모델 프레임워크 선택

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프로젝트에 적합한 모델 프레임워크를 선택하는 방법에 대한 몇 가지 일반적인 지침은 다음과 같습니다. 특히 데이터 볼륨이 크고 쿼리 처리량이 많으며 빠른 응답성이 중요한 엔터프라이즈 솔루션에 적용됩니다.

가장 중요한 것은 가능한 경우 가져오기 모델 프레임워크를 선택하는 것입니다. 이 프레임워크는 가장 많은 옵션과 디자인 유연성을 제공하며 빠른 성능을 제공합니다. 데이터 감소 기술을 적용하여 Power BI에서 가능한 최소한의 데이터를 로드하도록 해야 합니다.

데이터 원본이 대량의 데이터를 저장하거나 보고서가 거의 실시간 데이터를 제공해야 하는 경우 DirectQuery 모델 프레임워크를 선택합니다.

다음을 수행할 복합 모델 프레임워크를 선택합니다.

• DirectQuery 모델의 쿼리 성능을 향상시킵니다.
• 가져오기 모델에서 거의 실시간 쿼리 결과를 제공합니다.
• 추가 데이터를 사용하여 Power BI 데이터 세트(또는 AAS 모델)를 확장합니다.

가져오기 또는 DirectQuery 스토리지 모드를 사용할 수 있는 집계 테이블을 사용하여 DirectQuery 모델의 쿼리 성능을 높일 수 있습니다. 가져오기 집계 테이블을 사용하는 경우 이중 스토리지 모드를 사용하도록 관련 차원 테이블을 설정해야 합니다. 이렇게 하면 Power BI의 캐시에서 완전히 더 높은 수준의 쿼리를 충족할 수 있습니다.

하이브리드 테이블을 만들어 가져오기 모델에서 거의 실시간 쿼리 결과를 제공할 수 있습니다. 이 경우 Power BI는 현재 기간에 대한 DirectQuery 파티션을 추가합니다.

마지막으로 DirectQuery를 사용하여 핵심 모델에 연결한 후 특수 모델을 만들 수 있습니다. 이러한 유형의 개발은 일반적으로 IT에서 제공하고 지원하는 핵심 모델을 확장하는 비즈니스 분석가에 의해 수행됩니다.