动手实验室 — DP-600 Microsoft Fabric Analytics Engineer Associate

概述

先决条件

步骤

1. 1.提供程序、资源组、命名原语

   标准 Azure 开场。Fabric 容量是区域绑定的——选择你的数据源所在的区域，以避免跨区域传输费用（Fabric 从 OneLake 读取数据，而 OneLake 物理上位于容量所在的区域）。

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   terraform {
     required_version = ">= 1.5"
   
     required_providers {
       azurerm = { source = "hashicorp/azurerm", version = "~> 4.0" }
       random  = { source = "hashicorp/random",  version = "~> 3.6" }
     }
   }
   
   provider "azurerm" {
     features {}
   }
   
   resource "random_id" "suffix" {
     byte_length = 3
   }
   
   data "azurerm_client_config" "current" {}
   
   locals {
     tags = {
       Project   = "certlabpro-dp-600"
       ManagedBy = "terraform"
     }
   }
   
   resource "azurerm_resource_group" "main" {
     name     = "certlabpro-dp-600-rg"
     location = "eastus"
     tags     = local.tags
   }

2. 2.为 OneLake 快捷方式目标预置 ADLS Gen2 存储账户

   配置服务：

   • Azure Storage

   Microsoft Fabric 的 OneLake 功能为所有 Fabric 工作区提供了一个统一的数据湖。Fabric 项目（Lakehouses、Warehouses）将数据物理存储在 OneLake 中，但 Fabric 还支持快捷方式，可以引用外部存储（ADLS Gen2、S3、GCS、Dataverse）中的数据，就像它存在于 OneLake 中一样。快捷方式模式是 DP-600 中“实现和管理数据分析解决方案”的热点话题——无需复制即可进行联邦。

   我们在此处预置了一个启用分层命名空间（OneLake 快捷方式所需设置）的 ADLS Gen2 账户。一旦此账户存在，你就可以在 Fabric 门户内部创建指向此账户的实际快捷方式。

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   resource "azurerm_storage_account" "lake" {
     name                            = "dp600lake${random_id.suffix.hex}"
     resource_group_name             = azurerm_resource_group.main.name
     location                        = azurerm_resource_group.main.location
     account_tier                    = "Standard"
     account_replication_type        = "LRS"
     account_kind                    = "StorageV2"
     is_hns_enabled                  = true # required for OneLake shortcuts
   
     https_traffic_only_enabled      = true
     min_tls_version                 = "TLS1_2"
     allow_nested_items_to_be_public = false
   
     tags = local.tags
   }
   
   resource "azurerm_storage_container" "bronze" {
     name                  = "bronze"
     storage_account_id    = azurerm_storage_account.lake.id
     container_access_type = "private"
   }
   
   resource "azurerm_storage_container" "silver" {
     name                  = "silver"
     storage_account_id    = azurerm_storage_account.lake.id
     container_access_type = "private"
   }
   
   resource "azurerm_storage_container" "gold" {
     name                  = "gold"
     storage_account_id    = azurerm_storage_account.lake.id
     container_access_type = "private"
   }

3. 3.搭建 Fabric 容量本身

   配置服务：

   • Microsoft Fabric

   Fabric 容量是所有 Fabric 工作负载的计费单位。Fabric 门户中的工作区与容量关联，这决定了定价和配额。

   我们预置了最小的生产级容量 (F2)。administration_members 列表指定了谁可以在 Fabric 管理门户中管理容量——对于本实验，我们使用当前的 Terraform 主体。管理员角色独立于工作区级别的权限；容量管理员控制计费、容量范围设置以及哪些工作区可以使用它。

   DP-600 将容量大小调整作为成本优化主题进行测试：选择满足工作负载 RU/s 需求的最小 SKU，在高峰期扩容，在非高峰期缩容或暂停。F-SKU 是即用即付（按小时计费）；Power BI Premium 中较旧的 P-SKU 是预留容量（年度承诺）。

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   resource "azurerm_fabric_capacity" "main" {
     name                = "fab-dp600-${random_id.suffix.hex}"
     resource_group_name = azurerm_resource_group.main.name
     location            = azurerm_resource_group.main.location
   
     administration_members = [
       data.azurerm_client_config.current.object_id,
     ]
   
     sku {
       name = "F2" # smallest Fabric SKU; F-series is pay-as-you-go
       tier = "Fabric"
     }
   
     tags = local.tags
   }

4. 4.将容量诊断连接到 Log Analytics

   配置服务：

   • Azure Monitor

   DP-600 的“维护和优化分析解决方案”领域将容量健康监控作为主要诊断界面进行测试——容量限制、查询持续时间峰值、刷新失败都会作为 Log Analytics 信号显示。我们预置了工作区以及 Fabric 容量上的诊断设置，该设置将所有指标和日志类别发送到其中。

   有了这最后一部分，Fabric 基础架构就完成了：为工作负载调整大小的容量、准备好作为快捷方式目标的 ADLS Gen2、以及流向 Log Analytics 的容量诊断。Fabric 工作区、Lakehouses、Warehouses、语义模型和笔记本都是通过 Fabric 门户或 REST API 在容量内部创建的——这是本实验中不尝试在 Terraform 中实现的应用层。

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   resource "azurerm_log_analytics_workspace" "main" {
     name                = "log-dp600"
     resource_group_name = azurerm_resource_group.main.name
     location            = azurerm_resource_group.main.location
     sku                 = "PerGB2018"
     retention_in_days   = 30
   
     tags = local.tags
   }
   
   resource "azurerm_monitor_diagnostic_setting" "fabric" {
     name                       = "diag"
     target_resource_id         = azurerm_fabric_capacity.main.id
     log_analytics_workspace_id = azurerm_log_analytics_workspace.main.id
   
     metric {
       category = "AllMetrics"
       enabled  = true
     }
   }

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