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Kapazitätsplanung in eingebetteten Power BI-Analysen

Die Berechnung der benötigten Kapazität für eine eingebettete Power BI-Analysebereitstellung kann kompliziert sein. Die benötigte Kapazität hängt von mehreren Parametern ab, von denen einige schwer vorhergesagt werden können.

Einige der Punkte, die Sie bei der Planung Ihrer Kapazität berücksichtigen sollten, sind:

  • Die verwendeten Datenmodelle.
  • Die Anzahl und Komplexität der erforderlichen Abfragen.
  • Die stündliche Verteilung der Anwendungsnutzung.
  • Datenaktualisierungsraten.
  • Andere Verwendungsmuster, die schwer vorherzusagen sind.

Hinweis

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie planen, welche Kapazität Sie benötigen und wie Sie eine Lasttestbewertung für Power BI Embedded Analytics A SKUs durchführen.

Führen Sie bei der Planung Ihrer Kapazität die folgenden Schritte aus:

  1. Optimieren Sie die Leistung und den Ressourcenverbrauch.
  2. Ermitteln Sie Ihre Mindest-SKU.
  3. Bewerten Sie Ihre Kapazitätsauslastung.
  4. Richten Sie die automatische Kapazitätsskala ein.

Optimieren der Leistung und des Ressourcenverbrauchs

Bevor Sie mit der Kapazitätsplanung oder Auslastungstests beginnen, optimieren Sie die Leistung und den Ressourcenverbrauch (insbesondere den Speicherbedarf) Ihrer Berichte und semantischen Modelle.

Um Ihre Leistung zu optimieren, befolgen Sie die Richtlinien in den folgenden Ressourcen:

Ein ausführliches Lernprogramm zur Leistungsoptimierung finden Sie im Power BI-Schulungsmodul zum Optimieren eines Modells für die Leistung .

Ermitteln Sie Ihre minimale SKU

In der folgenden Tabelle sind alle Einschränkungen zusammengefasst, die von der Kapazitätsgröße abhängig sind. Beachten Sie auch die aktuellen Einschränkungen.

SKU1 Kapazitätseinheiten (CU) Power BI-SKU Power BI-V-Kerne
F2 2 Nicht verfügbar Nicht verfügbar
F4 4 Nicht verfügbar Nicht verfügbar
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
F10242 1,024 P5/A8 128
F20482 2,048 Nicht verfügbar Nicht verfügbar

1 Im Szenario Microsoft 365 oder Embed für Ihre Organisation (Benutzer besitzen Daten) erfordern SKUs, die kleiner als F64 sind, eine Pro- oder Premium-pro-Benutzer-Lizenz (PPU) oder eine individuelle Power BI-Testversion, um Power BI-Inhalte zu nutzen.

2 Diese SKUs sind in allen Regionen nicht verfügbar. Wenn Sie diese SKUs in Regionen anfordern möchten, in denen sie nicht verfügbar sind, wenden Sie sich an Ihren Microsoft-Kontomanager.

Bewerten Ihrer Kapazitätsauslastung

So testen oder bewerten Sie ihre Kapazitätsauslastung:

  1. Erstellen Sie eine Premium Power BI Embedded-Kapazität in Azure für die Tests. Verwenden Sie ein Abonnement, das demselben Microsoft Entra-Mandanten zugeordnet ist wie Ihr Power BI-Mandant und ein Benutzerkonto, das bei diesem Mandanten angemeldet ist.

  2. Weisen Sie den Arbeitsbereich (oder arbeitsbereiche) zu, den Sie zum Testen der von Ihnen erstellten Premium-Kapazität verwenden. Sie können einen Arbeitsbereich auf eine der folgenden Weisen zuweisen:

  3. Installieren Sie als Kapazitätsadministrator die Microsoft Fabric-Kapazitätsmetriken-App. Geben Sie die Kapazitäts-ID und -zeit (in Tagen) an, um die Daten zu überwachen, und aktualisieren Sie dann die Daten.

  4. Verwenden Sie das Power BI Capacity Load Assessment Tool , um Ihre Kapazitätsanforderungen zu bewerten. Dieses GitHub-Repository enthält auch ein video walk-through. Verwenden Sie dieses Tool sorgfältig: Testen Sie bis zu ein paar Dutzend gleichzeitig simulierte Benutzer und extrapolieren Sie sie für höhere gleichzeitige Lasten (Hunderte oder Tausende, je nach Ihren Anforderungen).) Weitere Informationen finden Sie unter "Bewerten der Kapazitätslast". Alternativ können Sie andere Ladetesttools verwenden, aber den iFrame als black box behandeln und Benutzeraktivitäten über JavaScript-Code simulieren.

  5. Verwenden Sie die Microsoft Fabric-Kapazitätsmetriken-App , die Sie in Schritt 3 installiert haben, um die über das Lasttesttool verursachte Kapazitätsauslastung zu überwachen. Alternativ können Sie die Kapazität überwachen, indem Sie die Premium-Metriken mithilfe von Warnungen in Azure Monitor überprüfen.

Erwägen Sie die Verwendung einer größeren SKU für Ihre Kapazität, wenn die durch den Auslastungstest tatsächlich beanspruchte CPU Ihrer Kapazität dem Kapazitätslimit nahekommt.

Einrichten der Autoskalierung

Sie können die folgende automatische Skalierungsmethode verwenden, um die Größe Ihrer A-SKU-Kapazität elastisch zu ändern, um den aktuellen Speicher und die CPU-Anforderungen zu erfüllen.

  • Verwenden Sie die Kapazitätsaktualisierungs-API , um die Kapazitäts-SKU nach oben oder unten zu skalieren. Informationen zur Verwendung der API zum Erstellen eigener Skripts für die Skalierung nach oben und unten finden Sie in einem Beispiel zur Skalierung der PowerShell-Skriptkapazität.

  • Verwenden Sie Überwachungswarnungen, um die folgenden Power BI Embedded-Kapazitätsmetriken nachzuverfolgen:

    • Überlastung (1 , wenn die CPU Ihrer Kapazität 100 Prozent überschritten hat und sich in einem überlasteten Zustand befindet, andernfalls 0)
    • CPU (Prozentsatz der CPU-Auslastung)
    • CPU pro Workload, wenn bestimmte Workloads (z. B. paginierte Berichte) verwendet werden

  • Konfigurieren Sie die Monitorbenachrichtigungen so, dass beim Drücken dieser Metriken auf die angegebenen Werte eine Skriptausführung ausgelöst wird, die die Kapazität nach oben oder unten skaliert.

Sie können beispielsweise eine Regel erstellen, die das Runbook für die Skalierungskapazität aufruft, um die Kapazität auf eine höhere SKU zu aktualisieren, wenn die Überladung 1 ist oder der CPU-Wert 95 Prozent beträgt. Sie können auch eine Regel erstellen, die ein Runbook-Skript zum Herunterskalieren der Kapazität aufruft, um die Kapazität auf eine niedrigere SKU zu aktualisieren, wenn der CPU-Wert unter 45 oder 50 Prozent sinkt.

Sie können Runbooks zum Hoch- und Herunterskalieren auch bei Bedarf programmgesteuert ausführen, vor und nach der Aktualisierung eines semantischen Modells. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Ihre Kapazität für große semantische Modelle, die diese Kapazität verwenden, über genügend RAM (GB) verfügt.

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