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Erstellen eines Echtzeitdashboards mit einem Power BI-Dataset, das über den No-Code-Editor von Stream Analytics erstellt wird

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mithilfe des No-Code-Editors mühelos einen Stream Analytics-Auftrag erstellen, um verarbeitete Daten in einem Power BI-Dataset zu generieren. Er liest kontinuierlich Daten aus Event Hubs, verarbeitet sie und gibt sie in das Power BI-Dataset aus, um das Power BI-Dashboard in Echtzeit zu erstellen.

Voraussetzungen

  • Ihre Azure Event Hubs-Ressourcen müssen öffentlich zugänglich sein und dürfen sich nicht hinter einer Firewall oder in einem virtuellen Azure-Netzwerk befinden.
  • Sie benötigen einen Power BI-Arbeitsbereich und müssen zum Erstellen eines Datasets in diesem Arbeitsbereich berechtigt sein.
  • Die Daten in Ihrer Event Hubs-Instanz müssen entweder im JSON-, CSV- oder Avro-Format serialisiert werden.

Entwickeln eines Stream Analytics-Auftrags zum Erstellen eines Power BI-Datasets mit ausgewählten Daten

  1. Suchen Sie im Azure-Portal nach der Azure Event Hubs-Instanz, und wählen Sie sie aus.

  2. Wählen Sie Features>Daten verarbeiten und anschließend auf der Karte Erstellen eines Quasi-Echtzeitdaten-Dashboards mit Power BI die Option Starten aus.

    Screenshot showing the Process data page of an event hub.

  3. Geben Sie einen Namen für den Stream Analytics-Auftrag ein, und wählen Sie dann Erstellen aus.

    Screenshot showing where to enter a job name.

  4. Geben Sie im Fenster „Event Hubs“ den Serialisierungstyp Ihrer Daten sowie die Authentifizierungsmethode an, die der Auftrag zum Herstellen einer Verbindung mit Event Hubs verwendet. Wählen Sie dann Verbinden aus.

    Screenshot showing the Event Hubs connection configuration.

  5. Wenn die Verbindung erfolgreich eingerichtet wurde und Datenströme bei Event Hubs eingehen, werden sofort zwei Dinge angezeigt:

    • Felder, die in den Eingabedaten vorhanden sind. Sie können Feld hinzufügen oder das Symbol mit den drei Punkten neben einem Feld auswählen, um den Typ zu entfernen, umzubenennen oder zu ändern.

      Screenshot showing the Event Hubs field list where you can remove, rename, or change the field type.

    • Ein Livebeispiel für eingehende Daten in der Tabelle Datenvorschau unter der Diagrammansicht. Es wird in regelmäßigen Abständen automatisch aktualisiert. Sie können Streamingvorschau anhalten auswählen, um eine statische Ansicht der Beispieleingabedaten anzuzeigen.

      Screenshot showing sample data under Data Preview.

  6. Wählen Sie die Kachel Verwalten aus. Wählen Sie im Konfigurationsbereich Felder verwalten die Felder aus, die Sie ausgeben möchten. Wenn Sie alle Felder hinzufügen möchten, wählen Sie Alle Felder hinzufügen aus.

    Screenshot that shows the Manage field operator configuration.

  7. Wählen Sie die Kachel Power BI aus. Geben Sie im Konfigurationsbereich Power BI die erforderlichen Parameter an, und stellen Sie die Verbindung her.

    • Dataset: Das Power BI-Ziel, in das die Ausgabedaten des Azure Stream Analytics-Auftrags geschrieben werden.
    • Tabelle: Der Name der Tabelle im Dataset, in der die Ausgabedaten platziert werden.

    Screenshot that shows the Power BI output configuration.

  8. Wählen Sie optional Statische Vorschau abrufen/Statische Vorschau aktualisieren aus, um die Datenvorschau anzuzeigen, die in Event Hub erfasst wird.
    Screenshot showing the Get static preview/Refresh static preview option.

  9. Wählen Sie Speichern und anschließend Starten aus, um den Stream Analytics-Auftrag zu starten.
    Screenshot showing the Save and Start options.

  10. Geben Sie Folgendes an, um den Auftrag zu starten:

    • Die Anzahl der Streamingeinheiten (SU), mit denen der Auftrag ausgeführt wird. Streamingeinheiten stellen die Menge an Computeressourcen und den Arbeitsspeicher dar, die dem Auftrag zugeordnet sind. Es wird empfohlen, mit drei zu beginnen und die Anzahl dann nach Bedarf anzupassen.
    • Die Fehlerbehandlung für Ausgabedaten ermöglicht es Ihnen, das gewünschte Verhalten anzugeben, wenn die Ausgabe eines Auftrags an Ihr Ziel aufgrund von Datenfehlern fehlschlägt. Der Auftrag wird standardmäßig wiederholt, bis der Schreibvorgang erfolgreich ist. Sie können auch festlegen, dass solche Ausgabeereignisse gelöscht werden.
      Screenshot showing the Start Stream Analytics job options where you can change the output time, set the number of streaming units, and select the Output data error handling options.

  11. Nachdem Sie Starten ausgewählt haben, wird der Auftrag innerhalb von zwei Minuten gestartet, und die Metriken werden im Registerkartenabschnitt geöffnet.

    Screenshot that shows the job metrics after it's started.

    Sie können den Auftrag auch auf der Registerkarte Stream Analytics-Aufträge im Abschnitt „Daten verarbeiten“ anzeigen. Wählen Sie Metriken öffnen aus, um ihn zu überwachen oder bei Bedarf zu beenden und neu zu starten.

    Screenshot of the Stream Analytics jobs tab where you view the running jobs status.

Erstellen des Echtzeitdashboards in Power BI

Der Azure Stream Analytics-Auftrag wird jetzt ausgeführt, und die Daten werden kontinuierlich in die Tabelle im von Ihnen konfigurierten Power BI-Dataset geschrieben. Als Nächstes können Sie im Power BI-Arbeitsbereich das Echtzeitdashboard erstellen.

  1. Navigieren Sie zum Power BI-Arbeitsbereich, den Sie weiter oben über der Power BI-Ausgabekachel konfiguriert haben, und wählen Sie in der linken oberen Ecke + Neu und anschließend Dashboard aus, um dem neuen Dashboard einen Namen zu geben. Screenshot of the pbi dashboard creation.
  2. Nachdem das neue Dashboard erstellt wurde, werden Sie zu dem neuen Dashboard weitergeleitet. Wählen Sie Bearbeiten und anschließend auf der oberen Menüleiste die Option + Kachel hinzufügen aus. Daraufhin wird rechts ein Bereich geöffnet. Wählen Sie Benutzerdefinierte Streamingdaten aus, um zur nächsten Seite zu gelangen. Screenshot of the pbi dashboard adding tile.
  3. Wählen Sie das Streamingdataset aus, das Sie im Power BI-Knoten konfiguriert haben (beispielsweise nocode-pbi-demo-xujx), und navigieren Sie zur nächsten Seite. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with selected dataset.
  4. Geben Sie die Kacheldetails an, und führen Sie den nächsten Schritt aus, um die Kachelkonfiguration abzuschließen. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with configured details.
  5. Anschließend können Sie die Größe anpassen und das Dashboard wie im folgenden Beispiel kontinuierlich aktualisieren. Screenshot of the pbi dashboard report.

Nächste Schritte

Erfahren Sie mehr über Azure Stream Analytics und darüber, wie Sie den von Ihnen erstellten Auftrag überwachen.