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Creación de un panel en tiempo real con un conjunto de datos de Power BI generado desde el editor sin código de Stream Analytics

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En este artículo se describe cómo puede usar el editor sin código para crear fácilmente un trabajo de Stream Analytics a fin de generar datos procesados en un conjunto de datos de Power BI. Lee continuamente de Event Hubs, procesa y genera los datos en un conjunto de datos de Power BI para crear el panel de Power BI en tiempo real.

Requisitos previos

  • Los recursos de Azure Event Hubs deben ser accesibles públicamente y no estar detrás de un firewall o protegidos en una instancia de Azure Virtual Network.
  • Debe tener un área de trabajo de Power BI existente y tiene permiso para crear un conjunto de datos allí.
  • Los datos de Event Hubs deben serializarse en formato JSON, CSV o Avro.

Desarrollo de un trabajo de Stream Analytics para crear un conjunto de datos de Power BI con datos seleccionados

  1. En Azure Portal, busque y seleccione la instancia de Azure Event Hubs.

  2. Seleccione Características>Procesar datos y, después, seleccione Iniciar en la tarjeta Compilar los datos casi en tiempo real con Power BI.

    Captura de pantalla que muestra la página Procesar datos de un centro de eventos.

  3. Escriba un nombre para el trabajo de Stream Analytics y seleccione Crear.

    Captura de pantalla que muestra dónde ingresar un nombre de trabajo.

  4. Especifique el tipo de serialización de los datos en la ventana de Event Hubs y el Método de autenticación que usa el trabajo para conectarse a Event Hubs. A continuación, seleccione Conectar.

    Captura de pantalla que muestra la configuración de conexión de Event Hubs.

  5. Cuando la conexión se establezca correctamente y tenga flujos de datos que fluyan a la instancia de Event Hubs, verá inmediatamente dos cosas:

    • Campos que están presentes en los datos de entrada. Puede elegir Agregar campo o seleccionar el símbolo de puntos suspensivos junto a un campo para quitar, cambiar el nombre o cambiar su tipo.

      Captura de pantalla que muestra la lista de campos de Event Hubs donde puede quitar, cambiar el nombre o cambiar el tipo de campo.

    • Ejemplo dinámico de datos entrantes en la tabla de Vista previa de los datos en la vista de diagrama. Se actualiza automáticamente de manera periódica. Puede seleccionar Pause streaming preview (Pausar vista previa de streaming) para ver una vista estática de los datos de entrada de ejemplo.

      Captura de pantalla que muestra datos de ejemplo en Vista previa de datos.

  6. Seleccione el icono Administrar. En el panel de configuración Administrar campos, elija los campos que quiere generar. Si desea agregar todos los campos, seleccione Agregar todos los campos.

    Captura de pantalla que muestra la configuración del operador Administrar campo.

  7. Seleccione el icono Power BI. En el panel de configuración de Power BI, rellene los parámetros necesarios y conéctese.

    • Conjunto de datos: es el destino de Power BI en el que se escriben los datos de salida del trabajo de Azure Stream Analytics.
    • Tabla: es el nombre de la tabla del conjunto de datos al que van los datos de salida.

    Captura de pantalla en la que se muestra la configuración de salida de Power BI.

  8. Opcionalmente, seleccione Obtener vista previa estática o Actualizar vista previa estática para ver la vista previa de los datos que se ingerirán en el centro de eventos.
    Captura de pantalla que muestra la opción Obtener vista previa estática o Actualizar vista previa estática.

  9. Seleccione Guardar y, a continuación, seleccione Iniciar para iniciar el trabajo de Stream Analytics.
    Captura de pantalla que muestra las opciones de Guardar e Iniciar.

  10. Para iniciar el trabajo, especifique:

    • El número de unidades de streaming (SU) con las que se ejecutan los trabajos. Las SU representan la cantidad de procesos y memoria asignadas al trabajo. Se recomienda empezar con tres y, a continuación, ajustar la cantidad según sea necesario.
    • Control de errores de datos de salida: permite especificar el comportamiento que desea cuando se produce un error en la salida de un trabajo en el destino debido a errores de datos. De manera predeterminada, el trabajo reintenta hasta que la operación de escritura se realiza correctamente. También puede optar por quitar estos eventos de salida.
      Captura de pantalla que muestra las opciones de Iniciar trabajo de Stream Analytics, donde puede cambiar el tiempo de salida, establecer el número de unidades de streaming y seleccionar las opciones de control de errores de los datos de salida.

