オンプレミスデータゲートウェイを使用して Power BI から受信制限付き Lakehouse データにアクセスする

オンプレミスデータゲートウェイ (OPDG) を使用して、開いているワークスペースと、受信パブリックアクセスを制限するワークスペース間のクロスワークスペース通信を確立できます。たとえば、開いているワークスペースの Power BI レポートやセマンティックモデルから、受信制限付きワークスペース内のレイクハウスにアクセスする場合は、OPDG を設定できます。

OPDG は通常、仮想マシンまたはプライベートネットワーク内の物理サーバーにインストールされます。これは、データと Microsoft Fabric クラウドサービスの間のブリッジとして機能します。

次の図では、開いているワークスペース (ワークスペース 1) に、OPDG にバインドされた Power BI レポートとセマンティックモデルが含まれています。 OPDG は、インバウンド制限付きワークスペース内のレイクハウスへの接続を可能にします。このセットアップにより、ワークスペース 1 の Power BI レポートとセマンティックモデルは、パブリックアクセスに公開することなく、ワークスペース 2 の lakehouse に安全にアクセスできます。

オンプレミスデータゲートウェイを使用する接続を示す図。

この記事では、Power BI セマンティックモデルの OPDG を使用して、開いているワークスペースを制限されたワークスペース内のデータに接続する方法について説明します。また、受信制限付きワークスペース内のレイクハウスに対して、インポートモードと DirectQuery モードでセマンティックモデルを作成する方法についても説明します。

注

Direct Lake モードのセマンティックモデルは、受信制限付きワークスペースのデータソースに対してまだサポートされていません。

手順 1: ワークスペースを作成する

開いているワークスペースと制限されたワークスペースの両方が必要です。この記事では、ワークスペースを次のように参照します。

ソースワークスペースは、パブリックアクセス制限のない 開いている ワークスペースです。レポートとセマンティックモデルを作成する場所です。
ターゲットワークスペースは、パブリックアクセス制限付きの 制限付 きワークスペースです。ここでレイクハウスを作成します。

ワークスペースを作成するには、次の手順に従います。

Fabric で 2 つのワークスペースを作成します。詳細については、「ワークスペースの作成」を参照してください。
テナント設定で、ワークスペースレベルの受信アクセス保護を有効にします。
ターゲットワークスペースの場合は、ワークスペースレベルのプライベートリンクを設定します。

この記事では、ワークスペースの完全修飾ドメイン名 (FQDN) を参照するプレースホルダー workspaceFQDN も使用します。形式は、次のいずれかの種類です。

https://{workspaceID}.z{xy}.w.api.fabric.microsoft.com
https://{workspaceID}.z{xy}.onelake.fabric.microsoft.com

FQDN 形式では、 {workspaceID} はダッシュのないワークスペース ID であり、 {xy} はワークスペースオブジェクト ID の最初の 2 文字です。詳細については、「ワークスペースへの接続」を参照してください。

ワークスペース ID を見つけるには、Fabric ポータルでワークスペースページを開き、URL に groups/ した後に ID を確認します。ワークスペースの FQDN は、ワークスペースの一覧表示またはワークスペースの取得 API を使用して見つけることもできます。

手順 2: ターゲット (制限付き) ワークスペースにレイクハウスを作成する

ターゲットワークスペースに lakehouse を作成し、次の手順に従って Delta Lake テーブルをアップロードします。

API を使用して、ターゲットワークスペースに lakehouse を作成します。次の形式を使用します。
```
POST https://{workspaceFQDN}/v1/workspaces/{workspaceID}/lakehouses
```
そのコードでは、 {workspaceFQDN} は {workspaceID}.z{xy}.w.api.fabric.microsoft.com。

たとえば、 POST https://aaaaaaaa000011112222bbbbbbbbbbbb.zaa.w.api.fabric.microsoft.com/v1/workspaces/aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb/lakehousesと指定します。
Azure Storage Explorer を使用して Lakehouse にデータを追加し、Delta Lake テーブルのフォルダーを lakehouse にアップロードします。 Storage Explorer で、 ADLS Gen2 コンテナーまたはディレクトリを選択します。
サインイン。ストレージの表示名を入力し、次の形式で BLOB コンテナーの URL を入力します。

https://{workspaceFQDN}/{workspaceID}/{lakehouseID}

その URL では、 {workspaceFQDN} は {workspaceID}.z{xy}.onelake.fabric.microsoft.com。

たとえば、 POST https://aaaaaaaa000011112222bbbbbbbbbbbb.zaa.w.api.fabric.microsoft.com/v1/workspaces/aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb/bbbbbbbb-1111-2222-3333-ccccccccccccと指定します。
[接続] を選択します。ストレージが表示されます。
[ テーブル ] フォルダーの下に、使用する Delta Lake テーブル ( 顧客テーブルなど ) をアップロードします。

手順 3: 開いているワークスペースにセマンティックモデルを作成する

制限されたワークスペースに lakehouse が作成されたので、この lakehouse を参照するセマンティックモデルを開いているワークスペースに作成できます。使用できるもの:

Power BI ポータルでの Web モデリングエクスペリエンス。
Power BI Desktop。
制限付きレイクハウスと同じテーブルスキーマを使用してモデル定義をデプロイするための REST API。
セマンティックモデルをプログラムでデプロイするための XMLA ベースのツール ( XMLA エンドポイントとのセマンティックモデルの接続を参照)。

Web モデリングエクスペリエンスを使用してセマンティックモデルを作成する

ソースワークスペースで、[ 新しい項目] を選択します。 [ 新しい項目 ] ウィンドウで、[ セマンティックモデル ] タイルを選択します。
[ レポートの作成を開始するデータの追加 ] ページで、[ データの取得] を選択します。次に、 Azure SQL データベース を選択して、SQL 分析エンドポイント経由でデータソースに接続します。

注

OneLake カタログ内のデータソースに接続すると、Web モデリングエクスペリエンスによって Direct Lake モデルが作成されるため、OneLake カタログタイルを使用しないでください。 Direct Lake は、受信制限付きワークスペース内のデータソースに対してまだサポートされていません。 Azure SQL データベースなど、すべての SQL Server 接続オプションは完全にサポートされており、SQL 分析エンドポイントに接続するときに想定どおりに動作します。
[サーバー] ボックスに、ウェアハウス接続文字列の形式 () を使用して https://{GUID}-{GUID}.z{xy}.datawarehouse.fabric.microsoft.com 値を入力します。つまり、SQL 接続文字列の下にある通常のウェアハウス接続文字列に z{xy} を追加します。 FQDN の GUID は、それぞれ Base32 のテナント GUID と Base32 のワークスペース GUID に対応します。
必要に応じて、[ データベース ] ボックスに、接続する SQL 分析エンドポイントの GUID を入力します。

[ 接続資格情報] で、次の構成設定を適用します。

入力コントロール	価値
接続	一覧で [ 新しい接続の作成] を選択します。
接続名	既定値をそのまま使用するか、わかりやすい名前を指定します。
データゲートウェイ	データゲートウェイが既にインストールされている場合は、データ接続用の OPDG を選択します。この手順は、この記事の後半で実行することもできます。
認証の種類	[ 組織アカウント] を選択し、[ サインイン ] を選択して、データソースにアクセスするための資格情報を指定します。

残りの既定の設定をそのまま使用し、[ 次へ] を選択します。
[ データの選択 ] ページで、セマンティックモデルに含めるテーブルを選択し、[ レポートの作成] を選択します。
[ 新しいレポートの作成 ] ダイアログで、ソースワークスペースが選択されていることを確認します。意味のあるセマンティックモデル名を指定し、[ 作成] を選択します。
[ 一部の手順が完了しませんでした ] ダイアログで、[ モデルビューを開く] を選択します。セマンティックモデルは、受信制限付きターゲットワークスペース内の SQL 分析エンドポイントにまだ接続できないことに注意してください。この記事の後半で接続構成を完了します。

Power BI Desktop を使用してセマンティックモデルを作成する

ターゲットワークスペースへのプライベートネットワークアクセス権を持つマシンにインストールされている Power BI Desktop で、ユーザーアカウントでサインインしていることを確認します。
[ ホーム ] リボンで、[ データの取得>詳細>Azure SQL データベースを選択します。

