การปฏิบัติงานผ้า
แต่ละประสบการณ์ภายใน Microsoft Fabric รองรับการดําเนินงานที่ไม่ซ้ํากัน อัตราปริมาณการใช้ของการดําเนินการคือสิ่งที่แปลงการใช้เมตริกดิบของประสบการณ์เป็นหน่วยคํานวณ (CU)
หน้าการคํานวณของแอป Microsoft Fabric Capacity Metrics แสดงภาพรวมของประสิทธิภาพความจุของคุณ และแสดงรายการการดําเนินการ Fabric ที่ใช้ทรัพยากรการคํานวณ
บทความนี้แสดงรายการการดําเนินการเหล่านี้ตามประสบการณ์ และอธิบายวิธีการใช้ทรัพยากรภายใน Fabric
การทํางานแบบโต้ตอบและการทํางานแบบเบื้องหลัง
Microsoft Fabric แบ่งการดําเนินงานออกเป็นสองประเภทการโต้ตอบและพื้นหลัง บทความนี้แสดงรายการการดําเนินการเหล่านี้และอธิบายความแตกต่างระหว่างกัน
การดําเนินการแบบโต้ตอบ
คําขอตามความต้องการและการดําเนินการที่สามารถทริกเกอร์ได้โดยการโต้ตอบกับผู้ใช้กับ UI เช่น คิวรีแบบจําลองข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยวิชวลรายงานจะถูกจัดประเภทเป็นการดําเนินการแบบโต้ตอบ โดยปกติแล้ว จะถูกทริกเกอร์โดยการโต้ตอบของผู้ใช้กับ UI ตัวอย่างเช่น การดําเนินการแบบโต้ตอบจะถูกทริกเกอร์เมื่อผู้ใช้เปิดรายงานหรือคลิกที่ตัวแบ่งส่วนข้อมูลในรายงาน Power BI การดําเนินการแบบโต้ตอบยังสามารถทริกเกอร์โดยไม่ต้องโต้ตอบกับ UI ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้ SQL Server Management Studio (SSMS) หรือแอปพลิเคชันแบบกําหนดเองเพื่อเรียกใช้คิวรี DAX
การทํางานแบบเบื้องหลัง
การทํางานที่ยาวขึ้น เช่น แบบจําลองความหมายหรือการรีเฟรชกระแสข้อมูลจะถูกจัดประเภทเป็นการทํางานแบบเบื้องหลัง ผู้ใช้สามารถทริกเกอร์ด้วยตนเองหรือโดยอัตโนมัติโดยไม่มีการโต้ตอบของผู้ใช้ การทํางานแบบเบื้องหลังประกอบด้วยการรีเฟรชตามกําหนดการ การรีเฟรชแบบโต้ตอบ การรีเฟรชตาม REST และการดําเนินการรีเฟรชตาม XMLA ผู้ใช้ไม่คาดว่าจะรอให้การดําเนินการเหล่านี้เสร็จสิ้น แต่อาจกลับมาในภายหลังเพื่อตรวจสอบสถานะของการดําเนินงาน
วิธีการอ่านเอกสารนี้
แต่ละประสบการณ์มีตารางที่แสดงการดําเนินการด้วยคอลัมน์ต่อไปนี้:
Operation – ชื่อของการดําเนินงาน มองเห็นได้ใน แอปเมตริกความจุ Microsoft Fabric
คําอธิบาย – คําอธิบายของการดําเนินงาน
สินค้า – สินค้าที่สามารถใช้การดําเนินงานนี้ได้ มองเห็นได้ใน แอปเมตริกความจุ Microsoft Fabric
Azure Billing meter – ชื่อของมิเตอร์บน Azure bill ของคุณที่แสดงการใช้งานสําหรับการดําเนินการนี้
Type – แสดงรายการชนิดของการดําเนินการ การดําเนินการจะถูกจัดประเภทเป็นการทํางานแบบโต้ตอบหรือการทํางานแบบเบื้องหลัง
เมื่อมีรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัตราการบริโภคให้การเชื่อมโยงไปยังเอกสารด้วยข้อมูลนี้
การปฏิบัติงานเนื้อผ้าตามประสบการณ์
ส่วนนี้แบ่งออกเป็นประสบการณ์การใช้งาน Fabric ประสบการณ์แต่ละรายการจะมีตารางที่แสดงการดําเนินการ
สำคัญ
