Scenari per la risoluzione dei problemi di aggiornamento

Questo articolo descrive diversi scenari che possono verificarsi durante l'aggiornamento dei dati all'interno del servizio Power BI.

Assicurarsi sempre che i requisiti di base per l'aggiornamento siano soddisfatti e verificati:

• Verificare che la versione del gateway sia aggiornata.
• Verificare che nel report sia selezionato un gateway. Se non è selezionato alcun gateway, l'origine dati potrebbe essere stata modificata o mancante.

Dopo aver verificato che i requisiti siano soddisfatti, esaminare le sezioni seguenti per altre informazioni sulla risoluzione dei problemi.

Notifiche tramite posta elettronica

Se si è arrivati a questo articolo da una notifica tramite posta elettronica e non si vogliono più ricevere messaggi di posta elettronica sui problemi di aggiornamento, contattare l'amministratore di Power BI. Chiedere loro di rimuovere il messaggio di posta elettronica o un elenco di posta elettronica a cui si è iscritti dai modelli semantici appropriati in Power BI. Un amministratore usa l'area seguente nelle impostazioni del modello semantico.

L'aggiornamento con il connettore Web non funziona correttamente

Se si dispone di uno script del connettore Web che usa la funzione Web.Page ed è stato aggiornato il modello semantico o il report dopo il 18 novembre 2016, è necessario usare un gateway per il corretto funzionamento dell'aggiornamento.

Origine dati non supportata per l'aggiornamento

Quando si configura un modello semantico, è possibile che venga visualizzato un errore che indica che il modello semantico usa un'origine dati non supportata per l'aggiornamento. Per i dettagli, vedere Risoluzione dei problemi relativi all'origine dati non supportata per l'aggiornamento.

Il dashboard non riflette le modifiche dopo l'aggiornamento

Attendere 10-15 minuti affinché un aggiornamento si rifletta nei riquadri del dashboard. Se non viene ancora visualizzato, aggiungi nuovamente la visualizzazione al cruscotto.

GatewayNotReachable durante l'impostazione delle credenziali

È possibile che si verifichi un errore GatewayNotReachable quando si tenta di impostare le credenziali per un'origine dati, che può essere il risultato di un gateway obsoleto. Installare il gateway più recente e riprovare.

Errore di elaborazione: Errore di sistema: Mancata corrispondenza del tipo di dati

Questo errore potrebbe essere un problema con lo script M all'interno del file di Power BI Desktop o della cartella di lavoro di Excel. Può anche essere dovuto a una versione di Power BI Desktop non aggiornata.

Errori di aggiornamento del riquadro

Per un elenco di errori che possono verificarsi con i riquadri del dashboard e le relative spiegazioni, vedere Risoluzione degli errori del riquadro.

Il refresh non riesce durante l'aggiornamento dei dati provenienti da origini che usano Microsoft Entra ID OAuth

Il token OAuth Microsoft Entra ID usato da molte origini dati diverse scade in circa un'ora. A volte il token scade prima del completamento del caricamento dei dati, perché il servizio Power BI attende fino a due ore durante il caricamento dei dati. In questo caso, il processo di caricamento dei dati non riesce e viene restituito un errore di credenziali.

Le origini dati che usano Microsoft Entra ID OAuth includono Microsoft Dynamics CRM Online, SharePoint Online (SPO) e altri. Se hai problemi di credenziali collegandoti a tali origini dati e il caricamento dei dati richiede più di un'ora, il motivo potrebbe essere OAuth.

Microsoft sta lavorando per individuare una soluzione che consenta al processo caricamento dei dati di aggiornare il token e continuare l'esecuzione. Tuttavia, se l'istanza di Dynamics CRM Online o SPO è così grande che viene eseguita oltre la soglia di caricamento dei dati di due ore, il servizio Power BI potrebbe segnalare un timeout del caricamento dei dati. Questo timeout del caricamento dei dati si applica anche ad altre origini dati ID Microsoft Entra OAuth.

