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Eine Microsoft Fabric-Kapazität ist eine Azure-Ressource, daher zeigt Ihre Azure-Rechnung in der Microsoft Cost Management-Erfahrung im Azure-Portal ihre Nutzungsgebühren an. Ihre Rechnung verteilt diese Gebühren auf viele separate Zähler, was es schwierig macht zu erkennen, wie jeder Zähler mit dem Fabric-Verbrauch in Ihrer Organisation übereinstimmt.
Dieser Artikel erklärt die Zähler, die Ihre Fabric-Kapazitätsgebühren ausmachen, und zeigt, wie Sie Ihre Azure-Rechnung mit der Nutzung abgleichen können, die die Microsoft Fabric Capacity Metrics App anzeigt.
Rechnungszähler
Im Microsoft Cost Management zeigen Ihre Kostenanalyse und Rechnung mehrere Zähler an, die mit Ihrer Fabric-Kapazitätsressource zusammenhängen. Die meisten Verbrauchsmesser folgen einem gängigen Namensmuster: einem Arbeitslast- oder Merkmalsnamen, gefolgt von einem Nutzungssuffix. Jeder Zähler repräsentiert die Rechenleistung (CU), die eine Arbeitslast verbraucht.
Das genaue Set der Meter ändert sich, wenn Fabric Funktionen hinzufügt. Die folgende Liste ist beispielhaft; die aktuelle, vollständige Liste finden Sie unter Aktuelle Liste der Zähler abrufen.
Die meisten Namen von Verbrauchszählern enden mit dem Suffix Capacity Usage CU, das die berechnete Rechenleistung auf deine bereitgestellte Fabric-Kapazität angibt. Die OneLake-Transaktionszähler fügen weitere Suffixe für die Speicherschicht (Hot, , oder Cool), den Zugriffspfad (Cold) sowie für Geschäftskontinuität und Katastrophenwiederherstellung (via APIBCDR) hinzu.
Um eine bestimmte Position auf Ihrer Rechnung zu identifizieren, suchen Sie in der folgenden alphabetischen Liste nach der zugehörigen Zählergruppe. Prüfen Sie anschließend, welche Workload diese Position erzeugt und was sie umfasst. Die Liste zeigt Zählergruppen nach ihrem Basisnamen, ohne das Suffix Capacity Usage CU sowie ohne die OneLake-Ebene und die Zugangspfad-Varianten. Die Liste ist repräsentativ für die Zählergruppen, die bei der letzten Aktualisierung dieses Artikels verfügbar waren. Die maßgebliche aktuelle Liste finden Sie unter Aktuelle Liste der Zähler abrufen.
| Metergruppe | Arbeitsbelastung | Beschreibung |
|---|---|---|
Activator - Event Analytics |
Echtzeit-Intelligenz | Aktivator-Benachrichtigungen und Ereignisanalysen. |
Anomaly Detector Queries |
Echtzeit-Intelligenz | Abfragen zur Anomalieerkennung für Eventhouse-Daten. |
Apache Airflow job |
Data Factory | Apache Airflow läuft. |
API for GraphQL Query |
Entwickler und API | GraphQL-API-Abfrageausführung. |
autoscale for Data Warehouse |
Data Warehouse | Automatische Skalierung von Rechenressourcen für Warehouses. |
autoscale for Spark |
Data Engineering | Automatische Skalierung der Rechenkapazität für Spark. |
Capacity Overage |
Kapazitätsmanagement | Übertragener Mehrverbrauch über Ihre Kapazität hinaus. |
Compute Pool |
Kapazitätsmanagement | Die grundlegende bereitgestellte Kapazität, die für deine Arbeitslasten verfügbar ist. |
Copilot and AI |
Data Science und KI | Copilot und generative KI funktionieren über Workloads hinweg. |
Cosmos Database in Microsoft Fabric |
Datenbanken | Berechnen Sie für Cosmos DB in Fabric. |
Data Movement |
Data Factory | Aktivitäten zur Datenverschiebung in Pipelines (Kopieren) |
Data Movement - Incremental copy |
Data Factory | Inkrementelle Kopierungsdatenbewegung. |
Data Orchestration |
Data Factory | Pipeline-Orchestrierungsaktivitäten. |
Data Warehouse |
Data Warehouse | T-SQL-Abfrageberechnung für Warehouses. |
Data Warehouse (Accelerated) |
Data Warehouse | Beschleunigte Rechenleistung für Data Warehouses. |
Dataflows Standard Compute |
Data Factory | Standard-Datenflusstransformationen. |
dbt job |
Data Factory | DBT-Job läuft. |
Digital Twin Builder |
Echtzeit-Intelligenz | Nutzung des digitalen Zwillings-Builders. |
