Power BI için iyileştirme kılavuzu

  • Makale

Bu makalede, geliştiricilerin ve yöneticilerin iyileştirilmiş Power BI çözümleri üretmesine ve bakımını yapmalarına olanak tanıyan yönergeler sağlanmaktadır. Çözümünüzü farklı mimari katmanlarda iyileştirebilirsiniz. Katmanlar şunlardır:

  • Veri kaynakları
  • Veri modeli
  • Panolar, Power BI raporları ve Power BI sayfalandırılmış raporları dahil olmak üzere görselleştirmeler
  • Kapasiteler, veri ağ geçitleri ve ağ dahil olmak üzere ortam

Veri modelini iyileştirme

Veri modeli görselleştirme deneyiminin tamamını destekler. Veri modelleri Power BI ekosisteminde veya harici olarak (DirectQuery veya Live Bağlan ion kullanılarak) barındırılır ve Power BI'da daha önce veri kümeleri olarak bilinen anlamsal modeller olarak adlandırılır. Seçeneklerinizi anlamak ve çözümünüz için uygun anlam modeli türünü seçmek önemlidir. Üç semantik model modu vardır: İçeri Aktarma, DirectQuery ve Bileşik. Daha fazla bilgi için bkz. Power BI hizmeti anlam modelleri ve Power BI hizmeti anlam modeli modları.

Belirli anlamsal model modu yönergeleri için bkz:

Görselleştirmeleri iyileştirme

Power BI görselleştirmeleri panolar, Power BI raporları veya Power BI sayfalandırılmış raporları olabilir. Her birinin farklı mimarileri vardır ve bu nedenle her birinin kendi yönergeleri vardır.

Panolar

Power BI'ın canlı rapor kutucukları ve akış kutucukları dışında pano kutucuklarınız için bir önbellek bulundurduğunu anlamak önemlidir. Anlam modeliniz dinamik satır düzeyi güvenliği (RLS) zorunlu kılıyorsa, kutucuklar kullanıcı başına önbelleğe alınacağı için performans etkilerini anladığınızdan emin olun.

Canlı rapor kutucuklarını bir panoya sabitlediğinizde, bunlar sorgu önbelleğinden sunulmaz. Bunun yerine rapor gibi davranır ve sanal çekirdeklere anında sorgular yapar.

Adından da anlaşılacağı gibi, verileri önbellekten almak, veri kaynağına bağlı olmaktan daha iyi ve daha tutarlı bir performans sağlar. Bu işlevden yararlanmanın bir yolu, panoların kullanıcılarınız için ilk giriş sayfası olmasıdır. Sık kullanılan ve yüksek oranda istenen görselleri panolara sabitleyin. Bu şekilde panolar, kapasite üzerinde daha az yükle tutarlı performans sunan değerli bir "ilk savunma hattı" haline gelir. Kullanıcılar yine de ayrıntıları analiz etmek için bir rapora tıklayabilir.

DirectQuery ve canlı bağlantı semantik modelleri için önbellek, veri kaynağı sorgulanarak düzenli aralıklara göre güncelleştirilir. Varsayılan olarak saatte bir gerçekleşir, ancak anlam modeli ayarlarında farklı bir sıklık yapılandırabilirsiniz. Her önbellek güncelleştirmesi, önbelleği güncelleştirmek için temel alınan veri kaynağına sorgu gönderir. Oluşturulan sorgu sayısı, veri kaynağını kullanan panolara sabitlenmiş görsellerin sayısına bağlıdır. Satır düzeyi güvenlik etkinse, her farklı güvenlik bağlamı için sorgular oluşturulduğuna dikkat edin. Örneğin, kullanıcılarınızı kategorilere ayıran iki farklı rol olduğunu ve verilerin iki farklı görünümü olduğunu düşünün. Sorgu önbelleğini yenileme sırasında Power BI iki sorgu kümesi oluşturur.

Power BI raporları

Power BI rapor tasarımlarını iyileştirmeye yönelik birkaç öneri vardır.

Not

Raporlar DirectQuery semantik modelini temel alırsa, ek rapor tasarımı iyileştirmeleri için bkz . Power BI Desktop'ta DirectQuery modeli kılavuzu (Rapor tasarımlarını iyileştirme).

En kısıtlayıcı filtreleri uygulama

Görselin ne kadar çok veri görüntülemesi gerekiyorsa, o kadar yavaş yüklenir. Bu ilke açıkça belli olsa da, unutmak kolaydır. Örneğin: büyük bir semantik modeliniz olduğunu varsayalım. Bu anlam modeline bağlı olarak, tablo içeren bir rapor oluşturursunuz. Son kullanıcılar istedikleri satırlara ulaşmak için sayfadaki dilimleyicileri kullanır; genellikle yalnızca birkaç düzine satırla ilgilenirler.

Sık yapılan bir hata, tablonun varsayılan görünümünü filtrelenmemiş bırakmaktır; diğer bir deyişle 100M+ satır. Bu satırların verileri belleğe yüklenir ve her yenilemede sıkıştırılmaz. Bu işleme, bellek için büyük talepler oluşturur. Çözüm: Tablonun görüntülediği en fazla öğe sayısını azaltmak için "İlk N" filtresini kullanın. Maksimum öğeyi kullanıcıların ihtiyaç duyduğundan daha büyük olacak şekilde ayarlayabilirsiniz; örneğin, 10.000. Sonuç olarak son kullanıcı deneyimi değişmez, ancak bellek kullanımı büyük ölçüde düşer. Ve en önemlisi, performans artar.

Raporunuzdaki her görsel için yukarıdakine benzer bir tasarım yaklaşımı önerilir. Kendinize bu görseldeki tüm verilerin gerekli olup olmadığını sorun. Görselde gösterilen veri miktarını son kullanıcı deneyimine en az etkiyle filtrelemenin yolları var mı? Özellikle tabloların pahalı olabileceğini unutmayın.

Rapor sayfalarında görselleri sınırlama

Yukarıdaki ilke, rapor sayfasına eklenen görsellerin sayısına eşit olarak uygulanır. Belirli bir rapor sayfasındaki görsel sayısını yalnızca gerekli olanlarla sınırlamanız kesinlikle önerilir. Detaylandırma sayfaları ve rapor sayfası araç ipuçları , sayfaya daha fazla görsel sıkıştırmadan ek ayrıntılar sağlamanın harika yollarıdır.

Özel görsel performansını değerlendirme

Yüksek performans sağlamak için her özel görseli kendi hızına koyduğundan emin olun. Kötü iyileştirilmiş Power BI görselleri raporun tamamının performansını olumsuz etkileyebilir.

Power BI sayfalandırılmış raporları

Power BI sayfalandırılmış rapor tasarımları, raporun veri alımına en iyi yöntem tasarımı uygulanarak iyileştirilebilir. Daha fazla bilgi için bkz . Sayfalandırılmış raporlar için veri alma kılavuzu.

Ayrıca, kapasitenizin sayfalandırılmış raporlar iş yüküne yeterli bellek ayrıldığından emin olun.

Ortamı iyileştirme

Kapasite ayarlarını yapılandırarak, veri ağ geçitlerini boyutlandırarak ve ağ gecikme süresini azaltarak Power BI ortamını iyileştirebilirsiniz.

Kapasite ayarları

Power BI Premium (P SKU'ları), Kullanıcı Başına Premium (PPU) lisansları veya Power BI Embedded (A SKU'lar, A4-A6) ile kullanılabilen kapasiteleri kullanırken kapasite ayarlarını yönetebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Premium kapasiteleri yönetme.

Ağ geçidi boyutlandırma

Power BI'ın doğrudan İnternet üzerinden erişilmeyecek verilere erişmesi gerektiğinde ağ geçidi gerekir. Şirket içi veri ağ geçidini şirket içi bir sunucuya veya VM tarafından barındırılan Hizmet Olarak Altyapı'ya (IaaS) yükleyebilirsiniz.

Ağ geçidi iş yüklerini ve boyutlandırma önerilerini anlamak için bkz . Şirket içi veri ağ geçidi boyutlandırma.

Ağ gecikmesi

Ağ gecikmesi, isteklerin Power BI hizmeti ulaşması ve yanıtların teslim edilmesi için gereken süreyi artırarak rapor performansını etkileyebilir. Power BI'daki kiracılar belirli bir bölgeye atanır.

İpucu

Kiracınızın nerede olduğunu belirlemek için bkz . Power BI kiracım nerede bulunur?

Kiracıdaki kullanıcılar Power BI hizmeti eriştiğinde istekleri her zaman bu bölgeye yönlendirilir. İstekler Power BI hizmeti ulaştığında, hizmet temel alınan veri kaynağına veya bir veri ağ geçidine ağ gecikmesine de tabi olan ek istekler gönderebilir.

Azure Hız Testi gibi araçlar, istemci ile Azure bölgesi arasındaki ağ gecikmesinin göstergesini sağlar. Genel olarak, ağ gecikme süresinin etkisini en aza indirmek için veri kaynaklarını, ağ geçitlerini ve Power BI kapasitenizi mümkün olduğunca yakın tutmaya çalışın. Tercihen, aynı bölgede bulunurlar. Ağ gecikmesi bir sorunsa ağ geçitlerini ve veri kaynaklarını bulutta barındırılan sanal makinelerin içine yerleştirerek Power BI kapasitenize daha yakın bir şekilde konumlandırmayı deneyin.

Performansı izleme

Performans sorunlarını belirlemek için performansı izleyebilirsiniz. Yavaş sorgular veya rapor görselleri sürekli iyileştirmenin odak noktası olmalıdır. İzleme, Power BI Desktop'ta tasarım zamanında veya Power BI Premium kapasitelerindeki üretim iş yüklerinde yapılabilir. Daha fazla bilgi için bkz . Power BI'da rapor performansını izleme.

İlgili içerik

Bu makale hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara göz atın: