Zdieľať cez

Sprievodca optimalizáciou pre službu Power BI

  • Článok

Tento článok poskytuje návod, ktorý vývojárom a správcom umožňuje vytvárať a udržiavať optimalizované riešenia Power BI. Riešenie môžete optimalizovať v rámci rôznych vrstiev architektúry. Medzi tieto vrstvy patria:

  • Zdroje údajov
  • Dátový model
  • Vizualizácie vrátane tabúľ, zostáv služby Power BI a stránkovaných zostáv služby Power BI
  • prostredie vrátane kapacít, brán údajov a siete.

Optimalizácia dátového modelu

Dátový model podporuje celé prostredie vizualizácie. Dátové modely sú buď hosťované v ekosystéme Power BI, alebo externe (pomocou režimu DirectQuery alebo dynamického pripojenia) a v službe Power BI sa označujú ako sémantické modely. Dôležité je pochopiť vaše možnosti a vybrať vhodný typ sémantického modelu pre vaše riešenie. Existujú tri režimy úložiska tabuliek sémantických modelov: import, DirectQuery a zložený. Ďalšie informácie nájdete v téme Sémantické modely v režimoch služba Power BI a sémantických modelov v služba Power BI.

Špecifické pokyny pre režim úložiska tabuľky sémantického modelu nájdete v téme:

Optimalizácia pre autorov zostáv a používateľov modelov

Sémantický model je základom všetkých zostáv v službe Power BI. Používatelia sémantického modelu môžu vytvárať zostavy Power BI v aplikácii Power BI Desktop pripojením k publikovanému sémantickému modelu alebo pripojením k údajom a vytvorením lokálneho sémantického modelu. Sémantický model sa dá použiť aj na vytvorenie zostáv služby Power BI v prehliadači, vytváranie prieskumov v službe Power BI, vytváranie stránkovaných zostáv, vytváranie dotazov DAX a vytváranie zostáv v Exceli pomocou funkcie Analyzovať v Exceli, pripojenie k Power BI v Exceli alebo exportovanie údajov z vizuálu zostavy, ako aj mnohých ďalších nástrojov na vytváranie zostáv. Autor sémantického modelu môže pomôcť sémantickým modelom, ktoré spotrebitelia chápu a využívajú sémantický model s tým, ako vytvárajú model.

  • Názvy: Tabuľky, stĺpce a mierky v sémantickom modeli s popisnými názvami. Napríklad výraz Predaj v obchodoch ako názov tabuľky je intuitívnejší ako Tabuľka1.
  • Popisy: Tabuľky, stĺpce a mierky v modeli môžu mať pridané popisy, ktoré im poskytnú viac podrobností, než sa zmestia do názvu. Vysvetlite nielen to, čo obsahujú, ale aj ako by sa mali používať.
  • Skryť: Tabuľky, stĺpce a mierky v modeli môžete skryť tak, aby zobrazovali len to, čo očakávate, že budú v zostave používať. Napríklad stĺpce vzťahov môžu byť ID, ktoré nie je potrebné na vytváranie zostáv, a môžu byť skryté, pretože sa neočakáva, že budú použité v zostave, alebo stĺpce údajov, ktoré majú mierku na agregáciu stĺpca, by mohli byť skryté, aby bolo možné namiesto toho podporiť použitie mierky. Skryté objekty môže spotrebiteľ modelu vždy odkryť neskôr, takže budú naďalej k dispozícii, ale skrytie môže poskytnúť zameranie.
  • Hierarchie: Hierarchie môžete vytvárať na sprostredkovanie hierarchií v rámci viacerých stĺpcov. Napríklad hierarchia Kalendár môže obsahovať stĺpce Year (Rok), Month (Mesiac), Day (Deň) a hierarchia Product (Produkt) môže obsahovať stĺpce Category (Kategória), Sub category (Podkategória), Product (Produkt). Kliknutím pravým tlačidlom myši na stĺpec vytvoríte hierarchiu.
  • Mierky: Pomocou mierok môžete agregovať stĺpce údajov v sémantickom modeli a poskytovať konzistentnosť medzi zostavami. Mierky môžu byť v rozsahu od súčtu stĺpca až po index stavu, ktorý kombinuje viacero agregácií konkrétnym spôsobom, alebo porovnáva agregácie v rámci časových období, ako je napríklad denný priemer v tomto mesiaci v porovnaní s denným priemerom za rovnaký mesiac v minulom roku. Mierky možno zobraziť aj vo vyhľadávaní v službe Power BI a ďalších funkciách, ako sú napríklad Metriky a Prehľady ukazovateľov výkonu.
  • Formáty: Predvolene môžete určiť, ako sa stĺpec alebo mierka zobrazí vo vizuáli. Hodnoty vo vizuáloch je možné ďalej prispôsobiť vo vizuáli. Možnosti formátovania zahŕňajú, ak obsahuje čiarku tisícok, počet desatinných miest, zobrazený dátum atď. Môžete tiež použiť vlastné alebo dynamické formáty.
  • Kategória údajov: Môžete zadať kategóriu údajov stĺpca, napríklad ak ide o krajinu alebo webovú URL adresu.

Toto sú bežné funkcie sémantického modelu služby Power BI, ktoré možno využiť na pomoc autorom zostáv a používateľom modelov. Existuje mnoho ďalších, ako sú skupiny výpočtov, parametre polí, parametre hypotéz a zoskupenie a rozdelenie stĺpcov, ktoré by sa mali vyhodnotiť a zistiť, či použijú vaše konkrétne potreby tvorby zostáv.

Optimalizácia vizualizácií

Vizualizáciami v Power BI môžu byť tabule, zostavy služby Power BI alebo stránkované zostavy služby Power BI. Každá z nich má odlišnú architektúru, preto je pre každú k dispozícii vlastný sprievodný materiál.

Tabule

Je dôležité vedieť, že Power BI spravuje vyrovnávaciu pamäť pre dlaždice tabule – okrem dlaždíc s dynamickými zostavami a streamovanými dlaždicami. Ak sémantický model vynucuje dynamické zabezpečenie na úrovni riadkov (RLS), uistite sa, že chápete vplyvy na výkon, keďže dlaždice budú ukladané do vyrovnávacej pamäte na základe jednotlivých používateľov.

Keď pripnete dynamické dlaždice zostavy na tabuľu, nie sú obsluhované z vyrovnávacej pamäte dotazu. Namiesto toho sa správajú ako zostavy a priebežne vytvárajú dotazy do virtuálnych jadier.

Ako napovedá názov, načítavanie údajov z vyrovnávacej pamäte má za cieľ lepší a konzistentnejší výkon, ako len spoliehanie sa na zdroj údajov. Túto funkciu možno napríklad využiť tak, že tabule budú pre používateľov stránkami prvého kontaktu. Na tabule pripnite často používané a žiadané vizuály. Takto sa môžu tabule stať dôležitými spôsobmi prvého kontaktu, ktoré budú poskytovať konzistentný výkon s menšou záťažou kapacity. Používatelia majú stále možnosť kliknúť na zostavu a analyzovať podrobnosti.

V prípade režimu DirectQuery a sémantických modelov dynamického pripojenia je vyrovnávacia pamäť pravidelne aktualizovaná dotazovaním zdroja údajov. Predvolene sa tak deje každú hodinu, aj keď v sémantických nastaveniach modelu môžete nakonfigurovať inú frekvenciu. Každá aktualizácia vyrovnávacej pamäte odošle dotazy do základného zdroja údajov na aktualizáciu vyrovnávacej pamäte. Počet dotazov, ktoré sa generujú, závisí od počtu vizuálov pripnutých na tabule, ktoré využívajú zdroj údajov. Všimnite si, že zabezpečenie na úrovni riadkov je povolené a dotazy sa vytvárajú pre každý kontext zabezpečenia rôzne. Predpokladajme napríklad, že existujú dve rôzne roly, ktoré kategorizujú vašich používateľov, a na tieto údaje majú dve rôzne zobrazenia. Počas obnovenia vyrovnávacej pamäte dotazov služba Power BI vygeneruje dve množiny dotazov.

Zostavy Power BI

Na optimalizáciu návrhov zostáv služby Power BI existuje niekoľko odporúčaní.

Poznámka

Ak sú zostavy založené na sémantickom modeli DirectQuery, ďalšie optimalizácie návrhu zostavy nájdete v téme Sprievodný materiál k modelu DirectQuery v aplikácii Power BI Desktop (Optimalizácia návrhov zostáv).

Použitie najprísnejších filtrov

Čím viac údajov sa musí zobraziť vo vizuáli, tým pomalšie sa daný vizuál načítava. Tento princíp sa zdá samozrejmý, ale ľahko sa naň zabúda. Predpokladajme napríklad, že máte veľký sémantický model. Na základe tohto sémantického modelu vytvoríte zostavu s tabuľkou. Koncoví používatelia, ktorí sa chcú dostať ku požadovaným riadkom, používajú na strane rýchle filtre. Väčšinou chcú len niekoľko desiatok riadkov.

Bežnou chybou je ponechať predvolené zobrazenie tabuľky nefiltrované, čo je viac ako 100 miliónov riadkov. Údaje z týchto riadkov sa načítajú do pamäte a pri každom obnovení sa dekomprimujú. Toto spracovanie spôsobuje obrovské požiadavky na pamäť. Riešením je zníženie maximálneho počtu položiek, ktoré sa zobrazujú v tabuľke, pomocou filtra Top N. Môžete nastaviť maximálnu položku na väčšiu hodnotu, než by používatelia potrebovali, napríklad 10 000 položiek. Výsledkom je, že prostredie koncového používateľa sa nezmení, ale využitie pamäte sa výrazne znižuje. A čo je najdôležitejšie, zlepší sa výkon.

