Häufig gestellte Fragen zu Mirroring Snowflake in Microsoft Fabric

Für Snowflake verwenden wir eine Landing Zone, um sowohl den Snapshot als auch die Änderungsdaten in OneLake zu speichern und die Leistung zu verbessern, da wir diese Dateien in den Landing Zones in Delta-VertiParquet konvertieren.

Verwaltete Tabellen, Iceberg-Tabellen und Ansichten werden für die Replikation unterstützt. Externe, vorübergehende, temporäre und dynamische Tabellen werden nicht unterstützt. Für Iceberg-Tabellen ist während der Konfiguration eine Speicherverbindung zu dem zugrunde liegenden Speicher der Iceberg-Tabelle erforderlich. Ausführliche Informationen zu bekannten Problemen mit Ansichten (z. B. der Datentypzuordnung) finden Sie unter "Einschränkungen".

Wählen Sie das Zahnradsymbol für Einstellungen aus, und wählen Sie dann Verbindung und Gateways verwalten aus. Sie können vorhandene Verbindungen auch von dieser Seite löschen.

Die folgenden Authentifizierungsmethoden werden unterstützt:

• Benutzername und Kennwort – Snowflake native Authentifizierung
• Microsoft Entra ID (SSO) – Einmaliges Anmelden über Entra ID
• Schlüsselpaarauthentifizierung – RSA-Schlüsselpaar für Dienstkontoszenarien

1. Wiederverwenden eines vorhandenen Lagers. Konfigurieren Sie die Spiegelung so, dass sie dasselbe Snowflake-Lager verwendet, das Ihre Anwendungen bereits zum Aktualisieren der Quelltabellen verwenden. Dadurch wird der zusätzliche Aufwand vermieden, ein separates, dediziertes Warehouse für die Spiegelung hochzufahren. Wenn Ihre Anwendung eine Tabelle aktualisiert, nimmt der Spiegelreplikationsdienst Änderungen fast sofort auf, während das Lager noch aktiv ist. 2. Spiegeln Sie nur die Tabellen, die Sie benötigen. Vermeiden Sie die Spiegelung einer gesamten Datenbank, wenn Sie nur eine Teilmenge von Tabellen benötigen. Eine Spiegelung im großen Maßstab kann zu erheblichem Snowflake-Verbrauch und Kapazitätsspitzen bei Fabric führen. 3. Achten Sie auf unerwartete Neuinitialisierungen. Ein erneutes Seeding liest die gesamte Tabelle erneut ein und verursacht Rechenkosten proportional zu ihrer Größe. Überprüfen Sie die Seite "Spiegelungsstatus" auf Tabellen, die wiederholt das Verhalten der ersten Kopie anzeigen. 4. Verwenden Sie Snowflake-Budgets und Kreditlimits. Legen Sie Snowflake-Ressourcenüberwachungen und Budgets fest, um die Berechnungskosten im Zusammenhang mit der Spiegelung zu deckeln.

Fabric berechnet keine Gebühren für eingehenden Datenverkehr in OneLake bei Mirroring.

Wenn das Hosting außerhalb von Azure erfolgt, konsultieren Sie die Snowflake- und Ihre Cloud-Dokumentation zu Egress-Kosten. Wenn das Hosting in Azure erfolgt, jedoch in einer anderen Region als Ihrer Fabric-Kapazität, fallen Gebühren für ausgehende Daten an. Wenn in Azure in derselben Region gehostet wird, gibt es keinen Datenausgang.

Nein. Die Spiegelung wird kontinuierlich ausgeführt und unterstützt derzeit nicht die Konfiguration von Replikationszeitplänen oder zeitbasierten Fenstern. Der Replikater fragt änderungen kontinuierlich ab, was eine kontinuierliche Snowflake-Berechnungsnutzung generiert. Wenn Sie die Berechnung während bestimmter Zeiträume einschränken müssen, können Sie die Spiegelung manuell beenden und neu starten . Beachten Sie jedoch, dass durch den Neustart ein vollständiger erneuter Speichervorgang aller gespiegelten Tabellen ausgelöst wird.

