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Azure SQL Managed Instance のミラーリング (プレビュー)

Fabric でのミラーリングでは、複雑な ETL (抽出、変換、読み込み) を回避し、既存の Azure SQL Managed Instance 資産を Microsoft Fabric のそれ以外のデータと統合するための、簡単なエクスペリエンスが提供されます。 既存の SQL Managed Instance データベースを Fabric の OneLake に直接、継続的にレプリケートできます。 Fabric 内では、強力なビジネス インテリジェンス、人工知能、データ エンジニア、データ サイエンス、データ共有のシナリオのロックを解除できます。

Fabric でのミラーリングのための Azure SQL Managed Instance の構成に関するチュートリアルについては、「チュートリアル: Azure SQL Managed Instance からミラー化される Microsoft Fabric データベースを構成する (プレビュー)」をご覧ください。

Fabric でミラーリングを使用する理由

Fabric のミラーリングを使用すると、複数のベンダーの異なるサービスをまとめる必要はありません。 代わりに、高度に統合された、エンドツーエンドで使いやすい製品を利用できます。これは分析ニーズを簡単にするよう設計されており、Microsoft、Azure SQL Managed Instance、およびオープンソースの Delta Lake テーブル形式を読み取ることができる何千ものテクノロジ ソリューションの間のオープン性とコラボレーションのために構築されています。

どのような分析エクスペリエンスが組み込まれていますか?

ミラー化されたデータベースは、Fabric Data Warehouse のアイテムであり、ウェアハウスSQL 分析エンドポイントとは異なります。

Azure SQL Managed Instance に対する Fabric データベース ミラーリングの図。

ミラーリングでは、Fabric ワークスペースに次の 3 つの項目が作成されます。

  • ミラー化データベースの項目。 ミラーリングでは、データの OneLake へのレプリケーションと Parquet への変換が、分析対応形式で管理されます。 これにより、データ エンジニアリング、データ サイエンスなどのダウンストリーム シナリオが可能になります。
  • SQL 分析エンドポイント
  • 既定のセマンティック モデル

ミラー化された各 Azure SQL Managed Instance には自動生成された SQL 分析エンドポイントがあり、ミラーリング プロセスによって作成された Delta テーブルに加えて、高度な分析エクスペリエンスが提供されます。 データ オブジェクトを定義とクエリを実行できる使い慣れた T-SQL コマンドにアクセスできますが、これは読み取り専用のコピーであるため、SQL 分析エンドポイントからデータを操作することはできません。 SQL 分析エンドポイントで実行できるアクションは、次のとおりです。

  • Azure SQL Managed Instance から Delta Lake テーブル内のデータを参照するテーブルを調べます。
  • ノー コード クエリとビューを作成し、コード行を記述することなく、視覚的にデータを調査します。
  • T-SQL でセマンティクスとビジネス ロジックをカプセル化するための SQL ビュー、インライン TVF (テーブル値関数)、およびストアド プロシージャを開発します。
  • オブジェクトに対するアクセス許可を管理します。
  • 同じワークスペース内の他のウェアハウスとレイクハウスのデータのクエリを実行します。

Microsoft Fabric SQL クエリ エディターに加えて、SQL Server Management StudioAzure Data Studio、および GitHub Copilot など、SQL 分析エンドポイントに対してクエリを実行できるツールの広範なエコシステムがあります。

ネットワークの要件

現在のプレビュー期間中、Azure SQL Managed Instance の Fabric ミラーリングでは、パブリック エンドポイントを使い、Azure サービスとの間のトラフィックを許可するように SQL マネージド インスタンス VNet を構成する必要があります。 Azure Cloud または Power BI サービス タグを使って、この構成のスコープを設定できます。

アクティブなトランザクション、ワークロード、レプリケーター エンジンの動作

  • アクティブなトランザクションは、トランザクションがコミットしてミラー化された Azure SQL Managed Instance が追いつくか、トランザクションが中止されるまで、トランザクション ログの切り詰めを保留し続けます。 長期トランザクションにより、トランザクションログが通常より多くなる可能性があります。 トランザクション ログがいっぱいにならないように、ソース データベースのトランザクション ログを監視する必要があります。 詳細については、「トランザクション ログは、長期トランザクションと CDC が原因で増加する」を参照してください。
  • ユーザーのワークロードはそれぞれ異なります。 初期スナップショット中に、CPU と IOPS の両方 (ページを読み取るための 1 秒あたりの入出力操作) について、ソース データベースのリソース配分状況が増える可能性があります。 テーブルの更新/削除操作により、ログの生成が増加する可能性があります。 Azure SQL Managed Instance のリソースを監視する方法の詳細を確認してください。
  • レプリケーター エンジンは、各テーブルの変更を個別に監視します。 ソース テーブルに更新がない場合、レプリケーター エンジンはバックオフを開始し、そのテーブルの期間が指数関数的に増加し、最大で 1 時間になります。 一時的なエラーが発生してデータの更新を妨げている場合にも、同様のことが発生する可能性があります。 更新されたデータが検出されると、レプリケーター エンジンは定期的なポーリングを自動的に再開します。

階層と購入モデルのサポート

ソース Azure SQL Managed Instance は、単一の SQL マネージド インスタンスでも、インスタンス プールに属する SQL マネージド インスタンスのどちらにもできます。

次のステップ