Mirroring Azure SQL Database

Mirroring em Fabric proporciona uma experiência fácil para evitar ETL (Extração, Transformação e Carga) complexa e integrar os seus recursos de base de dados do Azure SQL existentes com o restante dos seus dados em Microsoft Fabric. Pode replicar continuamente as suas bases de dados Azure SQL existentes diretamente no OneLake do Fabric. Dentro do Fabric, você pode desbloquear cenários poderosos de business intelligence, inteligência artificial, engenharia de dados, ciência de dados e compartilhamento de dados.

Para um tutorial sobre como configurar o seu Azure SQL Database para Espelhamento no Fabric, veja Tutorial: Configurar bases de dados espelhadas Microsoft Fabric a partir de Azure SQL Database.

Para saber mais e ver demonstrações do Mirroring Azure SQL Database in Fabric, veja o episódio seguinte Data Exposed.

Por que usar o espelhamento na malha?

Com o Mirroring no Fabric, não precisas unir diferentes serviços de vários fornecedores. Em vez disso, pode usufruir de um produto altamente integrado, de ponta a ponta e fácil de usar, concebido para simplificar as suas necessidades analíticas, e concebido para a abertura e colaboração entre a Microsoft, o Azure SQL Database e milhares de soluções tecnológicas capazes de ler o formato open source da tabela Delta Lake.

Que experiências analíticas são incorporadas?

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

A criação de um banco de dados de espelhamento cria estes itens no espaço de trabalho do Fabric:

• O item espelhado do banco de dados SQL. O espelhamento coordena a replicação de dados no OneLake e a conversão para o Parquet, num formato apropriado para análises. Isso permite cenários downstream, como engenharia de dados, ciência de dados e muito mais.
• Um endpoint de análise SQL

Cada Azure SQL Database espelhada tem um SQL analytics endpoint gerado automaticamente que proporciona uma experiência analítica rica sobre as Tabelas Delta criadas pelo processo de espelhamento. Os utilizadores têm acesso a comandos T-SQL familiares que podem definir e consultar objetos de dados, mas não manipular os dados do endpoint de análise SQL, uma vez que é uma cópia só de leitura. Pode realizar as seguintes ações no endpoint de análise SQL:

• Explore as tabelas que referenciam dados nas suas tabelas Delta Lake do Azure SQL Database.
• Não crie consultas e visualizações de código e explore dados visualmente sem escrever uma linha de código.
• Desenvolva exibições SQL, TVFs embutidos (funções com valor de tabela) e procedimentos armazenados para encapsular sua semântica e lógica de negócios em T-SQL.
• Gerencie permissões nos objetos.
• Consulte dados em outros Armazéns e Lakehouses no mesmo espaço de trabalho.

Para além do editor de consultas SQL, existe um vasto ecossistema de ferramentas que podem consultar o endpoint de análise SQL, incluindo SQL Server Management Studio (SSMS), a extensão MSSQL para Visual Studio Code, e até GitHub Copilot.

Mirroring Azure SQL Database behind firewall

Se o seu Azure SQL Database não for acessível publicamente e não permitir que serviços do Azure se liguem a ele, pode configurar um gateway de dados de rede virtual ou um gateway de dados no local para espelhar os dados. O gateway de dados facilita conexões seguras com os seus bancos de dados de origem através de um endpoint privado ou de uma rede privada confiável. Para mais informações, consulte Tutorial: Configurar Microsoft Fabric bases de dados espelhadas a partir de Azure SQL Database.

Transações ativas, cargas de trabalho e comportamentos do mecanismo replicador

• As transações ativas continuam a manter a truncação do log de transações até que a transação seja confirmada e a Azure SQL Database espelhada recupere, ou a transação aborte. Transações de longa duração podem fazer com que o log de transações seja preenchido mais do que o normal. O log de transações do banco de dados de origem deve ser monitorado para que o log de transações não seja preenchido. Para obter mais informações, consulte O log de transações cresce devido a transações de longa duração e CDC.
• Cada carga de trabalho do usuário varia. Durante o snapshot inicial, pode haver mais uso de recursos no banco de dados de origem, tanto para CPU quanto IOPS (operações de entrada/saída por segundo, para ler as páginas). As operações de atualização/exclusão de tabelas podem levar ao aumento da geração de logs. Saiba mais sobre como monitorizar recursos para o seu Azure SQL Database.

Suporte à camada e ao modelo de aquisição

A fonte do Azure SQL Database pode ser uma única base de dados ou uma base de dados num pool elástico.

• Todas as camadas de serviço no modelo de compra vCore são suportadas.
• Para o modelo de compra DTU (Database Transaction Unit),não há suporte para bancos de dados criados nas camadas de serviçoLivre, Básico ou Standard com menos de 100 DTUs.

Pricing

A computação de malha usada para replicar seus dados no Fabric OneLake é gratuita. O armazenamento no OneLake é gratuito com base no tamanho da capacidade. Para obter mais informações, consulte Custo do espelhamento e Preços do OneLake para espelhamento. A utilização de computação para consultar dados via SQL, Power BI ou Spark continua a ser cobrada com base na Capacidade do Fabric.

Próximo passo

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