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Mirroring em Fabric proporciona uma experiência fácil para evitar uma ETL (Extração Transformação Carga) complexa e integrar os dados existentes do seu armazém de Snowflake com o resto dos seus dados no Microsoft Fabric. Você pode replicar continuamente seus dados existentes do Snowflake diretamente no OneLake da 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 a configuração da sua base de dados Snowflake para espelhamento no Microsoft Fabric, veja Tutorial: Configure bases de dados do Microsoft Fabric espelhadas usando o Snowflake.
Por que usar o espelhamento na malha?
Com o Mirroring no Fabric, não precisas unir diferentes serviços de vários fornecedores. Em vez disso, você pode desfrutar de um produto altamente integrado, de ponta a ponta e fácil de usar, concebido para simplificar as suas necessidades de análise, e criado para proporcionar abertura e colaboração entre a Microsoft, Snowflake e as milhares de soluções de tecnologia que podem ler o formato de tabela Delta Lake de código aberto.
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.
O espelhamento cria estes itens no espaço de trabalho do Fabric:
- O item espelhado do banco de dados. Isso permite cenários downstream, como engenharia de dados, ciência de dados e muito mais. Gestão de Espelhamento
- A replicação dos dados de tabelas e vistas geridas para o OneLake e a conversão para Parquet, num formato pronto para análise.
- A replicação dos metadados das tabelas Iceberg para o OneLake, através de atalhos para e da conversão para o armazenamento onde se encontram as suas tabelas Iceberg. O OneLake converte automaticamente estas tabelas Iceberg para tabelas formatadas Delta Lake para utilização em cargas de trabalho Fabric.
- Um endpoint de análise SQL
Importante
Suporte a tabelas Iceberg: Se optar por espelhar tabelas Iceberg, deve fornecer uma ligação de armazenamento ao armazenamento subjacente que contenha os dados da tabela Iceberg. Apenas as tabelas Iceberg acessíveis através da mesma ligação de armazenamento podem ser espelhadas em conjunto. Para encontrar a localização de armazenamento de uma tabela Iceberg, execute a função de sistema SYSTEM$GET_ICEBERG_TABLE_INFORMATION no Snowflake. Para mais informações, veja Tutorial: Configurar bases de dados espelhadas Microsoft Fabric a partir do Snowflake.
Cada banco de dados espelhado tem um ponto de extremidade de análise SQL gerado automaticamente que fornece 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 fazem referência a dados nas tabelas Delta Lake no Snowflake.
- 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.
Tipos de objetos Snowflake suportados
A tabela seguinte lista quais os tipos de objetos Snowflake suportados para espelhamento:
| Tipo de objeto | Suportado | Observações |
|---|---|---|
| Tabelas gerenciadas | Yes | Totalmente suportado para replicação |
| Tabelas de Iceberg | Yes | Requer uma ligação ao armazenamento subjacente da tabela Iceberg. Só podes espelhar tabelas Iceberg que sejam acessíveis através da mesma ligação de armazenamento. |
| Views | Yes | Suportado com sincronizações a cada 12 horas |
| Visões materializadas | Yes | Suportado com sincronizações a cada 12 horas |
| Tabelas externas | No | Não suportado |
| Tabelas transitórias | No | Não suportado |
| Tabelas temporárias | No | Não suportado |
| Tabelas dinâmicas | No | Não suportado |
Considerações de segurança
Para habilitar o espelhamento de malha, você precisará de permissões de usuário para seu banco de dados Snowflake que contém as seguintes permissões:
CREATE STREAMSELECT tableSHOW tablesDESCRIBE tables
Para mais informações, consulte a documentação do Snowflake sobre Privilégios de Controlo de Acesso para tabelas de transmissão e Permissões Necessárias para fluxos.
Importante
Qualquer segurança granular estabelecida no armazém Snowflake de origem deve ser reconfigurada na base de dados espelhada no Microsoft Fabric. Para mais informações, consulte as permissões granulares de SQL em Microsoft Fabric.
Métodos de autenticação suportados
A tabela seguinte lista quais os métodos de autenticação suportados para espelhamento no Snowflake:
| Método de autenticação | Suportado | Observações |
|---|---|---|
| Nome de utilizador e palavra-passe | Yes | Autenticação nativa Snowflake |
| Microsoft Entra ID (SSO) | Yes | Entrada única via Entra ID |
| Autenticação de par de chaves | Yes | Par de chaves RSA para cenários de conta de serviço |
| Identidade do espaço de trabalho | No | Atualmente não é suportado no Snowflake |
Espelhando o Snowflake atrás do firewall
Verifique os requisitos de rede para acessar sua fonte de dados do Snowflake. Se sua fonte de dados do Snowflake não estiver acessível publicamente e estiver dentro de uma rede privada, crie um gateway de dados de rede virtual ou instale um gateway de dados local para espelhar os dados. A Rede Virtual do Azure ou a rede da máquina gateway devem ligar-se à instância Snowflake através de um endpoint privado ou ser permitidos pela regra do firewall. Para começar, veja Tutorial: Configure Microsoft Fabric bases de dados espelhadas do Snowflake.
