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Planification de la capacité dans l’analytique incorporée Power BI

Le calcul du type de capacité dont vous avez besoin pour un déploiement d’analytique incorporée Power BI peut être compliqué. La capacité dont vous avez besoin dépend de plusieurs paramètres, dont certains sont difficiles à prédire.

Voici quelques éléments à prendre en compte lors de la planification de votre capacité :

  • Modèles de données que vous utilisez.
  • Nombre et complexité des requêtes requises.
  • Distribution horaire de l’utilisation de votre application.
  • Taux d’actualisation des données.
  • Autres modèles d’utilisation difficiles à prédire.

Remarque

Cet article explique comment planifier la capacité dont vous avez besoin et comment effectuer une évaluation des tests de charge pour les SKUs de Power BI Embedded Analytics.

Lorsque vous planifiez votre capacité, procédez comme suit :

  1. Optimisez vos performances et votre consommation de ressources.
  2. Déterminez votre référence SKU minimale.
  3. Évaluez votre charge de capacité.
  4. Configurez votre mise à l’échelle automatique de capacité.

Optimiser vos performances et votre consommation de ressources

Avant de commencer une évaluation de la planification de la capacité ou des tests de charge, optimisez les performances et la consommation des ressources (en particulier l’empreinte mémoire) de vos rapports et modèles sémantiques.

Pour optimiser vos performances, suivez les instructions des ressources suivantes :

Pour obtenir un didacticiel détaillé sur l’optimisation des performances, consultez le module d’optimisation d’un modèle pour les performances dans le module d’entraînement Power BI.

Déterminer votre référence SKU minimale

Le tableau suivant récapitule toutes les limitations qui dépendent de la taille de la capacité. Gardez également à l’esprit les limitations actuelles.

SKU1 Unités de capacité (CU) Référence SKU Power BI Cœurs virtuels Power BI
F2 2 N/A N/A
F4 4 N/A N/A
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 N/A N/A

1 Dans le scénario Microsoft 365 ou Incorporer pour votre organisation (utilisateur possède des données), les références SKU inférieures à F64 nécessitent une licence Pro ou Premium par utilisateur (PPU) ou une version d’évaluation individuelle de Power BI pour consommer du contenu Power BI.

2 Ces références SKU ne sont pas disponibles dans toutes les régions. Pour demander l’utilisation de ces références SKU dans les régions où elles ne sont pas disponibles, contactez votre responsable de compte Microsoft.

Évaluer votre charge de capacité

Pour tester ou évaluer votre charge de capacité :

  1. Créez une capacité Power BI Embedded Premium dans Azure pour les tests. Utilisez un abonnement associé au même locataire Microsoft Entra que votre locataire Power BI et à un compte d’utilisateur connecté à ce même locataire.

  2. Attribuez l’espace de travail (ou les espaces de travail) que vous utiliserez pour tester la capacité Premium que vous avez créée. Vous pouvez affecter un espace de travail de l’une des manières suivantes :

  3. En tant qu’administrateur de capacité, installez l’application Métriques de capacité Microsoft Fabric. Fournissez l’ID de capacité et l’heure (en jours) à surveiller, puis actualisez les données.

  4. Utilisez l’outil d’évaluation de la charge de capacité Power BI pour évaluer vos besoins en capacité. Ce dépôt GitHub inclut également une vidéo pas à pas. Utilisez cet outil avec soin : testez avec jusqu’à quelques dizaines d’utilisateurs simulés simultanés et extrapolez pour des charges simultanées plus élevées (centaines ou milliers, en fonction de vos besoins).) Pour plus d’informations, consultez Évaluer votre charge de capacité. Vous pouvez également utiliser d’autres outils de test de charge, mais traiter l’iFrame comme une zone noire et simuler l’activité utilisateur via du code JavaScript.

  5. Utilisez l’application Métriques de capacité Microsoft Fabric que vous avez installée à l’étape 3 pour surveiller l’utilisation de la capacité engagée via l’outil de test de charge. Vous pouvez également surveiller la capacité en vérifiant les métriques Premium à l’aide d’alertes dans Azure Monitor.

Envisagez d'utiliser un SKU plus grand pour votre capacité si la charge CPU réelle provoquée par le test de charge approche la limite de capacité.

Configurer la mise à l’échelle automatique

Vous pouvez utiliser la technique de mise à l’échelle automatique suivante pour redimensionner de manière élastique votre capacité de référence SKU A pour répondre à ses besoins actuels en mémoire et processeur.

  • Utilisez l’API de mise à jour des capacités pour augmenter ou diminuer le SKU de capacité. Pour savoir comment utiliser l’API pour créer vos propres scripts pour l'augmentation et la réduction, consultez un exemple de script PowerShell de montée en capacité du runbook.

  • Utilisez les alertes Monitor pour suivre les métriques de capacité Power BI Embedded suivantes :

    • Surcharge (1 si le processeur de votre capacité a dépassé 100 % et est dans un état surchargé, sinon 0)
    • PROCESSEUR (pourcentage d’utilisation du processeur)
    • PROCESSEUR par charge de travail si des charges de travail spécifiques (comme des rapports paginés) sont utilisées
  • Configurez les alertes Monitor afin que lorsque ces métriques atteignent les valeurs spécifiées, une exécution de script est déclenchée pour augmenter ou diminuer la capacité.

Par exemple, vous pouvez créer une règle qui appelle le runbook d'augmentation de capacité pour mettre à jour la capacité vers un niveau SKU supérieur si la surcharge atteint 1 ou si la valeur du CPU est de 95 %. Vous pouvez également créer une règle qui appelle un script de runbook pour réduire la capacité en passant à une référence SKU inférieure si la valeur du CPU descend en dessous de 45 ou 50 %.

Vous pouvez également invoquer des runbooks scale-up et scale-down de manière programmatique à la demande, avant et après l’actualisation d’un modèle sémantique. Cette approche garantit que votre capacité dispose de suffisamment de RAM (Go) pour les modèles sémantiques volumineux qui utilisent cette capacité.