Sie können die Daten basierend auf Ihren Anforderungen direkt in ein Fabric mit einer der folgenden Methoden laden. Die folgenden Registerkarten bieten zwei Optionen:

Manuelle Datenaufnahme

Nachdem die Verknüpfung erstellt wurde, können Sie die FOCUS-Kostendaten in Dateien anzeigen. Sie können die Daten direkt in eine Fabric-Tabelle laden, indem Sie die folgenden Schritte ausführen.

1. Suchen Sie im Seehaus das Verzeichnis, das Sie beim Einrichten des Exports erstellt haben. Das Verzeichnis befindet sich im Abschnitt "Dateien ".
2. Wählen Sie neben dem Verzeichnis die Auslassungspunkte (...) und dann "In Tabellen>
   
   1. Tabellenname = <Beliebiger gültiger Name>
   2. Dateityp = CSV
   3. Einschließen von Unterordnern = Aktiviert
   4. Kopfzeile für Spaltennamen verwenden = Aktiviert
   5. Trennzeichen = ,
   6. Wählen Sie "Laden" aus .

Weitere Informationen finden Sie unter Lakehouse Load to Delta Lake Tables.

Dieser Vorgang erstellt eine Tabelle basierend auf der CSV-/Parkettdatei. Einen automatisierten Prozess zum Aufnehmen von Daten mithilfe von Notizbüchern finden Sie auf der Registerkarte "Datenaufnahme automatisieren ".

Hier ist ein Beispielfoto mit Daten in der Lakehouse-Tabelle.

Automatisieren der Datenaufnahme

Ausführliche Informationen zum Automatisieren des Prozesses zum Erfassen von Daten in Fabric-Tabellen finden Sie unter Verwendung von Notizbüchern.

Die allgemeinen Schritte sind folgende:

1. Öffnen Sie die Seehausinstanz.
2. Wählen Sie "Notizbuch> öffnen" aus. Das neue Notizbuch ist möglicherweise hinter einem Auslassungszeichen (...) ausgeblendet.
3. Wählen Sie das PySpark -Notizbuch (Python) aus, und fügen Sie das folgende Beispiel-Python-Skript ein.
4. Ersetzen Sie den read_path<Abs-Folder-Pfad>. Sie finden den Pfad des Azure Blob Filesystem-Treibers (ABFS), indem Sie zum gewünschten Pfad navigieren. Wählen Sie die Auslassungspunkte (...) und dann den ABFS-Pfad kopieren aus, wie im folgenden Screenshot gezeigt.
   
5. Ersetzen Sie den export_table Namen der Tabelle, die Sie erstellen möchten.
6. Durch Ausführen des Skripts werden die Daten in Fabric aufgenommen.
7. Sie können einen Zeitplan erstellen, um das Ausführen des Skripts zu automatisieren, das dazu führt, dass die Datenaufnahmepipeline automatisiert wird.
8. Um einen täglichen Automatisierungszeitplan zu erstellen, wählen Sie das Zahnradsymbol im linken Menü und dann die Option "Zeitplan" aus.
   

Python-Beispielskript

Verwenden Sie das folgende Python-Skript in Schritt 3 oben, um Daten in Fabric-Tabellen aufzunehmen.

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# ## Sample Read CSV to Delta Output
# 
# Exports Platform Demo Notebook

# # Export to Delta Parquet

# In[1]:
read_path = '<USER INPUT>' # input path to your data stream
export_table = '<USER INPUT>' # output path for your delta parquet table, ex: "Tables/CostDetails" 

# In[3]:
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").option("recursiveFileLookup", "true").load(read_path) 
     
''' Use this for parquet reading 
df = spark.read.format("parquet").option("header", "true").option("inferSchema", "true").option("recursiveFileLookup", "true").load(read_path) 
''' 

# In[4]:
''' Use this if you want to overwrite the schema as well 
df.write.mode("overwrite").format("delta").option("overwriteSchema", "true").save(export_table) 
''' 
df.write.mode("overwrite").format("delta").save(export_table) 

Erstellen eines Power BI-Berichts

Nachdem die Daten in Fabric aufgenommen wurden und Tabellen bereit sind, können Sie zur Berichterstellung wechseln.

1. Melden Sie sich mit Ihrem kostenlosen Fabric-Konto oder Microsoft Power BI-Konto bei der Fabric-App an.
2. Wählen Sie den Arbeitsbereich aus, in dem Sie das Seehaus erstellt haben, und wählen Sie dann das Seehaus aus.
3. Wählen Sie im Explorer-Bereich "Tabellen" und dann die von Ihnen erstellte Tabelle aus.
4. Wählen Sie oben auf der Seite das neue Semantikmodell aus, und nennen Sie das Modell. Weitere Informationen finden Sie unter Standardmäßige Power BI-Semantikmodelle.
5. Wählen Sie unten links das Power BI-Symbol aus.
6. Wählen Sie dasselbe Semantikmodell aus, um Berichte zu erstellen und dann Copilot zum Generieren von Erkenntnissen aus Ihren aufgenommenen Daten zu verwenden.

Hinweis

Die Power BI-Demo verwendet simulierte Kostendaten zur Veranschaulichung.

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