Per il corretto funzionamento dell'aggiornamento quando ci si connette a un'origine dati SPO tramite Microsoft Entra ID OAuth, è necessario usare lo stesso account usato per accedere al servizio Power BI.

Per connettersi a un'origine dati dal servizio Power BI usando OAuth2, l'origine dati deve trovarsi nello stesso tenant del servizio Power BI. Attualmente, gli scenari di connessione multi-tenant non sono supportati con OAuth2.

Limiti per l'aggiornamento dei dati non compressi

La dimensione massima per i modelli semantici importati nel servizio Power BI è 1 GB. Questi modelli semantici sono fortemente compressi per garantire prestazioni elevate. Inoltre, nella capacità condivisa, questo servizio pone dei limiti di 10 GB alla quantità di dati non compressi che vengono elaborati durante l'aggiornamento. Questo limite rappresenta la compressione e pertanto è superiore alla dimensione massima del modello semantico di 1 GB. I modelli semantici in Power BI Premium non sono soggetti a questi limiti. Se l'aggiornamento nel servizio Power BI si conclude con un errore per questa ragione, ridurre la quantità di dati importati in Power BI e riprovare.

Timeout dell'aggiornamento pianificato

Gli aggiornamenti pianificati per i modelli semantici importati raggiungono il timeout dopo due ore. Questo timeout è aumentato a cinque ore per i modelli semantici nelle aree di lavoro Premium. Se si verifica questo limite, è consigliabile ridurre le dimensioni o la complessità del modello semantico oppure effettuare il refactoring del modello semantico di grandi dimensioni in più modelli semantici più piccoli.

Aggiornamento pianificato disabilitato

Se un aggiornamento pianificato non riesce quattro volte di seguito, Power BI lo disabilita. Risolvere il problema sottostante e quindi abilitare nuovamente l'aggiornamento pianificato.

Tuttavia, se il modello semantico risiede in un'area di lavoro con capacità incorporata e tale capacità viene disattivata, il primo tentativo di aggiornamento ha esito negativo (poiché la capacità è disattivata) e in questa circostanza l'aggiornamento pianificato viene immediatamente disabilitato.

Accesso alla risorsa non consentito

Questo errore può verificarsi perché le credenziali memorizzate nella cache sono scadute. Cancellare la cache del browser Internet, quindi accedere a Power BI e passare a https://app.powerbi.com?alwaysPromptForContentProviderCreds=true per forzare un aggiornamento delle credenziali.

Aggiornamento dati non riuscito a causa di una modifica della password o di credenziali scadute

L'aggiornamento dei dati può non riuscire anche a causa della presenza di credenziali scadute nella cache. Cancellare la cache del browser Internet, quindi accedere a Power BI e passare a https://app.powerbi.com?alwaysPromptForContentProviderCreds=true, che forza un aggiornamento delle credenziali.

L'aggiornamento di una colonna del tipo ANY contenente TRUE o FALSE restituisce valori imprevisti

Quando si crea un report in Power BI Desktop con una colonna di tipo di dati ANY contenente valori TRUE o FALSE, i valori di tale colonna possono essere diversi tra Power BI Desktop e il servizio Power BI dopo un aggiornamento. In Power BI Desktop il motore sottostante converte i valori booleani in stringhe, mantenendo i valori TRUE o FALSE. Nel servizio Power BI il motore sottostante converte i valori in oggetti e quindi converte i valori in -1 o 0.

Gli oggetti visivi creati in Power BI Desktop usando tali colonne potrebbero comportarsi o apparire come progettati prima di un evento di aggiornamento, ma potrebbero cambiare (a causa di TRUE/FALSE convertito in -1/0) dopo l'evento di aggiornamento.

Risolvere l'errore: il contenitore è stato chiuso in modo imprevisto con codice 0x0000DEAD

Se il contenitore viene chiuso in modo imprevisto con codice errore 0x0000DEAD, provare a disabilitare l'aggiornamento pianificato e ripubblicare il modello semantico.

