สถานการณ์การใช้งาน Power BI: ฝังตัวสําหรับลูกค้าของคุณ

หมายเหตุ

บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของ ชุดการวางแผน การใช้งาน Power BI ของบทความ ชุดข้อมูลนี้เน้นไปที่ประสบการณ์การใช้งาน Power BI ภายใน Microsoft Fabric เป็นหลัก สําหรับบทนําสู่ชุดข้อมูล โปรดดู ที่ การวางแผนการใช้งาน Power BI

สถานการณ์การใช้งานนี้มุ่งเน้นไปที่วิธีที่นักพัฒนาสามารถฝังเนื้อหา Power BI ทางโปรแกรมในแอปพลิเคชัน แบบกําหนดเองสําหรับลูกค้าของคุณ (นักพัฒนาไม่จําเป็นต้องรับผิดชอบในการสร้างเนื้อหา Power BI) สถานการณ์ การฝังตัวสําหรับลูกค้า ของคุณจะนําไปใช้เมื่อผู้ชมแอปพลิเคชันประกอบด้วยผู้ใช้ที่ไม่มีสิทธิ์หรือสิทธิ์การใช้งานที่เหมาะสมเพื่อเข้าถึงเนื้อหา Power BI ในองค์กรของคุณ แอปพลิเคชันแบบกําหนดเองต้องการข้อมูลประจําตัวการฝังที่มีสิทธิ์และสิทธิการใช้งานที่เหมาะสมในการเข้าถึงเนื้อหา Power BI แอปพลิเคชันแบบกําหนดเองอาจเป็นแอปพลิเคชันแบบหลายรายการ

หมายเหตุ

ในสถานการณ์นี้ Power BI คือแพลตฟอร์มแบบบริการ (PaaS) สถานการณ์การฝังบางครั้งเรียกว่าแอปเป็นเจ้าของข้อมูล

ไดอะแกรมสถานการณ์จําลอง

ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงภาพรวมระดับสูงของการดําเนินการของผู้ใช้ทั่วไปส่วนใหญ่และคอมโพเนนต์ Power BI ที่สนับสนุนการฝังสําหรับลูกค้าของคุณ

เคล็ดลับ

เราขอแนะนําให้คุณ ดาวน์โหลดไดอะแกรม สถานการณ์ถ้าคุณต้องการฝังลงในงานนําเสนอ เอกสารหรือบล็อกโพสต์ของคุณ หรือพิมพ์ออกมาเป็นโปสเตอร์บนผนัง เนื่องจากเป็นภาพกราฟิกเวกเตอร์ที่ปรับขนาดได้ (SVG) คุณสามารถปรับขนาดขึ้นหรือลงได้โดยไม่สูญเสียคุณภาพ

ไดอะแกรมด้านบนแสดงการดําเนินการ เครื่องมือ และคุณลักษณะของผู้ใช้ต่อไปนี้:

