Онлайн школа Аналитики и Данных

Шлюзы и измерение энергопотребления ЦП во время обновления набора данных Power BI

В конце концов, если вы используете шлюз для подключения к локальному источнику данных, то все запросы Power Query, преобразующие данные из этого источника, будут выполняться в шлюзе, а не в службе Power BI.

Давайте проведем быстрый тест, чтобы выяснить это. В качестве примера используем набор данных из большого файла CSV, находящегося в хранилище ADLSgen2, и выполняет группировку по операциям– что-то, что гарантированно будет очень дорогим по мощности с точки зрения процессора.

Вот что показывает профайлер для операции обновления, когда шлюз не используется:


Обновление заняло около 30 секунд и заняло около 44 секунд процессорного времени.

Вот что показывает профайлер, когда при обновлении используется шлюз:

Обновление занимает намного больше времени, около 103 секунд (как и следовало ожидать – вместо загрузки данных из хранилища ADLSgen2 в облаке в службу Power BI, оно должно проходить туда и обратно через шлюз на нашем ПК), но важно то, что процессорное время теперь очень низкое– 141 миллисекунда.

Итак, как и следовало ожидать, процессорное время для обновлений, использующих локальный шлюз данных, не отображается в трассировках профилировщика, потому что вся работа, выполняемая механизмом Power Query, выполняется в шлюзе, а не в службе Power BI. Выполнение обновлений с использованием шлюза, даже если в этом нет необходимости, может быть способом снятия нагрузки с мощности Power BI Premium, если она перегружена.
Полезные статьи