Microsoft FabricでSnowflakeをミラーリング

Microsoft Fabricにおけるミラーリング では、複雑なETL（Extract、Transform、Load）を回避し、既存のSnowflakeウェアハウスデータをMicrosoft Fabric内の他のデータと簡単に連携できる体験を提供します。 既存の Snowflake データを Fabric の OneLake に直接継続的にレプリケートできます。 Fabric 内では、強力なビジネス インテリジェンス、人工知能、データ エンジニアリング、データ サイエンス、データ共有のシナリオのロックを解除できます。

Fabric でミラーリング用の Snowflake データベースを構成する方法については、「Tutorial: Snowflake データベースを Microsoft Fabric でミラーリング用に構成する」を参照してください。

ファブリックでミラーリングを使用する理由

Fabric のミラーリングでは、複数のベンダーの異なるサービスをまとめる必要はありません。 代わりに、分析ニーズを簡素化するように設計され、Microsoft、Snowflake、およびオープンソースの Delta Lake テーブル形式を読み取ることができる 1000 のテクノロジ ソリューション間のオープン性とコラボレーションのために構築された、高度に統合された、エンドツーエンドで使いやすい製品を利用できます。

どのような分析エクスペリエンスが組み込まれていますか?

ミラー化されたデータベースは、 ファブリック データ ウェアハウス 内のアイテムであり、 Warehouse および SQL 分析エンドポイントとは異なります。

Snowflake の Fabric データベース ミラーリングの図。

ミラーリングでは、Fabric ワークスペースに次の項目が作成されます。

• ミラー化されたデータベース項目。 これにより、データ エンジニアリング、データ サイエンスなどのダウンストリーム シナリオが可能になります。 ミラーリングは次の管理を行います。
  • Iceberg テーブルを含むストレージへのショートカットを使用して 、Iceberg テーブルメタデータを OneLake にレプリケーションします。 OneLake は、Fabric ワークロード間で使用するために、これらの Iceberg テーブルを Delta Lake 形式のテーブルに自動的に変換します。
  • 分析可能な形式で、マネージド テーブル データを OneLake にレプリケーションし、Parquet に変換する。
• SQL 分析エンドポイント

ミラー化された各データベースには、自動生成された SQL 分析エンドポイント があり、ミラーリング プロセスによって作成された差分テーブルの上に豊富な分析エクスペリエンスが提供されます。 ユーザーは、読み取り専用のコピーであるため、データ オブジェクトを定義してクエリを実行できるが、SQL 分析エンドポイントからデータを操作できない、使い慣れた T-SQL コマンドにアクセスできます。 SQL 分析エンドポイントでは、次のアクションを実行できます。

• Snowflake の Delta Lake テーブル内のデータを参照するテーブルを調べる。
• コード行を記述することなく、コード クエリやビューを作成したり、データを視覚的に探索したりすることはありません。
• SQL ビュー、インライン TVF (テーブル値関数)、ストアド プロシージャを開発して、T-SQL でセマンティクスとビジネス ロジックをカプセル化します。
• オブジェクトに対するアクセス許可を管理します。
• 同じワークスペース内の他のウェアハウスと Lakehouse のデータに対してクエリを実行します。

SQL クエリ エディターに加えてSQL Server Management Studio (SSMS)、 Visual Studio Code 用の MSSQL 拡張機能、さらには GitHub Copilot など、SQL 分析エンドポイントに対してクエリを実行できるツールの広範なエコシステムがあります。

セキュリティに関する考慮事項

ファブリック ミラーリングを有効にするには、次のアクセス許可を含む Snowflake データベースのユーザーアクセス許可が必要です。

• CREATE STREAM
• SELECT table
• SHOW tables
• DESCRIBE tables

詳細については、Access Control ストリーミング テーブルの特権 および ストリームに対する必要なアクセス許可に関する Snowflake のドキュメントを参照してください。

ファイアウォールの背後にある Snowflake のミラーリング

Snowflake データ ソースにアクセスするためのネットワーク要件を確認します。 Snowflake データ ソースがパブリックにアクセス可能ではなく、プライベート ネットワーク内にある場合は、 仮想ネットワーク データ ゲートウェイを作成 するか、 オンプレミス データ ゲートウェイをインストールしてデータ をミラーリングします。 Azure Virtual Networkまたはゲートウェイ マシンのネットワークは、プライベート エンドポイント経由で Snowflake インスタンスに接続するか、ファイアウォール規則で許可する必要があります。 開始するには、「Tutorial: Microsoft Fabric ミラー化データベースを Snowflake から構成する」をご確認ください。

ミラー化された Snowflake のコストに関する考慮事項

データを Fabric OneLake にレプリケートするために使用される Fabric コンピューティングは無料です。 ミラーリング ストレージのコストは、容量に基づいて上限まで解放されます。 詳細については、「ミラーリングコストおよびMicrosoft Fabric価格を参照してください。 SQL、Power BI、または Spark を使用してデータを照会するためのコンピューティングは、通常の料金で課金されます。

ファブリックでは、ミラーリング用の OneLake へのネットワーク データイングレス料金は課金されません。

データがミラー化されている場合、Snowflake コンピューティングとクラウド クエリのコストが発生します(仮想ウェアハウス コンピューティングとクラウド サービス コンピューティング)。

• Snowflake 仮想ウェアハウスのコンピューティング料金:
  • Snowflake で読み取られているデータ変更があり、その後 Fabric にミラーリングされている場合、コンピューティング料金は Snowflake 側で課金されます。
  • データの変更を確認するためにバックグラウンドで実行されるメタデータ クエリは、Snowflake コンピューティングに対して課金されません。ただし、 などのデータを生成するクエリは Snowflake ウェアハウスを起動し、コンピューティングは課金されます。
• Snowflake サービスのコンピューティング料金:
  • 作成、メタデータ クエリ、アクセス制御、データ変更の表示、DDL クエリなどのバックグラウンド タスクに対するコンピューティング料金はありませんが、これらのクエリにはクラウド コストが伴います。
  • 使用している Snowflake エディションの種類に応じて、クラウド サービスのコストに対応するクレジットに対して課金されます。

次のスクリーンショットでは、ファブリックにミラー化されている関連する Snowflake データベースの仮想ウェアハウス コンピューティングとクラウド サービスのコンピューティング コストを確認できます。 このシナリオでは、クラウド サービスのコンピューティング コストの大部分 (黄色) は、前に説明した点に基づくデータ変更クエリから取得されます。 仮想ウェアハウスのコンピューティング料金（青）は、データ変更が Snowflake から取得され、それが Fabric にミラー化されることによって生じます。

Snowflake のコスト グラフのスクリーンショット。

Snowflake 固有のクラウド クエリ コストの詳細については、「 Snowflake のドキュメント: 全体的なコストについて」を参照してください。

次のステップ

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