Preisszenario mit Dataflow Gen2 zum Laden von 2 GB lokalen CSV-Daten in eine Lakehouse-Tabelle
In diesem Szenario wurde Dataflow Gen2 verwendet, um 2 GB lokale CSV-Daten in eine Lakehouse-Tabelle in Microsoft Fabric zu laden.
Die im folgenden Beispiel verwendeten Preise sind hypothetisch und stellen nicht die tatsächlichen genauen Preise dar. Diese Beispiele sollen nur zeigen, wie Sie die Kosten für Data Factory-Projekte in Microsoft Fabric schätzen, planen und verwalten können. Da die Preise für Fabric-Kapazitäten in jeder Region unterschiedlich sind, verwenden wir nutzungsbasierte Preise für eine Fabric-Kapazität in USA, Westen 2 (einer typischen Azure-Region) in Höhe von 0,18 $ pro CU und Stunde. Weitere Preisoptionen für Fabric-Kapazitäten finden Sie unter Microsoft Fabric – Preise.
Konfiguration
Um dieses Szenario zu realisieren, müssen Sie einen Dataflow mit den folgenden Schritten erstellen:
- Initialisieren des Dataflows: Beginnen Sie, indem Sie 2 GB CSV-Dateien aus Ihrer lokalen Umgebung in den Dataflow hochladen.
- Konfigurieren der Power Query:
- Navigieren Sie zu Power Query.
- Deaktivieren Sie die Option zum Staging der Abfrage.
- Fahren Sie fort, um die CSV-Dateien zu kombinieren.
- Datentransformation:
- Stufen Sie Kopfzeilen zur Übersichtlichkeit höher.
- Entfernen Sie überflüssige Spalten.
- Passen Sie die Spaltendatentypen nach Bedarf an.
- Definieren des Ausgabedatenziels:
- Konfigurieren Sie Lakehouse als Datenausgabeziel.
- In diesem Beispiel wurde ein Lakehouse in Fabric erstellt und verwendet.
Kostenschätzung mithilfe der Fabric-Metrik-App
Der Dataflow Gen2-Aktualisierungsvorgang verbrauchte 4749,42 CU-Sekunden, und zwei High Scale Dataflows Compute-Vorgänge verbrauchten jeweils 7,78 CU-Sekunden + 7,85 CU-Sekunden.
Hinweis
Obwohl die tatsächliche Ausführungsdauer als Metrik gemeldet wird, ist sie für die Berechnung der effektiven CU-Stunden mit der Fabric-Metrik-App nicht relevant, da die ebenfalls gemeldete CU-Sekunden-Metrik die Dauer bereits berücksichtigt.
Metrik | Computeverbrauch |
---|---|
Dataflow Gen2-Aktualisierung CU-Sekunden | 4749,42 CU-Sekunden |
High Scale Dataflows Compute CU-Sekunden | (7,78 + 7,85) 15,63 CU-Sekunden |
Effektiv berechnete CU-Stunden | (4749,42 + 15,63) / (60*60) = 1,32 CU-Stunden |
Gesamtlaufkosten bei 0,18 $/CU-Stunde = (1,32 CU-Stunden) * (0,18 $/CU-Stunde) ~= 0,24 $