Les slides utiliées lors de la présentation au groupe des utilisateurs SharePoint a Québec City en avril 2018. Avec la généralisation du cloud pour traiter des problématiques de stockage de très gros volumes de données mais également la puissance de calcul et de mémoire nécessaires à l'analytique en temps réel, vos sources de données se trouvent On-Prem?

1. @guspquebec

10. Import (Mode cache) DirectQuery ou connexion directe
Fréquence de rafraichissement
Programmée – Demi-heure ou
journalière
Temps réel
Performance
Pas de delais notables comme les
données sont deja en cache
Depend de la Vitesse de requetage de
la source de donnees comme les
requetes sont executes en temps réel
Stockage des donnees dans Power BI
Avec le cache, les données sont
conservées dans le nuage
Aucunes données conservées dans
Power BI. Les données sont toujours
locales
Taille des données
Limite actuelle de 1GB (Compressée)
par modèle
La taille de la base de données locale
est la seule limite
Row level Security
Pas de support du RLS pour les
données locales
Réutilisation du RLS du service
Analysis Services.

12. Passerelle Personnelle On-premises data gateway
Utilisateur cible Les analystes d’affaire autonomes qui
installent et utilisent la passerelle pour leur
données
Les Administrateurs BI font l’installation pour la
compagnie
De multiple utilisateurs se connectent a la
passerelle
Usage Directement par l’analyste Un administrateur BI
Fonctionnalités Importe avec un rafraichissement planifié DirectQuery et rafraichissement planifié
Les connexions aux sources sont controlees
par l’utilisateurs
Gestion des sources de donnees centralisée et
controle des accès
Pas de controle centralisé Monitoring et controle centralisé
Services supportés Power BI Power BI, Power Apps, Microsoft Flow, Azure
Logic Apps et Azure Analysis Services

14. Nom de domaine Ports sortant
*.powerbi.com 443
*.analysis.windows.net 443
*.login.windows.net 443
*.servicebus.windows.net 443, 5671-5672, 9350-9354
*.frontend.clouddatahub.net 443
*.core.windows.net 443
Login.microsoftonline.com 443
Login.windows.net 443

16. Type Description de la modélisation Diffusion
Tabulaire
Constructions de modélisation relationnelle (modèle, tables,
colonnes). En interne, les métadonnées sont héritées de constructions
de modélisation OLAP (cubes, dimensions, mesures). Le code et les
scripts utilisent des métadonnées OLAP.
SQL Server 2012 et versions
ultérieures (niveaux de
compatibilité 1050-1103)
1
Tabulaire dans SQL Server
2016
Relationnelle constructions (modèle, tables, colonnes), exprimées
dans les définitions des objets dans les métadonnées tabulaires de
modélisation TMSL Tabular Model Scripting Language () et le modèle
d’objet tabulaire (TOM) code.
SQL Server 2016 (niveau de
compatibilité 1200)
Tabulaire dans SQL Server
2017
Relationnelle constructions (modèle, tables, colonnes), exprimées
dans les définitions des objets dans les métadonnées tabulaires de
modélisationTMSL Tabular Model Scripting Language () et le modèle
d’objet tabulaire (TOM) code.
SQL Server 2017 (niveau de
compatibilité 1400)
(Multidimensionnel) Constructions de modélisation OLAP (cubes, dimensions, mesures).
SQL Server 2000 et versions
ultérieures
Power Pivot
À l’origine un complément, désormais entièrement intégré dans
Excel.Modélisation uniquement, sur une infrastructure tabulaire
interne. Vous pouvez importer un modèle PowerPivot dans SSDT
pour créer un modèle tabulaire s’exécutant sur une instance Analysis
Services.
Via Excel et Power BI Desktop
https://docs.microsoft.com/fr-fr/sql/analysis-services/comparing-tabular-and-multidimensional-solutions-ssas

19. https://www.youtube.com/watch?v=nRJvTuEDFwk
http://aka.ms/logicapps-gateway
https://aka.ms/ssas