Fabric でのミラーリング では、複雑な ETL (抽出変換負荷) を回避し、既存の Snowflake ウェアハウス データを Microsoft Fabric の残りのデータと統合する簡単なエクスペリエンスが提供されます。 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 でミラーリング用に Snowflake データベースを構成する方法のチュートリアルについては、「 チュートリアル: Snowflake から Microsoft Fabric のミラー化されたデータベースを構成する」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。
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。 ミラーリングでは、 データの OneLake へのレプリケーションと Parquet への変換が、分析対応形式で管理されます。 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。
- 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 を使用した mssql 拡張機能、GitHub Copilotなど、SQL 分析エンドポイントに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 STREAMSELECT tableSHOW tablesDESCRIBE tables
詳細については、 ストリーミング テーブルのアクセス制御権限とストリーム に 必要なアクセス許可に関する Snowflake ドキュメントを参照してください。
Important
ソース Snowflake ウェアハウスで確立された詳細なセキュリティは、Microsoft Fabric のミラー化されたデータベースで再構成する必要があります。 詳細については、 Microsoft Fabric での SQL の詳細なアクセス許可に関するセクション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、「 チュートリアル: Snowflake から Microsoft Fabric ミラー化データベースを構成する」を参照してください。
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、「 ミラーリングのコスト 」と 「Microsoft Fabric の価格」を参照してください。 SQL、Power BI、または Spark を使用してデータのクエリを実行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、
SELECT *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 (青色) は、Snowflake から読み取られ、Fabric にミラー化されているデータ変更から厳密に取得されます。
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。