Power BI에서 실시간 스트리밍

Power BI와 실시간 스트리밍을 함께 사용하면 실시간으로 데이터를 스트리밍하고 대시보드를 업데이트할 수 있습니다. Power BI에서 만든 시각적 개체 또는 대시보드에서 실시간 데이터 및 시각적 개체를 표시하고 업데이트할 수 있습니다. 스트리밍 데이터의 디바이스 및 원본은 공장 센서, 소셜 미디어 원본, 서비스 사용 메트릭 또는 기타 많은 시간이 중요한 데이터 수집기 또는 송신기일 수 있습니다.

이 문서에서는 Power BI에서 실시간 스트리밍 의미 체계 모델을 설정하고 사용하는 방법을 보여 줍니다.

Screenshot of the Environmental sensors dashboard, showing the results of the data in real-time.

실시간 의미 체계 모델 유형

먼저 타일(및 대시보드)에 표시하도록 설계된 실시간 의미 체계 모델의 형식들과 그러한 의미 체계 모델이 어떻게 다른지 이해하는 것이 중요합니다.

실시간 대시보드에 표시하도록 설계된 실시간 의미 체계 모델에는 다음 세 가지 형식이 있습니다.

  • 의미 체계 모델 푸시
  • 스트리밍 의미 체계 모델
  • PubNub 스트리밍 의미 체계 모델

이 섹션에서는 이러한 의미 체계 모델이 서로 어떻게 다른지 설명합니다. 이후 섹션에서는 이러한 각 의미 체계 모델에 데이터를 푸시하는 방법을 설명합니다.

의미 체계 모델 푸시

푸시 의미 체계 모델에서 데이터는 Power BI 서비스에 푸시됩니다. 의미 체계 모델이 만들어질 때 Power BI 서비스는 데이터를 저장하는 서비스에서 새 데이터베이스를 자동으로 만듭니다.

데이터가 수신되면 저장하는 기본 데이터베이스가 있으므로 이 데이터를 사용하여 보고서를 만들 수 있습니다. 이러한 보고서와 해당 시각적 개체는 다른 보고서 시각적 개체와 비슷합니다. Power BI 시각적 개체, 데이터 경고 및 고정된 대시보드 타일과 같은 Power BI의 모든 보고서 빌드 기능을 사용할 수 있습니다.

푸시 의미 체계 모델을 사용하여 보고서를 만든 후에는 보고서 시각적 개체를 대시보드에 고정할 수 있습니다. 해당 대시보드에서 시각적 개체는 데이터가 업데이트될 때마다 실시간으로 업데이트됩니다. Power BI 서비스 내에서 대시보드는 새 데이터를 수신할 때마다 타일 새로 고침을 트리거합니다.

푸시 의미 체계 모델에서 고정된 타일에 관한 고려 사항이 두 가지 있습니다.

  • 라이브 고정 옵션을 사용하여 전체 보고서를 고정하면 데이터가 자동으로 업데이트되지 않습니다.
  • 시각적 개체를 대시보드에 고정한 후에는 Q&A를 사용하여 자연어로 푸시 의미 체계 모델에 대한 질문을 할 수 있습니다. Q&A 쿼리를 수행한 후 결과 시각적 개체를 대시보드에 다시 고정할 수 있으며 해당 시각적 개체도 실시간으로 업데이트됩니다.

스트리밍 의미 체계 모델

또한 스트리밍 의미 체계 모델은 데이터를 Power BI 서비스에 푸시하는데, 중요한 차이점이 있습니다. Power BI는 빠르게 만료되는 임시 캐시에 데이터만 저장합니다. 임시 캐시는 한 시간의 시간 창이 있는 꺾은선형 차트와 같이 일시적인 이력이 있는 시각적 개체를 표시하는 데만 사용됩니다.

스트리밍 의미 체계 모델에는 기본 데이터베이스가 없으므로 스트림에서 흐르는 데이터를 사용하여 보고서 시각적 개체를 만들 수 없습니다. 따라서 필터링, Power BI 시각적 개체 및 기타 보고서 기능 등의 보고서 기능을 사용할 수 없습니다.

스트리밍 의미 체계 모델을 시각화하는 유일한 방법은 타일을 추가하고 스트리밍 의미 체계 모델을 사용자 지정 스트리밍 데이터 원본으로 사용하는 것입니다. 스트리밍 의미 체계 모델에 기반한 사용자 지정 스트리밍 타일은 실시간 데이터를 빠르게 표시하기 위해 최적화되어 있습니다. 데이터를 데이터베이스에 입력하거나 읽을 필요가 없기 때문에 데이터를 Power BI 서비스에 푸시할 때와 시각적 개체를 업데이트할 때 사이의 대기 시간은 짧습니다.

실제로는 데이터 푸시와 시각화 사이의 대기 시간을 최소화하는 것이 중요한 상황에서 스트리밍 의미 체계 모델 및 해당 스트리밍 시각적 개체를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 더 이상의 집계 없이 있는 그대로 시각화할 수 있는 형식으로 푸시된 데이터가 있어야 합니다. 있는 그대로 준비되는 데이터의 예에는 온도 및 미리 계산된 평균이 있습니다.

PubNub 스트리밍 의미 체계 모델

PubNub 스트리밍 의미 체계 모델을 사용하면 Power BI 웹 클라이언트는 PubNub SDK를 사용하여 기존 PubNub 데이터 스트림을 읽습니다. Power BI 서비스에서 저장하는 데이터는 없습니다. 웹 클라이언트는 이 호출을 직접 수행하기 때문에 네트워크에서 승인된 아웃바운드 트래픽만 허용하는 경우 PubNub에 대한 트래픽 허용 목록을 작성해야 합니다. 자세한 지침은 PubNub용 아웃바운드 트래픽 승인에 관한 지원 문서를 참조하세요.

스트리밍 의미 체계 모델과 마찬가지로 PubNub 스트리밍 의미 체계 모델에는 기본 Power BI 데이터베이스가 없습니다. 들어오는 데이터에 대해 보고서 시각적 개체를 빌드할 수 없으며, 필터링 또는 Power BI 시각적 개체와 같은 보고서 기능을 사용할 수 없습니다. 대시보드에 타일을 추가하고 PubNub 데이터 스트림을 원본으로 구성하는 방법으로만 PubNub 스트리밍 의미 체계 모델을 시각화할 수 있습니다.

PubNub 스트리밍 의미 체계 모델에 기반한 타일은 실시간 데이터를 빠르게 표시하기 위해 최적화되어 있습니다. Power BI는 PubNub 데이터 스트림에 직접 연결되어 있기 때문에 데이터를 Power BI 서비스에 푸시할 때와 시각적 개체를 업데이트할 때 사이의 대기 시간은 짧습니다.

스트리밍 의미 체계 모델 행렬

다음 테이블에서는 실시간 스트리밍을 위한 세 가지 형식의 의미 체계 모델이 설명되어 있으며, 각각의 기능과 제한 사항이 나열되어 있습니다.

기능 푸시 스트리밍 PubNub
데이터가 푸시되면 대시보드 타일이 실시간으로 업데이트됩니다. 예.
시각적 개체의 경우 보고서를 통해 빌드된 다음, 대시보드에 고정됩니다.
예.
사용자 지정 스트리밍 타일의 경우 대시보드에 직접 추가됩니다.
예.
사용자 지정 스트리밍 타일의 경우 대시보드에 직접 추가됩니다.
대시보드 타일은 부드러운 애니메이션으로 업데이트됩니다. 아니요. 예. 예.
기록 분석을 위해 Power BI에 영구적으로 저장된 데이터 예. 아니요.
데이터는 시각적 개체를 렌더링할 수 있도록 1시간 동안 일시적으로 저장됩니다.
아니요.
데이터를 기반으로 Power BI 보고서 빌드 예. 아니요. 아니요.
데이터 수집 최대 속도 요청 1개
16MB/요청
요청 5개
15KB/요청
해당 사항 없음
데이터가 Power BI로 푸시되지 않습니다.
데이터 처리량 한도 1M행/시간 없음 해당 사항 없음
데이터가 Power BI로 푸시되지 않습니다.

의미 체계 모델에 데이터 푸시

이 섹션에서는 데이터를 만들고 실시간 스트리밍에 사용할 수 있는 세 가지 기본 유형의 실시간 의미 체계 모델에 푸시하는 방법을 설명합니다.

다음 방법을 사용하여 데이터를 의미 체계 모델에 푸시할 수 있습니다.

