Fabric Dataflows Gen2: parallelisme niet altijd voordelig

Samenvatting

**Fabric Dataflows Gen2: parallelisme optimaliseren zonder overdrijven.**

Parallelisme in Fabric Dataflows Gen2

In een reeks tests heeft Chris Webb de effecten van parallelisme op Fabric Dataflows Gen2 geëvalueerd. Door 244 identieke Excel-bestanden op SharePoint te plaatsen en verschillende paralleliteitsinstellingen te gebruiken, ontdekte hij dat een hogere mate van parallelisme de prestaties verbeterde tot een punt. Een maximale gelijktijdigheid van 16 leidde tot aanzienlijk snellere vernieuwingen, maar het instellen van parallelisme boven dit niveau zorgde niet voor verdere verbeteringen en leidde soms tot fouten vanwege SharePoint's "429 Too Many Requests" waarschuwing.

Waarom parallelisme niet altijd gunstig is

Dit experiment toont aan dat meer parallelisme niet altijd betere prestaties oplevert. Hoewel een bepaald niveau van gelijktijdigheid de vernieuwingstijden drastisch kan verlagen, kunnen te veel gelijktijdige aanvragen leiden tot fouten in dataomgevingen zoals SharePoint, die niet ontworpen zijn voor onbeperkte parallelle toegang. Voor BI-professionals onderstreept dit de noodzaak om de instellingen voor parallelisme zorgvuldig aan te passen voor optimale prestaties zonder systeeminstabiliteit te introduceren.

Concrete takeaway

BI-professionals moeten testen uitvoeren om de optimale mate van parallelisme voor hun specifieke omgeving vast te stellen. Een balans vinden is essentieel: terwijl parallelisme prestatievoordelen kan bieden, kan te veel ervan leiden tot fouten of systeemproblemen.