Modelos semânticos grandes no Power BI Premium

Os modelos semânticos do Power BI podem armazenar dados em um cache de memória altamente compactado para proporcionar um desempenho de consulta otimizado, permitindo uma interatividade mais rápida com o usuário. Com as capacidades Premium, os modelos semânticos grandes além do limite padrão podem ser habilitados com a configuração de formato de armazenamento de modelo semântico grande. Quando estiver habilitado, o tamanho do modelo semântico será limitado pelo tamanho da capacidade Premium ou pelo tamanho máximo definido pelo administrador.

Os modelos semânticos grandes podem ser habilitados para todos os SKUs Premium P e Embedded A e com o PPU (Premium por usuário). O limite de tamanho de modelos semânticos grandes no Premium é comparável ao Azure Analysis Services em termos de limitações de tamanho de modelo de dados.

Embora seja necessário para que os modelos semânticos cresçam além de 10 GB, habilitar a configuração de formato de armazenamento de modelo semântico grande tem outros benefícios. Se você estiver planejando usar as ferramentas baseadas no ponto de extremidade XMLA para as operações de gravação de modelos semânticos, verifique se a configuração está habilitada, mesmo para os modelos semânticos que você não caracteriza necessariamente como um modelo semântico grande. Quando habilitado, o formato de armazenamento de modelo semântico grande pode melhorar o desempenho das operações de gravação do XMLA.

Os modelos semânticos grandes no serviço não afetam o tamanho de upload do modelo do Power BI Desktop, que ainda está limitado a 10 GB. Em vez disso, os modelos semânticos podem crescer além desse limite no serviço na atualização.

Habilitar modelos semânticos grandes

As etapas aqui descrevem como habilitar modelos semânticos grandes em um novo modelo publicado no serviço. Para os modelos semânticos existentes, somente a etapa 3 é necessária.

1. Crie um modelo no Power BI Desktop. Se o seu modelo semântico for maior e consumir mais memória progressivamente, configure a Atualização incremental.

2. Publique o modelo como um modelo semântico no serviço.

3. No serviço > modelo semântico >Configurações, expanda o Formato de armazenamento de modelo semântico grande, defina o controle deslizante como Ativado e selecione Aplicar.

   

4. Invoque uma atualização para carregar dados históricos com base na política de atualização incremental. A primeira atualização pode demorar um pouco para carregar o histórico. As atualizações subsequentes devem ser mais rápidas, dependendo da política de atualização incremental.

Definir o formato de armazenamento padrão

Nas regiões com suporte. todos os modelos semânticos criados em um workspace atribuído à capacidade Premium podem ter o formato de armazenamento de modelo semântico grande habilitado por padrão. Se a região não oferecer suporte a modelos semânticos grandes, a opção de formato de armazenamento de modelo semântico grande descrita abaixo será desabilitada. Você pode ver quais regiões têm suporte na seção disponibilidade da região.

1. No workspace, selecione Configurações>Premium.

2. Em Formato de armazenamento padrão, selecione Formato de armazenamento de modelo semântico grande e escolha Salvar.

   

Habilitar com o PowerShell

Você também pode habilitar o formato de armazenamento de modelo semântico grande usando o PowerShell. Você deve ter privilégios de administrador de workspace e administrador de capacidade para executar os cmdlets do PowerShell.

1. Localize a ID do modelo semântico (GUID). Na guia Modelos Semânticos do workspace, nas configurações de modelo semântico, você pode ver a ID na URL.

   

2. Em um prompt de administrador do PowerShell, instale o módulo MicrosoftPowerBIMgmt.

   Install-Module -Name MicrosoftPowerBIMgmt
   

3. Execute os cmdlets a seguir para entrar e verificar o modo de armazenamento do modelo semântico.

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

   A resposta deve ser a seguinte. O modo de armazenamento é ABF (arquivo de backup do Analysis Services), que é o padrão.

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

4. Execute os cmdlets a seguir para definir o modo de armazenamento. Pode levar alguns segundos para converter em Arquivos Premium.

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

   A resposta deve ser a seguinte. O modo de armazenamento agora está definido como Arquivos Premium.

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

Você pode verificar o status das conversões de modelos semânticos nos Arquivos Premium usando o cmdlet Get-PowerBIWorkspaceMigrationStatus.

Remoção de modelo semântico

A remoção de modelo semântico é um recurso Premium que permite que a soma dos tamanhos de modelos semânticos seja significativamente maior do que a memória disponível para o tamanho de SKU adquirido da capacidade. Um único modelo semântico ainda está restrito aos limites de memória da SKU. O Power BI usa o gerenciamento de memória dinâmica para remover da memória os modelos semânticos inativos. Os modelos semânticos são removidos para que o Power BI possa carregar outros modelos semânticos para atender às consultas do usuário.

Carga sob demanda

O carregamento sob demanda é habilitado por padrão para modelos semânticos grandes e pode fornecer um tempo de carregamento significativamente melhorado dos modelos semânticos removidos. Com a carga sob demanda, você obtém os seguintes benefícios durante consultas e atualizações subsequentes:

• As páginas de dados relevantes são carregadas sob demanda (paginada na memória).

• Os modelos semânticos removidos são rapidamente disponibilizados para consultas.

O carregamento sob demanda apresenta informações adicionais do DMV (Modo de Exibição de Gerenciamento Dinâmico) que podem ser usadas para identificar padrões de uso e entender o estado dos modelos. Por exemplo, você pode verificar as estatísticas de Temperatura e Último acesso para cada coluna no modelo semântico, executando a seguinte consulta DMV no SSMS (SQL Server Management Studio):

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

Verificando o tamanho do modelo semântico

Depois de carregar dados históricos, você pode usar o SSMS por meio do ponto de extremidade XMLA para verificar o tamanho estimado do modelo semântico na janela de propriedades do modelo.

Você também pode verificar o tamanho do modelo semântico executando as consultas DMV a seguir no SSMS. Some as colunas DICTIONARY_SIZE e USED_SIZE da saída para ver o tamanho do modelo semântico em 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)

Tamanho padrão do segmento

Para os modelos semânticos que usam o formato de armazenamento de modelo semântico grande, o Power BI define automaticamente o tamanho padrão do segmento como 8 milhões de linhas para atingir um bom equilíbrio entre os requisitos de memória e o desempenho da consulta para tabelas grandes. Esse é o mesmo tamanho de segmento que no Azure Analysis Services. Manter os tamanhos de segmento alinhados ajuda a garantir características de desempenho comparáveis ao migrar um modelo de dados grande do Azure Analysis Services para o Power BI.

Considerações e limitações

Tenha em mente as seguintes restrições ao usar modelos semânticos grandes:

• Regiões com suporte: há suporte para modelos semânticos grandes em todas as regiões do Azure compatíveis com o Armazenamento de Arquivos Premium do Azure. Examine a tabela na disponibilidade da região para ver uma lista de todas as regiões com suporte.

• Definição do tamanho máximo do modelo semântico: o tamanho máximo do modelo semântico pode ser definido pelos administradores. Para obter mais informações, confira Max Memory nos conjuntos de dados.

• Atualização de modelos semânticos grandes: os modelos semânticos com tamanho próximo à metade do tamanho da capacidade (por exemplo, um modelo semântico de 12 GB em um tamanho de capacidade de 25 GB) podem exceder a memória disponível durante as atualizações. Usando a API REST de atualização aprimorada ou o ponto de extremidade XMLA, você pode executar atualizações de dados refinadas para que a memória necessária pela atualização possa ser minimizada para se ajustar ao tamanho da sua capacidade.

• Modelos semânticos por push: os modelos semânticos por push não dão suporte ao formato de armazenamento de modelo semântico grande.

• Não há suporte para o Power BI Pro – não há suporte para os modelos semânticos grandes em workspaces Pro. Se um workspace for migrado do Premium para o Pro, todos os modelos semânticos com a configuração de formato de armazenamento de modelo semântico grande falharão ao carregar.

• Você não pode usar APIs REST para alterar as configurações de um workspace para permitir que novos modelos semânticos usem o formato de armazenamento de modelo semântico grande por padrão.

Disponibilidade de região

Os modelos semânticos grandes no Power BI só estão disponíveis em regiões do Azure que dão suporte ao Armazenamento de Arquivos Premium do Azure.

A lista a seguir informa as regiões que disponibilizam os modelos semânticos grandes no Power BI. As regiões que não estão na lista a seguir não têm suporte para modelos grandes.

Conteúdo relacionado

Os links a seguir fornecem informações que podem ser úteis para trabalhar com modelos grandes: