Dimensionamento del gateway dati locale

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Questo articolo è destinato agli amministratori di Power BI che devono installare e gestire il gateway dati locale.

Il gateway è necessario ogni volta che Power BI deve accedere ai dati che non sono accessibili direttamente tramite Internet. Può essere installato in un server locale o in un'infrastruttura distribuita come servizio (IaaS) ospitata da macchine virtuali.

Carichi di lavoro del gateway

Il gateway dati locale supporta due carichi di lavoro. È importante comprendere prima di tutto questi carichi di lavoro prima di discutere le dimensioni e le raccomandazioni del gateway.

Carico di lavoro dei dati memorizzati nella cache

Il carico di lavoro Dati memorizzati nella cache recupera e trasforma i dati di origine per il caricamento in modelli semantici di Power BI (noti in precedenza come set di dati). Questa operazione viene eseguita in tre passaggi:

  1. Connessione ion: il gateway si connette ai dati di origine.
  2. Recupero e trasformazione dei dati: i dati vengono recuperati e, quando necessario, trasformati. Quando possibile, il motore mashup di Power Query esegue il push dei passaggi di trasformazione nell'origine dati, nota come riduzione delle query. Quando non è possibile, le trasformazioni devono essere eseguite dal gateway. In questo caso, il gateway utilizzerà più risorse di CPU e memoria.
  3. Trasferimento: i dati vengono trasferiti alla servizio Power BI: una connessione Internet affidabile e veloce è importante, soprattutto per volumi di dati di grandi dimensioni.

Diagramma dei dati della cache che mostra il gateway dati locale che si connette alle origini locali.

Carichi di lavoro Live Connessione ion e DirectQuery

Il carico di lavoro Live Connessione ion e DirectQuery funziona principalmente in modalità pass-through. Il servizio Power BI invia query e il gateway risponde con i risultati della query. In genere, i risultati delle query sono di dimensioni ridotte.

Questo carico di lavoro richiede risorse CPU per il routing di query e risultati di query. In genere è molto meno richiesta per la CPU rispetto a quanto richiesto dal carico di lavoro Dei dati della cache, soprattutto quando è necessario trasformare i dati per la memorizzazione nella cache.

La connettività affidabile, veloce e coerente è importante per garantire che gli utenti del report abbiano esperienze reattive.

Diagramma di Live Connessione ion e DirectQuery che mostra il gateway dati locale che si connette alle origini locali.

Considerazioni sul ridimensionamento

Determinare il ridimensionamento corretto per il computer gateway può dipendere dalle variabili seguenti:

  • Per i carichi di lavoro dei dati della cache:
    • Numero di aggiornamenti simultanei del modello semantico
    • Tipi di origini dati (database relazionale, database analitico, feed di dati o file)
    • Volume di dati da recuperare dalle origini dati
    • Tutte le trasformazioni necessarie per essere eseguite dal motore mashup di Power Query
    • Volume di dati da trasferire al servizio Power BI
  • Per i carichi di lavoro Live Connessione ion e DirectQuery:
    • Numero di utenti di report simultanei
    • Numero di oggetti visivi nelle pagine del report (ogni oggetto visivo invia almeno una query)
    • Frequenza degli aggiornamenti della cache delle query del dashboard di Power BI
    • Numero di report in tempo reale che usano la funzionalità Aggiornamento pagina automatico
    • Indica se i modelli semantici applicano la sicurezza a livello di riga

In genere, i carichi di lavoro Live Connessione ion e DirectQuery richiedono cpu sufficienti, mentre i carichi di lavoro di dati della cache richiedono più CPU e memoria. Entrambi i carichi di lavoro dipendono da una buona connettività con il servizio Power BI e dalle origini dati.

Nota

Le capacità di Power BI impongono limiti al parallelismo dell'aggiornamento del modello e alla velocità effettiva di Live Connessione ion e DirectQuery. Non è necessario ridimensionare i gateway per offrire più di quanto supporta il servizio Power BI. I limiti variano in base allo SKU Premium e allo SKU A di dimensioni equivalenti. Per altre informazioni, vedere Licenze di capacità di Microsoft Fabric e Che cos'è Power BI Premium? (Nodi di capacità).