Private Link e identidade do espaço de trabalho:
- Private Link: A conectividade Direct Private Link entre um espaço de trabalho Fabric e o Snowflake ainda não é suportada. Entretanto, utilize um gateway de dados de rede virtual ou um gateway de dados local para conectividade privada.
- Identidade de espaço de trabalho: A autenticação de identidade de espaço de trabalho não é atualmente suportada para espelhamento Snowflake.
Considerações sobre o custo do floco de neve espelhado
A computação de malha usada para replicar seus dados no Fabric OneLake é gratuita. O custo de armazenamento de espelhamento é gratuito até um limite baseado na capacidade. Para mais informações, consulte Custo do espelhamento e Preços do Microsoft Fabric. O cálculo para consultar dados usando SQL, Power BI ou Spark é cobrado a taxas normais.
O Fabric não cobra taxas de entrada de dados de rede no OneLake para espelhamento.
Há custos de computação e de consulta na nuvem associados ao Snowflake quando os dados estão a ser espelhados: computação de armazém virtual e computação de serviços em nuvem.
- Encargos de computação do armazém virtual Snowflake:
- As taxas de computação serão cobradas no lado do Snowflake se houver alterações de dados que estão sendo lidas no Snowflake e, por sua vez, estão sendo espelhadas no Fabric.
- Quaisquer consultas de metadados executadas nos bastidores para verificar alterações de dados não são cobradas por qualquer computação do Snowflake; no entanto, consultas que produzam dados, como um
SELECT *, irão acordar o armazém Snowflake e a computação será cobrada.
- Os serviços Snowflake calculam as taxas:
- Embora não haja cobranças de computação para tarefas de bastidores, como criação, consultas de metadados, controle de acesso, exibição de alterações de dados e até mesmo consultas DDL, há custos de nuvem associados a essas consultas.
- Dependendo do tipo de edição Snowflake que você tem, você será cobrado pelos créditos correspondentes para quaisquer custos de serviços de nuvem.
Na captura de ecrã a seguir, pode ver os custos de computação do armazém virtual e dos serviços de nuvem para o banco de dados Snowflake associado, que está a ser espelhado no Fabric. Nesse cenário, a maioria dos custos de computação dos serviços de nuvem (em amarelo) vem de consultas de alteração de dados com base nos pontos mencionados anteriormente. As taxas de computação do armazém virtual (em azul) derivam estritamente das alterações de dados que são lidas do Snowflake e refletidas no Fabric.
Recomendações de otimização de custos
Para minimizar os custos de computação do Snowflake devido ao espelhamento, considere as seguintes melhores práticas:
- Reutilizar um armazém existente. Em vez de criar um armazém dedicado para espelhamento, configure o espelhamento para usar o mesmo armazém que as suas aplicações já usam para atualizar as tabelas de origem. Esta abordagem evita ciclos desnecessários de reativação e suspensão automática do warehouse. Quando a sua aplicação atualiza uma tabela, o replicador de espelhamento deteta as alterações quase imediatamente enquanto o warehouse ainda está ativo, pelo que não precisa de reativar um warehouse separado. Algumas organizações podem preferir um armazém dedicado para isolamento orçamental. Esta preferência é um compromisso entre poupança de custos e granularidade orçamental.
- Espelha apenas as mesas de que precisares. Espelhar uma base de dados inteira pode causar um consumo inesperadamente elevado do Snowflake e picos de capacidade do Fabric. Comece por selecionar apenas as tabelas necessárias para os seus cenários de análise. Podes adicionar tabelas mais tarde, conforme necessário.
- Monitorize possíveis re-semeaduras inesperadas. Um reseed (recarga total de dados) processa toda a tabela e incorre em custos de computação proporcionais ao tamanho da tabela. Alterações ao esquema — incluindo as desencadeadas por ferramentas como o DBT — podem causar reinicializações contínuas. Monitorize a página Estado de Espelhamento para identificar tabelas que apresentem repetição do comportamento de cópia inicial e consulte a secção de Ressincronização abaixo para conhecer os fatores desencadeadores e as orientações de resolução de problemas.
- Tenha em atenção que o espelhamento é executado continuamente. O espelhamento atualmente não suporta janelas de agendamento ou replicação. O replicador sonda continuamente as alterações, o que gera o uso contínuo do cálculo Snowflake. Planeie os seus orçamentos para a Snowflake em conformidade.
Para obter mais informações sobre os custos de consulta de nuvem específicos do Snowflake, consulte Documentos do Snowflake: Entendendo o custo geral.