รายการ	คำอธิบาย
	ผู้สร้างเนื้อหา Power BI พัฒนาโซลูชัน BI โดยใช้ Power BI Desktop
	เมื่อพร้อมแล้ว ผู้สร้างเนื้อหาจะเผยแพร่ไฟล์ Power BI Desktop (.pbix) หรือไฟล์โครงการ Power BI (.pbip) ไปยังบริการของ Power BI ดังกล่าว
	แหล่งข้อมูลบางแหล่งอาจจําเป็นต้องใช้ เกตเวย์ ข้อมูลภายในองค์กรหรือเกตเวย์ VNet สําหรับการรีเฟรชข้อมูล เช่นเดียวกับที่อยู่ภายในเครือข่ายส่วนตัว
	พื้นที่ทํางาน Power BI ประกอบด้วยรายการ Power BI ที่พร้อมสําหรับการฝัง ข้อมูลประจําตัวการฝังไม่ว่าจะเป็นบัญชีผู้ใช้บริการหลักหรือบัญชีผู้ใช้หลักต้องเป็นสมาชิกของ บทบาทผู้ดูแลระบบพื้นที่ทํางานหรือสมาชิก ในโซลูชันการเช่าหลายรายการ การแยกผู้เช่าสามารถทําได้โดยการสร้างพื้นที่ทํางานหนึ่งพื้นที่สําหรับผู้เช่าแต่ละราย รูปแบบการออกแบบนี้เรียกว่า การแยกพื้นที่ทํางาน
	แอปพลิเคชันแบบกําหนดเองแจ้งให้ผู้ใช้แอปรับรองความถูกต้องโดยใช้วิธีการรับรองความถูกต้องใด ๆ (ไม่จําเป็นต้องเป็นรหัส Microsoft Entra
	เมื่อการรับรองความถูกต้องสําเร็จ แอปพลิเคชันแบบกําหนดเองจะใช้ข้อมูลประจําตัวการฝังเพื่อรับและแคชโทเค็นการเข้าถึง Microsoft Entra
	แอปพลิเคชันแบบกําหนดเองใช้โทเค็นการเข้าถึง Microsoft Entra เพื่อเรียกใช้ Power BI REST API ในนามของข้อมูลประจําตัวการฝัง โดยเฉพาะแอปพลิเคชันใช้โทเค็นการเข้าถึงเพื่อดึงข้อมูลเมตาดาต้าเกี่ยวกับรายการพื้นที่ทํางาน เมตาดาต้ามีคุณสมบัติที่จําเป็นในการฝังเนื้อหาในแอปพลิเคชันแบบกําหนดเอง นอกจากนี้ยังใช้โทเค็นการเข้าถึงเพื่อสร้างและแคชโทเค็นแบบฝัง ซึ่งแสดงถึงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับเนื้อหา Power BI และวิธีที่แอปพลิเคชันสามารถเข้าถึงได้
	แอปพลิเคชันแบบกําหนดเองฝังรายการ Power BI เฉพาะใน iframe องค์ประกอบ HTML แอปพลิเคชันสามารถสนับสนุนการสร้างและแก้ไขรายงาน Power BI โดยที่ข้อมูลประจําตัวการฝังมีสิทธิ์ในการทําเช่นนั้น
	ผู้ดูแลระบบ Power BI ดูแลและตรวจสอบกิจกรรมในบริการของ Power BI

ประเด็นสําคัญ

ต่อไปนี้คือประเด็นสําคัญบางประการที่ต้องเน้นเกี่ยวกับเนื้อหา Power BI แบบฝังตัวทางโปรแกรมในแอปพลิเคชันแบบกําหนดเองสําหรับลูกค้าของคุณ

กรณีการใช้งาน

บ่อยครั้งที่การฝังสําหรับลูกค้าของคุณจะดําเนินการโดยผู้จําหน่ายซอฟต์แวร์อิสระ (ISV) ISV จดจําความจําเป็นในการฝังการวิเคราะห์ในแอปของพวกเขา ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกในบริบทโดยตรงช่วยให้พวกเขาทําการตัดสินใจตามข้อเท็จจริงแทนความคิดเห็น แทนที่จะพัฒนาการแสดงภาพข้อมูล โดยปกติแล้วจะเร็วกว่าและมีราคาแพงกว่าในการฝังเนื้อหา Power BI

ISV สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันการใช้งานหลายรูปแบบ โดยที่ลูกค้าแต่ละรายเป็นผู้เช่า แอปพลิเคชันที่พร้อมใช้งานหลายรายการที่ฝังการวิเคราะห์ Power BI จะใช้ สถานการณ์ ฝังตัวสําหรับลูกค้า ของคุณ เนื่องจากผู้ใช้แอปพลิเคชันรวมถึงผู้ใช้ภายนอก แอปพลิเคชันแบบหลายรุ่นจะอธิบายรายละเอียดเพิ่มเติมในภายหลังในบทความนี้

เนื้อหาที่ฝังได้

เมื่อทําการฝังสําหรับลูกค้าของคุณ คุณสามารถฝังชนิดเนื้อหา Power BI ต่อไปนี้:

