자습서: Azure Cosmos DB의 Microsoft Fabric 미러된 데이터베이스 구성(프리뷰)

이 자습서에서는 기존 Azure Cosmos DB for NoSQL 계정에서 Fabric 미러된 데이터베이스를 구성합니다.

미러링하면 트랜잭션 워크로드의 성능에 영향을 주거나 RU(요청 단위)를 사용하지 않고 Azure Cosmos DB 데이터를 거의 실시간으로 Fabric OneLake에 증분 방식으로 복제합니다. DirectLake 모드를 사용하여 OneLake의 데이터에 직접 Power BI 보고서를 빌드할 수 있습니다. SQL 또는 Spark에서 임시 쿼리를 실행하고, Notebook을 사용하여 데이터 모델을 빌드하고, Fabric의 Copilot 기본 제공 및 고급 AI 기능을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다.

필수 조건

• 기존 Azure Cosmos DB API for NoSQL 계정.
  • Azure 구독이 없는 경우 Azure Cosmos DB for NoSQL을 무료로 사용해 보세요.
  • 기존 Azure 구독이 있는 경우 새 Azure Cosmos DB for NoSQL 계정을 만듭니다.
• 기존 Fabric 용량입니다. 기존 용량이 없는 경우 Fabric 평가판을 시작합니다. 일부 Fabric 지역에서는 미러링을 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 지원되는 지역을 참조하세요.

Azure Cosmos DB 계정 구성

먼저 원본 Azure Cosmos DB 계정이 Fabric 미러링과 함께 사용하도록 올바르게 구성되었는지 확인합니다.

1. Azure Portal에서 Azure Cosmos DB 계정으로 이동합니다.

2. 지속적인 백업이 사용하도록 설정되어 있는지 확인합니다. 사용하도록 설정하지 않은 경우 기존 Azure Cosmos DB 계정을 지속적인 백업으로 마이그레이션하는 가이드에 따라 지속적인 백업을 사용하도록 설정합니다. 일부 시나리오에서는 이 기능을 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 데이터베이스 및 계정 제한 사항을 참조하세요.

3. 네트워킹 옵션이 모든 네트워크에 대한 공용 네트워크 액세스로 설정되어 있는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 Azure Cosmos DB 계정에 대한 네트워크 액세스를 구성하는 가이드를 따릅니다.

미러된 데이터베이스 만들기

이제 복제된 데이터의 대상인 미러된 데이터베이스를 만듭니다. 자세한 내용은 미러링에서 예상되는 내용을 참조하세요.

1. Fabric 포털 홈으로 이동합니다.

2. 기존 작업 영역을 열거나 새 작업 영역을 만듭니다.

3. 탐색 메뉴에서 만들기를 선택합니다.

4. 만들기를 선택하고, Data Warehouse 섹션을 찾은 다음, 미러된 Azure Cosmos DB(미리 보기)를 선택합니다.

5. 미러된 데이터베이스의 이름을 입력한 다음, 만들기를 선택합니다.

원본 데이터베이스에 연결

다음으로, 원본 데이터베이스를 미러된 데이터베이스에 연결합니다.

1. 새 연결 섹션에서 Azure Cosmos DB for NoSQL을 선택합니다.

2. 다음 항목을 포함하여 Azure Cosmos DB for NoSQL 계정에 대한 자격 증명을 제공합니다.

   	값
   Azure Cosmos DB 엔드포인트	원본 계정의 URL 엔드포인트입니다.
   연결 이름	연결에 대한 고유 이름.
   인증 종류	계정 키를 선택합니다.
   계정 키	원본 계정에 대한 읽기/쓰기 키.

   

3. 연결을 선택합니다. 그런 다음 미러링할 데이터베이스를 선택합니다.

   참고 항목

   데이터베이스의 모든 컨테이너가 미러링됩니다.

미러링 프로세스 시작

1. 미러 데이터베이스를 선택합니다. 이제 미러링이 시작됩니다.

2. 2~5분 정도 기다립니다. 그런 다음, 복제 모니터링을 선택하여 복제 작업의 상태를 확인합니다.

3. 몇 분 후에 상태가 실행 중으로 변경되며, 이는 컨테이너가 동기화되고 있음을 의미합니다.

   팁

   컨테이너 및 해당 복제 상태를 찾을 수 없는 경우 몇 초 정도 기다린 다음 창을 새로 고칩니다. 드물게 일시적인 오류 메시지가 표시될 수 있습니다. 무시하고 계속 새로 고쳐도 됩니다.

4. 미러링이 컨테이너의 초기 복사를 마치면 마지막 새로 고침 열에 날짜가 표시됩니다. 데이터가 복제된 경우 총 행 열에는 복제된 항목 수가 포함됩니다.

Fabric 미러링 모니터링

이제 데이터가 실행되고 있으므로 모든 Fabric에서 사용할 수 있는 다양한 분석 시나리오가 있습니다.

1. Fabric 미러링이 구성되면 복제 상태 창으로 자동으로 이동합니다.

2. 여기서 복제의 현재 상태를 모니터링합니다. 복제 상태에 대한 자세한 내용 및 자세한 내용은 Monitor Fabric 미러된 데이터베이스 복제를 참조 하세요.

