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Espelhando o Banco de Dados SQL do Azure

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O espelhamento na malha fornece uma experiência fácil para evitar ETL (Extract Transform Load) complexo e integrar seu patrimônio existente do Banco de Dados SQL do Azure com o restante dos seus dados no Microsoft Fabric. Você pode replicar continuamente os seus Bancos de Dados SQL do Azure existentes diretamente no OneLake do Fabric. Dentro do Fabric, você pode desbloquear cenários poderosos de business intelligence, inteligência artificial, engenharia de dados, ciência de dados e compartilhamento de dados.

Para obter um tutorial sobre como configurar o seu Banco de Dados SQL do Azure para espelhamento na malha, consulte Tutorial: Configurar bancos de dados espelhados do Microsoft Fabric do Banco de Dados SQL do Azure.

Para saber mais e assistir a demonstrações de Espelhamento do Azure SQL Database no Fabric, assista ao seguinte episódio Data Exposed.

Por que usar o espelhamento no tecido?

Com o Mirroring no Fabric, não precisa juntar serviços diferentes de vários fornecedores. Em vez disso, poderá usufruir de um produto altamente integrado, completo e fácil de utilizar, concebido para simplificar as suas necessidades de análise e desenvolvido para facilitar a colaboração e garantir abertura entre a Microsoft, a Base de Dados SQL do Azure e as milhares de soluções tecnológicas que conseguem ler o formato de tabela de código aberto Delta Lake.

Que experiências analíticas são incorporadas?

Os bancos de dados espelhados são um item no Fabric Data Warehousing distinto do Warehouse e do ponto de extremidade de análise SQL.

Diagrama de espelhamento de banco de dados de malha para o Banco de Dados SQL do Azure.

O espelhamento cria três itens no espaço de trabalho do Fabric:

  • O item espelhado do banco de dados. O espelhamento gerencia a replicação de dados no OneLake e a conversão para o Parquet, em um formato pronto para análise. Isso permite cenários downstream, como engenharia de dados, ciência de dados e muito mais.
  • Um endpoint de análise SQL
  • Um modelo semântico padrão

Cada Base de Dados SQL do Azure espelhada tem um ponto de acesso analítico SQL autogerado que proporciona uma experiência analítica rica sobre as Tabelas Delta criadas pelo processo de espelhamento. Os utilizadores têm acesso a comandos T-SQL familiares que podem definir e consultar objetos de dados, mas não manipular os dados do endpoint de análise SQL, pois é uma cópia apenas de leitura. Você pode executar as seguintes ações no endpoint de análise de SQL:

  • Explore as tabelas que fazem referência a dados em suas tabelas Delta Lake do Banco de Dados SQL do Azure.
  • Não crie consultas e visualizações de código e explore dados visualmente sem escrever uma linha de código.
  • Desenvolva exibições SQL, TVFs embutidos (funções com valor de tabela) e procedimentos armazenados para encapsular sua semântica e lógica de negócios em T-SQL.
  • Gerencie permissões nos objetos.
  • Realize consultas a dados noutros Armazéns de Dados e Data Lakes no mesmo espaço de trabalho.

Além do editor de consultas SQL, há um amplo ecossistema de ferramentas que podem consultar o endpoint de análise do SQL, incluindo o SQL Server Management Studio (SSMS), a extensão mssql com o Visual Studio Code e até mesmo o GitHub Copilot.

Requisitos de rede

Atualmente, o Mirroring não oferece suporte a servidores lógicos do Azure SQL Database que estejam atrás de uma Rede Virtual do Azure ou de redes privadas. Se você tiver sua instância do Banco de Dados do Azure atrás de uma rede privada, não poderá habilitar o espelhamento do Banco de Dados SQL do Azure.

  • Atualmente, você deve atualizar suas regras de firewall do servidor lógico SQL do Azure para Permitir acesso à rede pública.
  • Você deve habilitar a opção Permitir que os serviços do Azure se conectem ao seu servidor lógico do Banco de Dados SQL do Azure.

Transações ativas, cargas de trabalho e comportamentos do mecanismo replicador

  • As transações ativas continuam a manter o truncamento do log de transações até que a transação seja confirmada e o Banco de Dados SQL do Azure espelhado seja recuperado ou a transação seja abortada. Transações de longa duração podem fazer com que o log de transações seja preenchido mais do que o normal. O log de transações do banco de dados de origem deve ser monitorado para que o log de transações não seja preenchido. Para obter mais informações, consulte O log de transações cresce devido a transações de longa duração e CDC.
  • Cada carga de trabalho do usuário varia. Durante o snapshot inicial, pode haver mais uso de recursos no banco de dados de origem, tanto para CPU quanto IOPS (operações de entrada/saída por segundo, para ler as páginas). As operações de atualização/exclusão de tabelas podem levar ao aumento da geração de logs. Saiba mais sobre como monitorar recursos para seu Banco de Dados SQL do Azure.

Suporte ao nível e ao modelo de compra

O Banco de Dados SQL do Azure de origem pode ser um único banco de dados ou um banco de dados em um pool elástico.

  • Todas as camadas de serviço no modelo de compra vCore são suportadas.
  • Para o modelo de compra DTU (Database Transaction Unit), não há suporte para bancos de dados criados nas camadas de serviço Livre, Básico ou Standard com menos de 100 DTUs.

Preços

A computação de malha usada para replicar seus dados no Fabric OneLake é gratuita. O armazenamento no OneLake é gratuito com base no tamanho da capacidade. Para obter mais informações, consulte Custo do espelhamento de e Preços do OneLake para espelhamento. O uso de computação para consultar dados via SQL, Power BI ou Spark ainda é cobrado com base na Capacidade de Malha.

Próximo passo

Tutorial: Configurar bases de dados espelhadas do Microsoft Fabric a partir do Base de Dados SQL do Azure

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