Importante

A volte questo articolo si riferisce a Power BI Premium o alle relative sottoscrizioni di capacità (SKU P). Tenere presente che Microsoft sta attualmente consolidando le opzioni di acquisto e ritirando gli SKU di Power BI Premium per capacità. I clienti nuovi ed esistenti devono invece prendere in considerazione l'acquisto di sottoscrizioni della capacità di Fabric (SKU F).

Per altre informazioni, vedere Aggiornamenti importanti in arrivo per le licenze di Power BI Premium e Domande frequenti su Power BI Premium.

Consigli

Le raccomandazioni relative al dimensionamento del gateway dipendono da molte variabili. In questa sezione vengono fornite raccomandazioni generali che è possibile prendere in considerazione.

Ridimensionamento iniziale

Può essere difficile stimare con precisione le dimensioni corrette. È consigliabile iniziare con un computer con almeno 8 core CPU, 8 GB di RAM e più schede di rete Gigabit. È quindi possibile misurare un carico di lavoro tipico del gateway registrando contatori di sistema cpu e memoria. Per altre informazioni, vedere Monitorare e ottimizzare le prestazioni del gateway dati locale.

Connettività

Pianificare la migliore connettività possibile tra il servizio Power BI e il gateway e il gateway e le origini dati.

  • Ricerca di affidabilità, velocità veloci e latenze basse e coerenti.
  • Eliminare o ridurre gli hop del computer tra il gateway e le origini dati.
  • Rimuovere qualsiasi limitazione di rete imposta dal livello proxy del firewall. Per altre informazioni sugli endpoint di Power BI, vedere Aggiungere URL di Power BI all'elenco elementi consentiti.
  • Configurare Azure ExpressRoute per stabilire connessioni private e gestite a Power BI.
  • Per le origini dati nelle macchine virtuali di Azure, assicurarsi che le macchine virtuali siano collegate alla servizio Power BI.
  • Per i carichi di lavoro live Connessione ion a SQL Server Analysis Services (SSAS) che coinvolgono la sicurezza a livello di riga dinamica, assicurarsi una buona connettività tra il computer gateway e il Active Directory locale.

Clustering

Per le distribuzioni su larga scala, è possibile creare un gateway con più membri del cluster. I cluster evitano singoli punti di errore e possono bilanciare il carico del traffico tra i gateway. È possibile:

  • Installare uno o più gateway in un cluster.
  • Isolare i carichi di lavoro in gateway autonomi o cluster di server gateway.

Per altre informazioni, vedere Gestire cluster a disponibilità elevata e bilanciamento del carico del gateway dati locale.

Progettazione e impostazioni del modello semantico

La progettazione di modelli semantici e le relative impostazioni possono influire sui carichi di lavoro del gateway. Per ridurre il carico di lavoro del gateway, è possibile prendere in considerazione le azioni seguenti.

Per Importare modelli semantici:

  • Configurare un aggiornamento dati meno frequente.
  • Configurare l'aggiornamento incrementale per ridurre al minimo la quantità di dati da trasferire.
  • Quando possibile, assicurarsi che venga eseguita la riduzione delle query.
  • In particolare per volumi di dati di grandi dimensioni o per ottenere risultati a bassa latenza, convertire la progettazione in un modello DirectQuery o Composito .

Per i modelli semantici DirectQuery:

  • Ottimizzare le origini dati, i modelli e le progettazioni di report. Per altre informazioni, vedere Linee guida sul modello DirectQuery in Power BI Desktop.
  • Creare aggregazioni per memorizzare nella cache risultati di livello superiore per ridurre il numero di richieste DirectQuery.
  • Limitare gli intervalli di aggiornamento automatico delle pagine, nelle progettazioni dei report e nelle impostazioni della capacità.
  • Soprattutto quando viene applicata la sicurezza a livello di riga dinamica, limitare la frequenza di aggiornamento della cache del dashboard.
  • In particolare per volumi di dati più piccoli o per dati non volatili, convertire la progettazione in un modello di importazione o composito .

Per i modelli semantici live Connessione ion:

  • Soprattutto quando viene applicata la sicurezza a livello di riga dinamica, limitare la frequenza di aggiornamento della cache del dashboard.

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