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# Análise de Performance

Análise de Performance do Power Monitor: avaliação de modelos semânticos cruzada com o consumo real de capacidade, boas práticas, limpeza de modelo, tempo de execução e diagnóstico de consultas de Lak

A capacidade está no limite e a pergunta de sempre aparece: **subir o SKU ou otimizar?** Sem dados, a resposta costuma ser a mais cara. O Power Monitor mostra **onde está o peso**, **por que ele existe** e **quanto você ganha** corrigindo cada ponto, em modelos semânticos, Lakehouses e Warehouses.

## Avaliação de Performance de modelos semânticos

O VertiPaq Analyzer e o Best Practice Analyzer mostram o **estado** do modelo. A Avaliação de Performance do Power Monitor vai um passo além: cruza esse estado com o **consumo real de Capacity Units** do modelo na capacidade e com o que o Power Monitor já sabe sobre ele (histórico de atualizações, agendamento, uso nos relatórios, criticidade) para dizer **o que vale a pena otimizar primeiro**.

<figure><picture><source srcset="/files/rKKyAtOA4Ze9V4EzuILK" media="(prefers-color-scheme: dark)"><img src="https://243386050-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSidDR54hIYDyuvbsnXwG%2Fuploads%2Fgit-blob-467fa9066b678ac8c78237c7526ebf335fbfc193%2Fpm-monitoramento-avaliacao-performance-recomendacao-evidencias.png?alt=media" alt="Recomendação da Avaliação de Performance com ganho estimado, objetos afetados e evidências"></picture><figcaption><p>Cada recomendação com ganho estimado, evidências e fonte oficial</p></figcaption></figure>

* **Recomendações priorizadas pelo ganho:** cada uma traz o ganho estimado em CU, memória e custo, os objetos afetados, as evidências e a **fonte oficial da Microsoft**.
* **Armazenamento VertiPaq:** maiores tabelas e colunas, cardinalidade, colunas de texto pesadas, tabelas de data automática e colunas que nenhum relatório usa.
* **Consumo na capacidade:** quanto do CU da capacidade o modelo representa e quais operações (interativas e em segundo plano) mais pesam.
* **Histórico e exportação:** compare as 10 avaliações mais recentes de um modelo e exporte o relatório para a equipe de desenvolvimento.
* **Sugestão da IA (opcional):** com o provedor de IA da organização configurado, gere uma análise em linguagem natural.

{% hint style="success" %}
**Sem risco para os seus dados:** a avaliação lê apenas **metadados** do modelo e métricas de capacidade. Nenhum valor do cliente é consultado e nada é alterado no modelo.
{% endhint %}

## Boas práticas e limpeza de modelo

* **Score de Boas Práticas:** 55 regras de modelagem, como relacionamentos bidirecionais, ponto flutuante, chaves em texto e colunas de chave visíveis.
* **Score de IA:** a prontidão do modelo para Copilot e perguntas em linguagem natural.
* **Limpeza de Modelo:** as tabelas, colunas e medidas que nenhum visual ou filtro usa, prontas para remover e reduzir memória e tempo de atualização.

## Lakehouses e Warehouses: o diagnóstico que o Fabric não junta para você

Escolha um Lakehouse ou Warehouse pelo nome e abra um diagnóstico completo das consultas T-SQL do item:

* **Score de impacto** que ordena os padrões de consulta pelo peso real (CPU, tempo, leitura, falhas e regressão), para atacar primeiro o que mais importa;
* **Causa da lentidão:** leitura remota com cache frio, CPU, pressão no SQL Pool, concorrência, regressão de uma consulta ou "morte por mil cortes";
* **Investigação de picos:** selecione um intervalo no gráfico e veja exatamente o que rodou;
* **Quem consome:** os logins e as aplicações que mais usam o item e quantos Capacity Units ele gastou;
* **Tarefas relacionadas:** pipelines, notebooks, Dataflows Gen2, Copy Jobs e modelos semânticos ligados ao item, com agendamentos, execuções e consumo.

<figure><picture><source srcset="/files/mnSx8PNck2WhyP6Qfe0y" media="(prefers-color-scheme: dark)"><img src="https://243386050-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FSidDR54hIYDyuvbsnXwG%2Fuploads%2Fgit-blob-ebe862f57a3aabedad47167cd8e0d2710cddb096%2Fpm-performance-lakehouse-warehouse-analise.png?alt=media" alt="Diagnóstico de performance das consultas de um Warehouse"></picture><figcaption><p>Diagnóstico de performance de um Warehouse</p></figcaption></figure>

## Tempo de execução e consumo

* **Tempo Médio de Execução:** a duração média de modelos semânticos, dataflows, notebooks e Copy jobs, com limites por item e alerta quando uma execução foge muito da média.
* **Métricas, Comparativos e Anomalias de Consumo:** os itens e operações que mais consomem Capacity Units, a comparação entre dias ou entre entidades e o que fugiu do padrão.
* **Dashboard de Eficiência:** a visão consolidada da eficiência do ambiente.

## O que você ganha

* **Decisão de capacidade baseada em dados:** antes de subir o SKU, saiba se a otimização resolve.
* **Menos consumo, menos custo:** modelos menores e consultas melhores consomem menos CU e memória.
* **Relatórios mais rápidos:** a experiência do usuário de negócio melhora junto.

{% hint style="info" %}
A Power Tuning oferece serviços especializados de **otimização de relatórios e modelos** para reduzir o consumo das capacidades Fabric. [Fale com nossa equipe](https://powermonitor.com.br/whatsapp).
{% endhint %}

## Páginas relacionadas

* [Avaliação de Performance](/power-monitor/performance/avaliacao-de-performance.md)
* [Lakehouse e Warehouse](/power-monitor/performance/lakehouse-e-warehouse.md)
* [Limpeza de Modelo](/power-monitor/performance/limpeza-de-modelo.md)
* [Tempo Médio de Execução](/power-monitor/performance/tempo-medio-de-execucao.md)
* [Score de Boas Práticas (BPA)](/power-monitor/qualidade-de-dados/score-de-boas-praticas-bpa.md)


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