Modelos semánticos grandes en Power BI Premium

Los modelos semánticos de Power BI pueden almacenar datos en una memoria caché en memoria muy comprimida para optimizar el rendimiento de las consultas, a fin de permitir una rápida interactividad del usuario. Gracias a las capacidades Premium, se pueden habilitar modelos semánticos grandes que superen el límite predeterminado por medio de la opción Formato de almacenamiento de modelos semánticos de gran tamaño. Si esta opción está habilitada, el tamaño de los modelos semánticos estará limitado por el tamaño de la capacidad Premium o por el tamaño máximo establecido por el administrador.

Los modelos semánticos grandes se pueden habilitar para todas las SKU P de la versión Premium, las SKU A de la versión Embedded y con Premium por usuario (PPU). El límite de tamaño de los modelos semánticos grandes en Premium es comparable al de Azure Analysis Services en cuanto a la limitación del tamaño del modelo de datos.

Aunque es necesario que los modelos semánticos tengan más de 10 GB, habilitar la opción Formato de almacenamiento de modelos semánticos de gran tamaño tiene otros beneficios. Si tiene previsto usar herramientas basadas en puntos de conexión XMLA para realizar operaciones de escritura en el modelo semántico, procure habilitar esta opción, incluso en el caso de aquellos modelos semánticos que no se caractericen necesariamente por ser un conjunto de datos grande. Si se habilita, el formato de almacenamiento de modelos semánticos grandes puede mejorar el rendimiento de las operaciones de escritura de XMLA.

Los modelos semánticos grandes en el servicio no afectan al tamaño de carga de modelos de Power BI Desktop, que sigue estando restringido a 10 GB. En su lugar, los modelos semánticos pueden superar dicho límite en el servicio al actualizarse.

Habilitación de modelos semánticos de gran tamaño

Con estos pasos se explica cómo habilitar modelos semánticos grandes para un modelo nuevo publicado en el servicio. En el caso de los modelos semánticos existentes, solo es necesario el paso 3.

1. Cree un modelo en Power BI Desktop. Si el modelo semántico va a ir creciendo y consumiendo más memoria progresivamente, asegúrese de configurar la opción Actualización incremental.

2. Publique el modelo como modelo semántico en el servicio.

3. En servicio > modelos semánticos >Configuración, expanda Formato de almacenamiento de modelos semánticos grandes, haga clic en el control deslizante para establecerlo en Activo y, después, haga clic en Aplicar.

   

4. Invoque una actualización para cargar los datos históricos basada en la directiva de actualización incremental. La primera actualización podría tardar bastante tiempo en cargar el historial. Las actualizaciones posteriores deberían ser más rápidas, dependiendo de cómo sea su directiva de actualización incremental.

Establecer el formato de almacenamiento predeterminado

En las regiones admitidas, todos los modelos semánticos nuevos que se creen en un área de trabajo asignada a una capacidad Premium pueden tener habilitado el formato de almacenamiento de modelos semánticos grandes de forma predeterminada. Si la región no admite modelos semánticos grandes, la opción de formato de almacenamiento de modelos semánticos grandes que se describe a continuación estará deshabilitada. Puede ver qué regiones se admiten en la sección de disponibilidad por regiones.

1. En el área de trabajo, haga clic en Configuración>Premium.

2. En Formato de almacenamiento predeterminado, seleccione Formato de almacenamiento de modelos semánticos grandes y, después, haga clic en Guardar.

   

Habilitar con PowerShell

El formato de almacenamiento de los modelos semánticos grandes también se puede habilitar con PowerShell. Debe tener privilegios de administrador de áreas de trabajo y de la capacidad para ejecutar los cmdlets de PowerShell.

1. Busque el identificador de modelo semántico (GUID). En la pestaña Modelos semánticos del área de trabajo, en la configuración del modelo semántico, puede ver el identificador en la dirección URL.

   

2. En un símbolo del sistema de administrador de PowerShell, instale el módulo MicrosoftPowerBIMgmt.

   Install-Module -Name MicrosoftPowerBIMgmt
   

3. Ejecute los siguientes cmdlets para iniciar sesión y comprobar el modo de almacenamiento del modelo semántico.

   Login-PowerBIServiceAccount
   
   (Get-PowerBIDataset -Scope Organization -Id <Semantic model ID> -Include actualStorage).ActualStorage
   

   La respuesta será la siguiente. El modo de almacenamiento es ABF (archivo de copia de seguridad de Analysis Services), que es el valor predeterminado.

   Id                   StorageMode
   
   --                   -----------
   
   <Semantic model ID>         Abf
   

4. Ejecute los siguientes cmdlets para establecer el modo de almacenamiento. La conversión a Azure Files Premium puede tardar unos segundos.

   Set-PowerBIDataset -Id <Semantic model ID> -TargetStorageMode PremiumFiles
   
   (Get-PowerBIDataset -Scope Organization -Id <Semantic model ID> -Include actualStorage).ActualStorage
   

   La respuesta será la siguiente. El modo de almacenamiento ahora está establecido en Azure Files Premium.

   Id                   StorageMode
   
   --                   -----------
   
   <Semantic model ID>         PremiumFiles
   

Puede comprobar el estado de las conversiones del modelo semántico hacia y desde Azure Files Premium con el cmdlet Get-PowerBIWorkspaceMigrationStatus.

Expulsión del modelo semántico

La expulsión del modelo semántico es una característica Premium que permite que la suma de tamaños de modelos semánticos sea significativamente mayor que la memoria disponible para el tamaño de SKU de la capacidad adquirido. Un único modelo semántico todavía está restringido a los límites de memoria de la SKU. Power BI usa la administración dinámica de la memoria para expulsar los modelos semánticos inactivos de la memoria. Los modelos semánticos se expulsan para que Power BI pueda cargar otros modelos semánticos para abordar las consultas de usuario.

Carga a petición

La carga a petición está habilitada de forma predeterminada para los modelos semánticos grandes y puede proporcionar un tiempo de carga considerablemente mejorado de modelos semánticos expulsados. Con la carga a petición, obtendrá las siguientes ventajas durante las consultas y actualizaciones posteriores:

• Las páginas de datos relevantes se cargan a petición (paginadas en la memoria).

• Los modelos semánticos expulsados están disponibles rápidamente para las consultas.

La carga a petición muestra información adicional de vista de administración dinámica (DMV) que se puede usar para identificar patrones de uso y comprender el estado de los modelos. Por ejemplo, puede comprobar las estadísticas Temperatura y Último acceso para cada columna del modelo semántico mediante la ejecución de la siguiente consulta de DMV desde SQL Server Management Studio (SSMS):

Select * from SYSTEMRESTRICTSCHEMA ($System.DISCOVER_STORAGE_TABLE_COLUMN_SEGMENTS, [DATABASE_NAME] = '<Semantic model Name>')

Comprobación del tamaño del modelo semántico

Después de cargar los datos históricos, puede usar SSMS a través del punto de conexión de XMLA para comprobar el tamaño estimado del modelo semántico en la ventana de propiedades del modelo.

Para comprobar el tamaño del modelo semántico, también puede ejecutar las siguientes consultas DMV desde SSMS. Sume las columnas DICTIONARY_SIZE y USED_SIZE de la salida para ver el tamaño del modelo semántico en bytes.

SELECT * FROM SYSTEMRESTRICTSCHEMA
($System.DISCOVER_STORAGE_TABLE_COLUMNS,
 [DATABASE_NAME] = '<Semantic model Name>') //Sum DICTIONARY_SIZE (bytes)

SELECT * FROM SYSTEMRESTRICTSCHEMA
($System.DISCOVER_STORAGE_TABLE_COLUMN_SEGMENTS,
 [DATABASE_NAME] = '<Semantic model Name>') //Sum USED_SIZE (bytes)

Tamaño de segmento predeterminado

Para los modelos semánticos que usan el formato de almacenamiento de modelos semánticos grandes, Power BI establece automáticamente el tamaño de segmento predeterminado en 8 millones de filas para encontrar el equilibrio correcto entre los requisitos de memoria y el rendimiento de las consultas para tablas grandes. Es el mismo tamaño de segmento que en Azure Analysis Services. Mantener los tamaños de segmento alineados ayuda a garantizar características de rendimiento comparables al migrar un modelo de datos grande de Azure Analysis Services a Power BI.

Consideraciones y limitaciones

Tenga en cuenta las siguientes restricciones cuando use modelos semánticos grandes:

• Regiones admitidas: los modelos semánticos grandes se pueden usar en todas las regiones de Azure que admitan Azure Premium Files Storage. Revise la tabla en disponibilidad por regiones para ver una lista de todas las regiones admitidas.

• Establecer el tamaño máximo del modelo semántico: los administradores pueden establecer el tamaño máximo del modelo semántico. Para más información, consulte Memoria máxima en Conjuntos de datos.

• Actualización de modelos semánticos grandes: los modelos semánticos cuyo tamaño se aproxima a la mitad del tamaño de la capacidad (por ejemplo, un modelo semántico de 12 GB en un tamaño de capacidad de 25 GB) pueden superar la memoria disponible durante las actualizaciones. Con la API de REST de actualización mejorada o el punto de conexión XMLA, puede realizar actualizaciones de datos específicas para que la memoria necesaria para la actualización se pueda minimizar para ajustarse al tamaño de la capacidad.

• Modelos semánticos de inserción: los modelos semánticos de inserción no admiten el formato de almacenamiento de modelos semánticos de gran tamaño.

• Pro no es compatible: los modelos semánticos grandes no se admiten en áreas de trabajo Pro. Si un área de trabajo se migra de Premium a Pro, los modelos semánticos con la configuración de formato de almacenamiento de modelos semánticos grandes no se cargarán.

• No puede usar las API de REST para cambiar la configuración de un área de trabajo para permitir que los nuevos modelos semánticos usen el formato de almacenamiento de modelos semánticos grandes de forma predeterminada.

Disponibilidad regional

Los modelos semánticos grandes de Power BI solo están disponibles en las regiones de Azure que admiten Azure Premium Files Storage.

En la lista siguiente se indican las regiones en las que están disponibles los modelos semánticos grandes en Power BI. Las regiones que no están en la lista siguiente no se admiten para los modelos grandes.

Contenido relacionado

Los vínculos siguientes proporcionan información que puede ser útil para trabajar con modelos grandes: