Power BI를 사용하여 Azure Data Explorer 데이터를 쿼리하고 시각화하는 방법에 대한 모범 사례
Azure 데이터 탐색기는 로그 및 원격 분석 데이터에 사용 가능한 빠르고 확장성이 우수한 데이터 탐색 서비스입니다. Power BI는 데이터를 시각화하고 조직 전체에서 결과를 공유할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션입니다. Power BI로 데이터를 가져오려면 Azure Data Explorer에서 Power BI로 쿼리 가져오기를 참조하거나 SQL 쿼리를 사용합니다. 이 문서에서는 Power BI를 사용하여 Azure Data Explorer 데이터를 쿼리하고 시각화하기 위한 팁을 제공합니다.
Power BI 사용 모범 사례
테라바이트 단위의 새로운 원시 데이터를 사용하는 경우 다음 지침에 따라 Power BI 대시보드 및 보고서를 업데이트된 최신 상태로 유지합니다.
가벼운 출장 - 보고서에 필요한 데이터만 Power BI로 가져옵니다. 심층 대화형 분석을 위해 Kusto 쿼리 언어를 사용하여 임시 검색에 최적화된 Azure Data Explorer 웹 UI를 사용합니다.
복합 모델 - 복합 모델을 사용하여 최상위 대시보드에 대한 집계 데이터를 필터링된 작업 원시 데이터와 결합할 수 있습니다. 원시 데이터를 사용하는 시기와 집계 보기를 사용하는 시기를 명확하게 정의할 수 있습니다.
가져오기 모드 및 DirectQuery 모드:
더 작은 데이터 세트의 상호 작용에 가져오기 모드를 사용합니다.
자주 업데이트되는 대규모 데이터 세트에 DirectQuery 모드를 사용합니다. 예를 들어 차원 테이블은 작고 자주 변경되지 않으므로 이러한 테이블은 가져오기 모드를 사용하여 만듭니다. 데이터 업데이트의 예상 속도에 따라 새로 고침 간격을 설정합니다. 팩트 테이블은 크고 원시 데이터를 포함하므로 이러한 테이블은 DirectQuery 모드를 사용하여 만듭니다. 이러한 테이블은 Power BI 드릴스루를 사용하여 필터링된 데이터를 표시하는 데 사용됩니다. DirectQuery를 사용하는 경우 쿼리 감소를 사용하여 준비되기 전에 보고서에서 데이터를 로드하지 못하도록 방지할 수 있습니다.
병렬 처리 – Azure Data Explorer는 선형으로 확장 가능한 데이터 플랫폼이므로 다음과 같이 엔드투엔드 흐름의 병렬 처리를 늘려 대시보드 렌더링의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
Power BI에서 DirectQuery의 동시 연결 수를 늘립니다.
약한 일관성을 사용하여 병렬 처리를 향상시킵니다. 이는 데이터의 새로 고침에 영향을 줄 수 있습니다.
효과적인 슬라이서 – 슬라이서 동기화를 사용하여 준비되기 전에 보고서에서 데이터를 로드하지 못하도록 방지합니다. 데이터 세트를 구조화하고 모든 시각적 개체를 배치하고 모든 슬라이서를 표시한 후 동기화 슬라이서를 선택하여 필요한 데이터만 로드할 수 있습니다.
필터 사용 - 최대한 많은 Power BI 필터를 사용하여 관련 데이터 분할에 대한 Azure Data Explorer 검색에 집중합니다.
효율적인 시각적 개체 – 데이터에 가장 적합한 시각적 개체를 선택합니다.
Power BI용 Azure Data Explorer 커넥터를 사용하여 데이터를 쿼리하기 위한 팁
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