Membangun dasbor real time dengan himpunan data Power BI yang dihasilkan dari Stream Analytics tanpa editor kode

  • Artikel

Artikel ini menjelaskan cara menggunakan editor tanpa kode untuk membuat pekerjaan Azure Stream Analytics dengan mudah untuk menghasilkan data yang diproses ke dalam himpunan data Power BI. Ini terus membaca dari Azure Event Hubs Anda, memproses, dan menghasilkan data ke dalam himpunan data Power BI untuk membangun dasbor Power BI real time.

Prasyarat

  • Sumber daya Azure Event Hubs Anda harus dapat diakses publik dan tidak berada di belakang firewall atau diamankan di Azure Virtual Network
  • Anda harus memiliki ruang kerja Power BI yang sudah ada, dan Anda memiliki izin untuk membuat himpunan data di sana.
  • Data di Azure Event Hubs Anda harus diserialisasikan dalam format JSON, CSV, atau Avro.

Mengembangkan pekerjaan Azure Stream Analytics untuk membuat himpunan data Power BI dengan data yang dipilih

  1. Di portal Azure, temukan dan pilih instans Azure Event Hubs.

  2. Pilih Data Proses Fitur>lalu pilih Mulai pada dasbor Bangun data mendekati real-time dengan kartu Power BI.

    Screenshot showing the Process data page of an event hub.

  3. Masukkan nama untuk pekerjaan Azure Stream Analytics, lalu pilih Buat.

    Screenshot showing where to enter a job name.

  4. Tentukan jenis Serialisasi data Anda di jendela Azure Event Hubs dan metode Autentikasi yang digunakan pekerjaan untuk menyambungkan ke Azure Event Hubs. Kemudian pilih Sambungkan.

    Screenshot showing the Event Hubs connection configuration.

  5. Saat koneksi berhasil dibuat dan Anda memiliki aliran data yang mengalir ke instans Azure Event Hubs, Anda segera melihat dua hal:

    • Bidang yang ada dalam data input. Anda dapat memilih Tambahkan bidang atau pilih simbol tiga titik di samping bidang untuk menghapus, mengganti nama, atau mengubah jenisnya.

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

    • Sampel langsung data masuk dalam tabel Pratinjau data di bawah tampilan diagram. Ini secara otomatis di-refresh secara berkala. Anda dapat memilih Jeda pratinjau streaming untuk melihat tampilan statis data input sampel.

      Screenshot showing sample data under Data Preview.

  6. Pilih petak Kelola . Di panel Kelola konfigurasi bidang , pilih bidang yang ingin Anda keluarkan. Jika Anda ingin menambahkan semua bidang, pilih Tambahkan semua bidang.

    Screenshot that shows the Manage field operator configuration.

  7. Pilih petak peta Power BI . Di panel konfigurasi Power BI , isi parameter yang diperlukan dan sambungkan.

    • Himpunan data: ini adalah tujuan Power BI tempat data output pekerjaan Azure Stream Analytics ditulis.
    • Tabel: ini adalah nama tabel dalam Himpunan Data tempat data output masuk.

    Screenshot that shows the Power BI output configuration.

  8. Secara opsional, pilih Dapatkan pratinjau statis/Refresh pratinjau statis untuk melihat pratinjau data yang akan diserap di pusat aktivitas.
    Screenshot showing the Get static preview/Refresh static preview option.

  9. Pilih Simpan lalu pilih Mulai pekerjaan Azure Stream Analytics.
    Screenshot showing the Save and Start options.

  10. Untuk memulai pekerjaan, tentukan:

    • Jumlah Streaming Units (SUs) pekerjaan yang dijalankan. SU mewakili jumlah komputasi dan memori yang dialokasikan untuk pekerjaan tersebut. Kami menyarankan agar Anda memulai dengan tiga dan kemudian menyesuaikan sesuai kebutuhan.
    • Penanganan kesalahan data output - Ini memungkinkan Anda menentukan perilaku yang Anda inginkan ketika output pekerjaan ke tujuan Anda gagal karena kesalahan data. Secara default, pekerjaan Anda mencoba kembali hingga operasi tulis berhasil. Anda juga dapat memilih untuk menghilangkan peristiwa output tersebut.
      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. Setelah Anda memilih Mulai, pekerjaan mulai berjalan dalam dua menit, dan metrik akan terbuka di bagian tab.

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

    Anda juga dapat melihat pekerjaan di bawah bagian Data Proses pada tab pekerjaan Azure Stream Analytics . Pilih Buka metrik untuk memantaunya atau menghentikan dan memulai ulang, sesuai kebutuhan.

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

Membangun dasbor real-time di Power BI

Sekarang, Anda memiliki pekerjaan Azure Stream Analytics yang berjalan dan data terus ditulis ke dalam tabel dalam himpunan data Power BI yang telah Anda konfigurasi. Sekarang Anda dapat membuat dasbor real-time di ruang kerja Power BI.

  1. Buka ruang kerja Power BI, yang telah Anda konfigurasi di atas petak peta output Power BI, dan pilih + Baru di sudut kiri atas, lalu pilih Dasbor untuk memberi nama dasbor baru. Screenshot of the pbi dashboard creation.
  2. Setelah dasbor baru dibuat, Anda akan dituntun ke dasbor baru. Pilih Edit, dan pilih + Tambahkan petak peta di bilah menu atas. Panel kanan terbuka. Pilih Data Streaming Kustom untuk masuk ke halaman berikutnya. Screenshot of the pbi dashboard adding tile.
  3. Pilih himpunan data streaming (misalnya nocode-pbi-demo-xujx) yang telah Anda konfigurasi di simpul Power BI, dan buka halaman berikutnya. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with selected dataset.
  4. Isi detail petak peta, dan ikuti langkah berikutnya untuk menyelesaikan konfigurasi petak peta. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with configured details.
  5. Kemudian, Anda dapat menyesuaikan ukurannya dan mendapatkan dasbor yang terus diperbarui seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut. Screenshot of the pbi dashboard report.

Langkah berikutnya

Pelajari selengkapnya tentang Azure Stream Analytics dan cara memantau pekerjaan yang telah Anda buat.