從 Azure Analysis Services 移轉至 Power BI Premium
本文是以 Azure Analysis Services (AAS) 資料建模者和系統管理員為目標。 其向他們提供指導和理由，協助將 AAS 資料庫移轉至 Power BI Premium 或 Power BI Embedded。
重要
本文有時會提及 Power BI Premium 或其容量訂用帳戶 (P SKU)。 請注意，Microsoft 目前正在整合購買選項，並且正在淘汰 Power BI Premium 按容量計算的 SKU。 新客戶和現有客戶應考慮改為購買 Fabric 容量訂用帳戶 (F SKU)。
如需詳細資訊，請參閱 Power BI Premium 授權的重要更新和 Power BI Premium 常見問題集。
背景
Power BI 已發展成為自助和 IT 受控企業商業智慧 (BI) 的領先平台。 隨著資料量和複雜性的指數級成長，Power BI 客戶需要企業 BI 解決方案，而其規模可調整為 PB、安全、易於管理，而且可供最大組織的所有使用者進行存取。
Microsoft 這 20 多年來持續對企業 BI 進行深入投資。 AAS 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 是以無數企業所使用的成熟 BI 資料模型化技術為基礎。 目前，該相同的技術也是 Power BI 語意模型 (先前稱為資料集) 的核心。
注意
在本文中，資料模型、BI 模型、表格式模型、資料庫和 Power BI 語意模型這些字詞具有相同的意義。 本文通常會將「資料模型」字詞用於 AAS 模型，而將「語意模型」用於 Power BI 模型。
此外，雖然本文說明移轉至 Power BI Premium 的程序，但也適用於 Power BI Embedded。
近年來，Microsoft 已取得長足的進步，為 Power BI Premium 提供 AAS 功能。 為此，Power BI 已立即繼承數十年來所建置的大型開發人員、合作夥伴、BI 工具和解決方案生態系統。 目前，一組完整的 Power BI Premium 工作負載、特性和功能現在會產生新式雲端 BI 平台，而其遠超過 AAS 或 SSAS 中可用的可比較功能。
目前，許多客戶都有即時連線至 AAS 的 Power BI 報表。 當然，這些客戶會詢問是否有機會將其資料模型與報表一起裝載在 Power BI 中以進行合併。 其通常會詢問如下的問題：
- 我們依賴的所有 AAS 功能是否可在 Power BI 中運作？
- Power BI 是否具有 AAS 工具和程序的回溯相容性？
- 哪些功能僅適用於 Power BI？
- 如何比較 AAS 與 Power BI 的成本？
- Microsoft 為何要融合企業和自助 BI？
- 如何從 AAS 移轉至 Power BI Premium？
- AAS 是否標示為淘汰？
- 企業資料模型的 Microsoft 藍圖為何？
本文說明上述許多問題的解答。
注意
移轉至 Power BI Premium 的決策取決於每個客戶的需求。 客戶應該仔細評估其他優點，以做出旁徵博引的決定。 我們預期一段時間之後會有機移轉至 Power BI Premium，而我們的用意是其會根據客戶所熟悉的字詞來進行。
確定的是，目前沒有任何取代 AAS 的計畫。 優先將投資放在 Power BI Premium 企業資料模型化，因此 Power BI Premium 所提供的額外價值將會隨著時間而增加。 選擇 Power BI Premium 的客戶可能會受益於與 Microsoft BI 產品藍圖的一致。
自助和企業 BI 的聚合
Power BI 中的項目合併 (例如報表和儀表板) 會導致因共置而簡化的探索和管理。 合併之後，就不需要橋接 AAS 與 Power BI 之間的差距。 然後，中央 IT 小組可以更輕鬆地採用已流行但導致企業管理負擔的自助項目。 IT 可以接管這類項目。 其可以根據符合公司標準和譜系透明度的受控管資料，以針對任務關鍵性決策加以運作。 共用通用平台來簡化此工作流程，可促進企業與 IT 之間更好的共同作業。
Power BI Premium
基於其分散式架構，Power BI Premium 對整體負載、時態尖峰和高並行較不敏感。 將容量合併到較大的 Power BI Premium SKU，客戶即可達到更高的效能和輸送量。
本文稍後將說明與 Power BI Premium 相關聯的可擴縮性優點。
功能比較
AAS 提供用來裝載資料模型的 Analysis Services 資料庫引擎，這是 Microsoft 企業 BI 架構的核心元件。 事實上，Power BI Premium 是 AAS 的超集，因為其提供更多的功能。 下表列出 AAS 和 Power BI Premium 中所支援的功能。 此表著重但不限於 Power BI 語意模型相關功能。
| 功能 | AAS | Power BI Premium |
|---|---|---|
| Premium 工作負載 | ||
| 編頁報表，非常適合設計成可列印的報表，特別是資料表資料溢出至多個頁面時 | No | Yes |
| 資料流程，可儲存用於 Power BI 語意模型中的資料片段 | No | Yes |
| 具有資料流程的 AI，可搭配使用人工智慧 (AI) 與認知服務、自動化機器學習和 Azure Machine Learning (AML) 整合 | No | Yes |
| 計量，可策劃重要的商務量值，並允許針對目標進行追蹤 | No | Yes |
| 商務啟用 | ||
| 無限制地將報表散發給任何人 (甚至組織外部) | No | Yes |
| 商務導向的互動式報表、工作區和應用程式 | No | Yes |
| 平台可擴縮性和復原 | ||
| Power BI Premium 架構，可支援增加的規模和效能 | No | Yes |
| 最佳化語意模型記憶體管理 | No | Yes |
| 調整每個資料模型的限制，而不是每部伺服器 | No | Yes |
| 重新整理復原的 CPU 平滑 | No | Yes |
| 自動調整，可自動增加計算容量，以避免大量使用時速度變慢 | No | Yes |
| 具有 Azure 區域和可用性區域的商務持續性和災害復原 (BCDR) | No | Yes |
| 巨量資料的互動式分析 | ||
| 大型模型大小 (最大壓縮為 400 GB) | Yes | Yes |
| 混合式資料表，可包含記憶體內部和 DirectQuery 磁碟分割，而磁碟分割可協助提供大型資料表的近即時結果 | No | Yes |
| 自動彙總，可使用最先進的機器學習 (ML) 持續將 DirectQuery 效能最佳化 | No | Yes |
| 使用者定義的彙總，可改善極大型 DirectQuery 資料表的查詢效能 | No | Yes |
| 查詢擴增，可在已複寫的伺服器之間散發用戶端查詢 | Yes | Yes |
| 安全性 | ||
| 攜帶您自己的金鑰 (BYOK)，可讓客戶使用自己的加密金鑰來加密 Microsoft 雲端中所儲存的資料 | No | Yes |
| 虛擬網路連線，可讓 Power BI 在組織的虛擬網路 (VNet) 中順暢地運作 | No | Yes |
| Azure Private Link，可提供 Power BI 中資料流量的安全存取 | No | Yes |
| DirectQuery 來源的單一登入 (SSO)，可允許使用報表使用者的身分識別來連線至資料來源 | No | Yes |
| 資料列層級安全性 (RLS)，可限制存取特定使用者的特定資料列 | Yes | Yes |
| 物件層級安全性 (OLS)，可限制特定使用者對特定資料表或資料行的存取 | Yes | Yes |
| 防火牆，可在啟用時，允許設定允許的 IP 位址範圍 | Yes | 否 1 |
| 治理 | ||
| Microsoft Purview 整合，可協助客戶管理和控管 Power BI 項目 | No | Yes |
| Microsoft 資訊保護 (MIP) 敏感度標籤 以及與 Microsoft Defender for Cloud Apps 的整合來進行資料外洩防護 | No | Yes |
| 內容背書，以提升或認證有價值的高品質 Power BI 項目 | No | Yes |
| 語意模型化 | ||
| 與 Power BI Desktop 的相容性 | No | Yes |
| 複合模型，包括使用適用於 Power BI 語意模型和 AAS 的 DirectQuery | No | Yes |
| Power BI 服務所觀察到的多語言模型版本的翻譯 | No | Yes |
| Analysis Service 引擎語意模型化 | Yes | Yes |
| 模型管理 | ||
| 累加式重新整理，可使用原則以將磁碟分割管理自動化，並可協助提供近即時報表 (請參閱混合式資料表) | No | Yes |
| 部署管線，可管理 Power BI 內容的生命週期 | No | Yes |
| 已排程的重新整理，可讓快取的語意模型資料保持最新狀態 | No | Yes |
| 增強重新整理，可讓任何程式設計語言使用 REST API 呼叫來執行非同步語意模型重新整理 | Yes | Yes |
| 備份與還原 | 是 | Yes |
| 語意模型工作負載設定，可控制 Premium 容量工作負載 | No | Yes |
| 伺服器屬性，可控制 Analysis Services 伺服器執行個體屬性 | Yes | Yes |
| 別名伺服器名稱，可允許使用較短的別名來連線至 Analysis Services 伺服器執行個體 | 是 | No |
| 已啟用 XMLA 端點 的 API，用於編寫指令碼，並與自動化和 ALM 的服務相容，包括 Azure Functions、Azure 自動化和 Azure DevOps | Yes | Yes |
| 連線性 | ||
| 支援所有 Power BI 資料來源 | No | Yes |
| XMLA 端點，可允許資料模型使用量和視覺效果工具的開放平台連線，包括第三方工具 | Yes | Yes |
| 多地理位置功能，可協助跨國客戶滿足區域性、產業特有或組織的資料落地需求 | Yes | Yes |
| 可搜尋性 | ||
| 資料中樞整合，可協助使用者尋找、探索和使用 Power BI 語意模型 | No | Yes |
| 資料譜系檢視和語意模型影響分析，可協助使用者瞭解和評估 Power BI 項目相依性 | No | Yes |
| 監視和診斷記錄 | ||
| Microsoft Fabric 容量計量應用程式，可提供 Power BI 容量的監視功能 | No | Yes |
| 稽核記錄，可追蹤跨 Power BI 和 Microsoft 365 的使用者活動 | No | Yes |
| Azure Log Analytics (LA) 整合，可讓系統管理員設定 Power BI 工作區的 Log Analytics 連線 | Yes | Yes |
| Azure 監視器中的計量警示，可提供方法讓您在其中一個多維度計量越過閾值時收到通知 | 是 | No |
| XMLA 端點，可允許診斷記錄工具連線，包括 SQL Server Profiler | Yes | Yes |
| SQL Server 擴充事件 (xEvents)，這是可用於診斷問題的輕量型追蹤和效能監視系統 | 是 | No |
1 改用 VNet 連線和 Azure Private Link
成本比較
比較 Power BI Premium 與 AAS 成本時，請務必考慮超出每核心價格的因素。 Power BI 提供較低的擁有權成本和商業價值，而且有許多功能僅適用於 Power BI 資料模型。
此外，假設您已在組織中使用 Power BI，則請根據可「合併」AAS 與 Power BI 的現有設定檔來計算成本。 比較現有設定檔與 Power BI Premium 上的目標設定檔。 若要判斷目標設定檔，請務必考慮下列幾點：
- 區域需求。
- 每個區域中的最大 AAS 資料模型大小。
- 每個區域中的使用者數目。
- 開發和管理內容所需的使用者數目。
- 跨 AAS 和 Power BI Premium 的 CPU 使用量。
重要