อัตราปริมาณการใช้อาจเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา Microsoft จะใช้ความพยายามอย่างสมเหตุสมผลในการแจ้งให้ทราบทางอีเมลหรือผ่านการแจ้งเตือนในผลิตภัณฑ์ การเปลี่ยนแปลงจะมีผลตามวันที่ระบุไว้ในบันทึกย่อประจํารุ่นของ Microsoft หรือบล็อก Microsoft Fabric หากการเปลี่ยนแปลงใด ๆ กับอัตราการใช้ปริมาณงานของ Microsoft Fabric เพิ่มหน่วยความจุ (CU) ที่จําเป็นในการใช้ปริมาณงานเฉพาะ ลูกค้าอาจใช้ตัวเลือกการยกเลิกที่พร้อมใช้งานสําหรับวิธีการชําระเงินที่เลือก
Copilot ใน Fabric
Copilot การดําเนินงานจะแสดงอยู่ในตารางนี้ คุณสามารถค้นหาอัตราปริมาณการใช้สําหรับCopilotCopilotปริมาณการใช้ได้
| การดำเนินงาน | คำอธิบาย | รายการ | ตัววัดการเรียกเก็บเงินของ Azure | ขนิด |
|---|---|---|---|---|
| Copilot ใน Fabric | คํานวณค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับพร้อมท์อินพุตและการเสร็จสมบูรณ์ของเอาต์พุต | การเลือก | Copilot ใน Fabric CU | พื้นหลัง |
คลังข้อมูล
ประสบการณ์การใช้งาน Data Factory ประกอบด้วยการดําเนินงานสําหรับกระแสข้อมูล Gen2 และไปป์ไลน์
กระแสข้อมูล รุ่น 2
คุณสามารถค้นหาอัตราปริมาณการใช้สําหรับ Dataflows Gen2 ได้ใน Dataflow Gen2 ราคาสําหรับ Data Factory ใน Microsoft Fabric
| การดำเนินงาน | คำอธิบาย | รายการ | ตัววัดการเรียกเก็บเงินของ Azure | ขนิด |
|---|---|---|---|---|
| การรีเฟรชกระแสข้อมูลรุ่น 2 | คํานวณค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการดําเนินการรีเฟรชกระแสข้อมูล Gen2 | Dataflow Gen2 | การใช้ความจุการคํานวณมาตรฐานของกระแสข้อมูล CU | พื้นหลัง |
| การคํานวณกระแสข้อมูลระดับสูง - คิวรีจุดสิ้นสุด SQL | การใช้งานที่เกี่ยวข้องกับจุดสิ้นสุด SQL ของกระแสข้อมูล Gen2 | คลังสินค้า | ความสามารถในการคํานวณกระแสข้อมูลสูง CU | พื้นหลัง |
ไปป์ไลน์
คุณสามารถค้นหาอัตราปริมาณการใช้สําหรับไปป์ไลน์ใน การกําหนดราคาไปป์ไลน์ข้อมูลสําหรับ Data Factory ใน Microsoft Fabric ได้
| การดำเนินงาน | คำอธิบาย | รายการ | ตัววัดการเรียกเก็บเงินของ Azure | ขนิด |
|---|---|---|---|---|
| DataMovement | ระยะเวลาที่ใช้โดยกิจกรรมการคัดลอกในไปป์ไลน์ Data Factory หารด้วยจํานวนหน่วยการรวมข้อมูล | ไปป์ไลน์ | การใช้งานความจุการเคลื่อนย้ายข้อมูล CU | พื้นหลัง |
| ActivityRun | การดําเนินการกิจกรรมของไปป์ไลน์ข้อมูล Data Factory | ไปป์ไลน์ | การใช้ความจุการเรียงข้อมูล CU | พื้นหลัง |
คลังข้อมูล
แกนหลักหนึ่ง Fabric Data Warehouse (หน่วยของการคํานวณสําหรับคลังข้อมูล) เทียบเท่ากับหน่วยความจุ Fabric (CUs) สองหน่วย
| การดำเนินงาน | คำอธิบาย | รายการ | ตัววัดการเรียกเก็บเงินของ Azure | ขนิด |
|---|---|---|---|---|
