पावर बीआई प्रदर्शन अनुकूलन: DAX, मॉडल और क्वेरीज़

एक Power BI रिपोर्ट, जिसे लोड होने में 15 सेकंड का समय लगता है, एक ऐसी रिपोर्ट है जिसका उपयोग उपयोगकर्ता बंद कर देते हैं। प्रदर्शन कोई तकनीकी विशिष्टता नहीं है --- यह बीआई अपनाने और बीआई परित्याग के बीच का अंतर है। रिपोर्ट लोड समय का प्रत्येक सेकंड उपयोगकर्ता की व्यस्तता को काफी हद तक कम कर देता है। अनुसंधान लगातार दिखाता है कि इंटरैक्टिव डैशबोर्ड (3 सेकंड से कम लोड समय) को धीमे डैशबोर्ड (10 सेकंड से अधिक) की तुलना में 4-5 गुना अधिक दृश्य प्राप्त होते हैं, और जो उपयोगकर्ता लगातार धीमी गति का अनुभव करते हैं वे 30 दिनों के भीतर मैन्युअल प्रक्रियाओं पर वापस लौट आते हैं।

अच्छी खबर यह है कि पावर बीआई प्रदर्शन समस्याएं लगभग हमेशा हल करने योग्य होती हैं। सैकड़ों पावर बीआई वातावरणों को अनुकूलित करने के हमारे अनुभव में, 90% प्रदर्शन समस्याएं पांच मूल कारणों में से एक का पता लगाती हैं: अक्षम DAX उपाय, बड़े डेटा मॉडल, खराब संबंध डिजाइन, DirectQuery का अनुचित उपयोग, या कार्यभार के लिए अपर्याप्त क्षमता। यह मार्गदर्शिका इनमें से प्रत्येक मुद्दे के निदान और समाधान के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण प्रदान करती है।

यदि आपका पावर बीआई वातावरण प्रदर्शन समस्याओं का सामना कर रहा है जिसे आपकी टीम आंतरिक रूप से हल नहीं कर सकती है, तो हमारी [पावर बीआई प्रदर्शन अनुकूलन सेवाएं] (/services/powerbi/performance-optimization) व्यावहारिक विश्लेषण और उपचार प्रदान करती हैं।

मुख्य बातें

• पावर बीआई डेस्कटॉप में प्रदर्शन विश्लेषक पहचानता है कि कौन से दृश्य और प्रश्न धीमे हैं --- हमेशा अनुकूलन से पहले यहां से प्रारंभ करें
• DAX स्टूडियो से पता चलता है कि क्या धीमी क्वेरीज़ स्टोरेज इंजन (डेटा स्कैनिंग) या फॉर्मूला इंजन (गणना) में बाधाग्रस्त हैं --- फिक्स नाटकीय रूप से भिन्न है
• सबसे आम DAX प्रदर्शन गलतियाँ अनावश्यक कैलकुलेट नेस्टिंग, इटरेटर का उपयोग करना जहां एग्रीगेटर पर्याप्त हैं, और बड़ी मध्यवर्ती तालिकाओं को अमल में लाना हैं।
• मॉडल का आकार सीधे प्रदर्शन को प्रभावित करता है: अप्रयुक्त कॉलम को हटाने, कार्डिनैलिटी को कम करने और डेटा प्रकारों को अनुकूलित करने से मॉडल 40-70% तक सिकुड़ सकते हैं
• एकत्रीकरण तालिकाएँ सारांश डेटा की पूर्व-कंप्यूटिंग द्वारा बड़े डेटासेट के लिए 10-100x क्वेरी प्रदर्शन सुधार प्रदान करती हैं
• डायरेक्टक्वेरी इंटरैक्टिव रिपोर्ट के लिए आयात मोड की तुलना में 10-100 गुना धीमी है --- इसका उपयोग केवल तब करें जब डेटा ताज़ाता की आवश्यकताएं वास्तव में इसकी मांग करें
• अनुकूलन प्रभाव को साबित करने और प्रतिगमन को रोकने के लिए दस्तावेज़ित मेट्रिक्स के साथ बेंचमार्किंग से पहले/बाद में आवश्यक है

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डायग्नोस्टिक उपकरण और पद्धति

प्रदर्शन विश्लेषक

प्रदर्शन विश्लेषक पावर बीआई डेस्कटॉप का अंतर्निहित डायग्नोस्टिक टूल है। यह रिपोर्ट पृष्ठ पर प्रत्येक दृश्य द्वारा उत्पन्न प्रत्येक क्वेरी के निष्पादन समय को रिकॉर्ड करता है, समय को तीन घटकों में विभाजित करता है:

प्रदर्शन विश्लेषक का उपयोग कैसे करें:

1. अपनी रिपोर्ट Power BI डेस्कटॉप में खोलें।
2. व्यू > परफॉर्मेंस एनालाइजर पर जाएं।
3. "रिकॉर्डिंग प्रारंभ करें" पर क्लिक करें।
4. रिपोर्ट के साथ इंटरैक्ट करें (फ़िल्टर बदलें, पेज नेविगेट करें, स्लाइसर लागू करें)।
5. "रोकें" पर क्लिक करें।
6. कुल अवधि के अनुसार क्रमबद्ध परिणामों की समीक्षा करें।

परिणामों की व्याख्या:

• यदि DAX क्वेरी समय हावी है, तो समस्या आपके माप या मॉडल में है। गहन विश्लेषण के लिए DAX स्टूडियो का उपयोग करें।
• यदि विज़ुअल डिस्प्ले समय हावी है, तो समस्या विज़ुअल कॉन्फ़िगरेशन (बहुत अधिक डेटा बिंदु, जटिल सशर्त स्वरूपण, या खराब प्रदर्शन करने वाला कस्टम विज़ुअल) में है।
• यदि "अन्य" समय हावी है, तो समस्या बुनियादी ढांचे (DirectQuery के लिए नेटवर्क विलंबता, गेटवे बाधाएं, या क्षमता थ्रॉटलिंग) है।

वह महत्वपूर्ण कदम जिसे अधिकांश लोग छोड़ देते हैं: प्रदर्शन विश्लेषक से DAX क्वेरी को कॉपी करें (राइट-क्लिक > "कॉपी क्वेरी") और इसे DAX स्टूडियो में पेस्ट करें। प्रदर्शन विश्लेषक आपको बताता है कि कौन सा दृश्य धीमा है। DAX स्टूडियो आपको बताता है कि क्यों।

