Comparar usuarios/grupos/Group_Memberships de entornos de Active Directory

[Syndicate_Admin]

Tengo 2 entornos de Active Directory en los que estamos haciendo una actualización (desarrollo ("dev-ad.com") y extrayendo los datos de producción ("prod-ad.com")

He conectado y extraído cada entorno en su propio informe. El entorno actual que estamos actualizando es el desarrollo. Necesito poder asegurarme de que todos los usuarios, grupos y membresías de grupos estén lo más cerca posible de la producción. Cada entorno utiliza un dominio diferente, por lo que OU, DN y CN tendrán valores ligeramente diferentes debido a esto.

Soy un poco nuevo en PowerBI, autodidacta. Así que estoy tratando de averiguar el mejor método para crear un informe que compare Dev AD con Prod AD.

Datos:
dev_group
dev_group_memebers
dev_user
prod_group
prod_group_members
prod_user

Hay demasiadas columnas para especificar para cada grupo de datos. Esencialmente, lo he hecho;
- Todos los atributos de los usuarios
- Básico para grupos
- miembros del grupo que tengo grupo distinguishedName, member.displayName, member.employeeNumber, member.employeeType, member.userPrincipalName, group top.name.

Realmente me vendría bien mucha ayuda aquí. He estado con la cabeza contra la pared tratando de aprender todo lo que pueda para hacer todo esto, lo que parece un poco avanzado, pero esa es solo mi opinión.

[Syndicate_Admin]

Hola @SudoFi ,

Pruebe los siguientes pasos:

1. Preparación de los datos
Dada la complejidad y el volumen de los datos con los que está tratando, el primer paso es asegurarse de que sus datos estén bien preparados para la comparación. Esto implica estructurar sus datos de una manera que facilite la comparación a pesar de las diferencias en los nombres de dominio.

Normalizar atributos específicos del dominio: dado que la unidad organizativa, el DN y el CN tienen ligeras diferencias debido a los diferentes dominios, cree columnas calculadas en Power BI para normalizar estos atributos. Por ejemplo, puede crear una nueva columna que extraiga la última parte del DN que es común en ambos entornos.

Consolidar datos: asegúrese de que las tablas de datos (dev_group, dev_group_members, dev_user, prod_group, prod_group_members, prod_user) se cargan en Power BI. Es posible que tenga que transformar estas tablas para tener una estructura coherente para la comparación. Use el Editor de Power Query en Power BI para este propósito.

2. Creación de relaciones
Establece relaciones entre tus tablas. Dado que está tratando con usuarios y grupos en dos entornos, es probable que tenga que crear relaciones basadas en atributos normalizados que sean comunes entre el desarrollo y la producción.

3. Lógica de comparación
Para comparar los entornos:

Crear medidas para la comparación: use DAX para crear medidas que identifiquen discrepancias entre los dos entornos. Por ejemplo, puede crear una medida que cuente el número de usuarios de un grupo en el entorno de producción y lo compare con el recuento en el entorno de desarrollo.

Visualizar diferencias: use formato condicional y elementos visuales como tablas y gráficos de barras para resaltar las diferencias entre los dos entornos. Esto hará que sea más fácil identificar dónde se encuentran las discrepancias.

Saludos
Apoyo de la comunidad Team_Binbin Yu
Si esta publicación Ayuda, entonces por favor considere Acéptalo como la solución para ayudar a los demás miembros a encontrarlo más rápidamente.

[Syndicate_Admin]

Gracias por su respuesta. He realizado los pasos 1 y 2 hasta ahora y estoy atascado en el paso 3. Definitivamente no soy tan hábil con DAX y tengo que investigar cada comparación lógica con poca suerte. Si hay algún ayudante en el que pueda ayudar con esto, se lo agradecería mucho.

[Syndicate_Admin]

Hola @SudoFi ,

Con el fin de comprender mejor sus demandas y dar la solución adecuada, ¿podría proporcionar información más específica? como los datos de ejemplo desensibilizados y una captura de pantalla de los resultados deseados?

Gracias por sus esfuerzos y tiempo de antemano.

Saludos
Apoyo de la comunidad Team_Binbin Yu
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[Syndicate_Admin]

Así que aquí hay una vista general del diseño de los datos.

En la parte superior tenemos mesas de grupo
En la parte inferior tenemos tablas de usuarioEl lado izquierdo es el entorno de desarrollo
El lado derecho es el entorno de producción

Aquí hay una lista de las tablas
Todas las tablas

dev_user

dev_group

dev_group_members

prod_user

prod_group

prod_group_members

dev_user-usuario

dev_user-organizationalPerson

dev_user persona

dev_user parte superior

dev_user-msExchCertificateInformation

dev_user-msExchBaseClass

dev_user-msExchMultiMediaUser

dev_user-msExchMailStorage

dev_user-msExchCustomAttributes

dev_user-msExchOmaUser

dev_user-shadowAccount

dev_user-posixAccount

dev_user-msDS-CloudExtensions

dev_user-securityPrincipal

dev_user-mailRecipient

dev_group-grupo

dev_group parte superior

dev_group-msExchIMRecipient

dev_group-msExchBaseClass

dev_group-msExchCustomAttributes

dev_group-msExchMailStorage

dev_group-posixGroup

dev_group-mailRecipient

dev_group-securityPrincipal

prod_user-usuario

prod_user-organizationalPerson

prod_user persona

prod_user parte superior

prod_user-msExCertificateInformation

prod_user-msExchBaseClass

prod_user-msExchMultiMediaUser

prod_user-msExchMailStorage

prod_user-msExchCustomAttributes

prod_user-msExchOmaUser

prod_user-shadowAccount

prod_user-posixAccount

prod_user-msDS-CloudExtensions

prod_user-securityPrincipal

prod_user-mailRecipient

prod_group-grupo

prod_group parte superior

prod_group-msExchIMRecipient

prod_group-msExchBaseClass

prod_group-msExchCustomAttributes

prod_group-msExchMailStorage

prod_group-posixGroup

prod_group-mailRecipient

prod_group-securityPrincipal

Todas las tablas de usuario contienen los nombres de usuario DisplayName y DistinguishedName de los usuarios
Cada tabla de grupo contiene el nombre de visualización del grupo y el nombre distinguido

También creé tablas de lista para poder limitar el trabajo a solo usuarios o solo grupos o un entorno específico.
Tablas dinámicas

Tablas de producción

Tablas de usuario de desarrollo

Tablas de grupos de desarrollo

Tablas de usuario de producción

Tablas de grupos de producción

Tablas de desarrollo

Todas las tablas

Tablas dinámicas

He creado relaciones a partir de cada
prod_group-*** y prod_user-*** a los correspondientes dev_group-*** y dev_user-***
Cada ***_group-*** está conectado a _group
Cada _user-*** está conectado a _user
_group miembros están conectados a _group y _user

Todas las relaciones, excepto las siguientes, están inactivas

Todas las relaciones están vinculadas a la columna distinguishedName

Pude crear una medida que me proporcionaría una comparación de los usuarios en dev y prod usando esto:

Comparison = 
VAR BothExist = 
    COUNTROWS(
        INTERSECT(
            VALUES('dev_user-user'[distinguishedName]),
            VALUES('prod_user-user'[distinguishedName])
        )
    )
VAR OnlyInProd = 
    COUNTROWS(
        EXCEPT(
            VALUES('prod_user-user'[distinguishedName]),
            VALUES('dev_user-user'[distinguishedName])
        )
    )
VAR OnlyInDev = 
    COUNTROWS(
        EXCEPT(
            VALUES('dev_user-user'[distinguishedName]),
            VALUES('prod_user-user'[distinguishedName])
        )
    )
RETURN
    CONCATENATEX (
        {
            "Both Exist: " & FORMAT(BothExist, "#,##0"),
            "Only in Prod: " & FORMAT(OnlyInProd, "#,##0"),
            "Only in Dev: " & FORMAT(OnlyInDev, "#,##0")
        },
        [Value],
        UNICHAR (10)
    )

Pensé que podría usar la consulta DAX para obtener más información sobre todos los nombres de columna

EVALUATE
SUMMARIZE(COLUMNSTATISTICS(),[Table Name],[Column Name])

Sin embargo, es una consulta demasiado grande y supera los 1024.
Traté de dividirlo en sus grupos de datos de perspectiva

EVALUATE
VAR DevUsers = 
    SUMMARIZE(
        FILTER(
            COLUMNSTATISTICS(),
            LEFT([Table Name], 9) = "dev_user-"
        ),
        [Table Name],
        [Column Name]
    )
VAR ProdUsers = 
    SUMMARIZE(
        FILTER(
            COLUMNSTATISTICS(),
            LEFT([Table Name], 10) = "prod_user-"
        ),
        [Table Name],
        [Column Name]
    )
VAR DevGroups = 
    SUMMARIZE(
        FILTER(
            COLUMNSTATISTICS(),
            LEFT([Table Name], 10) = "dev_group-"
        ),
        [Table Name],
        [Column Name]
    )
VAR ProdGroups = 
    SUMMARIZE(
        FILTER(
            COLUMNSTATISTICS(),
            LEFT([Table Name], 11) = "prod_group-"
        ),
        [Table Name],
        [Column Name]
    )
RETURN
UNION(DevUsers, ProdUsers, DevGroups, ProdGroups)

Pero aún así superó los 1024mb. Incluso traté de romperlos bloqueando 5 mesas a la vez, y aún así se excedió.

Así que ahora me queda tratar de encontrar una manera de comparar 2 tablas a la vez, sin embargo, todavía no estoy seguro de cómo lograr esto de manera eficiente y no tener que escribir múltiples consultas y medidas por par de tablas.

Una vez más, el objetivo final aquí es poder determinar los datos que faltan en el entorno de desarrollo que está en producción.