Digital Twin Builder Operation |
Echtzeit-Intelligenz | Geplante und auf Abruf verfügbare digitale Zwillingsgenerator-Flow-Operationen. |
Digital Twin Builder Query |
Echtzeit-Intelligenz | Abfragen des Generators für digitale Zwillinge |
Eventhouse |
Echtzeit-Intelligenz | Eventhouse-Datenerfassung und Abfrageverarbeitung. |
Eventstream Data Traffic |
Echtzeit-Intelligenz | Eventstream-Datenein- und -ausgang. |
Eventstream Flat |
Echtzeit-Intelligenz | Event-Stream-Verarbeitung zum Pauschaltarif. |
Eventstream Processor |
Echtzeit-Intelligenz | Eventstream-Verarbeitung und Transformationsberechnung. |
eventstreams connectors |
Echtzeit-Intelligenz | Eventstream-Quell- und Zielverbinder. |
Fabric Planning - Automated Jobs |
Fabric IQ | Automatisierte Aufträge für Pläne. |
Fabric Planning - Planner Sessions |
Fabric IQ | Planer-Sitzungen in Planung. |
Fabric Planning - Stakeholder Sessions |
Fabric IQ | Stakeholder-Sitzungen in Plänen. |
Fabric Planning - Viewer Sessions |
Fabric IQ | Zuschauersitzungen in Plänen. |
Graph data management |
Graph | Datenmanagement-Operationen grafisch darstellen. |
Graph data science |
Graph | Graphenanalyse und Data-Science-Operationen. |
High Scale Dataflow Compute - Spark |
Data Factory | Hochskaliges Dataflow-Staging-Computing auf Spark. |
High Scale Dataflow Compute - SQL |
Data Factory | Hochskalierte Dataflow-Staging-Compute auf SQL. |
Map processing |
Echtzeit-Intelligenz | Kartendatenverarbeitung. |
Map services |
Echtzeit-Intelligenz | Kartenrendering und Dienstleistungen. |
ML Model Endpoint |
Data Science und KI | Bereitstellung eines Endpunkts für ein Machine-Learning-Modell. |
OneLake Data Retrieval |
OneLake | Abruf von Daten der kalten Ebene in OneLake. |
OneLake diagnostics |
OneLake | OneLake-Diagnoseprotokollierung. |
OneLake Iterative Read Operations |
OneLake | Iterative Lesetransaktionen gegen OneLake. |
OneLake Iterative Write Operations |
OneLake | Iterative Schreibtransaktionen gegen OneLake. |
OneLake Other Operations |
OneLake | Weitere OneLake-Transaktionen. |
OneLake Read Operations |
OneLake | Transaktionen in OneLake lesen und per Shortcut lesen. |
OneLake Security |
OneLake | Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien in OneLake. |
OneLake Table Read via API |
OneLake | Die OneLake-Tabelle liest die API durch. |
OneLake Write Operations |
OneLake | Schreiben Sie Transaktionen und Shortcut-Schreibvorgänge in OneLake. |
Ontology AI |
Fabric IQ | Fabric IQ Ontologie KI-Operationen. |
Ontology Logic and Operations |
Fabric IQ | Fabric IQ Ontologie, Logik und Operationen. |
Ontology Modeling |
Fabric IQ | Fabric-IQ-Ontologiemodellierung. |
Operations Agents Autonomous Reasoning |
Fabric IQ | Autonomes Schlussfolgern des Operations-Agenten. |
Operations Agents Compute |
Fabric IQ | Betriebsagent Rechenleistung. |
Power BI |
Power BI | Power BI-Abfragen, Aktualisierungen und Berichtsrendering. |
RTI Event Listener and Alert |
Echtzeit-Intelligenz | Real-Time Intelligence-Ereignislistener und Warnmeldungen. |
RTI Event Operations |
Echtzeit-Intelligenz | Echtzeit-Intelligence für Ereignisabläufe. |
Spark GPU Optimized |
Data Engineering | GPU-optimiertes Spark-Compute. |
Spark Memory Optimized |
Data Engineering | Speicheroptimierte Spark-Rechenleistung für Notebooks und Jobs. |
SQL database in Microsoft Fabric |
Datenbanken | Rechenleistung für SQL-Datenbanken in Fabric. |
SQL DB in Microsoft Fabric LR |
Datenbanken | Langfristige Aufbewahrung für SQL-Datenbanken in Fabric. |
SSIS in Fabric |
Data Factory | Das SSIS-Paket läuft in Fabric. |
user data functions |
Entwickler und API | Ausführung von Benutzerdatenfunktionen. |
VNet Data Gateway |
Data Factory | Verbindungen über das virtuelle Netzwerk-Datengateway. |
Der Gesamtverbrauch aller Verbrauchszähler summiert sich zu den Kosten der bereitgestellten Fabric-Kapazität.
