Power BI Embedded 콘텐츠에서 행 수준 보안 사용Use row-level security with Power BI embedded content

행 수준 보안(RLS)를 사용하여 대시보드, 타일, 보고서 및 데이터 집합 내 데이터에 대한 사용자 액세스를 제한할 수 있습니다.Row level security (RLS) can be used to restrict user access to data within dashboards, tiles, reports, and datasets. 여러 사용자가 다른 데이터를 보면서 동일한 아티팩트를 작업할 수 있습니다.Multiple, different users can work with those same artifacts all while seeing different data. RLS 포함이 지원됩니다.Embedding supports RLS.

일반적으로 ISV 시나리오인 Power BI 비사용자(앱 소유 데이터)에 포함되는 경우 이 문서를 참조하세요.If you're embedding for non-Power BI users (app owns data), which is typically an ISV scenario, then this article is for you! 사용자 및 역할을 설명하기 위해 포함된 토큰을 구성해야 합니다.You will need to configure the embed token to account for the user and role. 이 작업을 수행하는 방법을 알아보려면 계속 읽어주세요.Read on to learn how to do this.

조직 내에서 Power BI 사용자(사용자 소유 데이터)에 포함되는 경우 RLS는 Power BI 서비스 내에서와 마찬가지로 직접 작동합니다.If you are embedding to Power BI users (user owns data), within your organization, RLS works the same as it does within the Power BI service directly. 응용 프로그램에서 추가로 수행해야 하는 작업은 없습니다.There is nothing more you need to do in your application. 자세한 내용은 Power BI에서 RLS(행 수준 보안)을 참조하세요.For more information see, Row-Level security (RLS) with Power BI.

행 수준 보안과 관련된 항목입니다.

RLS를 활용하려면 세 가지 주요 개념인 사용자, 역할 및 규칙을 이해해야 합니다.To take advantage of RLS, it’s important you understand three main concepts; Users, Roles, and Rules. 각각에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.Let’s take a closer look at each:

사용자 – 아티팩트(대시보드, 타일, 보고서 또는 데이터 집합)를 보는 최종 사용자입니다.Users – End-users viewing the artifact (dashboard, tile, report, or dataset). 사용자는 Power BI Embedded에서 포함된 토큰에 있는 사용자 이름 속성에 의해 식별됩니다.In Power BI Embedded, users are identified by the username property in an embed token.

역할 - 사용자 역할에 속합니다.Roles – Users belong to roles. 역할은 규칙에 대한 컨테이너로써 판매 관리자 또는 영업 담당자와 같은 이름을 지정할 수 있습니다. Power BI Desktop 내에서 역할을 만듭니다.A role is a container for rules and can be named something like Sales Manager or Sales Rep. You create roles within Power BI Desktop. 자세한 내용은 Power BI Desktop에서 RLS(행 수준 보안)을 참조하세요.For more information, see Row-level security (RLS) with Power BI Desktop.

규칙 – 역할에는 규칙이 있고 이러한 규칙은 데이터에 적용되는 실제 필터입니다.Rules – Roles have rules, and those rules are the actual filters that are going to be applied to the data. “국가 = 미국”처럼 간단하거나 훨씬 동적입니다.This could be as simple as “Country = USA” or something much more dynamic. 이 문서의 나머지 부분에서는 RLS를 작성하고 포함된 응용 프로그램 내에서 사용하는 예제를 제공합니다.For the rest of this article, we’ll provide an example of authoring RLS, and then consuming that within an embedded application. 예제에서는 소매점 분석 샘플 PBIX 파일을 사용합니다.Our example uses the Retail Analysis Sample PBIX file.