| การสอบถามคลังสินค้า | คํานวณค่าธรรมเนียมสําหรับผู้ใช้ทั้งหมดที่สร้างขึ้นและระบบสร้างคําสั่ง T-SQL ภายใน Warehouse | คลังสินค้า | การใช้ความจุของคลังข้อมูล CU | พื้นหลัง |
| คิวรีปลายทาง SQL | ค่าใช้จ่ายในการคํานวณสําหรับผู้ใช้ทั้งหมดที่สร้างขึ้นและระบบสร้างคําสั่ง T-SQL ภายในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ของ Lakehouse | คลังสินค้า | การใช้ความจุของคลังข้อมูล CU | พื้นหลัง |
ผ้า API สําหรับ GraphQL
การดําเนินการ GraphQL ถูกสร้างขึ้นจากคําขอที่ดําเนินการบน API สําหรับรายการ GraphQL โดยไคลเอ็นต์ API คําขอ GraphQL แต่ละตัวและเวลาการประมวลผลการดําเนินการตอบสนองจะถูกรายงานในหน่วยความจุ (CUs) ในหน่วยความจุ (CUs) เป็นวินาทีในอัตรา 10 CUs ต่อชั่วโมง
| การดำเนินงาน | คำอธิบาย | รายการ | ตัววัดการเรียกเก็บเงินของ Azure | ขนิด |
|---|---|---|---|---|
| คิวรี | คํานวณค่าใช้จ่ายสําหรับคิวรี GraphQL ที่สร้างขึ้นทั้งหมด (อ่าน) และการกลายพันธุ์ (เขียน) โดยไคลเอ็นต์ภายใน GraphQL API | GraphQL | API สําหรับการใช้งานความจุคิวรี GraphQL CU | แบบโต้ตอบ |
OneLake
การดําเนินการคํานวณ One Lake แสดงถึงธุรกรรมที่ดําเนินการในรายการ One Lake อัตราปริมาณการใช้สําหรับแต่ละการดําเนินงานจะแตกต่างกันขึ้นอยู่กับชนิดของการดําเนินงาน สําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม ดูที่ การบริโภค One Lake
| การดำเนินงาน | คำอธิบาย | รายการ | Azure Billing Meter | ขนิด |
|---|---|---|---|---|
| OneLake อ่านผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | OneLake อ่านผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การเลือก | การใช้งานความจุของการดําเนินการอ่านของ OneLake CU | พื้นหลัง |
| OneLake อ่านผ่านพร็อกซี | OneLake อ่านผ่านพร็อกซี | การเลือก | การดําเนินการอ่าน OneLake ผ่าน CU การใช้ความจุ API | พื้นหลัง |
| เขียน OneLake ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | เขียน OneLake ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การเลือก | การใช้ความจุของการดําเนินการเขียนของ OneLake CU | พื้นหลัง |
| OneLake เขียนผ่านพร็อกซี | OneLake เขียนผ่านพร็อกซี | การเลือก | การดําเนินการเขียน OneLake ผ่านการใช้งานความจุ API CU | พื้นหลัง |
| เขียนซ้ํา OneLake ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | เขียนซ้ํา OneLake ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การเลือก | การดําเนินการเขียนซ้ําของ OneLake | พื้นหลัง |
| OneLake Iterative อ่านผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | OneLake Iterative อ่านผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การเลือก | การใช้ความจุในการอ่านซ้ําของ OneLake CU | พื้นหลัง |
| การดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake | การดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake | การเลือก | การใช้ความจุของการดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake CU | พื้นหลัง |
| การดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การเลือก | การดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake ผ่านการใช้ความจุ API CU | พื้นหลัง |
| เขียนซ้ํา OneLake ผ่านทางพร็อกซี | เขียนซ้ํา OneLake ผ่านทางพร็อกซี | การเลือก | การดําเนินการเขียนซ้ําของ OneLake ผ่าน API ความจุ CU | พื้นหลัง |
| OneLake Iterative อ่านผ่านพร็อกซี | OneLake Iterative อ่านผ่านพร็อกซี | การเลือก | การดําเนินการอ่านแบบวนซ้ําของ OneLake ผ่าน API การใช้ความจุ CU | พื้นหลัง |
| OneLake BCDR อ่านผ่านพร็อกซี | OneLake BCDR อ่านผ่านพร็อกซี | การเลือก | การดําเนินการอ่าน BCDR ของ OneLake ผ่าน CU การใช้ความจุ API | พื้นหลัง |
| การเขียน BCDR ของ OneLake ผ่านพร็อกซี | การเขียน BCDR ของ OneLake ผ่านพร็อกซี | การเลือก | การดําเนินการเขียน BCDR ของ OneLake ผ่าน API การใช้ความจุ CU | พื้นหลัง |
| OneLake BCDR อ่านผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | OneLake BCDR อ่านผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การเลือก | การใช้งานความจุของการดําเนินการอ่าน BCDR ของ OneLake CU | พื้นหลัง |
| เขียน OneLake BCDR ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | เขียน OneLake BCDR ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การเลือก | การใช้งานความจุการเขียน BCDR ของ OneLake BCDR | พื้นหลัง |
| อ่านซ้ํา OneLake BCDR ผ่านพร็อกซี | อ่านซ้ํา OneLake BCDR ผ่านพร็อกซี | การเลือก | การดําเนินการอ่านซ้ําของ OneLake BCDR ผ่าน CU การใช้ความจุ API | พื้นหลัง |
| อ่านซ้ํา OneLake BCDR ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | อ่านซ้ํา OneLake BCDR ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การเลือก | การใช้งานความจุการอ่านซ้ําของ OneLake BCDR CU | พื้นหลัง |
| การเขียนซ้ําของ OneLake BCDR ผ่านพร็อกซี | การเขียนซ้ําของ OneLake BCDR ผ่านพร็อกซี | การเลือก | การดําเนินการเขียนซ้ําของ OneLake BCDR ผ่าน CU การใช้ความจุ API | พื้นหลัง |
| การเขียนซ้ําของ OneLake BCDR ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การเขียนซ้ําของ OneLake BCDR ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การเลือก | การใช้งานความจุการเขียนซ้ําของ OneLake BCDR CU | พื้นหลัง |
| การดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake BCDR | การดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake BCDR | การเลือก | การใช้งานความจุของการดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake BCDR | พื้นหลัง |
| การดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake BCDR ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake BCDR ผ่านการเปลี่ยนเส้นทาง | การเลือก | การดําเนินการอื่น ๆ ของ OneLake BCDR ผ่าน API การใช้ความจุ CU | พื้นหลัง |
Power BI
การใช้งานสําหรับแต่ละการดําเนินการจะมีการรายงานในเวลาการประมวลผล CU เป็นวินาที CU แปดตัวจะเทียบเท่ากับแกน v-core ของ Power BI หนึ่งตัว
หมายเหตุ
คําว่า แบบจําลองความหมาย จะแทนที่ชุดข้อมูลคํา คุณอาจยังคงเห็นคําเก่าใน UI จนกว่าจะถูกแทนที่ทั้งหมด
ขณะนี้เราไม่เรียกเก็บเงินสําหรับวิชวล R/Py ใน Power BI
| การดำเนินงาน | คำอธิบาย | รายการ | ตัววัดการเรียกเก็บเงินของ Azure | ขนิด |
|---|---|---|---|---|
| ปัญญาประดิษฐ์ (AI) | การประเมินฟังก์ชัน AI | AI | CU การใช้ความจุของ Power BI | พื้นหลัง |
| คิวรีพื้นหลัง | คิวรีสําหรับการรีเฟรชไทล์และสร้างสแนปช็อตรายงาน | แบบจําลองแสดงความหมาย | CU การใช้ความจุของ Power BI | พื้นหลัง |
| Dataflow DirectQuery | เชื่อมต่อโดยตรงกับกระแสข้อมูลโดยไม่จําเป็นต้องนําเข้าข้อมูลลงในแบบจําลองเชิงความหมาย | Dataflow Gen1 | CU การใช้ความจุของ Power BI | แบบโต้ตอบ |
| การรีเฟรชกระแสข้อมูล | การรีเฟรชกระแสข้อมูลพื้นหลังตามความต้องการหรือตามกําหนดเวลา ที่ดําเนินการโดยบริการหรือด้วย REST API | Dataflow Gen1 | CU การใช้ความจุของ Power BI | พื้นหลัง |
| การรีเฟรชตามความต้องการของแบบจําลองความหมาย | การรีเฟรชแบบจําลองความหมายพื้นหลังที่เริ่มต้นโดยผู้ใช้ โดยใช้บริการ REST API หรือจุดสิ้นสุด XMLA สาธารณะ | แบบจําลองแสดงความหมาย | CU การใช้ความจุของ Power BI | พื้นหลัง |
| การรีเฟรชตามกําหนดการของแบบจําลองความหมาย | การรีเฟรชแบบจําลองความหมายพื้นหลังตามกําหนดเวลา ที่ดําเนินการโดยบริการ REST API หรือจุดสิ้นสุด XMLA สาธารณะ | แบบจําลองแสดงความหมาย | CU การใช้ความจุของ Power BI | พื้นหลัง |
| การสมัครใช้งานอีเมลรายงานแบบเต็ม | สําเนา PDF หรือ PowerPoint ของรายงาน Power BI ทั้งหมด แนบมากับ การสมัครใช้งานอีเมล | รายงาน | CU การใช้ความจุของ Power BI | พื้นหลัง |
| คิวรีแบบโต้ตอบ | คิวรีที่เริ่มต้นโดยการร้องขอข้อมูลตามความต้องการ ตัวอย่างเช่น การโหลดแบบจําลองเมื่อเปิดรายงาน การโต้ตอบของผู้ใช้กับรายงาน หรือการคิวรีชุดข้อมูลก่อนที่จะแสดง | แบบจําลองแสดงความหมาย | CU การใช้ความจุของ Power BI | แบบโต้ตอบ |
| PublicApiExport | รายงาน Power BI ที่ส่งออกด้วย การส่งออกรายงานไปยังไฟล์ REST API | รายงาน | CU การใช้ความจุของ Power BI | พื้นหลัง |
| แสดง | รายงานที่มีการแบ่งหน้าของ Power BI ที่ส่งออกด้วยการส่งออกรายงานที่มีการแบ่งหน้าไปยังไฟล์ REST API | รายงานที่มีการแบ่งหน้า | CU การใช้ความจุของ Power BI | พื้นหลัง |