  11. Después de seleccionar Iniciar, el trabajo comienza a ejecutarse en un máximo de dos minutos y las métricas se abrirán en la sección de pestaña.

    Captura de pantalla en la que se muestran las métricas del trabajo después de iniciarse.

    También puede ver el trabajo en la sección Procesar datos de la pestaña Trabajos de Stream Analytics. Seleccione Abrir métricas para supervisarlo, detenerlo o reiniciarlo, según sea necesario.

    Captura de pantalla de la pestaña Trabajos de Stream Analytics en la que se ve el estado de los trabajos en ejecución.

Creación del panel en tiempo real en Power BI

Ahora tiene el trabajo de Azure Stream Analytics en ejecución y los datos se escriben continuamente en la tabla del conjunto de datos de Power BI que ha configurado. Ya puede crear el panel en tiempo real en el área de trabajo de Power BI.

  1. Vaya al área de trabajo de Power BI que ha configurado en el icono de salida de Power BI anterior y seleccione + Nuevo en la esquina superior izquierda; después, elija Panel para asignar un nombre al panel nuevo. Captura de pantalla de la creación del panel de Power BI.
  2. Una vez creado el panel, se le llevará a este panel nuevo. Seleccione Editar y elija + Agregar un icono en la barra de menús superior. Se abre un panel derecho. Seleccione Datos de transmisión personalizados para ir a la página siguiente. Captura de pantalla en la que se agrega un icono del panel de Power BI.
  3. Seleccione el conjunto de datos de transmisión (por ejemplo, nocode-pbi-demo-xujx) que ha configurado en el nodo de Power BI y vaya a la página siguiente. Captura de pantalla del panel de Power BI en el que se agrega un icono con el conjunto de datos seleccionado.
  4. Rellene los detalles del icono y vaya al paso siguiente para completar la configuración del icono. Captura de pantalla del panel de Power BI en el que se agrega un icono con los detalles configurados.
  5. A continuación, puede ajustar su tamaño y obtener el panel actualizado continuamente como se muestra en el ejemplo siguiente. Captura de pantalla de la creación del panel de Power BI.

Consideraciones al usar la característica de replicación geográfica de Event Hubs

Azure Event Hubs lanzó recientemente característica Replicación geográfica en versión preliminar pública. Esta característica es diferente de la característica de Recuperación ante desastres geográfica de Azure Event Hubs.

Cuando el tipo de conmutación por error es Forzado y la coherencia de la replicación es Asincrónico, el trabajo de Stream Analytics no garantiza exactamente una salida una vez en una salida de Azure Event Hubs.

Azure Stream Analytics, como productor con un centro de eventos una salida, podría observar el retraso de la marca de agua en el trabajo durante la duración de la conmutación por error y durante la limitación por Event Hubs en caso de que el retraso de replicación entre principal y secundario alcance el retraso máximo configurado.

Azure Stream Analytics, como consumidor con Event Hubs como entrada, puede observar el retraso de la marca de agua en el trabajo durante la duración de la conmutación por error y podría omitir los datos o buscar datos duplicados una vez completada la conmutación por error.

Debido a estas advertencias, se recomienda reiniciar el trabajo de Stream Analytics con la hora de inicio adecuada justo después de que se complete la conmutación por error de Event Hubs. Además, dado que la característica de replicación geográfica de Event Hubs está en versión preliminar pública, no se recomienda usar este patrón para trabajos de Stream Analytics de producción en este momento. El comportamiento actual de Stream Analytics mejorará antes de que la característica de replicación geográfica de Event Hubs esté disponible con carácter general y se pueda usar en trabajos de producción de Stream Analytics.

Pasos siguientes

Obtenga más información sobre Azure Stream Analytics y cómo supervisar el trabajo que ha creado.