Créer un tableau de bord en temps réel avec un jeu de données Power BI produit à partir de l’éditeur zéro code Stream Analytics

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Cet article explique comment utiliser l’éditeur zéro code pour créer facilement un travail Stream Analytics afin de produire des données traitées dans un jeu de données Power BI. Il lit en continu depuis votre instance Event Hubs, puis traite et sort les données dans un jeu de données Power BI pour créer le tableau de bord Power BI en temps réel.

Prérequis

  • Vos ressources Azure Event Hubs doivent être accessibles publiquement et ne peuvent pas résider derrière un pare-feu ou être sécurisées dans un réseau virtuel Azure
  • Vous devez avoir un espace de travail Power BI existant et vous avez l’autorisation d’y créer un jeu de données.
  • Les données de votre Event Hubs doivent être sérialisées au format JSON, CSV ou Avro.

Développer un travail Stream Analytics pour créer un jeu de données Power BI avec des données sélectionnées

  1. Sur le portail Azure, recherchez et sélectionnez l’instance Azure Event Hubs.

  2. Sélectionnez Fonctionnalités>Traiter les données, puis Démarrer sur la carte Générer le tableau de bord de données en quasi-temps réel avec Power BI.

    Screenshot showing the Process data page of an event hub.

  3. Saisissez un nom pour le travail Stream Analytics, puis sélectionnez Créer.

    Screenshot showing where to enter a job name.

  4. Spécifiez le type de sérialisation de vos données dans la fenêtre Event Hubs et la méthode d’authentification que le travail utilise pour se connecter aux Event Hubs. Sélectionnez Connecter.

    Screenshot showing the Event Hubs connection configuration.

  5. Lorsque la connexion est établie avec succès et que vous disposez de flux de données qui circulent dans votre instance Event Hubs, vous voyez tout de suite deux choses :

    • Champs présents dans les données d’entrée. Vous pouvez choisir Ajouter un champ ou sélectionner le symbole trois points en regard d’un champ pour supprimer, renommer ou modifier son type.

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

    • Exemple dynamique de données entrantes dans la table d’aperçu des données sous la vue diagramme. Il s’actualise automatiquement à intervalles réguliers. Vous pouvez sélectionner Suspendre la préversion de streaming pour afficher une vue statique des exemples de données d’entrée.

      Screenshot showing sample data under Data Preview.

  6. Sélectionnez la vignette Gérer. Dans le panneau de configuration Gérer les champs, choisissez les champs que vous souhaitez obtenir. Si vous souhaitez ajouter tous les champs, sélectionnez Ajouter tous les champs.

    Screenshot that shows the Manage field operator configuration.

  7. Sélectionnez la vignette Power BI. Dans le panneau de configuration Power BI, renseignez les paramètres nécessaires et connectez-vous.

    • Jeu de données : Il s’agit de la destination Power BI dans laquelle les données de sortie du travail Azure Stream Analytics sont écrites.
    • Table : Il s’agit du nom de la table dans le jeu de données où vont les données de sortie.

    Screenshot that shows the Power BI output configuration.

  8. Si vous le souhaitez, sélectionnez Obtenir l’aperçu statique/Actualiser la préversion statique pour afficher la préversion des données qui sera ingérée dans le hub d’événements.
    Screenshot showing the Get static preview/Refresh static preview option.

  9. Sélectionnez Enregistrer, puis Démarrer le travail Stream Analytics.
    Screenshot showing the Save and Start options.

  10. Pour démarrer le travail, spécifiez :

    • Le nombre d’unités de streaming (SU) avec lesquelles le travail est exécuté. Les SU représentent les capacités de calcul et de mémoire allouées au travail. Nous vous recommandons de commencer par trois, puis d’ajuster selon les besoins.
    • Gestion des erreurs de données de sortie : elle vous permet de spécifier le comportement souhaité lorsque la sortie d’un travail vers votre destination échoue en raison d’erreurs de données. Par défaut, votre travail réessaie jusqu’à ce que l’opération d’écriture aboutisse. Vous pouvez également choisir de supprimer de tels événements de sortie.
      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. Une fois que vous avez sélectionné Démarrer, le travail commence à s’exécuter dans les deux minutes, et les métriques s’ouvrent dans la section d’onglet.

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

    Vous pouvez également voir le travail sous la section Traiter les données de l’onglet Travaux Stream Analytics. Sélectionnez Ouvrir les métriques pour surveiller le travail ou l’arrêter et le redémarrer, selon les besoins.

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

Générer le tableau de bord en temps réel dans Power BI

À présent, vous avez le travail Azure Stream Analytics en cours d’exécution et les données en cours d’écriture en continu dans la table du jeu de données Power BI que vous avez configuré. Vous pouvez maintenant créer le tableau de bord en temps réel dans l’espace de travail Power BI.

  1. Accédez à l’espace de travail Power BI que vous avez configuré dans la vignette de sortie Power BI ci-dessus, sélectionnez + Nouveau dans le coin supérieur gauche, puis choisissez Tableau de bord pour donner un nom au nouveau tableau de bord. Screenshot of the pbi dashboard creation.
  2. Une fois que le nouveau tableau de bord est créé, vous y êtes dirigé. Sélectionnez Modifier, puis choisissez + Ajouter une vignette dans la barre de menus supérieure. Un volet droit s’ouvre. Sélectionnez Données de streaming personnalisées pour accéder à la page suivante. Screenshot of the pbi dashboard adding tile.
  3. Sélectionnez le jeu de données de streaming (par exemple nocode-pbi-demo-xujx) que vous avez configuré dans le nœud Power BI, puis accédez à la page suivante. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with selected dataset.
  4. Renseignez les détails de la vignette et suivez l’étape suivante pour effectuer la configuration de la vignette. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with configured details.
  5. Ensuite, vous pouvez ajuster sa taille et obtenir le tableau de bord mis à jour en continu comme indiqué dans l’exemple ci-dessous. Screenshot of the pbi dashboard report.

Étapes suivantes

En savoir plus sur Azure Stream Analytics et sur la surveillance du travail que vous avez créé.