자습서: Azure IoT Central에서 데이터 내보내기 및 Power BI에서 인사이트 시각화
이전 두 자습서에서 스토어 내 분석 - 체크 아웃 애플리케이션 템플릿을 사용하여 IoT Central 애플리케이션을 만들고 사용자 지정했습니다. 이 자습서에서는 디바이스에서 수집된 원격 분석을 내보내도록 IoT Central 애플리케이션을 구성합니다. 그런 다음, Power BI를 사용하여 스토어 관리자가 원격 분석에서 파생된 인사이트를 시각화할 수 있는 사용자 지정 대시보드를 만듭니다.
이 자습서에서는 다음을 하는 방법을 알아볼 수 있습니다.
- 원격 분석을 이벤트 허브로 내보내도록 IoT Central 애플리케이션을 구성합니다.
- Logic Apps를 사용하여 데이터를 이벤트 허브에서 Power BI 스트리밍 데이터 세트로 보냅니다.
- 스트리밍 데이터 세트의 데이터를 시각화하는 Power BI 대시보드를 만듭니다.
필수 조건
이 자습서를 완전히 학습하려면 다음이 필요합니다.
- 이전의 두 자습서를 완료하려면 Azure IoT Central에서 스토어 내 분석 애플리케이션을 만들고, Azure IoT Central에서 대시보드를 사용자 지정하고 디바이스를 관리합니다.
- Power BI 계정 Power BI 계정이 없는 경우 시작하기 전에 Power BI Pro 평가판에 가입합니다.
리소스 그룹 만들기
이벤트 허브와 논리 앱을 만들기 전에 이를 관리할 리소스 그룹을 만들어야 합니다. 리소스 그룹은 스토어 내 분석 - 체크 아웃 IoT Central 애플리케이션과 동일한 위치에 있어야 합니다. 리소스 그룹을 만들려면
- Azure Portal에 로그인합니다.
- 왼쪽 탐색 영역에서 리소스 그룹을 선택합니다. 그런 다음, 추가를 선택합니다.
- 구독에서 IoT Central 애플리케이션을 만드는 데 사용한 Azure 구독 이름을 선택합니다.
- 리소스 그룹 이름에 'retail-store-analysis'를 입력합니다.
- 지역에서 IoT Central 애플리케이션에 대해 선택한 것과 동일한 지역을 선택합니다.
- 검토 + 생성를 선택합니다.
- 검토 + 만들기 창에서 만들기를 선택합니다.
이제 구독에 retail-store-analysis라는 리소스 그룹이 있습니다.
이벤트 허브 만들기
원격 분석을 내보내도록 소매점 모니터링 애플리케이션을 구성하려면 먼저 내보낸 데이터를 받을 이벤트 허브를 만들어야 합니다. 다음 단계에서는 이벤트 허브를 만드는 방법을 보여 줍니다.
- Azure Portal 화면의 왼쪽 위에서 리소스 만들기를 선택합니다.
- Marketplace 검색에서Event Hubs를 입력한 다음, Enter를 누릅니다.
- Event Hubs 페이지에서 만들기를 선택합니다.
- 네임스페이스 만들기 페이지에서 다음 단계를 수행합니다.
- 고유한 네임스페이스 이름(예: yourname-Retail-store-analysis)을 입력합니다. 그러면 시스템에서 사용 가능한 이름인지 확인합니다.
- 기본 가격 책정 계층을 선택합니다.
- IoT Central 애플리케이션을 만드는 데 사용한 것과 동일한 구독을 선택합니다.
- retail-store-analysis 리소스 그룹을 선택합니다.
- IoT Central 애플리케이션에 사용한 것과 동일한 위치를 선택합니다.
- 만들기를 실행합니다. 시스템에서 리소스를 프로비저닝할 때까지 몇 분 정도 기다려야 할 수도 있습니다.
- 포털에서 retail-store-analysis 리소스 그룹으로 이동합니다. 배포가 완료될 때가지 기다립니다. 새로 고침을 선택하여 배포 상태를 업데이트 해야 할 수도 있습니다. 또한 알림에서 이벤트 허브 네임스페이스 만들기의 상태를 확인할 수 있습니다.
- retail-store-analysis 리소스 그룹에서 Event Hubs 네임스페이스를 선택합니다. 포털에서 Event Hubs 네임스페이스 홈페이지가 표시됩니다.
IoT Central에서 연결하려면 보내기 권한이 있는 연결 문자열이 필요합니다. 연결 문자열을 만들려면 다음을 수행합니다.
- Azure Portal의 Event Hubs 네임스페이스에서 공유 액세스 정책을 선택합니다. 정책 목록에는 기본 RootManageSharedAccessKey 정책이 포함됩니다.
- + 추가를 선택합니다.
- 'SendPolicy'를 정책 이름으로 입력하고 보내기를 선택한 후 만들기를 선택합니다.
- 정책 목록에서 SendPolicy를 선택합니다.
- 연결 문자열-기본 키 값을 기록해 둡니다. 이 값은 IoT Central에서 내보내기 대상을 구성할 때 사용합니다.
논리 앱에서 이벤트 허브에 연결하려면 관리 및 수신 권한이 있는 연결 문자열이 필요합니다. 연결 문자열을 검색하려면 다음을 수행합니다.
- Azure Portal의 Event Hubs 네임스페이스에서 공유 액세스 정책을 선택합니다. 정책 목록에는 기본 RootManageSharedAccessKey 정책이 포함됩니다.
- 정책 목록에서 RootManageSharedAccessKey를 선택합니다.
- 연결 문자열-기본 키 값을 기록해 둡니다. 이 값은 이벤트 허브에서 원격 분석을 가져오도록 논리 앱을 구성할 때 사용합니다.
이제 Event Hubs 네임스페이스가 있으므로 IoT Central 애플리케이션에서 사용할 이벤트 허브를 만들 수 있습니다.
- 포털의 Event Hubs 네임스페이스 홈페이지에서 + Event Hub를 선택합니다.
- Event Hub 만들기 페이지에서 이름으로 store-telemetry를 입력한 다음, 만들기를 선택합니다.
이제 IoT Central 애플리케이션에서 데이터 내보내기를 구성할 때 사용할 수 있는 이벤트 허브가 있습니다.
데이터 내보내기 구성
이제 이벤트 허브가 있으므로 연결된 디바이스에서 원격 분석을 내보내도록 스토어 내 분석 - 체크 아웃 애플리케이션을 구성할 수 있습니다. 다음 단계에서는 내보내기를 구성하는 방법을 보여 줍니다.
- 스토어 내 분석 - 체크 아웃 IoT Central 애플리케이션에 로그인합니다.
- 왼쪽 창에서 데이터 내보내기를 선택합니다.
- + 새 내보내기를 선택합니다.
- 'Telemetry export'를 내보내기 이름으로 입력합니다.
- 내보낼 데이터 유형으로 원격 분석을 선택합니다.
- 대상 섹션에서 새로 만들기를 선택합니다.
- 'Store data event hub'를 대상 이름으로 입력합니다.
- Azure Event Hubs를 대상 유형으로 입력합니다.
- 권한 부여 유형으로 연결 문자열을 선택합니다.
- 이벤트 허브를 만들 때 저장한 SendPolicy에 대한 연결 문자열을 붙여넣습니다.
- 'store-telemetry'를 이벤트 허브로 입력합니다.
- 만들기를 선택한 후 저장을 선택합니다.
- 원격 분석 내보내기 페이지에서 내보내기 상태가 정상으로 변경되기를 기다립니다.
데이터 내보내기에서 원격 분석을 이벤트 허브로 보내기 시작할 때까지 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 내보내기 상태는 데이터 내보내기 페이지에서 확인할 수 있습니다.
Power BI 데이터 세트 만들기
Power BI 대시보드에는 소매점 모니터링 애플리케이션의 데이터가 표시됩니다. 이 솔루션에서는 Power BI 스트리밍 데이터 세트를 Power BI 대시보드의 데이터 원본으로 사용합니다. 이 섹션에서는 논리 앱이 이벤트 허브에서 데이터를 전달할 수 있도록 스트리밍 데이터 세트의 스키마를 정의합니다. 다음 단계에서는 환경 센서용 두 개의 스트리밍 데이터 세트와 선점 센서용 하나의 스트리밍 데이터 세트를 만드는 방법을 보여 줍니다.
Power BI 계정에 로그인합니다.
작업 영역, 작업 영역 만들기를 차례로 선택합니다.
작업 영역 만들기 페이지에서 작업 영역 이름으로 스토어 내 분석 - 체크 아웃을 입력합니다. 저장을 선택합니다.
작업 영역 페이지에서 + 새로 만들기 > 스트리밍 데이터 세트를 선택합니다.
새 스트리밍 데이터 세트 페이지에서 API, 다음을 차례로 선택합니다.
데이터 세트 이름으로 영역 1 센서를 입력합니다.
