Planejamento de capacidade na análise incorporada do Power BI

Calcular o tipo de capacidade necessária para uma implantação de análise incorporada do Power BI pode ser complicado. A capacidade necessária depende de vários parâmetros, alguns dos quais são difíceis de prever.

Algumas das coisas a considerar ao planejar sua capacidade são:

  • Os modelos de dados que você está usando.
  • O número e a complexidade das consultas necessárias.
  • A distribuição por hora do uso do aplicativo.
  • Taxas de atualização de dados.
  • Outros padrões de uso difíceis de prever.

Nota

Este artigo explica como planejar a capacidade necessária e como fazer uma avaliação de teste de carga para A-SKUs de análise incorporada do Power BI.

Ao planejar sua capacidade, siga as seguintes etapas:

  1. Otimize o seu desempenho e consumo de recursos.
  2. Determine o seu SKU mínimo.
  3. Avalie sua carga de capacidade.
  4. Configure o dimensionamento automático da sua capacidade.

Otimize seu desempenho e consumo de recursos

Antes de iniciar qualquer planejamento de capacidade ou avaliação de teste de carga, otimize o desempenho e o consumo de recursos (especialmente o espaço ocupado pela memória) de seus relatórios e modelos semânticos.

Para otimizar seu desempenho, siga as diretrizes nos seguintes recursos:

Para obter um tutorial detalhado sobre como otimizar o desempenho, consulte o módulo de treinamento Otimizar um modelo para desempenho no Power BI .

Determine seu SKU mínimo

A tabela a seguir resume todas as limitações que dependem do tamanho da capacidade. Para determinar o SKU mínimo para sua capacidade, verifique a coluna Memória máxima (GB) sob o cabeçalho Modelo semântico . Além disso, tenha em mente as limitações atuais.

SKU Unidades de capacidade () Power BI SKU V-cores do Power BI
F2 2 N/A N/A
F4 4 N/A N/A
F8 8 EM1/A1 5
F16 16 EM2/A2 2
F32 32 EM3/A3 4
F64 64 P1/A4 8
F128 128 P2/A5 16
F256 256 P3/A6 32
F5121 512 P4/A7 64
F10241 1,024 P5/A8 128
F20481 2048 N/A N/A

1 Essas SKUs não estão disponíveis em todas as regiões. Para solicitar o uso dessas SKUs em regiões onde elas não estão disponíveis, entre em contato com seu gerente de conta da Microsoft.

Avalie sua carga de capacidade

Para testar ou avaliar sua carga de capacidade:

  1. Crie uma capacidade Premium do Power BI Embedded no Azure para o teste. Use uma assinatura associada ao mesmo locatário do Microsoft Entra que seu locatário do Power BI e uma conta de usuário conectada a esse mesmo locatário.

  2. Atribua o espaço de trabalho (ou espaços de trabalho) que você usará para testar à capacidade Premium que você criou. Você pode atribuir um espaço de trabalho de uma das seguintes maneiras:

    • Programaticamente com a API Groups AssignToCapacity. Verifique o status da atribuição com a API Groups CapacityAssignmentStatus ou por meio de um script do PowerShell . Para obter o código de exemplo, consulte a AssignWorkspacesToCapacity função no exemplo Zero-Downtime-Capacity-Scale no GitHub.
    • Manualmente como administrador de espaço de trabalho ou através do portal de administração como administrador de capacidade. Para obter mais informações, consulte Atribuir um espaço de trabalho a uma capacidade usando um usuário mestre.
  3. Como administrador de capacidade, instale o aplicativo Microsoft Fabric Capacity Metrics. Forneça o ID de capacidade e a hora (em dias) para monitorar e, em seguida, atualize os dados.

  4. Use a Ferramenta de Avaliação de Carga de Capacidade do Power BI para avaliar suas necessidades de capacidade. Este repositório GitHub também inclui um vídeo passo a passo. Use esta ferramenta com cuidado: teste com até algumas dezenas de usuários simulados simultâneos e extrapole para cargas simultâneas mais altas (centenas ou milhares, dependendo de suas necessidades). Para obter mais informações, consulte Avaliar sua carga de capacidade. Como alternativa, use outras ferramentas de teste de carga, mas trate o iFrame como uma caixa preta e simule a atividade do usuário via código JavaScript.

  5. Use o aplicativo Microsoft Fabric Capacity Metrics que você instalou na etapa 3 para monitorar a utilização da capacidade incorrida por meio da ferramenta de teste de carga. Como alternativa, você pode monitorar a capacidade verificando as métricas Premium usando alertas no Azure Monitor.

Considere o uso de uma SKU maior para sua capacidade se a CPU real incorrida em sua capacidade pelo teste de carga estiver se aproximando do limite de capacidade.

Configurar o dimensionamento automático

Você pode usar a seguinte técnica de dimensionamento automático para redimensionar elasticamente sua capacidade A-SKU para atender às suas necessidades atuais de memória e CPU.

  • Use a API de atualização de capacidades para aumentar ou diminuir a capacidade de SKU. Para ver como usar a API para criar seus próprios scripts para dimensionamento para cima e para baixo, consulte um exemplo de expansão de capacidade de script do PowerShell runbook.

  • Use os alertas do Monitor para controlar as seguintes métricas de capacidade do Power BI Embedded:

    • Sobrecarga (1 se a CPU da sua capacidade tiver ultrapassado 100 por cento e estiver num estado sobrecarregado, caso contrário 0)
    • CPU (percentagem de utilização da CPU)
    • CPU por carga de trabalho se cargas de trabalho específicas (como relatórios paginados) forem usadas
  • Configure os alertas do Monitor para que, quando essas métricas atingirem os valores especificados, seja acionada uma execução de script que dimensione a capacidade para cima ou para baixo.

Por exemplo, você pode criar uma regra que invoque o runbook de capacidade de expansão para atualizar a capacidade para uma SKU mais alta se a sobrecarga for 1 ou se o valor da CPU for 95%. Você também pode criar uma regra que invoque um script de runbook de capacidade reduzida para atualizar a capacidade para uma SKU mais baixa se o valor da CPU cair abaixo de 45 ou 50%.

Você também pode invocar runbooks de scale-up e scale-down programaticamente sob demanda antes e depois de um modelo semântico ser atualizado. Essa abordagem garante que sua capacidade tenha RAM (GB) suficiente para modelos semânticos grandes que usam essa capacidade.