前述
Azure Log Analytics是Azure Monitor中的一项分析服务。本文将讲述通过Log Analytics与Power BI集成的方式，获取Power BI工作区内的日志信息，包括各PBI数据集的CPU消耗，查询数量及性能，以及数据刷新时长、数据刷新失败监测及用户查询活动等信息，这将极大地帮助Power BI管理员及其成员对工作区进行优化和管理，以及在出现负载问题时，快速找出问题的根源。
原理
基本流程与原理：
实施
准备工作
1.在Azure Portal中创建Log Analytics，可参考此文档。
2.启用’microsoft insights’, 可参考此文档。
3.在Power BI中启用Log Analytics
连接到Log Analytics
1.配置权限。此步骤，你也可以参考微软文档，但其中内容并非最佳实践（截止到本文发布时的版本）。文档提到需要Power BI Service以及配置Log Analytics的用户都拥有Owner权限，但依据最低权限原则，Power BI Service只需拥有Monitor Contributor权限即可。
2.连接PBI工作区与Log Analytics工作区
出现以下错误，一般是权限设置错误，确保Power BI Serice拥有Monitor Contributor权限（而非reader）
连接成功后如下所示：
Log Analytics 应用
利用Log Analytics分析Power BI工作区内容有两种方式：1.直接在Log Analytics工作区中查询；2.安装Power BI App: Log Analytics for Power BI Datasets Template (安装教程)
在Log Analytics工作区中查询和分析PBI内容
点击Logs选项卡，就可以使用查询语句来检索所有有关PBI工作区的日志数据，如下：
也许我们不熟悉查询的写法，但文档中这些用例是非常不错的参考资料。
使用Power BI App: Log Analytics for Power BI Datasets
使用此方法则无需自行编写查询，利用既有模板提供的丰富可视化进行分析，虽然缺少灵活性，但覆盖的内容十分全面。
1.安装设置。此处设置该App读取Log数据的起止时间，例如下图即取近7日数据：
此处注意是读取LA工作区，而非PBI工作区：
2.运行App。配置完成后，一个包含样本数据的App会显示（如下），接下来只需连接数据源即可读取我们在LA中关联的PBI工作区的日志数据了。
Power BI App 本质上也是一份Import模式的PBI数据集，因此可以为其设置定时数据刷新 (如下)。此外REST API也可以读取到该App并对其执行GET/POST操作。
接下来就可以使用该App诊断PBI工作区的性能问题，你可以由大到小直接定位到影响性能的DAX查询，以便后续优化：
顺便一提，Power BI App目前不支持deployment pipeline, 且LA工作区与PBI工作区是一对一关系，因此测试环境与生产环境的Log Analytics App 需要分别单独安装配置。
End~
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