패브릭 데이터 웨어하우스의 청구 및 사용률 보고
적용 대상:✅ Microsoft Fabric의 SQL 분석 엔드포인트 및 웨어하우스
이 문서에서는 Warehouse에 대한 읽기 및 쓰기 작업과 Lakehouse의 SQL 분석 엔드포인트에 대한 읽기 작업을 포함하는 Fabric Data Warehouse의 컴퓨팅 사용 현황 보고에 대해 설명합니다.
Fabric 용량을 사용하는 경우 사용 요금은 Azure Portal에서 Microsoft Cost Management의 구독 아래 표시됩니다. Fabric 청구를 이해하려면 Fabric 용량에 대한 Azure 청구 이해에 방문하세요.
현재 및 기록 쿼리 작업 모니터링에 대한 자세한 내용은 Fabric Data Warehouse의 모니터 개요를 참조하세요.
용량
Fabric에서는 구매한 SKU 용량에 따라 모든 Fabric 워크로드에서 공유되는 일련의 용량 단위(CU)를 사용할 수 있습니다. 지원되는 라이선스에 대한 자세한 내용은 Microsoft Fabric 라이선스를 참조하세요.
용량은 지정된 시간에 사용하도록 제공되는 전용 리소스 세트입니다. 용량은 작업을 수행하거나 출력을 생성하기 위한 리소스의 기능을 정의합니다. 서로 다른 리소스는 서로 다른 시간에 CU를 사용합니다.
패브릭 데이터 웨어하우스의 용량
용량 기반 SaaS 모델에서 Fabric Data Warehouse는 구매한 용량을 최대한 활용하고 사용량에 대한 가시성을 제공하는 것을 목표로 합니다.
Fabric Data Warehouse에서 사용하는 CPU에는 Warehouse에 대한 읽기 및 쓰기 작업과 Lakehouse의 SQL 분석 엔드포인트에 대한 읽기 작업이 포함됩니다.
간단히 말하면 1 Fabric 용량 단위 = 0.5 웨어하우스 vCore입니다. 예를 들어, Fabric 용량 SKU F64는 64개의 용량 단위로 구성되어 있으며, 이는 32개의 웨어하우스 vCore에 해당합니다.
컴퓨팅 사용량 보고
Microsoft Fabric 용량 메트릭 앱은 한 곳에서 모든 Fabric 워크로드의 용량 사용을 확인할 수 있습니다. 관리자는 앱을 사용하여 용량, 워크로드 성능 및 구매 용량 대비 사용량을 모니터링할 수 있습니다.
처음에는 Microsoft 패브릭 용량 메트릭 앱을 설치하려면 용량 관리자여야 합니다. 설치가 완료되면 조직 구성원 누구나 앱을 볼 수 있는 권한을 부여받거나 공유할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric 용량 메트릭 앱 설치를 참조하세요.
앱을 설치한 후 항목 종류 선택 드롭다운 목록에서 웨어하우스를 선택합니다. 다중 메트릭 리본 차트 차트와 항목(14일) 데이터 테이블에는 이제 웨어하우스 작업만 표시됩니다.
웨어하우스 작업 범주
테넌트 전체에서 워크로드 범주별로 범용 컴퓨팅 용량 사용량을 분석할 수 있습니다. 사용량은 총 CPU(CUs)로 추적됩니다. 표시된 표에는 지난 14일 동안의 집계된 사용량이 표시됩니다.
웨어하우스와 SQL 분석 엔드포인트 모두 SQL 컴퓨팅을 사용하므로 메트릭 앱의 웨어하우스 아래에 롤업됩니다. 이 뷰에 표시되는 작업 범주는 다음과 같습니다.
- 웨어하우스 쿼리: 웨어하우스 내의 모든 사용자 생성 및 시스템 생성 T-SQL 문에 대한 컴퓨팅 요금입니다.
- SQL 분석 엔드포인트 쿼리: SQL 분석 엔드포인트 내에서 생성된 모든 사용자 및 시스템 생성 T-SQL 문에 대한 컴퓨팅 요금입니다.
- OneLake 컴퓨팅: OneLake에 저장된 데이터에 대한 모든 읽기 및 쓰기에 대한 컴퓨팅 요금입니다.
예시:
Timepoint 탐색 그래프
Microsoft Fabric 용량 메트릭 앱의 이 그래프는 구매한 용량과 비교하여 리소스의 사용률을 보여 줍니다. 사용률 100%는 용량 SKU의 전체 처리량을 나타내며 모든 Fabric 워크로드에서 공유됩니다. 노란색 점선으로 표시됩니다. 그래프에서 특정 시간 포인트를 선택하면 탐색 버튼이 활성화되어 자세한 드릴스루 페이지가 열립니다.