Operazione di aggiornamento controllata da Power BI Premium

Una capacità Premium potrebbe limitare le operazioni di aggiornamento dei dati quando troppi modelli semantici vengono elaborati simultaneamente. La limitazione può verificarsi nelle capacità di Power BI Premium. Prendere in considerazione le seguenti procedure consigliate per ridurre la probabilità di limitazione dell'aggiornamento:

• Aggiorna durante gli orari fuori di punta. L'esecuzione di operazioni di aggiornamento durante le ore non lavorative o altri tempi non indici consente di mantenere relativamente basso l'utilizzo complessivo della capacità. Utilizzare la visualizzazione della pianificazione per determinare se gli eventi di aggiornamento pianificati sono inseriti correttamente.
• Abilitare la scalabilità orizzontale del modello semantico. La scalabilità orizzontale del modello semantico può essere utile aggiungendo una replica di sola lettura per l'isolamento dell'aggiornamento. La replica di lettura/scrittura elabora l'operazione di aggiornamento, mentre la replica di sola lettura gestisce le query interattive.
• Ridurre la complessità del modello. Semplificare il modello, soprattutto se include tabelle e colonne calcolate computazionalmente onerose, può contribuire a ridurre il carico del processo di aggiornamento ed evitare colli di bottiglia legati alla memoria durante l'aggiornamento. Se possibile, sposta le tabelle e le colonne calcolate nell'origine dati o nei processi ETL. Altre tecniche che riducono la memoria di picco durante l'aggiornamento includono la rimozione di colonne e righe non necessarie, la riduzione delle colonne ad alta cardinalità e delle tabelle dei fatti molto ampie, l'ottimizzazione dei tipi di dati e delle trasformazioni e la verifica del query folding.
• Usare l'aggiornamento incrementale per modelli semantici di grandi dimensioni. Partizionando automaticamente tabelle di grandi dimensioni, l'aggiornamento incrementale consente di ridurre la quantità di dati da aggiornare. Aggiornando solo le partizioni di importazione più recenti, è possibile ridurre significativamente la durata dell'aggiornamento, rendendo più spazio per gli aggiornamenti in un determinato intervallo di tempo.
• Preferire l'aggiornamento a livello di tabella o a livello di partizione rispetto all'aggiornamento completo, se possibile. L'aggiornamento granulare può ridurre il picco di utilizzo della memoria rispetto all'aggiornamento completo, perché la copia del modello esistente e la nuova copia non devono essere entrambe completamente residenti in memoria contemporaneamente.
• Ridurre il parallelismo di aggiornamento quando si elaborano più partizioni contemporaneamente per lo stesso modello semantico.
• Spostare l'area di lavoro in uno SKU di capacità F superiore con un limite di memoria per modello semantico maggiore se la capacità corrente non supporta le esigenze di memoria di aggiornamento di picco del modello. Se hai recentemente aumentato o ridotto la capacità, attendi che si stabilizzi, perché i limiti di memoria potrebbero impiegare del tempo per adeguarsi completamente.
• Aumenta il valore CommandTimeout nel tuo codice M se le query di origine a esecuzione prolungata contribuiscono agli errori durante l'aggiornamento.
• Verifica la configurazione del gateway e le credenziali dell'origine dati se l'errore presenta sintomi di connettività, ad esempio timeout di connessione o errori di autenticazione, oltre a pressione sulla memoria.
• Aggiungere tentativi automatici per gli aggiornamenti personalizzati. Se si usa XMLA o l'API REST Power BI per aggiornare un modello semantico, aggiungere la logica di ripetizione dei tentativi, come illustrato nei set di dati- aggiornare il set di dati. Uno schema di ripetizione con backoff può contribuire a garantire l'aggiornamento corretto dei modelli semantici. In alternativa, prendere in considerazione l'uso della funzionalità di pianificazione integrata in Power BI, perché Power BI esegue automaticamente nuovi tentativi quando gli aggiornamenti pianificati e su richiesta subiscono limitazioni.

Se un'operazione di aggiornamento viene annullata a causa della limitazione, nella cronologia degli aggiornamenti vengono registrati i messaggi di errore seguenti:

È stato superato il limite di capacità per gli aggiornamenti del modello semantico. Riprovare quando vengono elaborati meno modelli semantici.