  • Power BI REST API
  • Power BI 스트리밍 의미 체계 모델 UI
  • Azure Stream Analytics

Power BI REST API를 사용하여 데이터 푸시

Power BI REST API를 사용하여 데이터를 만들고 푸시 의미 체계 모델 및 스트리밍 데이터 세트로 전송할 수 있습니다. Power BI REST API를 사용하여 의미 체계 모델을 만드는 경우 defaultMode 플래그에서 의미 체계 모델이 푸시인지, 스트리밍인지 여부를 지정합니다.

defaultMode 플래그가 설정되지 않은 경우 의미 체계 모델은 기본적으로 푸시 의미 체계 모델로 설정됩니다. defaultMode 값이 pushStreaming으로 설정된 경우 의미 체계 모델은 푸시 및 스트리밍 의미 체계 모델이며 두 의미 체계 모델 형식의 이점을 모두 제공합니다.

참고 항목

defaultMode 플래그를 pushStreaming으로 설정한 상태로 의미 체계 모델을 사용할 때, 요청이 스트리밍 의미 체계 모델에 대해 15KB 크기 제한을 초과하지만 푸시 의미 체계 모델의 16MB 크기 제한보다는 작은 경우 요청은 성공하고 데이터가 푸시 의미 체계 모델에서 업데이트됩니다. 그러나 모든 스트리밍 타일은 일시적으로 실패합니다.

의미 체계 모델을 만들고 나면 PostRows REST API를 사용하여 데이터를 푸시할 수 있습니다. REST API에 대한 모든 요청은 Microsoft Entra ID OAuth를 사용하여 보호됩니다.

스트리밍 의미 체계 모델 UI를 사용하여 데이터 푸시

Power BI 서비스에서는 다음 스크린샷에 나와 있는 것처럼 API 방식을 선택하여 의미 체계 모델을 만들 수 있습니다.

Screenshot of the New streaming semantic model choices, showing the API selection.

새 스트리밍 의미 체계 모델을 만들 때 다음 스크린샷과 같이 기록 데이터 분석을 사용하도록 설정할 수 있습니다. 이 선택은 상당한 영향을 미칩니다.

Screenshot of the New streaming semantic model, showing Historic data analysis enabled.

기록 데이터 분석이 사용하지 않도록 설정된 경우(기본값) 앞서 설명한 대로 스트리밍 의미 체계 모델을 만들 수 있습니다. 기록 데이터 분석을 사용하도록 설정하면 만든 의미 체계 모델은 스트리밍 의미 체계 모델과 푸시 의미 체계 모델이 됩니다. 이 설정은 앞부분에서 설명한 대로 defaultModepushStreaming으로 설정된 상태에서 Power BI REST API를 사용하여 의미 체계 모델을 만드는 것과 동일합니다.

참고 항목

Power BI 서비스 UI를 사용하여 만든 스트리밍 의미 체계 모델은 Microsoft Entra 인증이 필요하지 않습니다. 이러한 의미 체계 모델에서 의미 체계 모델 소유자는 rowkey있는 URL을 수신합니다. 이 URL은 요청자에게 Microsoft Entra ID OAuth 전달자 토큰을 사용하지 않고도 의미 체계 모델에 데이터를 푸시할 수 있는 권한을 부여합니다. 그러나 Microsoft Entra ID 접근 방식은 여전히 의미 체계 모델에 데이터를 푸시하기 위해 작동합니다.

Azure Stream Analytics를 사용하여 데이터 푸시

Power BI를 Azure Stream Analytics 내에 출력으로 추가한 다음, 해당 데이터 스트림을 실시간으로 Power BI 서비스에서 시각화할 수 있습니다. 이 섹션에서는 해당 프로세스의 기술 세부 정보를 설명합니다.

Azure Stream Analytics는 defaultModepushStreaming으로 설정된 상태에서 Power BI REST API를 사용하여 Power BI에 대한 출력 데이터 스트림을 만듭니다. 결과 의미 체계 모델은 푸시 및 스트리밍을 모두 사용할 수 있습니다. 의미 체계 모델이 만들어지면 Azure Stream Analytics가 retentionPolicy 플래그를 basicFIFO로 설정합니다. 이 설정을 사용하면 푸시 의미 체계 모델을 지원하는 데이터베이스에 200,000개의 행이 저장된 후 FIFO(선입 선출) 방식으로 행이 삭제됩니다.

Important

Azure Stream Analytics 쿼리가 Power BI에 매우 신속하게 출력되는 경우(예: 초당 한 번 또는 두 번) Azure Stream Analytics는 해당 출력을 단일 요청으로 일괄 처리하기 시작합니다. 이 일괄 처리로 인해 요청 크기가 스트리밍 타일 한도를 초과하게 되며 스트리밍 타일이 렌더링되지 않을 수 있습니다. 이 경우 Power BI에 대한 데이터 출력 속도를 늦추는 것이 가장 좋습니다. 예를 들어 1초마다 최댓값을 요청하는 대신 10초 이상에 대해 최댓값을 요청하세요.

Power BI에서 실시간 스트리밍 의미 체계 모델 설정

실시간 스트리밍을 시작하려면 다음 방법 중 하나를 선택하여 Power BI에서 스트리밍 데이터를 사용합니다.

  • 스트리밍 데이터의 시각적 개체를 사용하는 타일
  • Power BI에서 유지되는 스트리밍 데이터에서 생성된 의미 체계 모델

두 옵션 중 하나의 경우 Power BI에서 스트리밍 데이터를 설정해야 합니다. Power BI에서 실시간 스트리밍 의미 체계 모델이 작동하도록 하려면 다음을 수행합니다.

  1. 기존 또는 새 대시보드에서 타일 추가를 선택합니다.

  2. 타일 추가 페이지에서 사용자 지정 스트리밍 데이터를 선택하고 다음을 선택합니다.

    Screenshot of the Add a tile page, showing the Custom Streaming Data selection.

  3. 사용자 지정 스트리밍 데이터 타일 추가 페이지에서 기존 의미 체계 모델을 선택하거나, 이미 만든 경우 의미 체계 모델 관리를 선택하여 스트리밍 의미 체계 모델을 가져올 수 있습니다. 설정된 스트리밍 데이터 세트가 아직 없는 경우 스트리밍 의미 체계 모델 추가를 선택하여 시작합니다.

    Screenshot of the dashboard, showing the Add streaming semantic model link in the Add a custom streaming data tile.

  4. 새 스트리밍 의미 체계 모델 페이지에서 API, Azure Stream 또는 PubNub를 선택한 후, 다음을 선택합니다.

    Screenshot of the New streaming semantic model choices, showing API, Azure Stream, and PubNub options.

스트리밍 의미 체계 모델 만들기

Power BI에서 사용하고 시각화할 수 있는 실시간 스트리밍 데이터 피드를 만드는 방법은 세 가지가 있습니다.

  • 실시간 스트리밍 엔드포인트를 사용하는 Power BI REST API
  • Azure Stream
  • PubNub

이 섹션에서는 Power BI REST API 및 PubNub 옵션을 설명하고 스트리밍 데이터 원본에서 스트리밍 타일 또는 의미 체계 모델을 만드는 방법에 대해 설명합니다. 그런 다음, 의미 체계 모델을 사용하여 보고서를 작성할 수 있습니다. Azure Stream 옵션에 대한 자세한 내용은 Azure Stream Analytics의 Power BI 출력을 참조하세요.

Power BI REST API 사용

Power BI REST API를 사용하면 개발자가 실시간 스트리밍을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 새 스트리밍 의미 체계 모델 화면에서 API를 선택하고 다음을 선택한 후 Power BI가 엔드포인트에 연결하여 사용할 수 있도록 하는 항목을 제공할 수 있습니다. API에 대한 자세한 내용은 Power BI REST API 사용을 참조하세요.

Screenshot of the New streaming semantic model dialog, showing the Power BI REST API entries for a connection.

수집된 데이터에 대한 보고 및 분석을 수행할 수 있도록 Power BI에서 이 데이터 스트림이 보내는 데이터를 저장하려면 기록 데이터 분석을 사용하도록 설정합니다.

데이터 스트림을 성공적으로 만든 후 REST API URL 엔드포인트를 가져옵니다. 애플리케이션은 POST 요청을 통해 엔드포인트를 호출하여 스트리밍 데이터를 Power BI 의미 체계 모델로 푸시할 수 있습니다. POST 요청에서 요청 본문이 Power BI 사용자 인터페이스에서 제공한 샘플 JSON과 일치하는지 확인합니다. 예를 들어, 배열에서 JSON 개체를 래핑합니다.

주의

Power BI 서비스 UI에서 만든 스트리밍 의미 체계 모델의 경우 의미 체계 모델 소유자는 리소스 키가 포함된 URL을 가져옵니다. 이 키는 Microsoft Entra ID OAuth 전달자 토큰을 사용하지 않고 요청자에게 의미 체계 모델에 데이터를 푸시할 수 있는 권한을 부여합니다. 이러한 유형의 의미 체계 모델 및 메서드를 사용하여 작업할 때는 URL에 비밀 키가 있다는 점에 유의하세요.

PubNub 사용

PubNub 스트리밍을 Power BI와 통합하면 Power BI에서 대기 시간이 낮은 PubNub 데이터 스트림을 만들고 사용할 수 있습니다. 새 스트리밍 의미 체계 모델 화면에서 PubNub를 선택하고 다음을 선택하면 다음과 같은 화면이 표시됩니다.

Screenshot of the New streaming semantic model dialog, showing the PubNub entries for connection.

Important

PAM(PubNub Access Manager) 인증 키를 사용하여 PubNub 채널을 보호할 수 있습니다. 이 키는 대시보드에 대한 액세스 권한이 있는 모든 사용자와 공유됩니다. PubNub 액세스 제어에 대한 자세한 내용은 액세스 관리를 참조하세요.

PubNub 데이터 스트림은 종종 고용량이며 원래 형태로 스토리지 및 기록 분석에 항상 적합하지는 않습니다. PubNub 데이터의 기록 분석에 Power BI를 사용하려면 원시 PubNub 스트림을 집계하고 Power BI로 보내야 합니다(예: Azure Stream Analytics 사용).

Power BI에서 실시간 스트리밍의 예

Power BI에서 실시간 스트리밍이 작동되는 방법에 대한 예는 다음과 같습니다. 이 샘플에서는 PubNub에서 공개적으로 사용할 수 있는 스트림을 사용합니다. 예제를 따라 실시간 스트리밍의 값을 확인할 수 있습니다.

  1. Power BI 서비스에서 새 대시보드를 선택하거나 만듭니다. 화면 맨 위에서 편집>타일 추가를 선택합니다.

  2. 타일 추가 화면에서 사용자 지정 스트리밍 데이터를 선택하고 다음을 선택합니다.

    Screenshot of the dashboard, showing the Add tile with the Custom streaming data selection.

  3. 사용자 지정 스트리밍 데이터 타일 추가 페이지에서 스트리밍 의미 체계 모델 추가를 선택합니다.

    Screenshot of the dashboard, showing the Add streaming semantic model link in the Add a custom streaming data tile.

  4. 새 스트리밍 의미 체계 모델 페이지에서 PubNub, 다음을 차례로 선택합니다.

  5. 다음 화면에서 의미 체계 모델 이름을 입력하고 다음 두 필드에 아래 값을 입력한 후, 다음을 선택합니다.

    • 하위 키:sub-c-99084bc5-1844-4e1c-82ca-a01b18166ca8
    • 채널 이름:pubnub-sensor-network

    Screenshot of the New streaming semantic model dialog, showing how to create a Semantic model name and entries in the Sub-key and Channel name fields.

  6. 다음 화면에서 자동으로 채워진 값을 유지하고 만들기를 선택합니다.

    Screenshot of the New streaming semantic model dialog, showing defaults for the Semantic model name and Values from stream fields.

  7. Power BI 작업 영역으로 돌아가서 새 대시보드를 만들고 화면 맨 위에서 편집>타일 추가를 선택합니다.

  8. 사용자 지정 스트리밍 데이터를 선택하고 다음을 선택합니다.

  9. 사용자 지정 스트리밍 데이터 타일 추가 페이지에서 새 스트리밍 의미 체계 모델을 선택한 후, 다음을 선택합니다.

    샘플 의미 체계 모델을 살펴봅니다. 값 필드를 꺾은선형 차트에 추가한 다음, 다른 타일을 추가하면 다음 스크린샷과 같은 실시간 대시보드를 얻을 수 있습니다.

    Screenshot of the Environmental sensors dashboard, showing the results in real-time.

계속해서 고유한 의미 체계 모델을 만들고 Power BI에 라이브 데이터를 스트리밍합니다.

질문 및 답변

다음은 Power BI의 실시간 스트리밍에 대한 몇 가지 일반적인 질문과 그에 대한 답변입니다.

