규모에 대한 설정 구성

모델이 디자인되었습니다. 이제 큰 데이터 세트, 동시 쿼리 및 외부 도구 액세스를 처리하는 방법을 제어하는 설정을 구성합니다. 이러한 설정은 데이터 볼륨이 증가하고 더 많은 사용자 및 도구가 이를 사용함에 따라 모델이 유지할 수 있는지 여부를 결정합니다.

대규모 시맨틱 모델 스토리지 형식

큰 의미 체계 모델 스토리지 형식은 모델이 데이터를 저장하고 압축하는 방법을 변경합니다. 기본적으로 Power BI 모델 업로드를 10GB로 제한합니다. 이 설정을 사용하도록 설정하면 새로 고칠 때 모델이 해당 제한을 초과할 수 있습니다. 최대 크기는 용량 관리자가 설정한 Fabric 용량 크기 또는 제한과 같습니다.

Direct Lake 모델은 이 설정을 자동으로 사용하도록 설정하므로 해당 모델에 대해 수동으로 구성할 필요가 없습니다. 가져오기 모드 모델의 경우 명시적으로 사용하도록 설정해야 합니다.

이 설정은 XMLA 엔드포인트 읽기/쓰기 액세스 및 쿼리 확장 모두에 대한 필수 구성 요소이기도 합니다. 가져오기 또는 DirectQuery 스토리지 모드를 사용할 때 먼저 사용하도록 설정해야 합니다.

다음과 같은 경우 큰 의미 체계 모델 스토리지 형식을 사용하도록 설정합니다.

• 데이터 볼륨에는 10GB 업로드 제한을 초과하는 모델이 필요합니다.
• 외부 도구에 대한 XMLA 엔드포인트 액세스가 필요합니다.
• 높은 동시성을 위해 쿼리 스케일 아웃을 사용할 계획입니다.
• 분할된 테이블과 함께 증분 새로 고침을 사용할 계획입니다.

XMLA 엔드포인트 읽기/쓰기 액세스

XMLA 엔드포인트를 사용하면 외부 도구가 의미 체계 모델에 연결할 수 있습니다. 테이블 형식 편집기, DAX Studio 및 ALM 도구 키트와 같은 도구는 Fabric 서비스 인터페이스에서 사용할 수 없는 개발, 디버깅 및 배포 작업에 이 엔드포인트를 사용합니다.

XMLA 엔드포인트 읽기/쓰기 액세스에는 큰 의미 체계 모델 스토리지 형식이 필수 구성 요소로 필요합니다. 둘 다 사용하도록 설정되면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 모델 개발 및 소스 제어 통합에 테이블 형식 편집기를 사용합니다.
• 쿼리 분석 및 성능 튜닝에 DAX Studio를 사용합니다.
• Analysis Services 클라이언트 라이브러리를 사용하여 CI/CD 파이프라인을 통해 모델을 배포합니다.

대규모로 이러한 외부 도구는 필수적입니다. 서비스 인터페이스를 통한 수동 편집은 대규모 팀 유지 관리 모델에 필요한 모델 개발 수준을 지원하지 않습니다.

쿼리 확장

쿼리 확장은 의미 체계 모델의 읽기 전용 복제본에 읽기 쿼리를 분산합니다. 수백 명의 사용자가 동일한 모델에 동시에 액세스하면 단일 인스턴스가 병목 상태가 될 수 있습니다. 쿼리 확장은 쿼리 부하를 공유하는 복제본을 추가합니다.

쿼리 스케일 아웃을 사용하도록 설정하면 읽기 복제본은 모델의 별도 복사본을 사용합니다. 이 복사는 새로 고칠 때마다 동기화됩니다. 주 모델에서 새로 고침을 완료하는 것과 업데이트된 데이터를 반영하는 복제본 사이에는 잠시 지연이 있을 수 있습니다.

쿼리 확장에는 필수 구성 요소로 큰 의미 체계 모델 스토리지 형식이 필요합니다.

다음과 같은 경우 쿼리 스케일 아웃을 사용하도록 설정합니다.

• 이 모델은 수백 명의 동시 사용자를 제공합니다.
• 사용량이 가장 많은 기간 동안 쿼리 성능이 저하됩니다.
• 이 모델은 복제본을 지원하는 Fabric 용량에서 사용할 수 있습니다.

Direct Lake 대체 구성

Direct Lake는 OneLake에서 직접 델타 테이블을 메모리로 읽습니다. 일부 쿼리로 인해 모델이 DirectQuery 모드로 대체되어 성능 특성이 변경될 수 있습니다. 대체 설정은 모델이 이러한 상황을 처리하는 방법을 제어합니다.

• 대체 허용 (기본값): Direct Lake 모드에서 실행할 수 없는 쿼리는 자동으로 DirectQuery로 대체됩니다. 사용자는 결과를 얻지만 성능이 저하될 수 있습니다.
• 대체 허용 안 함: Direct Lake 모드에서 실행할 수 없는 쿼리는 오류를 반환합니다. 이렇게 하면 일관된 성능이 적용되지만 모든 쿼리가 Direct Lake 기능 내에 있어야 합니다.

대규모 모델의 경우, 예비 옵션을 허용하여 시작하십시오. 트리거되는 쿼리를 모니터링한 다음 해당 쿼리 또는 데이터 구조를 최적화하여 대체 빈도를 줄입니다. 모든 쿼리 패턴이 Direct Lake 제한 내에 있고 보장된 성능 일관성이 필요한 경우에만 대체를 허용하지 않습니다.

OneLake 통합

OneLake 통합을 사용하면 OneLake에서 델타 테이블로 의미 체계 모델 데이터에 액세스할 수 있습니다. 사용하도록 설정하면 Notebook, 파이프라인 및 기타 서비스와 같은 다운스트림 Fabric 항목은 원본에서 다시 빌드하지 않고 의미 체계 모델에서 직접 데이터를 읽을 수 있습니다.

이렇게 하면 모델의 도달 범위가 보고서 이상으로 확장됩니다. 잘 구성된 별모양 스키마와 계산 논리가 있는 의미 체계 모델은 더 광범위한 분석 플랫폼을 위한 큐레이팅된 데이터 원본이 됩니다.

다음과 같은 경우 OneLake 통합을 사용하도록 설정합니다.

• 데이터 엔지니어 또는 데이터 과학자는 Notebook 또는 기타 Fabric 항목에서 의미 체계 모델 데이터를 사용해야 합니다.
• 의미 체계 모델을 Fabric 공유 데이터 원본으로 사용하려고 합니다.
• 다운스트림 소비자는 원시 원본에서 다시 빌드하지 않고 큐레이팅된 비즈니스 논리 보강 데이터에 액세스해야 합니다.

설정 관리 의사 결정 프레임워크

다음 표에서는 규모에 대한 주요 설정 결정을 요약합니다.