Deployment Pipelines (II)

---

Esta es de mis partes favoritas…

En este artículo, exploraremos el histórico de cambios y las reglas de implementación que tanto han ayudado a la forma en que trabajamos con nuestros datos en Power BI. Prepárate para descubrir cómo estas herramientas nos permiten gestionar y optimizar nuestros procesos de implementación.

Este es el segundo de una serie de artículos sobre las deployment pipelines de Power BI. Lo he dividido en cuatro partes que iré compartiendo durante las próximas semanas:

• Todo lo que necesitas saber para empezar.
• Histórico de cambios y reglas de despliegue.← ESTAMOS AQUÍ
• Monitorizar con la API rest de Power BI.
• Buenas prácticas.

Histórico de cambios

Acceso al histórico de cambios

El historial de implementación es una característica de las canalizaciones de implementación que registra todas las implementaciones anteriores. Proporciona información sobre:

Detalles del histórico de cambios

1. La fase de destino.
2. La fecha y hora de cada implementación.
3. Quién la realizó.
4. Los elementos de Power BI que se han modificado, son nuevos, no tienen cambios o tienen algún error.
5. Las notas que hemos dejado al hacer la promoción que nos pueden aportar más detalles.
6. El identificador único de la implementación.
7. El estado. Si se ha ejecutado correctamente o no la implementación.

Reglas de despliegue

Y aquí es donde empieza lo realmente interesante.

Cuando se implementa contenido entre fases de una canalización, se pueden configurar reglas de implementación para realizar cambios en el contenido mientras se mantienen ciertas configuraciones intactas. Por ejemplo, se pueden definir reglas para que un conjunto de datos apunte a una base de datos específica. Estas reglas se definen en la fase de producción y se aplican al contenido implementado desde la fase de pruebas hasta la producción, siempre y cuando las reglas sean válidas.

Maravilloso, ¿no? ¡Se acabo eso de editar el pbix cada vez que tengamos que pasar del origen de datos de desarrollo al de producción!

Las reglas de implementación se pueden establecer para varios tipos de orígenes de datos, como Azure Analysis Services, Azure Synapse, SQL Server Analysis Services, entre otros. Sin embargo, en algunos casos, se recomienda utilizar parámetros para configurar los orígenes de datos. En este caso tenemos un contenedor con dos carpetas en un Data Lake Gen 2, uno de desarrollo y otro de test, por lo tanto usaremos los parámetros.

Vamos a ello, ya verás que además es súper sencillo.

Para que este cambio se automatice deberemos seguir los siguientes pasos:

• Crea el parámetro en Power Query. Manage Parameters > New Parameter.
• A este parámetro le daremos el valor de la carpeta y el archivo de nuestro contenedor de Data Lake Gen 2.

Acceso a las reglas de implementación.

3. Una vez subido al servicio y configurada la pipeline crearemos nuestra regla.

Acceso a la configuración de las reglas de implementación

4. Seleccionaremos el dataset y crearemos una nueva regla de parámetro.

Crear una regla de implementación

5. Seleccionaremos el parámetro que hemos creado antes y le cambiaremos el valor de la carpeta.

De W4TT_Dev/W4TT.csv → W4TT_Test/W4TT.csv

Crear una regla de implementación

Y ya lo tendríamos, ahora, cada vez que promocionemos ese conjunto de datos de desarrollo a test, ese parámetro se modificará.

Existen algunas limitaciones y consideraciones al utilizar reglas de implementación. Por ejemplo, se debe ser propietario del flujo de datos, conjunto de datos o informe paginado para poder crear reglas de implementación. Al eliminar un elemento, también se eliminarán las reglas asociadas. Además, algunas combinaciones de orígenes de datos y reglas no son compatibles.

Es importante tener en cuenta que las reglas de implementación solo se aplican en la siguiente implementación en esa fase y que algunas acciones, como modificar o eliminar un origen de datos, pueden invalidar las reglas y generar errores en la implementación.

Conclusiones

Las canalizaciones de implementación de Power BI ofrecen ventajas significativas en términos de automatización y control. Al utilizar canalizaciones, podemos automatizar el proceso de implementación de cambios, lo que ahorra tiempo y reduce errores. Además, el histórico de cambios nos brinda un mayor control y trazabilidad sobre las modificaciones realizadas en nuestros informes y conjuntos de datos.

Las reglas de implementación son especialmente útiles, ya que nos permiten automatizar cambios en parámetros y orígenes de datos. Esto nos brinda flexibilidad para definir configuraciones específicas y garantiza que los cambios se apliquen de manera consistente durante el proceso de implementación.

Referencias

Historial sobre las canalizaciones de implementación de la administración del ciclo de vida de…
*Obtenga información sobre cómo funciona la característica de historial en las canalizaciones de implementación, la…*learn.microsoft.com

Crear reglas de implementación de administración del ciclo de vida de las aplicaciones (ALM) de…
*Aprenda a crear reglas para simplificar la implementación de contenido con la herramienta de administración del ciclo…*learn.microsoft.com

How to create deployment rules in Power BI? #powerbi #deploymentpipelines #biconsultingpro — YouTube