Prisscenario med hjälp av en datapipeline för att läsa in 1 TB Parquet-data till en Lakehouse-tabell
I det här scenariot användes en aktiviteten Kopiera i en datapipeline för att läsa in 1 TB Parquet-data som lagras i Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 till en Lakehouse-tabell i Microsoft Fabric.
Priserna som används i följande exempel är hypotetiska och avser inte att innebära exakta faktiska priser. Dessa är bara för att visa hur du kan beräkna, planera och hantera kostnader för Data Factory-projekt i Microsoft Fabric. Eftersom Infrastrukturkapaciteter är unikt prissatta mellan regioner använder vi prissättningen betala per användning för en Infrastrukturkapacitet i USA, västra 2 (en typisk Azure-region) till 0,18 USD per CU per timme. Se Microsoft Fabric – Priser för att utforska andra prisalternativ för Infrastrukturkapacitet.
Konfiguration
För att åstadkomma det här scenariot måste du skapa en pipeline med följande konfiguration:
Kostnadsuppskattning med hjälp av fabric Metrics-appen
Dataförflyttningsåtgärden använde 291 960 CU-sekunder med en varaktighet på 810,16 sekunder (13,5 minuter) medan aktivitetskörningen var null eftersom det inte fanns några icke-kopieringsaktiviteter i pipelinekörningen.
Kommentar
Även om den rapporteras som ett mått är den faktiska varaktigheten för körningen inte relevant när du beräknar de effektiva CU-timmarna med Fabric Metrics-appen eftersom CU-sekundersmåttet som det också rapporterar redan står för dess varaktighet.
| Metric | Dataförflyttningsåtgärd |
|---|---|
| CU-sekunder | 291 960 CU-sekunder |
| Effektiva CU-timmar | (291 960) / (60*60) CU-timmar = 81,1 CU-timmar |
Total körningskostnad på $0.18/CU hour = (81.1 CU-hours) * ($0.18/CU hour) ~= $14.60