基於許多因素，跨 AAS 和 Power BI Premium 的 CPU 使用量可能會有很大的差異。 因素可能包括在相同容量上使用其他工作負載、重新整理模式以及查詢模式。 建議您針對已移轉的模型執行深入分析，以量化跨 AAS 和 Power BI Premium 的比較性 CPU 使用量。
提示
若要協助判斷您商務需求和情況的正確授權類型和數目，請參閱此相關文章。
合併商機
許多 AAS 客戶都已經有連線至 AAS 的 Power BI 報表。 因此，移轉至 Power BI 可以代表在 Power BI Premium 中合併 BI 項目的機會。 合併可讓較大規模的進階 SKU 在經濟上更具可行性，並有助於提供更高層級的輸送量和可擴縮性。
PPU 授權
Premium Per User (PPU) 授權是每個使用者授權，可提供 Premium 成本較低的價格點。 通常是由中小型公司購買 PPU 授權。 其支援先前所列資料模型化的所有 Premium 功能。
提示
可以累加地將 Power BI Pro 授權升級為 PPU 授權。
Pro 授權
需要 Pro (或 PPU) 授權，才能發佈和管理 Power BI 內容。 Pro 授權通常會指派給開發人員和系統管理員，而不是終端使用者。
開發與測試環境
AAS 以較低的成本提供 D 和 B SKU，並降低服務等級協定和/或比 S SKU 還要少的功能。 某些 AAS 客戶會將這些 SKU 用於開發和測試環境。 雖然 Power BI 中沒有直接對等項目，但可以針對開發和測試環境使用 PPU 授權。 這類環境通常不會有大量使用者，因為只有開發人員和測試人員才能使用此環境。 或者，請考慮在 Azure 中使用 A SKU 來測試 Premium 容量功能。
如需詳細資訊，請參閱
可擴縮性優點
Power BI Premium 提供 AAS 中無法使用的可擴縮性、效能和擁有權成本優點。
Power BI Premium 所提供的功能可啟用透過巨量資料進行快速互動式分析。 這類功能包括彙總、複合模型和混合式資料表。 每個功能都提供不同的方式，以最佳方式合併 import 和 DirectQuery 儲存模式，有效地減少記憶體使用量。 另一方面，AAS 不支援這些功能；整個資料模型會使用 import 或 DirectQuery 儲存模式。
Power BI Premium 會限制每個語意模型的記憶體，而不是每個容量或伺服器。 相反地，AAS 需要所有資料模型都可放入單一伺服器上的記憶體。 該需求可以迫使具有大型資料模型的客戶購買較大的 SKU 大小。
因為 Premium 架構的分散式本質，所以可以平行重新整理更多語意模型。 在相同的 AAS 伺服器上執行並行重新整理可能會導致重新整理錯誤，因為超過伺服器記憶體限制。
在 Power BI Premium 中，重新整理期間的 CPU 使用量會分散到 24 小時期間。 Power BI Premium 會評估容量輸送量，以針對計算資源的需求提供時態尖峰的復原能力。 必要時，除非有足夠的資源可用，否則其可以延遲重新整理。 此自動行為可減少客戶執行詳細分析以及管理自動化指令碼以擴大或縮小伺服器的需求。 Premium 客戶應該決定其整體 CPU 使用量需求的最佳 SKU 大小。
Power BI Premium 的另一個優點是能夠根據系統的負載來動態平衡語意模型。 此自動行為可確保忙碌/使用中語意模型取得必要的記憶體和 CPU 資源，同時可以收回更多閒置的語意模型或將其移轉至其他節點。 語意模型是不使用就收回的候選項目。 其將會隨選載入，因此只會將所需的資料載入至記憶體，而不需要載入整個語意模型。 另一方面，AAS 需要所有資料模型都一律完整載入至記憶體。 此需求表示對 AAS 的查詢可以依賴可用的資料模型，但 (特別是不常使用某些資料模型時具有大量資料模型的 Power BI 容量) 動態記憶體管理可以更有效率地使用記憶體。
最後，Power BI Premium 能夠更妥善地利用新一代硬體推出，以受益於可擴縮性和效能增強功能。
考量與限制
移轉至 Power BI Premium 之前，有些規劃考量和限制。
權限
AAS 和 SSAS 會使用角色來管理資料模型存取。 有兩種類型的角色：「伺服器角色」和「資料庫角色」。 伺服器角色是固定角色，可將 Analysis Services 伺服器執行個體的存取權授與系統管理員。 資料建模者和系統管理員所設定的資料庫角色可控制非系統管理員使用者的資料庫和資料存取權。
與 AAS 不同，在 Power BI 中，您只會使用角色來強制執行 RLS 或 OLS。 若要授與 RLS 和 OLS 以外的權限，請使用 Power BI 安全性模型 (工作區角色和語意模型權限)。 如需詳細資訊，請參閱語意模型權限。
如需 Power BI 模型角色的詳細資訊，請參閱使用 XMLA 端點的語意模型連線 (模型角色)。
當您將資料模型從 AAS 移轉至 Power BI Premium 時，必須考慮下列幾點：
- 已獲授與 AAS 中模型「讀取」權限的使用者，必須獲授與已移轉 Power BI 語意模型的「建置」權限。
- 已獲授與 AAS 中模型「系統管理員」權限的使用者，必須獲授與已移轉 Power BI 語意模型的「寫入」權限。
重新整理自動化
Power BI Premium 支援已啟用 XMLA 端點的 API 來進行指令碼編寫，例如表格式模型指令碼語言 (TMSL)、表格式物件模型 (TOM) 和 PowerShell SqlServer 模組。 這些 API 幾乎具有對稱的 AAS 介面。 如需詳細資訊，請參閱使用 XMLA 端點的語意模型連線 (用戶端應用程式和工具)。
與自動化的服務相容 (包括 Azure Functions、Azure 自動化和 Azure Logic Apps) 會以相同方式予以啟用。
一般而言，AAS 中可自動化磁碟分割管理和處理的指令碼和程序，將會在 Power BI Premium 中運作。 請記住，Power BI Premium 語意模型支援累加式重新整理功能，而此功能可針對經常載入新資料和已更新資料的資料表提供自動化磁碟分割管理。
與 AAS 相同，您可以使用服務主體作為 Power BI 語意模型管理作業的自動化帳戶，例如重新整理。 如需詳細資訊，請參閱使用 XMLA 端點的語意模型連線 (服務主體)。
自訂安全性
與 AAS 相同，應用程式可以使用服務主體來查詢每個容量的 Power BI Premium 或 Power BI Embedded 語意模型，方法是使用 CustomData 功能。
不過，您無法將服務主體指派給 Power BI Premium 中的模型角色。 相反地，服務主體會藉由指派給工作區「系統管理員」或「成員」角色來取得存取權。
注意
查詢 Premium Per User (PPU) 語意模型時，您無法使用 CustomData 功能，因為其違反授權條款和條件。
測試的模擬
AAS 和 Power BI Premium 支援模擬技術，包括 EffectiveUserName 和 Roles 連接字串屬性。 測試安全性角色時，您通常會使用它們。
網路安全性
在 AAS 中設定網路安全性需要啟用防火牆，以及只針對可存取伺服器的電腦設定 IP 位址範圍。
Power BI 沒有防火牆功能。 相反地，Power BI 會使用 VNet 和私人連結來提供優越的網路安全性模型。 如需詳細資訊，請參閱什麼是虛擬網路 (VNet)？。
資料來源和認證
AAS 會定義 TOM 表格式中繼資料中所宣告的每個資料來源的認證。 不過，Power BI 無法正常運作。 因為 Power BI 可以跨多個語意模型來共用資料來源認證，所以會在 Power BI 服務中設定認證。
必須取代任何可設定資料來源認證的 XMLA 型程序。 如需詳細資訊，請參閱語意模型與 XMLA 端點的連線 (從 Visual Studio 部署模型專案)。
備份和還原
AAS 中的備份和還原需要 Azure Blob 儲存體，而在 Power BI Premium 中，則需要 Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) 帳戶。 除了儲存體帳戶差異之外，備份和還原在兩個產品中的運作方式都相同。
如需詳細資訊，請參閱使用 Power BI Premium 來備份和還原語意模型。
內部部署的資料閘道
AAS 和 Power BI Premium 都使用相同的內部部署資料閘道來連線至資料來源。 不過，設定步驟會不同。
如需如何針對 Power BI Premium 設定閘道資料來源的相關資訊，請參閱新增或移除閘道資料來源。
伺服器屬性
與 AAS 不同，Power BI Premium 不支援伺服器屬性。 相反地，您可以管理 Premium 容量設定。
連結檔案
與 AAS 不同，Power BI Premium 不支援別名伺服器名稱。
動態管理檢視 (DMV)
在 Power BI Premium 中，無法存取某些在 AAS 中運作的 DMV，因為其需要 Analysis Services 伺服器系統管理員權限。 Power BI 具有工作區角色，但沒有可授與對等 Analysis Services 伺服器系統管理員權限的工作區角色。
PowerShell
您可以使用 SqlServer PowerShell 模組 AAS Cmdlet 以將語意模型管理工作自動化，包括重新整理作業。 如需詳細資訊，請參閱 Analysis Services PowerShell 參考。
不過，Power BI 語意模型不支援 Az.AnalysisServices 模組 AAS Cmdlet。 請改用適用於 Windows PowerShell 和 PowerShell Core 的 Microsoft Power BI Cmdlet。
診斷記錄
AAS 會與 Azure 監視器整合，以進行診斷記錄。 AAS 記錄的最常見目標是 Log Analytics 工作區。
Power BI Premium 也支援記錄至 Log Analytics 工作區。 目前，傳送至 Log Analytics 的事件主要是 AS 引擎事件。 不過，Power BI 不支援 AAS 所支援的所有事件。 相較於 AAS，適用於 Power BI 的 Log Analytics 架構包含差異，這表示 AAS 上的現有查詢可能無法在 Power BI 中運作。
Power BI 提供 AAS 中未提供的另一個診斷記錄功能。 如需詳細資訊，請參閱使用 Microsoft Fabric 容量計量應用程式。
AAS 支援 SQL Server 擴充事件 (xEvents)，但 Power BI Premium 不予支援。 如需詳細資訊，請參閱使用 SQL Server 擴充事件來監視 Analysis Services。
企業對企業 (B2B)
AAS 和 Power BI 都支援 Microsoft Entra B2B 共同作業，其可啟用和控管與外部使用者的共用。 值得注意的是，AAS 所需的使用者主體名稱 (UPN) 格式與 Power BI 不同。
為了識別使用者，Power BI 利用 Microsoft Entra ID (先前稱為 Azure Active Directory) 中的唯一名稱宣告，而 AAS 則使用電子郵件宣告。 雖然這兩個識別碼在許多執行個體中可能是一致的，但唯一名稱格式會更為嚴格。 如果在 Power BI 中使用動態 RLS，則請確定使用者身分識別資料表中的值符合用來登入 Power BI 的帳戶。
向外延展
Power BI Premium 支援 Azure Analysis Services 擴增。 如需詳細資訊，請參閱 Power BI語意模型擴增。
移轉功能
Power BI 中的 Microsoft Azure Analysis Services 到 Microsoft Power BI Premium 移轉功能會將 AAS 資料庫移轉至 Power BI Premium、Power BI Premium Per User 或 Power BI Embedded 工作區中的語意模型。 如需詳細資訊，請參閱將 Azure Analysis Services 移轉至 Power BI。
相關內容
如需本文的詳細資訊，請參閱下列資源︰
- 從 Azure Analysis Services 移轉至 Power BI Premium：移轉案例
- 將 Azure Analysis Services 移轉至 Power BI
- 有任何問題嗎？ 請嘗試在 Power BI 社群提問
- 有任何建議嗎？ 貢獻想法來改善 Power BI
Power BI 合作夥伴可協助貴組織成功進行遷移程序。 若要與 Power BI 合作夥伴交流，請造訪 Power BI 合作夥伴入口網站。