일반적으로 Power BI와 마찬가지로 작업은 대화형 또는 배경으로 분류되고 색으로 표시됩니다. 웨어하우스 범주의 대부분의 작업은 가장 유연한 사용 패턴을 허용하기 위해 24시간 작업 다듬기를 활용하는 백그라운드로 보고됩니다. 데이터 웨어하우징을 백그라운드로 분류하면 제한을 트리거하는 CU 사용률의 최대 빈도를 줄일 수 있습니다.
시간점 드릴스루 그래프
Microsoft Fabric 용량 메트릭 앱의 이 표에서는 특정 타임포인트에서의 사용률에 대한 자세한 보기를 제공합니다. 30초마다 지정된 SKU에서 제공하는 용량은 대화형 및 백그라운드 작업의 분석과 함께 표시됩니다. 대화형 작업 테이블은 해당 시간점에서 실행된 작업 목록을 나타냅니다.
백그라운드 작업 테이블은 선택한 시간점 이전에 실행된 작업을 표시하는 것처럼 보일 수 있습니다. 이는 24시간 평활화가 진행되는 백그라운드 작업 때문입니다. 예를 들어 테이블은 실행된 모든 작업을 표시하며 선택한 시간 포인트에서 계속 매끄럽게 처리되고 있습니다.
이 보기의 주요 사용 사례는 다음과 같습니다.
작업을 예약하거나 실행한 사용자의 식별: 값은 "User@domain.com", "시스템" 또는 "Power BI 서비스"일 수 있습니다.
- 사용자 생성 문의 예로는 SQL 쿼리 편집기 또는 Visual Query 편집기 등의 패브릭 포털에서 T-SQL 쿼리 또는 작업을 실행하는 것이 포함됩니다.
- "시스템" 생성 문의 예로는 메타데이터 동기 작업 및 더 빠른 쿼리 실행을 가능하게 하기 위해 실행되는 기타 시스템 백그라운드 작업이 있습니다.
작업 상태 식별: 값은 "성공", "InProgress", "취소됨", "실패", "잘못됨" 또는 "거부됨"일 수 있습니다.
- "취소됨" 상태는 완료하기 전에 취소된 쿼리입니다.
- 리소스 제한으로 인해 "거부됨" 상태가 발생할 수 있습니다.
많은 리소스를 소비한 작업 식별: 테이블을 내림차순 총 CU로 정렬하여 가장 비싼 쿼리를 찾은 다음 Operation Id를 사용하여 작업을 고유하게 식별합니다. DMV(동적 관리 뷰) 및 쿼리 인사이트와 같은 다른 모니터링 도구에서 sys.dm_exec_requests의
dist_statement_id및 query insights.exec_requests_history의distributed_statement_id같은 엔드 투 엔드 추적 기능을 위해 사용할 수 있는 분산 문 ID입니다. 예:다음 샘플 T-SQL 쿼리는
sys.dm_exec_requests동적 관리 뷰의 쿼리 내에서 Operation Id를 사용합니다.SELECT * FROM sys.dm_exec_requests WHERE dist_statement_id = '00AA00AA-BB11-CC22-DD33-44EE44EE44EE';다음 T-SQL 쿼리는
queryinsights.exec_requests_history뷰의 쿼리에서 Operation Id 를 사용합니다.SELECT * FROM queryinsights.exec_requests_history WHERE distributed_statement_id = '00AA00AA-BB11-CC22-DD33-44EE44EE44EE`;
청구 예제
다음과 같은 쿼리를 고려해 보세요.
SELECT * FROM Nyctaxi;
데모를 위해 청구 메트릭이 100 CU 초를 누적하는 것으로 가정합니다.
이 쿼리의 비용은 CU당 CU 초 시간 가격입니다. 이 예제에서는 CU당 가격이 시간당 $0.18이라고 가정합니다. 1시간은 3600초입니다. 따라서 이 쿼리의 비용은 (100 x 0.18)/3600 = $0.005입니다.
이 예제에 사용된 숫자는 실제 청구 메트릭이 아닌 데모용으로만 사용됩니다.
고려 사항
다음 사용량 보고 뉘앙스를 고려하세요.
- 데이터베이스 교차 보고: T-SQL 쿼리가 여러 창고(또는 창고 및 SQL 분석 엔드포인트)에 걸쳐 결합되면 원래 리소스에 대한 사용량이 보고됩니다.
- 시스템 카탈로그 보기 및 동적 관리 보기에 대한 쿼리는 청구 가능한 쿼리입니다.
- 패브릭 용량 메트릭 앱에 보고된 기간 필드는 정보 제공 목적으로만 사용됩니다. 문 실행 기간을 반영합니다. SQL 쿼리 편집기 또는 SQL Server Management Studio 및 Azure Data Studio와 같은 클라이언트 애플리케이션과 같은 웹 애플리케이션으로 결과를 다시 렌더링하기 위한 전체 엔드 투 엔드 기간이 기간 동안 포함되지 않을 수 있습니다.