Поделиться через

Планирование емкости отчетов с разбивкой на страницы

  • Статья

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: отчеты с разбивкой на страницы Power BI служба Power BI Power BI Desktop

Узнайте, как спланировать емкость Premium, чтобы получить лучшую производительность из отчетов с разбивкой на страницы по минимальной стоимости. Если вы выполняете миграцию в Power BI из другого средства бизнес-аналитики, ознакомьтесь со статьями, перечисленными ниже, прежде чем решить, какую емкость следует использовать.

Планирование ресурсов

Вычисление требуемой емкости зависит от нескольких факторов, таких как количество визуальных элементов в отчетах, сложность запросов к отчету и качество источника данных или модели данных. Прежде чем добавлять в него отчеты с разбивкой на страницы, следует также рассмотреть текущее использование емкости во время пиковых периодов.

Прежде чем приступить к планированию необходимой емкости, просмотрите таблицу емкостей и номеров SKU , чтобы узнать, какие ресурсы предоставляются каждой емкостью.

При планировании емкости рассмотрите следующее:

  • Сложность проектирования отчета. Вложенные табликсы, несколько вложенных отчетов и несколько групп строк и столбцов добавляются в сложность проектирования и требуют ресурсов емкости.

  • Объем данных, полученных отчетом. Чем больше данных требуется отчету, тем больше ресурсов, необходимых для вашей емкости.

  • Способ получения данных в отчете. При использовании соединителей, драйверов или шлюзов извлечение данных может занять больше времени, потребуется больше ресурсов и в результате становится дороже.

  • При экспорте больших отчетов в такие форматы, как Excel и PDF, требуется больше ресурсов, чем чтение каждой страницы, использование переключателей и поиск в отчетах.

Сколько пользователей может обрабатывать SKU?

Чтобы протестировать отчеты с разбивкой на страницы в разных емкостях, мы выполнили три различных типа рабочих нагрузок по разным размерам SKU. Каждая рабочая нагрузка состоит из параллельной отрисовки одного отчета с разными размерами.

  • Небольшая — таблица агрегирования данных, созданная более 100 строк из источника данных SQL Azure.

  • Средняя — таблица агрегирования данных, построенная более 100 000 строк из источника данных SQL Azure.

  • Большая — таблица агрегирования данных, созданная более 250 000 строк из источника данных SQL Azure.

Наш анализ Power BI Premium показывает, что число одновременных пользователей в любое время, включая ежедневное пиковое время, не превышает пять процентов от общей базы пользователей.

В зависимости от соотношения параллелизма пять процентов в следующей таблице описывается приблизительное максимальное число пользователей, которым может обрабатываться номер SKU до перегрузки. При перегрузке емкости регулирование будет происходить в вашей емкости. Дополнительные сведения см. в разделе "Что происходит с трафиком во время перегрузки, если я не масштабируем?

Рабочая нагрузка Номера SKU F64 или P1 Номера SKU F128 или P2
Малый 2500 пользователей 5 000 пользователей
Средний 1900 пользователей 3800 пользователей
Крупный 1300 пользователей 2600 пользователей

Учитывайте, что числа в таблице относятся к указанным емкостям, которые не выполняют другие операции. Емкость уже может использовать ресурсы ЦП для таких операций, как:

  • Извлечение и обработка данных

  • Другие рабочие нагрузки и фоновые операции

  • Сложная группировка и изменение размера данных

  • Фильтрация данных

Число одновременных запросов

Каждая рабочая нагрузка на емкость, включая рабочую нагрузку отчетов с разбивкой на страницы, имеет не более 500 одновременных отчетов в любое время. Если емкость отрисовывает 100 отчетов и содержит 200 запросов на экспорт отчетов с разбивкой на страницы, у вас осталось 200 одновременных запросов на отрисовку отчетов.

Чтобы избежать перегрузки, заранее запланируйте загрузку одновременных запросов. Если превышено ограничение на одновременные запросы, возникает ошибка "Слишком много запросов" (429).

Использование приложения метрик

Используя приложение метрик емкости Microsoft Fabric, вы можете оценить влияние отчета с разбивкой на страницы по емкости. Приложение измеряет использование ЦП с течением времени, что позволяет понять, как выполняется емкость.

Чтобы протестировать отчет с разбивкой на страницы, мы рекомендуем использовать выделенную чистую емкость. Чистая емкость помогает изолировать результаты от влияния других пользователей и рабочих нагрузок.

В зависимости от целевого сценария тестирования, например средней или максимальной проверки использования, выберите или создайте представитель отчета ожидаемого потребления ресурсов и отправьте его в рабочую область Premium/Fabric в емкости, созданной для теста.

Запустите отчет несколько раз и используйте приложение метрик, чтобы получить среднее время ЦП, затраченное на запуск отчета. При вычислении времени, необходимого для запуска отчета, рассмотрите следующее:

  • В приложении отображаются статистические значения, возможно, потребуется разделить результаты на количество раз, когда вы запускаете отчет.

  • Существует несколько элементов и операций Power BI, которые могут быть вовлечены в отрисовку отчета. Возможно, потребуется суммировать потребление ЦП.

  • Существует несколько элементов и операций Power BI, которые могут быть вовлечены в отрисовку отчета, так как отрисовка может занять много времени. Долго выполняющаяся операция на странице " Точка времени" может отображаться в виде списка операций без длительности, превышающей 30 секунд. Возможно, потребуется суммировать потребление ЦП операций отрисовки. Сортировка по времени начала может помочь отобразить полную историю отрисовки.

Вычисление максимальной отрисовки отчета

Используйте эту формулу для вычисления максимального числа одновременных отчетов, которые может обрабатывать емкость перед перегрузками. Дополнительные сведения о единицах емкости (CU), SKU и виртуальных ядрах Power BI см. в концепциях емкости.

$ \text {max concurrent report renders} = {\text {\text {емкости единиц для емкости} \times {3.75} \over \text {text {время обработки ЦП отчета (в секундах)} } $

Вычисление максимального числа пользователей

Используя примерно пять процентов параллелизма для корреляции между числом общих пользователей и максимальной параллельной отрисовкой, можно получить общее количество пользователей, которые может обрабатывать номер SKU.

$ \text {max SKU users} = {\text {max concurrent report renders} \более 0,05} $

Вычисление ресурсов емкости для нескольких отчетов

Можно использовать расширенную формулу для оценки емкости, необходимой для различных использования отчетов.

Отправьте несколько отчетов с разбивкой на страницы с разным количеством ежедневных отрисовок и используйте приложение метрик, чтобы получить среднее время обработки ЦП для каждого из них. Сумма всех отрисовок отчета в день должна быть равна 100 %. Если у вас есть все сведения, используйте эту формулу.

$ \text {max concurrent report renders} = {\text {\text {емкости единиц для емкости} \times {3.75} \over {\text {A renders} \times \text {A processing time}} + \text {B renders} \times {B processing time} + \text {...} + \text{N renders} \times \text{N processing time}}

Примеры

Этот раздел содержит два примера, один для регулярного вычисления и другой для расширенного вычисления.

Регулярное вычисление

Предположим, что вы запускаете отчет с разбивкой на страницы на номер SKU F64 или P1 с восемью ядрами. Общее использование ЦП для 10 запусков составляет 40 секунд, поэтому среднее время ЦП на отчеты составляет четыре секунды.

$ 60 = {8 \times {30} \over 4} $

При использовании второй формулы вы получаете не более 1200 пользователей.

$ 1200 = {60 \более 0,05} $

Для номеров SKU F128 или P2 можно умножить эти числа на два, так как емкость имеет в два раза больше ядер ЦП.

Расширенное вычисление

Предположим, что у вас есть три отчета с разбивкой на страницы с ежедневным процентом отрисовки, перечисленным в таблице ниже.

Отчет Количество отрисованных отчетов в день Время обработки ЦП (в секундах)
а 60 % 4
Б 30% 10
C 10% 20

Формулы для номера SKU F64 или P1 будут:

Значение Формула
Максимальное число параллельных отчетов $ ~32.4 = {8 \times \over 0,6 \times {30} + 0,3 \times{4}{10} + 0,1 \times{20}} $
Всего пользователей SKU $ ~650 = {32.4 \более 0,05} $

Связанный контент