Se l'errore si verifica di frequente, usare la visualizzazione pianificazione per determinare se gli eventi di aggiornamento pianificati sono correttamente distanziati. Per comprendere il numero massimo di aggiornamenti simultanei consentiti per SKU, esaminare la tabella Capacità e SKU.

Per risolvere questo errore, è possibile modificare la pianificazione dell'aggiornamento per eseguire l'operazione di aggiornamento quando vengono elaborati meno modelli semantici. È anche possibile aumentare il tempo tra le operazioni di aggiornamento per tutti i modelli semantici nella pianificazione dell'aggiornamento sulla capacità Premium interessata. È possibile ritentare l'operazione se si usano operazioni XMLA personalizzate.

Limite del livello di capacità superato.

Questo errore indica che sono presenti troppi modelli semantici che eseguono l'aggiornamento contemporaneamente, in base alla capacità acquistata dall'organizzazione. È possibile ritentare l'operazione di aggiornamento o riprogrammare l'ora di aggiornamento per risolvere questo errore.

Limite del livello di nodo superato.

Questo errore indica un errore di sistema in Power BI Premium basato su modelli semantici che risiedono in un determinato nodo fisico. È possibile ritentare l'operazione di aggiornamento o riprogrammare l'ora di aggiornamento per risolvere questo errore.

L'aggiornamento del modello semantico non riesce a causa di errori di memoria esaurita

Un aggiornamento semantico del modello può non riuscire con errori di governance delle risorse quando il carico di lavoro di aggiornamento supera il limite di memoria per modello o per query applicato dalla capacità di hosting Power BI Premium o Fabric. L'aggiornamento richiede memoria non solo per il modello esistente, ma anche per la nuova copia in fase di elaborazione e per le strutture di elaborazione temporanee. Se il picco di memoria raggiunge il limite applicato, la governance delle risorse annulla l'operazione.

Questo problema è più probabile che influisca:

• Modelli semantici di grandi dimensioni o modelli con colonne a cardinalità elevata o tabelle dei fatti ampie.
• Modelli che usano colonne calcolate, tabelle calcolate o misure complesse.
• Operazioni di aggiornamento che elaborano più partizioni in parallelo.

Symptoms

Gli errori di aggiornamento regolati dalla memoria possono essere visualizzati in uno dei formati seguenti:

• L'aggiornamento non riesce in modo intermittente o costante durante un aggiornamento completo o incrementale.
• Il messaggio di errore include Query memory limit exceeded.
• Il messaggio di errore contiene This operation was canceled because there wasn't enough memory to finish running it.
• Power BI restituisce il codice 0xC13E0003di errore . Questo codice indica che l'operazione è stata annullata a causa di una pressione di memoria.
• Gli aggiornamenti attivati tramite l'endpoint XMLA hanno esito negativo con lo stesso comportamento regolato dalla memoria.

Se la capacità viene temporaneamente insufficiente in memoria durante un periodo di domanda elevato, il sistema viene in genere ripristinato rapidamente man mano che le risorse diventano disponibili. Se viene visualizzato un errore di memoria temporanea, attendere un attimo e riprovare l'operazione.

L'aggiornamento non riesce dopo lo spostamento di un'area di lavoro in una capacità diversa

Potrebbero verificarsi errori di aggiornamento regolati dalla memoria dopo lo spostamento di un'area di lavoro in una capacità diversa, perché la nuova capacità potrebbe imporre un limite di memoria inferiore per modello semantico per l'aggiornamento. In questi casi, gli aggiornamenti possono avere esito negativo anche quando l'utilizzo complessivo della capacità non appare saturo. Confrontare il comportamento di capacità precedente e nuovo e verificare se la nuova capacità impone un limite di memoria inferiore per modello.

L'aggiornamento non riesce nelle ultime ore della giornata per i modelli semantici di grandi dimensioni che usano la paginazione su richiesta

Per i modelli semantici di grandi dimensioni che usano il paging su richiesta, più pagine potrebbero rimanere residenti nella memoria più avanti nel corso del giorno, aumentando così il footprint in memoria prima dell'inizio dell'aggiornamento. Verificare se l'esecuzione dell'aggiornamento prima del giorno riduce il footprint in memoria all'avvio dell'aggiornamento.