注

Power BI Desktop は受信制限付きワークスペースの OneLake カタログデータソースにまだ接続できないため、OneLake カタログを使用しないでください。 Azure SQL データベースなど、すべての SQL Server 接続オプションは完全にサポートされており、SQL 分析エンドポイントに接続するときに想定どおりに動作します。
[サーバー] ボックスに、ウェアハウス接続文字列の形式 () を使用して https://{GUID}-{GUID}.z{xy}.datawarehouse.fabric.microsoft.com 値を入力します。つまり、SQL 接続文字列の下にある通常のウェアハウス接続文字列に z{xy} を追加します。 FQDN の GUID は、それぞれ Base32 のテナント GUID と Base32 のワークスペース GUID に対応します。
必要に応じて、[ データベース ] ボックスに、接続する SQL 分析エンドポイントの GUID を入力します。
[ データ接続モード] で、要件に応じて [インポート ] または [ DirectQuery ] を選択します。その後、OK を選択します。
メッセージが表示されたら、認証ダイアログで Microsoft アカウント を選択します。次 に、[サインイン ] を選択して、データソースにアクセスするための資格情報を指定します。
[ ナビゲーター ] ダイアログで、セマンティックモデルに含めるテーブルを選択します。次に、[ 読み込み] を選択します。
ビジュアルをレポートキャンバスに追加します。次に、[ ホーム ] リボンの [ 発行] を選択します。
変更をローカルコンピューター上の Power BI Desktop ファイルに保存します。 [ Power BI に発行 ] ダイアログで、ソースワークスペースを選択します。または、Power BI ポータルでソースワークスペースに Power BI Desktop ファイルをインポートすることもできます。

セマンティックモデル定義をデプロイしてセマンティックモデルを作成する

開いているワークスペースで、制限された lakehouse と同じテーブルスキーマを持つ定義を使用してセマンティックモデルを作成します。次の API を使用します。
```
POST https://{workspaceFQDN}/v1/workspaces/{workspaceID}/semanticModels
```
そのコードでは、 {workspaceFQDN} は {workspaceID}.z{xy}.w.api.fabric.microsoft.com。
セマンティックモデルの作成を完了する前に、データソースを編集して、制限された lakehouse の接続文字列と lakehouse ID を参照します。 definition/tables/customers.tmdl ファイルをセマンティックモデル定義から Base64 から JSON に変換し、出力をコピーします。
制限のある Lakehouse の接続文字列とデータベース ID を使用してソースを更新します。次に、JSON を Base64 に変換し、セマンティックモデルの作成要求で使用します。
Get Lakehouse API を使用して、接続文字列と lakehouse ID を取得します。
```
GET https://{workspaceFQDN}/v1/workspaces/{workspaceID}/lakehouses
```
そのコードでは、 {workspaceFQDN} は {workspaceID}.z{xy}.w.api.fabric.microsoft.com。

手順 4: セマンティックモデルの設定でゲートウェイ接続を有効にする

セマンティックモデルが制限されたワークスペース内の lakehouse に接続できるようにするには、OPDG を設定してセマンティックモデルにバインドする必要があります。

Power BI セマンティックモデルの設定で、[ ゲートウェイ接続] のトグルをオンにします。
「オンプレミスデータゲートウェイのインストール」の説明に従って、仮想マシンに OPDG をインストールして構成します。
API を使用して、インストールされている OPDG インスタンスのゲートウェイ ID を取得します。

https://api.fabric.microsoft.com/v1/gateways
Power BI で、OPDG の SQL Server 接続を作成します。データベースとして lakehouse サーバー名と lakehouse ID を使用し、OAuth2 を使用して認証し、結果の接続 ID をコピーします。
API を使用して、セマンティックモデルをゲートウェイ ID と接続 ID にバインドします。

https://api.powerbi.com/v1.0/myorg/groups/{workspaceID}/datasets/{SemanticModelID}/Default.BindToGateway
ゲートウェイバインドを確認します。セマンティックモデルの設定で、ページを更新します。 OPDG がアクティブなゲートウェイとして表示されることを確認します。
データセットを更新し、レポートを作成します。