إنشاء لوحات المعلومات في الوقت الفعلي

  • 12 دقائق

تقدم لوحات معلومات Power BI دائماً أحدث البيانات التي تعلم بها خدمة Power BI. لهذا السبب، تعد لوحات المعلومات مثالية لدعم سيناريوهات المراقبة في الوقت الفعلي.

توجد أربعة أنواع خاصة من مجموعات بيانات Power BI التي تدعم لوحات المعلومات في الوقت الفعلي. وهي:

  • مجموعة بيانات الدفق
  • مجموعة بيانات الدفع
  • مجموعة البيانات المختلطة
  • مجموعة بيانات PubNub المتدفقة

لا توجد أي متطلبات لتخزين لوحات المعلومات في الوقت الفعلي أو مجموعات البيانات ذات الصلة في سعة مخصصة.

تلميح

تذكر أنه يمكن تحديث لوحات المعلومات بشكل متكرر كل 15 دقيقة عندما تتصل المربعات الخاصة بها بمجموعة بيانات عادية تمثل نموذج DirectQuery. لمزيد من المعلومات، راجع الوحدة 3.

تقدم لوحات المعلومات إمكانية مثيرة للاهتمام لا توفرها التقارير. يمكنك تعيين مجموعة مربعات لوحة المعلومات (التي تعرض قيمة رقمية واحدة) لتنبيهك عندما تصل قيم البيانات إلى حدود معينة. في Adventure Works، تم تجهيز مصنعهم بالعديد من أجهزة إنترنت الأشياء "IoT". تقدم لوحة معلومات Power BI مقاييس التصنيع في الوقت الفعلي وتُعلم فريق الصيانة عندما تتطلب الأجهزة الانتباه.

استخدام مجموعات البيانات المتدفقة

تقدم مجموعة البيانات المتدفقة على وجه التحديد بيانات في الوقت الفعلي بزمن انتقال يبلغ حوالي ثانية واحدة. تحديثات مربعات لوحة المعلومات في الوقت الفعلي سلسة وسلسة.

تقوم مجموعة البيانات المتدفقة بتخزين البيانات مؤقتاً في ذاكرة تخزين مؤقت لمدة تصل إلى 60 دقيقة. نظراً لعدم وجود نموذج بيانات، لا يمكن إنشاء تقارير Power BI التي تتصل بمجموعة بيانات التدفق. بدلاً من ذلك، لتصور تدفق البيانات، يمكنك إضافة مربعات متدفقة إلى لوحة المعلومات. لوحة دفق تصور بشكل خاص مصادر البيانات في الوقت الحقيقي من مجموعة بيانات متدفقة. من السهل التعرف عليها في لوحة المعلومات لأنها مزينة برمز صاعقة.

Screenshot of a dashboard streaming tile. There’s a lightning strike icon at the top left of the tile.

مجموعات البيانات المتدفقة بسيطة في تصميمها لأنها تمثل جدولاً واحداً. أعمدة الجدول هي إما نص، أو رقم، أو تاريخ. يمكنك إنشاء مجموعة بيانات متدفقة في خدمة Power BI أو برمجياً باستخدام Power BI REST API.

يمكن للمطورين إدراج سجلات في مجموعة البيانات برمجياً عن طريق إرسال مستند JSON إلى نقطة نهاية مجموعة البيانات. يتضمن عنوان URL لنقطة النهاية مفتاح مصادقة.

فيما يلي منهجية لإنشاء لوحة معلومات في الوقت الفعلي باستخدام مجموعة بيانات متدفقة:

  1. قم بإنشاء مجموعة بيانات متدفقة.

  2. إضافة مربعات متدفقة إلى لوحة المعلومات.

  3. أدخل السجلات برمجياً في مجموعة البيانات المتدفقة.

ومع ذلك، هناك بعض القيود المهمة التي يجب وضعها في الاعتبار:

  • مدة استبقاء البيانات 60 دقيقة، لذلك لا يمكن مراقبة السجل بعد ذلك الوقت.

