{"id":550,"date":"2022-04-19T20:59:35","date_gmt":"2022-04-19T19:59:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.csopro.de\/biblog\/?p=550"},"modified":"2022-04-19T21:02:01","modified_gmt":"2022-04-19T20:02:01","slug":"fallbeispiel-umgebungen-mit-power-bi-premium-datasets","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.csopro.de\/biblog\/2022\/04\/fallbeispiel-umgebungen-mit-power-bi-premium-datasets\/","title":{"rendered":"Fallbeispiel: Umgebungen mit Power BI Premium Datasets"},"content":{"rendered":"\n

Dieser Beitrag beschreibt, wie wir bei einem Kunden die Cube-Umgebungen aufgesetzt haben. Dort verwenden wir – was seit einiger Zeit – m\u00f6glich ist, Power BI Premium-Datasets als Cubes, wodurch wir uns Azure Analysis Services sparen k\u00f6nnen, der ja ein eher hochpreisiger Dienst ist.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Beitrag soll dabei nicht die Kriterien beschreiben, wann es sich in Bezug auf Kosten rechnet, sondern wie wir unter der Pr\u00e4misse von Power BI Premium Datasets unsere Entwicklungs-, Test- und produktive Umgebungen aufgesetzt haben.<\/p>\n\n\n\n

Im Backend haben wir dabei ein DWH und ETL-Routinen, die das DWH bef\u00fcllen. Als Business Layer verwendeten wir immer Cubes, auf die dann mit Power BI zugegriffen wird. Zur Modellierung verwenden wir Visual Studio.<\/p>\n\n\n\n

Umgebung<\/strong><\/td>L\u00f6sung<\/strong><\/td>Besonderheit<\/strong><\/td><\/tr>
Arbeitsbereichserver im Visual Studio<\/td>Azure Analysis Services<\/td>Den Dienst deaktivieren wir automatisch, um Kosten zu sparen (s. mein Blogeintrag<\/a>)<\/td><\/tr>
Entwicklungsumgebung<\/td>Power BI Premium Datasets<\/td>User-bezogene Premium-Lizenzen<\/td><\/tr>
Testumgebung<\/td>Power BI Premium Datasets<\/td>User-bezogene Premium-Lizenzen<\/td><\/tr>
Produktivumgebung<\/td>Power BI Premium Datasets<\/td>Premium-Kapazit\u00e4t<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Wie man sieht, verwenden wir f\u00fcr die Entwicklungs- und Test-Umgebung user-bezogene Premium-Kapazit\u00e4ten. Dies tun wir, da nur wenige Benutzer f\u00fcr die Entwicklungs- und Testumgebung zugreifen. Damit stellen wir sicher, dass diese Umgebungen nicht Ressourcen innerhalb der produkiven Kapazit\u00e4t nutzen, die dann der Produktion fehlen k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n

Der Arbeitsbereichserver f\u00fcr die Entwicklungsumgebung ist ein Azure Analysis Services, weil man dort keine Power BI Premium Datasets verwenden kann (Dies l\u00e4sst Visual Studio bzw. Power BI nicht zu). Da wir aber nicht st\u00e4ndig die Entwicklungsumgebung online ben\u00f6tigen, verwenden wir die L\u00f6sung aus meinem Blog-Beitrag<\/a>, um die Umgebung t\u00e4glich auszuschalten. Wenn wir entwickeln, m\u00fcssen wir halt dann in der Fr\u00fch den Azure Analysis-Services-Dienst manuell hochfahren. Mit diesem Vorgehen kostet der Azure Analysis Services – der auch sehr klein gesized ist – sehr wenig. <\/p>\n\n\n\n

Theoretisch k\u00f6nnte man nat\u00fcrlich auch in der Entwicklungs- und Testumgebung genauso vorgehen. Dies widerspricht aber der grunds\u00e4tzlichen Vorgehensweise, dass diese Systeme genauso aufgesetzt sein sollen wie das Produktivsystem.<\/p>\n\n\n\n

Als Nebenbemerkung m\u00f6chte ich noch erw\u00e4hnen, dass wir als Power BI Premium Datasets alle Features verwenden konnten, die wir auch in Azure Analysis Services genutzt haben – bis auf Perspektiven: Verwendet man Azure Analysis Services-Cubes als Quelle eines Power BI Berichts, kann man dort eine Verbindung auf eine Perspektive einrichten, die dann als Dataset (mit Live-Verbindung zur AAS-Cube-Perspektive) existiert. Der Berichtersteller sieht dann nur die Attribute\/Measures der Perspektive. Eine solche Option gibt es bei der Verwendung von Power BI Premium Datasets nicht.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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