Arquitectura física (Analysis Services - Minería de datos)
Se aplica a:
SQL Server 2019 y versiones anteriores de Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Importante
La minería de datos estaba en desuso en SQL Server 2017 Analysis Services y ahora se ha interrumpido en SQL Server 2022 Analysis Services. La documentación no se actualiza para las características en desuso e interrumpidas. Para más información, consulte Compatibilidad con versiones anteriores de Analysis Services.
Microsoft SQL Server Analysis Services usa componentes de servidor y cliente para proporcionar funcionalidad de minería de datos para aplicaciones de inteligencia empresarial:
El componente de servidor se implementa como servicio de Microsoft Windows. Puede tener varias instancias en el mismo equipo, con cada instancia de SQL Server Analysis Services implementada como una instancia independiente del servicio de Windows.
Los clientes se comunican con SQL Server Analysis Services mediante el estándar público XML for Analysis (XMLA), un protocolo basado en SOAP para emitir comandos y recibir respuestas, expuestas como un servicio web. Además, se proporcionan modelos de objetos de cliente en XMLA, a los que se puede obtener acceso mediante un proveedor administrado, como ADOMD.NET, o un proveedor OLE DB nativo.
Los comandos de consulta se pueden emitir mediante Extensiones de minería de datos (DMX), un lenguaje de consulta estándar del sector orientado hacia la minería de datos. Analysis Services Scripting Language (ASSL) también se puede usar para administrar objetos de base de datos SQL Server Analysis Services.
Diagrama de la arquitectura
Una instancia de SQL Server Analysis Services se ejecuta como un servicio independiente y la comunicación con el servicio se produce a través de XML for Analysis (XMLA), mediante HTTP o TCP.
AMO es una capa entre la aplicación de usuario y la instancia de SQL Server Analysis Services que proporciona acceso a SQL Server Analysis Services objetos administrativos. AMO es una biblioteca de clases que toma comandos de una aplicación cliente y convierte esos comandos en mensajes XMLA para la instancia de SQL Server Analysis Services. AMO presenta SQL Server Analysis Services objetos de instancia como clases para la aplicación de usuario final, con miembros del método que ejecutan comandos y miembros de propiedad que contienen los datos de los objetos SQL Server Analysis Services.
En la ilustración siguiente se muestra la arquitectura de componentes de SQL Server Analysis Services, incluidos los servicios de la instancia de SQL Server Analysis Services y los componentes de usuario que interactúan con la instancia.
La ilustración muestra que la única manera de tener acceso a la instancia es utilizando el agente de escucha de XML for Analysis (XMLA), ya sea mediante HTTP o TCP.
Advertencia
DSO está en desuso. No debe utilizar DSO para desarrollar soluciones.
Configuración del servidor
Una instancia de servidor puede admitir varias bases de datos de SQL Server Analysis Services, cada una con su propia instancia del servicio SQL Server Analysis Services que responde a las solicitudes de cliente y procesa objetos.
Las instancias independientes deben estar instaladas si desea trabajar tanto con modelos de minería de datos tabulares (TDS) como con modelos multidimensionales. SQL Server Analysis Services admite la instalación en paralelo de instancias que se ejecutan en modo tabular (que usa el motor de análisis en memoria VertiPaq) y las instancias que se ejecutan en una de las configuraciones OLAP, MOLAP o ROLAP convencionales. Para obtener más información, vea Determinar el modo de servidor de una instancia de Analysis Services.
Todas las comunicaciones entre un cliente y el servidor de Analysis Services usan XMLA, que es un protocolo independiente de la plataforma y del lenguaje. Cuando se recibe una solicitud de un cliente, Analysis Services determina si está relacionada con OLAP o con la minería de datos, y la enruta apropiadamente. Para obtener más información, vea Componentes de servidor del motor OLAP.