Risolvere gli errori di aggiornamento regolati dalla memoria

Per ridurre la memoria di aggiornamento di picco ed evitare gli annullamenti della governance delle risorse, provare le mitigazioni seguenti:

• Aggiornare solo le partizioni o le tabelle che devono essere aggiornate. Usare l'aggiornamento incrementale o preferire l'aggiornamento a livello di tabella o a livello di partizione rispetto all'aggiornamento completo.
• Ridurre il parallelismo di aggiornamento quando si elaborano più partizioni contemporaneamente per lo stesso modello semantico.
• Ridurre la complessità del modello. Rimuovere colonne e righe non necessarie, ridurre le colonne a cardinalità elevata e le tabelle dei fatti molto ampie, ottimizzare i tipi di dati e le trasformazioni e spostare tabelle e colonne calcolate all'origine dati o nei processi ETL quando possibile.
• Abilitare la scalabilità orizzontale del modello semantico in modo che l'aggiornamento venga eseguito nella replica di lettura/scrittura mentre le query interattive raggiungono la replica di sola lettura.
• Sposta l'area di lavoro in uno SKU F di capacità superiore con un limite di memoria più elevato per modello semantico. Se di recente hai modificato la capacità, attendi il tempo necessario affinché si stabilizzi, perché i limiti di memoria potrebbero richiedere tempo per adeguarsi completamente.

Per l'elenco completo delle misure di mitigazione e delle procedure consigliate, vedere Operazione di aggiornamento soggetta a limitazione da Power BI Premium.

Per una spiegazione più approfondita del modo in cui i limiti di memoria per SKU e la proprietà XMLA regolano la DbpropMsmdRequestMemoryLimit memoria a livello di comando (inclusi i limiti per SKU per P1, P2 e P3), vedere Resource govern command memory limit in Premium (Gestione delle risorse per il limite di memoria dei comandi in Premium).

Se gli errori di memoria vengono mantenuti dopo l'applicazione di queste mitigazioni, inviare un ticket di supporto.

Errori del flusso di dati nelle aree di lavoro Premium

Alcuni connettori non sono supportati per i flussi di dati nelle aree di lavoro Premium. Quando si usa un connettore non supportato, è possibile che venga visualizzato l'errore seguente: Expression.Error: l'importazione di "<"nome connettore">" non corrisponde a nessuna esportazione. Si è perso un riferimento al modulo?

I connettori seguenti non sono supportati per i flussi di dati nelle aree di lavoro Premium:

• Linkar
• Actiano
• AmazonAthena
• AmazonOpenSearchService
• BIConnector
• DataVirtuality
• DenodoForPowerBI
• Exasol
• Fonderia
• Indexima
• IRIDE
• JethroODBC
• Kyligence
• MariaDB
• MarkLogicODBC
• OpenSearchProject
• QubolePresto
• SingleStoreODBC
• StarburstPresto
• TibcoTdv

L'uso dell'elenco precedente di connettori con flussi di dati è supportato solo nelle aree di lavoro che non sono Premium.

Si è verificato un problema durante l'aggiornamento del flusso di dati, la versione del gateway in uso non è supportata

Questo errore si verifica se la versione del gateway dati locale usata per aggiornare il flusso di dati (Gen1 o Gen2) non è supportata. Attualmente Microsoft supporta solo le ultime sei versioni del gateway dati locale. Aggiornare il gateway alla versione più recente o a una versione supportata per risolvere il problema. Usare l'articolo Aggiornare un gateway dati locale per indicazioni sull'aggiornamento dei gateway.

Errore di dipendenza circolare correlato alla tabella calcolata che utilizza SummarizeColumns

Nel settembre 2024 è stata abilitata una funzionalità che consente di inserire l’espressione SummarizeColumns all'interno di una misura e valutarla all'interno di qualsiasi contesto di filtro esterno, che potrebbe introdurre nuove dipendenze se SummarizeColumns viene usata in CalculateTable. Queste nuove dipendenze potrebbero causare un errore di dipendenza circolare durante l'aggiornamento del modello.