डैक्स स्टूडियो

DAX स्टूडियो एक मुफ़्त, ओपन-सोर्स टूल है जो Power BI में अंतर्निहित विश्लेषण सेवा इंजन के लिए गहन नैदानिक ​​क्षमताएं प्रदान करता है। यह किसी भी Power BI प्रदर्शन इंजीनियर के टूलकिट में सबसे महत्वपूर्ण उपकरण है।

मुख्य DAX स्टूडियो क्षमताएं:

सर्वर टाइमिंग: स्टोरेज इंजन (एसई) और फॉर्मूला इंजन (एफई) क्वेरी समय के बीच ब्रेकडाउन दिखाता है।

• स्टोरेज इंजन (एसई) क्वेरीज़ कॉलमर स्टोरेज (वर्टिपाक इंजन) के विरुद्ध निष्पादित डेटा स्कैन हैं। वे अत्यधिक समानांतर और तेज़ हैं। एसई क्वेरीज़ ट्रेस में xmSQL स्टेटमेंट के रूप में दिखाई देती हैं।
• फॉर्मूला इंजन (एफई) ऑपरेशन एसई प्रश्नों के परिणामों पर की गई एकल-थ्रेडेड गणनाएं हैं। सबसे धीमे DAX उपायों में FE परिचालन प्राथमिक बाधा है।

अनुकूलन लक्ष्य स्टोरेज इंजन में जितना संभव हो उतना काम करना और फॉर्मूला इंजन संचालन को कम करना है।

क्वेरी योजनाएं: DAX स्टूडियो तार्किक और भौतिक क्वेरी योजनाएं प्रदर्शित कर सकता है, यह दिखाते हुए कि इंजन आपके माप को कैसे संसाधित करता है। उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए, क्वेरी योजनाएं अकेले समय डेटा में अदृश्य अनुकूलन अवसरों को प्रकट करती हैं।

VertiPaq विश्लेषक: संपूर्ण डेटा मॉडल को स्कैन करता है और प्रत्येक तालिका में प्रत्येक कॉलम के लिए कॉलम आकार, कार्डिनैलिटी, एन्कोडिंग प्रकार और शब्दकोश आकार की रिपोर्ट करता है। इस प्रकार आप बड़े आकार के कॉलम और तालिकाओं की पहचान करते हैं जो आपके मॉडल को बढ़ा रहे हैं।

व्यवस्थित अनुकूलन पद्धति

1. बेसलाइन: प्रदर्शन विश्लेषक का उपयोग करके प्रत्येक पृष्ठ के लिए लोड समय रिकॉर्ड करें। दस्तावेज़ मॉडल आकार (फ़ाइल > जानकारी > फ़ाइल आकार कम करें > विश्लेषण करें)। यदि प्रीमियम/फैब्रिक पर है तो क्षमता मेट्रिक्स रिकॉर्ड करें।

2. पहचानें: प्रदर्शन विश्लेषक परिणामों को कुल अवधि के अनुसार क्रमबद्ध करें। शीर्ष 5 सबसे धीमे दृश्यों पर ध्यान दें --- अनुकूलित होने पर ये सबसे अधिक प्रभाव डालते हैं।

3. निदान: प्रत्येक धीमी क्वेरी को DAX स्टूडियो में कॉपी करें। एसई बनाम एफई समय का विश्लेषण करें। FE बाधाओं का कारण बनने वाले विशिष्ट DAX पैटर्न की पहचान करें।

4. अनुकूलित करें: लक्षित सुधार लागू करें (नीचे विस्तार से बताया गया है)। इसके प्रभाव को मापने के लिए प्रत्येक परिवर्तन का व्यक्तिगत रूप से परीक्षण करें।

5. मान्य करें: प्रदर्शन विश्लेषक को फिर से चलाएँ और बेसलाइन के विरुद्ध तुलना करें। प्रत्येक अनुकूलन के लिए सुधार का दस्तावेजीकरण करें।

6. मॉनीटर: प्रतिगमन को रोकने के लिए चल रहे प्रदर्शन की निगरानी (क्षमता मेट्रिक्स, उपयोगकर्ता द्वारा रिपोर्ट किए गए मुद्दे, आवधिक प्रदर्शन विश्लेषक जांच) सेट करें।

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धीमे DAX पैटर्न और सुधार

पैटर्न 1: अनावश्यक गणना नेस्टिंग

समस्या:

Bad Measure =
CALCULATE(
    CALCULATE(
        SUM(Sales[Amount]),
        FILTER(ALL(Products), Products[Category] = "Electronics")
    ),
    Date[Year] = 2025
)

नेस्टेड CALCULATE कथन शक्ति नहीं जोड़ते --- वे भ्रम और कभी-कभी प्रदर्शन ओवरहेड जोड़ते हैं। प्रत्येक CALCULATE एक नया फ़िल्टर संदर्भ बनाता है, और उन्हें नेस्ट करने से अप्रत्याशित परिणाम उत्पन्न हो सकते हैं और फॉर्मूला इंजन को अनावश्यक संदर्भ परिवर्तन करने के लिए बाध्य किया जा सकता है।

समाधान:

Good Measure =
CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    Products[Category] = "Electronics",
    Date[Year] = 2025
)

फ़िल्टर तर्कों को एक एकल CALCULATE में संयोजित करें। एकाधिक फ़िल्टर तर्क एक साथ (चौराहे) लागू किए जाते हैं। यह स्वच्छ निष्पादन के साथ समान परिणाम उत्पन्न करता है।

पैटर्न 2: डायरेक्ट कॉलम फ़िल्टर के बजाय सभी के साथ फ़िल्टर करें

समस्या:

Slow Measure =
CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    FILTER(ALL(Products), Products[Category] = "Electronics")
)

FILTER(ALL(Products), ...) इंजन को फॉर्मूला इंजन में संपूर्ण उत्पाद तालिका को अमल में लाने के लिए बाध्य करता है, फिर फ़िल्टर लागू करने के लिए प्रत्येक पंक्ति के माध्यम से पुनरावृत्त करता है। लाखों पंक्तियों वाली तालिका के लिए, यह असाधारण रूप से धीमा है।

समाधान:

