Microsoft Fabric のキャパシティユニットを使いこなす：コンピューティングコストの追跡ガイド

By Mirko Peters · 2026-08-27

ブログへようこそ！ポッドキャストをフォローしてくださっている方はご存じのとおり、クラウドの支出管理は、多くの組織が直面する最も重要な課題の一つです…

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ブログへようこそ。ポッドキャストをお聴きいただいている方なら、クラウドの支出管理が、今日のデータおよび IT リーダーが直面する最も重大な課題の一つであることはご存じでしょう。最新の分析プラットフォームへ移行する際、予想外の費用はチームを簡単に不意打ちにします。そこで先日、ポッドキャストのエピソード「Reduce Microsoft Fabric Costs by Optimizing Compute Workloads」で、まさにこの課題を取り上げました。今回はその内容を掘り下げ、キャパシティユニット（CU）がリソース使用量をどう測定するのか、アイテム単位の消費がどのように機能するのか、そして共有キャパシティモデルに潜むコストの要因を予算を超える前にどう見つけるかを解説します。

Microsoft Fabric の価格とコストの要因

Microsoft Fabric の価格の仕組みを理解することが、コストを管理する第一歩です。コンピューティングリソースの料金は、ワークロードがリアルタイムでどのように動作するかに基づいて課金されます。つまり、クエリの実行からデータセットの更新まで、あらゆる操作が請求額に影響します。どこにお金が使われているのかを把握し、賢い判断を下せるようにすることが重要です。

キャパシティユニットの理解

Microsoft Fabric では、コンピューティングリソースの主な指標としてキャパシティユニット（CU）を使用します。CU は購入した SKU に基づいて算出され、使用量は 30 秒間隔で測定されます。対話型でもバックグラウンドで実行されるものでも、すべての操作が CU を消費します。Microsoft Fabric は、CPU、メモリ、ディスク IO、ネットワーク帯域幅を含むすべてのアクティビティを、この単一の単位で追跡します。このアプローチにより、どれだけのコンピューティングを使用しているかが明確になり、節約できる箇所を見つけやすくなります。

ヒント：請求額の合計だけを見るのではなく、アイテム単位の CU 消費量を分析しましょう。これにより、どのワークロードがコストを押し上げているかを特定できます。

共有キャパシティモデル

Microsoft Fabric は共有キャパシティモデルを採用しています。すべてのチームと部門が同じリソースプールを利用します。このモデルは効率を高められる一方で、強力なガバナンスを必要とします。あるチームが負荷の高いワークロードを実行すると、他のチームのパフォーマンスが低下したり、遅延が発生したりすることがあります。こうした問題を避けるには、利用状況を調整して監視する必要があります。

共有キャパシティモデルのメリットと課題を簡単にまとめます。

リアルタイムのワークロードの影響

Microsoft Fabric の価格は、ワークロードの動作にリアルタイムで反応します。複数のジョブを同時に実行すると、CU の合計使用量は利用可能なキャパシティを超えられません。需要が急増すると、キューイングやスロットリングが発生する場合があります。一部のキャパシティはオートスケールにより追加リソースを借りることができ、その分が請求額に加算されます。スロットリングは、割り当て量を超えた使用が長時間続くと発生します。たとえば、短時間の急増では問題が起きないことがありますが、長時間にわたる過剰使用は遅延やジョブの拒否につながる可能性があります。

リアルタイムのワークロードの動作がコストにどう影響するかは、次のとおりです。

注意：スロットリングの重大度は、超過の継続時間に比例して高まります。短時間であれば影響がないこともありますが、長時間の超過は遅延や拒否の原因になります。

Microsoft Fabric の価格は、ほかのコストの要因にも左右されます。未使用のリソース、ストレージの増加、ライセンス料金、ネットワークの費用、運用上のオーバーヘッドに注意が必要です。キャパシティを適切なサイズに調整すると、最大 30% のコストを削減できる場合があります。データの保持ポリシーはストレージコストの抑制に役立ちます。同じ Azure リージョンにデータを置くことで、余分なネットワーク料金を避けられます。ワークロードの効率的な管理は、運用上のオーバーヘッドを減らします。

Microsoft Fabric の価格が他のプラットフォームと比べてどうなのか、気になる方も多いと思います。下の図は Azure Databricks とのコスト比較を示しています。Microsoft Fabric は固定コストのサブスクリプションモデルを採用していますが、Databricks はオンデマンド料金です。この違いは、コスト最適化の戦略に影響する可能性があります。

Microsoft Fabric の価格は、CU の仕組みを理解し、共有キャパシティを管理し、リアルタイムのワークロードの動作を監視することで管理できます。これらの手順により、無駄を避け、支出をビジネス価値に合わせることができます。

Microsoft Fabric で過剰な支出を見つける

CU 使用量が多くなる一般的な要因

Microsoft Fabric で過剰な支出を見つけるには、どのような要因で計算リソースの使用量が増えるのかを理解することが大切です。キャパシティユニットの使用量が急増する要因はいくつかあります。データフロー、モデルの更新、Spark ジョブなど、負荷の高いワークロードを同時に複数実行すると、より多くの計算リソースを消費します。ピーク時のユーザー活動と重なるようにバッチ処理や ETL ジョブをスケジュールすると、需要もさらに高まります。非効率なコードや不要な再計算などの最適化されていないワークロードは、過剰なメモリと計算リソースを消費します。規模に合わない SKU を選択すると、キャパシティが不足し、計算リソースの消費が増えてパフォーマンスの問題につながることがあります。

計算リソースの使用量が増える、最も一般的な要因は次のとおりです。

1. 負荷の高いワークロードが同時に実行される。
2. バッチジョブのスケジュールがピーク時の活動と重なる。
3. 最適化されていないワークロードが必要以上に計算リソースを使用する。
4. キャパシティが不足しており、業務を処理しきれない。

ヒント: ワークロードのスケジュールを見直し、コードを最適化して、不要な計算リソースの消費を減らしてください。

監視と使用状況の分析

効果的な監視は、Microsoft Fabric の計算コストを管理するうえで役立ちます。ワークロードがキャパシティユニットをどのように使用しているかを追跡し、過剰な支出につながるパターンを特定する必要があります。Microsoft Fabric Capacity Metrics アプリでは、キャパシティのパフォーマンスを詳細に把握できます。Health ページでは、キャパシティの概要を確認でき、高い使用率や重大な問題を強調表示します。Compute ページには、使用パターンやスロットリングイベントを含む、計算パフォーマンスの 14 日間の履歴が表示されます。Timepoint ページでは、計算リソースを消費する特定の操作を分析できます。Fabric Chargeback アプリを使うと、計算リソースの使用量を組織単位に割り当てることができ、コストの配分が容易になるため、財務上の説明責任を果たせます。

監視には次のツールを使用できます。

• Microsoft Fabric Capacity Metrics アプリ: 運用状況の監視用。
• Health ページ: 概要の把握と問題の検出用。
• Compute ページ: 過去の監視とパターン分析用。
• Timepoint ページ: 計算リソースの消費を詳細に監視する用途。
• Fabric Chargeback アプリ: コスト配分の監視用。

注: 継続的に監視すると傾向を把握でき、予算に影響が出る前に過剰な支出を防げます。

スロットリングとパフォーマンスの問題を把握する

スロットリングは、Microsoft Fabric で計算リソースの使用量が利用可能なキャパシティを超えていることを示します。処理の遅延、ジョブのキューイング、操作の拒否などが発生することがあります。パフォーマンスのボトルネックを特定するには、スロットリングイベントの監視が欠かせません。Compute ページでは、スロットリングの頻度と深刻度を追跡できるため、ワークロードがどのタイミングでなぜ制限を受けているのかを把握できます。スロットリングが繰り返し発生する場合は、ワークロードのオーケストレーションとスケジュールを見直してください。更新時刻を調整し、計算リソースの使用を最適化すると、パフォーマンスの問題を防ぎ、過剰な支出を抑えられます。

