Fabric Cost Optimizer

Microsoft Fabric is een fantastisch platform. Met een paar klikken heb je een Lakehouse, een Warehouse, pipelines en Power BI-rapporten binnen een capacity. Maar dat gemak heeft een keerzijde: de capacity loopt snel vol als er lukraak objecten worden aangemaakt. Gebruikers krijgen te maken met throttling en dataverladingen lopen uit geheugen.

De uitdaging

Bij veel Fabric-klanten zien we hetzelfde patroon. Het Fabric-gebruik begon met een aantal Power BI-rapporten en groeide uit tot een dataplatform. Er kwamen notebooks, pipelines, dataflows en verschillende semantische modellen. Niemand weet precies wat waarvoor gebruikt wordt, welke workloads het meest verbruiken en of de kosten in verhouding staan tot de uitgevoerde activiteiten.

De uitdaging voor de IT-afdeling is om de kosten te verlagen bij een gelijkblijvende of betere gebruikerservaring. Daarvoor is het van belang om diepgaande Fabric-kennis te combineren met inzicht in hoe de organisatie het dataplatform gebruikt.

Right sizing van de Fabric-capacity

Het doel is de kosten structureel te verlagen met behoud van de gebruikerservaring. Daarvoor kunnen we aan verschillende knoppen draaien.

• De juiste SKU: past de F-SKU bij het werkelijke verbruik, inclusief pieken? Soms is één grote capaciteit beter, soms is splitsen in meerdere kleinere capaciteiten (bijvoorbeeld engineering en rapportage) voordeliger en stabieler.
• Pauzeren en schalen: capaciteiten voor ontwikkeling en test hoeven niet 24/7 te draaien. Productie kun je buiten kantooruren of rond zware batchvensters op- en afschalen.
• Reservering of pay-as-you-go: een gereserveerde capaciteit is fors goedkoper dan pay-as-you-go, mits het verbruik voorspelbaar is. De combinatie van beide is vaak het voordeligst.
• Achtergrond versus interactief: refreshes, pipelines en notebooks worden over 24 uur uitgesmeerd, interactieve rapportquery’s over minuten. Door zware jobs slim te plannen voorkom je dat ze rapportgebruikers in de weg zitten.
• Efficiënte workloads: incrementeel laden in plaats van volledige reloads, Spark-sessies die niet onnodig blijven draaien, en Direct Lake in plaats van dubbele import-modellen.
• Licenties: onder een F64 capacity hebben Power BI rapportlezers een Pro-licentie nodig. Bij een bepaald aantal gebruikers kan een grotere capaciteit per saldo goedkoper zijn dan veel losse licenties, of juist andersom.
• Opslag en opruimen: ongebruikte items, verouderde workspaces en oude versies van Delta-tabellen kosten capaciteit en opslag zonder iets op te leveren.

De Fabric Cost Optimizer

Om structureel grip op je Fabric-kosten te krijgen, heeft Powerdobs de Fabric Cost Optimizer ontwikkeld. We doorlopen een duidelijk stappenplan dat leidt tot een beter beheer van kosten, en uiteraard tot lagere kosten.

1. Inventariseren: met de Capacity Metrics-app, de Admin API en de Azure-kosten brengen we in kaart welke workspaces, items en gebruikers de meeste capaciteit verbruiken, wanneer de pieken zijn en waar throttling optreedt.
2. Analyseren: we koppelen het verbruik aan de waarde. Welke rapporten worden echt gebruikt? Welke refreshes overlappen? Welke notebooks of dataflows zijn onnodig zwaar?
3. Quick wins doorvoeren: pauzeerschema’s, refreshplanning, opruimen van ongebruikte items en het aanpakken van de grootste verbruikers.
4. Structureel verbeteren: right sizing van de capacity, reserveringsadvies, workload-scheiding en optimalisatie van modellen en pipelines.
5. Borgen: monitoring en alerting op capaciteitsverbruik, zodat een stijging van gebruik tijdig zichtbaar is.

Wat levert het op?

Lagere en voorspelbare Fabric-kosten, en een onderbouwde keuze voor SKU en reservering. Minder throttling en daardoor minder klachten van gebruikers, en inzicht in wie en wat capacity verbruikt. Concrete optimalisaties in pipelines, notebooks en refreshschema’s.