| แสดง | รายงานที่มีการแบ่งหน้าของ Power BI ที่ดูใน บริการของ Power BI | รายงานที่มีการแบ่งหน้า | CU การใช้ความจุของ Power BI | แบบโต้ตอบ |
| อ่านการสร้างแบบจําลองเว็บ | การดําเนินการอ่านแบบจําลองข้อมูลในประสบการณ์ของผู้ใช้การสร้างแบบจําลองเว็บเชิงความหมาย | แบบจําลองแสดงความหมาย | CU การใช้ความจุของ Power BI | แบบโต้ตอบ |
| การเขียนแบบจําลองเว็บ | การดําเนินการเขียนแบบจําลองข้อมูลในประสบการณ์ของผู้ใช้การสร้างแบบจําลองเว็บเชิงความหมาย | แบบจําลองแสดงความหมาย | CU การใช้ความจุของ Power BI | แบบโต้ตอบ |
| XMLA อ่าน | การดําเนินการอ่าน XMLA ที่เริ่มต้นโดยผู้ใช้สําหรับคิวรีและการค้นพบ | แบบจําลองแสดงความหมาย | CU การใช้ความจุของ Power BI | แบบโต้ตอบ |
| เขียน XMLA | การดําเนินการเขียน XMLA พื้นหลังที่เปลี่ยนแปลงแบบจําลอง | แบบจําลองแสดงความหมาย | CU การใช้ความจุของ Power BI | พื้นหลัง |
ระบบอัจฉฉริยะในเวลาจริง
ประสบการณ์การใช้งาน Real-Time Intelligence ประกอบด้วยการดําเนินงานสําหรับเหตุการณ์เหตุการณ์เหตุการณ์ Fabric และฐานข้อมูล KQL และคิวรี KQL
เหตุการณ์สตรีม
คุณสามารถค้นหาอัตราปริมาณการใช้สําหรับเหตุการณ์ใน การตรวจสอบปริมาณการใช้ความจุสําหรับเหตุการณ์ของ Microsoft Fabric ได้
| การดำเนินงาน | คำอธิบาย | รายการ | ตัววัดการเรียกเก็บเงินของ Azure | ขนิด |
|---|---|---|---|---|
| เหตุการณ์ต่อชั่วโมง | การนําเข้าหรือการประมวลผลสําหรับเหตุการณ์สตรีม | เหตุการณ์สตรีม | CU การใช้ความจุเหตุการณ์ | พื้นหลัง |
| ปริมาณการใช้งานข้อมูลเหตุการณ์ต่อ GB | ข้อมูลเข้าและออก | เหตุการณ์สตรีม | ปริมาณการใช้งานข้อมูลเหตุการณ์ต่อความจุ GB CU | พื้นหลัง |
| ตัวประมวลผลเหตุการณ์ต่อชั่วโมง | การประมวลผล ASA | เหตุการณ์สตรีม | การใช้ความจุของตัวประมวลผลเหตุการณ์ CU | พื้นหลัง |
เหตุการณ์ Fabric
คุณสามารถค้นหาอัตราการใช้สําหรับเหตุการณ์ Fabric ใน Microsoft Fabric และปริมาณการใช้ความจุของเหตุการณ์ Azure ได้
| การดำเนินงาน | คำอธิบาย | รายการ | ตัววัดการเรียกเก็บเงินของ Azure | ขนิด |
|---|---|---|---|---|
| การดําเนินการเหตุการณ์ | เผยแพร่ การจัดส่ง และการดําเนินการกรอง | การเลือก | ตัวแสดงเวลาจริง - การดําเนินการเหตุการณ์ | พื้นหลัง |
| ตัวรอรับกิจกรรม | ช่วงเวลาทํางานของตัวรอรับเหตุการณ์ | การเลือก | Real-Time Intelligence – ตัวฟังเหตุการณ์และการแจ้งเตือน | พื้นหลัง |
ฐานข้อมูล KQL และชุดคิวรี KQL
คุณสามารถค้นหาอัตราปริมาณการใช้สําหรับฐานข้อมูล KQL ใน ปริมาณการใช้ฐานข้อมูล KQL
| การดำเนินงาน | คำอธิบาย | รายการ | ตัววัดการเรียกเก็บเงินของ Azure | ขนิด |
|---|---|---|---|---|
| Eventhouse UpTime | หน่วยวัดเวลาที่ Event House ใช้งานอยู่ | อีเวนท์เฮ้าส์ | การใช้ความจุของอีเวนต์เฮ้าส์ CU | แบบโต้ตอบ |
Spark
Two Spark VCores (หน่วยของกําลังในการประมวลผลสําหรับ Spark) เท่ากับหน่วยความจุหนึ่งหน่วย (CU) หากต้องการทําความเข้าใจว่าการดําเนินการ Spark ใช้ CUs อย่างไร โปรดดูที่ spark pools
| การดำเนินงาน | คำอธิบาย | รายการ | ตัววัดการเรียกเก็บเงินของ Azure | ขนิด |
|---|---|---|---|---|
| การดําเนินงานของเลคเฮ้าส์ | ตารางแสดงตัวอย่างผู้ใช้ในตัวสํารวจของเลคเฮ้าส์ | เลคเฮ้าส์ | การใช้หน่วยความจํา Spark ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด CU | พื้นหลัง |
| โหลดตารางเลคเฮ้าส์ | ผู้ใช้โหลดตารางเดลต้าในตัวสํารวจเลคเฮ้าส์ | เลคเฮ้าส์ | การใช้หน่วยความจํา Spark ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด CU | พื้นหลัง |
| เรียกใช้สมุดบันทึก | การเรียกใช้สมุดบันทึกด้วยตนเองโดยผู้ใช้ | โน้ตบุ๊ก | การใช้หน่วยความจํา Spark ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด CU | พื้นหลัง |
| เรียกใช้สมุดบันทึก HC | การเรียกใช้สมุดบันทึกภายใต้เซสชัน Spark ภาวะพร้อมกันสูง | โน้ตบุ๊ก | การใช้หน่วยความจํา Spark ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด CU | พื้นหลัง |
| การเรียกใช้สมุดบันทึกตามกําหนดการ | การเรียกใช้สมุดบันทึกถูกทริกเกอร์โดยเหตุการณ์ของสมุดบันทึกตามกําหนดการ | โน้ตบุ๊ก | การใช้หน่วยความจํา Spark ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด CU | พื้นหลัง |
| เรียกใช้ไปป์ไลน์สมุดบันทึก | การเรียกใช้สมุดบันทึกถูกทริกเกอร์โดยไปป์ไลน์ | โน้ตบุ๊ก | การใช้หน่วยความจํา Spark ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด CU | พื้นหลัง |
| เรียกใช้ Notebook VS Code | สมุดบันทึกทํางานใน VS Code | โน้ตบุ๊ก | การใช้หน่วยความจํา Spark ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด CU | พื้นหลัง |
| เรียกใช้งาน Spark | งานชุด Spark เริ่มต้นโดยการส่งของผู้ใช้ | ข้อกําหนดงาน Spark | การใช้หน่วยความจํา Spark ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด CU | พื้นหลัง |
| การเรียกใช้งาน Spark ตามกําหนดเวลา | การรันชุดงานที่ถูกทริกเกอร์โดยเหตุการณ์ของสมุดบันทึกที่กําหนดไว้ | ข้อกําหนดงาน Spark | การใช้หน่วยความจํา Spark ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด CU | พื้นหลัง |
| เรียกใช้ไปป์ไลน์งาน Spark | การรันชุดงานที่ทริกเกอร์โดยไปป์ไลน์ | ข้อกําหนดงาน Spark | การใช้หน่วยความจํา Spark ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด CU | พื้นหลัง |
| เรียกใช้ Spark job VS Code | ข้อกําหนดงาน Spark ที่ส่งจาก VS Code | ข้อกําหนดงาน Spark | การใช้หน่วยความจํา Spark ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด CU | พื้นหลัง |