다음 표에 있는 세 개의 스트림의 값을 입력합니다.
값 이름 값 유형 Timestamp DateTime 습도 숫자 Temperature 숫자 기록 데이터 분석을 켭니다.
만들기, 완료를 차례로 선택합니다.
영역 1 센서 스트리밍 데이터 세트와 동일한 스키마와 설정을 사용하여 영역 2 센서라는 다른 스트리밍 데이터 세트를 만듭니다.
이제 두 개의 스트리밍 데이터 세트가 있습니다. 논리 앱에서 원격 분석을 스토어 내 분석 - 체크 아웃 애플리케이션에 연결된 두 개의 환경 센서에서 이러한 두 데이터 세트로 라우팅합니다.
이 솔루션에서는 필터를 Power BI의 스트리밍 데이터에 적용할 수 없으므로 각 센서에 대해 하나의 스트리밍 데이터 세트를 사용합니다.
또한 선점 원격 분석용 스트리밍 데이터 세트도 필요합니다.
작업 영역 페이지에서 만들기 > 스트리밍 데이터 세트를 선택합니다.
새 스트리밍 데이터 세트 페이지에서 API, 다음을 차례로 선택합니다.
데이터 세트 이름으로 선점 센서를 입력합니다.
다음 표에 있는 5개의 스트림의 값을 입력합니다.
값 이름 값 유형 Timestamp DateTime 큐 길이 1 숫자 큐 길이 2 숫자 드웰 시간 1 숫자 드웰 시간 2 숫자 기록 데이터 분석을 켭니다.
만들기, 완료를 차례로 선택합니다.
이제 시뮬레이션된 선점 센서의 값을 저장하는 세 번째 스트리밍 데이터 세트가 있습니다. 이 센서는 스토어에 있는 두 체크 아웃의 큐 길이와 고객이 이러한 큐에서 대기하는 시간을 보고합니다.
논리 앱 만들기
이 솔루션에서 논리 앱은 이벤트 허브에서 원격 분석을 읽고 데이터를 구문 분석한 다음, 만든 Power BI 스트리밍 데이터 세트로 보냅니다.
논리 앱을 만들기 전에 Azure IoT Central에서 스토어 내 분석 애플리케이션 만들기 자습서에서 IoT Central 애플리케이션에 연결한 두 개의 RuuviTag 센서의 디바이스 ID가 필요합니다.
- 스토어 내 분석 - 체크 아웃 IoT Central 애플리케이션에 로그인합니다.
- 왼쪽 창에서 디바이스를 선택합니다. 그런 다음, RuuviTag를 선택합니다.
- 디바이스 ID를 적어 둡니다. 다음 스크린샷에서 ID는 8r6vfyiv1x 및 1rvfk4ymk6z입니다.
다음 단계에서는 Azure Portal에서 논리 앱을 만드는 방법을 보여 줍니다.
- Azure Portal에 로그인하고, 화면의 왼쪽 위에서 리소스 만들기를 선택합니다.
- Marketplace 검색에서 Logic App을 입력한 다음, Enter를 누릅니다.
- Logic App 페이지에서 만들기를 선택합니다.
- 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.
- 고유한 논리 앱 이름(예: yourname-retail-store-analysis)을 입력합니다.
- IoT Central 애플리케이션을 만드는 데 사용한 것과 동일한 구독을 선택합니다.
- retail-store-analysis 리소스 그룹을 선택합니다.
- 유형을 사용량으로 선택합니다.
- IoT Central 애플리케이션에 사용한 것과 동일한 위치를 선택합니다.
- 만들기를 실행합니다. 시스템에서 리소스를 프로비저닝할 때까지 몇 분 정도 기다려야 할 수도 있습니다.
- Azure Portal에서 새 논리 앱으로 이동합니다.
- Logic Apps 디자이너 페이지에서 아래로 스크롤하여 비어 있는 논리 앱을 선택합니다.
- 커넥터 및 트리거 검색에서 Event Hubs를 입력합니다.
- 트리거에서 이벤트가 Event Hub에서 사용 가능한 경우를 선택합니다.
- 'Store telemetry'를 연결 이름으로 입력합니다.
- 액세스 키를 인증 유형으로 선택합니다.
- 이전에 적어 둔 RootManageSharedAccessKey 정책에 대한 이벤트 허브 연결 문자열을 붙여넣고 만들기를 선택합니다.
- 이벤트가 Event Hub에서 사용 가능한 경우 작업에서 다음을 수행합니다.
- Event Hub 이름에서 store-telemetry를 선택합니다.
- 콘텐츠 형식에서application/json을 선택합니다.
- 간격을 3으로 설정하고, 빈도를 초 단위로 설정합니다.
- 저장을 선택하여 논리 앱을 저장합니다.
논리를 논리 앱 디자인에 추가하려면 코드 보기를 선택합니다.
"actions": {},를 다음 JSON으로 바꿉니다. 두 자리 표시자[YOUR RUUVITAG DEVICE ID 1]및[YOUR RUUVITAG DEVICE ID 2]를 두 RuuviTag 디바이스의 ID로 바꿉니다. 이전에 다음 ID를 기록해 두었습니다."actions": { "Initialize_Device_ID_variable": { "inputs": { "variables": [ { "name": "DeviceID", "type": "String" } ] }, "runAfter": {}, "type": "InitializeVariable" }, "Parse_Telemetry": { "inputs": { "content": "@triggerBody()?['ContentData']", "schema": { "properties": { "deviceId": { "type": "string" }, "enqueuedTime": { "type": "string" }, "telemetry": { "properties": { "DwellTime1": { "type": "number" }, "DwellTime2": { "type": "number" }, "count1": { "type": "integer" }, "count2": { "type": "integer" }, "humidity": { "type": "number" }, "temperature": { "type": "number" } }, "type": "object" }, "templateId": { "type": "string" } }, "type": "object" } }, "runAfter": { "Initialize_Device_ID_variable": [ "Succeeded" ] }, "type": "ParseJson" }, "Set_Device_ID_variable": { "inputs": { "name": "DeviceID", "value": "@body('Parse_Telemetry')?['deviceId']" }, "runAfter": { "Parse_Telemetry": [ "Succeeded" ] }, "type": "SetVariable" }, "Switch_by_DeviceID": { "cases": { "Occupancy": { "actions": {}, "case": "Occupancy" }, "Zone 2 environment": { "actions": {}, "case": "[YOUR RUUVITAG DEVICE ID 2]" }, "Zone_1_environment": { "actions": {}, "case": "[YOUR RUUVITAG DEVICE ID 1]" } }, "default": { "actions": {} }, "expression": "@variables('DeviceID')", "runAfter": { "Set_Device_ID_variable": [ "Succeeded" ] }, "type": "Switch" } },저장을 선택한 다음, 디자이너를 선택하여 추가한 논리의 시각적 버전을 확인합니다.
DeviceID로 전환을 선택하여 작업을 펼칩니다. 그런 다음, 영역 1 환경, 작업 추가를 차례로 선택합니다.
커넥터 및 작업 검색에서 데이터 세트에 행 추가를 입력합니다.
Power BI 데이터 세트에 행 추가 작업을 선택합니다.
로그인을 선택하고, 프롬프트의 지시에 따라 Power BI 계정에 로그인합니다.
로그인 프로세스가 완료되면 데이터 세트에 행 추가 작업에서 다음을 수행합니다.
- 작업 영역으로 스토어 내 분석 - 체크 아웃을 선택합니다.
- 데이터 세트로 영역 1 센서를 선택합니다.
- 테이블로 RealTimeData를 선택합니다.
- 새 매개 변수 추가를 선택한 다음, 타임스탬프, 습도 및 온도 필드를 선택합니다.
- 타임스탬프 필드를 선택한 후 동적 콘텐츠 목록에서 enqueuedTime을 선택합니다.
- 습도 필드를 선택한 다음, 원격 분석 구문 분석 옆에 있는 자세히 보기를 선택합니다. 그런 다음, humidity를 선택합니다.
- 온도 필드를 선택한 다음, 원격 분석 구문 분석 옆에 있는 자세히 보기를 선택합니다. 그런 다음, temperature를 선택합니다.
저장을 선택하여 변경 내용을 저장합니다. 영역 1 환경 작업은 다음 스크린샷과 같습니다.
영역 2 환경 작업, 작업 추가를 차례로 선택합니다.
커넥터 및 작업 검색에서 데이터 세트에 행 추가를 입력합니다.
Power BI 데이터 세트에 행 추가 작업을 선택합니다.
데이터 세트에 행 추가 2 작업에서 다음을 수행합니다.
- 작업 영역으로 스토어 내 분석 - 체크 아웃을 선택합니다.
- 데이터 세트로 영역 2 센서를 선택합니다.
- 테이블로 RealTimeData를 선택합니다.
- 새 매개 변수 추가를 선택한 다음, 타임스탬프, 습도 및 온도 필드를 선택합니다.