  • الحد الأقصى لمعدل الاستيعاب هو 5 طلبات/ثانية.

  • لا يمكن أن يتجاوز حجم الحزمة لطلب إضافة سجلات جديدة 15 كيلوبايت.

  • لا يمكن توصيل تقارير Power BI بمجموعة بيانات متدفقة.

  • نظراً لأن لوحات المعلومات لا تدعم التصفية، لا يمكنك تصفية مربعات البث.

استخدم مجموعات بيانات الدفع

تقدم مجموعة بيانات الدفع بيانات في الوقت الفعلي على وجه التحديد بزمن انتقال يتراوح بين 3-5 ثوانٍ. بينما يرتبط ارتباطاً وثيقاً من الناحية الهيكلية بمجموعة بيانات استيراد Power BI، لا يمكن إنشاء مجموعات بيانات الدفع باستخدام Power BI Desktop. يمكن أن تتضمن مجموعة بيانات الدفع جداول وعلاقات ومقاييس متعددة. ومع ذلك، لا يمكن أن تتضمن بعض عناصر النموذج، مثل التسلسلات الهرمية وأدوار الأمان.

كما يوحي اسم نوع مجموعة البيانات، يتم دفع البيانات إلى جداول مجموعة البيانات. عند دفع البيانات، يقوم Power BI على الفور بتحديث مربعات لوحة المعلومات ذات الصلة.

يمكنك إنشاء مجموعة بيانات دفع في خدمة Power BI (أو كمجموعة بيانات مختلطة كما هو موضح لاحقاً) أو برمجياً باستخدام Power BI REST API. يجب على المطورين أولا الحصول على رمز مميز للوصول إلى Microsoft Entra للعمل مع عمليات REST API. يمكنهم استخدام واجهة برمجة التطبيقات لدفع سجلات البيانات إلى جدول معين. هناك أيضاً عمليات API يمكنهم استخدامها لتعديل مخطط مجموعة البيانات، وحذف جميع السجلات من الجدول، وحذف مجموعة البيانات.

من الممكن أيضاً استخدام Azure Stream Analytics (ASA) لإنشاء مجموعة بيانات دفع وإخراج سجلات من البيانات إليها. كمحرك معقد لمعالجة الأحداث، يمكن لـ ASA دفع وحدات تخزين كبيرة من بيانات التدفق السريع، حتى من آلاف أجهزة إنترنت الأشياء "IoT". لمزيد من المعلومات، راجع إخراج Power BI من Azure Stream Analytics.

Diagram of the flow of event data to Azure Event Hubs, then to Azure Stream Analytics, then to Power BI, and then to a dashboard tile.

تلميح

يمكن أن يتكامل ASA مع Azure Machine Learning (AML)، ما يسمح بإخراج تنبؤات التعلم الآلي من Microsoft Azure. على سبيل المثال، يمكن أن تتنبأ مخرجات مهمة ASA بأن جهاز إنترنت الأشياء "IoT" يتطلب صيانة. يمكنك إعداد لوحة معلومات Power BI لتنبيهك عند الحاجة إلى الصيانة. لمزيد من المعلومات، راجع تكامل Azure Stream Analytics مع Azure Machine Learning.

فيما يلي منهجية لإنشاء لوحة معلومات في الوقت الفعلي باستخدام مجموعة بيانات دفع:

  1. قم بإنشاء مجموعة بيانات دفع.

  2. قم بإنشاء تقرير Power BI يتصل بمجموعة بيانات الدفع. استخدم أي نوع من عناصر التحكم، بما في ذلك عناصر التحكم المخصصة للتحكم بيانات مجموعة البيانات.

  3. تثبيت مرئيات التقرير على لوحة المعلومات.

  4. اختياريا، استخدم تجربة Q&A للوحة المعلومات لإضافة لوحات أخرى.

  5. ادفع السجلات برمجياً إلى جدول مجموعة بيانات الدفع.

ومع ذلك، هناك بعض القيود المهمة التي يجب وضعها في الاعتبار:

  • لا يمكن أن تحتوي مجموعة البيانات على أكثر من 75 جدولاً، ولا يمكن أن تحتوي الجداول على أكثر من 75 عموداً.

  • لا يمكن لجدول مجموعة بيانات الدفع تخزين أكثر من 5 ملايين سجل، ما لم يتم تمكين نهج الاحتفاظ basicFIFO. عند التمكين، سيخزن الجدول ما يقرب من 200000 سجل من البيانات وسيحل Power BI محل السجلات القديمة بسجلات جديدة.

  • لا يمكن لطلب واحد دفع أكثر من 10000 سجل.

  • يقتصر معدل الاستيعاب على مليون سجل في الساعة ما لم يخزن الجدول أكثر من 250000 سجل من البيانات. في هذه الحالة، يقتصر معدل الاستيعاب على 120 سجلاً في الساعة.

استخدم مجموعات البيانات المختلطة

أ مجموعة البيانات المختلطة عبارة عن مجموعة بيانات للدفق والدفع في نفس الوقت. يقدم مزايا كلا النوعين من مجموعات البيانات. استخدم مجموعة بيانات مختلطة لتصور البيانات في الوقت الحقيقي في تجانبات الدفق واللوحات العادية، والتي تقوم بتثبيتها من تقارير Power BI أو Q&A. أيضاً، تسمح مجموعات البيانات المختلطة لحلك في الوقت الفعلي بمراقبة وتحليل الأنشطة التي حدثت منذ أكثر من 60 دقيقة.

عند إنشاء مجموعة بيانات متدفقة في خدمة Power BI، يمكنك جعلها مجموعة بيانات مختلطة عن طريق تمكين الخيار تحليل البيانات التاريخية.

Screenshot of the Historic data analysis option enabled

استخدم مجموعات بيانات PubNub المتدفقة

تعد مجموعة بيانات PubNub المتدفقة نوعاً خاصاً من مجموعات البيانات المتدفقة. يتطلب أن يكون لديك نظام أساسي قائم في الوقت الفعلي مع PubNub. يستخدم عميل الويب Power BI PubNub SDK لقراءة تدفق بيانات PubNub موجود. كما هو الحال مع مجموعات البيانات المتدفقة، لا يوجد نموذج بيانات أساسي، لذلك لا يمكن استخدام مرئيات تقرير Power BI.

بدلاً من ذلك، تتصل مربعات تدفق لوحة المعلومات بمجموعة بيانات PubNub المتدفقة. تم تحسين هذه المربعات لعرض البيانات في الوقت الفعلي بسرعة. نظراً لأن Power BI يتصل مباشرة بدفق بيانات PubNub، فهناك زمن انتقال ضئيل بين وقت دفع البيانات ووقت تحديث المربعات.

قارن بين مجموعات البيانات المتدفقة والدفع

يقارن الجدول التالي إمكانيات الدفق ومجموعات بيانات الدفع.

الإمكانية مجموعة بيانات الدفق مجموعة بيانات الدفع
زمن الانتقال ~1 ثانية 3-5 ثوانٍ
الاحتفاظ بالبيانات 60 دقيقة 5 ملايين سجل لكل جدول، أو 200000 سجل عند مجموعة استبقاء البيانات basicFIFO
معدلات الاستيعاب القصوى 5 طلبات/ثانية، 15 كيلوبايت لكل طلب طلب واحد/ثانية، 16 ميجابايت لكل طلب (بحد أقصى 10000 سجل)
حدود معدل النقل للبيانات بلا 1 مليون صف/ساعة، ولكن 120 صفا/ساعة عندما يتجاوز الجدول 250000 صف
بنية مجموعة البيانات جدول واحد نموذج بيانات غني يدعم التصفية والتجميع
أنواع عناصر التحكم تدفق مربعات فقط تقرير عناصر التحكم، بما في ذلك عناصر التحكم المخصصة
تحديثات الرسوم المتحركة سلس ومتدفق مضطرب قليلاً