Observação
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Os modelos semânticos do Power BI podem armazenar dados em um cache de memória altamente compactado para proporcionar um desempenho de consulta otimizado, permitindo uma interatividade mais rápida com o usuário. O limite de tamanho padrão é de 1 GB. Com as capacidades do Fabric, os modelos semânticos podem exceder o limite de tamanho padrão se a configuração de formato de armazenamento de modelo semântico grande estiver habilitada. Ao usar o formato de armazenamento grande, o limite de tamanho é igual ao tamanho da capacidade do Fabric ou ao tamanho máximo definido pelo administrador de capacidade. Para workspaces Pro atribuídos à Capacidade Reservada para Workspaces Pro, o limite de tamanho do modelo semântico é de 1 GB.
A configuração Formato de armazenamento de modelo semântico grande pode ser habilitada para todas as SKUs Fabric F, SKUs Premium P, SKUs A Incorporadas, com espaços de trabalho Premium por Usuário (PPU) e Pro atribuídos à Capacidade Reservada para Workspaces Pro.
Embora seja necessário que os modelos semânticos cresçam além de 10 GB, habilitar o formato de armazenamento de modelo semântico grande tem outros benefícios. Se você estiver planejando usar ferramentas baseadas em XMLA para operações de gravação de modelo semântico, certifique-se de habilitar essa configuração, mesmo para modelos semânticos que você não necessariamente caracterizaria como um modelo semântico grande , pois o formato de armazenamento grande pode melhorar o desempenho de gravação XMLA. Modelos semânticos em áreas de trabalho Pro não oferecem suporte a operações de gravação baseadas em XMLA.
Os modelos semânticos grandes no serviço não afetam o tamanho de upload do modelo do Power BI Desktop, que ainda está limitado a 10 GB. Em vez disso, os modelos semânticos podem crescer além desse limite no serviço na atualização.
Importante
O Power BI Premium dá suporte a modelos semânticos grandes. Habilite a opção de formato de armazenamento de modelo semântico grande para usar os modelos semânticos no Power BI Premium maiores que o limite padrão.
Observação
Modelos semânticos grandes no Power BI Premium não estão disponíveis no serviço do Power BI para clientes do DoD do Governo dos EUA. Para obter mais informações sobre quais recursos estão disponíveis e quais não estão, consulte Disponibilidade de recursos do Power BI para Clientes do governo dos EUA.
Habilitar modelos semânticos grandes
As etapas aqui descrevem como habilitar modelos semânticos grandes em um novo modelo publicado no serviço. Para os modelos semânticos existentes, somente a etapa 3 é necessária.
Crie um modelo no Power BI Desktop. Se o modelo semântico se tornar maior e consumir progressivamente mais memória, certifique-se de configurar a atualização incremental.
Publique o modelo como um modelo semântico no serviço.
No serviço > modelo semântico >Configurações, expanda o Formato de armazenamento de modelo semântico grande, defina o controle deslizante como Ativado e selecione Aplicar.
Invoque uma atualização para carregar dados históricos com base na política de atualização incremental. A primeira atualização pode demorar um pouco para carregar o histórico. As atualizações subsequentes devem ser mais rápidas, dependendo da política de atualização incremental.
Definir o formato de armazenamento padrão
Nas regiões com suporte, todos os novos modelos semânticos criados em um espaço de trabalho atribuído a uma capacidade Premium podem ter, por padrão, o formato de armazenamento para modelos semânticos grandes habilitado. Se a região não oferecer suporte a modelos semânticos grandes, a opção de formato de armazenamento de modelo semântico grande descrita abaixo será desabilitada. Você pode ver quais regiões têm suporte na seção disponibilidade da região.
No workspace, selecione Configurações>Premium.
Em Formato de armazenamento padrão, selecione Formato de armazenamento de modelo semântico grande e escolha Salvar.
Habilitar com o PowerShell
Você também pode habilitar o formato de armazenamento de modelo semântico grande usando o PowerShell. Você deve ter privilégios de administrador de capacidade e administrador de espaço de trabalho para executar os cmdlets do PowerShell.
Localize a ID do modelo semântico (GUID). Na guia Modelos semânticos do espaço de trabalho, nas configurações do modelo semântico, você pode ver a ID na URL.
Em um prompt de administrador do PowerShell, instale o módulo MicrosoftPowerBIMgmt.
Install-Module -Name MicrosoftPowerBIMgmt
Execute os cmdlets a seguir para entrar e verificar o modo de armazenamento do modelo semântico.
Login-PowerBIServiceAccount (Get-PowerBIDataset -Scope Organization -Id <Semantic model ID> -Include actualStorage).ActualStorage
A resposta deve ser a seguinte. O modo de armazenamento é ABF (arquivo de backup do Analysis Services), que é o padrão.
Id StorageMode -- ----------- <Semantic model ID> Abf
Execute os cmdlets a seguir para definir o modo de armazenamento. Pode levar alguns segundos para converter em Arquivos Premium.
Set-PowerBIDataset -Id <Semantic model ID> -TargetStorageMode PremiumFiles (Get-PowerBIDataset -Scope Organization -Id <Semantic model ID> -Include actualStorage).ActualStorage
A resposta deve ser a seguinte. O modo de armazenamento agora está definido como Arquivos Premium.
Id StorageMode -- ----------- <Semantic model ID> PremiumFiles
Você pode verificar o status das conversões de modelo semântico de e para Arquivos Premium usando o cmdlet Get-PowerBIWorkspaceMigrationStatus.
Remoção de modelo semântico
A remoção do modelo semântico é um recurso Premium que permite que a soma dos tamanhos dos modelos semânticos seja significativamente maior do que a memória disponível para o tamanho da SKU adquirida da capacidade. Um único modelo semântico ainda está restrito aos limites de memória da SKU. O Power BI usa o gerenciamento de memória dinâmica para remover da memória os modelos semânticos inativos. Os modelos semânticos são removidos para que o Power BI possa carregar outros modelos semânticos para atender às consultas do usuário.
Observação
Se você precisar esperar que um modelo semântico removido seja recarregado, poderá sofrer um atraso perceptível.
Carga sob demanda
O carregamento sob demanda é habilitado por padrão para modelos semânticos grandes e pode fornecer um tempo de carregamento significativamente melhorado dos modelos semânticos removidos. Com a carga sob demanda, você obtém os seguintes benefícios durante consultas e atualizações subsequentes:
As páginas de dados relevantes são carregadas sob demanda (paginadas na memória).
Os modelos semânticos removidos são rapidamente disponibilizados para consultas.
O carregamento sob demanda apresenta informações adicionais da Exibição de Gerenciamento Dinâmico (DMV) que podem ser usadas para identificar padrões de uso e entender o estado dos seus modelos. Por exemplo, você pode verificar as estatísticas de Temperatura e Último acesso para cada coluna no modelo semântico, executando a seguinte consulta DMV no SSMS (SQL Server Management Studio):
Select * from SYSTEMRESTRICTSCHEMA ($System.DISCOVER_STORAGE_TABLE_COLUMN_SEGMENTS, [DATABASE_NAME] = '<Semantic model Name>')
Verificando o tamanho do modelo semântico
Depois de carregar dados históricos, você pode usar o SSMS por meio do ponto de extremidade XMLA para verificar o tamanho estimado do modelo semântico na janela de propriedades do modelo.
Você também pode verificar o tamanho do modelo semântico executando as consultas DMV a seguir no SSMS. Some as colunas DICTIONARY_SIZE e USED_SIZE da saída para ver o tamanho do modelo semântico em bytes.
SELECT * FROM SYSTEMRESTRICTSCHEMA
($System.DISCOVER_STORAGE_TABLE_COLUMNS,
[DATABASE_NAME] = '<Semantic model Name>') //Sum DICTIONARY_SIZE (bytes)
SELECT * FROM SYSTEMRESTRICTSCHEMA
($System.DISCOVER_STORAGE_TABLE_COLUMN_SEGMENTS,
[DATABASE_NAME] = '<Semantic model Name>') //Sum USED_SIZE (bytes)
Tamanho padrão do segmento
Para os modelos semânticos que usam o formato de armazenamento de modelo semântico grande, o Power BI define automaticamente o tamanho padrão do segmento como 8 milhões de linhas para atingir um bom equilíbrio entre os requisitos de memória e o desempenho da consulta para tabelas grandes. Esse é o mesmo tamanho de segmento que no Azure Analysis Services. Manter os tamanhos de segmento alinhados ajuda a garantir características de desempenho comparáveis ao migrar um modelo de dados grande do Azure Analysis Services para o Power BI.
Considerações e limitações
Tenha em mente as seguintes restrições ao usar modelos semânticos grandes:
Regiões com suporte: há suporte para modelos semânticos grandes em todas as regiões do Azure compatíveis com o Armazenamento de Arquivos Premium do Azure. Examine a tabela na disponibilidade da região para ver uma lista de todas as regiões com suporte.
Definição do tamanho máximo do modelo semântico: o tamanho máximo do modelo semântico pode ser definido pelos administradores. Para obter mais informações, confira Max Memory nos conjuntos de dados.
Atualização de modelos semânticos grandes: os modelos semânticos com tamanho próximo à metade do tamanho da capacidade (por exemplo, um modelo semântico de 12 GB em um tamanho de capacidade de 25 GB) podem exceder a memória disponível durante as atualizações. Usando a API REST de atualização aprimorada ou o ponto de extremidade XMLA, você pode realizar atualizações de dados detalhadas, para que a memória necessária para a atualização possa ser minimizada para se ajustar ao tamanho da capacidade.
Modelos semânticos push: Modelos semânticos push não suportam o formato de armazenamento de modelos semânticos grandes.
Você não pode usar APIs REST para alterar as configurações de um workspace para permitir que novos modelos semânticos usem o formato de armazenamento de modelo semântico grande por padrão.
Disponibilidade de região
Os modelos semânticos grandes no Power BI só estão disponíveis em regiões do Azure que dão suporte ao Armazenamento de Arquivos Premium do Azure.
A lista a seguir informa as regiões que disponibilizam os modelos semânticos grandes no Power BI. As regiões que não estão na lista a seguir não têm suporte para modelos grandes.
Observação
Depois que um modelo semântico grande é criado em um workspace, ele deve permanecer nessa região. Você não pode reatribuir um workspace com um modelo semântico grande para uma capacidade Premium em outra região.
Região do Azure | Abreviação da região do Azure |
---|---|
Leste da Austrália | australiaeast |
Sudeste da Austrália | Austrália Sudeste |
Leste da Áustria | Áustria Leste |
Sul do Brasil | Brasil Sul |
Sul do Brasil B | brazilsouthb |
Canadá Central | canadacentral |
Leste do Canadá | Canadá Oriental |
Índia Central | centralindia |
Centro dos EUA | centralus |
Chile Central | chilecentral |
Leste da Ásia | eastasia |
Leste dos EUA | eastus |
Leste dos EUA 2 | eastus2 |
França Central | francecentral |
Sul da França | Sul da França |
Norte da Alemanha | Norte da Alemanha |
Centro-Oeste da Alemanha | alemanhacentro-oeste |
Indonésia Central | indonésiacentral |
Israel Central | israelcentral |
Norte da Itália | Itália do Norte |
Leste do Japão | japaneast |
Oeste do Japão | Japão Ocidental |
Coreia Central | koreacentral |
Sul da Coreia | koreasouth |
Oeste da Malásia | malaysiawest |
México Central | México Central |
Norte da Nova Zelândia | Nova Zelândia Norte |
Centro-Norte dos EUA | northcentralus |
Norte da Europa | northeurope |
Leste da Noruega | noruega-leste |
Oeste da Noruega | Noruega Ocidental |
Polônia Central | Polônia Central |
Catar Central | qatarcentral |
Cingapura | Cingapura |
Norte da África do Sul | southafricanorth |
Oeste da África do Sul | sulafricanooeste |
Centro-Sul dos Estados Unidos | southcentralus |
Sudeste Asiático | southeastasia |
Sul da Índia | sul da Índia |
Espanha Central | spaincentral |
Suécia Central | swedencentral |
Norte da Suíça | Suíça Norte |
Oeste da Suíça | Oeste da Suíça |
Norte de Taiwan | TaiwanNorte |
Noroeste de Taiwan | Taiwan Noroeste |
EAU Central | uaecentral |
Norte dos EAU | uaenorth |
Sul do Reino Unido | uksouth |
Oeste do Reino Unido | ukwest |
Europa Ocidental | westeurope |
Oeste da Índia | westindia |
Oeste dos EUA | westus |
Oeste dos EUA 2 | westus2 |
Oeste dos EUA 3 | westus3 |
Conteúdo relacionado
Os links a seguir fornecem informações que podem ser úteis para trabalhar com modelos grandes: