Power BI 內嵌式分析中的容量規劃

計算 Power BI 內嵌分析部署所需的容量類型可能很複雜。 您需要的容量取決於數個參數，其中有些是難以預測的。

規劃容量時需要考慮的一些事項如下：

• 您使用的資料模型。
• 必要查詢的數目和複雜度。
• 應用程式使用量的每小時分佈。
• 資料重新整理速率。
• 難以預測的其他使用模式。

注意

本文說明如何規劃您需要的容量，以及如何對 Power BI 內嵌式分析 A-SKU 執行負載測試評估。

規劃容量時，請執行下列步驟：

1. 將您的效能和資源耗用量優化。
2. 判斷您的最小 SKU。
3. 評估您的容量負載。
4. 設定容量自動調整。

優化效能和資源耗用量

開始任何容量規劃或負載測試評估之前，請先優化效能和資源耗用量， (特別是報表和資料集) 記憶體使用量。

若要將效能優化，請遵循下列資源的指導方針：

• Power BI 最佳化指南
• Power BI 內嵌分析中更快速效能的最佳做法

如需優化效能的詳細教學課程，請參閱 優化 Power BI 訓練課程模組中的效能模型 。

判斷您的最小 SKU

下表摘要說明相依于容量大小的所有限制。 若要判斷容量的最低 SKU，請檢查資料集標頭底下的 [ 最大記憶體 (GB) 資料 行。 此外，請記住 目前的限制。

Capacity		資料集				資料流程	Export API
容量 SKU	V 核心	最大記憶體 (GB) 1、2、3	每秒) 1、 2的DirectQuery/即時連線 (	每個查詢的最大記憶體 (GB) 1， 2	模型重新整理平行處理原則2	資料流程平行工作5	最大並行頁面6
EM1/A1	1	3	3.75	1	5	4	20
EM2/A2	2	5	7.5	2	10	8	25
EM3/A3	4	10	15	2	20	16	35
P1/A4	8	25	30	6	40	32	55
P2/A5	16	50	60	6	80	64	95
P3/A6	32	100	120	10	160	64	175
P4/A74	64	200	240	10	320	64	200
P5/A84	128	400	480	10	640	64	200

¹Power BI Premium使用率和計量應用程式目前不會公開這些計量。

² 這些限制僅適用于每個容量的資料集工作負載。

³資料集標頭下的記憶體上限 (GB) 資料行代表資料集大小的上限。 不過，必須保留記憶體數量給資料集上的作業，例如重新整理和查詢。 容量上允許的最大資料集大小可能小於此資料行中的數位。 如需詳細資訊，請參閱 記憶體配置。

⁴ 這些 SKU 不適用於所有區域。 若要在無法使用這些 SKU 的區域要求使用這些 SKU，請連絡您的 Microsoft 帳戶管理員。

⁵ 深入瞭解 資料流程中的平行工作。

⁶ 如需 Power BI 互動式 (不是編頁) 報表的詳細資訊，請參閱 將 Power BI 報表匯出至檔案 。

評估您的容量負載

若要測試或評估容量負載：

1. 在 Azure 中建立進階Power BI Embedded容量以進行測試。 使用與您 Power BI 租使用者相同的 Azure Active Directory (Azure AD) 租使用者相關聯的訂用帳戶，以及登入該相同租使用者的使用者帳戶。

2. 指派工作區 (或工作區，) 您將用來測試您所建立的 Premium 容量。 您可以使用下列其中一種方式來指派工作區：

   • 以程式設計方式 使用 Groups AssignToCapacity API。 使用 群組 CapacityAssignmentStatus API 或透過 PowerShell 腳本檢查指派狀態。 如需範例程式碼，請參閱 AssignWorkspacesToCapacityGitHub 上的 Zero-Downtime-Capacity-Scale 範例中的函式。
   • 以工作區管理員或透過管理員入口網站手動作為容量管理員。如需詳細資訊，請參閱使用主要使用者將工作區指派給容量。

3. 身為容量管理員，請安裝Power BI Premium容量使用率和計量應用程式。 提供容量識別碼和時間 (天數) 來監視，然後重新整理資料。 如需詳細資訊，請參閱 使用進階計量應用程式。

4. 使用 Power BI 容量負載評定工具來 評估您的容量需求。 此 GitHub 存放庫也包含 影片逐步解說。 仔細使用此工具：使用最多數十個並行模擬使用者進行測試，並根據您的需求來推斷較高的並行負載， (數百或數千個，視您的需求而定。) 如需詳細資訊，請參閱 評估容量負載。 或者，使用其他負載測試工具，但將 iFrame 視為黑色方塊，並透過 JavaScript 程式碼模擬使用者活動。

5. 使用您在步驟 3 中安裝的 計量應用程式 ，監視透過負載測試工具所產生的容量使用率。 或者，您也可以使用Azure 監視器中的警示來檢查進階計量來監視容量。

如果負載測試對容量產生的實際 CPU 接近容量限制，請考慮針對您的容量使用較大的 SKU。

設定自動調整

您可以使用下列自動調整技術，彈性調整 A-SKU 容量的大小，以解決其目前的記憶體和 CPU 需求。

• 使用 容量更新 API 來相應增加或減少容量 SKU。 若要查看如何使用 API 來建立您自己的腳本來相應增加和減少，請參閱 Runbook PowerShell 腳本容量相應增加範例。

• 使用監視警示來追蹤下列Power BI Embedded容量計量：

  • 如果您的容量的 CPU 超過 100%，且處於多載狀態，則多載 (1 ，否則 為 0)
  • CPU (CPU 使用率百分比)
  • 如果使用編頁報表等特定工作負載 (，則每個工作負載的 CPU 每一工作負載)

• 設定監視警示，讓這些計量達到指定的值時，就會觸發腳本回合，以相應增加或減少容量。

例如，您可以建立可叫用相應增加容量 Runbook 的規則，以在多載為 1 或 CPU 值為 95% 時，將容量更新為較高的 SKU。 如果 CPU 值低於 45 或 50%，您也可以建立可叫用相應減少容量 Runbook 腳本的規則，將容量更新為較低的 SKU。

您也可以在重新整理資料集之前和之後，依需要以程式設計方式叫用相應增加和相應減少 Runbook。 此方法可確保您的容量有足夠的 RAM (GB) ，以供使用該容量的大型資料集使用。

後續步驟

• Power BI 內嵌式分析中的容量和 SKU
• Power BI Embedded 的效能最佳做法