警告: スロットリングが頻繁に発生している場合は、計算リソースの戦略を見直し、過剰な支出を避けるために監視を強化する必要があります。

Fabric のコスト最適化戦略

適切な SKU の選択

適切な SKU を選ぶことは、Microsoft Fabric でコストを最適化するための基盤です。SKU ごとに、パフォーマンス、同時実行性、分析機能のレベルが異なります。実際のワークロードの要件に SKU を合わせる必要があります。大きすぎる SKU を選ぶと、使われていないキャパシティに対して料金を支払うことになります。小さすぎる SKU を選ぶと、スロットリングや分析の遅延が発生するおそれがあります。

以下の表で、Microsoft Fabric の SKU オプションを比較できます。

決定を下す前に、分析ワークロードとビジネス ニーズを見直してください。このアプローチにより、コスト最適化の戦略が予算とパフォーマンスの目標に沿ったものになります。分析の要件が増えたときには、いつでも SKU を調整できます。

ヒント: 分析環境は時間とともに変化するため、SKU の選択を定期的に見直してください。そうすることで、コスト管理の取り組みを軌道に乗せ続けられます。

コスト削減のためのキャパシティ予約

予約によるメリット

キャパシティ予約は、Microsoft Fabric でコストを最適化するための効果的な方法です。キャパシティを 1 年間予約すると、コストを最大 41% 削減できます。この方法は、安定していて予測可能な分析ワークロードに最も適しています。予約にコミットすると料金を低く固定でき、分析環境のコスト管理もしやすくなります。

• 1 年間の予約により、コストを約 40% 削減できる場合があります。
• F-SKU の予約価格は、利用量が安定している分析チームにとって大幅な節約につながります。
• 分析プロジェクトの予算を、より予測しやすくなります。

注: 予約は、分析ニーズが安定して継続的にある組織に最適です。

予約するタイミング

1 年を通じて分析ワークロードが安定している場合は、予約を検討してください。チームが毎日または毎週分析ジョブを実行する場合や、ビジネスがリアルタイム分析に依存している場合は、予約が有効です。このアプローチは長期的なコスト最適化を支え、予算の予期せぬ急増を防ぐのに役立ちます。

• 予約にコミットする前に、分析の利用パターンを確認してください。
• 分析の需要が一定して見込まれる場合は、予約を選択してください。
• 予約を利用すると、コスト管理と計画を簡素化できます。

アイドル状態のキャパシティの一時停止

一時停止のスケジュール設定

アイドル状態のキャパシティを一時停止することは、Microsoft Fabric でコストを最適化する直接的な方法です。キャパシティを一時停止すると、再開するまでコストが発生しなくなります。分析の利用状況を監視し、夜間や週末など利用が少ない時間帯に一時停止をスケジュールしてください。自動化ツールを使うと、リアルタイムの分析需要に基づいてキャパシティの一時停止と再開を行えます。

ヒント: 予測可能なアイドル時間にキャパシティを一時停止するよう、自動スケジュールを設定してください。この方法は、継続的なコスト管理を支えます。

コストへの影響

アイドル状態のキャパシティを一時停止すると、コストを大幅に削減できる場合があります。たとえば、キャパシティの一時停止と再開を自動化した組織では、月間の費用が数千ドル減少しました。6 か月間で自動化にかかった総費用は 2 NZD 未満でしたが、削減された総額はほぼ 5,000 NZD に達しました。これは、分析キャパシティをリアルタイムの需要に合わせることの効果を示しています。

割り当てられたキャパシティを超える分析の利用には、後で一時停止しても引き続き課金されることに注意してください。予算に想定外の影響が出ないよう、分析の消費量を常に監視してください。