Fabric에서 원본 데이터베이스 쿼리

Fabric 포털을 사용하여 Azure Cosmos DB 계정에 이미 있는 데이터를 탐색하고 원본 Cosmos DB 데이터베이스를 쿼리합니다.

1. Fabric 포털의 미러된 데이터베이스로 이동합니다.

2. 보기를 선택한 다음, 원본 데이터베이스를 선택합니다. 이 작업을 수행하면 원본 데이터베이스의 읽기 전용 보기가 있는 Azure Cosmos DB 데이터 탐색기가 열립니다.

   

3. 컨테이너를 선택한 다음, 컨텍스트 메뉴를 열고 새 SQL 쿼리를 선택합니다.

4. 쿼리를 실행합니다. 예를 들어 SELECT COUNT(1) FROM container를 사용하여 컨테이너의 항목 수를 계산합니다.

   참고 항목

   원본 데이터베이스의 모든 읽기는 Azure로 라우팅되며 계정에 할당된 RU(요청 단위)를 사용하게 됩니다.

대상 미러된 데이터베이스 분석

이제 T-SQL을 사용하여 Fabric OneLake에 저장된 NoSQL 데이터를 쿼리합니다.

1. Fabric 포털의 미러된 데이터베이스로 이동합니다.

2. 미러된 Azure Cosmos DB에서 SQL 분석 엔드포인트로 전환합니다.

   

3. 원본 데이터베이스의 각 컨테이너는 SQL 분석 엔드포인트에서 Warehouse 테이블로 표현되어야 합니다.

4. 테이블을 선택하고 컨텍스트 메뉴를 연 다음, 새 SQL 쿼리를 선택하고 마지막으로 상위 100개 선택을 선택합니다.

5. 쿼리는 선택한 테이블에서 100개의 레코드를 실행하고 반환합니다.

6. 동일한 테이블의 컨텍스트 메뉴를 열고 새 SQL 쿼리를 선택합니다. SUM, COUNT, MIN, MAX 같은 집계를 사용하는 예제 쿼리를 작성합니다. Warehouse의 여러 테이블을 조인하여 여러 컨테이너에서 쿼리를 실행합니다.

   참고 항목

   예를 들어 이 쿼리는 여러 컨테이너에서 실행됩니다.

   SELECT
       d.[product_category_name],
       t.[order_status],
       c.[customer_country],
       s.[seller_state],
       p.[payment_type],
       sum(o.[price]) as price,
       sum(o.[freight_value]) freight_value 
   FROM
       [dbo].[products] p 
   INNER JOIN
       [dbo].[OrdersDB_order_payments] p 
           on o.[order_id] = p.[order_id] 
   INNER JOIN
       [dbo].[OrdersDB_order_status] t 
           ON o.[order_id] = t.[order_id] 
   INNER JOIN
       [dbo].[OrdersDB_customers] c 
           on t.[customer_id] = c.[customer_id] 
   INNER JOIN
       [dbo].[OrdersDB_productdirectory] d 
           ON o.product_id = d.product_id 
   INNER JOIN
       [dbo].[OrdersDB_sellers] s 
           on o.seller_id = s.seller_id 
   GROUP BY
       d.[product_category_name],
       t.[order_status],
       c.[customer_country],
       s.[seller_state],
       p.[payment_type]
   

   이 예제에서는 테이블 및 열의 이름을 가정합니다. SQL 쿼리를 작성할 때 사용자 고유의 테이블 및 열을 사용합니다.

7. 쿼리를 선택한 다음, 보기로 저장을 선택합니다. 보기에 고유한 이름을 지정합니다. 이 보기는 Fabric 포털에서 언제든지 액세스할 수 있습니다.

8. Fabric 포털에서 미러된 데이터베이스로 돌아갑니다.

9. 새 시각적 쿼리를 선택합니다. 쿼리 편집기를 사용하여 복잡한 쿼리를 작성합니다.

   

SQL 쿼리 또는 뷰에 대한 BI 보고서 빌드

1. 쿼리 또는 보기를 선택한 다음, 이 데이터 탐색(프리뷰)을 선택합니다. 이 작업은 OneLake 미러된 데이터의 Direct Lake를 사용하여 Power BI에서 직접 쿼리를 탐색합니다.
2. 필요에 따라 차트를 편집하고 보고서를 저장합니다.

추가 예제

Fabric에서 미러된 Azure Cosmos DB 데이터에 액세스하고 쿼리하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.

• 방법: Azure Cosmos DB에서 Microsoft Fabric 미러된 데이터베이스에서 중첩된 데이터 쿼리(미리 보기)
• 방법: Microsoft Fabric에서 Lakehouse 및 Notebook의 미러된 Azure Cosmos DB 데이터에 액세스(프리뷰)
• 방법: 미러된 Azure Cosmos DB 데이터를 Microsoft Fabric의 다른 미러된 데이터베이스와 조인(미리 보기)

관련 콘텐츠

• Azure Cosmos DB 미러링(프리뷰)
• FAQ: Azure Cosmos DB의 Microsoft Fabric 미러된 데이터베이스