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El informe de Power BI con conexión SSAS no se actualiza (problema de tiempo de espera)

Hola a todos,

Me enfrento a un problema con un informe de Power BI conectado a un modelo SSAS. El informe fue creado originalmente por otro usuario, que incluía todas las tablas y componentes juntos en un modelo. La tabla de datos en sí es bastante pequeña (alrededor de 12,000 filas).

Es importante destacar que la conexión se configuró mediante el modo de importación (no la conexión en vivo), ya que necesitaba crear nuevos objetos en Power BI, como columnas calculadas y medidas.

Inicialmente, el informe se actualizó sin ningún problema. Sin embargo, desde hace aproximadamente un mes, la actualización ha estado fallando con un error de tiempo de espera.

Como solución alternativa, probamos la importación de las tablas una por una y la recreación de las relaciones directamente en Power BI, y la actualización funciona muy rápidamente en ese caso. También verificamos si había problemas potenciales en el lado de Analysis Server, pero todo parece estar bien allí.

En otras discusiones de este foro, observamos que la combinación de todos los componentes en una conexión puede hacer que Power BI genere una consulta de mash-up muy grande, que realiza varias combinaciones cruzadas y ralentiza significativamente el proceso de actualización. Sin embargo, no pudimos encontrar ninguna documentación oficial de Microsoft que confirme este comportamiento.

¿Alguien ha experimentado un problema similar o ha notado algún cambio en la forma en que Power BI controla las conexiones SSAS recientemente? Cualquier idea o recomendación sería muy apreciada.

Error de actualización de Power Bi:

Error de origen de datos: {"error":{"code":"DM_GWPipeline_Gateway_MashupDataAccessError","pbi.error":{"code":"DM_GWPipeline_Gateway_MashupDataAccessError","parameters":{},"details":

[{"code":"DM_ErrorDetailNameCode_UnderlyingErrorCode","detail":{"type":1,"value":"-2147467259"}},{"code":"DM_ErrorDetailNameCode_UnderlyingErrorMessage","detail":{"type":1,"value":"AnalysisServices: no hay suficiente memoria para completar esta operación. Vuelva a intentarlo más tarde, cuando haya más memoria disponible."}},{"code":"DM_ErrorDetailNameCode_UnderlyingHResult","detail":{"type":1,"value":"-2147467259"}},{"code":"Microsoft.Data.Mashup.ErrorCode","detail":{"type":1,"value":"10478"}},{"code":"Microsoft.Data.Mashup.ValueError.DataSourceKind","detail":{"type":1,"value":"AnalysisServices"}},{"code":"Microsoft.Data.Mashup.ValueError.DataSourcePath","detail":{"type":1,"value":"e1001misan2.eurobank.efg.gr; RM_Tool_Data_Mart"}},{"code":"Microsoft.Data.Mashup.ValueError.Reason","detail":{"type":1,"value":"DataSource.Error"}}],"exceptionCulprit":1}}}

4 REPLIES 4
Syndicate_Admin
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@Xarris23

Gracias por ponerse en contacto con la comunidad del foro de Microsoft Fabric.

@DaleT @wardy912 Gracias por los aportes.

Espero que la información proporcionada por los usuarios haya sido útil. Si aún tiene preguntas, no dude en comunicarse con la comunidad.

@Xarris23

Espero que todo vaya bien por tu parte. Quería comprobar si el problema se solucionó. Si tiene algún otro problema, comuníquese con la comunidad.

Syndicate_Admin
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Hola

Basado en mis experiencias y pruebas anteriores, sugeriría considerar lo siguiente. La importancia es de más a menos.

1. No siga las instrucciones de Power BI para formar una tabla grande y ancha. Por ejemplo, si hay 1 tabla de hechos y tablas tridimensionales. Si sigue las instrucciones de PBI y selecciona los campos deseados, el resultado es una tabla grande. Así que mantenga la estructura en PBI como en SSAS.

2. Actualice el modelo solo actualizando datos. Si actualiza el esquema y los datos al mismo tiempo, consultará el SSAS dos veces en realidad.

DaleT_0-1760832354090.png

3. Utilice la consulta autodefinida en su lugar para cada tabla. Como se muestra a continuación, elija Consulta DAX en lugar de MDX. DAX es moderno.

DaleT_1-1760832496173.png

4. Si lo desea, use SQL Server Profiler para ver lo que está sucediendo en SSAS.

Mejor

Valle

Syndicate_Admin
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@Xarris23

Lo siguiente es generado por IA y no verificado, pero espero que ayude.

Resumen de la causa raíz

Es probable que el error de actualización (DM_GWPipeline_Gateway_MashupDataAccessError) con el mensaje "no hay suficiente memoria para completar esta operación" se deba a que Power BI genera una consulta de mashup grande cuando todas las tablas de SSAS se importan juntas en un solo paso. Esto puede causar:

  • Combinaciones cruzadas excesivas durante el plegado de consultas.
  • Agotamiento de memoria en la puerta de enlace o en el servidor SSAS.
  • Tiempos de espera, incluso si el conjunto de datos es relativamente pequeño.

Este comportamiento también ha sido observado por otros usuarios, especialmente cuando se trata de transformaciones complejas o columnas calculadas. [comunidad.... rosoft.com]


🧠 Por qué sucede

Al importar todas las tablas a la vez desde SSAS:

  • Power BI puede intentar optimizar la consulta combinando varias solicitudes de tabla en un solo mashup.
  • Esto puede dar lugar a planes de consulta ineficientes, especialmente si las relaciones son complejas o implican columnas calculadas.
  • El motor de mashup (Power Query) puede consumir una cantidad significativa de memoria, especialmente durante las actualizaciones programadas a través de la puerta de enlace.

Esto no está documentado oficialmente por Microsoft, pero varios expertos e hilos de la comunidad confirman este comportamiento. [rana púrpura... ystems.com]


Soluciones alternativas recomendadas

Dado que la solución alternativa (importar tablas individualmente) funciona bien, estas son algunas de las mejores prácticas y opciones que se deben tener en cuenta:

1. Dividir las consultas de importación

  • Importe cada tabla por separado en Power BI.
  • Vuelva a crear relaciones manualmente en el modelo de Power BI.
  • Evite hacer referencia a otras consultas en las transformaciones (lo que puede desencadenar el plegado de mashups).

2. Usar CommandTimeout en código M

Puede establecer explícitamente un tiempo de espera en la función AnalysisServices.Database() de la siguiente manera:

AnalysisServices.Database("your_server", "your_model", [CommandTimeout=#duration(0,0,10,0)])

Esto establece un tiempo de espera de 10 minutos y puede ayudar a evitar cancelaciones prematuras. [darren.gosbell.com]

3. Optimizar los recursos de la puerta de enlace y del servidor

  • Asegúrese de que la puerta de enlace local esté actualizada y tenga suficiente memoria.
  • Supervise el uso de la memoria del servidor SSAS durante la actualización.
  • Considere la posibilidad de utilizar una máquina virtual de puerta de enlace dedicada si se comparte con otros servicios. [comunidad.... rosoft.com]

4. Actualización incremental (si corresponde)

Si los datos cambian de forma incremental, considere la posibilidad de usar la actualización incremental para reducir la carga. Esto requiere una columna de fecha y hora y una configuración adecuada de partición.

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Espero que esto ayude, ¡por favor felicite y marque como resuelto si lo hace!

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