Tabular Model Process ,Deploy ve Schedule İşlemi
Bu makalemizde, Visual Studio ortamında oluşturduğumuz Power BI modelindeki tabloları SQL Server Analysis Services (SSAS) üzerinde nasıl schedule edeceğimizi adım adım açıklayacağız. Power BI modelimizin tablolarını SQL Server Analysis Services (SSAS) üzerinde işlemeye başlamadan önce, Visual Studio’da oluşturduğumuz modelin deploy işlemini gerçekleştirmemiz gerekmektedir. Aşağıdaki adımlarda bu süreci detaylı bir şekilde ele alacağız.
1. Power BI Modelinin Hazırlanması
Öncelikle, Visual Studio’da Customer ve Date adında iki tabloyu oluşturuyoruz. Bu tablolar arasındaki ilişkileri belirleyerek, tabloları birleştiriyoruz. Ardından, Power BI modelimizi oluşturduktan sonra aşağıdaki adımları takip ediyoruz:
1.1 Build Adımı
Modelimizi başarıyla oluşturduktan sonra, Visual Studio üzerinde Build işlemini gerçekleştiriyoruz. Bu adımda, modelde herhangi bir hata olup olmadığı kontrol edilerek derleme işlemi tamamlanır.
1.2. Deploy Adımı
Modelin doğru şekilde derlendiğinden emin olduktan sonra, oluşturduğumuz Power BI modelini SQL Server Analysis Services (SSAS) makinesine deploy ediyoruz. Deploy işlemi tamamlandığında, modelimiz SSAS sunucusunda kullanılabilir hale gelir.
Not: Bu adımların detaylı açıklamalarını ilerleyen dönemlerde kapsamlı bir yazı ile paylaşmayı planlıyoruz.
2. SSAS Üzerinde İşlem Yapmak
Modelimizi SQL Server Analysis Services (SSAS) üzerine deploy ettikten sonra, SQL Server Management Studio’yu (SSMS) açarak işlemlerimize devam ediyoruz.
2.1. SSAS Sunucusuna Bağlanmak
SQL Server Management Studio’yu açarak, deploy ettiğimiz modelin bulunduğu SSAS sunucusuna bağlanıyoruz. SSAS altındaki “Databases” bölümünde, deploy edilen modeli buluyoruz.
2.2. Modeldeki Tabloyu Seçmek
SSAS’ta ilgili modelin altındaki “Tables” sekmesine tıklıyoruz. Burada, işlem yapmak istediğimiz tabloyu sağ tıklayarak açılan menüden “Process Table” seçeneğine tıklıyoruz.
2.3. Full Process Seçeneğini Seçmek
Açılan pencere üzerinde, “Mode” alanında yer alan seçeneklerden “Full Process” seçeneğini seçiyoruz. Ardından, sol üst köşede bulunan “Script” butonuna tıklayarak, işlemle ilgili SQL script’ini açıyoruz. Bu script’i, ilerleyen adımlarda kullanmak üzere kopyalıyoruz.
3. SQL Server Agent ile Job Oluşturmak
SQL Server Management Studio’da Database Engine üzerinde çalışabilmek için, öncelikle SQL Server Agent servisinin aktif olması gerekmektedir. Aşağıdaki adımları takip ederek, SQL Server Agent’ı etkinleştiriyor ve iş planlaması yapıyoruz.
3.1. SQL Server Agent'ı Aktif Hale Getirmek
SQL Server Management Studio’da, Database Engine bağlantısını kurduktan sonra, “SQL Server Agent” servisinin kırmızı olduğunu görmeliyiz. Bu servisi sağ tıklayarak “Start” seçeneğiyle aktif hale getiriyoruz.
3.2. Yeni Job Oluşturmak
SQL Server Agent aktif hale geldikten sonra, alt menüde bulunan “Jobs” bölümüne sağ tıklayarak “New Job” seçeneğine tıklıyoruz. Bu işlem, yeni bir job oluşturma penceresini açacaktır.
3.3. SQL Server Analysis Services Query Ekleme
Yeni job penceresinde, “Steps” sekmesine tıklıyoruz ve burada “SQL Server Analysis Services Query” seçeneğini belirliyoruz. Açılan alana, daha önce kopyaladığımız SSAS işlem script’ini yapıştırıyoruz.
3.4. Job Adımını Başarılı Olarak Tamamlama
“Advanced” kısmına gelerek, job’ın başarılı bir şekilde tamamlanmasını sağlamak için gerekli ayarları yapıyoruz. Ardından, “OK” diyerek işlemi tamamlıyoruz.
4. Zamanlama (Scheduling) İşlemi
Oluşturduğumuz job’ın zamanlamasını yapmak için, SSMS üzerinde sol menüde yer alan “Schedules” sekmesine tıklıyoruz. Burada, job’ın hangi zaman diliminde çalışması gerektiğine dair seçenekler sunulacaktır. İstediğimiz zaman dilimlerini seçerek, işlemi tamamlıyoruz.
5. Job'ı Çalıştırmak
Son adımda, oluşturduğumuz job’ı sağ tıklayarak “Start Job at Step” seçeneğiyle manuel olarak çalıştırıyoruz. Bu işlem, sürecin başarılı bir şekilde tamamlanmasını sağlar.
Sonuç:
Bu adımları takip ederek, Visual Studio’da oluşturduğumuz Power BI modelini SQL Server Analysis Services (SSAS) üzerinden schedule edebiliriz. Bu işlem sayesinde, tablolarımızın verilerini belirlediğimiz zaman dilimlerinde otomatik olarak işleyebilir ve raporlama süreçlerini düzenli hale getirebiliriz.
Yukarıdaki makale, adımları detaylı şekilde açıklamaktadır. Her aşamanın doğru şekilde takip edilmesi, başarılı bir deployment ve scheduling süreci için kritik öneme sahiptir.