Configurar o Log Analytics para o Power BI

O Power BI está se integrando ao Azure Log Analytics para permitir que administradores e proprietários de workspace Premium configurem, nas respectivas assinaturas do Power BI, uma conexão do Log Analytics. Este artigo descreve como funciona a integração entre o Log Analytics e o Power BI e como configurar o Log Analytics para o seu ambiente.

Há dois elementos para fazer com que o Azure Log Analytics funcione para o Power BI:

• Navegue até sua assinatura no portal do Azure.
• Habilite o Log Analytics para o Power BI no portal de Administração do Power BI.

As seções a seguir conduzem você pelas etapas de cada um deles, respectivamente.

Pré-requisitos

Para configurar a integração do Log Analytics com o Power BI, crie um workspace do Log Analytics no portal do Azure. Você também precisa dar permissão no Azure para o serviço do Power BI gravar logs. Os requisitos exatos são:

• Acesso de colaborador à assinatura do Azure.
• Registrar o provedor de recursos 'microsoft.insights' na assinatura do Azure em que você coleta os dados de log do Power BI.
• O usuário que configura a integração do Log Analytics no Power BI deve estar na função Log Analytics Contributor para o Log Analytics Workspace. Confira as perguntas frequentes para obter soluções alternativas se a função de Proprietário não puder ser atribuída.

Habilite o provedor de recursos 'microsoft.insights'

O Log Analytics requer que o provedor de recursos 'microsoft.insights' esteja habilitado no nível da assinatura do Azure. As etapas a seguir conduzirão você pelo processo.

1. Entre no portal do Azure, selecione a assinatura que você deseja usar com o Log Analytics e que contém os seus workspaces do Log Analytics. Na seção Configurações, selecione Provedores de recursos, conforme mostrado na imagem a seguir.

   

2. Pesquise microsoft.insights em Provedores de recursos. Em seguida, selecione Registrar.

   

Definir permissões

1. Verifique se o usuário que está configurando a integração do Log Analytics tem a função Colaborador do Log Analytics do workspace do Log Analytics. Ao selecionar Controle de acesso (IAM) para a assinatura no portal do Azure e, em seguida, seleciona Atribuições de função nas seleções principais no painel, o usuário atual precisa ver pelo uma entrada: Colaborador do Log Analytics para o usuário que configura o Log Analytics:

   

Depois de concluir essas etapas, a parte de configuração do Azure Log Analytics está concluída. A próxima seção mostra como prosseguir e concluir a configuração no Portal de administração do Power BI.

Permitir registro em log no nível do workspace no Portal de administração

Um administrador do Power BI precisa concluir a etapa a seguir para habilitar o Azure Log Analytics para workspaces do Power BI Premium. Isso permite que administradores de workspace do Power BI Premium enviem os respectivos logs de workspace para o Azure Log Analytics quando os pré-requisitos tiverem sido atendidos.

1. No portal de Administração do Power BI, navegue até as Configurações de locatário > Configurações de auditoria e uso e expanda as Conexões do Azure Log Analytics para administradores de workspace. Para permitir que os administradores do workspace habilitem o Log Analytics, configure o controle deslizante como Habilitado e especifique os grupos de segurança necessários em Aplicar a, conforme mostrado na imagem a seguir.

   

Configurar o registro em log em um workspace Premium

1. No workspace Premium, os administradores do workspace podem habilitar o Log Analytics. Para fazer isso, vá até Configurações, conforme mostrado na imagem a seguir.

   

2. No painel Configurações, selecione Conexões do Azure e, em seguida, expanda Log Analytics, conforme mostrado na imagem a seguir.

   

3. Selecione a assinatura do Azure, o grupo de recursos e, por fim, o workspace do Log Analytics configurado na seção anterior. Depois escolha Salvar. Quando concluída com êxito, a seção expandida Log Analytics no nível do locatário é semelhante à imagem a seguir.

   

Desconectar o Azure Log Analytics

Você pode se desconectar do Azure Log Analytics para interromper o envio de logs para o Azure. Para desconectar, nas Configurações de Workspace do Power BI, vá até as configurações do Log Analytics. Selecione Desconectar do Azure. Em seguida, escolha Salvar para desconectar.

Cenários de uso

Há muitas maneiras pelas quais o Azure Log Analytics e Power BI podem ajudar a resolver desafios do mundo real para sua organização. Considere o seguinte:

• Identificação de períodos de atividade alta ou incomum do mecanismo do Analysis Services por capacidade, workspace, relatório ou usuário.
• Análise do desempenho e das tendências de consulta, incluindo operações externas do DirectQuery.
• Análise de sobreposições, etapas de processamento e duração da atualização do modelo semântico.
• Análise de operações personalizadas enviadas usando o ponto de extremidade XMLA Premium.

Envie-nos comentários na Comunidade do Power BI sobre como você está usando o registro em log e como ele ajudou sua organização.

Condições de erro e resoluções

A tabela a seguir fornece uma coleção de erros comuns, os eventos ou configurações que os dispararam e as resoluções sugeridas.

Eventos e esquema

Depois de habilitar o Azure Log Analytics, ele começa a registrar as categorias de evento a seguir. Para obter mais informações sobre esses eventos, confira Eventos de Rastreamento do Analysis Services.

• AggregateTableRewriteQuery
• Comando
• Deadlock
• DirectQuery
• Descobrir
• Erro do
• ProgressReport
• Consulta
• Inicialização de sessão
• VertiPaqSEQuery
• Notificação

A tabela a seguir descreve os exemplos do esquema.

Evento ExecutionMetrics

Para cada solicitação Discover, Command e Query, um evento chamado ExecutionMetrics é produzido no final da solicitação. Esse evento contém métricas de execução para a solicitação, que podem ajudá-lo a diagnosticar e solucionar problemas de forma mais eficaz. O rastreio ExecutionMetrics está correlacionado com o evento [Discover|Command|Query]End mais próximo.

A consulta KQL a seguir recupera os eventos ExecutionMetrics para todas as operações de atualização de um modelo semântico no último dia:

let commands = PowerBIDatasetsWorkspace
    | where TimeGenerated > ago(1d)
    | where ArtifactId =~ "[Semantic Model Id]"
    | where OperationName in ("CommandEnd")
    | where EventText contains "<Refresh"
    | project TimeGenerated, ArtifactId, CommandOperationName = OperationName, XmlaRequestId, CorrelationId, CommandText = EventText;
let executionMetrics = PowerBIDatasetsWorkspace        
    | where OperationName == "ExecutionMetrics"
    | project TimeGenerated, XmlaRequestId, CorrelationId, EventText;
commands
| join kind=leftouter executionMetrics on XmlaRequestId

A consulta KQL a seguir recupera eventos que foram limitados no último dia por workspace, item e usuário:

let executionMetrics = PowerBIDatasetsWorkspace
    | where TimeGenerated > ago(1d)    
    | where OperationName == "ExecutionMetrics"    
    | extend eventTextJson = parse_json(EventText)      
    | extend capacityThrottlingMs=toint(eventTextJson.capacityThrottlingMs)
    | where capacityThrottlingMs > 0;
let commands = PowerBIDatasetsWorkspace    
    | where OperationName in ("CommandEnd", "QueryEnd", "DiscoverEnd")    
    | project
        TimeGenerated,
        ExecutingUser,
        ArtifactId,
        PowerBIWorkspaceId,
        CommandOperationName = OperationName,
        XmlaRequestId,
        CorrelationId,
        CommandText = EventText;
commands
| join kind=inner executionMetrics on XmlaRequestId
| project
    TimeGenerated,
    ArtifactId,
    PowerBIWorkspaceId,
    ExecutingUser,
    CommandOperationName,
    XmlaRequestId,
    EventText,
    CommandText,
    capacityThrottlingMs
| summarize countThrottling = count(), avgThrottlingDuration = avg(capacityThrottlingMs) by PowerBIWorkspaceId, ArtifactId, ExecutingUser, CommandOperationName

As estatísticas são apresentadas como um texto JSON na propriedade EventText, veja os exemplos a seguir.

