Поделиться через

Планирование емкости в встроенной аналитике Power BI

  • Статья

Вычисление типа емкости, необходимой для развертывания встроенной аналитики Power BI, может быть сложным. Требуемая емкость зависит от нескольких параметров, некоторые из которых трудно прогнозировать.

Некоторые из аспектов, которые следует учитывать при планировании емкости:

  • Модели данных, которые вы используете.
  • Количество и сложность обязательных запросов.
  • Почасовое распределение использования приложения.
  • Скорость обновления данных.
  • Другие шаблоны использования, которые трудно предсказать.

Замечание

В этой статье объясняется, как определить требуемую емкость и провести оценку нагрузочного тестирования для встроенной аналитики Power BI с использованием A-SKU.

При планировании емкости выполните следующие действия.

  1. Оптимизируйте производительность и потребление ресурсов.
  2. Определите минимальный номер SKU.
  3. Оцените нагрузку емкости.
  4. Настройте автомасштабирование емкости.

Оптимизация производительности и потребления ресурсов

Прежде чем приступить к любой оценке планирования емкости или нагрузочного тестирования, оптимизируйте производительность и потребление ресурсов (особенно объем памяти) отчетов и семантических моделей.

Чтобы оптимизировать производительность, следуйте рекомендациям в следующих ресурсах:

Подробное руководство по оптимизации производительности см. в статье "Оптимизация модели для повышения производительности в модуле обучения Power BI".

Определение минимального номера SKU

В следующей таблице перечислены все ограничения, зависящие от размера емкости. Чтобы определить минимальный SKU для емкости, проверьте столбец Max memory (GB) под заголовком семантическая модель. Кроме того, помните о текущих ограничениях.

Номер SKU1 Единицы емкости (CU) Power BI SKU Виртуальные ядра Power BI
F2 2 Не применимо Не применимо
F4 4 Не применимо Не применимо
F8 8 EM1/A1 1
F16 16 EM2/A2 2
F32 32 EM3/A3 4
F64 64 P1/A4 8
F128 128 P2/A5 16
F256 256 P3/A6 32
F5122 512 P4/A7 64
F1024 2 1,024 P5/A8 128
F20482 2,048 Не применимо Не применимо

1 В сценарии Microsoft 365 или Embed для вашей организации (пользователь владеет данными), варианты SKU, которые меньше F64, требуют лицензии Pro или Premium на пользователя (PPU) или индивидуальную пробную версию Power BI для использования содержимого Power BI.

2 Эти номера SKU недоступны во всех регионах. Чтобы запросить использование этих номеров SKU в регионах, где они недоступны, обратитесь к руководителю учетных записей Майкрософт.

Оценка нагрузки емкости

Чтобы проверить или оценить нагрузку емкости, выполните приведенные действия.

  1. Создайте емкость Power BI Embedded класса Premium в Azure для тестирования. Используйте подписку, связанную с тем же клиентом Microsoft Entra, что и клиент Power BI, и учетную запись пользователя, вошедшего в тот же клиент.

  2. Назначьте рабочую область (или рабочие области), которую вы будете использовать для тестирования созданной емкости Premium. Вы можете назначить рабочую область одним из следующих способов:

  3. В качестве администратора ресурсов установите приложение Microsoft Fabric Capacity Metrics. Укажите идентификатор емкости и время (в днях) для мониторинга, а затем обновите данные.

  4. Используйте средство оценки нагрузки емкости Power BI для оценки потребностей в емкости. Этот репозиторий GitHub также содержит пошаговое руководство. Используйте это средство тщательно: проверьте до нескольких десятков одновременных имитированных пользователей и экстраполируйте для более высоких одновременных нагрузок (сотни или тысячи в зависимости от ваших потребностей). Дополнительные сведения см. в разделе "Оценка нагрузки емкости". Кроме того, используйте другие средства нагрузочного тестирования, но обработайте iFrame как черное поле и имитируйте действия пользователей с помощью кода JavaScript.

  5. Используйте приложение Microsoft Fabric Capacity Metrics, установленное на шаге 3, для мониторинга использования емкости, возникшего с помощью средства нагрузочного тестирования. Кроме того, можно отслеживать емкость, проверяя метрики уровня "Премиум" с помощью оповещенийв Azure Monitor.

Рекомендуется использовать более крупный SKU для емкости, если фактическая нагрузка на ЦП, вызванная нагрузочным тестированием, подходит к пределу емкости.

Настройка автомасштабирования

Для эластичного изменения размера емкости A-SKU можно использовать следующий метод автомасштабирования для решения текущих потребностей памяти и ЦП.

  • Используйте API обновления емкости для масштабирования номера SKU емкости вверх или вниз. Чтобы узнать, как использовать API для создания собственных скриптов для масштабирования вверх и вниз, см. пример масштабирования емкости скрипта Runbook PowerShell.

  • Используйте оповещения монитора для отслеживания следующих метрик емкости Power BI Embedded:

    • Перегрузка (1 , если ЦП вашей емкости превысил 100 процентов и находится в перегруженном состоянии, в противном случае 0)
    • ЦП (процент использования ЦП)
    • ЦП на рабочую нагрузку, если используются определенные рабочие нагрузки (например, отчеты с разбивкой на страницы)

  • Настройте оповещения монитора таким образом, чтобы при попадании этих метрик в указанные значения запуск скрипта активировался, который масштабирует емкость вверх или вниз.

Например, можно создать правило, которое вызывает runbook для увеличения мощности, чтобы обновить SKU до более высокого уровня, если перегрузка равна 1 или значение ЦП равно 95 %. Вы также можете создать правило, которое запускает сценарий снижения емкости в runbook, чтобы обновить емкость до более низкого SKU, если значение ЦП падает ниже 45 или 50 процентов.

Кроме того, можно программно вызывать сценарии масштабирования ресурсов вверх и вниз по запросу до и после обновления семантической модели. Такой подход гарантирует, что емкость имеет достаточно ОЗУ (ГБ) для больших семантических моделей, использующих эту емкость.

Связанный контент