Microsoft Fabric での Snowflake のミラーリング
Fabric でのミラーリング では、複雑な ETL (変換読み込みの抽出) を回避し、既存の Snowflake ウェアハウス データを Microsoft Fabric の残りのデータと統合する簡単なエクスペリエンスが提供されます。 既存の Snowflake データを継続的に Fabric の OneLake に直接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 でのミラー化用に Snowflake データベースを構成する方法のチュートリアルについては、Snowflake から Microsoft Fabric ミラー化データベースを構成する方法のチュートリアルを参照してください。
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楽しむことができます。この製品は分析ニーズを簡素化するよう設計されており、Microsoft、Snowflake、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 1000 のテクノロジ ソリューション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?
ミラー化データベースは Fabric データ ウェアハウスの項目であり、ウェアハウスや SQL 分析エンドポイントとは異なります。
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
各ミラー化データベース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、豊富な分析エクスペリエンスを提供します。 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。
- Snowflake から Delta Lake テーブル内のデータを参照するテーブルについて説明します。
- 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。
SQL クエリ エディターに加えて、SQL Server Management Studio (SSMS)、Visual Studio Code の mssql 拡張機能、さらには GitHub Copilot など、SQL 分析エンドポイントの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。
セキュリティに関する考慮事項
Fabric のミラーリングを有効にするには、次のアクセス許可を含む Snowflake データベースのユーザーアクセス許可が必要です。
CREATE STREAMSELECT tableSHOW tablesDESCRIBE tables
詳細については、ストリーミング テーブルのアクセス制御権限とストリームに必要なアクセス許可に関する Snowflake ドキュメントを参照してください。
重要
ソースの Snowflake ウェアハウスで確立された詳細なセキュリティは、Microsoft Fabric のミラー化データベースで再構成する必要があります。 詳しくは、「Microsoft Fabric での SQL の詳細なアクセス許可」をご覧ください。
ミラー化された Snowflake のコストに関する考慮事項
Fabric では、ミラーリング用の OneLake へのネットワーク データ イングレス料金は課金されません。 Snowflake データが OneLake にレプリケートされている場合、ミラーリング コストは発生しません。
データがミラーリングされている場合、Snowflake コンピューティングとクラウド クエリのコストが発生します(仮想ウェアハウス コンピューティングとクラウド サービス コンピューティング)。
- Snowflake 仮想ウェアハウスのコンピューティング料金:
- Snowflake で読み取り中のデータ変更があり、その後 Fabric にミラーリングされている場合、コンピューティング料金は Snowflake 側で課金されます。
- データの変更をチェックするためにバックグラウンドで実行されるメタデータ クエリは、Snowflake コンピューティングに対して課金されません。ただし、a などの
SELECT *データを生成するクエリは Snowflake ウェアハウスをウェイクアップし、コンピューティングは課金されます。
- Snowflake サービスのコンピューティング料金:
- 作成、メタデータ クエリ、アクセス制御、データ変更の表示、DDL クエリなどのバックグラウンド タスクに対するコンピューティング料金はありませんが、これらのクエリにはクラウド コストが伴います。
- 使用している Snowflake エディションの種類に応じて、クラウド サービスのコストに対応するクレジットに対して課金されます。
次のスクリーンショットでは、Fabric にミラーリングされている関連した Snowflake データベースの仮想ウェアハウス コンピューティングとクラウド サービスのコンピューティング コストを確認できます。 このシナリオでは、クラウド サービスのコンピューティング コストの大部分 (黄色) は、上記の点に基づくデータ変更クエリから取得されています。 仮想ウェアハウスのコンピューティング料金 (青色) は、Snowflake から読み取られ、Fabric にミラーリングされているデータ変更から厳密に取得されます。
Snowflake 固有のクラウド クエリ コストの詳細については、「Snowflake のドキュメント: 全体的なコストについて」を参照してください。