Como o modo Direct Lake funciona com relatórios do Power BI
No Microsoft Fabric, quando o utilizador cria uma lakehouse, o sistema também provisiona o ponto de extremidade de análise SQL associado e o modelo semântico padrão no modo Direct Lake. Você pode adicionar tabelas do lakehouse ao modelo semântico padrão indo até o ponto de extremidade da análise SQL e clicando no botão Gerir modelo semântico padrão na faixa de opções Relatórios. Você também pode criar um modelo semântico não predefinido do Power BI no modo Direct Lake clicando em Novo modelo semântico no lakehouse ou no endpoint de análise do SQL. O modelo semântico não padrão é criado no modo Direct Lake e permite que o Power BI consuma dados criando relatórios do Power BI, explorando e executando consultas DAX criadas pelo usuário no Power BI Desktop ou no próprio espaço de trabalho. O modelo semântico padrão criado no ponto de extremidade de análise SQL pode ser usado para criar relatórios do Power BI, mas tem algumas outras limitações.
Quando um relatório do Power BI mostra dados em elementos visuais, ele os solicita do modelo semântico. Em seguida, o modelo semântico acede a um data lake para obter dados e devolvê-los ao relatório do Power BI. Para eficiência, o modelo semântico pode manter alguns dados no cache e atualizá-los quando necessário. visão geral do Direct Lake tem mais detalhes.
Lakehouse também aplica otimização de ordem V para tabelas delta. Essa otimização oferece um desempenho sem precedentes e a capacidade de consumir rapidamente grandes quantidades de dados para relatórios do Power BI.
Definindo permissões para consumo de relatório
O modelo semântico no modo Direct Lake está a consumir dados de um repositório de dados a pedido. Para garantir que os dados estejam acessíveis para o usuário que está exibindo o relatório do Power BI, as permissões necessárias no lakehouse subjacente precisam ser definidas.
Uma opção é dar ao usuário a função de do Visualizador de no espaço de trabalho para consumir todos os itens no espaço de trabalho, incluindo a casa do lago, se estiver nesse espaço de trabalho, modelos semânticos e relatórios. Como alternativa, o utilizador pode receber as funções Admin, Membro ou Colaborador para ter acesso total aos dados e poder criar e editar os itens, como lakehouses, modelos semânticos e relatórios.
Além disso, os modelos semânticos não padrão podem utilizar um de identidade fixa para ler dados da lakehouse, sem dar aos usuários do relatório qualquer acesso ao lakehouse, e os usuários recebem permissão para acessar o relatório por meio de um aplicativo . Além disso, com a identidade fixa, os modelos semânticos não padrão no modo Direct Lake podem ter segurança em nível de linha definida no modelo semântico para limitar os dados que o usuário do relatório vê enquanto mantém o modo Direct Lake. A segurança baseada em SQL no endpoint de análise SQL também pode ser usada, mas o modo Direct Lake irá recorrer ao DirectQuery, por isso, deve ser evitado para manter o desempenho do Direct Lake.