Microsoft Fabric의 기본 Power BI 의미 체계 모델
적용 대상:✅ Microsoft Fabric의 SQL 분석 엔드포인트, 웨어하우스 및 미러된 데이터베이스
Microsoft Fabric에서 Power BI 의미 체계 모델은 분석 도메인에 대한 논리적 설명이며, 메트릭, 비즈니스 친화적인 용어 및 표현을 사용하여 심층 분석을 가능하게 합니다. 이 의미 체계 모델은 일반적으로 도메인을 나타내는 팩트를 포함하는 별모양 스키마이며, 도메인을 분석하거나 조각화하여 다른 분석을 드릴다운, 필터링 및 계산할 수 있는 차원입니다. 의미 체계 모델을 사용하면 의미 체계 모델이 자동으로 만들어지고, 추가될 테이블, 관계 및 측정값을 선택할 수 있으며, 앞서 언급한 비즈니스 논리는 각각 부모 Lakehouse 또는 웨어하우스에서 상속되고, 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 위한 다운스트림 분석 환경을 관리되는 Microsoft Fabric의 항목으로 바로 시작되며, 사용자 개입 없이 최적화되고 동기화된 상태로 유지됩니다.
이제 Power BI 보고서의 시각화 및 분석을 웹에서 빌드하거나 Power BI Desktop에서 몇 단계만 수행하여 사용자 시간, 리소스를 절약하고 기본적으로 최종 사용자에게 원활한 사용 환경을 제공할 수 있습니다. 기본 Power BI 의미 체계 모델은 Lakehouse의 명명 규칙을 따릅니다.
Power BI 의미 체계 모델은 보고, 시각화, 검색, 사용할 준비가 된 데이터 원본을 나타냅니다. Power BI 의미 체계 모델은 다음을 제공합니다.
- 계층, 설명, 관계를 포함하도록 웨어하우징 구문을 확장하는 기능. 이를 통해 도메인에 대한 심층적인 의미 체계를 이해할 수 있습니다.
- 데이터 허브에서 Power BI 의미 체계 모델 정보를 카탈로그화, 검색 및 찾는 기능.
- 워크로드 격리 및 보안에 대한 맞춤형 권한을 설정하는 기능.
- 반복 가능한 분석을 위한 측정값, 표준화된 메트릭을 만드는 기능.
- 시각적 분석을 위한 Power BI 보고서를 만드는 기능.
- Excel에서 데이터를 검색하고 사용하는 기능.
- Tableau와 같은 제3자 도구에서 데이터를 연결하고 분석할 수 있는 기능.
Power BI에 대한 자세한 내용은 Power BI 지침을 참조하세요.
참고 항목
Microsoft는 Power BI 데이터 세트 콘텐츠 형식의 이름을 의미 체계 모델로 변경했습니다. 이는 Microsoft Fabric에도 적용됩니다. 자세한 내용은 Power BI 데이터 세트의 새 이름을 참조하세요.
Direct Lake 모드
Direct Lake 모드는 Power BI에서 매우 큰 데이터 세트를 분석하기 위한 혁신적인 새로운 엔진 기능입니다. 이 기술은 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트를 쿼리하거나 Power BI 의미 모델로 데이터를 가져오거나 복제할 필요 없이 데이터 레이크에서 직접 parquet 형식의 파일을 사용한다는 개념을 기반으로 합니다. 이 네이티브 통합은 Direct Lake라는 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트에서 데이터에 액세스하는 고유한 모드를 제공합니다. Direct Lake 개요에는 Power BI 의미 체계 모델에 대한 이 스토리지 모드에 대한 추가 정보가 있습니다.
Direct Lake는 가장 성능이 좋은 쿼리 및 보고 환경을 제공합니다. Direct Lake는 데이터 레이크에서 데이터를 분석할 준비가 된 Power BI 엔진으로 바로 사용하는 빠른 경로입니다.
기존 DirectQuery 모드에서 Power BI 엔진은 각 쿼리 실행에 대해 원본의 데이터를 직접 쿼리하고 쿼리 성능은 데이터 검색 속도에 따라 달라집니다. DirectQuery는 데이터를 복사할 필요가 없으므로 원본의 변경 내용이 쿼리 결과에 즉시 반영되도록 합니다.
가져오기 모드에서는 각 쿼리 실행에 대한 원본의 데이터를 쿼리하지 않고도 메모리에서 데이터를 쉽게 사용할 수 있으므로 성능이 향상됩니다. 그러나 Power BI 엔진은 데이터를 새로 고치는 시점에 먼저 데이터를 메모리에 복사해야 합니다. 기본 데이터 원본의 모든 변경 내용은 다음 데이터 새로 고침 중 선택됩니다.
Direct Lake 모드는 데이터 파일을 메모리에 직접 사용하여 데이터를 복사하기 위한 가져오기 요구 사항을 제거합니다. 명시적 가져오기 프로세스는 없으므로 원본에서 변경 내용이 발생하면 선택할 수 있습니다. Direct Lake는 DirectQuery 및 가져오기 모드의 장점을 결합하면서 단점을 방지합니다. Direct Lake 모드는 원본에서 자주 업데이트되는 매우 큰 데이터 세트 및 데이터 세트를 분석하는 데 적합한 선택입니다. Direct Lake는 Direct Lake가 SKU에 대한 제한을 초과하거나 지원되지 않는 기능을 사용하는 경우 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트의 SQL 분석 엔드포인트를 사용하여 DirectQuery로 자동으로 대체되므로 보고서 사용자가 중단 없이 계속할 수 있습니다.
Direct Lake 모드는 기본 Power BI 의미 체계 모델 및 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트에서 만든 새 Power BI 의미 체계 모델의 스토리지 모드입니다. Power BI Desktop을 사용하면 가져오기 또는 DirectQuery 스토리지 모드에서 의미 체계 모델의 데이터 원본으로 웨어하우스의 SQL 분석 엔드포인트 또는 SQL 분석 엔드포인트를 사용하여 Power BI 의미 체계 모델을 만들 수도 있습니다.
기본 Power BI 의미 체계 모델의 내용 이해
웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트를 만들 때 기본 Power BI 의미 체계 모델이 만들어집니다. 기본 의미 체계 모델은 (기본) 접미사로 표시됩니다. 기본 의미 체계 모델 관리를 사용하여 추가할 테이블을 선택할 수 있습니다.
기본 Power BI 의미 체계 모델 동기화
이전에는 웨어하우스의 모든 테이블과 보기를 기본 Power BI 의미 체계 모델에 자동으로 추가했습니다. 피드백에 따라 기본 Power BI 의미 체계 모델에 테이블과 보기를 자동으로 추가하지 않도록 기본 동작을 수정했습니다. 이렇게 변경하면 백그라운드 동기화가 트리거되지 않습니다. 이를 통해 "새 측정값", "보고서 만들기", "Excel에서 분석"과 같은 일부 작업이 비활성화됩니다.
이 기본 동작을 변경하기 위해 다음을 수행할 수 있습니다.
작업 영역의 각 웨어하우스 또는 SQL 분석 엔드포인트에 대한 기본 Power BI 의미 체계 모델 동기화 설정을 수동으로 사용하도록 설정합니다. 그러면 일부 사용 비용이 발생하는 백그라운드 동기화가 다시 시작됩니다.
리본 또는 정보 표시줄에서 기본 Power BI 의미 체계 모델 관리를 통해 의미 체계 모델에 추가할 테이블 및 보기를 수동으로 선택합니다.
참고 항목
보고 목적으로 기본 Power BI 의미 체계 모델을 사용하지 않는 경우 개체를 자동으로 추가하지 않도록 기본 Power BI 의미 체계 모델 설정 동기화를 수동으로 사용하지 않도록 설정합니다. 설정 업데이트는 백그라운드 동기화가 트리거되지 않도록 하고 Onelake 사용 비용을 절감합니다.