푸시 또는 스트리밍 의미 체계 모델에 필터를 사용할 수 있나요?

스트리밍 의미 체계 모델은 필터링을 지원하지 않습니다. 푸시 의미 체계 모델의 경우 보고서를 만들고 보고서를 필터링한 다음, 필터링된 시각적 개체를 대시보드에 고정할 수 있습니다. 단, 한 번 대시보드에 고정된 시각적 개체의 필터는 변경할 수 없습니다.

별도로 라이브 보고서 타일을 대시보드에 고정한 다음, 필터를 변경할 수 있습니다. 그러나 라이브 보고서 타일은 데이터가 푸시될 때 실시간으로 업데이트되지 않습니다. 대시보드 페이지의 오른쪽 위에 있는 새로 고침 아이콘을 선택하여 시각적 개체를 수동으로 업데이트해야 합니다.

밀리초 정밀도의 DateTime 필드가 있는 푸시 의미 체계 모델에 필터를 적용할 경우 동등 연산자는 지원되지 않습니다. 보다 큼(>) 또는 보다 작음(<)과 같은 연산자는 올바르게 작동합니다.

푸시 또는 스트리밍 의미 체계 모델에서 최신 값은 어떻게 표시되나요?

스트리밍 의미 체계 모델은 최신 데이터를 표시하도록 디자인되었습니다. 카드 스트리밍 시각적 개체 형식을 사용하여 최신 숫자 값을 손쉽게 확인할 수 있습니다. 카드 시각적 개체는 DateTime 또는 Text 데이터 형식을 지원하지 않습니다.

푸시 의미 체계 모델의 경우 스키마에 타임스탬프가 있으면 last N 필터를 사용하여 보고서 시각적 개체 만들기를 시도할 수 있습니다.

실시간 의미 체계 모델에 대해 모델링을 수행하려면 어떻게 해야 하나요?

데이터가 영구적으로 저장되지 않으므로 스트리밍 의미 체계 모델에서 모델링을 수행할 수 없습니다. 푸시 의미 체계 모델의 경우 의미 체계 모델 만들기 REST API를 사용하여 관계 및 측정값이 있는 의미 체계 모델을 만들고 테이블 업데이트 REST API를 사용하여 기존 테이블에 측정값을 추가할 수 있습니다.

푸시 또는 스트리밍 의미 체계 모델의 모든 값을 지우려면 어떻게 해야 하나요?

푸시 의미 체계 모델에서 행 삭제 REST API 호출을 사용할 수 있습니다. 스트리밍 의미 체계 모델에서 데이터를 지울 수 있는 방법은 없지만 데이터는 자체적으로 한 시간 후에 삭제됩니다.

Power BI에 대해 Azure Stream Analytics 출력을 설정했지만 Power BI에 표시되지 않습니다. 문제가 무엇인가요?

문제를 해결하려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. Azure Stream Analytics 작업을 다시 시작합니다.
  2. Azure Stream Analytics에서 Power BI 연결에 대한 권한 부여를 다시 시도합니다.
  3. Azure Stream Analytics 출력에 대해 지정한 Power BI 서비스에서 동일한 작업 영역을 검사하고 있는지 확인합니다.
  4. Azure Stream Analytics 쿼리가 INTO 키워드를 사용하여 Power BI 출력에 명시적으로 출력되는지 확인합니다.
  5. Azure Stream Analytics 작업에 데이터 흐름이 있는지 여부를 확인합니다. 의미 체계 모델은 데이터를 전송 중인 경우에만 생성됩니다.
  6. Azure Stream Analytics 로그를 살펴보고 경고 또는 오류가 있는지 확인합니다.

자동 페이지 새로 고침

보고서 페이지 수준에서 자동 페이지 새로 고침을 사용하면 페이지를 사용 중인 경우에만 활성화되는 시각적 개체에 대해 새로 고침 간격을 설정할 수 있습니다. 자동 페이지 새로 고침은 DirectQuery 데이터 원본에 대해서만 사용할 수 있습니다. 최소 새로 고침 간격은 보고서가 게시된 작업 영역 유형과 프리미엄 작업 영역에 대한 용량 관리 설정에 따라 달라집니다.

자동 페이지 새로 고침에 대한 자세한 내용은 Power BI에서 자동 페이지 새로 고침을 참조하세요.