Power BI hizmeti anlamsal modeller

Bu makalede Power BI anlam modellerinin teknik bir açıklaması sağlanmaktadır.

Anlamsal model türleri

Power BI anlam modelleri, raporlama ve görselleştirme için hazır bir veri kaynağını temsil eden bir kaynaktır. Power BI anlam modelleri oluşturmak için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

  • Power BI'da barındırılan mevcut bir veri modeline Bağlan.
  • Model içeren bir Power BI Desktop dosyasını karşıya yükleyin.
  • Bir veya daha fazla Excel tablosu ve/veya çalışma kitabı veri modeli içeren bir Excel çalışma kitabını karşıya yükleyin veya virgülle ayrılmış değerler (CSV) dosyasını karşıya yükleyin.
  • Anında iletme semantik modeli oluşturmak için Power BI hizmeti kullanın.
  • Akış veya karma akış semantik modeli oluşturmak için Power BI hizmeti kullanın.

Akış semantik modelleri dışında anlamsal modeller, Analysis Services'in olgun modelleme teknolojilerini kullanan veri modellerini temsil eder.

Not

Power BI belgelerinde bazen anlamsal model ve model terimleri birbirinin yerine kullanılır. Power BI hizmeti anlamsal model, geliştirme açısından bir modeli ifade eder. Belge bağlamında terimler aynı anlama gelir.

Dışta barındırılan modeller

İki tür dış barındırılan model vardır: SQL Server Analysis Services ve Azure Analysis Services.

SQL Server Analysis Services modeline bağlanmak için şirket içi veri ağ geçidini veya hizmet olarak sanal makine tarafından barındırılan bir altyapıya (IaaS) yüklemeniz gerekir. Azure Analysis Services için ağ geçidi gerekmez.

Genellikle kurumsal veri ambarının (EDW) bir parçasını oluşturan mevcut model yatırımları olduğunda Analysis Services'e bağlanmak genellikle mantıklıdır. Power BI, Analysis Services ile canlı bağlantı oluşturabilir ve Power BI rapor kullanıcısının kimliğini kullanarak veri izinlerini zorunlu kılabilir.

SQL Server Analysis Services hem çok boyutlu modelleri hem de küpleri ve tablosal modelleri destekler. Aşağıdaki görüntüde gösterildiği gibi, canlı bağlantı anlam modeli sorguları dışta barındırılan modellere geçirir.

Canlı bağlantı semantik modelinin sorguları dışta barındırılan bir modele nasıl geçirdiğini gösteren diyagram.

Power BI Desktop tarafından geliştirilen modeller

Model geliştirmek için Power BI geliştirme için bir istemci uygulaması olan Power BI Desktop'ı kullanabilirsiniz. Power BI Desktop modeli, analysis services tablolu modelidir.

Power BI Desktop'ı kullanarak üç farklı model türü veya modu geliştirebilirsiniz: İçeri Aktarma, DirectQuery ve Bileşik. Veri akışlarından verileri içeri aktarıp dış veri kaynaklarıyla tümleştirerek modeller geliştirebilirsiniz. Mod, verilerin modele içeri aktarılıp aktarılmadığına veya veri kaynağında kalıp kalmadığına bağlıdır. Modlar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Power BI hizmeti anlam modeli modları.

Anlamsal model sahipliği

Ağ geçidi ve bulut bağlantılarını kullanarak anlamsal modellerle çalışırken anlamsal modelde değişiklik yapabilme olanağınız, semantik modelin sahipliğine bağlıdır. Sahip değilseniz, semantik model sahibi olmadığınız için semantik model bilgilerinin bölümünü salt okunur modda görüntülediğinize dair bir uyarı görüntülenir. Değişiklik yapmak için, değişiklik yapmak için anlam modeli sahibine başvurmanız veya semantik modelin sahipliğini devralmanız gerekir.

Satır düzeyi güvenlik

Dışta barındırılan modeller ve Power BI masaüstü modelleri, belirli kullanıcıların alabildiği verileri sınırlamak için satır düzeyi güvenlik (RLS) uygulayabilir. Örneğin, bir Satış Temsilcisi güvenlik grubuna atanan kullanıcılar yalnızca atandıkları satış bölgeleri için rapor verilerini görüntüleyebilir. RLS rolleri dinamik veya statiktir. Dinamik roller rapor kullanıcısına göre filtrelenirken, statik roller role atanan tüm kullanıcılar için aynı filtreleri uygular. Daha fazla bilgi için bkz. Power BI ile satır düzeyi güvenlik (RLS).

Excel çalışma kitabı modelleri

Excel çalışma kitaplarını veya CSV dosyalarını temel alan anlamsal modeller oluşturmak otomatik olarak bir model oluşturur. İçeri aktarılan Excel tabloları ve CSV verileri model tabloları oluştururken, Excel çalışma kitabı verileri power BI modeli oluşturmak için değişir. Her durumda, dosya verileri bir modele aktarılır.

Özet

Özet olarak:

  • Modelleri temsil eden Power BI anlam modelleri Power BI hizmeti veya Analysis Services tarafından dışarıdan barındırılır.
  • Anlam modelleri içeri aktarılan verileri depolayabilir veya temel alınan veri kaynaklarına doğrudan sorgu istekleri gönderebilir veya her ikisini de yapabilir.

Dikkat edilmesi gereken noktalar

Aşağıdaki önemli bilgiler ve dikkat edilmesi gerekenler, modelleri temsil eden Power BI anlam modelleri için geçerlidir:

  • SQL Server Analysis Services tarafından barındırılan modellerde canlı bağlantı sorguları yapmak için bir ağ geçidi gerekir.
  • Verileri içeri aktaran Power BI tarafından barındırılan modelleri sorgulamak için bunları belleğe tam olarak yüklemeniz gerekir.
  • İçeri Aktarma kullanan Power BI'da barındırılan modellerin verileri güncel tutmak için yenilenmesi gerekir ve kaynak verilere doğrudan İnternet üzerinden erişilemediğinde ağ geçitlerini kullanması gerekir.
  • Power BI tarafından barındırılan İçeri Aktarma modelleri bir zamanlamaya göre yenilenebilir veya kullanıcı Power BI hizmeti isteğe bağlı yenilemeyi tetikleyebilir.
  • DirectQuery modunu kullanan Power BI tarafından barındırılan modeller, kaynak verilere bağlantı gerektirir. Power BI, geçerli verileri almak için kaynak verilere sorgular verir. Kaynak verilere doğrudan İnternet üzerinden erişilemediklerinde bu mod ağ geçitlerini kullanmalıdır.
  • Modeller, belirli kullanıcılara veri erişimini filtrelemek için RLS kurallarını zorunlu kılabilir.
  • Semantik model sahibi kuruluştan ayrıldığında sahipliği devralmak için semantik modelleri - Take Over In Group API'sini kullanabilirsiniz.

Power BI anlam modellerini başarıyla dağıtmak ve yönetmek için aşağıdaki faktörleri anlamanız gerekir:

  • Model, veri hazırlama sorguları, ilişkileri ve hesaplamaları dahil olmak üzere kendi tasarımını oluşturur.
  • Power BI kapasite kaynaklarını önemli ölçüde etkileyebilecek aşağıdaki yapılandırmalar:
    • Modellerin barındırıldığı yer
    • Depolama modu
    • Ağ geçitleri üzerindeki tüm bağımlılıklar
    • İçeri aktarılan verilerin boyutu
    • Model yenileme türü ve sıklığı