警告: リアルタイムの需要が変動する分析環境では、アイドル状態のキャパシティの一時停止が、最も効果的なコスト最適化の戦略の 1 つです。

バッチ処理と API の効率的な利用

API 呼び出しをバッチ処理し、API の利用方法を最適化することで、Microsoft Fabric のコンピューティング コストを抑えられます。リクエストをバッチ処理すると呼び出し回数が減るため、使用するコンピューティング ユニットも少なくなります。API を効率的に使うことは、不要なオーバーヘッドを避け、ワークロードを円滑に実行し続けることにもつながります。API の効率を高める方法は次のとおりです。

• API 呼び出しをバッチ処理して、リクエスト数を最小限に抑え、コンピューティング ユニットの消費を減らします。
• ドライバー コアを減らして、リソースの使用を最適化し、コストを下げます。
• Spark の処理を最適化して、パフォーマンスを高め、コンピューティング ユニットの使用量を最小限に抑えます。
• API ベースの取り込みには Fabric パイプラインを使用してください。効率が向上し、再試行と同時実行の制御が可能になります。

ヒント: API の効率的な利用は、コストの節約だけでなく、データパイプラインの信頼性向上にもつながります。

適切なサイズ設定とスケーリング

Microsoft Fabric では、キャパシティをワークロードの需要に合わせる必要があります。適切なサイズ設定により、未使用のリソースに対して料金を支払うことも、プロビジョニング不足によるパフォーマンスの問題に直面することもなくなります。スケーリングは、成長への対応やボトルネックの回避に役立ちます。以下の表に推奨されるアプローチを示します。

適切なサイズ設定とスケーリングでは、多くの組織が失敗しがちです。コンピューティング ユニットの消費量とデータ量の比率を無視する組織があり、その場合はデータの増加とともにコストが上昇します。また、ETL プロセスの設計が不適切で、小規模な書き込みによって過剰なコンピューティング消費が発生する組織もあります。ワークロードを最適化せずにキャパシティを増やすだけでは、コストが指数関数的に増加する可能性があります。

注意: キャパシティを増やす前に、必ずワークロード設計とスケーリング戦略を見直してください。これにより無駄を防ぎ、コストを抑えられます。

ワークロードと更新のオーケストレーション

Microsoft Fabric では、ワークロードと更新をオーケストレーションすることでコストを最適化できます。データ パイプライン アクティビティで並列フローを使用してオーケストレーション時間を短縮すると、リソースが消費される時間が減ります。このアプローチにより、キャパシティ ユニットの全体的な消費が最小限に抑えられます。

また、データの移動を最小限に抑え、増分処理を利用することも重要です。これらの戦略により、ストレージの重複と処理のオーバーヘッドを減らせます。負荷の高いタスクをオフピーク時間帯にスケジュールすると、リソース使用量を管理でき、効率が向上します。

Spark ノートブックと SQL クエリを最適化し、フィルターのプッシュダウンと適切なインデックス作成を行うと、ジョブの実行が速くなります。これは、コンピューティング コストの直接的な削減につながります。Fabric Capacity Metrics App などのツールで継続的に監視すると、非効率な箇所を発見し、スケーリングの機会を見つけやすくなります。

注: スマートなオーケストレーションとスケジュール設定は、コンピューティング コストとシステムのパフォーマンスに大きな差をもたらします。

コスト管理のためのガバナンスの見直し

Microsoft Fabric で実効性のあるコスト管理を実現するには、ガバナンスのアプローチを見直すことが有効です。強力なガバナンスは、過剰な支出の防止、説明責任の向上、そしてテクノロジー投資とビジネス目標の整合に役立ちます。共有キャパシティを管理する場合、コストを予測可能かつ公平に保つために、明確なルールとプロセスが必要です。

まず、予算とアラートの設定から始めてください。Azure Cost Management を使用して、ワークロードの支出上限を定義します。予算によって使用状況を追跡でき、目標を超える前にアラートを受け取れます。この先回りの取り組みにより、チームは自分たちの消費状況を把握し、責任ある利用を促されます。

