SSIS를 사용하여 Analysis Services 관리 태스크 자동화

적용 대상: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services 패브릭/Power BI Premium

Microsoft SQL Server Integration Services를 사용하면 DDL 스크립트, 큐브 및 마이닝 모델 처리 작업 및 데이터 마이닝 쿼리 작업의 실행을 자동화할 수 있습니다. Integration Services는 순차적 및 병렬 데이터 처리 작업을 형성하는 데 연결할 수 있는 제어 흐름 및 유지 관리 작업의 컬렉션으로 간주할 수 있습니다.

Integration Services는 데이터 처리 작업 중에 데이터 정리 작업을 수행하고 다양한 데이터 원본의 데이터를 통합하도록 설계되었습니다. 큐브 및 마이닝 모델을 사용할 때 Integration Services는 숫자가 아닌 데이터를 숫자 데이터로 변환할 수 있으며 데이터 값이 예상 범위 내에 포함되도록 하여 팩트 테이블과 차원을 채울 클린 데이터를 만들 수 있습니다.

Integration Services 태스크

Integration Services 작업 또는 작업에는 제어 흐름 요소와 데이터 흐름 요소의 두 가지 기본 요소가 있습니다. 제어 흐름 요소는 선행 제약 조건을 적용하여 작업 처리 과정의 논리적 순서를 정의합니다. 데이터 흐름 요소는 구성 요소의 출력과 다음 구성 요소의 입력 간의 연결 및 이 연결 사이의 데이터에서 수행되는 모든 데이터 변환을 다룹니다. 데이터 흐름 방향은 출력을 받을 구성 요소를 지정하는 논리가 포함된 선행 제약 조건에 의해 결정됩니다. Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services 가장 관련성이 있는 Integration Services 작업에는 DDL 실행 태스크, Analysis Services 처리 태스크 및 데이터 마이닝 쿼리 태스크가 포함됩니다. 이러한 각 태스크에 대해 메일 보내기 작업을 사용하여 관리자에게 작업 결과가 포함된 전자 메일 메시지를 보낼 수 있습니다.

DDL 실행 태스크

Integration Services에서 DDL 실행 태스크를 사용하면 DDL 스크립트를 SQL Server Analysis Services 서버로 직접 보내고 자동으로 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 SQL Server Analysis Services 관리자가 Integration Services 패키지 내에서 백업, 복원 또는 동기화 작업을 수행할 수 있습니다. 패키지는 앞에서 설명한 제어 흐름 요소와 데이터 흐름 요소로 구성되어 있으며 이러한 모든 요소는 태스크에 추가할 수 있는 다른 DDL 문과 같이 run regularly여야 합니다. 여기서 설명하는 태스크는 종종 야간에 실행되기 때문에 예약 애플리케이션에서 쉽게 실행할 수 있는 패키지가 있으면 특히 유용합니다. Integration Services 에이전트를 사용하여 언제든지 실행할 패키지를 예약할 수 있습니다. 이 태스크의 구현 방법은 Analysis Services DDL 실행 태스크를 참조하세요.

Analysis Services 처리 태스크

Integration Services의 Analysis Services 처리 태스크를 사용하면 원본 관계형 데이터베이스를 정기적으로 업데이트할 때 큐브를 새 정보로 자동으로 채울 수 있습니다. Analysis Services 처리 태스크를 사용하여 차원, 큐브 또는 파티션 수준에서 처리할 수 있습니다. 작업 요구 사항에 따라 처리 자체의 유형을 incremental 또는 full로 선택할 수 있습니다. 증분 처리는 새 데이터를 추가하고 충분히 다시 계산하여 대상을 최신 상태로 유지하는 반면 전체 처리는 기존 데이터를 삭제하여 대상을 완전히 다시 로드 및 계산합니다. 전체 처리는 많은 시간이 소요되지만 보다 완전합니다. 이 태스크의 구현 방법은 Analysis Services Processing Task을 참조하십시오.

Data Mining Query Task

Integration Services의 데이터 마이닝 쿼리 태스크를 사용하면 마이닝 모델에서 정보를 추출하고 저장할 수 있습니다. 이러한 정보는 종종 관계형 데이터베이스에 저장되며 대상 마케팅 캠페인을 위해 잠재적인 고객 목록을 구분하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 마이닝을 통해 고객의 가치 및 고객이 특정 마케팅 전략에 응답할 확률을 식별할 수 있습니다. 또한 데이터 마이닝 쿼리 태스크를 사용하여 데이터를 원하는 형식으로 추출 및 수정할 수 있습니다. 이 태스크의 구현 방법은 Data Mining Query Task을 참조하십시오.

참고 항목

파티션 처리 대상
차원 처리 대상
데이터 마이닝 쿼리 변환
다차원 모델 처리(Analysis Services)