Planification de la capacité des rapports paginés
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Découvrez comment planifier votre capacité Premium pour obtenir les meilleures performances de vos rapports paginés, à un coût minimal. Si vous migrez vers Power BI à partir d’un autre outil décisionnel, lisez les articles répertoriés ci-dessous avant de décider de la capacité à utiliser.
Effectuer la migration des rapports SQL Server Reporting Services vers Power BI : destiné aux auteurs de rapports et aux administrateurs Power BI qui souhaitent migrer des rapports au format RDL (.rdl) vers Power BI à partir de SQL Server Reporting Services (SSRS).
planification de la capacité
Le calcul du type de capacité dont vous avez besoin dépend de plusieurs facteurs tels que le nombre de visuels dans vos rapports, la complexité des requêtes sur le rapport et la qualité de votre source de données ou de votre modèle de données. Vous devez également prendre en compte l’utilisation actuelle de votre capacité pendant les heures de pointe, avant de lui ajouter des rapports paginés.
Avant de commencer à planifier la capacité dont vous avez besoin, passez en revue le tableau Capacités et références (SKU) pour voir quelles ressources sont proposées par chaque capacité.
Lorsque vous planifiez votre capacité, tenez compte des éléments suivants :
Complexité de la conception du rapport. Un tableau matriciel imbriqué, plusieurs sous-rapports et plusieurs groupes de lignes et de colonnes ajoutent à la complexité de la conception et nécessitent des ressources de capacité.
Quantité de données récupérées par le rapport. Plus le rapport a besoin de données, plus il a besoin de ressources tirées de votre capacité.
La façon dont votre rapport extrait les données. Lorsque vous utilisez des connecteurs, des pilotes ou des passerelles, l’extraction de données peut prendre plus de temps, nécessiter plus de ressources et, par conséquent, devenir plus coûteuse.
Lorsque vous exportez des rapports volumineux dans des formats tels qu’Excel et PDF nécessite plus de ressources que la lecture de chaque page, à l’aide de bascules et de la recherche dans les rapports.
Combien d’utilisateurs une référence SKU peut-elle gérer ?
Pour tester des rapports paginés sur différentes capacités, nous avons exécuté trois types de charges de travail différents par rapport à différentes tailles de référence SKU. Chaque charge de travail se composait d’un rapport unique de rendu simultané, avec des tailles différentes.
Petite : table d’agrégation de données créée sur 100 lignes à partir d’une source de données Azure SQL.
Moyenne : table d’agrégation de données générée sur 100 000 lignes à partir d’une source de données Azure SQL.
Grande : table d’agrégation de données générée sur 250 000 lignes à partir d’une source de données Azure SQL.
Notre analyse de Power BI Premium montre que le nombre d’utilisateurs simultanés à un moment donné, y compris les heures de pointe quotidiennes, a tendance à ne pas dépasser 5 % de la base totale d’utilisateurs.
En fonction du ratio d’accès concurrentiel de 5 %, le tableau suivant décrit le nombre maximal approximatif d’utilisateurs qu’une référence SKU peut gérer, avant qu’elle ne soit surchargée. Lorsque votre capacité est surchargée, une limitation se produit sur votre capacité. Pour en savoir plus, consultez Qu’advient-il du trafic pendant la surcharge si je n’effectue pas de mise à l’échelle automatique ?
| Charge de travail | Références SKU F64 ou P1 | Références SKU F128 ou P2 |
|---|---|---|
| Petite | 2 500 utilisateurs | 5 000 utilisateurs |
| Moyenne | 1 900 utilisateurs | 3 800 utilisateurs |
| Grande | 1 300 utilisateurs | 2 600 utilisateurs |
Prenez en considération que les nombres dans le tableau font référence à des capacités désignées qui n’exécutent pas d’autres opérations. Votre capacité peut déjà utiliser des ressources processeur pour des opérations telles que :
Extraction et traitement des données
Autres opérations de charge de travail et d’arrière-plan
Regroupement et remodelage de données complexes
Filtrage de données
Demandes simultanées
Chaque charge de travail sur une capacité, y compris la charge de travail de rapports paginés, a un maximum de 500 rapports simultanés rendus à tout moment. Si votre capacité affiche 100 rapports et contient 200 requêtes d’exportation de rapports paginés, il vous reste 200 requêtes de rendu de rapport simultanées.
Pour éviter la congestion, planifiez le chargement de vos requêtes simultanées à l’avance. Si vous dépassez la limite de requêtes simultanées, vous rencontrerez l’erreur Trop de requêtes (429).
Utilisation de l’application de métriques
À l’aide de l’application Métriques de capacité Microsoft Fabric, vous pouvez estimer l’impact de votre rapport paginé sur votre capacité. L’application mesure votre utilisation du processeur au fil du temps, ce qui vous permet de comprendre les performances de votre capacité.
Pour tester votre rapport paginé, nous vous suggérons d’utiliser une capacité propre dédiée. Une capacité propre permet d’isoler les résultats de l’impact d’autres utilisateurs et charges de travail.
Selon le scénario de test ciblé, par exemple la validation de l’utilisation moyenne ou maximale, sélectionnez ou créez un rapport représentatif de la consommation de ressources prévue, puis chargez-le dans un espace de travail Premium/Fabric dans la capacité que vous avez créée pour le test.
Exécutez le rapport plusieurs fois et utilisez l’application de métriques pour obtenir la moyenne des secondes processeur consacrées à l’exécution de votre rapport. Lorsque vous calculez le temps nécessaire à l’exécution de votre rapport, tenez compte des éléments suivants :
L’application affiche des valeurs agrégées. Vous devrez peut-être diviser les résultats par le nombre de fois que vous exécutez le rapport.
Plusieurs éléments et opérations Power BI peuvent être impliqués dans le rendu des rapports. Vous devrez peut-être additionner leur consommation de processeur.
Plusieurs éléments et opérations Power BI peuvent être impliqués dans le rendu des rapports, car les rendus peuvent prendre beaucoup de temps. Une opération durable dans la page Point de temps peut être affichée sous la forme d’une liste d’opérations, sans durée supérieure à 30 secondes. Vous devrez peut-être additionner la consommation du processeur des opérations de rendu. Le tri par heure de début peut vous aider à afficher l’historique complet du rendu.
Calculer le nombre maximal de rendu de rapport
Utilisez cette formule pour calculer le nombre maximal de rendus de rapport simultanés qu’une capacité peut gérer, avant qu’elle ne soit surchargée. Pour en savoir plus sur les unités de capacité (CU), la référence SKU et les cœurs virtuels Power BI, reportez-vous aux concepts de capacité.
$ \text {max concurrent report renders} = {\text {capacity units for your capacity} \times {3.75} \over \text {your report’s CPU processing time (in seconds)} $
Calculer le nombre maximal d’utilisateurs
En utilisant la concurrence estimée à 5 % pour la corrélation entre le nombre total d’utilisateurs et le nombre maximal de rendus simultanés, vous pouvez obtenir le nombre total d’utilisateurs qu’une référence SKU peut gérer.
$ \text {max SKU users} = {\text {max concurrent report renders} \over 0.05} $
Calculer les ressources de capacité pour plusieurs rapports
Vous pouvez utiliser une formule étendue pour estimer la capacité nécessaire à différentes utilisations de rapports.
Chargez plusieurs rapports paginés avec différents nombres de rendus quotidiens et utilisez l’application de métriques pour obtenir le temps de traitement processeur moyen pour chacun d’eux. La somme de tous les rendus de rapport par jour doit être égale à 100 %. Lorsque vous disposez de toutes les informations, utilisez cette formule.
$ \text {max concurrent report renders} = {\text {capacity units for your capacity} \times {3.75} \over {\text {A renders} \times \text {A processing time}} + \text {B renders} \times \text {B processing time} + \text {...} + \text{N renders} \times \text{N processing time}}
Exemples
Cette section comprend deux exemples, l’un pour le calcul normal et l’autre pour le calcul avancé.
Calcul régulier
Supposons que vous exécutez un rapport paginé sur une référence SKU F64 ou P1 dotée de huit cœurs. L’utilisation totale du processeur pour 10 exécutions est de 40 secondes, de sorte que le temps processeur moyen est de quatre secondes par rapport.
$ 60 = {8 \times {30} \over 4} $
Lorsque vous utilisez la deuxième formule, vous obtenez un maximum de 1 200 utilisateurs.
$ 1,200 = {60 \over 0.05} $
Pour les références SKU F128 ou P2, vous pouvez multiplier ces nombres par deux, car la capacité a deux fois plus de cœurs de processeur.
Calcul avancé
Supposons que vous disposez de trois rapports paginés avec le pourcentage de rendu quotidien répertorié dans le tableau ci-dessous.
| Rapport | Nombre de rapports rendus par jour | Temps de traitement du processeur (en secondes) |
|---|---|---|
| Un | 60% | 4 |
| B | 30 % | 10 |
| C | 10 % | 20 |
Les formules pour une référence SKU F64 ou P1 seront les suivantes :
| Valeur | Formule |
|---|---|
| Nombre maximal de rendus de rapports simultanés | $ ~32.4 = {8 \times {30} \over 0.6 \times{4} + 0.3 \times{10} + 0.1 \times{20}} $ |
| Nombre total d’utilisateurs de référence SKU | $ ~650 = {32.4 \over 0.05} $ |