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Planen der Kapazität in Power BI Embedded Analytics

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Die Berechnung des für Ihre Power BI Embedded Analytics-Bereitstellung benötigten Kapazitätstyps ist nicht immer einfach. Wie viel Kapazität erforderlich ist, hängt von mehreren Parametern ab, von denen einige schwer vorauszusehen sind.

Die folgenden Punkte stellen einige der Aspekte dar, die bei der Kapazitätsplanung zu berücksichtigen sind:

  • Die verwendeten Datenmodelle
  • Die Anzahl und Komplexität der erforderlichen Abfragen
  • Die stündliche Verteilung der Anwendungsnutzung
  • Die Datenaktualisierungsraten
  • Weitere schwer vorhersehbare Nutzungsmuster

Hinweis

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die benötigte Kapazität planen und einen Auslastungstest für Power BI Embedded Analytics A-SKUs ausführen.

Die Planung Ihrer Kapazität umfasst die folgenden Schritte:

  1. Optimieren Ihrer Leistung und Ihres Ressourcenverbrauchs
  2. Bestimmen Ihrer Mindest-SKU
  3. Bewerten Ihrer Kapazitätsauslastung
  4. Einrichten der Autoskalierung für Ihre Kapazität

Optimieren Ihrer Leistung und Ihres Ressourcenverbrauchs

Bevor Sie Ihre Kapazität planen oder Auslastungstests bewerten, sollten Sie die Leistung und den Ressourcenverbrauch – insbesondere den Speicherbedarf – Ihrer Berichte und Semantikmodelle optimieren.

Berücksichtigen Sie bei der Leistungsoptimierung die Empfehlungen der folgenden Ressourcen:

Ein ausführliches Tutorial zur Leistungsoptimierung finden Sie im Trainingsmodul Optimieren eines Modells auf Leistung in Power BI.

Bestimmen Ihrer Mindest-SKU

In der folgenden Tabelle werden alle Einschränkungen zusammengefasst, die von der Kapazitätsgröße abhängen. Überprüfen Sie die Spalte Max. Arbeitsspeicher (GB) unter der Überschrift Semantikmodell, um die Mindest-SKU für Ihre Kapazität zu bestimmen. Beachten Sie auch die aktuellen Einschränkungen.

SKU Kapazitätseinheiten (Capacity Units, CUs) Power BI-SKU Virtuelle Power BI-Kerne
F2 2 – –
F4 4 – –
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
F5121 512 P4/A7 64
F10241 1\.024 P5/A8 128
F20481 2\.048 – –

1 Diese SKUs sind nicht in allen Regionen verfügbar. Wenden Sie sich an Ihre*n Microsoft-Account Manager, um die Verwendung dieser SKUs in Regionen anzufordern, in denen sie nicht verfügbar sind.

Bewerten Ihrer Kapazitätsauslastung

So testen oder bewerten Sie Ihre Kapazitätsauslastung:

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

  2. Weisen Sie der erstellten Premium-Kapazität die Arbeitsbereiche zu, die Sie zum Testen verwenden möchten. Arbeitsbereiche können Sie wie folgt zuweisen:

  3. Installieren Sie die App als Kapazitätsadministrator. Weitere Informationen finden Sie unter Installieren der Microsoft Fabric Capacity Metrics-App. Geben Sie die Kapazitäts-ID sowie die Dauer der Überwachung (in Tagen) an und aktualisieren Sie die Daten anschließend.

  4. Bewerten Sie Ihren Kapazitätsbedarf mit dem Tool Power BI Capacity Load Assessment. In diesem GitHub-Repository finden Sie auch eine Videoanleitung. Dieses Tool sollten Sie vorsichtig nutzen: Führen Sie die Tests mit bis zu einigen Dutzend gleichzeitig simulierten Benutzer*innen durch, und extrapolieren Sie dann auf höhere gleichzeitige Auslastungen – Hunderte oder Tausende, abhängig von Ihren Anforderungen. Weitere Informationen finden Sie unter Bewerten Ihrer Kapazitätsauslastung. Alternativ können Sie auch andere Tools für Auslastungstests verwenden. Behandeln Sie den iFrame jedoch als Blackbox, und simulieren Sie die Benutzeraktivität mit JavaScript-Code.

  5. Verwenden Sie die Microsoft Fabric Capacity Metrics-App, die Sie in Schritt 3 installiert haben, um die über das Auslastungstesttool generierte Kapazitätsauslastung zu überwachen. Alternativ können Sie zur Bewertung der Kapazität die Premium-Metriken anhand der Azure Monitor-Warnungen überwachen.

Erwägen Sie für Ihre Kapazität eine höhere SKU, wenn die Auslastungstests für Ihre Kapazität eine CPU-Last am Kapazitätslimit ergeben.

Einrichten der Autoskalierung

Mithilfe der folgenden Autoskalierungsmethode können Sie Ihre A-SKU-Kapazität elastisch an die aktuelle Arbeitsspeicher- und CPU-Auslastung anpassen.

  • Verwenden Sie die API Capacities Update, um die Kapazitäts-SKU nach oben oder unten zu skalieren. Informationen zum Erstellen eigener Skripts zum automatischen Skalieren mit dieser API finden Sie im Beispiel zu einem PowerShell-Runbookskript zum Hochskalieren der Kapazität.

  • Verwenden Sie zum Nachverfolgen der folgenden Kapazitätsmetriken von Power BI Embedded die Monitor-Warnungen:

    • Überlastung (1, wenn die CPU Ihrer Kapazität 100 Prozent überschritten hat und somit überlastet ist, andernfalls 0)
    • CPU (Prozentsatz der CPU-Auslastung)
    • CPU pro Workload, wenn bestimmte Workloads (z. B. paginierte Berichte) verwendet werden

  • Konfigurieren Sie die Monitor-Warnungen so, dass bei Erreichen der angegebenen Metrikwerte eine Skriptausführung ausgelöst wird, die die Kapazität entsprechend nach oben oder unten skaliert.

Beispielsweise können Sie eine Regel erstellen, die ein Runbookskript zum Hochskalieren der Kapazität aufruft, um die Kapazität auf eine höhere SKU zu setzen, sobald die Überlastung 1 beträgt oder der CPU-Wert mit 95 Prozent am Limit liegt. Ebenso können Sie eine Regel erstellen, die ein Runbookskript zum Herunterskalieren der Kapazität aufruft, um die Kapazität auf eine niedrigere SKU zu setzen, sobald der CPU-Wert unter 45 oder 50 Prozent fällt.

Bei Bedarf können Sie Ihre Skalierungsrunbooks vor oder nach der Aktualisierung eines Semantikmodells auch programmgesteuert aufrufen. Dadurch stellen Sie sicher, dass Ihre Kapazität auch für große Semantikmodelle, die diese Kapazität nutzen, ausreichend Arbeitsspeicher (GB) bietet.

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