Fast Measure =
CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    Products[Category] = "Electronics"
)

CALCULATE में डायरेक्ट कॉलम फ़िल्टर को स्टोरेज इंजन में हल किया जाता है, जो तीव्रता का क्रम है। फ़िल्टर का उपयोग केवल तभी करें जब आपको एक जटिल शर्त लागू करने की आवश्यकता हो जिसे एक साधारण कॉलम तुलना के रूप में व्यक्त नहीं किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, माप मान पर फ़िल्टर करना या एकाधिक कॉलम वाली शर्त)।

सामान्य नियम: यदि आपकी फ़िल्टर स्थिति एक साधारण तुलना के साथ एकल कॉलम का संदर्भ देती है, तो इसे सीधे CALCULATE फ़िल्टर तर्क से बदलें। वास्तव में जटिल स्थितियों के लिए फ़िल्टर आरक्षित करें।

पैटर्न 3: इटरेटर्स जहां एग्रीगेटर्स पर्याप्त हैं

समस्या:

Slow Total = SUMX(Sales, Sales[Quantity] * Sales[UnitPrice])

SUMX फॉर्मूला इंजन में प्रत्येक पंक्ति के लिए अभिव्यक्ति का मूल्यांकन करते हुए, बिक्री तालिका की प्रत्येक पंक्ति के माध्यम से पुनरावृत्त करता है। 10 मिलियन पंक्तियों वाली बिक्री तालिका के लिए, इसका मतलब 10 मिलियन FE संचालन है।

समाधान:

यदि गणना दो स्तंभों का सरल गुणन है, तो इसे परिकलित कॉलम के रूप में पूर्व-गणना करें:

-- Add calculated column: Sales[LineTotal] = Sales[Quantity] * Sales[UnitPrice]
-- Then use aggregator:
Fast Total = SUM(Sales[LineTotal])

एसयूएम स्टोरेज इंजन में काम करता है, जो अत्यधिक अनुकूलित बैचों में स्तंभ डेटा को संसाधित करता है। परिकलित कॉलम मॉडल आकार में जोड़ता है लेकिन क्वेरी समय को नाटकीय रूप से कम कर देता है।

SUMX कब रखें: जब आपको पंक्ति-स्तरीय सशर्त तर्क की आवश्यकता हो (उदाहरण के लिए, SUMX(Sales, IF(Sales[Type] = "Return", -Sales[Amount], Sales[Amount]))) या एक छोटी तालिका (हजारों, लाखों नहीं, पंक्तियों वाली आयाम तालिकाएँ) पर पुनरावृत्ति करते समय SUMX का उपयोग करें।

पैटर्न 4: बड़ी मध्यवर्ती तालिकाएँ

समस्या:

Slow Measure =
SUMX(
    SUMMARIZE(Sales, Products[Category], Date[Month]),
    [Complex Calculation]
)

सारांश फॉर्मूला इंजन में एक मध्यवर्ती तालिका बनाता है। यदि श्रेणी और माह का संयोजन 10,000 पंक्तियाँ उत्पन्न करता है, और [जटिल गणना] प्रत्येक पंक्ति के लिए अतिरिक्त एसई क्वेरीज़ ट्रिगर करता है, तो परिणाम 10,000+ क्वेरीज़ होता है --- एक भयावह प्रदर्शन पैटर्न जिसे "एसई क्वेरी स्टॉर्म" के रूप में जाना जाता है।

समाधान:

Fast Measure =
VAR SalesTable =
    ADDCOLUMNS(
        SUMMARIZE(Sales, Products[Category], Date[Month]),
        "@SubTotal", CALCULATE(SUM(Sales[Amount]))
    )
RETURN
    SUMX(SalesTable, [@SubTotal] * [SomeMultiplier])

ADDCOLUMNS (जो संदर्भ संक्रमण का कुशलतापूर्वक उपयोग करता है) के भीतर उप-योग को क्रियान्वित करके, @SubTotal के बाद के संदर्भ अतिरिक्त एसई प्रश्नों को ट्रिगर नहीं करते हैं। वेरिएबल्स (VAR) यह भी सुनिश्चित करते हैं कि तालिका का मूल्यांकन केवल एक बार किया जाए, भले ही कई बार संदर्भित किया गया हो।

पैटर्न 5: पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा प्रदर्शन प्रभाव

समस्या:

जटिल DAX अभिव्यक्तियों के साथ RLS प्रत्येक क्वेरी के लिए मूल्यांकन करता है, ओवरहेड जोड़ता है जो दृश्यों में मिश्रित होता है। खराब ढंग से लिखा गया आरएलएस नियम रिपोर्ट लोड समय को दोगुना या तिगुना कर सकता है।

सामान्य आरएलएस प्रदर्शन हत्यारे:

• आरएलएस फिल्टर में लुकअपवैल्यू (प्रति पंक्ति एफई मूल्यांकन को बाध्य करता है)
• बड़ी तालिकाओं पर CONTAINS या IN ऑपरेटर
• आरएलएस नियम सरल कॉलम फिल्टर के बजाय उपायों को संदर्भित करते हैं
• क्रॉस-फ़िल्टर दिशा समस्याओं के साथ मल्टी-टेबल आरएलएस

समाधान:

• सरल कॉलम तुलनाओं का उपयोग करें: [TenantId] = USERNAME() या [Region] IN VALUES(SecurityTable[Region])
• प्रत्यक्ष संबंधों के साथ एक समर्पित आयाम तालिका में सुरक्षा मैपिंग की पूर्व-गणना करें
• आरएलएस नियमों में उपायों से बचें --- केवल कॉलम-स्तरीय फ़िल्टर का उपयोग करें
• सक्रिय आरएलएस के साथ और उसके बिना क्वेरी समय की तुलना करके DAX स्टूडियो के साथ आरएलएस प्रदर्शन का परीक्षण करें

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मॉडल आकार में कमी

मॉडल का आकार क्यों मायने रखता है

पावर बीआई आयात मोड डेटा को अत्यधिक संपीड़ित स्तंभ प्रारूप (वर्टिपाक इंजन) में संग्रहीत करता है। मॉडल का आकार सीधे प्रभावित करता है:

