Power BI 埋め込み分析の容量計画

Power BI 埋め込み分析の展開に必要な容量の種類を計算することは、複雑になることがあります。 これは、この計算が複数のパラメーターに基づいているため、予測が困難になることがあるためです。

容量を計画する際には、次の点を考慮する必要があります。

  • 使用しているデータ モデル
  • 必要なクエリの数と複雑さ
  • アプリケーションの使用量の時間単位の分布
  • データの更新間隔
  • 予測が困難なその他の使用パターン

この記事は、Power BI 容量負荷評価ツールを導入することによって、Power BI 埋め込み分析の容量計画を容易にすることを目的としています。これは、Power BI 埋め込み分析の容量 (AEM、または P の SKU) のロード テストを自動化するために作成されています。

計画ツール

Power BI 容量負荷評価ツールを使用すると、ご利用の容量で処理できるユーザー負荷の量を把握できます。 ここでは、PowerShell を使用して容量に対して自動化されたロード テストを作成し、テストするレポートと、シミュレートする同時実行ユーザー数を選択できます。

このツールでは、サービスに対するツールの認証に必要なトークンの有効期限が切れるまで、(レポートのキャッシュによる非現実的なほど優れたパフォーマンスを回避するために) 新しいフィルター値を使用して各レポートを継続的にレンダリングすることにより、容量に対する負荷が生成されます。

計画ツールの使用

このツールを実行するときは、容量に対する既存の負荷に注意し、使用率が最も高いときにロード テストを実行しないようにしてください。

ここでは、計画ツールを使用する方法の例をいくつか示します。

  • 容量管理者は、容量で特定の期間内に処理できるユーザー数について理解を深めることができます。
  • レポート作成者は、Power BI Desktop のパフォーマンス アナライザーで測定したユーザーの負荷の結果を理解できます。
  • ブラウザーにリアルタイムでレンダリングされていることを確認できます。
  • SQL Server Profiler を使用すると、測定対象の容量の XMLA エンドポイントに接続して、実行されているクエリを確認できます。
  • ロード テストの結果は、Premium Capacity Metrics アプリの [データセット] ページに表示されます。 容量管理者は、このツールを使用して負荷を生成し、負荷がどのように表示されるかを確認できます。

テスト結果のレビュー

テストの実行後に、メトリック アプリでロード テストの結果を確認するには、次の手順に従います。 負荷がメトリックに表示されるまで、テストが負荷の生成を開始した時間から最大 15 分の遅延が発生します。

  1. Metrics アプリのランディングページの [データセット] タブを展開します。

  2. [今すぐ更新] をクリックして、オンデマンド更新を開始ます。 管理者が行う必要があります。

    Power BI Premium Capacity Metrics

Power BI 容量ツールの GitHub リポジトリ

Power BI 容量ツールの GitHub リポジトリは、容量計画ツールやその他の今後のツールとユーティリティをホストするために作成されました。

リポジトリはオープン ソースであり、ユーザーは投稿し、Power BI Premium と Embedded の容量に関連するツールを追加して、既存のものを改善することが推奨されます。

次の手順