Podobný prístup k návrhu, ako je uvedený vyššie, sa odporúča pri všetkých vizuáloch v zostave. Položte si otázku, či sú všetky údaje v tomto vizuáli potrebné? Existujú spôsoby, ako filtrovať množstvo údajov vo vizuáli s minimálnym vplyvom na používanie zostavy koncovým používateľom? Pamätajte, že najmä tabuľky môžu byť rozsiahle.

Obmedzenie vizuálov na stranách zostavy

Vyššie uvedený princíp sa rovnako týka vizuálov pridaných na stranu zostavy. Dôrazne sa odporúča obmedziť počet vizuálov na konkrétnej strane zostavy len na to, čo je potrebné. Strany s podrobnou analýzou a popisy strán zostavy sú výborným spôsobom, ako poskytnúť ďalšie podrobnosti bez nutnosti vkladania ďalších vizuálov na stranu.

Vyhodnotenie výkonu vlastného vizuálu

Ak chcete zabezpečiť vysoký výkon vlastného vizuálu, osvedčite ho. Nedostatočne optimalizované vizuály Power BI môžu negatívne ovplyvniť výkon celej zostavy.

Stránkované zostavy služby Power BI

Návrhy stránkovanej zostavy služby Power BI možno optimalizovať použitím návrhu najvhodnejších postupov pri načítavaní údajov zostavy. Ďalšie informácie nájdete v téme Sprievodný materiál na načítanie údajov pre stránkované zostavy.

Uistite sa tiež, že vaša kapacita má pre vyťaženie stránkovaných zostáv dostatok pamäte.

Optimalizácia prostredia

Prostredie služby Power BI môžete optimalizovať konfiguráciou nastavení kapacity, nastavením veľkosti brán údajov a znížením latencie siete.

Nastavenia kapacity

Pri používaní kapacít – dostupných v službe Power BI Premium (skladové jednotky SKU P), licencií Premium na používateľa (PPU) alebo služby Power BI Embedded (skladové jednotky SKU A, A4 – A6) – môžete spravovať nastavenia kapacity. Ďalšie informácie nájdete v téme Licencie na kapacitu služby Microsoft Fabric a Správa kapacít Premium.

Dôležité

V čase, keď sa tento článok týka služby Power BI Premium alebo jej predplatných kapacity (skladové jednotky SKU P). Spoločnosť Microsoft v súčasnosti konsoliduje možnosti nákupu a vyradí skladové jednotky SKU služby Power BI Premium na kapacitu. Noví a existujúci zákazníci by namiesto toho mali zvážiť zakúpenie predplatného kapacity služby Fabric (skladové jednotky F SKU).

Ďalšie informácie nájdete v téme Dôležitá aktualizácia pre licencie Power BI Premium a Power BI Premium: najčastejšie otázky.

Zmena veľkosti brány

Brána sa vyžaduje vždy, keď musí služba Power BI pristupovať k údajom, ktoré nie sú dostupné priamo cez internet. Lokálnu bránu údajov môžete nainštalovať na lokálnom serveri alebo v infraštruktúre na virtuálnych počítačoch vo forme služby (Infrastructure-as-a-Service, IaaS).

Informácie o vyťaženiach brány a odporúčaniach na zmenu veľkosti brány nájdete v téme Zmena veľkosti lokálnej brány údajov.

Latencia siete

Latencia siete môže ovplyvniť výkon zostavy zvýšením času potrebného na to, aby požiadavky dosiahli služba Power BI, a na doručenie odpovedí. Nájomníci v službe Power BI sú priradení do konkrétnej oblasti.

Prepitné

Ak chcete zistiť, kde sa váš nájomník nachádza, pozrite si tému Kde sa nachádza môj nájomník služby Power BI?

Keď používatelia z nájomníka pristupujú k služba Power BI, ich žiadosti vždy smerujú do tejto oblasti. Po doručení požiadaviek do služba Power BI môže služba odoslať dodatočné požiadavky, napríklad základnému zdroju údajov alebo bráne, na ktoré má tiež nárok latencia siete.

Nástroje, ako napríklad Azure Speed Test , môžu indikovať latenciu siete medzi klientom a oblasťou Azure. Vo všeobecnosti platí, že ak chcete minimalizovať vplyv latencie siete, ussnažiť sa mať zdroje údajov, brány a kapacitu služby Power BI čo najbližšie pri sebe. Ak je to možné, mali by byť v tej istej oblasti. Ak je latencia siete problémom, skúste umiestniť brány a zdroje údajov bližšie ku kapacite služby Power BI tak, že ich umiestnite do virtuálnych počítačov hosťovaných v cloude.

Monitorovanie výkonu

Monitorovaním výkonu môžete identifikovať kritické miesta. Ďalšia optimalizácia by sa mala súvisieť s pomalými dotazmi alebo vizuálmi zostáv. Monitorovanie sa dá vykonať počas navrhovania v aplikácii Power BI Desktop alebo v prípade vyťažení v produkčnom prostredí v kapacitách Power BI Premium. Ďalšie informácie nájdete v téme Monitorovanie výkonu zostavy v službe Power BI.

Súvisiaci obsah

Ďalšie informácie o tomto článku nájdete v nasledujúcich zdrojoch: