Размер локального шлюза данных

В этой статье рассматриваются администраторы Power BI, которым необходимо установить локальный шлюз данных и управлять ими.

Шлюз необходим, когда Power BI должен получать доступ к данным, которые недоступны непосредственно через Интернет. Его можно установить на сервере локальной или размещенной на виртуальной машине инфраструктуре как услуга (IaaS).

Рабочие нагрузки шлюза

Локальный шлюз данных поддерживает две рабочие нагрузки. Прежде чем обсуждать размер и рекомендации шлюза, важно сначала понять эти рабочие нагрузки.

Кэшированные рабочие нагрузки данных

Рабочая нагрузка кэшированных данных извлекает и преобразует исходные данные для загрузки в семантические модели Power BI. Это делается в трех шагах:

1. Подключение: шлюз подключается к исходным данным.
2. Получение и преобразование данных: данные извлекаются и при необходимости преобразуются. Когда это возможно, подсистема mashup Power Query отправляет шаги преобразования в источник данных— это называется свертывания запросов. Если это невозможно, преобразования должны выполняться шлюзом. В этом случае шлюз будет использовать больше ресурсов ЦП и памяти.
3. Передача: данные передаются в служба Power BI— важно надежное и быстрое подключение к Интернету, особенно для больших объемов данных.

Рабочие нагрузки Live Connection и DirectQuery

Рабочая нагрузка Live Connection и DirectQuery работают в основном в режиме сквозной передачи. Служба Power BI отправляет запросы, а шлюз отвечает с результатами запроса. Как правило, результаты запроса имеют небольшой размер.

• Дополнительные сведения о динамическом подключении см. в разделе "Семантические модели" в служба Power BI (внешние размещенные модели).
• Дополнительные сведения о DirectQuery см. в режимах семантической модели в режиме служба Power BI (режим DirectQuery).

Для этой рабочей нагрузки требуются ресурсы ЦП для маршрутизации запросов и результатов запросов. Как правило, для ЦП гораздо меньше, чем требуется рабочей нагрузкой данных кэша, особенно если требуется преобразовать данные для кэширования.

Важно обеспечить надежное, быстрое и согласованное подключение, чтобы пользователи отчетов могли реагировать на них.

Замечания о выборе размера

Определение правильного размера компьютера шлюза может зависеть от следующих переменных:

• Для рабочих нагрузок данных кэша:
  • Количество одновременных обновлений семантической модели
  • Типы источников данных (реляционная база данных, база данных аналитики, веб-каналы данных или файлы)
  • Объем данных, получаемых из источников данных
  • Все преобразования, необходимые для работы подсистемой mashup Power Query
  • Объем данных, передаваемых в служба Power BI
• Для рабочих нагрузок Live Connection и DirectQuery:
  • Число одновременных пользователей отчета
  • Количество визуальных элементов на страницах отчетов (каждый визуальный элемент отправляет по крайней мере один запрос)
  • Частота обновлений кэша запросов панели мониторинга Power BI
  • Количество отчетов в режиме реального времени с помощью функции автоматического обновления страницы
  • Применение семантических моделей безопасности на уровне строк (RLS)

Как правило, для рабочих нагрузок Live Connection и DirectQuery требуется достаточно ЦП, а рабочие нагрузки данных кэша требуют больше ЦП и памяти. Обе рабочие нагрузки зависят от хорошего подключения к служба Power BI и источникам данных.

Примечание.

Емкости Power BI накладывают ограничения на параллелизм обновления модели, а также пропускную способность Live Connection и DirectQuery. Нет смысла изменить размер шлюзов, чтобы обеспечить больше, чем поддерживает служба Power BI. Ограничения отличаются номером SKU класса Premium (и эквивалентно размером SKU). Дополнительные сведения см. в разделе лицензий на емкость Microsoft Fabric и Что такое Power BI Premium? (Узлы емкости).

Внимание

Иногда эта статья относится к Power BI Premium или ее подпискам на емкость (SKU). Обратите внимание, что корпорация Майкрософт в настоящее время объединяет варианты покупки и отставает от номера SKU емкости Power BI Premium. Новые и существующие клиенты должны рассмотреть возможность приобретения подписок на емкость Fabric (SKU) вместо этого.

Дополнительные сведения см. в разделе "Важные обновления", поступающие в лицензирование Power BI Premium и вопросы и ответы по Power BI Premium.

Рекомендации

Рекомендации по размеру шлюза зависят от многих переменных. В этом разделе приведены общие рекомендации, которые можно учитывать.

Начальное изменение размера

Трудно точно оценить правильный размер. Рекомендуется начать работу с компьютером с по крайней мере 8 ядрами ЦП, 8 ГБ ОЗУ и несколькими сетевыми адаптерами Gigabit. Затем можно измерить типичную рабочую нагрузку шлюза, заведя счетчики ЦП и памяти. Дополнительные сведения см. в статье "Мониторинг и оптимизация производительности локального шлюза данных".

Подключение

Запланируйте оптимальное подключение между служба Power BI и шлюзом, а также шлюзом и источниками данных.

• Стремиться к надежности, быстрой скорости и низкой, согласованной задержке.
• Устранение (или уменьшение) прыжков компьютеров между шлюзом и источниками данных.
• Удалите любые ограничения сети, введенные на уровне прокси-сервера брандмауэра. Дополнительные сведения о конечных точках Power BI см. в статье "Добавление URL-адресов Power BI" в список разрешений.
• Настройте Azure ExpressRoute для установления частных управляемых подключений к Power BI.
• Для источников данных на виртуальных машинах Azure убедитесь, что виртуальные машины совместно размещаются с служба Power BI.
• Для рабочих нагрузок динамического подключения к службам SQL Server Analysis Services (SSAS), включающим динамические RLS, убедитесь в хорошем подключении между компьютером шлюза и локальная служба Active Directory.

Кластеризация

Для крупномасштабных развертываний можно создать шлюз с несколькими членами кластера. Кластеры избегают отдельных точек сбоя и могут балансировать трафик между шлюзами. Вы можете:

• Установите один или несколько шлюзов в кластере.
• Изоляция рабочих нагрузок для автономных шлюзов или кластеров серверов шлюзов.

Дополнительные сведения см. в разделе "Управление локальным шлюзом данных с высоким уровнем доступности" и балансировкой нагрузки.

Проектирование и параметры семантической модели

Семантическая модель и их параметры могут повлиять на рабочие нагрузки шлюза. Чтобы уменьшить рабочую нагрузку шлюза, можно рассмотреть следующие действия.

Для семантических моделей импорта:

• Настройте менее частое обновление данных.
• Настройте добавочное обновление, чтобы свести к минимуму объем передаваемых данных.
• По возможности убедитесь , что выполняется свертывание запросов.
• Особенно для больших томов данных или потребности в результатах низкой задержки, преобразуйте структуру в модель DirectQuery или Составной модели.

Для семантических моделей DirectQuery:

• Оптимизация источников данных, моделей и проектов отчетов— дополнительные сведения см . в руководстве по модели DirectQuery в Power BI Desktop.
• Создайте агрегаты для кэширования результатов более высокого уровня, чтобы уменьшить количество запросов DirectQuery.
• Ограничение интервалов автоматического обновления страницы в макетах отчетов и параметрах емкости.
• Особенно при принудительном применении динамической RLS, ограничьте частоту обновления кэша панели мониторинга.
• Особенно для небольших томов данных или для ненезависимых данных преобразуйте структуру в модель импорта или составной модели.

Для семантических моделей динамического подключения:

• Особенно при принудительном применении динамической RLS, ограничьте частоту обновления кэша панели мониторинга.

Связанный контент

Дополнительные сведения, связанные с этой статьей, см. в следующих ресурсах:

• Планирование реализации Power BI: шлюзы данных
• Guidance for deploying a data gateway for Power BI (Руководство по развертыванию шлюза данных для Power BI)
• Настройка параметров прокси-сервера для локального шлюза данных
• Monitor and optimize on-premises data gateway performance (Мониторинг и оптимизация производительности локального шлюза данных)
• Устранение неполадок шлюзов — Power BI
• Устранение неполадок с локальным шлюзом данных
• Важность свертывания запросов
• Вопросы? Задайте их в сообществе Power BI.
• Есть предложения? Участие в разработке идей по улучшению Power BI