Operações de malha

2025-09-16

Cada experiência no Microsoft Fabric oferece suporte a operações exclusivas. A taxa de consumo de uma operação é o que converte o uso das métricas brutas da experiência em Unidades de Computação ().

A página de computação do aplicativo Microsoft Fabric Capacity Metrics fornece uma visão geral do desempenho da sua capacidade e lista as operações do Fabric que consomem recursos de computação.

Este artigo lista essas operações por experiência e explica como elas consomem recursos no Fabric.

Operações interativas e em segundo plano

O Microsoft Fabric divide as operações em dois tipos, interativo e em segundo plano. Este artigo lista essas operações e explica a diferença entre elas.

Operações interativas

As solicitações e operações sob demanda que podem ser acionadas por interações do usuário com a interface do usuário, como consultas de modelo de dados geradas por visuais de relatório, são classificadas como operações interativas . Eles geralmente são acionados por interações do usuário com a interface do usuário. Por exemplo, uma operação interativa é acionada quando um usuário abre um relatório ou seleciona uma segmentação de dados em um relatório do Power BI. As operações interativas também podem ser acionadas sem interagir com a interface do usuário, por exemplo, ao usar o SQL Server Management Studio (SSMS) ou um aplicativo personalizado para executar uma consulta DAX.

Operações em segundo plano

Operações de execução mais longa, como modelo semântico ou atualizações de fluxo de dados, são classificadas como operações em segundo plano . Eles podem ser acionados manualmente por um usuário ou automaticamente sem interação do usuário. As operações em segundo plano incluem atualizações agendadas, atualizações interativas, atualizações baseadas em REST e operações de atualização baseadas em XMLA. Não se espera que os usuários esperem que essas operações sejam concluídas. Em vez disso, eles podem voltar mais tarde para verificar o status das operações.

Como ler este documento

Cada experiência tem uma tabela que lista suas operações, com as seguintes colunas:

Operação – O nome da operação. Visível no aplicativo Microsoft Fabric Capacity Metrics.
Descrição – Descrição da operação.
Item – O item ao qual esta operação pode se aplicar. Visível no aplicativo Microsoft Fabric Capacity Metrics.
Medidor de faturamento do Azure – O nome do medidor em sua fatura do Azure que mostra o uso para esta operação.
Type – Lista o tipo da operação. As operações são classificadas como operações interativas ou em segundo plano .

Quando estiverem disponíveis mais detalhes sobre a taxa de consumo, é fornecido um link para o documento com esta informação.

Operações de tecido por experiência

Esta seção é dividida em Experiência de tecido. Cada experiência teve uma tabela que lista suas operações.

Important

As taxas de consumo estão sujeitas a alterações a qualquer momento. A Microsoft envidará todos os esforços razoáveis para fornecer um aviso por correio eletrónico ou através de notificação no produto. As alterações entrarão em vigor na data indicada nas Notas de Versão da Microsoft ou no blog do Microsoft Fabric. Se qualquer alteração em uma Taxa de Consumo de Carga de Trabalho do Microsoft Fabric aumentar materialmente as Unidades de Capacidade () necessárias para usar uma carga de trabalho específica, os clientes poderão usar as opções de cancelamento disponíveis para o método de pagamento escolhido.

Copilot em Fabric

Copilot As operações estão listadas nesta tabela. Você pode encontrar as taxas de consumo para Copilot em Copilot consumo.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Copilot em Fabric	Calcular o custo associado aos prompts de entrada e ao resultado gerado.	Multiple	Copilot e IA	Background

Agente de dados na infraestrutura

As operações do agente de dados estão listadas nesta tabela. Na matriz e na tabela de operações por item do aplicativo de métricas, as operações do agente de dados são listadas sob a espécie de item LlmPlugin.

Você pode encontrar as taxas de consumo do agente de dados em Consumo do agente de dados.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Consulta por Inteligência Artificial	Calcular o custo associado aos prompts de entrada e ao resultado gerado.	LlmPlugin	Copilot e IA	Background

Data Factory

A experiência do Data Factory contém operações para Dataflows Gen2 e Pipelines.

