Configurare le impostazioni per la scalabilità

Il modello è progettato. Configurare ora le impostazioni che controllano la modalità di gestione di set di dati di grandi dimensioni, query simultanee e accesso esterno agli strumenti. Queste impostazioni determinano se il modello può rimanere aggiornato man mano che i volumi di dati aumentano e più utenti e strumenti lo usano.

Formato di archiviazione di modelli semantici di grandi dimensioni

Il formato di archiviazione di modelli semantici di grandi dimensioni modifica il modo in cui il modello archivia e comprime i dati. Per impostazione predefinita, Power BI limita i caricamenti del modello a 10 GB. Con questa impostazione abilitata, i modelli possono aumentare oltre tale limite all'aggiornamento. La dimensione massima è uguale alla capacità di Fabric o al limite impostato dall'amministratore della capacità.

I modelli Direct Lake abilitano automaticamente questa impostazione, quindi non è necessario configurarla manualmente per tali modelli. Per i modelli in modalità importazione, è necessario abilitarlo in modo esplicito.

Questa impostazione è anche un prerequisito per l'accesso in lettura/scrittura dell'endpoint XMLA e per il ridimensionamento delle query. È necessario abilitarlo per primo quando si usano le modalità di archiviazione Import o DirectQuery.

Abilitare il formato di archiviazione di modelli semantici di grandi dimensioni quando:

• I volumi di dati richiedono modelli che superano il limite di caricamento di 10 GB.
• È necessario l'accesso all'endpoint XMLA per gli strumenti esterni.
• Si prevede di usare la scalabilità orizzontale delle query per una concorrenza elevata.
• Si prevede di usare l'aggiornamento incrementale con tabelle partizionate.

Accesso in lettura/scrittura all'endpoint XMLA

L'endpoint XMLA consente agli strumenti esterni di connettersi al modello semantico. Gli strumenti come Editor tabulare, DAX Studio e ALM Toolkit usano questo endpoint per operazioni di sviluppo, debug e distribuzione non disponibili nell'interfaccia del servizio Fabric.

L'accesso in lettura/scrittura all'endpoint XMLA richiede il formato di archiviazione di modelli semantici di grandi dimensioni come prerequisito. Una volta abilitati entrambi, è possibile:

• Usare l'editor tabulare per lo sviluppo di modelli e l'integrazione del controllo del codice sorgente.
• Usare DAX Studio per l'analisi delle query e l'ottimizzazione delle prestazioni.
• Distribuire modelli tramite pipeline CI/CD usando le librerie client di Analysis Services.

Su larga scala, questi strumenti esterni diventano essenziali. Le modifiche manuali tramite l'interfaccia del servizio non supportano il livello di sviluppo di modelli che richiedono modelli di grandi dimensioni gestiti dal team.

Scalabilità delle query

La scalabilità orizzontale delle query distribuisce le query di lettura tra repliche di sola lettura del modello semantico. Quando centinaia di utenti accedono contemporaneamente allo stesso modello, una singola istanza può diventare un collo di bottiglia. La scalabilità orizzontale delle query aggiunge repliche che condividono il carico della query.

Quando si abilita la scalabilità orizzontale delle query, le repliche di lettura usano una copia separata del modello. Questa copia viene sincronizzata dopo ogni aggiornamento. Può verificarsi un breve ritardo tra il completamento di un aggiornamento del modello primario e le repliche che riflettono i dati aggiornati.

Il ridimensionamento delle query richiede un formato di archiviazione di modelli semantici di grandi dimensioni come prerequisito.

Abilitare il scaleout delle query quando:

• Il modello serve centinaia di utenti simultanei.
• Le prestazioni delle query diminuiscono durante i periodi di utilizzo di picco.
• Il modello è supportato da una capacità Fabric che supporta le repliche.

Configurazione del fallback di Direct Lake

Direct Lake legge le tabelle Delta direttamente da OneLake in memoria. Alcune query possono causare il fallback del modello alla modalità DirectQuery, che modifica le caratteristiche delle prestazioni. L'impostazione di fallback controlla il modo in cui il modello gestisce queste situazioni:

• Consenti fallback (impostazione predefinita): le query che non possono essere eseguite in modalità Direct Lake eseguono automaticamente il fallback a DirectQuery. Gli utenti ottengono risultati, ma le prestazioni potrebbero diminuire.
• Non consentire il fallback: le query che non possono essere eseguite in modalità Direct Lake restituiscono un errore. Ciò impone prestazioni coerenti, ma richiede che tutte le query rimangano all'interno delle funzionalità di Direct Lake.

Per i modelli su larga scala, partire con il fallback consentito. Monitorare quali query lo attivano, quindi ottimizzare tali query o le strutture dati per ridurre la frequenza del fallback. Non consentire il fallback solo quando tutti i modelli di query rimangono entro i limiti di Direct Lake ed è necessaria una coerenza delle prestazioni garantita.

Integrazione di OneLake

L'integrazione di OneLake rende i dati del modello semantico accessibili come tabelle Delta in OneLake. Se abilitata, gli elementi downstream Fabric come notebook, pipeline e altri servizi possono leggere i dati direttamente dal modello semantico senza ricompilarli dall'origine.

Questo estende la portata del modello oltre i report. Un modello semantico con uno schema star ben strutturato e una logica di calcolo diventa una fonte di dati selezionata per la piattaforma più ampia di analisi.

Abilitare l'integrazione di OneLake quando:

• Gli ingegneri dei dati o gli scienziati dei dati devono utilizzare i dati del modello semantico nei notebook oppure in altri elementi di Fabric.
• Si vuole usare il modello semantico come origine dati condivisa tra Fabric.
• I consumer downstream devono accedere ai dati curati e arricchiti dalla logica di business senza ricompilarli dalle origini non elaborate.

Quadro decisionale delle impostazioni

La tabella seguente riepiloga le decisioni chiave relative alle impostazioni per la scalabilità: