Bemærk
Adgang til denne side kræver godkendelse. Du kan prøve at logge på eller ændre mapper.
Adgang til denne side kræver godkendelse. Du kan prøve at ændre mapper.
On-demand fakturering for Spark er en pay-as-you-go faktureringsmodel for Apache Spark-arbejdsbelastninger i Microsoft Fabric. Når du aktiverer det, bruger Spark-jobs ikke længere compute fra din Fabric-kapacitet. I stedet bruger jobs dedikerede serverløse ressourcer, som du fakturerer uafhængigt.
Denne model supplerer standardkapacitetsmodellen, så du kan vælge den bedste løsning pr. arbejdsbyrde.
Vælg mellem on-demand fakturering og kapacitetsmodel
| Funktion | Kapacitetsmodel | On-demand fakturering for Spark |
|---|---|---|
| Fakturering | Faste omkostninger pr. kapacitetsniveau | Betalt efter forbrug for Spark-job |
| skalering | Kapacitet, der deles på tværs af arbejdsbelastninger | Spark-skalaer uafhængigt af hinanden |
| Ressourcekonkurrence | Mulige mellem arbejdsbelastninger | Dedikerede beregningsgrænser for Spark |
| Bedste brugssag | Forudsigelige arbejdsbelastninger | Dynamiske eller bursty Spark-job |
Du kan kombinere begge modeller for at balancere omkostninger og ydeevne. For eksempel kør stabile tilbagevendende arbejdsbelastninger på kapacitet og flyt bursty eller ad hoc Spark-arbejdsbelastninger til on-demand fakturering.
Vigtigste fordele
- Omkostningseffektivitet: Betal kun for Spark-jobets kørseltid.
- Uafhængig skalering: Spark-arbejdsbelastninger kører uden at påvirke andre kapacitetsbaserede operationer.
- Enterprise-ready: Integrerer med Azure Quota Management for skaleringsfleksibilitet.
Sådan fungerer on-demand fakturering
Når du aktiverer on-demand fakturering:
- Spark-jobs bliver aflastet fra Fabric-kapaciteten og forbruger ikke CU fra den kapacitet.
- Du sætter en maksimal CU-grænse for Spark-arbejdsbelastninger (en kvote-lignende grænse).
- Fakturering forbliver baseret på Spark-brugsrate (
0.5 CU hour) og gælder kun for aktiv jobberegning. - Når CU-grænsen nås, begrænses interaktive jobs, og batchjobs sættes i kø.
- Spark-forbrug og omkostninger vises separat i Microsoft Fabric Capacity Metrics-appen og Azure Cost Analysis.
Vigtigt
On-demand-fakturering er opt-in pr. kapacitet og springer ikke fra eller falder tilbage til Fabric-kapacitet. Det er en separat serverløs pay-as-you-go-model.
Funktionsmåde for samtidighed i job og kø
Når du aktiverer on-demand fakturering, styrer den maksimale Capacity Unit (CU)-grænse, som Fabric-kapacitetsadministratoren konfigurerer, Spark-samtidigheden. I modsætning til standardkapacitet bruger on-demand fakturering ikke bursting eller smoothing.
- Interaktive Spark-jobs (for eksempel Lakehouse-operationer, tabelforhåndsvisning, Indlæsning til tabel eller interaktive notebook-forespørgsler) begrænses , når tilgængelige CU'er er fuldt udnyttet.
- Baggrunds-Spark-jobs (udløst af pipelines, scheduler, API-eksekveringer, Spark-jobdefinitioner eller tabelvedligeholdelse) sættes i kø.
Køstørrelsen er knyttet til CU-grænsen.
Bemærkning
Hvis den maksimale CU-grænse er 2048, kan Spark-køen holde op til 2048 jobs.
Denne adfærd holder allokeringen forudsigelig og kontrollerbar, samtidig med at den understøtter Spark-arbejdsbelastninger med højt volumen.
Anmod om yderligere kvoter
Hvis dine Data Engineering- eller Data Science-arbejdsbelastninger kræver en højere kvote end din nuværende maksimale CU-grænse, anmod om en forhøjelse af Azure-kvoterne:
- Navigér til portalen Azure og log ind.
- I søgefeltet skal du skrive og vælge Azure Quotas.
- Vælg Microsoft Fabric fra listen over tilgængelige tjenester.
- Vælg det abonnement, der er knyttet til din Fabric-kapacitet.
- Rediger kvotegrænsen ved at angive den nye CU-grænse, du vil hente.
- Send din kvoteanmodning.
Efter godkendelse anvendes den opdaterede CU-grænse på din Fabric-kapacitet.