Fluxos de dados Gen2

Você pode encontrar as taxas de consumo do Dataflows Gen2 em Preços do Dataflow Gen2 para o Data Factory no Microsoft Fabric.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Atualização do Dataflow Gen2	Custo de computação associado à operação de atualização Gen2 do fluxo de dados	Fluxo de dados Gen2	Utilização da Capacidade de Computação Padrão dos Fluxos de Dados (CU)	Background
Computação de fluxo de dados de alta escala - SQL Endpoint Query	Uso relacionado com o ponto final SQL do armazém de preparação Gen2 do fluxo de dados	Warehouse	Uso da capacidade de computação de fluxo de dados de alta escala CU	Background

Pipelines

Você pode encontrar as taxas de consumo dos Pipelines em Preços dos Pipelines para o Data Factory no Microsoft Fabric.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
DataMovement	A quantidade de tempo usada pela atividade de cópia em um pipeline do Data Factory dividido pelo número de unidades de integração de dados	Gasoduto	Utilização da Capacidade de Movimentação de Dados CU	Background
ActivityRun	Execução de uma atividade de pipeline do Data Factory	Gasoduto	Capacidade de Uso de Orquestração de Dados	Background

Databases

Uma unidade de capacidade Fabric = 0,383 vCores de base de dados SQL.

Operation	Description	Item	Medidor de Faturamento do Azure	Tipo
Uso do SQL	Computação para todas as consultas, modificações e operações de processamento de dados SQL geradas pelo usuário e pelo sistema em um banco de dados	Database	Banco de dados SQL no uso de capacidade do Microsoft Fabric	Interactive
Armazenamento SQL alocado	O espaço de armazenamento alocado dinamicamente para um banco de dados SQL no Fabric, usado para armazenar tabelas, índices, registos de transações e metadados. Totalmente integrado com OneLake.	Database	Dados de armazenamento SQL armazenados	Background

Armazém de Dados

Um núcleo de Fabric Data Warehouse (unidade de computação para Data Warehouse) é equivalente a duas Fabric Capacity Units (CUs).

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Consulta de armazém	Calcular a cobrança para todas as instruções T-SQL geradas pelo utilizador e pelo sistema dentro de um Data Warehouse	Warehouse	Uso da Capacidade do Armazém de Dados (CU)	Background
Consulta de Interface SQL	Calcular a carga para todas as instruções T-SQL geradas pelo usuário e pelo sistema no endpoint de análise SQL de um Lakehouse	Warehouse	Uso da Capacidade do Armazém de Dados (CU)	Background

API Fabric para GraphQL

As operações do GraphQL são compostas por solicitações realizadas na API para itens do GraphQL por clientes da API. Cada tempo de processamento da operação de solicitação e resposta do GraphQL é relatado em Unidades de Capacidade (UCs) em segundos à taxa de dez CUs por hora.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Query	Calcular encargos para todas as consultas GraphQL (leituras) e mutações (escritas) geradas por clientes numa API GraphQL	GraphQL	API para utilização da capacidade de consulta do GraphQL CU	Interactive

Funções de Dados de Utilizador do Fabric

As operações das Funções de Dados do Usuário da Malha são compostas por solicitações iniciadas pelo portal da Malha, outros artefatos da Malha ou aplicativos cliente. Cada operação incorre em uma cobrança pela execução da função, armazenamento interno dos metadados da função no OneLake e operações de leitura e gravação associadas no OneLake.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Execução de funções de dados do usuário	Calcule a cobrança pela execução da função dentro do item Funções de Dados do Usuário. Essa operação resulta da execução de uma função após uma solicitação do portal Fabric, outro item Fabric ou um aplicativo externo.	Funções de dados do usuário	Execução da função de dados do usuário (UC/s)	Interactive
Teste do Portal de Funções de Dados do Usuário	Taxa de cálculo para a execução de teste de uma função dentro do item Funções de Dados do Usuário. Esta operação resulta do teste de uma função em "Modo de desenvolvimento" durante uma sessão de teste. A sessão de teste tem uma duração mínima de 15 minutos.	Funções de dados do usuário	Execução da função de dados do usuário (UC/s)	Interactive
Funções de dados do usuário Armazenamento estático	Armazenamento estático de metadados de funções internas em uma conta OneLake gerenciada por serviços. Isso é calculado com o tamanho compactado dos metadados do item Funções de Dados do Usuário. Este é o custo de criação de itens de Funções de Dados do Usuário, mesmo que eles não sejam usados.	Armazenamento OneLake	Armazenamento OneLake	Background
Funções de Dados do Utilizador Armazenamento Estático Leitura	Leia a operação de metadados de função interna armazenados em uma conta OneLake gerenciada por serviço. Esta operação é executada sempre que uma função é executada após um período de inatividade.	Operações de Leitura do OneLake	Operações de Leitura do OneLake	Background
Funções de Dados do Utilizador Armazenamento Estático Escrita	Grava e atualiza metadados de funções internas armazenados em uma conta OneLake gerenciada pelo sistema. Esta operação é executada sempre que o item Funções de Dados do Usuário é publicado.	Operações de Gravação do OneLake	Operações de Gravação do OneLake	Background
Funções de dados do usuário Armazenamento estático Leitura iterativa	Operações de leitura de metadados para funções internas armazenados numa conta OneLake gerida por serviço. Esta operação é executada sempre que as Funções de Dados do Utilizador são listadas.	As Operações de Leitura Iterativa do OneLake	As Operações de Leitura Iterativa do OneLake	Background
Funções de dados do usuário Armazenamento estático Outras operações	Operações de armazenamento relacionadas com vários metadados de função numa conta OneLake gerida por um serviço.	OneLake - Outras Operações	OneLake - Outras Operações	Background

