Planeamiento de la capacidad de informes paginados

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SE APLICA A: Informes paginados de Power BI Servicio Power BI Power BI Desktop

Obtenga información sobre cómo planear la capacidad Premium para obtener el mejor rendimiento de los informes paginados, con un costo mínimo. Si va a migrar a Power BI desde otra herramienta de inteligencia empresarial, considere la posibilidad de leer los artículos que se enumeran a continuación antes de decidir qué capacidad usar.

Planificación de capacidad

El cálculo del tipo de capacidad que necesita depende de varios factores, como el número de objetos visuales de los informes, la complejidad de las consultas en el informe y la calidad del origen de datos o el modelo de datos. También debe tener en cuenta el uso actual de la capacidad durante las horas pico, antes de agregar informes paginados a ella.

Antes de empezar a planear qué capacidad necesita, revise la tabla Capacidades y SKU para ver qué recursos ofrece cada capacidad.

Al planear la capacidad, tenga en cuenta lo siguiente:

  • La complejidad del diseño del informe. Tablix anidado, varios subinformes y varios grupos de filas y columnas aumentan la complejidad del diseño y requieren recursos de capacidad.

  • Cantidad de datos recuperados por el informe. Cuantos más datos necesite el informe, más recursos requiere de la capacidad.

  • La forma en que el informe recupera los datos. Cuando se usan conectores, controladores o puertas de enlace, la recuperación de datos podría tardar más tiempo, requerir más recursos y, como resultado, resultar más costosa.

  • Cuando exporta informes de gran tamaño en formatos como Excel y PDF, requiere más recursos que leer cada página, usar alternancias y buscar en los informes.

¿Cuántos usuarios pueden controlar una SKU?

Para probar los informes paginados en distintas capacidades, ejecutamos tres tipos diferentes de cargas de trabajo con diferentes tamaños de SKU. Cada carga de trabajo consta de un informe único de representación simultánea, con diferentes tamaños.

  • Pequeño: tabla de agregación de datos creada con más de 100 filas a partir de un origen de datos de Azure SQL.

  • Medio: tabla de agregación de datos creada con más de 100,000 filas a partir de un origen de datos de Azure SQL.

  • Grande: tabla de agregación de datos creada con más de 250,000 filas a partir de un origen de datos de Azure SQL.

Nuestro análisis de Power BI Premium muestra que el número de usuarios simultáneos en un momento dado, incluidas las horas pico diarias, no tiende a superar el cinco por ciento de la base de usuarios total.

En función de la proporción de simultaneidad del cinco por ciento, en la tabla siguiente se describe el número máximo aproximado de usuarios que una SKU puede controlar antes de que se sobrecargue. Cuando se sobrecarga la capacidad, se producirá una limitación en la capacidad. Para obtener más información, vea ¿Qué ocurre con el tráfico durante la sobrecarga si no se escala automáticamente?

Carga de trabajo SKU F64 o P1 SKU F128 o P2
Pequeño 2 500 usuarios 5000 usuarios
Media 1 900 usuarios 3 800 usuarios
Grande 1300 usuarios 2 600 usuarios

Tenga en cuenta que los números de la tabla hacen referencia a las capacidades designadas que no ejecutan otras operaciones. Es posible que la capacidad ya use recursos de CPU para operaciones como:

  • Recuperación y procesamiento de datos

  • Otras operaciones en segundo plano y carga de trabajo

  • Agrupación y reconfiguración de datos complejos

  • Filtrado de datos

Solicitudes simultáneas

Cada carga de trabajo de una capacidad, incluida la carga de trabajo de informes paginados, tiene un máximo de 500 representaciones de informes simultáneos en un momento dado. Si la capacidad representa 100 informes y tiene 200 solicitudes para exportar informes paginados, quedan 200 solicitudes de representación de informes simultáneas.

Para evitar la congestión, planee la carga de solicitudes simultáneas con antelación. Si supera el límite de solicitudes simultáneas, se producirá el error Demasiadas solicitudes (429).

Uso de la aplicación de métricas

Con la aplicación Métricas de capacidad de Microsoft Fabric, es posible calcular el impacto del informe paginado sobre su capacidad. La aplicación mide el uso de CPU con el tiempo, lo que le permite comprender cómo funciona la capacidad.

Para probar el informe paginado, se recomienda usar una capacidad limpia dedicada. Una capacidad limpia ayuda a aislar los resultados del impacto de otros usuarios y cargas de trabajo.

En función del escenario de prueba de destino, por ejemplo, validación de uso promedio o máximo, seleccione o cree un informe representativo del consumo de recursos previsto y cárguelo en un área de trabajo de Fabric o Premium en la capacidad que creó para la prueba.

Ejecute el informe varias veces y use la aplicación de métricas para obtener el promedio de segundos de CPU invertidos para ejecutar el informe. Al calcular el tiempo que tardó en ejecutar el informe, tenga en cuenta lo siguiente:

  • La aplicación muestra valores agregados, es posible que tenga que dividir los resultados por el número de veces que ejecuta el informe.

  • Hay varios elementos y operaciones de Power BI que podrían estar implicados en la representación de informes. Es posible que tenga que sumar su consumo de CPU.

  • Hay varios elementos y operaciones de Power BI que podrían estar implicados en la representación de informes, ya que las representaciones pueden tardar mucho tiempo. Una operación de larga duración en la página Punto de tiempo se puede mostrar como una lista de operaciones, sin que ninguna de las duraciones supere los 30 segundos. Es posible que tenga que sumar el consumo de CPU de las operaciones de representación. La ordenación por hora de inicio puede ayudar a mostrar el historial completo de la representación.

Cálculo de las representaciones máximas del informe

Use esta fórmula para calcular el informe simultáneo máximo que puede controlar una capacidad antes de sobrecargarse.

$ \text {máximo de informes simultáneos} = {\text {cantidad de núcleos en la capacidad} \times \over {30} \text {tiempo de procesamiento de CPU del informe (en segundos)}} $ $

Calcular el número máximo de usuarios

Con la simultaneidad de cinco porcentajes estimada para la correlación entre el número de usuarios totales y el número máximo de representaciones simultáneas, puede obtener el número de usuarios totales que puede controlar una SKU.

$ \text {máximo de usuarios de SKU} = {\text {máximo de representaciones de informes simultáneos} \over 0,05} $

Cálculo de recursos de capacidad para varios informes

Puede usar una fórmula extendida para calcular la capacidad necesaria para diferentes usos de informes.

Cargue varios informes paginados con un número diferente de representaciones diarias y use la aplicación de métricas para obtener el promedio de tiempo de procesamiento de CPU para cada uno. La suma de todas las representaciones del informe al día debe ser igual al 100 %. Cuando tenga toda la información, use esta fórmula.

$ \text {máximo de informes simultáneos} = {\text {cantidad de núcleos en la capacidad} \times \over {30} {\text {A renders} \times \text {tiempo de procesamiento A}} + \text {B renders} \times \text {tiempo de procesamientoB} + \text {...} + \text{N renders} \times \text{tiempo de procesamiento N}}$

Ejemplos

En esta sección se incluyen dos ejemplos, uno para el cálculo normal y otro para el cálculo avanzado.

Cálculo normal

Supongamos que está ejecutando un informe paginado en una SKU F64 o P1 que tiene ocho núcleos. El uso total de CPU para 10 ejecuciones es de 40 segundos, por lo que el promedio de tiempo de CPU por informe es de cuatro segundos.

$ 60 = {8 \times {30} \over 4} $

Al usar la segunda fórmula, obtendrá un máximo de 1200 usuarios.

$ 1,200 = {60 \over 0,05} $

En el caso de las SKU F128 o P2, puede multiplicar estos números por dos, ya que la capacidad tiene el doble del número de núcleos de CPU.

Cálculo avanzado

Supongamos que tiene tres informes paginados con el porcentaje de representación diaria que se muestra en la tabla siguiente.

Informe Número de informes representados al día Tiempo de procesamiento de CPU (en segundos)
A 60% 4
B 30 % 10
C 10 % 20

Las fórmulas de una SKU F64 o P1 serán:

Value Fórmula
Número máximo de representaciones de informes simultáneos $ ~32,4 = {8 \times {30} \over 0,6 \times{4} + 0,3 \times{10} + 0,1 \times{20}} $
Total de usuarios de SKU $ ~650 = {32,4 \over 0,05} $

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