• मेमोरी खपत: पूरा मॉडल मेमोरी में फिट होना चाहिए। प्रीमियम/फ़ैब्रिक पर, बड़े मॉडल अधिक क्षमता का उपभोग करते हैं और मेमोरी दबाव थ्रॉटलिंग को ट्रिगर कर सकते हैं।
• रीफ्रेश अवधि: बड़े मॉडलों को रीफ्रेश होने में अधिक समय लगता है क्योंकि अधिक डेटा को संसाधित, संपीड़ित और लोड करना पड़ता है।
• क्वेरी प्रदर्शन: बड़े मॉडल बड़े स्कैन का उत्पादन करते हैं, जो अच्छी तरह से अनुकूलित DAX के लिए भी क्वेरी समय बढ़ाता है।
• फ़ाइल का आकार: बड़े मॉडल वाली PBIX फ़ाइलें सहेजने, प्रकाशित करने और डाउनलोड करने में धीमी होती हैं।

मॉडल आकार योगदानकर्ताओं की पहचान करना

सबसे बड़ी तालिकाओं और स्तंभों की पहचान करने के लिए DAX स्टूडियो के वर्टिपैक एनालाइज़र (उन्नत > मेट्रिक्स देखें) का उपयोग करें:

अनुकूलन तकनीकें

अप्रयुक्त कॉलम हटाएं:

एकल उच्चतम-प्रभाव अनुकूलन. आपके मॉडल का प्रत्येक कॉलम मेमोरी की खपत करता है, चाहे उसका उपयोग किया गया हो या नहीं। अपने मॉडल का ऑडिट करें और दृश्य, माप, संबंध या आरएलएस नियम में संदर्भित नहीं किए गए किसी भी कॉलम को हटा दें।

विशिष्ट प्रभाव: 20-40% मॉडल आकार में कमी।

टेक्स्ट कॉलम की प्रमुखता कम करें:

कई अद्वितीय मानों (विवरण, पते, नोट्स) वाले टेक्स्ट कॉलम खराब तरीके से संपीड़ित होते हैं। यदि कॉलम की आवश्यकता केवल प्रदर्शन के लिए है (फ़िल्टरिंग या समूहीकरण के लिए नहीं), तो इसे केवल-विवरण तालिका में ले जाने या लंबे मानों को छोटा करने पर विचार करें।

समूहीकरण/फ़िल्टरिंग में उपयोग किए गए कॉलम के लिए, बकेटिंग पर विचार करें: 50,000 अद्वितीय उत्पाद नामों के बजाय, व्यक्तिगत उत्पाद विवरण के लिए एक अलग लुकअप तालिका के साथ 500 उत्पाद श्रेणियों में समूह बनाएं।

डेटा प्रकार अनुकूलित करें:

• जब मान पूर्णांक हों तो दशमलव के बजाय पूर्णांक का उपयोग करें (प्रति कॉलम 50% की बचत होती है)
• जब समय की आवश्यकता न हो तो दिनांक समय के बजाय दिनांक का उपयोग करें (कार्डिनैलिटी कम हो जाती है)
• संख्यात्मक मानों को पाठ के रूप में संग्रहीत करने से बचें (पाठ संख्याओं की तुलना में कहीं अधिक ख़राब होता है)
• हां/नहीं या सही/गलत कॉलम के लिए टेक्स्ट के बजाय बूलियन का उपयोग करें

विशिष्ट प्रभाव: 10-20% मॉडल आकार में कमी।

बड़ी तालिकाओं को विभाजित करें:

100-मिलियन-पंक्ति तथ्य तालिका को सक्रिय डेटा (चालू वर्ष, प्रत्येक ताज़ा पर लोड किया गया) और ऐतिहासिक डेटा (पूर्व वर्ष, कम बार लोड किया गया या एकत्रीकरण के रूप में संग्रहीत) में विभाजित किया जा सकता है। इससे मॉडल का आकार और ताज़ा अवधि दोनों कम हो जाती है।

एकत्रीकरण तालिकाएँ (नीचे विस्तार से दी गई हैं):

बड़ी तथ्य तालिकाओं के लिए, एकत्रीकरण तालिकाएँ आमतौर पर पूछे गए ग्रैन्युलैरिटी पर सारांश डेटा की पूर्व-कंप्यूटिंग द्वारा सबसे बड़ा प्रदर्शन सुधार प्रदान करती हैं।

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एकत्रीकरण तालिकाएँ

एकत्रीकरण तालिकाएँ क्या हैं

एकत्रीकरण तालिकाएँ पूर्व-गणना की गई सारांश तालिकाएँ हैं जिन्हें Power BI पूर्ण विवरण तालिका को स्कैन करने के बजाय क्वेरी करता है। जब कोई उपयोगकर्ता क्षेत्र के आधार पर मासिक राजस्व दिखाने वाला चार्ट देखता है, तो Power BI विवरण तालिका (जिसमें 50 मिलियन लेनदेन पंक्तियाँ हो सकती हैं) के बजाय एकत्रीकरण तालिका (जिसमें 120 पंक्तियाँ हो सकती हैं: 10 क्षेत्र x 12 महीने) पर सवाल उठाता है।

एकत्रीकरण तालिकाओं की शक्ति यह है कि वे उपभोक्ताओं की रिपोर्ट करने के लिए पारदर्शी हैं। उपयोगकर्ता समान दृश्यों और मापों के साथ इंटरैक्ट करते हैं। जब क्वेरी ग्रैन्युलैरिटी मेल खाती है तो पावर बीआई स्वचालित रूप से क्वेरी को एकत्रीकरण तालिका में रूट करता है, और ड्रिल-डाउन या डिटेल-स्तरीय क्वेरी के लिए विवरण तालिका में आता है।

एकत्रीकरण तालिकाएँ डिज़ाइन करना

चरण 1: एकत्रीकरण ग्रैन्युलैरिटी की पहचान करें।

सबसे सामान्य क्वेरी विवरण निर्धारित करने के लिए अपनी रिपोर्ट का विश्लेषण करें। बिक्री डैशबोर्ड के लिए:

• माह + क्षेत्र + उत्पाद श्रेणी स्तर पर अधिकांश कार्यकारी दृश्य क्वेरी
• सप्ताह + स्टोर + उत्पाद स्तर पर प्रबंधक विज़ुअल क्वेरी
• व्यक्तिगत लेनदेन स्तर पर विस्तृत तालिकाएँ क्वेरी