Ponto de extremidade do modelo de ML

Os documentos de ponto de extremidade do Modelo de ML permitem que você forneça previsões em tempo real sem problemas. Nos bastidores, o Fabric inicializa e gere a infraestrutura de contentores subjacente para hospedar o seu modelo.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Ponto de extremidade do modelo	TBD	Modelo de ML	de uso da capacidade do ponto final do modelo de ML	Background

OneLake

As operações de computação One Lake representam as transações realizadas em itens One Lake. A taxa de consumo de cada operação varia de acordo com o seu tipo. Para obter mais detalhes, consulte One Lake consumption.

Power BI

O uso para cada operação é relatado em tempo de processamento de CU em segundos. Oito CUs são equivalentes a um v-core do Power BI.

Note

O termo modelo semântico substitui o termo conjunto de dados. Você ainda pode ver o termo antigo na interface do usuário até que ele seja completamente substituído.

Atualmente, não cobramos por visuais R/Py no Power BI.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Inteligência artificial (IA)	Avaliação da função de IA	IA	Utilização de Capacidade do Power BI	Interactive
Consulta em segundo plano	Consultas para atualizar mosaicos e criar instantâneos de relatório	Modelo semântico	Utilização de Capacidade do Power BI	Background
DirectQuery de fluxo de dados	Conecte-se diretamente a um fluxo de dados sem a necessidade de importar os dados para um modelo semântico	Fluxo de dados Gen1	Utilização de Capacidade do Power BI	Interactive
Atualização do fluxo de dados	Uma atualização de fluxo de dados em segundo plano sob demanda ou agendada, executada pelo serviço ou com APIs REST.	Fluxo de dados Gen1	Utilização de Capacidade do Power BI	Background
Atualização semântica do modelo sob demanda	Uma atualização do modelo semântico em segundo plano iniciada pelo utilizador, utilizando o serviço, APIs REST ou pontos de extremidade XMLA públicos.	Modelo semântico	Utilização de Capacidade do Power BI	Background
Atualização agendada do modelo semântico	Uma atualização agendada do modelo semântico em plano de fundo, executada pelo serviço, por APIs REST ou por pontos de extremidade XMLA públicos	Modelo semântico	Utilização de Capacidade do Power BI	Background
Subscrição de e-mail de relatório completo	Uma cópia PDF ou PowerPoint de um relatório inteiro do Power BI, anexada a uma assinatura de email	Relatório	Utilização de Capacidade do Power BI	Background
Consulta interativa	Consultas iniciadas por uma solicitação de dados sob demanda. Por exemplo, carregar um modelo ao abrir um relatório, interagir o usuário com um relatório ou consultar um conjunto de dados antes da renderização. O carregamento de um modelo semântico pode ser relatado como uma operação de consulta interativa autônoma.	Modelo semântico	Utilização de Capacidade do Power BI	Interactive
PublicApiExport	Um relatório do Power BI exportado com a API REST de exportar relatório para ficheiro	Relatório	Utilização de Capacidade do Power BI	Background
Render	Um relatório paginado do Power BI exportado com a API REST de exportar relatório paginado para arquivo	Relatório paginado	Utilização de Capacidade do Power BI	Background
Render	Um relatório paginado do Power BI exibido no serviço do Power BI	Relatório paginado	Utilização de Capacidade do Power BI	Interactive
Leitura de modelação Web	Uma operação de leitura de modelo de dados na experiência do usuário de modelagem da web no modelo semântico.	Modelo semântico	Utilização de Capacidade do Power BI	Interactive
Escrita de Modelagem Web	Uma operação de escrita de modelo de dados na experiência do utilizador de modelagem semântica na Web	Modelo semântico	Utilização de Capacidade do Power BI	Interactive
XMLA leitura	Operações de leitura XMLA iniciadas pelo usuário, para consultas e descobertas	Modelo semântico	Utilização de Capacidade do Power BI	Interactive
Escrita XMLA	Uma operação de gravação XMLA em segundo plano que altera o modelo	Modelo semântico	Utilização de Capacidade do Power BI	Background
Execução visual de scripts do Power BI	Os visuais R e Py são acionados pela renderização do relatório do Power BI	Relatório de script do Power BI	Capacidade otimizada de memória do Spark (unidade de capacidade)	Interactive

Inteligência em Tempo Real

A experiência de utilização do Real-Time Intelligence inclui operações para eventos do Azure e do Fabric, construtor de gêmeos digitais (previsão), Eventstream e Banco de Dados de KQL e Conjunto de Consultas de KQL.

