Azure Cosmos DB는 작동 데이터에 대한 대규모 분석 및 BI 보고를 지원하는 다양한 옵션을 제공합니다.
Azure Cosmos DB 데이터에 대한 의미 있는 인사이트를 얻으려면 Cosmos DB의 여러 데이터베이스 및 컬렉션에서 합계, 개수 등과 같은 집계 함수를 사용하여 쿼리하고 Azure SQL Database 또는 Lakehouse와 같은 다른 데이터 원본에 대해 쿼리해야 할 수 있습니다. 이러한 쿼리에는 많은 RU(요청 단위)를 소비하는 계산 능력이 많이 필요하므로 이러한 쿼리는 중요 업무용 워크로드 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
복잡한 분석 쿼리의 성능 영향으로부터 트랜잭션 워크로드를 격리하고 해당 데이터를 조직의 다른 데이터 원본과 결합하는 데 도움이 되도록 Azure Cosmos DB 및 Microsoft Fabric은 Microsoft Fabric에서 Azure Cosmos DB 미러링 및 Cosmos DB와 함께 ETL 0, 비용 효율적인 분석 제품을 제공하여 이러한 문제를 해결합니다.
중요
Cosmos DB용 Synapse Link는 더 이상 새 프로젝트에서 지원되지 않습니다. 이 기능은 사용하지 마세요.
현재 GA인 Microsoft Fabric용 Azure Cosmos DB 미러링을 사용하세요. 미러링에서는 동일한 제로 ETL 이점을 제공하며 Microsoft Fabric과 완전히 통합됩니다. Cosmos DB 미러링 개요에서 자세히 알아보세요.
옵션 1: Azure Cosmos DB 데이터를 Microsoft Fabric에 미러링
Microsoft Fabric의 미러링에서는 트랜잭션 및 분석 시스템 간의 완전한 워크로드 격리를 통해 진정한 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP)를 위해 기존 Azure Cosmos DB 데이터를 Microsoft Fabric의 나머지 데이터와 통합하는 원활한 비 ETL 환경을 제공합니다. Azure Cosmos DB 데이터는 트랜잭션 워크로드 또는 RU(요청 단위)에 성능에 영향을 주지 않고 거의 실시간으로 Fabric OneLake에 직접 복제됩니다.
OneLake의 데이터는 오픈 소스 델타 형식으로 저장되며 Fabric의 모든 분석 엔진에서 자동으로 사용할 수 있습니다.
기본 제공 Power BI 기능을 사용하여 DirectLake 모드의 OneLake에서 데이터에 액세스할 수 있습니다. 패브릭의 코필로트 기능이 향상되면 생성 AI의 기능을 사용하여 비즈니스 데이터에 대한 주요 인사이트를 얻을 수 있습니다. Power BI 외에도 T-SQL을 사용하여 복잡한 집계 쿼리를 실행하거나 데이터 탐색에 Spark를 사용할 수 있습니다. Notebook의 데이터에 원활하게 액세스하고 데이터 과학을 사용하여 기계 학습 모델을 빌드할 수 있습니다.
미러링을 시작하려면 "미러링 자습서 시작"를 참조하세요.
옵션 2: 패브릭의 Azure Cosmos DB
Microsoft Fabric의 Cosmos DB는 간소화된 관리 환경을 갖춘 AI 최적화 NoSQL 데이터베이스입니다. 개발자는 패브릭의 Cosmos DB를 사용하여 일반적인 데이터베이스 관리 작업을 수행할 필요 없이 마찰이 적고 AI 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 분석 사용자인 Cosmos DB는 대기 시간이 짧은 서비스 계층으로 사용할 수 있으므로 보고서를 더 빠르고 동시에 수천 명의 사용자에게 제공할 수 있습니다.
Microsoft Fabric의 Cosmos DB는 NoSQL용 Azure Cosmos DB와 동일한 엔진을 사용하지만 패브릭에 긴밀하게 통합됩니다. Cosmos DB는 반구조화된 데이터 또는 진화하는 데이터 모델에 이상적인 스키마 없는 데이터 모델을 제공합니다. 은 짧은 대기 시간과 기본 제공 고가용성으로 무제한, 자동 및 즉각적인 크기 조정을 제공합니다.
패브릭에서 Cosmos DB를 시작하려면 Microsoft Fabric에서 Cosmos DB 데이터베이스 만들기를 방문하세요.