Maintenir un datamart

Maintenance préventive

Le portail Power BI et les services datamarts sont gérés directement par Microsoft : de même que vous ne pouvez pas faire de sauvegarde des pages web du portail, vous ne pouvez pas sauvegarder ou restaurer vous-même les datamarts. C’est l’éditeur qui gère les couches basses de cette solution Software as a Service : vous n’avez pas la main en écriture, ni sur la base SQL qui lui sert d’infrastructure, ni sur le serveur d’analyse. Le seul point de réglage d’architecture est de pouvoir dimensionner une capacité Fabric spécifique si celle-ci est utilisée pour l’espace de travail. De même, vous ne pouvez ni exporter le paramétrage du datamart, ni sauvegarder, ni restaurer tout ou partie du datamart.

Par contre, dans un datamart, vous avez de multiples possibilités de gérer les données qui vont s’afficher ou pas, ainsi que la façon d’actualiser les données, ce que vous verrez respectivement dans la section Définir le périmètre du modèle sémantique du datamart puis dans la section Actualiser les données en incrémentiel de ce chapitre.

Compte tenu de l’éventualité d’erreurs critiques qui peuvent bloquer le chargement des données, il est vivement recommandé de :

Maintenance corrective et dépannage

1. Monitoring des datamarts

Grâce au hub de supervision, accessible depuis toute page via la barre rapide de gauche, il est très rapidement possible de filtrer les datamarts, d’identifier leur état, avec le nom de leur espace de travail, le propriétaire (appelé ici destinataire) et la date de début.

L’adresse est : https://app.powerbi.com/monitoringhub

Sur cet écran, on voit notamment les travaux en échecs. Nous allons vous aider à les résoudre.

Les autres informations intéressantes issues des options de colonne - Appliquer de cette page sont :

• le nom de l’espace de travail concerné, appelé Emplacement,

• la Capacité de l’espace de travail (Premium per User, Premium per Capacity, Trial ou Fabric),

• la Durée de chaque travail,

• le Type d’actualisation, qui indique On Demand (pour « sur demande ») ou Scheduled (pour « planifié »),

• le nombre d’actualisations par jour avec la colonne Actualisation par jour.

En utilisant plus d’options à droite du nom de chaque activité, un bouton Afficher l’historique d’exécution permet d’afficher l’historique des actualisations et leur état (échec ou opération réussie). Ce bouton permet de voir à quel moment le datamart était encore correct. Il n’apparaît pas lorsqu’il n’y a pas assez de temps écoulé pour établir un historique.

Pour identifier un problème d’actualisation, le plus important est d’accéder à l’espace de travail concerné et au datamart avec le compte propriétaire. Ici, le hub de supervision, que vous avez vu au début de cette section, identifiait Adèle sur ce rôle. Il faut donc se connecter avec son compte. En positionnant votre souris sur l’indicateur d’alerte, l’espace de travail signale tous les problèmes d’actualisation du datamart (sans donner le détail).

Dans le cas de l’espace de travail 5.Editions ci-dessus, vous pouvez vous apercevoir que deux datamarts sont en erreur : 5.Editions.Martyr et 5.Editions.Preprod.

 Dans l’espace de travail où les deux datamarts sont en échec...

Corriger les erreurs dans Power Query Online

Dans Power Query, il y a quatre types d’erreurs : les erreurs d’étape, les erreurs de niveau valeur, les erreurs de niveau colonne et les erreurs de niveau table. Les erreurs de niveau valeur n’apparaissent que sur certaines lignes d’une colonne, parfois au-delà de l’aperçu visible des données.

1. Erreur de version de datamart

L’erreur qui arrive en cas d’usage intensif des datamarts est un message d’erreur de numéro de version de datamart au moment du chargement dans le modèle de données depuis Power Query Online : Échec du chargement des données - DatamartVersion Mismatch.

Le détail indiqué pour cette erreur est : the datamart ID XXX has changed to version current N since the operation has been submitted version Y. Please reload the version and retry the operation.

Vous avez probablement ouvert plusieurs fenêtres de navigateur et travaillez actuellement dans Power Query sur une page web du datamart dans une version qui est devenue obsolète, il faut donc Fermer et ensuite accepter par OK une récupération des changements faits dans PQO.

Lorsque vous chargez une seule table dans PQO, cela met à jour la version du datamart, il est souvent prudent de mettre à jour vos tables une par une. En cas d’erreur insoluble, vous pourrez revenir en arrière nativement en refusant toute récupération.

Actualiser un datamart en global

L’actualisation par défaut est celle qui couvre toutes les tables. L’actualisation globale peut être répétitive ou manuelle, au moment de la mise à jour ou bien de la vérification des données sources.

La planification manuelle se fait par ce mode opératoire :

L’actualisation répétitive se prévoit dans les paramètres Power BI dans la limite de 48 actualisations par jour.

En cliquant sur l’historique, vous pouvez voir le statut de réussite ou d’échec. La première actualisation à 10 h 36 (avant la prise de contrôle) était en échec (failed), celles de 10 h 54 et 10 h 56 ont fonctionné complètement. Cela montre que la prise de contrôle s’est bien passée.

En cliquant ensuite sur Planifier l’actualisation, dans la section Actualiser, il faut - la première fois - activer la configuration de planification.

Vous pouvez alors régler l’horaire des actualisations en fonction des sources et des pays utilisateurs, sur la base de 48 fois maximum.

Actualiser les données en incrémentiel

De grandes quantités de données peuvent être importées dans un datamart, mais dans ce cas, actualiser toutes les lignes de toutes les tables n’a pas nécessairement de sens. L’actualisation incrémentielle met à jour les données uniquement pour la ou les quelques tables que vous choisissez, avec un réglage fin de ce qui doit être actualisé ou non.

L’actualisation incrémentielle a pour prérequis un format Date en Date et Heure.

Ensuite, effectuez les étapes suivantes :

Historiser les datamarts

Nous avons vu, dans la section Maintenance préventive de ce chapitre, la liste des éléments à sauvegarder. Il y a une historisation des actualisations dans le hub de supervision de Power BI.

En revanche, la sauvegarde et la restauration via Github ne fonctionnent pas (encore) pour les datamarts, alors que c’est prévu pour Microsoft Fabric.

Un tableau des mises à jour devrait être sauvegardé dans chaque espace de travail Premium. En voici une trame :

Tableau des mises à jour du datamart 1.libellé

Périmètre : Développement - Test - Préprod - Production

Date de dernière mise en production

Stockage : nom de l’espace Premium

Suivi des modifications

Liste des tables et mesures du datamart

Ceci permet également de retrouver rapidement une table parmi une série de jeux de données en ligne.

Liste des datamarts (du service conbiservice w55did4ty67dier6dacux3oci)