सबसे आम तौर पर पूछे जाने वाले ग्रैन्युलैरिटी पर एक या दो एकत्रीकरण तालिकाएँ डिज़ाइन करें।

चरण 2: एकत्रीकरण तालिका बनाएं।

पावर क्वेरी में, एक नई तालिका बनाएं जो आपकी तथ्य तालिका को एकत्रीकरण ग्रैन्युलैरिटी पर समूहित करे:

चरण 3: एकत्रीकरण मैपिंग कॉन्फ़िगर करें।

पावर बीआई डेस्कटॉप में, एकत्रीकरण तालिका का चयन करें, गुण > एकत्रीकरण प्रबंधित करें पर जाएं, और प्रत्येक एकत्रीकरण कॉलम को उसके संबंधित विवरण तालिका कॉलम और फ़ंक्शन पर मैप करें:

चरण 4: एकत्रीकरण तालिका छिपाएँ।

उपयोगकर्ताओं को एकत्रीकरण तालिका के साथ सीधे बातचीत नहीं करनी चाहिए। इसे रिपोर्ट दृश्य से छिपाएँ. Power BI इसे स्वचालित और पारदर्शी रूप से उपयोग करता है।

एकत्रीकरण प्रदर्शन प्रभाव

ये सुधार रिपोर्ट पृष्ठों पर मिश्रित होते हैं। 10 विज़ुअल वाला एक पृष्ठ, प्रत्येक विवरण तालिका के बजाय एकत्रीकरण तालिका को क्वेरी करता है, 30 सेकंड के बजाय 1 सेकंड में लोड हो सकता है।

एकत्रीकरण तालिका का रखरखाव

• एकरूपता बनाए रखने के लिए विवरण तालिकाओं के समान शेड्यूल पर एकत्रीकरण तालिकाओं को ताज़ा करें
• DAX स्टूडियो का उपयोग करके एकत्रीकरण हिट दरों की निगरानी करें (ट्रेस इवेंट से पता चलता है कि प्रश्न एकत्रीकरण को प्रभावित करते हैं या विफल हो जाते हैं)
• जैसे ही आप अतिरिक्त सामान्य क्वेरी पैटर्न की पहचान करते हैं, नई एकत्रीकरण तालिकाएँ जोड़ें
• एकत्रीकरण तालिकाएं हटाएं जिनकी हिट दर 50% से कम हो जाती है (वे पर्याप्त लाभ के बिना स्थान का उपभोग करते हैं)

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DirectQuery अनुकूलन

जब DirectQuery आवश्यक हो

DirectQuery Power BI के इन-मेमोरी इंजन में डेटा आयात करने के बजाय वास्तविक समय में स्रोत डेटाबेस से पूछताछ करता है। यह तब आवश्यक है जब:

• डेटा ताजगी आवश्यकताओं के लिए उप-मिनट विलंबता की आवश्यकता होती है (स्टॉक ट्रेडिंग, IoT निगरानी, ​​धोखाधड़ी का पता लगाना)
• डेटासेट Power BI की मॉडल आकार सीमा (प्रीमियम P1 पर 10GB, P2 पर 25GB, आदि) से अधिक है।
• अनुपालन या सुरक्षा के लिए आवश्यक है कि डेटा कभी भी स्रोत प्रणाली को न छोड़े
• स्रोत डेटाबेस में पहले से ही व्यापक भौतिक दृश्य और एकत्रीकरण अवसंरचना है

अन्य सभी परिदृश्यों के लिए, आयात मोड को दृढ़ता से प्राथमिकता दी जाती है। इंटरैक्टिव प्रश्नों के लिए आयात मोड 10-100 गुना तेज़ है और बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है।

DirectQuery प्रदर्शन रणनीतियाँ

प्रति पृष्ठ दृश्यों की संख्या कम करें।

DirectQuery मोड में प्रत्येक दृश्य स्रोत डेटाबेस के लिए एक अलग क्वेरी उत्पन्न करता है। 20 विज़ुअल वाला एक पेज, पेज लोड होने पर 20 समवर्ती क्वेरीज़ उत्पन्न करता है, साथ ही फ़िल्टर बदलने पर अतिरिक्त क्वेरीज़ उत्पन्न करता है। DirectQuery पृष्ठों को अधिकतम 8-10 विज़ुअल तक सीमित करें।

स्रोत डेटाबेस को अनुकूलित करें।

Power BI स्रोत को SQL क्वेरीज़ (या गैर-SQL स्रोतों के लिए मूल क्वेरीज़) भेजता है। स्रोत डेटाबेस का प्रदर्शन सीधे रिपोर्ट प्रदर्शन को निर्धारित करता है। सुनिश्चित करें:

• फ़िल्टर, रिश्तों और मापों में उपयोग किए जाने वाले सभी स्तंभों पर सूचकांक मौजूद होते हैं
• पूछे गए तालिकाओं पर आँकड़े अद्यतन हैं
• डेटाबेस सर्वर में परिचालन कार्यभार के साथ-साथ समवर्ती विश्लेषणात्मक प्रश्नों के लिए पर्याप्त सीपीयू और मेमोरी है
• सामान्य क्वेरी पैटर्न के लिए भौतिक दृश्य या अनुक्रमित दृश्य बनाने पर विचार करें

क्वेरी कटौती विकल्प सक्षम करें।

Power BI डेस्कटॉप > विकल्प > क्वेरी कमी में, सक्षम करें:

• "क्रॉस-हाइलाइटिंग क्वेरी न भेजकर भेजे गए प्रश्नों की संख्या कम करें": अतिरिक्त क्वेरी उत्पन्न करने से दृश्यों के बीच क्रॉस-फ़िल्टरिंग को रोकता है
• "प्रत्येक स्लाइसर में एक लागू करें बटन जोड़ें": उपयोगकर्ता क्वेरी निष्पादित होने से पहले कई स्लाइसर समायोजित करते हैं, जिससे कुल क्वेरी मात्रा कम हो जाती है
• "फ़िल्टर फलक में एक लागू करें बटन जोड़ें": फ़िल्टर फलक के लिए समान सिद्धांत