リソースのタグ付けも重要な戦略です。すべてのワークスペース、プロジェクト、部門に明確なラベルを付けてください。この方法により、お金がどこに使われているかを正確に把握できます。コストを特定のチームに割り当てることで、各チームに利用状況の説明責任を持たせやすくなります。

ロールベースのアクセス制御 (RBAC) を使用すると、誰が高コストのリソースを作成またはスケールできるかを制限できます。アクセス許可を標準化することで、不正な操作や高コストの操作のリスクを減らせます。共有キャパシティへの新しいワークスペースの割り当てや、キャパシティ設定の変更は、承認されたユーザーのみに許可すべきです。

スケーリングの方法とタイミングも管理してください。スケーリングの判断には、正式な承認プロセスを設定します。これにより、キャパシティの増加がビジネスの優先事項や予算の制約と整合していることを確認できます。不要な支出を避けるため、スケーリング要求は定期的に見直してください。

使用量の急増への対応も重要です。スロットリングとサージのシナリオに関する明確な基準を定義してください。需要が増加したときに、どのワークロードを優先するか、超過した使用量をどう扱うかを決めるルールが必要です。これにより、ある一つのチームがすべてのリソースを消費し、全員のコストを押し上げる事態を防げます。

定期的な経営層によるレビューは、軌道を維持するのに役立ちます。IT とビジネスのリーダーが集まり、プラットフォームのコストとパフォーマンスを確認してください。こうした会議により、支出がビジネス価値に見合っているか、そして全員が自分の判断の影響を理解しているかを確認できます。

Microsoft Fabric のコスト管理に有効なガバナンス戦略の概要表は以下のとおりです。

ヒント: データ ライフサイクル管理ポリシーを適用しましょう。古いデータや利用頻度の低いデータを低コストのストレージへ移動します。これによりストレージの費用を抑え、環境を効率的に保てます。

ガバナンスを見直すことで、責任と効率を重視する文化が生まれます。チームがより賢明な判断を下せるようになり、Microsoft Fabric が組織にとって最大の価値をもたらすようになります。

Microsoft Fabric で ROI を最大化する

コストをビジネス価値に結び付ける

データ プラットフォームから最大の ROI を得たいところです。Microsoft Fabric では、業務を効率化し無駄を減らす実績のある方法を用いて、コストをビジネス価値に結び付けられます。適切なアプローチにより、支出する一ドルごとにより多くの価値を得られます。自動化されたメダリオン アプローチを使えば、ベスト プラクティスを標準で適用できます。この方法はデータ品質を高め、保守の労力を減らします。セットアップにかかる時間は 6 か月から わずか 4 週間に短縮されます。エンジニアリングの労力は最大 90% 削減される可能性があります。初年度のコストはほぼ半減する場合もあり、ROI の向上につながります。

メタデータ駆動型エンジンにより、データのトレーサビリティとアクセシビリティが確保されます。初年度に最大 350,000 ドルを節約でき、インサイトまでの時間も短縮できます。Fabric との統合により、既存のデータ ロジックを追加作業なしで移植できます。これまでの投資を守り、移行の労力を最小限に抑えられます。これらの戦略により、コストと価値を結び付け、投資収益率を最大化できます。

ヒント: 支出は必ずビジネス価値と結び付けましょう。この習慣により、すべてのワークフローが目標を支え、ROI が高まります。

定期的なレビューと最適化

ROI を高く保つには、キャパシティとワークロードを頻繁に見直す必要があります。リソース割り当ての定期的な評価により、変化する需要にリソースを合わせられます。キャパシティのレビューは 3 か月から 6 か月ごとに実施することをお勧めします。これにより、構成が現在のワークロード要件に沿った状態に保たれます。ビジネスの成長時や新しいデータ プロジェクトの開始時には、ライセンスとキャパシティを調整してください。こうした手順により、無駄を避け、支出が実際の価値をもたらすようにできます。

• キャパシティとワークロードを 3～6 か月ごとに見直す。
• ビジネスの成長や新しいプロジェクトに合わせて、ライセンスとキャパシティを調整する。
• リソース割り当てを評価し、変化するニーズに合わせる。

これらのレビューを使うと、傾向を把握し、ボトルネックを取り除き、ワークフローを改善できます。定期的な最適化により、プラットフォームの効率を保ち、ROI を高く維持できます。

注: 継続的なレビューと調整は投資収益率を守り、リソースが最大の価値をもたらすことを保証します。

自動化とポリシー制御

自動化とポリシー制御は、ROI の最大化において重要な役割を果たします。アイドル状態のリソースの一時停止、キャパシティの拡張縮小、データ ライフサイクルの管理を行う自動ルールを設定できます。これらの制御により手作業によるミスを防ぎ、コストを予測可能な状態に保てます。自動化により、ワークフローが円滑に実行され、必要なときだけリソースを使用するようになります。ポリシー制御では、データの保持、アクセス、コスト配分に関する標準を適用できます。環境をより適切に管理でき、投資からより多くの価値を得られます。

• 一時停止と拡張縮小を自動化し、無駄を減らす。
• ポリシー制御を使って、コスト削減の標準を適用する。
• ワークフローを監視し、ビジネス価値に沿っているか確認する。

自動化とポリシーは定期的に見直してください。これにより、プラットフォームの柔軟性を保ち、新たなビジネス ニーズに備えられます。自動化と強力なポリシー制御を組み合わせることで、高い ROI と持続的な価値をもたらす仕組みを構築できます。

ポイント: 自動化とポリシー制御により、コストだけでなく価値に目を向けられるようになります。このアプローチは投資収益率の向上につながり、ビジネス目標の達成を支えます。

Microsoft Fabric コスト最適化チェックリスト

クイック リファレンス表

プラットフォームのコストを管理するには、全体像を明確に把握する必要があります。以下のクイック リファレンス表は、重要な指標と対策を追跡するのに役立ちます。日々の判断の指針としてこの表を活用し、プラットフォームの効率を保ちましょう。

ヒント: この表は定期的に確認してください。傾向を把握し、コストが上昇する前に対策を講じるのに役立ちます。

継続的なベスト プラクティス

実績のあるベスト プラクティスに従うことで、プラットフォームのコスト効率を維持できます。これらの手順により、無駄を避けて価値を最大化できます。

• 不要なライセンス コストを防ぐため、ユーザーを定期的に監査します。
• 実際の使用状況に基づいてキャパシティを適切なサイズに調整します。小さい SKU から始め、プラットフォームの成長に合わせて拡張します。
• 予測可能なワークロードには Reserved Capacity を使用します。コストを削減でき、プラットフォームの安定性も保てます。
• コールドデータをアーカイブし、未使用の資産を削除してストレージを整理します。これにより、プラットフォームのストレージ コストを削減できます。
• 予算とアラートでコストへの意識を自動化します。通知を設定して、プラットフォームでの支出を追跡します。
• データの移動を最小限に抑えます。処理される場所の近くにデータを置き、プラットフォームのコストを下げます。
• スケーリング アクションをスケジュールします。ピーク時の需要に合わせてリソースのスケーリングを調整し、プラットフォームを最適化します。
• 断続的なワークロードにはバースト可能なインスタンスを使用します。プラットフォームで費用対効果の高い選択肢となります。
• 中断可能なタスクにはスポット インスタンスを活用します。この戦略により、プラットフォームで大幅なコスト削減が期待できます。
• 階層型ストレージを導入します。アクセス頻度に基づいてデータを整理し、ストレージ コストを管理します。
• コスト管理を自動化します。リアルタイムの監視と予算アラートのツールを使用して、支出を管理します。