Es hängt von der Größe der Daten ab, die importiert werden.

Nahezu Echtzeitlatenz.

Ja, Tabellen sind alle v-sortierten Delta-Tabellen.

Siehe Monitor Fabric Mirror-Replikation.

Ja, wir unterstützen die Spiegelung über ein lokales Datengateway und über ein Virtual Network (VNet)-Datengateway.

Die Daten aus Quelltabellen werden erneut initialisiert. Jedes Mal, wenn Sie den Vorgang beenden und starten, wird die gesamte Tabelle erneut abgerufen.

Wir beenden die Spiegelung dieser bestimmten Tabelle und löschen sie aus OneLake.

Nein, wir entfernen einfach die Streamingtabellen.

Ja, Sie können, aber Sie sollten es nicht brauchen. Sobald sich die Daten in Fabric befinden, kann sie von dort aus freigegeben werden.

Ja, bestimmte Tabellen können während der Spiegelungskonfiguration ausgewählt werden.

Ein Reseed (vollständiges Neuladen der Daten) wird durch einen der folgenden Punkte ausgelöst:

• DDL-Änderungen, die den DDL-Zeitstempel einer Tabelle ändern, z. B. ALTER TABLE Vorgänge zum Hinzufügen oder Löschen von Spalten.
• Schemaänderungstools wie dbt, die Tabellen planmäßig löschen und neu erstellen.
• Beenden und Neustarten der Spiegelung über das Fabric Portal oder die API.
• Eine längere Kapazitätspause. Wenn die Fabric-Kapazität über einen längeren Zeitraum pausiert wird, muss das Mirroring nach dem Fortsetzen möglicherweise neu initialisiert werden.

Wenn Tabellen wiederholt eine initiale Kopie (Reseed) anstelle einer inkrementellen Synchronisierung durchführen:

1. Prüfen Sie, ob vorgelagerte Schemaänderungen vorliegen. Überprüfen Sie, ob ein Tool wie dbt Tabellendefinitionen in einem wiederkehrenden Zeitplan ändert. Selbst kleinere DDL-Änderungen können einen erneuten Wechsel auslösen.
2. Überprüfen Sie die Seite "Spiegelungsstatus". Suchen Sie nach Tabellen, die wiederholte Zeitstempel für die initiale Kopie in regelmäßigen Abständen anzeigen.
3. Anhalten von Schemaänderungen während der aktiven Spiegelung. Wenn dbt-Ausführungen die Ursache sind, planen Sie diese in Wartungsfenstern, oder pausieren Sie die Spiegelung, bevor Sie Schemaänderungen ausführen.
4. Überwachen Sie die Nutzung des Snowflake-Lagers. Prüfen Sie die Usage-Views des Snowflake-Kontos, um festzustellen, ob mit der Spiegelung verbundene Abfragen den Großteil der Rechenleistung beanspruchen.
5. Denken Sie daran, dass jeder erneute Seed-Vorgang die vollständigen Tabellendaten verarbeitet und Snowflake-Rechenkosten verursacht, die proportional zur Tabellengröße sind. proportional zur Tabellengröße.

Nein.

Nein, die Daten werden nicht außerhalb der Kundenumgebung bereitgestellt, sondern im OneLake des Kunden.

Es ist eine Power BI Premium-, Fabric-Kapazität oder Testkapazität erforderlich. Weitere Informationen zur Lizenzierung finden Sie unter Microsoft Fabric-Lizenzen.

Fabric-Compute, die zum Replizieren Ihrer Daten in Fabric OneLake verwendet wird, ist kostenlos. Die Speicherkosten für die Spiegelung sind bis zu einer kapazitätsabhängigen Grenze kostenlos. Weitere Informationen finden Sie unter Kosten für Spiegelung und Microsoft Fabric-Preise. Die Rechenleistung für Datenabfragen mit SQL, Power BI oder Spark wird zu den regulären Tarifen berechnet.

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