• รายงาน Power BI
• วิชวลรายงาน Power BI เฉพาะ
• รายงานที่ถูกแบ่ง
• ประสบการณ์การถามตอบ
• แดชบอร์ด
• ไทล์แดชบอร์ดเฉพาะ

ไม่มีข้อจํากัดเกี่ยวกับตําแหน่งของเนื้อหา ยกเว้นว่าเนื้อหาไม่สามารถอยู่ในพื้นที่ทํางานส่วนบุคคล สิ่งที่สําคัญคือข้อมูลประจําตัวการฝังจะมีสิทธิ์ในการดู (หรือสร้างหรือแก้ไข) เนื้อหา

การรับรองความถูกต้อง

โฟลว์การรับรองความถูกต้องเป็น การรับรองความถูกต้อง แบบไม่โต้ตอบกับ Microsoft Entra ID (หรือที่เรียกว่า การรับรองความถูกต้องแบบเงียบ) การรับรองความถูกต้องที่ไม่ใช่แบบโต้ตอบหมายความว่าผู้ใช้แอปไม่จําเป็นต้องมีบัญชี Power BI และแม้ว่าจะไม่มีการใช้งาน ดังนั้นข้อมูลประจําตัวของ Microsoft Entra เฉพาะที่เรียกว่าข้อมูลประจําตัวการฝังจะรับรองความถูกต้องด้วย ID Microsoft Entra ข้อมูลประจําตัวการฝังสามารถเป็นโครงร่างสําคัญของบริการหรือบัญชีผู้ใช้หลัก (จะอธิบายในภายหลัง)

โฟลว์การรับรองความถูกต้องพยายามรับโทเค็น Microsoft Entra ในลักษณะที่บริการรับรองตัวตนไม่สามารถพร้อมท์ผู้ใช้สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม เมื่อผู้ใช้แอปรับรองความถูกต้องกับแอป (แอปสามารถใช้วิธีการรับรองความถูกต้องใด ๆ) แอปจะใช้ข้อมูลประจําตัวการฝังเพื่อรับโทเค็น Microsoft Entra โดยใช้โฟลว์การรับรองความถูกต้องที่ไม่ใช่แบบโต้ตอบ

เมื่อแอปได้รับโทเค็น Microsoft Entra จะแคชและจากนั้นใช้เพื่อสร้างโทเค็นแบบฝังตัว โทเค็นแบบฝังตัวแสดงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับเนื้อหา Power BI และวิธีการเข้าถึง แอปใช้โทเค็นฝังตัวเพื่อฝังเนื้อหาภายใน iframe องค์ประกอบ HTML

บริการหลัก

แอปสามารถใช้บริการหลักเพื่อรับโทเค็น Microsoft Entra ได้ บริการหลักของ Microsoft Entra คือข้อมูลประจําตัวด้านความปลอดภัยที่ใช้โดยแอป ซึ่งกําหนดนโยบายการเข้าถึงและสิทธิ์สําหรับแอปในผู้เช่า Microsoft Entra การเปิดใช้งานคุณลักษณะหลักเช่นการรับรองความถูกต้องของแอปในระหว่างการลงชื่อเข้าใช้และการรับรองความถูกต้องในระหว่างการเข้าถึงทรัพยากร บริการหลักสามารถรับรองความถูกต้องโดยใช้ข้อมูลลับหรือใบรับรองของแอป โครงร่างสําคัญของบริการสามารถใช้ Power BI REST API ได้เท่านั้น เมื่อเปิดใช้งานการตั้งค่าผู้เช่า API ของ Power BI หลักและโครงร่างสําคัญของบริการอยู่ในกลุ่มที่ได้รับอนุญาต

