Mengonfigurasi agregasi otomatis

  • Artikel

Mengonfigurasi agregasi otomatis termasuk mengaktifkan pelatihan untuk model semantik DirectQuery yang didukung dan mengonfigurasi satu atau beberapa refresh terjadwal. Setelah beberapa iterasi operasi pelatihan dan refresh berjalan, Anda dapat kembali ke pengaturan model semantik untuk menyempurnakan persentase kueri laporan yang menggunakan cache agregasi dalam memori. Sebelum menyelesaikan langkah-langkah ini, pastikan Anda sepenuhnya memahami fungsionalitas dan batasan yang dijelaskan dalam Agregasi otomatis.

Aktifkan

Anda harus memiliki izin Pemilik model semantik untuk mengaktifkan agregasi otomatis. Admin ruang kerja dapat mengambil alih izin pemilik model.

  1. Dalam model semantik Pengaturan, perluas Refresh terjadwal dan pengoptimalan performa.

  2. Alihkan Pelatihan agregasi otomatis ke Aktif. Jika sakelar berwarna abu-abu, pastikan Kredensial sumber data dikonfigurasi dan Anda masuk.

    Screenshot of scheduled refresh and performance optimization expanded.

  3. Di Jadwal refresh, tentukan frekuensi refresh dan zona waktu. Jika kontrol jadwal Refresh dinonaktifkan, verifikasi konfigurasi sumber data termasuk koneksi gateway (jika perlu) dan kredensial sumber data.

  4. Pilih Tambahkan lain waktu, lalu tentukan satu atau beberapa refresh.

    Screenshot showing the refresh frequency section with multiple times set. Add another time and apply are highlighted.

    Anda harus menjadwalkan setidaknya satu penyegaran. Refresh pertama untuk frekuensi yang Anda pilih akan mencakup operasi pelatihan dan refresh yang memuat agregasi baru dan yang diperbarui ke dalam cache dalam memori. Jadwalkan lebih banyak refresh untuk memastikan kueri laporan yang mencapai cache agregasi mendapatkan hasil yang paling sinkron dengan sumber data backend. Untuk informasi selengkapnya, lihat Operasi refresh.

  5. Pilih Terapkan.

Pelatihan dan refresh sesuai permintaan

Operasi refresh terjadwal pertama untuk frekuensi yang Anda pilih mencakup operasi pelatihan. Jika operasi pelatihan tersebut tidak selesai dalam batas waktu 60 menit, operasi refresh berikutnya tidak akan memuat atau memperbarui agregasi di cache. Operasi pelatihan berikutnya tidak akan berjalan hingga operasi refresh pertama frekuensi yang Anda pilih.

Dalam kasus seperti itu, Anda dapat menjalankan satu atau beberapa operasi pelatihan dan refresh sesuai permintaan secara manual untuk sepenuhnya menyelesaikan pelatihan dan memuat atau menyegarkan agregasi di cache. Misalnya, saat memeriksa riwayat Refresh, jika operasi pelatihan dan refresh terjadwal pertama untuk hari itu (frekuensi) tidak selesai dalam batas waktu, dan Anda tidak ingin menunggu refresh terjadwal hari berikutnya yang mencakup operasi pelatihan yang akan dijalankan, Anda dapat menjalankan satu atau beberapa operasi pelatihan dan refresh sesuai permintaan untuk sepenuhnya memproses log kueri data (latih) dan memuat agregasi ke cache (refresh).

Untuk menjalankan operasi latih dan refresh sesuai permintaan, pilih Latih dan Refresh Sekarang. Pastikan untuk mengawasi riwayat refresh untuk memastikan operasi pelatihan sesuai permintaan berhasil diselesaikan. Jika tidak, jalankan operasi latih dan refresh lain hingga pelatihan berhasil diselesaikan, dan agregasi dimuat atau disegarkan di cache.

Menjalankan Latih dan Refresh Sekarang dapat membantu untuk menyempurnakan persentase kueri laporan yang akan menggunakan agregasi dari cache dalam memori. Dengan menjalankan operasi latih dan refresh sesuai permintaan sekarang, Anda dapat lebih cepat menentukan apakah pengaturan persentase baru Anda memungkinkan operasi pelatihan selesai dalam batas waktu.

Perlu diingat, pelatihan dan refresh operasi, baik terjadwal atau sesuai permintaan adalah proses dan sumber daya intensif untuk sumber data dan Power BI. Pilih waktu ketika sumber daya paling tidak terpengaruh.

Menyesuaikan

Tabel agregasi yang ditentukan pengguna dan yang dihasilkan sistem adalah bagian dari model, berkontribusi pada ukuran model, dan tunduk pada batasan ukuran model Power BI yang ada. Pemrosesan agregasi juga mengonsumsi sumber daya dan memengaruhi durasi refresh model. Konfigurasi optimal mencapai keseimbangan antara memberikan hasil pra-agregat dari cache agregasi dalam memori untuk kueri laporan yang paling sering digunakan, sambil menerima hasil yang lebih lambat untuk kueri outlier dan ad-hoc dengan imbalan pelatihan dan waktu refresh yang lebih cepat dan pengurangan beban pada sumber daya sistem.

Menyesuaikan persentase

Secara default, pengaturan cache agregasi yang menentukan persentase kueri laporan yang akan menggunakan agregasi dari cache dalam memori adalah 75%. Meningkatkan persentase berarti jumlah kueri laporan yang lebih besar diberi peringkat lebih tinggi dan oleh karena itu agregasi untuk kueri tersebut disertakan dalam cache agregasi dalam memori. Meskipun persentase yang lebih tinggi dapat berarti lebih banyak kueri dijawab dari cache dalam memori, itu juga dapat berarti waktu pelatihan dan refresh yang lebih lama. Menyesuaikan dengan persentase yang lebih rendah, di sisi lain, dapat berarti waktu pelatihan dan refresh yang lebih pendek, dan pemanfaatan sumber daya yang lebih sedikit, tetapi melaporkan performa visualisasi dapat berkurang karena lebih sedikit kueri laporan akan dijawab oleh cache agregasi dalam memori, karena kueri laporan tersebut kemudian harus pulang pergi ke sumber data.

Sebelum sistem dapat menentukan agregasi optimal untuk disertakan dalam cache, sistem harus terlebih dahulu mengetahui pola kueri laporan yang paling sering digunakan. Pastikan untuk mengizinkan beberapa iterasi operasi pelatihan/refresh selesai sebelum menyesuaikan persentase kueri yang akan menggunakan cache agregasi. Ini memberikan waktu algoritma pelatihan untuk menganalisis kueri laporan selama periode waktu yang lebih luas dan menyesuaikan diri dengan sesuai. Misalnya, jika Anda telah menjadwalkan refresh untuk frekuensi harian, Anda mungkin ingin menunggu seminggu penuh. Pola pelaporan pengguna pada beberapa hari dalam seminggu dapat berbeda dari yang lain.

Untuk menyesuaikan persentase

  1. Dalam model semantik Pengaturan, perluas Refresh terjadwal dan pengoptimalan performa.

  2. Dalam Cakupan kueri, gunakan slider Sesuaikan persentase kueri yang akan menggunakan penggerak cache agregat untuk menambah atau mengurangi persentase ke nilai yang diinginkan. Saat Anda menyesuaikan persentase, bagan Peningkatan Dampak Performa Kueri menyediakan perkiraan waktu respons kueri.

    Screenshot of the query coverage section showing the slider at 74 percent.

  3. Pilih Latih dan Refresh Sekarang atau Terapkan.

Memperkirakan dampak performa kueri

Bagan angkat Dampak performa kueri menyediakan perkiraan durasi kueri laporan sebagai fungsi dari persentase kueri yang akan menggunakan agregasi cache. Bagan awalnya akan menampilkan 0,0 untuk semua metrik hingga setidaknya satu operasi pelatihan/refresh dilakukan. Setelah operasi pelatihan/refresh awal, bagan dapat membantu Anda menentukan apakah menyesuaikan persentase kueri yang menggunakan cache agregasi dalam memori dapat berpotensi lebih meningkatkan respons kueri.

Screenshot of the query performance impact lift chart.

Ambang batas muncul sebagai garis penanda pada bagan angkat dan menunjukkan waktu respons kueri target untuk laporan Anda. Anda kemudian dapat menyempurnakan persentase kueri yang akan menggunakan cache agregasi untuk menentukan persentase kueri baru yang memenuhi ambang yang diinginkan.

Metrik

DirectQuery - Perkiraan durasi dalam detik untuk kueri laporan yang dikirim ke dan dikembalikan dari sumber data dengan menggunakan DirectQuery. Kueri yang tidak dapat dijawab oleh cache agregasi dalam memori biasanya akan berada dalam perkiraan ini.

Persentase kueri saat ini - Perkiraan durasi dalam detik untuk kueri laporan yang dijawab dari cache agregasi dalam memori, berdasarkan pengaturan persentase untuk operasi pelatihan/refresh terbaru.

Persentase kueri baru - Perkiraan durasi dalam detik untuk kueri laporan yang dijawab dari cache agregasi dalam memori untuk persentase yang baru dipilih. Saat slider persentase diubah, metrik ini mencerminkan potensi perubahan.

Nonaktifkan

Anda harus memiliki izin pemilik model untuk menonaktifkan agregasi otomatis. Admin ruang kerja dapat mengambil alih izin pemilik model.

  1. Untuk menonaktifkan, alihkan Pelatihan agregasi otomatis ke Nonaktif.

    Saat menonaktifkan pelatihan, Anda diminta dengan opsi untuk menghapus tabel agregasi otomatis.

    Screenshot of automatic aggregations training off with information about automatic aggregations tables in the model.

    Jika Anda memilih untuk tidak menghapus tabel agregasi otomatis yang ada, tabel akan tetap berada dalam model dan terus disegarkan. Namun, karena pelatihan dinonaktifkan, tidak ada agregasi baru yang akan ditambahkan ke dalamnya. Power BI akan terus menggunakan tabel yang ada untuk mendapatkan hasil kueri agregat jika memungkinkan.

    Jika Anda memilih untuk menghapus tabel, model dikembalikan ke status aslinya tanpa agregasi otomatis.

  2. Pilih Terapkan.

Konten terkait