रणनीतिक रूप से दोहरे भंडारण मोड का उपयोग करें।

तालिकाओं को "डुअल" मोड पर सेट किया जा सकता है, जो डेटा को आयात मोड (तेज़ स्थानीय प्रश्नों के लिए) दोनों में संग्रहीत करता है और DirectQuery कनेक्शन (DirectQuery तालिकाओं के साथ संबंधों के लिए) बनाए रखता है। DirectQuery में बड़ी तथ्य तालिकाएँ रखते हुए आयाम तालिकाएँ (उत्पाद, ग्राहक, तिथियाँ) को दोहरे मोड पर सेट करें। यह तथ्य तालिकाओं पर डेटा ताजगी से समझौता किए बिना फ़िल्टर और स्लाइसर प्रदर्शन में नाटकीय रूप से सुधार करता है।

क्वेरी कैशिंग लागू करें।

Power BI सेवा डेटासेट सेटिंग में "क्वेरी कैशिंग" सक्षम करें। यह एक विन्यास योग्य अवधि के लिए क्वेरी परिणामों को कैश करता है, समान क्वेरी के लिए कैश्ड परिणाम प्रस्तुत करता है। क्वेरी कैशिंग विशेष रूप से एक ही फ़िल्टर वाले कई उपयोगकर्ताओं द्वारा देखे गए डैशबोर्ड के लिए प्रभावी है (उदाहरण के लिए, कंपनी-व्यापी मेट्रिक्स दिखाने वाला एक कार्यकारी डैशबोर्ड)।

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क्षमता प्रदर्शन की निगरानी

प्रमुख क्षमता मेट्रिक्स

प्रीमियम या फैब्रिक क्षमता वाले संगठनों के लिए, बुनियादी ढांचे का प्रदर्शन रिपोर्ट डिजाइन जितना ही महत्वपूर्ण है। क्षमता थ्रॉटलिंग से अच्छी तरह से अनुकूलित रिपोर्ट भी खराब प्रदर्शन कर सकती है।

निगरानी करने के लिए मेट्रिक्स:

| मीट्रिक | स्वस्थ रेंज | चेतावनी सीमा | कार्रवाई | |-------|----|----|----||-------|| | सीपीयू उपयोग (औसत 30 सेकंड) | 60% से कम | 70-80% कायम | शीर्ष प्रश्नों को अनुकूलित करें, क्षमता उन्नयन पर विचार करें | | अतिभारित मिनट | 0 प्रति दिन | कोई भी घटना | तत्काल जांच: आपत्तिजनक कार्यभार की पहचान करें | | सक्रिय मेमोरी (जीबी) | 70% सीमा से कम | 80%+ कायम | मॉडल आकार कम करें, अप्रयुक्त डेटासेट हटाएं | | डेटासेट निष्कासन | 0 प्रति दिन | कोई भी घटना | स्मृति दबाव बहुत अधिक है; मॉडल आकार कम करें या क्षमता उन्नत करें | | क्वेरी अवधि (P95) | 5 सेकंड से कम | 10 सेकंड से अधिक | धीमे DAX को अनुकूलित करें, समवर्ती ताज़ा प्रभाव की जाँच करें | | ताज़ा करने की अवधि | स्थिर प्रवृत्ति | बढ़ती प्रवृत्ति | डेटा मात्रा में वृद्धि; पावर क्वेरी को अनुकूलित करें, एकत्रीकरण जोड़ें | | कतारबद्ध प्रश्न | 0 | कोई भी निरंतर कतार | क्षमता अभिभूत है; कार्यभार को बढ़ाएं या अनुकूलित करें |

माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक कैपेसिटी मेट्रिक्स ऐप

Microsoft Power BI सेवा में एक समर्पित क्षमता निगरानी ऐप प्रदान करता है। इसे AppSource से इंस्टॉल करें और अपनी क्षमता से कनेक्ट करें। यह प्रदान करता है:

• कार्यभार प्रकार के आधार पर ब्रेकडाउन के साथ वास्तविक समय और ऐतिहासिक सीपीयू उपयोग
• इंटरएक्टिव थ्रॉटलिंग विश्लेषण दिखा रहा है कि कौन से ऑपरेशन ने थ्रॉटलिंग को ट्रिगर किया
• निष्कासन इतिहास के साथ डेटासेट द्वारा मेमोरी की खपत
• प्रदर्शन रुझान ताज़ा करें
• क्वेरी प्रदर्शन प्रतिशत

अनुकूलन चरणों के दौरान साप्ताहिक और स्थिर अवस्था के दौरान मासिक रूप से इस ऐप की समीक्षा करें।

क्षमता का सही आकार

कम प्रावधानित क्षमता थ्रॉटलिंग और खराब उपयोगकर्ता अनुभव का कारण बनती है। क्षमता से अधिक प्रावधान पैसे की बर्बादी करता है। सही आकार के लिए आपके कार्यभार पैटर्न को समझने की आवश्यकता है:

• पीक उपयोग के घंटे: अधिकांश संगठनों में कामकाजी घंटों के दौरान रात भर की तुलना में 2-3 गुना अधिक लोड देखा जाता है। यदि आप चोटी के लिए आकार रखते हैं और आपके पास फैब्रिक एफ एसकेयू हैं, तो रात भर रुकने या ऑफ-आवर्स के दौरान स्केल कम करने पर विचार करें।
• रिफ्रेश बनाम इंटरैक्टिव संघर्ष: डेटा रिफ्रेश और इंटरैक्टिव क्वेरी समान क्षमता वाले संसाधनों के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। चरम इंटरैक्टिव घंटों के बाहर भारी रिफ्रेश शेड्यूल करें। यदि यह संभव नहीं है, तो ताज़ा और इंटरैक्टिव वर्कलोड के लिए अलग-अलग क्षमताओं पर विचार करें।
• विकास अनुमान: 6-12 महीनों की वृद्धि की योजना बनाएं। मॉडल आकार, उपयोगकर्ता संख्या और क्वेरी जटिलता सभी समय के साथ बढ़ती जाती हैं। क्षमता आकार में 30-50% हेडरूम बनाएं।

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बेंचमार्किंग से पहले/बाद में

बेंचमार्किंग क्यों मायने रखती है

माप के बिना अनुकूलन अनुमान है। बेंचमार्किंग से पहले/बाद में यह साबित होता है कि बदलावों से प्रदर्शन में सुधार हुआ है, हितधारकों के लिए सुधार की मात्रा निर्धारित की गई है और भविष्य में गिरावट का पता लगाने के लिए आधार रेखा तैयार की गई है।

बेंचमार्किंग पद्धति

चरण 1: मेट्रिक्स को परिभाषित करें।

चरण 2: बेसलाइन रिकॉर्ड करें।

कोई भी बदलाव करने से पहले, सभी मेट्रिक्स रिकॉर्ड करें। कैश वार्मिंग और परिवर्तनशीलता को ध्यान में रखते हुए प्रदर्शन विश्लेषक को 10 बार चलाएँ। प्रत्येक मीट्रिक के लिए माध्यिका (P50) और 95वाँ प्रतिशतक (P95) रिकॉर्ड करें।

चरण 3: क्रमिक रूप से परिवर्तन लागू करें।

एक समय में एक अनुकूलन करें और प्रत्येक परिवर्तन के बाद पुनः मापें। यह पहचानता है कि कौन से अनुकूलन ने सबसे अधिक प्रभाव डाला और अन्यत्र सुधार के साथ प्रतिगमन को छिपाने से रोकता है।

चरण 4: पोस्ट-ऑप्टिमाइज़ेशन मेट्रिक्स रिकॉर्ड करें।

सभी अनुकूलन के बाद, समान पद्धति का उपयोग करके समान मेट्रिक्स रिकॉर्ड करें। तुलना तालिका में परिणाम प्रस्तुत करें:

चरण 5: चल रही निगरानी को शेड्यूल करें।

जैसे-जैसे डेटा बढ़ता है, नए उपाय जोड़े जाते हैं और नए विज़ुअल बनाए जाते हैं, समय के साथ प्रदर्शन में गिरावट आती है। प्रतिगमन को जल्दी पकड़ने के लिए उसी पद्धति का उपयोग करके त्रैमासिक प्रदर्शन समीक्षा शेड्यूल करें।

पहले/बाद के दस्तावेज़ों के साथ व्यवस्थित प्रदर्शन अनुकूलन की आवश्यकता वाले संगठनों के लिए, ECOSIRE DAX स्टूडियो विश्लेषण, मॉडल अनुकूलन और क्षमता ट्यूनिंग सहित [व्यापक पावर बीआई प्रदर्शन सेवाएं] (/services/powerbi/performance-optimization) प्रदान करता है।

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उन्नत अनुकूलन तकनीकें

गणना समूह

गणना समूह पुन: प्रयोज्य गणना तर्क के साथ दोहराए गए माप वेरिएंट को प्रतिस्थापित करते हैं। प्रत्येक आधार माप के लिए एमटीडी, क्यूटीडी, वाईटीडी, पूर्व वर्ष और सालाना वृद्धि के लिए अलग-अलग उपाय बनाने के बजाय, एक गणना समूह इन परिवर्तनों को गतिशील रूप से लागू करता है।

प्रदर्शन लाभ: मॉडल में कम माप का अर्थ है छोटा मेटाडेटा फ़ुटप्रिंट और तेज़ मॉडल लोडिंग। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि गणना समूह सरल आधार उपायों को प्रोत्साहित करते हैं, जो जटिल ऑल-इन-वन उपायों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

समग्र मॉडल

समग्र मॉडल एक ही मॉडल में आयात मोड और DirectQuery तालिकाओं को जोड़ते हैं। आयाम तालिकाओं और अक्सर पूछे जाने वाले तथ्य तालिकाओं के लिए आयात मोड का उपयोग करें, बहुत बड़ी तालिकाओं के लिए DirectQuery का उपयोग करें जो आयात के लिए बहुत बार बदलते हैं।

प्रदर्शन लाभ: आयाम लुकअप और फ़िल्टर ऑपरेशन आयात गति (माइक्रोसेकंड) पर चलते हैं जबकि तथ्य तालिका क्वेरीज़ DirectQuery गति (सैकड़ों मिलीसेकंड से सेकंड) पर चलती हैं। शुद्ध परिणाम शुद्ध DirectQuery से काफी बेहतर है।

वृद्धिशील ताज़ा

वृद्धिशील रिफ्रेश पूरे डेटासेट को पुनः लोड करने के बजाय, रिफ्रेश के दौरान केवल नए और बदले हुए डेटा को लोड करता है। 100-मिलियन-पंक्ति तालिका के लिए जहां प्रतिदिन केवल 100,000 पंक्तियाँ बदलती हैं, वृद्धिशील ताज़ा ताज़ा समय को 99% तक कम कर देता है।

कॉन्फ़िगरेशन: पावर क्वेरी में रेंजस्टार्ट और रेंजएंड पैरामीटर को परिभाषित करें। कितने दिन/महीने का डेटा ताज़ा करना है और कितना ऐतिहासिक डेटा बनाए रखना है, यह निर्दिष्ट करने के लिए वृद्धिशील ताज़ा नीति कॉन्फ़िगर करें। पावर बीआई स्वचालित रूप से डेटासेट को विभाजित करता है और केवल सक्रिय विभाजन को ताज़ा करता है।

प्रदर्शन लाभ: रिफ्रेश अवधि और रिफ्रेश के दौरान क्षमता खपत में नाटकीय कमी। फैब्रिक क्षमता पर DirectQuery विभाजन के साथ रीयल-टाइम रिफ्रेश को भी सक्षम बनाता है।

क्वेरी फ़ोल्डिंग

क्वेरी फ़ोल्डिंग पावर क्वेरी ट्रांसफ़ॉर्मेशन को स्रोत डेटाबेस में वापस भेजती है, उन्हें पावर क्वेरी इंजन के बजाय मूल SQL के रूप में निष्पादित करती है। फ़ोल्डेड क्वेरीज़ बहुत तेज़ी से चलती हैं क्योंकि डेटाबेस इंजन उन्हें मूल रूप से अनुकूलित और निष्पादित करता है।

कैसे सत्यापित करें: पावर क्वेरी संपादक में किसी भी चरण पर राइट-क्लिक करें और जांचें कि क्या "मूल क्वेरी देखें" उपलब्ध है। यदि ऐसा है, तो क्वेरी उस चरण में बदल जाती है। यदि धूसर हो गया है, तो फोल्डिंग पिछले चरण में टूट गई है।

सामान्य फोल्डिंग ब्रेकर: एम एक्सप्रेशन के साथ कस्टम कॉलम, विभिन्न स्रोतों से तालिकाओं को मर्ज करना, कुछ परिवर्तन (पिवोटिंग, जटिल प्रकार के रूपांतरण)। जब फोल्डिंग टूट जाती है, तो बाद के सभी परिवर्तन पावर क्वेरी इंजन में निष्पादित होते हैं, जो बड़े डेटासेट के लिए काफी धीमा है।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

पावर बीआई रिपोर्ट लोड समय के लिए एक अच्छा लक्ष्य क्या है?