Se viene visualizzato questo errore, i passaggi seguenti possono risolvere il problema:

1. Identificare tutte le CalculateTables che usano SummarizeColumns

2. Per ogni espressione SummarizeColumns, apportare le modifiche seguenti:

Per un'espressione SummarizeColumns con GB in Prodotto e Dati geografici, ad esempio:

SummarizeColumns(
Product[Color],
Geography[Country],
...
)

Aggiungere Prodotto e Dati geografici come filtri in SummarizeColumns in modo che abbia un aspetto simile all'espressione seguente:

SummarizeColumns(
Product[Color],
Geography[Country],
Product, 
Geography,
...
)

Questi passaggi rimuovono la riga vuota introdotta e ripristina il comportamento originale. Se sono presenti più tabelle calcolate che usano SummarizeColumns, le modifiche per tutte le tabelle devono essere inviate insieme in una singola transazione che richiede all'editor tabulare di apportare le modifiche, poiché Power BI Desktop non può inviare in batch molteplici modifiche di tabella in una singola transazione.

Errori di connessione durante l'aggiornamento da modelli semantici

Il connettore Analysis Services potrebbe riscontrare l'errore The connection either timed out or was lost. Questo errore è in genere un errore temporaneo quando la connessione di rete non riesce e un nuovo tentativo avrà esito positivo.

In alcuni casi, questo errore può essere più permanente quando i risultati della query vengono usati in un'espressione M complessa e i risultati della query non vengono recuperati abbastanza rapidamente durante l'esecuzione del programma M. Ad esempio, questo errore può verificarsi quando un aggiornamento di dati copia da un modello semantico e lo script M comporta più join. In questi scenari, i dati potrebbero non essere recuperati dal outer join per periodi prolungati, causando la chiusura della connessione con l'errore precedente. Per risolvere questo problema, è possibile usare la Table.Buffer funzione per memorizzare nella cache la tabella outer join.

L'aggiornamento del flusso di dati viene completato rapidamente senza aggiornare i dati

Se un aggiornamento del flusso di dati sembra essere completato in tempi insolitamente brevi senza generare errori, ma i dati non vengono effettivamente aggiornati, considerare le cause seguenti:

• Tutti i dati già elaborati: se si usa l'aggiornamento incrementale, il flusso di dati potrebbe aver già elaborato tutti i dati nuovi o modificati disponibili in un aggiornamento precedente. L'aggiornamento viene completato rapidamente perché non c'è niente di nuovo da elaborare. Controlla la tua politica di aggiornamento incrementale e l'intervallo di date che essa copre.

• Problema del filtro di aggiornamento incrementale: verificare che il filtro di aggiornamento incrementale sia configurato correttamente. Se il filtro esclude tutti i dati, l'aggiornamento viene completato senza elaborare alcuna riga.

• Flussi di dati collegati o dipendenti: se il flusso di dati fa riferimento a un altro flusso di dati e che il flusso di dati upstream non è stato modificato, Power BI potrebbe ignorare l'aggiornamento delle entità dipendenti. Controllare se i flussi di dati upstream sono stati effettivamente aggiornati.

• Nessuna modifica dei dati nell'origine: il flusso di dati potrebbe connettersi a un'origine dati in cui non sono stati aggiunti o modificati nuovi dati dall'ultimo aggiornamento. In questo caso, l'aggiornamento viene completato correttamente, ma non vengono aggiornati dati.

Per risolvere i problemi, scaricare il file CSV della cronologia degli aggiornamenti per visualizzare le metriche righe elaborate e byte elaborati. Se questi valori sono zero o significativamente inferiori al previsto, indica che non sono stati elaborati nuovi dati durante l'aggiornamento. È anche possibile attivare manualmente un aggiornamento completo (se non si usa l'aggiornamento incrementale) per verificare che il flusso di dati possa recuperare correttamente i dati.

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