Eventos do Azure e do Fabric

Você pode encontrar as taxas de consumo para eventos do Azure e do Fabric em Consumo de Capacidade de Eventos do Azure e do Fabric.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Operações de Eventos	Operações de publicação, entrega e filtragem	Multiple	Inteligência em Tempo Real - Operações de Eventos	Background
Ouvinte de eventos	Tempo de atividade do ouvinte do evento	Multiple	Inteligência em Tempo Real – Ouvinte de Eventos e Alerta	Background

Construtor de gémeo digital (pré-visualização)

Você pode encontrar as taxas de consumo do construtor de gêmeos digitais (visualização) em Consumo de capacidade, relatórios de uso e faturamento do construtor de gêmeos digitais (visualização).

Note

Os medidores para os construtores de gêmeos digitais estão em fase de testes e podem estar sujeitos a alterações.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Operação do Digital Twin Builder	Uso para operações de fluxo de construtores de gêmeos digitais sob demanda e programadas.	Fluxo do criador de gêmeos digitais	de Utilização da Capacidade de Operação do Digital Twin Builder	Background

Eventstream

Você pode encontrar as taxas de consumo do Eventstream em Monitorar o consumo de capacidade do Microsoft Fabric Eventstream.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Fluxo de Eventos por Hora	Carga plana	Eventstream	Utilização da Capacidade do Fluxo de Eventos	Background
Tráfego de dados do fluxo de eventos por GB	Entrada de dados & volume de saída em fluxos padrão e derivados (Inclui retenção de 24 horas)	Eventstream	Uso da Capacidade de Tráfego de Dados do Fluxo de Eventos	Background
Processador de Fluxo de Eventos por hora	Recursos de computação consumidos pelo processador	Eventstream	Uso da Capacidade do Processador Eventstream CU	Background
Conectores de Eventstream por hora de vCore	Recursos de computação consumidos pelos conectores	Eventstream	Utilização da Capacidade do Conector Eventstream CU	Background

Banco de dados KQL e conjunto de consultas KQL

Você pode encontrar as taxas de consumo do Banco de Dados KQL no consumo do Banco de Dados KQL.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Tempo de atividade da casa de eventos	Medida do tempo que o Eventhouse está ativo	Eventhouse	Utilização da Capacidade da Eventhouse CU	Background

Spark

Dois Spark VCores (uma unidade de poder de computação para Spark) são iguais a uma unidade de capacidade (CU). Para entender como as operações do Spark consomem CUs, consulte pools do Spark.

Operation	Description	Item	Medidor de faturamento do Azure	Tipo
Operações Lakehouse	Tabela de pré-visualização de utilizadores no explorador do Lakehouse	Lakehouse	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Carregamento da tabela Lakehouse	Os usuários carregam a tabela delta no Lakehouse explorer	Lakehouse	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Execução de notebook	Notebook executado manualmente pelos utilizadores	Notebook	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Notebook HC em execução	Notebook executado com a sessão Spark de alta simultaneidade	Notebook	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Execução agendada do notebook	Execução do notebook acionada por eventos agendados do notebook	Notebook	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Execução da pipeline do caderno	Execução do notebook acionada por pipeline	Notebook	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Notebook VS Code executar	O notebook é executado no VS Code.	Notebook	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Execução de tarefa do Spark	O trabalho em lote do Spark é executado após ser iniciado pelo envio do usuário.	Definição de trabalho do Spark	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Trabalho do Spark agendado para execução	Execuções de trabalhos em lote acionadas por eventos agendados de notebooks	Definição de trabalho do Spark	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Execução do pipeline de tarefa do Spark	Execução de trabalho em lote acionada por canalização	Definição de trabalho do Spark	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Execução da tarefa Spark no VS Code	Definição de trabalho do Spark enviada do VS Code	Definição de trabalho do Spark	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Corrida materializada com vista para o lago	Os usuários agendam execuções de visualização materializada do lago	Lakehouse	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background
Transformações de atalho	Transformações de atalho criadas na Lakehouse	Lakehouse	Spark Utilização da Capacidade Otimizada de Memória CU	Background

Comentários

Esta página foi útil?