Evaluering af belastning af Premium-kapacitet
Tip
I denne artikel forklares det, hvordan du evaluerer din Premium-kapacitetsbelastning. Den dækker begreber som overbelastning og automatisk skalering. Du kan også se disse videoer, som illustrerer nogle af de Premium-funktioner, der er beskrevet i denne artikel.
Power BI evaluerer løbende dataoverførselshastigheden fra din Premium-kapacitet for at gennemtvinge begrænsninger for CPU-dataoverførselshastighed.
Power BI evaluerer gennemløb hvert 30. sekund. Den gør det muligt at udføre handlinger, indsamle udførelsestid på den delte fysiske nodes CPU'er for den delte pulje og derefter samle dem i 30 sekunders CPU-intervaller for alle handlinger på din kapacitet og sammenligne resultaterne med, hvad din købte kapacitet kan understøtte.
På følgende billede kan du se, hvordan Premium evaluerer og fuldfører forespørgsler.
Lad os se på et eksempel: En P1 med otte v-kerner kan understøtte $8\times{30}=240$ sekunders v-kernekørselstid, også kendt som CPU-tid.
Sammenlægningen er kompleks. Den bruger specialiserede algoritmer til forskellige arbejdsbelastninger og til forskellige typer handlinger, som beskrevet i følgende punkter:
Langsomme handlinger, f.eks. semantisk model og opdatering af dataflow, betragtes som handlinger i baggrunden , da de typisk kører i baggrunden, og brugerne ikke aktivt overvåger dem eller ser dem visuelt. Handlinger i baggrunden er langvarige og kræver betydelig CPU-kraft for at kunne fuldføres under den lange proces. Power BI fordeler CPU-omkostningerne ved handlinger i baggrunden over 24 timer, så kapaciteter ikke når det maksimale ressourceforbrug på grund af for mange opdateringer, der kører samtidigt. Dette gør det muligt for Power BI Premium-abonnenter at køre så mange handlinger i baggrunden som tilladt af deres købte kapacitets-SKU.
Hurtige handlinger som forespørgsler, rapportbelastninger og andre betragtes som interaktive handlinger. Den CPU-tid, der kræves for at fuldføre disse handlinger, samles for at minimere antallet af 30-sekunders vinduer, der påvirkes, efter at handlingen er fuldført.
Handlingsplanlægning i Premium-baggrund
Opdateringer køres på Premium-kapaciteter på det tidspunkt, de er planlagt, eller tæt på dem, uanset hvor mange andre handlinger i baggrunden der blev planlagt for samme tid. Semantiske modeller og dataflow, der opdateres, placeres på en fysisk behandlingsnode, der har tilstrækkelig hukommelse til at indlæse dem, og derefter starter opdateringsprocessen.
Under behandling af opdateringen kan semantiske modeller bruge mere hukommelse til at fuldføre opdateringsprocessen. Opdateringsprogrammet sikrer, at intet element kan overskride den mængde hukommelse, som deres basis-SKU giver dem mulighed for at forbruge (f.eks. 25 GB på et P1-abonnement, 50 GB på et P2-abonnement osv.).
Sådan gennemtvinges grænser for kapacitetsstørrelser, når der vises rapporter
Power BI Premium evaluerer udnyttelsen ved at aggregere forbrugsposter hvert 30. sekund. Hver evaluering består af 2 forskellige sammenlægninger:
- Interaktiv udnyttelse
- Baggrundsudnyttelse
Interaktiv udnyttelse evalueres ved at overveje alle interaktive handlinger, der er fuldført på eller i nærheden af den aktuelle evalueringscyklus på 30 sekunder.
Baggrundsudnyttelse evalueres ved at tage alle de handlinger i baggrunden, der er fuldført i løbet af de seneste 24 timer, i betragtning. Hver baggrundshandling bidrager kun med 1/2880 af de samlede CPU-omkostninger (2880 er antallet af evalueringscyklusser i en 24-timers periode).
Hver kapacitet består af et defineret antal v-kerner. Den CPU-tid, der måles i forbrugsposter, afspejler v-kernernes udnyttelse, og denne udnyttelse styrer behovet for automatisk skalering.
Hvis du har et P1-abonnement med otte v-kerner, svarer hver kvote for evalueringscyklus til $8\times{30}=240$ sekunders CPU-udnyttelse. Hvis summen af både interaktive udnyttelser og baggrundsudnyttelser overstiger det samlede v-core-tilbud i din kapacitet, og du ikke har aktiveret automatisk skalering, vil arbejdsbelastningen for din Premium-kapacitet overstige dine tilgængelige ressourcer, også kaldet din kapacitetsgrænse. På følgende billede illustreres denne betingelse, der kaldes overload, når autoskalering ikke er aktiveret.
Hvis automatisk skalering derimod aktiveres, hvis dine CPU-forbrug overskrider den samlede v-kernekvote i din kapacitet, skaleres din kapacitet automatisk (opløftet) med én v-kerne i de næste 24 timer.
På følgende billede kan du se, hvordan autoskalering fungerer.
Autoskalering tager altid din aktuelle kapacitetsstørrelse i betragtning for at evaluere, hvor meget du bruger. Når du skalerer automatisk, føjes der én v-kerne til din kapacitet. Det betyder, at hvis du bruger en P1-SKU med otte v-kerner, er din maksimale kapacitet nu på 270 sekunder ($8\times{30}+1\times{30}$) CPU-tid i en evalueringscyklus.
Autoskalering sikrer altid, at ingen enkelt interaktiv handling kan tage højde for hele din kapacitet, og du skal have to eller flere handlinger i en enkelt evalueringscyklus for at starte automatisk skalering.
Brug af Premium uden automatisk skalering
Hvis en kapacitets udnyttelse overstiger 100 % af dens ressourcer, og den ikke kan starte automatisk skalering, fordi automatisk skalering er slået fra eller allerede har nået den maksimale v-kerneværdi, går kapaciteten i en midlertidig interaktiv anmodningsforskydningstilstand . I den interaktive anmodningsforsinkelsestilstand forsinkes hver interaktiv anmodning (f.eks. en rapportbelastning, visuel interaktion og andre), før den sendes til programmet til udførelse.
Kapaciteten forbliver i tilstanden for interaktiv anmodningsforsinkelse , hvis den tidligere evaluering evalueres til mere end 100 % ressourceudnyttelse.
Konfigurer automatisk skalering
Hvis du vil konfigurere automatisk skalering på en Power BI Premium-kapacitet, skal du følge vejledningen i Brug af autoskalering med Power BI Premium.
Relateret indhold
Har du flere spørgsmål? Prøv at spørge Power BI-community'et
Feedback
Kommer snart: I hele 2024 udfaser vi GitHub-problemer som feedbackmekanisme for indhold og erstatter det med et nyt feedbacksystem. Du kan få flere oplysninger under: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Indsend og få vist feedback om