기본 Power BI 의미 체계 모델을 수동으로 업데이트
기본 Power BI 의미 체계 모델에 개체가 있으면 테이블의 유효성을 검사하거나 시각적으로 검사하는 두 가지 방법이 있습니다.
리본에서 의미 체계 모델 수동 업데이트 버튼을 선택합니다.
기본 의미 체계 모델 개체의 기본 레이아웃을 검토합니다.
BI 지원 테이블의 기본 레이아웃은 사용자 세션에서 유지되며 사용자가 모델 보기로 이동할 때마다 생성됩니다. 기본 의미 체계 모델 개체 탭을 찾습니다.
기본 Power BI 의미 체계 모델에 액세스
기본 Power BI 의미 체계 모델에 액세스하려면 작업 영역으로 이동하여 원하는 Lakehouse의 이름과 일치하는 의미 체계 모델을 찾습니다. 기본 Power BI 의미 체계 모델은 Lakehouse의 명명 규칙을 따릅니다.
의미 체계 모델을 로드하려면 의미 체계 모델의 이름을 선택합니다.
기본 Power BI 의미 체계 모델 모니터링
XMLA 엔드포인트에 연결하여 SQL Server Profiler를 통해 의미 체계 모델에 대한 작업을 모니터링하고 분석할 수 있습니다.
SQL Server Profiler는 SSMS(SQL Server Management Studio)와 함께 설치되며 의미 체계 모델 이벤트를 추적하고 디버깅할 수 있습니다. Profiler는 공식적으로 더 이상 SQL Server에서 지원되지 않지만 SSMS에는 계속해서 포함되며, Analysis Services와 Power BI에서도 지원이 유지됩니다. Fabric 기본 Power BI 의미 체계 모델을 사용하려면 SQL Server Profiler 버전 18.9 이상이 필요합니다. 사용자는 XMLA 엔드포인트에 연결할 때 의미 체계 모델을 초기 카탈로그로 지정해야 합니다. 자세한 내용은 Analysis Services용 SQL Server Profiler를 참조하세요.
기본 Power BI 의미 체계 모델 스크립트
SSMS(SQL Server Management Studio)를 사용하여 XMLA 엔드포인트에서 기본 Power BI 의미 체계 모델을 스크립트할 수 있습니다.
SSMS의 개체 탐색기 통해 스크립팅하여 의미 체계 모델의 TMSL(테이블 형식 모델 스크립팅 언어) 스키마를 봅니다. 연결하려면 powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/username과 같은 의미 체계 모델의 연결 문자열을 사용합니다. 서버 설정의 설정에서 의미 체계 모델에 대한 연결 문자열을 찾을 수 있습니다. 여기에서 SSMS의 스크립트 컨텍스트 메뉴 작업을 통해 의미 체계 모델의 XMLA 스크립트를 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 XMLA 엔드포인트와의 데이터 세트 연결을 참조하세요.
스크립팅하려면 Power BI 의미 체계 모델에 대한 Power BI 쓰기 권한이 필요합니다. 읽기 권한을 사용하면 데이터를 볼 수 있지만 Power BI 의미 체계 모델의 스키마는 볼 수 없습니다.
Direct Lake 스토리지 모드에서 새 Power BI 의미 체계 모델 만들기
SQL 분석 엔드포인트 또는 웨어하우스 데이터를 사용하여 Direct Lake 모드에서 추가 Power BI 의미 체계 모델을 만들 수도 있습니다. 이러한 새 Power BI 의미 체계 모델은 데이터 모델 열기를 사용하여 작업 영역에서 편집할 수 있으며 DAX 쿼리 작성 및 의미 체계 모델 행 수준 보안과 같은 다른 기능과 함께 사용할 수 있습니다.
새 Power BI 의미 체계 모델 버튼은 기본 의미 체계 모델과 별도로 새 빈 의미 체계 모델을 만듭니다.
Direct Lake 모드에서 Power BI 의미 체계 모델을 만들려면 다음 단계를 수행합니다.
Lakehouse를 열고 리본에서 새 Power BI 의미 체계 모델을 선택합니다.
또는 웨어하우스나 Lakehouse의 SQL 분석 엔드포인트를 열고, 먼저 보고 리본을 선택한 다음, 새 Power BI 의미 체계 모델을 선택합니다.
새 의미 체계 모델의 이름을 입력하고 저장할 작업 영역을 선택한 다음 포함할 테이블을 선택합니다. 그런 다음 확인을 선택합니다.
새 Power BI 의미 체계 모델은 작업 영역에서 편집할 수 있습니다. 여기서 관계, 측정값을 추가하고, 테이블과 열의 이름을 바꾸고, 보고서 시각적 개체에 값이 표시되는 방식을 선택할 수 있습니다. 만든 후 모델 보기가 표시되지 않으면 브라우저의 팝업 차단기를 확인합니다.
나중에 Power BI 의미 체계 모델을 편집하려면 의미 체계 모델 컨텍스트 메뉴 또는 항목 세부 정보 페이지에서 데이터 모델 열기를 선택하여 의미 체계 모델을 추가로 편집합니다.
Power BI 보고서는 웹 모델링에서 새 보고서를 선택하거나 Power BI Desktop에서 이 새 의미 체계 모델에 라이브 연결하여 작업 영역에서 만들 수 있습니다.
Power BI Desktop에서 Power BI 서비스의 의미 체계 모델에 연결하는 방법에 대해 자세히 알아보기
가져오기 또는 DirectQuery 스토리지 모드에서 새 Power BI 의미 체계 모델 만들기
Microsoft Fabric에 데이터를 저장하면 Direct Lake, 가져오기 또는 DirectQuery와 같은 모든 스토리지 모드에서 Power BI 의미 체계 모델을 만들 수 있습니다. SQL 분석 엔드포인트 또는 웨어하우스 데이터를 사용하여 가져오기 또는 DirectQuery 모드에서 추가 Power BI 의미 체계 모델을 만들 수 있습니다.
가져오기 또는 DirectQuery 모드에서 Power BI 의미 체계 모델을 만들려면 다음 단계를 수행합니다.
Power BI Desktop을 열고 로그인한 다음 OneLake 데이터 허브를 클릭합니다.
Lakehouse 또는 웨어하우스의 SQL 분석 엔드포인트를 선택합니다.
연결 버튼 드롭다운을 선택하고 SQL 엔드포인트에 연결을 선택합니다.
가져오기 또는 DirectQuery 스토리지 모드 및 의미 체계 모델에 추가할 테이블을 선택합니다.
여기에서 Power BI 의미 체계 모델을 만들고 준비가 되면 작업 영역에 게시할 보고서를 만들 수 있습니다.
Power BI에 대한 자세한 내용은 Power BI를 참조하세요.
제한 사항
기본 Power BI 의미 체계 모델은 Power BI의 의미 체계 모델에 대한 현재 제한 사항을 따릅니다. 자세히 보기:
Parquet, Apache Spark 또는 SQL 데이터 형식을 Power BI Desktop 데이터 형식 중 하나에 매핑할 수 없는 경우 동기화 프로세스의 일부로 삭제됩니다. 이는 현재 Power BI 동작과 일치합니다. 이러한 열의 경우 ETL 프로세스에 명시적 형식 변환을 추가하여 지원되는 형식으로 변환하는 것이 좋습니다. 업스트림에 필요한 데이터 형식이 있는 경우 사용자는 필요에 따라 원하는 명시적 형식 변환을 사용하여 SQL에서 보기를 지정할 수 있습니다. 동기화에 의해 선택되거나 앞에서 설명한 대로 수동으로 추가할 수 있습니다.
- 기본 Power BI 의미 체계 모델은 SQL 분석 엔드포인트 또는 웨어하우스에서만 편집할 수 있습니다.