Erhalten Sie die aktuelle Liste der Zähler
Die Preisseite für Microsoft Fabric listet Kapazitäts-SKU-Preise und Speicherpreise pro GB an, zählt aber die einzelnen Verbrauchsmesser nicht auf. Um die aktuelle, vollständige Liste der Zähler zu erhalten, rufen Sie die Azure Retail Prices API auf und filtern Sie nach dem ServicenamenMicrosoft Fabric. Die API liefert jeden Fabric-Meter mit Preisen, Region und Maßeinheit zurück.
Speicherzähler
Fabric verlangt außerdem Gebühren für Daten, die in OneLake und in den auf Ihrer Kapazität gehosteten Datenbanken gespeichert sind. Fabric misst diese Zähler in GB pro Monat statt in Kapazitätseinheiten, sodass sie getrennt von den Verbrauchszählern erscheinen.
| Metername | Beschreibung |
|---|---|
| OneLake-Speicher (heiß, kühl, kalt) | Repräsentiert OneLake-Daten, die in jeder Speicherschicht gespeichert sind |
| OneLake BCDR-Speicher (heiß, kühl, kalt) | Repräsentiert OneLake-Geschäftskontinuitäts- und Katastrophenwiederherstellungsdaten, die in jeder Ebene gespeichert sind |
| OneLake-Cache | Repräsentiert zwischengespeicherte OneLake-Daten, die auf deiner Kapazität gespeichert sind |
| SQL-Speicher | Repräsentiert Daten, die in einer SQL-Datenbank in Fabric gespeichert sind. |
| SQL-Backup-Speicher | Repräsentiert Backup-Daten, die für die SQL-Datenbank in Fabric gespeichert sind. |
| Cosmos DB Speicher | Repräsentiert Daten, die in der Cosmos DB in Fabric gespeichert sind |
| Cosmos DB Backup-Speicher | Repräsentiert Backup-Daten, die für Cosmos DB in Fabric gespeichert sind. |
| Cosmos DB Datenwiederherstellung | Repräsentiert Daten, die für Cosmos DB in Fabric wiederhergestellt werden |
| Speicherspiegelung | Repräsentiert gespiegelte Daten, die auf deiner Kapazität gespeichert sind |
| Kostenlose Speicherspiegelung | Stellt die freie Zuweisung gespiegelter Daten dar, die auf Ihrer Kapazität gespeichert sind |
Wenn du reservierte Kapazitäten kaufst, erscheint die Reservierung unter einem separaten Fabric Capacity Zähler statt unter den Verbrauchszählern.
Vergleichen Sie Ihre Azure-Rechnung mit Ihrer Nutzung
Verwenden Sie die Microsoft Fabric Capacity Metrics-App, um Ihre Azure-Rechnung mit der Fabric-Nutzungsanalyse Ihrer Organisation zu korrelieren.
Die Standardansicht in der App zeigt Trends im Verbrauch nach Workload in den letzten 14 Tagen an.
Die Items-Tabelle aggregiert die Nutzung nach Arbeitsbereich, Arbeitslasttyp und Artikelname. Es misst den abrechenbaren Verbrauch, den jeder Artikel in Kapazitätseinheiten (CUs) erzeugt.
Um die Informationen in der Microsoft Fabric Capacity Metrics App mit denen zu vergleichen, die Azure anzeigt, filtern Sie Ihre Kostenmanagementansicht im Azure-Portal so, dass sie denselben Zeitraum wie die App anzeigt. Überprüfen Sie die Kosten unter dem Zähler für den Artikel, den Sie bewerten. Bei einem Lager ist es der Zähler Data Warehouse Capacity Usage CU. Der Preis pro CU-Stunde für Ihre Kapazität hängt von der Region Ihrer Kapazität ab. Sehen Sie sich die Fabric-Preise pro Region auf der Microsoft Fabric-Preisseite an.