보고서 예제

Power BI Desktop에서 규칙 추가Adding roles with Power BI Desktop

소매점 분석 샘플에서는 소매 체인에 있는 모든 상점의 판매량을 보여줍니다.Our Retail Analysis sample shows sales for all the stores in a retail chain. RLS를 사용하지 않으면 어떤 구역 관리자가 로그인하고 보고서를 보는지에 상관 없이 동일한 데이터를 볼 수 있습니다.Without RLS, no matter which district manager signs in and views the report, they’ll see the same data. 경영 관리는 각 구역 관리자가 관리하는 매장에 대한 영업을 확인하는 것입니다. 이를 수행하기 위해 RLS를 사용할 수 있습니다.Senior management has determined each district manager should only see the sales for the stores they manage, and to do this, we can use RLS.

RLS는 Power BI Desktop에서 작성됩니다.RLS is authored in Power BI Desktop. 데이터 집합 및 보고서를 열 때 스키마를 보려면 다이어그램 뷰로 전환할 수 있습니다.When the dataset and report are opened, we can switch to diagram view to see the schema:

Power BI Desktop 내에서 다이어그램 보기

이 스키마에서 기억해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습입니다.Here are a few things to notice with this schema:

  • 총 판매액과 같은 모든 측정값 영업 팩트 테이블에 저장됩니다.All measures, like Total Sales, are stored in the Sales fact table.

  • 관련 추가 차원 테이블에는 항목, 시간, 저장소구역이라는 네 가지 항목이 있습니다.There are four additional related dimension tables: Item, Time, Store, and District.

  • 관계선의 화살표는 필터가 테이블 간에 이동할 수 있는 방식을 나타냅니다.The arrows on the relationship lines indicate which way filters can flow from one table to another. 예를 들어, 필터가 시간[날짜] 에 배치되면 현재 스키마에서는 영업 테이블에 있는 값만을 필터링합니다.For example, if a filter is placed on Time[Date], in the current schema it would only filter down values in the Sales table. 관계선에 있는 모든 화살표가 다른 방향이 아닌 판매 테이블을 가리키기 때문에 다른 테이블은 이 필터의 영향을 받지 않습니다.No other tables would be affected by this filter since all the arrows on the relationship lines point to the sales table and not away.

  • 구역 테이블은 각 지역에 있는 관리자를 나타냅니다.The District table indicates who the manager is for each district:

    구역 테이블 내의 행

이 스키마에 따라 구역 테이블의 구역 관리자 열에 필터를 적용하는 경우 및 해당 필터가 보고서를 보는 사용자와 일치하는 경우 해당 필터는 저장소영업 테이블을 필터링하여 해당 지역 관리자에게만 데이터를 표시합니다.Based on this schema, if we apply a filter to the District Manager column in the District table, and if that filter matches the user viewing the report, that filter will also filter down the Store and Sales tables to only show data for that district manager.

방법은 다음과 같습니다.Here's how:

  1. 모델링 탭에서 역할 관리를 선택합니다.On the Modeling tab, select Manage Roles.

    Power BI Desktop 내의 모델링 탭

  2. 관리자라는 새 역할을 만듭니다.Create a new role called Manager.

    새 역할 만들기

  3. 구역 테이블에서 다음과 같은 DAX 식을 입력합니다. [구역 관리자] = USERNAME()In the District table, enter the following DAX expression: [District Manager] = USERNAME().

    RLS 규칙의 DAX 문

  4. 규칙이 작동하는지 확인하려면 모델링 탭에서 역할로 보기를 선택하고 방금 만든 관리자 역할과 함께 다른 사용자를 선택합니다.To make sure the rules are working, on the Modeling tab, select View as Roles, and then select both the Manager role you just created, along with Other users. AndrewMa를 사용자로 입력합니다.Enter AndrewMa for the user.

    역할 대화 상자로 보기

    이제 보고서는 AndrewMa로 로그인한 경우처럼 데이터를 표시합니다.The reports will now show data as if you were signed in as AndrewMa.