ポイント: これらのベスト プラクティスを一貫して実践することで、プラットフォームの効率を保ち、ビジネス目標の達成を支えます。

プラットフォームは定期的に見直してください。指標を追跡し、戦略を調整し、先手を打って行動しましょう。このアプローチにより、プラットフォームが価値を提供し続け、過剰な支出を避けられます。

Microsoft Fabric での過剰な支出は、賢い技術的な選択と強固なガバナンスを組み合わせることで抑えられます。ポリシーを設定し、データを分類し、アクセス制御を使用して、コストとセキュリティの両方を管理しましょう。

キャパシティとワークロードを定期的に見直し、削減効果を維持しましょう。多くの組織が、より迅速なインサイト、低コスト、そして 3 年間で 379% の投資収益率を実現しています。

"Fabric を使えば、クリック 2 回で終わりです。" – José Viegas、IWG シニア データ アーキテクト

コストを先回りして管理することで、実質的なビジネス価値が得られます。

よくある質問

Microsoft Fabric とは何ですか。コストの管理にどのように役立ちますか。

Microsoft Fabric は統合データ プラットフォームとして使用します。分析、ストレージ、コンピューティングを一か所で管理できます。ワークロードを監視し、共有キャパシティを使用することで、コストをより適切に管理できます。このアプローチは、データに基づく意思決定とリアルタイム分析を支えます。

Microsoft Fabric の価格モデルはどのように機能しますか。

Microsoft Fabric のコンピューティング リソースは、リアルタイムのワークロードの動作に基づいて課金されます。価格モデルではキャパシティ ユニットを使用します。使用状況は 30 秒間隔で追跡されます。このモデルにより、支出をビジネス価値に合わせ、無駄を避けられます。

Microsoft Fabricでコストが高くなるのはなぜですか?

多くのワークロードを同時に実行したり、ジョブの実行時間が重なるようにスケジュールしたりすると、コストが高くなる場合があります。最適化されていないクエリや不適切なオーケストレーションも利用量を増やします。環境を監視すると、これらの問題を見つけて、Microsoft Fabricのコストを管理しやすくなります。

Microsoft Fabricでリアルタイム分析のワークロードを最適化するにはどうすればよいですか?

負荷の高いジョブは、利用者が少ない時間帯にスケジュールできます。増分更新とバッチ処理を使用し、クエリとSparkジョブも最適化しましょう。これらの手順により、コンピュートの使用量を抑えつつ、Microsoft Fabricのリアルタイム分析のパフォーマンスを向上させられます。

Microsoft Fabricの使用状況を監視するにはどのツールが役立ちますか?

コンピュートの使用量を追跡するには、Microsoft Fabric Capacity Metrics Appを使用します。Health ページと Compute ページでは傾向を確認でき、問題点も把握できます。Fabric Chargeback Appを使うと、コストを配分できます。これらのツールは、データに基づく管理とコスト管理を支えます。

コストを削減するために、Microsoft Fabricのリソースを一時停止できますか?

はい、アイドル状態のキャパシティは一時停止できます。一時停止中は、アクティビティを再開するまで課金されません。利用が少ない時間帯に一時停止をスケジュールすると、コストを節約しつつ、データプラットフォームを効率的に管理できます。

Microsoft Fabricはどのようにデータに基づく意思決定を支援しますか?

Microsoft Fabricでは、統合されたデータインサイトとリアルタイム分析を利用できます。ワークロードを監視し、リソースを最適化し、コストをビジネス目標に合わせることができます。このアプローチにより、データに基づく意思決定を行い、データプラットフォームから得られる価値を最大化できます。

組織にとってのMicrosoft Fabricのメリットは何ですか?

分析、ストレージ、コンピュートを、1つのプラットフォームで扱えるようになります。Microsoft Fabricは、リアルタイム分析と統合されたガバナンスをサポートします。必要に応じてスケールし、コストを管理し、データに基づく戦略によってビジネス価値を生み出せます。

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