Pausar a capacidade quando não estiver utilizando reduz o custo?
Pausar uma capacidade do tipo "Power BI Embedded" reduz o custo, pois a cobrança é por hora de uso. No caso de uma capacidade do Microsoft Fabric, apesar da cobrança também ser por hora, essa economia nem sempre acontece.
Quando a pausa reduz custo
Fabric Capacity (SKU F): Cobrado por hora de execução. Pausar a capacidade suspende a cobrança enquanto ela estiver parada, desde que não haja uso futuro pré-alocado pendente.
Power BI Embedded (SKU A1 a A6): Cobradas por hora de execução, pausar a capacidade (via Azure Portal, PowerShell ou REST API) suspende a cobrança.
Smoothing, Bursting e Throttling
O Microsoft Fabric usa smoothing e bursting, o que muda a lógica tradicional de "pausar = economizar".
Smoothing (Suavização)
A suavização permite que cargas de trabalho usem recursos além do limite provisionado (capacidade burstable) durante picos de demanda, distribuindo o consumo de recursos ao longo do tempo.
A suavização serve para evitar que processamentos pesados consumam toda a capacidade disponível e falhe a execução ou impacte na visualização dos relatórios, ou outras tarefas que estejam em execução.
Para isso, o Fabric utiliza o conceito de "pré-alocação proporcional de uso futuro". Isso permite usar a capacidade baseada em uso médio, não no pico.
Quando você executa tarefas de background, como atualização de relatórios ou execução de notebooks, ou pipelines, o sistema amortiza e distribui o custo ao longo das próximas 24 horas.
Para atividades interativas (navegação em relatórios), há suavização mínima de 5 minutos.
Se você pausa a capacidade antes do smoothing completar, o sistema entende que você interrompeu a "janela de pagamento" e cobrará à parte, essas horas que já estavam alocadas, o que pode até dobrar o custo estimado se estiver considerando apenas a quantidade de horas ligadas, sem considerar o smoothing.
Exemplo prático: Se no relatório Fabric Capacity Metrics, estiver mostrando que o processamento de background está em 50%, isso quer dizer que 50% da capacidade já está comprometido para as próximas 24 horas. Se você PAUSAR o recurso do Fabric, esse tempo futuro que foi suavizado será COBRADO à parte e esse custo será mostrado no relatório de custos do portal do Azure.
Bursting (Capacidade Elástica)
Permite que workloads usem temporariamente mais recursos do que o SKU base, melhorando o desempenho em picos.
Cada SKU tem um fator de burst (e.g. F2 até 32x, F8 pode ter até 12x).
Throttling (Limitação)
Ocorre quando o uso médio de CUs ultrapassa os limites suavizados do SKU.
Operações em andamento não são interrompidas; a limitação se aplica apenas às próximas operações após o consumo ser suavizado.
Proteção de sobrecarga: você pode ultrapassar até 10 minutos de capacidade futura sem sofrer limitações de desempenho.
Etapas do throttling:
Delay Interativo: após 10 min de sobrecarga.
Rejeição Interativa: após 60 min de sobrecarga.
Rejeição Background: após 24 h de sobrecarga acumulada.
Quando faz sentido pausar o Microsoft Fabric
Fora de horários fixos de execução de pipelines (ex: 00:00–06:00).
A utilização da capacidade é majoritariamente composta por ações interativas (visualização e navegação nos relatórios).
Baixo consumo de capacidade por operações de background.
Importante: Sempre analise e acompanhe o consumo da capacidade pela tela de Gerenciamento de custos do Azure para verificar se realmente está ocorrendo uma economia. A partir do 2º dia após alterações no agendamento das pausas da capacidade já é possível analisar o custo diário.
Quando faz sentido pausar o Power BI Embedded
Sempre que não estiver com relatórios embutidos em uso — não há smoothing, só cobrança por tempo ligado da capacidade, então o cálculo de economia é tão simples quanto contar a quantidade de horas que ficou ligado x custo por hora da capacidade.
Boas práticas de uso da capacidade
Evite pausar imediatamente após tarefas pesadas no Fabric.
Use o relatório de métricas para analisar uso de background ativo.
Planeje janelas fixas de disponibilidade da capacidade com agendamentos alinhados.
Considere escalar para uma SKU menor em vez de pausar, se uso for contínuo, mas leve.
Em muitos cenários, faz mais sentido ativar a reserva da instância e deixar ligado 24x7 do que ficar pausando a capacidade para reduzir custos.
Sempre monitore e acompanhe o custo diário da capacidade para conseguir estimar quanto será o custo mensal no final do mês pela página de gerenciamento de custos no portal do Azure e evitar sustos. Não espere a fatura chegar para saber quanto a capacidade irá custar.
Capacidades com utilização acima do limite
Se seu ambiente tem sobrecargas constantes ou está frequentemente ultrapassando o limite da capacidade, recebendo mensagens de erro e impedimento a atualização dos modelos ou visualização dos relatórios, isso pode indicar a necessidade de:
Avaliar se é necessário aumentar o SKU da capacidade.
Dividir workloads ou espalhá-los em múltiplas capacidades.
Otimizar as atividades interativas:
Otimizar medidas DAX com alto consumo de capacidade.
Evitar colunas calculadas e tabelas calculadas, se possível.
Reduzir número de visuais na mesma página (não ter mais de 10 é o recomendado).
Otimizar a modelagem dos modelos semânticos, como evitar relacionamentos N:N e filtragem bi-direcional.
Identificar e remover colunas e tabelas não utilizadas.
Pré-agregar os dados antes de importá-los para o Power BI.
Analisar o consumo das medidas que estão aplicando filtro de segurança por linha (RLS).
Otimizar a atualização dos modelos semânticos:
Otimização do código M (Power Query) e garantir que o Query Folding está ocorrendo.
Utilização de carregamento incremental dos dados.
Analisar os índices e a performance geral das consultas e fontes de dados.
Pré-agregar os dados antes de importá-los para o Power BI.
Identificar e remover colunas e tabelas não utilizadas.
Otimizar tipos de dados das colunas, como substituir "Número decimal" por "Número decimal fixo", quando possível, especialmente em tabelas Fato com alta cardinalidade.
Avaliar propriedades IsAvailableInMdx e o Encoding Hint da coluna.
Separar colunas datetime em uma coluna de data e outra de tempo ou somente hora, dependendo do nível de granularidade desejado.
Avaliar o uso de DirectQuery ou DirectLake para volumes de dados muito grandes.
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