अक्सर उपयोग किए जाने वाले डैशबोर्ड के लिए 3 सेकंड से कम और विस्तृत विश्लेषणात्मक रिपोर्ट के लिए 5 सेकंड से कम का लक्ष्य रखें। ये लक्ष्य वेब अनुप्रयोगों से उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं के अनुरूप हैं और जुड़ाव को ऊंचा रखते हैं। अनुकूलन के लिए लगातार 10 सेकंड से अधिक की रिपोर्ट को प्राथमिकता दी जानी चाहिए। लोड समय को उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण (नेटवर्क और रेंडरिंग सहित) से मापें, न कि केवल DAX क्वेरी समय से। 8-10 विज़ुअल के साथ 3-सेकंड पेज लोड प्राप्त करने के लिए प्रत्येक विज़ुअल के लिए प्रदर्शन विश्लेषक DAX क्वेरी समय और विज़ुअल रेंडरिंग समय कुल मिलाकर 2 सेकंड से कम होना चाहिए।

क्या मुझे हमेशा DirectQuery की तुलना में आयात मोड को प्राथमिकता देनी चाहिए?

व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं द्वारा उपभोग की जाने वाली इंटरैक्टिव रिपोर्ट के लिए, हाँ --- आयात मोड लगभग हमेशा बेहतर विकल्प होता है। आयात मोड प्रश्नों के लिए 10-100 गुना तेज़ है, रिपोर्ट देखने के दौरान स्रोत डेटाबेस प्रदर्शन पर निर्भर नहीं करता है, और DAX फ़ंक्शंस और AI सुविधाओं की पूरी श्रृंखला का समर्थन करता है। DirectQuery का उपयोग केवल तभी करें जब आपको सब-मिनट डेटा ताज़ा करने की वास्तविक आवश्यकता हो, जब आपका डेटासेट आयात आकार सीमा से अधिक हो, या जब अनुपालन के लिए डेटा को स्रोत सिस्टम में रहने की आवश्यकता हो। मिश्रित मॉडल को एक मध्य मार्ग के रूप में मानें: आयामों और अक्सर पूछे जाने वाले तथ्यों को आयात करें, DirectQuery केवल उन तालिकाओं को आयात करें जिन्हें वास्तव में वास्तविक समय की ताजगी की आवश्यकता है।

मुझे अपनी पावर बीआई रिपोर्ट पर कितनी बार प्रदर्शन ऑडिट चलाना चाहिए?

उत्पादन रिपोर्ट के लिए त्रैमासिक व्यापक निष्पादन लेखापरीक्षा आयोजित करें। ऑडिट के बीच, क्षमता मेट्रिक्स की साप्ताहिक निगरानी करें और उपयोगकर्ता द्वारा रिपोर्ट की गई किसी भी सुस्ती की तुरंत जांच करें। तत्काल ऑडिट को गति देने वाली प्रमुख घटनाओं में शामिल हैं: महत्वपूर्ण डेटा वॉल्यूम वृद्धि (25% से अधिक वृद्धि), नए रिपोर्ट पृष्ठों या जटिल DAX उपायों को जोड़ना, उपयोगकर्ता समवर्ती में परिवर्तन (लॉन्च के बाद उपयोगकर्ता वृद्धि), और क्षमता परिवर्तन (अपग्रेड, डाउनग्रेड, या माइग्रेशन)।

क्या मैं अपनी रिपोर्ट बदले बिना पावर बीआई प्रदर्शन को अनुकूलित कर सकता हूं?

हाँ, एक हद तक. बुनियादी ढांचे के स्तर के अनुकूलन में शामिल हैं: क्षमता SKU को अपग्रेड करना, सेवा सेटिंग्स में क्वेरी कैशिंग को सक्षम करना, पीक आवर्स के बाहर भारी रिफ्रेश शेड्यूल करना, बेहतर थ्रूपुट के लिए गेटवे क्लस्टरिंग को कॉन्फ़िगर करना और स्रोत डेटाबेस (सूचकांक, सांख्यिकी, भौतिक दृश्य) को अनुकूलित करना। ये परिवर्तन रिपोर्ट फ़ाइलों को छुए बिना प्रदर्शन में सुधार करते हैं। हालाँकि, सबसे प्रभावशाली अनुकूलन में आम तौर पर रिपोर्ट-स्तरीय परिवर्तन शामिल होते हैं: DAX माप पुनर्लेखन, मॉडल आकार में कमी, एकत्रीकरण तालिकाएँ और दृश्य गणना में कमी। बुनियादी ढांचे का अनुकूलन क्षमता की बाधाओं को दूर करता है; रिपोर्ट अनुकूलन दक्षता को संबोधित करता है।

समय के साथ Power BI रिपोर्ट धीमी होने का क्या कारण है?

पाँच सामान्य कारण: (1) डेटा वॉल्यूम वृद्धि --- समान क्वेरीज़ में अधिक समय लगता है क्योंकि तालिकाएँ 1 मिलियन से 10 मिलियन पंक्तियों तक बढ़ती हैं। (2) संचय को मापें --- मौजूदा उपायों को अनुकूलित किए बिना नए उपाय जोड़े जाते हैं, और उपायों के बीच परस्पर क्रिया जटिल जटिलता पैदा करती है। (3) विज़ुअल फैलाव --- उपयोगकर्ता प्रति पृष्ठ अधिक विज़ुअल जोड़ते हैं, प्रत्येक अतिरिक्त क्वेरी उत्पन्न करता है। (4) मॉडल ब्लोट --- अप्रयुक्त को हटाए बिना नए कॉलम और टेबल जोड़े जाते हैं। (5) समवर्ती उपयोगकर्ता वृद्धि --- अधिक उपयोगकर्ता समान क्षमता वाले संसाधनों के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। इन्हें त्रैमासिक प्रदर्शन ऑडिट, दृश्य गणना और माप जटिलता को सीमित करने वाली शासन नीतियों और सक्रिय क्षमता निगरानी के साथ संबोधित करें।