Mise en miroir de la base de données Azure SQL (préversion)

La mise en miroir dans Fabric offre une expérience facile pour éviter les ETL (Extract Transform Load) complexes et intégrer l'existant de votre base de données Azure SQL avec le reste de vos données dans Microsoft Fabric. Vous pouvez répliquer en continu vos bases de données Azure SQL existantes directement dans OneLake de Fabric. Dans Fabric, vous pouvez débloquer de puissants scénarios de business intelligence, d'intelligence artificielle, d'ingénierie des données, de Science des données et de partage des données.

Pour obtenir un didacticiel sur la configuration de votre base de données Azure SQL pour la mise en miroir dans Fabric, consultez didacticiel : configurer des bases de données Microsoft Fabric mise en miroir à partir de la base de données Azure SQL (préversion).

Pourquoi utiliser la mise en miroir dans Fabric ?

Avec la mise en miroir dans Fabric, vous n’avez pas besoin de regrouper différents services à partir de plusieurs fournisseurs. Au lieu de cela, vous pouvez profiter d'un produit hautement intégré, complet et simple d'utilisation, conçu pour simplifier vos besoins en matière d'analyse et pour favoriser l'ouverture et la collaboration entre Microsoft, la base de données Azure SQL et les milliers de solutions technologiques. capables de lire le format de table Delta Lake open source.

Quelles expériences d’analytique sont intégrées ?

Les bases de données mise en miroir sont un élément de l’entrepôt de données de Fabric Synapse distinct de l’entrepôt et du point de terminaison de l'analytique SQL.

La mise en miroir crée trois éléments dans votre espace de travail Fabric :

• Élément de la base de données en miroir. La mise en miroir gère la réplication des données en OneLake et la conversion en Parquet, dans un format prêt pour l’analytique. Cela permet des scénarios en aval comme l'ingénierie des données, la science des données, et plus encore.
• Un Point de terminaison d’analytique SQL
• Un modèle sémantique par défaut

Chaque base de données Azure SQL mise en miroir dispose d'un point de terminaison d’analytique SQL autogénéré qui offre une expérience analytique riche en plus des tables Delta créées par le processus de mise en miroir. Les utilisateurs ont accès à des commandes T-SQL familières susceptibles de définir et interroger des objets de données, mais qui ne manipulent pas les données à partir du point de terminaison d’analytique SQL, car il s’agit d’une copie en lecture seule. Vous pouvez effectuer les actions suivantes dans le point de terminaison d’analytique SQL :

• Explorez les tables qui référencent les données dans vos tables Delta Lake à partir de la base de données Azure SQL.
• Créez des requêtes et des vues sans code et explorez les données visuellement sans écrire une ligne de code.
• Développez des vues SQL, des TVF (Table-valued Functions) inclus et des procédures stockées pour encapsuler votre sémantique et votre logique métier dans T-SQL.
• Gérer les autorisations sur les objets.
• Interroger des données dans d’autres entrepôts et Lakehouses dans le même espace de travail.

Outre l'éditeur de requête SQL de Microsoft Fabric, il existe un vaste écosystème d'outils capables d'interroger le point de terminaison d’analytique SQL, notamment SQL Server Management Studio, Azure Data Studio, et même GitHub Copilot.

Configuration requise pour le réseau

Actuellement, la mise en miroir ne prend pas en charge les serveurs logiques de la base de données Azure SQL situés derrière un réseau virtuel Azure ou un réseau privé. Si votre instance de base de données Azure se trouve derrière un réseau privé, vous ne pouvez pas activer la mise en miroir de la base de données Azure SQL.

• Actuellement, vous devez mettre à jour les règles du pare-feu de votre serveur logique Azure SQL pour autoriser l'accès au réseau public.
• Vous devez activer l’option Autoriser les services Azure à se connecter à votre serveur logique de la base de données Azure SQL.

Prise en charge des modèles de niveau et d’achat

La base de données Azure SQL source peut être une base de données unique ou une base de données dans un pool élastique.

• Tous les niveaux de service du modèle d'achat vCore sont pris en charge.
• Pour le modèle d'achat DTU (Unité de transaction de base de données), les bases de données créées dans les niveaux de service Gratuit, De base ou Standard avec moins de 100 DTU ne sont pas prises en charge.

Étape suivante

Didacticiel : configurer des bases de données Microsoft Fabric mise en miroir à partir de la base de données Azure SQL (préversion)

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