Crear reglas de implementación

Cuando se trabaja en una canalización de implementación, las distintas fases pueden tener distintas configuraciones. Por ejemplo, cada fase puede tener bases de datos diferentes o parámetros de consulta distintos. La fase de desarrollo puede consultar datos de ejemplo de la base de datos, mientras que las fases de prueba y producción consultan toda la base de datos.

Cuando se implementa contenido entre fases de la canalización, se pueden configurar reglas de implementación para cambiar el contenido manteniendo intactas algunas configuraciones. Por ejemplo, si quiere que un modelo semántico que está en una fase de producción apunte a una base de datos de producción en lugar de apuntar a una de la fase de prueba, puede definir una regla para ello. La regla se define en la fase de producción, en el modelo semántico adecuado. Una vez definida la regla, el contenido implementado desde la fase de pruebas hasta producción heredará el valor tal y como se define en las reglas de implementación, y siempre se aplicará mientras la regla no cambie y sea válida.

Puede configurar reglas de origen de datos, reglas de parámetros y reglas de lakehouse predeterminado. En la tabla siguiente se muestra el tipo de elementos para los que puede configurar reglas y el tipo de regla que puede configurar para cada uno de ellos.

Elemento Regla de origen de datos Regla de parámetros Regla de lakehouse predeterminado Detalles
Flujo de datos Se usa para determinar los valores de los orígenes de datos o de los parámetros de un flujo de datos concreto.
Modelo semántico Se usa para determinar los valores de los orígenes de datos o parámetros de un modelo semántico específico.
Data mart Se usa para determinar los valores de los orígenes de datos o de los parámetros de un datamart concreto.
Informe paginado Se define para los orígenes de datos de cada informe paginado. Úselas para determinar los orígenes de datos del informe paginado.
Cuaderno Úselas para determinar el lakehouse predeterminado para un cuaderno específico.

Nota:

Las reglas de origen de datos solo funcionan cuando se cambian orígenes de datos del mismo tipo.

Creación de una regla de implementación

Para crear una regla de implementación, siga los pasos de esta sección. Después de crear todas las reglas de implementación que necesite, implemente los modelos semánticos con las reglas recién creadas desde la fase de origen hasta la fase de destino donde se crearon las reglas. Las reglas no se aplicarán hasta que haya implementado los modelos semánticos desde la fase de origen hasta la de destino.

  1. En la fase de canalización para la que desea crear una regla de implementación, seleccione Reglas de la implementación.

    A screenshot of the deployment rules button, located in the deployment rules.

  2. Una lista de elementos para los que puede establecer reglas para que aparezcan en la ventana. No se muestran todos los elementos de la canalización. Solo se muestran elementos de un tipo para los que puede crear reglas (flujos de datos, modelo semántico, datamarts, cuadernos e informes paginados). Para buscar el elemento para el que desea establecer una regla, use las funcionalidades de búsqueda o de filtro.

    A screenshot of the deployment rules pane, showing that you can set rules for dataflows, datasets, datamarts, and paginated reports.

  3. Seleccione el elemento para el que desea crear una regla. Se muestran los tipos de reglas que puede crear para ese elemento. Por ejemplo, si va a crear una regla para un flujo de datos, puede crear una regla de origen de datos o una regla de parámetros. Si va a crear una regla para un cuaderno, puede crear una regla de lakehouse predeterminado.

  4. Seleccione el tipo de regla que desea crear, expanda la lista y luego seleccione Agregar regla. Hay dos tipos de reglas que puede crear:

    A screenshot of the deployment rules pane. It shows a selected dataset and the two rule types, data source and parameter, you can configure for it.

    • Reglas de orígenes de datos

      En la lista de orígenes de datos, seleccione un nombre de origen de datos que desee actualizar. Use uno de los métodos siguientes para seleccionar un valor para reemplazar el de la fase de origen:

      • Seleccionar en una lista.

      • Seleccione Otro y agregue manualmente el nuevo origen de datos. Solo puede cambiar a un origen de datos del mismo tipo.

      Nota

      • La opción Reglas del origen de datos aparecerá atenuada si no es el propietario del elemento para el que se crea una regla, o bien si el elemento no contiene ningún origen de datos.
      • En el caso de los flujos de datos, los modelos semánticos y los informes paginados, la lista de orígenes de datos se toma de la fase de canalización de origen.
      • No se puede usar el mismo origen de datos en más de una regla.
    • Reglas de parámetros Seleccione un parámetro de la lista de parámetros; se muestra el valor actual. Edite el valor y escriba el valor que desea aplicar después de cada implementación.

    • Reglas de lakehouse predeterminado Esta regla solo se aplica a los cuadernos. Seleccione una instancia de lakehouse que se conectará al cuaderno en la fase de destino y establézcala como predeterminada. Para obtener más información, consulte Cuaderno en canalizaciones de implementación.

Orígenes de datos admitidos para las reglas de los modelos semánticos y los flujos de datos

Las reglas de origen de datos se pueden definir para los siguientes orígenes de datos:

  • Azure Analysis Services (AAS)

  • Azure Synapse

  • SQL Server Analysis Services (SSAS)

  • Azure SQL Server

  • Servidor SQL

  • Fuente de OData

  • Oracle

  • SapHana (solo modo de importación; no modo de consulta directa)

  • SharePoint

  • Teradatos

En el caso de otros orígenes de datos, se recomienda usar parámetros para configurar el origen de datos.

Consideraciones y limitaciones

En esta sección se enumeran las limitaciones de las reglas de implementación.

  • Para crear una regla de implementación, debe ser el propietario del elemento para el que está creando una regla.

  • No se pueden crear reglas de implementación en la fase de desarrollo.

  • Cuando se quita o elimina un elemento, también se eliminan sus reglas. Estas reglas no se pueden restaurar.

  • Al desasignar y reasignar un área de trabajo para restablecer las conexiones, se pierden las reglas de esa área de trabajo. Para usar estas reglas de nuevo, vuelva a configurarlas.

  • No se admiten las reglas de orígenes de datos para flujos de datos que tienen otros flujos de datos como orígenes.

  • No se admiten las reglas del origen de datos para carpetas de Common Data Model (CDM) en un flujo de datos.

  • No se admiten las reglas de orígenes de datos para modelos semánticos que usan flujos de datos como origen.

  • Si el origen de datos o el parámetro definido en una regla se modifica o se elimina del elemento al que apunta en la fase de origen, la regla deja de ser válida y se produce un error en la implementación.

  • Después de implementar un informe paginado con una regla de origen de datos, no se puede abrir el informe mediante el Generador de informes de Power BI.

  • Las reglas de implementación solo surten efecto la próxima vez que implemente en esa fase. Sin embargo, si crea reglas y, a continuación, compara las fases antes de la implementación, la comparación se realiza en función de las reglas que se crearon aunque aún no hayan tenido efecto.

  • No se admite la creación de reglas de origen de datos en un modelo semántico que utilice conjuntamente Native query y DirectQuery.

Nota:

No se admiten las reglas de parámetros para los informes paginados.