Espelhamento do Banco de Dados do Azure para MySQL (versão prévia)

O espelhamento no Fabric oferece uma experiência fácil para evitar o ETL complexo (Extrair, Transformar, Carregar) e integrar o seu banco de dados existente do Azure para MySQL com o restante de seus dados no Microsoft Fabric. Você pode replicar continuamente seu Banco de Dados do Azure para MySQL existente diretamente no OneLake do Fabric para servidores acessíveis publicamente ou servidores que usam conectividade de Link Privado/endpoint privado. Servidores habilitados para rede virtual e servidores configurados para Alta Disponibilidade (HA) não são suportados no momento. No Fabric, você pode desbloquear poderosos cenários de business intelligence, inteligência artificial, engenharia de dados, ciência de dados e compartilhamento de dados.

Para obter um tutorial sobre como configurar o Espelhamento do Banco de Dados do Azure para MySQL no Fabric, consulte Tutorial: Criar um banco de dados espelhado do Banco de Dados do Azure para MySQL no Microsoft Fabric (versão prévia).

Por que usar o espelhamento no ambiente Fabric?

Usando o Espelhamento no Fabric, você não precisa reunir serviços diferentes de vários fornecedores. Em vez disso, use um produto altamente integrado, de ponta a ponta e fácil de usar que simplifica suas necessidades de análise. Criado para promover a abertura e a colaboração entre a Microsoft, o Banco de Dados do Azure para MySQL, e as milhares de soluções de tecnologia que podem ler o formato de tabela Delta Lake de código aberto.

Quais experiências analíticas estão integradas?

Bancos de dados espelhados são um item no Fabric Data Warehousing distinto do Warehouse e do ponto de extremidade de análise do SQL.

O espelhamento cria estes itens no workspace do Fabric:

• O item espelhado do banco de dados. O espelhamento gerencia a replicação de dados no OneLake e a conversão em Parquet, em um formato pronto para análise. Esse processo permite cenários downstream, como engenharia de dados, ciência de dados e muito mais.
• Um endpoint de análise SQL

Cada banco de dados espelhado no Banco de Dados do Azure para MySQL tem um ponto de extremidade de análise de SQL gerado automaticamente que fornece uma experiência analítica avançada sobre as Tabelas Delta criadas pelo processo de espelhamento. Os usuários têm acesso a comandos T-SQL familiares que podem definir e consultar objetos de dados, mas não podem manipular os dados da endpoint de análise do SQL, já que é uma cópia somente leitura. Você pode executar as seguintes ações no endpoint de análise SQL:

• Explore as tabelas que fazem referência aos dados em suas tabelas Delta Lake no Banco de Dados do Azure para MySQL.
• Não crie consultas e exibições de código e explore dados visualmente sem escrever uma linha de código.
• Desenvolva exibições SQL, TVFs embutidas (Funções com valor de tabela) e procedimentos armazenados para encapsular sua semântica e lógica de negócios no T-SQL.
• Gerenciar permissões nos objetos.
• Consultar dados em outros Warehouses e Lakehouses neste mesmo espaço de trabalho.

Além do editor de consultas SQL, existe um amplo ecossistema de ferramentas que podem consultar o endpoint de análise do SQL, incluindo o SSMS (SQL Server Management Studio), a extensão mssql com o Visual Studio Code e até mesmo o GitHub Copilot.

Os bancos de dados espelhados também oferecem integração de um clique com o Microsoft Power BI dentro do Fabric, permitindo a criação rápida de relatórios diretamente dos dados espelhados ou do ponto de extremidade de análise de SQL.

Requisitos de rede

O espelhamento oferece suporte tanto a servidores de acesso público quanto a servidores com conectividade por Link Privado/ponto de extremidade privado. Servidores Banco de Dados do Azure para MySQL habilitados para rede virtual não são suportados para Fabric Mirroring no momento.

Transações ativas, cargas de trabalho e comportamentos do mecanismo do replicador

Transações ativas ou de execução longa podem atrasar a limpeza do log binário (binlog) até que a transação seja confirmada e qualquer replicação downstream ou processo de migração seja sincronizado. Esse atraso pode fazer com que o armazenamento de binlogs cresça inesperadamente, portanto, monitore a utilização do armazenamento no servidor de origem para evitar o esgotamento do espaço.

Durante o instantâneo inicial ou a carga de dados, o uso mais alto de CPU e IOPS é normal à medida que os dados são lidos e copiados. Cargas de trabalho com operações UPDATE ou DELETE frequentes podem gerar atividades extras de refazer e binlog, o que aumenta ainda mais o consumo de E/S e de armazenamento.

Monitore o armazenamento, o IOPS e as transações de execução longa para garantir capacidade suficiente durante todo o processo.

Suporte à camada de computação

O Banco de Dados do Azure de origem para MySQL pode usar uma camada de computação com Uso Geral ou Otimizado para Memória. Não há suporte para a camada de computação intermitível como fonte para espelhamento.

Para obter mais informações sobre as camadas de computação disponíveis no Banco de Dados do Azure para MySQL, consulte as camadas de serviço.

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