{
    "timeStart": "2024-03-20T12:39:59.681Z",
    "timeEnd": "2024-03-20T13:01:14.241Z",
    "durationMs": 1274559,    
    "vertipaqJobCpuTimeMs": 156,
    "mEngineCpuTimeMs": 9617484,
    "totalCpuTimeMs": 9618469,
    "executionDelayMs": 10,
    "approximatePeakMemConsumptionKB": 1683409,
    "mEnginePeakMemoryKB": 1676816,
    "tabularConnectionTimeoutMs": 18000000,    
    "refreshParallelism": 16,
    "vertipaqTotalRows": 114,
    "intendedUsage": 2
}

{
    "timeStart": "2024-05-07T13:42:21.362Z",
    "timeEnd": "2024-05-07T13:43:30.505Z",
    "durationMs": 69143,
    "datasourceConnectionThrottleTimeMs": 0,
    "directQueryConnectionTimeMs": 3,
    "directQueryIterationTimeMs": 1,
    "directQueryTotalTimeMs": 121872,
    "queryProcessingCpuTimeMs": 16,
    "totalCpuTimeMs": 63,
    "executionDelayMs": 0,
    "approximatePeakMemConsumptionKB": 3632,
    "directQueryTimeoutMs": 225000,
    "tabularConnectionTimeoutMs": 225000,
    "queryDialect": 3,
    "queryResultRows": 67,
    "directQueryRequestCount": 2,
    "directQueryTotalRows": 134
}

A tabela a seguir descreve todas as propriedades possíveis. Nem todas as propriedades são emitidas em cada evento, pois o conteúdo dependerá da solicitação e do modelo semântico.

• Todas as durações e tempos de CPU são apresentados em milissegundos.
• Propriedades adicionais além daquelas descritas na tabela acima podem ser encontradas e devem ser consideradas como não documentadas e sujeitas a alterações.

Consultas KQL de exemplo do Log Analytics

A coleção de consultas de exemplo a seguir pode ser útil ao usar o Azure Log Analytics com o Power BI. Elas podem ser executadas diretamente no portal do Azure ou por meio de APIs para consultar os dados mais recentes, normalmente com cerca de cinco a dez minutos.

// log count per day for last 30d
PowerBIDatasetsWorkspace
| where TimeGenerated > ago(30d)
| summarize count() by format_datetime(TimeGenerated, 'yyyy-MM-dd')


// average query duration by day for last 30d
PowerBIDatasetsWorkspace
| where TimeGenerated > ago(30d)
| where OperationName == 'QueryEnd'
| summarize avg(DurationMs) by format_datetime(TimeGenerated, 'yyyy-MM-dd')


//query duration percentiles for a single day in 1 hour bins
PowerBIDatasetsWorkspace
| where TimeGenerated >= todatetime('2021-04-28') and TimeGenerated <= todatetime('2021-04-29')
| where OperationName == 'QueryEnd'
| summarize percentiles(DurationMs, 0.5, 0.9) by bin(TimeGenerated, 1h)


// refresh durations by workspace and semantic model for last 30d
PowerBIDatasetsWorkspace
| where TimeGenerated > ago(30d)
| where OperationName == 'CommandEnd'
| where ExecutingUser contains 'Power BI Service'
| where EventText contains 'refresh'
| project PowerBIWorkspaceName, DatasetName = ArtifactName, DurationMs

// query count, distinctUsers, avgCPU, avgDuration by workspace for last 30d
PowerBIDatasetsWorkspace  
| where TimeGenerated > ago(30d)
| where OperationName == "QueryEnd" 
| summarize QueryCount=count()
    , Users = dcount(ExecutingUser)
    , AvgCPU = avg(CpuTimeMs)
    , AvgDuration = avg(DurationMs)
by PowerBIWorkspaceId

Exemplo de Modelo de Relatório do Power BI

Explore e obtenha insights sobre os dados do Power BI do Azure Log Analytics usando um Modelo de Relatório do Power BI de código aberto no GitHub.

Conteúdo relacionado

Os artigos a seguir podem ajudar você a saber mais sobre o Power BI e a integração dele com o Azure Log Analytics.

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• Azure Log Analytics no Power BI - Perguntas frequentes
• O que é o Power BI Premium?
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