필터링을 적용하면 여기에서 수행한 방식으로 구역, 저장소영엽 테이블에서 모든 레코드를 필터링합니다.Applying the filter, the way we did here, will filter down all records in the District, Store, and Sales tables. 그러나 영엽시간 간의 관계에 대한 필터 방향을 인해 영엽항목항목시간 테이블이 필터링되지 않습니다.However, because of the filter direction on the relationships between Sales and Time, Sales and Item, and Item and Time tables will not be filtered down. 양방향 교차 필터링에 대한 자세한 내용은 SQL Server Analysis Services 2016 및 Power BI Desktop에서 양방향 교차 필터링 백서를 다운로드합니다.To learn more about bidirectional cross-filtering, download the Bidirectional cross-filtering in SQL Server Analysis Services 2016 and Power BI Desktop whitepaper.

포함된 토큰에 사용자 및 역할 적용Applying user and role to an embed token

이제 Power BI Desktop 역할을 구성했으므로 역할을 활용하기 위해 응용 프로그램에 필요한 몇 가지 작업이 있습니다.Now that you have your Power BI Desktop roles configured, there is some work needed in your application to take advantage of the roles.

사용자가 응용 프로그램에 의해 인증되고 권한을 부여 받고 포함된 토큰을 사용하여 특정 Power BI Embedded 보고서에 대한 사용자 액세스 권한을 부여합니다.Users are authenticated and authorized by your application and embed tokens are used to grant that user access to a specific Power BI Embedded report. Power BI Embedded에는 사용자에 대한 특정 정보가 없습니다.Power BI Embedded doesn’t have any specific information on who your user is. RLS가 작동하려면 ID 양식에서 포함된 토큰의 일부로 몇 가지 추가 컨텍스트를 통과해야 합니다.For RLS to work, you’ll need to pass some additional context as part of your embed token in the form of identities. 포함 토큰 API 방식으로 이 작업을 수행합니다.This is done by way Embed Token API.

API는 관련 데이터 집합이 표시된 ID 목록을 수락합니다.The API accepts a list of identities with indication of the relevant datasets. RLS를 실행하려면 ID의 일부로 다음을 전달해야 합니다.For RLS to work, you will need to pass the following as part of the identity.

  • 사용자 이름(필수) – RLS 규칙을 적용할 때 사용자를 식별하는 데 사용할 수 있는 문자열입니다.username (mandatory) – This is a string that can be used to help identify the user when applying RLS rules. 단일 사용자만 나열할 수 있습니다.Only a single user can be listed.
  • 역할(필수) – 행 수준 보안 규칙을 적용할 때 선택하는 역할을 포함하는 문자열입니다.roles (mandatory) – A string containing the roles to select when applying Row Level Security rules. 둘 이상의 역할을 전달하는 경우 문자열 배열로 전달되어야 합니다.If passing more than one role, they should be passed as a string array.
  • 데이터 집합(필수) - 포함하는 아티팩트에 적용할 수 있는 데이터 집합입니다.dataset (mandatory) – The dataset that is applicable for the artifact you are embedding.

PowerBIClient.Reports에서 GenerateTokenInGroup 메서드를 사용하여 포함된 토큰을 만들 수 있습니다.You can create the embed token by using the GenerateTokenInGroup method on PowerBIClient.Reports.

예를 들어 PowerBIEmbedded_AppOwnsData 샘플을 변경할 수 있습니다.For example, you could change the PowerBIEmbedded_AppOwnsData sample. Home\HomeController.cs 줄 76 및 77은 다음에서 업데이트할 수 없습니다.Home\HomeController.cs line 76 and 77 could be updated from:

// Generate Embed Token.
var generateTokenRequestParameters = new GenerateTokenRequest(accessLevel: "view");

var tokenResponse = await client.Reports.GenerateTokenInGroupAsync(GroupId, report.Id, generateTokenRequestParameters);

받는 사람to

var generateTokenRequestParameters = new GenerateTokenRequest("View", null, identities: new List<EffectiveIdentity> { new EffectiveIdentity(username: "username", roles: new List<string> { "roleA", "roleB" }, datasets: new List<string> { "datasetId" }) });

var tokenResponse = await client.Reports.GenerateTokenInGroupAsync("groupId", "reportId", generateTokenRequestParameters);

이제 REST API를 호출하는 경우 업데이트된 API는 identities라는 추가 JSON 배열을 수용하고 다음과 같은 사용자 이름, 문자열 역할 목록 및 문자열 데이터 집합 목록을 포함합니다.If you are calling the REST API, the updated API now accepts an additional JSON array, named identities, containing a user name, list of string roles and list of string datasets, e.g.:

{
    "accessLevel": "View",
    "identities": [
        {
            "username": "EffectiveIdentity",
            "roles": [ "Role1", "Role2" ],
            "datasets": [ "fe0a1aeb-f6a4-4b27-a2d3-b5df3bb28bdc" ]
        }
    ]
}

이제 모든 작업을 함께 수행하여 사용자가 이 아티팩트를 보기 위해 응용 프로그램에 로그인할 경우 행 수준 보안에 정의된 대로 보도록 허용된 데이터만을 볼 수 있습니다.Now, with all the pieces together, when someone logs into your application to view this artifact, they’ll only be able to see the data that they are allowed to see, as defined by our row-level security.

Analysis Services 라이브 연결 사용Working with Analysis Services live connections

행 수준 보안은 온-프레미스 서버에 대해 Analysis Services 라이브 연결에서 사용할 수 있습니다.Row-level security can be used with Analysis Services live connections for on-premises servers. 이러한 종류의 연결을 사용하는 경우 이해해야 하는 몇 가지 특정 개념이 있습니다.There are a few specific concepts that you should understand when using this type of connection.

사용자 이름 속성에 제공되는 유효한 ID는 Analysis Services 서버에 대한 사용 권한이 있는 Windows 사용자여야 합니다.The effective identity that is provided for the username property must be a Windows user with permissions on the Analysis Services server.

온-프레미스 데이터 게이트웨이 구성On-premises data gateway configuration

온-프레미스 데이터 게이트웨이는 Analysis Services 라이브 연결을 사용할 경우에 사용됩니다.An On-premises data gateway is used when working with Analysis Services live connections. 나열된 ID를 사용하여 embed 토큰을 생성할 경우 마스터 계정은 게이트웨이의 관리자로 나열되어야 합니다.When generating an embed token, with an identity listed, the master account needs to be listed as an admin of the gateway. 마스터 계정이 나열되지 않으면 행 수준 보안은 데이터에 적용된 속성이 아닙니다.If the master account is not listed, the row-level security will not be applied property to the data. 게이트웨이 관리자 이외의 역할을 제공할 수 있지만 유효한 ID에 대한 고유한 사용자 이름을 지정해야 합니다.A non-admin of the gateway can provide roles, but must specify its own username for the effective identity.

역할 사용Use of roles

역할은 embed 토큰에서 ID로 제공될 수 있습니다.Roles can be provded with the identity in an embed token. 역할이 제공되지 않는 경우 관련 역할을 해결하려면 제공된 사용자 이름을 사용합니다.If no role is provided, the username that was provided will be used to resolve the associated roles.

CustomData 기능 사용Using the CustomData feature

CustomData 기능을 사용하면 CustomData 연결 문자열 속성을 사용하는 일반 텍스트(문자열)를 전달하여 값을 AS에서 사용할 수 있습니다(CUSTOMDATA() 함수를 통해).The CustomData feature allows passing free text (string) using the CustomData connection string property, a value to be used by AS (via the CUSTOMDATA() function). 데이터 소비를 사용자 지정하는 대체 방법으로 이 기능을 사용할 수 있습니다.You can use this as an alternative way to customize data consumption. 역할 DAX 쿼리 내에서 사용할 수 있고 측정값 DAX 쿼리에서 역할 없이 사용할 수 있습니다.You can use it inside the role DAX query, and you can use it without any role in a measure DAX query. CustomData 기능은 대시보드, 보고서 및 타일과 같은 아티팩트에서 토큰 생성 기능의 일부입니다.CustomData feature is part of our token generation functionality for the following artifacts: dashboard, report, and tile. 대시보드에는 여러 CustomData ID가 있을 수 있습니다(타일/모델 당 하나씩).Dashboards can have multiple CustomData identities (one per tile/model).

참고

CustomData 기능은 Azure Analysis Services에 상주하는 모델에 대해서만 작동하고 라이브 모드에서만 작동합니다.The CustomData feature will only work for models that reside in Azure Analysis Services, and it only works in live mode. 사용자 및 역할과 달리 .pbix 파일 내에 사용자 지정 데이터 기능을 설정할 수 없습니다.Unlike users and roles, the custom data feature can't be set inside a .pbix file. 사용자 지정 데이터 기능을 사용하여 토큰을 생성하는 경우 사용자 이름이 있어야 합니다.When generating a token with the custom data feature you must a have user name.

CustomData SDK 추가CustomData SDK Additions

CustomData 문자열 속성은 토큰 생성 시나리오에서 효과적인 ID에 추가되었습니다.CustomData string property was added to our effective identity in the token generation scenario.

    [JsonProperty(PropertyName = "customData")]
    public string CustomData { get; set; }

해당 ID는 다음과 같은 호출을 사용하는 사용자 지정 데이터로 만들 수 있습니다.The identity can be created with custom data using the following call:

    public EffectiveIdentity(string username, IList<string> datasets, IList<string> roles = null, string customData = null);

CustomData SDK 사용CustomData SDK Usage

REST API를 호출하는 경우 각 ID 내에 사용자 지정 데이터를 추가할 수 있습니다. 예:If you are calling the REST API, you can add custom data inside each identity, e.g.:

{
    "accessLevel": "View",
    "identities": [
        {
            "username": "EffectiveIdentity",
            "roles": [ "Role1", "Role2" ],
            "customData": "MyCustomData",
            "datasets": [ "fe0a1aeb-f6a4-4b27-a2d3-b5df3bb28bdc" ]
        }
    ]
}

고려 사항 및 제한 사항Considerations and limitations

  • Power BI 서비스 내에서 역할에 사용자를 할당하면 포함된 토큰을 사용하는 경우 RLS에 영향을 주지 않습니다.Assignment of users to roles within the Power BI service does not affect RLS when using an embed token.
  • Power BI 서비스는 편집 권한이 있는 사용자 또는 멤버에게 RLS 설정을 적용하지 않는 반면 포함된 토큰을 사용하여 ID를 제공할 경우 데이터에 적용합니다.While the Power BI service will not apply RLS setting to admins or members with edit permissions, when you supply an identity with an embed token, it will be applied to the data.
  • 온-프레미스 서버에 대해 Analysis Services 라이브 연결이 지원됩니다.Analysis Services live connections are supported for on-premises servers.
  • Azure Analysis Services 라이브 연결은 역할별 필터링을 지원하지만 사용자 이름에 따른 동적 필터링은 지원하지 않습니다.Azure Analysis Services live connections support filtering by roles, but not dynamic by username. CustomData를 사용하여 동적 필터링을 수행할 수 있습니다.Dynamic filtering can be done using CustomData.
  • 기본 데이터 집합에서 RLS가 필요하지 않은 경우 GenerateToken 요청은 유효 ID를 포함하지 않아야 합니다.If the underlying dataset doesn’t require RLS, the GenerateToken request must not contain an effective identity.
  • 기본 데이터 집합이 클라우드 모델(캐시된 모델 또는 DirectQuery)이면 유효 ID는 하나 이상의 역할을 포함해야 합니다. 그러지 않으면 역할 할당이 이루어지지 않습니다.If the underlying dataset is a cloud model (cached model or DirectQuery), the effective identity must include at least one role, otherwise role assignment will not occur.
  • ID 목록은 대시보드 포함을 위한 여러 ID 토큰을 구현합니다.A list of identities enables multiple identity tokens for dashboard embedding. 다른 모든 아티팩트는 목록에 단일 ID가 포함됩니다.For all others artifacts, the list contains a single identity.

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