スケールの設定を構成する

モデルは設計されています。 次に、大規模なデータセット、同時実行クエリ、および外部ツール アクセスの処理方法を制御する設定を構成します。 これらの設定により、データ ボリュームが増加し、より多くのユーザーやツールがモデルを使用するにつれて、モデルを維持できるかどうかを決定します。

大規模なセマンティック モデルのストレージ形式

大規模なセマンティック モデルストレージ形式は、モデルがデータを格納および圧縮する方法を変更します。 既定では、Power BIモデルのアップロードは 10 GB に制限されます。 この設定を有効にすると、モデルは更新時にその制限を超えて拡張できます。 最大サイズは、Fabric容量サイズまたは容量管理者によって設定された制限と等しくなります。

Direct Lake モデルではこの設定が自動的に有効になるため、これらのモデルに対して手動で構成する必要はありません。 インポート モード モデルの場合は、明示的に有効にする必要があります。

この設定は、XMLA エンドポイントの読み取り/書き込みアクセスとクエリ スケールアウトの両方の前提条件でもあります。 インポートまたは DirectQuery ストレージ モードを使用する場合は、最初に有効にする必要があります。

次の場合に、大規模なセマンティック モデルのストレージ形式を有効にします。

• データ ボリュームには、10 GB のアップロード制限を超えるモデルが必要です。
• 外部ツールの XMLA エンドポイント アクセスが必要です。
• 高い同時実行性を実現するために、クエリのスケールアウトを使用する予定です。
• 増分リフレッシュを使用してパーティション化されたテーブルを利用する予定です。

XMLA エンドポイントの読み取り/書き込みアクセス

XMLA エンドポイントを使用すると、外部ツールをセマンティック モデルに接続できます。 表形式エディター、DAX Studio、ALM Toolkit などのツールは、Fabric サービス インターフェイスで使用できない開発、デバッグ、デプロイ操作にこのエンドポイントを使用します。

XMLA エンドポイントの読み取り/書き込みアクセスには、前提条件として大きなセマンティック モデルストレージ形式が必要です。 両方を有効にすると、次のことができます。

• モデルの開発とソース管理の統合には、表形式エディターを使用します。
• クエリ分析とパフォーマンスチューニングには DAX Studio を使用します。
• Analysis Services クライアント ライブラリを使用して、CI/CD パイプラインを使用してモデルをデプロイします。

大規模に、これらの外部ツールが不可欠になります。 サービス インターフェイスを介した手動編集では、大規模なチームが管理するモデルで必要となるモデル開発のレベルはサポートされません。

クエリのスケールアウト

クエリ スケールアウトは、セマンティック モデルの読み取り専用レプリカ間で読み取りクエリを分散します。 数百人のユーザーが同じモデルに同時にアクセスすると、1 つのインスタンスがボトルネックになる可能性があります。 クエリ スケールアウトでは、クエリの負荷を共有するレプリカが追加されます。

クエリ スケールアウトを有効にすると、読み取りレプリカはモデルの個別のコピーを使用します。 このコピーは、更新のたびに同期されます。 プライマリ モデルが更新を完了してから、更新されたデータを反映するレプリカの間に、少しの遅延が発生する可能性があります。

クエリ スケールアウトには、前提条件として大規模なセマンティック モデルストレージ形式が必要です。

次の場合にクエリ スケールアウトを有効にします。

• このモデルは、数百人の同時ユーザーにサービスを提供します。
• クエリのパフォーマンスは、ピーク使用期間中に低下します。
• このモデルは、レプリカをサポートするFabric容量によってサポートされます。

Direct Lake フォールバック構成

Direct Lake は、OneLake から直接 Delta テーブルをメモリに読み取ります。 クエリによっては、モデルが DirectQuery モードにフォールバックし、パフォーマンス特性が変わる場合があります。 フォールバック設定は、モデルが次の状況を処理する方法を制御します。

• フォールバックを許可する (既定): Direct Lake モードで実行できないクエリは、DirectQuery に自動的にフォールバックします。 ユーザーは結果を得ますが、パフォーマンスが低下する可能性があります。
• フォールバックを許可しない: Direct Lake モードで実行できないクエリはエラーを返します。 これにより、一貫したパフォーマンスが適用されますが、すべてのクエリが Direct Lake の機能内に留まる必要があります。

大規模なモデルの場合は、フォールバックを許可して開始します。 トリガーするクエリを監視し、それらのクエリまたはデータ構造を最適化してフォールバック頻度を減らします。 フォールバックを禁止するのは、すべてのクエリ パターンが Direct Lake の制限内に留まり、パフォーマンスの一貫性が保証されている必要がある場合のみです。

OneLake の統合

OneLake 統合により、OneLake の Delta テーブルとしてセマンティック モデル データにアクセスできるようになります。 有効にすると、ノートブック、パイプライン、その他のサービスなどのダウンストリーム Fabric項目は、ソースから再構築することなく、セマンティック モデルから直接データを読み取ることができます。

これにより、モデルの範囲がレポートを超えて拡張されます。 適切に構造化されたスター スキーマと計算ロジックを持つセマンティック モデルは、より広範な分析プラットフォーム用にキュレーションされたデータ ソースになります。

次の場合に OneLake 統合を有効にします。

• データ エンジニアまたはデータ サイエンティストは、ノートブックやその他のFabric項目でセマンティック モデル データを使用する必要があります。
• セマンティック モデルをFabric全体の共有データ ソースとして使用する必要があります。
• ダウンストリーム コンシューマーは、生のソースから再構築することなく、キュレーションされたビジネス ロジックでエンリッチされたデータにアクセスする必要があります。

設定決定フレームワーク

次の表は、スケールに関する主要な設定の決定をまとめたものです。