เคล็ดลับ

เราขอแนะนําให้ใช้บริการหลักสําหรับแอปการผลิต มีการรักษาความปลอดภัยสูงสุดและด้วยเหตุนี้จึงเป็นวิธีการที่แนะนําโดย Microsoft Entra ID นอกจากนี้ยังรองรับระบบอัตโนมัติและการปรับมาตราส่วนที่ดีขึ้นและมีค่าใช้จ่ายในการจัดการน้อยลง อย่างไรก็ตาม จําเป็นต้องใช้สิทธิ์ผู้ดูแลระบบ Power BI ในการตั้งค่าและจัดการ

บัญชีผู้ใช้หลัก

แอปสามารถใช้ บัญชีผู้ใช้ หลักเพื่อรับโทเค็น AD บัญชีผู้ใช้หลักคือผู้ใช้ Microsoft Entra ทั่วไป ใน Power BI บัญชีต้องเป็นสมาชิกของบทบาทผู้ดูแลระบบพื้นที่ทํางานหรือสมาชิกเพื่อฝังเนื้อหาพื้นที่ทํางาน และต้องมีสิทธิ์การใช้งาน Power BI Pro หรือ Power BI Premium Per User (PPU)

หมายเหตุ

ไม่สามารถใช้บัญชีผู้ใช้หลักเพื่อฝังรายงานที่มีการแบ่งหน้าได้

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการฝังข้อมูลประจําตัว ดู ตั้งค่าสิทธิ์การฝังเนื้อหา Power BI

สิทธิ์การใช้งาน

เมื่อทําการฝังเนื้อหา Power BI สําหรับลูกค้าของคุณ คุณจําเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนื้อหาอยู่ในพื้นที่ทํางานที่มีโหมดสิทธิ์การใช้งานใดโหมดหนึ่งต่อไปนี้:

• ความจุ Premium : โหมดสิทธิ์การใช้งานนี้สามารถใช้ได้กับ Power BI Premium
• แบบฝังตัว : โหมดสิทธิ์การใช้งานนี้สามารถใช้งานได้กับ Power BI Embedded
• ความจุ Fabric: โหมดสิทธิ์การใช้งานนี้มีให้ใช้งานกับ Microsoft Fabric

สำคัญ

ในบางครั้งที่บทความนี้อ้างอิงถึง Power BI Premium หรือการสมัครใช้งานความจุ (P SKU) โปรดทราบว่าในขณะนี้ Microsoft กําลังรวมตัวเลือกการซื้อและหยุดใช้งาน Power BI Premium ต่อความจุ SKU ลูกค้าใหม่และลูกค้าที่มีอยู่ควรพิจารณาซื้อการสมัครใช้งานความจุ Fabric (F SKU) แทน

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ที่ การอัปเดตที่สําคัญเกี่ยวกับการให้สิทธิ์การใช้งาน Power BI Premium และ คําถามที่ถามบ่อยของ Power BI Premium

ตัวเลือกโหมดสิทธิ์การใช้งานแต่ละตัวเลือกจําเป็นต้องมีการซื้อผลิตภัณฑ์ที่สามารถเรียกเก็บเงินได้ซึ่งเป็นสิทธิ์การใช้งานตามความจุ สิทธิการใช้งานตามความจุช่วยให้คุณสามารถสร้าง ความจุที่สงวนไว้ได้

ความจุแสดงถึงทรัพยากรการคํานวณที่จําเป็นในการประมวลผลปริมาณงาน เช่น การแสดงรายงานและการรีเฟรชข้อมูล ความจุที่สงวนไว้จะถูกแยกออกจากปริมาณงานของลูกค้าอื่น ๆ ดังนั้นจึงมีมาตราส่วนที่สามารถส่งมอบประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้และสม่ําเสมอ

หมายเหตุ

ไม่สามารถใช้สถานการณ์การฝังตัวสําหรับลูกค้าของคุณในสภาพแวดล้อมการผลิตด้วยสิทธิ์การใช้งาน Fabric (ฟรี), Power BI Pro หรือ Power BI PPU

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และการให้สิทธิ์การใช้งาน ดู เลือกผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์แบบฝังตัวของ Power BI ที่เหมาะสม

Power BI client APIs

Power BI client API ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมแอปพลิเคชันแบบกําหนดเองและเนื้อหา Power BI อย่างแน่นหนาได้ พวกเขาพัฒนาแอปพลิเคชันโดยการเขียนตรรกะแบบกําหนดเองด้วย JavaScript หรือ TypeScript ที่ทํางานในเบราว์เซอร์

แอปพลิเคชันสามารถตั้งค่าและทําให้การดําเนินการเป็นอัตโนมัติและสามารถตอบสนองต่อการดําเนินการที่ผู้ใช้เริ่มต้นได้ นอกจากนี้ คุณสามารถรวมความสามารถของ Power BI รวมถึงการนําทาง ตัวกรองและตัวแบ่งส่วนข้อมูล การดําเนินการเมนู เค้าโครง และบุ๊กมาร์ก

เคล็ดลับ

Power BI Embedded Analytics Playground เป็นเว็บไซต์ที่ช่วยให้คุณเรียนรู้ สํารวจ และทดลองใช้การวิเคราะห์แบบฝังตัวของ Power BI ซึ่งรวมถึง Sandbox ของนักพัฒนาสําหรับประสบการณ์การใช้งานจริงที่ใช้ API ไคลเอ็นต์ที่มีเนื้อหา Power BI ตัวอย่างหรือเนื้อหาของคุณเอง ส่วนย่อยของโค้ดและการแสดงมีให้คุณสามารถสํารวจได้เช่นกัน

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู playground การวิเคราะห์แบบฝังตัวของ Power BI คืออะไร

บังคับใช้สิทธิ์ของข้อมูล

เมื่อผู้ใช้แอปควรมีสิทธิ์เข้าถึงเพื่อดูชุดย่อยของข้อมูลเท่านั้น คุณจําเป็นต้องพัฒนาโซลูชันที่จํากัดการเข้าถึงข้อมูลแบบจําลองความหมายของ Power BI เหตุผลอาจเป็นเพราะผู้ใช้บางรายไม่ได้รับอนุญาตให้ดูข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง เช่น ผลการขายของภูมิภาคการขายอื่น การบรรลุข้อกําหนดนี้มักเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าการรักษาความปลอดภัยระดับแถว (RLS) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกําหนดบทบาทและกฎที่กรองข้อมูลแบบจําลอง

เมื่อคุณใช้ สถานการณ์ สําหรับลูกค้าของคุณ แอปต้องตั้งค่าข้อมูลประจําตัวที่มีผลบังคับใช้ของโทเค็นแบบฝังเพื่อจํากัดการเข้าถึงข้อมูล ข้อมูลประจําตัวที่มีผลบังคับใช้นี้จะกําหนดวิธีการที่ Power BI จะเชื่อมต่อกับแบบจําลองและวิธีการบังคับใช้บทบาท RLS วิธีที่คุณตั้งค่าข้อมูลประจําตัวที่มีผลบังคับใช้จะขึ้นอยู่กับชนิดของแบบจําลองความหมายของ Power BI

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทบาท RLS สําหรับเนื้อหาแบบฝังตัว ให้ดู บังคับใช้สิทธิ์ข้อมูลสําหรับการวิเคราะห์แบบฝังตัวของ Power BI

แอปพลิเคชันการใช้งานหลายรายการ

องค์กรหลายแห่งสามารถใช้แอปหลายรายการได้ ซึ่งแต่ละองค์กรเป็นผู้เช่า แอปที่พร้อมใช้งานหลายรายการที่ฝังการวิเคราะห์ Power BI สามารถใช้ สถานการณ์ฝังตัวสําหรับลูกค้า ของคุณเนื่องจากผู้ใช้แอปมีผู้ใช้ภายนอก เมื่อคุณออกแบบแอปหลายรายการ คุณสามารถเลือกจากแบบจําลองการเช่าที่แตกต่างกันสองแบบจําลอง

วิธีที่แนะนําคือการใช้ แบบจําลองการ แยกพื้นที่ทํางาน คุณสามารถทําวิธีนี้ได้โดยการสร้างพื้นที่ทํางาน Power BI หนึ่งพื้นที่ทํางานสําหรับผู้เช่าแต่ละราย พื้นที่ทํางานแต่ละแห่งประกอบด้วยวัตถุของ Power BI ที่เฉพาะเจาะจงสําหรับผู้เช่านั้น และแบบจําลองความหมายจะเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลแยกต่างหากสําหรับผู้เช่าแต่ละราย

เคล็ดลับ

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแบบจําลองการแยกพื้นที่ทํางาน โปรดดู การแยกพื้นที่ทํางานโดยอัตโนมัติ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแอปที่สามารถปรับขนาดได้ โปรดดูโปรไฟล์โครงร่างสําคัญของบริการสําหรับแอปสําหรับหลายการเช่าใน Power BI Embedded

อีกวิธีหนึ่งคือแบบจําลองฐานข้อมูลลูกค้าหลายรายเดียวจะพร้อมใช้งาน เมื่อคุณใช้แบบจําลองนี้ โซลูชันของคุณจะแยกจากกันด้วยพื้นที่ทํางานเดียวที่มีชุดของรายการ Power BI ที่ใช้ร่วมกันกับผู้เช่าทั้งหมด บทบาท RLS ที่กําหนดไว้ในแบบจําลองความหมายจะช่วยกรองข้อมูลได้อย่างปลอดภัยยิ่งขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าองค์กรจะดูข้อมูลของตนเองเท่านั้น

การฝังแบบไม่มีโค้ด

การพัฒนาโซลูชันทางโปรแกรมต้องใช้ทักษะ เวลา และความพยายาม พิจารณาว่ามีเทคนิคการฝังหนึ่งแบบ ที่เรียกว่า การ ฝังที่ไม่มีโค้ด ซึ่งนักพัฒนาที่ไม่ใช่ผู้พัฒนาสามารถใช้เพื่อฝังรายงาน Power BI หรือแดชบอร์ดใน Power Pages ได้

การตั้งค่าเกตเวย์

โดยทั่วไป แล้ว จําเป็นต้องใช้เกตเวย์ ข้อมูลเมื่อเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่อยู่ภายในเครือข่ายส่วนตัวหรือเครือข่ายเสมือน วัตถุประสงค์สองประการของเกตเวย์คือการรีเฟรชข้อมูลที่นําเข้า หรือดูรายงานที่คิวรีการเชื่อมต่อสดหรือแบบจําลองความหมาย DirectQuery

หมายเหตุ

เกตเวย์ข้อมูลส่วนกลางในโหมดมาตรฐานขอแนะนําอย่างยิ่งผ่านเกตเวย์ในโหมดส่วนบุคคล ในโหมดมาตรฐาน เกตเวย์ข้อมูลสนับสนุนการเชื่อมต่อแบบสดและการดําเนินการ DirectQuery (นอกเหนือจากการดําเนินการรีเฟรชข้อมูลที่กําหนดไว้)

ระบบ oversight

บันทึกกิจกรรมบันทึกกิจกรรมของผู้ใช้ที่เกิดขึ้นในบริการของ Power BI ผู้ดูแลระบบ Power BI สามารถใช้ข้อมูลบันทึกกิจกรรมที่รวบรวมไว้เพื่อทํา การตรวจสอบ เพื่อช่วยให้พวกเขาเข้าใจรูปแบบการใช้งานและการเริ่มนําไปใช้ได้

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์แบบฝังตัวของ Power BI ให้ทํางานผ่านเส้นทางการเรียนรู้การวิเคราะห์ Power BI ที่ฝังตัว

สําหรับสถานการณ์อื่น ๆ ที่มีประโยชน์เพื่อช่วยคุณในการตัดสินใจการใช้งาน Power BI โปรดดู บทความ สถานการณ์ การใช้งาน Power BI