- 타임스탬프 필드를 선택한 후 동적 콘텐츠 목록에서 enqueuedTime을 선택합니다.
- 습도 필드를 선택한 다음, 원격 분석 구문 분석 옆에 있는 자세히 보기를 선택합니다. 그런 다음, humidity를 선택합니다.
- 온도 필드를 선택한 다음, 원격 분석 구문 분석 옆에 있는 자세히 보기를 선택합니다. 그런 다음, temperature를 선택합니다.
저장을 선택하여 변경 내용을 저장합니다.
점유 작업을 선택하고 작업 추가를 선택합니다.
커넥터 및 작업 검색에서 데이터 세트에 행 추가를 입력합니다.
Power BI 데이터 세트에 행 추가 작업을 선택합니다.
데이터 세트 3에 행 추가 작업에서 다음을 수행합니다.
- 작업 영역으로 스토어 내 분석 - 체크 아웃을 선택합니다.
- 점유 센서를 데이터 세트로 선택합니다.
- 테이블로 RealTimeData를 선택합니다.
- 새 매개 변수 추가를 선택한 후 타임스탬프, 큐 길이 1, 큐 길이 2, 드웰 시간 1, 드웰 시간 2 필드를 선택합니다.
- 타임스탬프 필드를 선택한 후 동적 콘텐츠 목록에서 enqueuedTime을 선택합니다.
- 큐 길이 1 필드를 선택한 다음, 원격 분석 구문 분석 옆에 있는 자세히 보기를 선택합니다. 그런 다음, count1을 선택합니다.
- 큐 길이 2 필드를 선택한 다음, 원격 분석 구문 분석 옆에 있는 자세히 보기를 선택합니다. 그런 다음, count2를 선택합니다.
- 드웰 시간 1 필드를 선택한 다음, 원격 분석 구문 분석 옆에 있는 자세히 보기를 선택합니다. 그런 다음, DwellTime1을 선택합니다.
- 드웰 시간 2 필드를 선택한 다음, 원격 분석 구문 분석 옆에 있는 자세히 보기를 선택합니다. 그런 다음, DwellTime2를 선택합니다.
저장을 선택하여 변경 내용을 저장합니다. 점유 작업은 다음 스크린샷과 같습니다.
논리 앱이 자동으로 실행됩니다. 각 실행의 상태를 확인하려면 Azure Portal에서 논리 앱의 개요 페이지로 이동한 후 실행 기록을 선택합니다. 새로 고침을 선택하여 실행 목록을 업데이트합니다.
Power BI 대시보드 만들기
이제 IoT Central 애플리케이션에서 이벤트 허브를 통해 원격 분석을 전달합니다. 그런 다음, 논리 앱에서 이벤트 허브 메시지를 구문 분석하여 Power BI 스트리밍 데이터 세트에 추가합니다. 이제 원격 분석을 시각화하는 Power BI 대시보드를 만들 수 있습니다.
- Power BI 계정에 로그인합니다.
- 작업 영역 > 매장 내 분석 - 체크 아웃을 차례로 선택합니다.
- + 새로 만들기 > 대시보드를 선택합니다.
- 대시보드 이름으로 스토어 분석을 입력하고, 만들기를 선택합니다.
꺾은선형 차트 추가
4개의 꺾은선형 차트 타일을 추가하여 두 환경 센서의 온도와 습도를 표시합니다. 다음 표의 정보를 사용하여 타일을 만듭니다. 각 타일을 추가하려면 편집 > 타일 추가를 선택하여 시작합니다. 사용자 지정 스트리밍 데이터, 다음을 차례로 선택합니다.
| 설정 | 차트 #1 | 차트 #2 | 차트 #3 | 차트 #4 |
|---|---|---|---|---|
| 데이터 세트 | 영역 1 센서 | 영역 1 센서 | 영역 2 센서 | 영역 2 센서 |
| 시각화 형식 | 꺾은선형 차트 | 꺾은선형 차트 | 꺾은선형 차트 | 꺾은선형 차트 |
| 축 | 타임스탬프 | 타임스탬프 | 타임스탬프 | 타임스탬프 |
| 값 | 온도 | 습도 | Temperature | 습도 |
| 기간 | 60분 | 60분 | 60분 | 60분 |
| 타이틀 | 온도(1시간) | 습도(1시간) | 온도(1시간) | 습도(1시간) |
| 부제목 | 존 1 | 존 1 | 영역 2 | 영역 2 |
다음 스크린샷에서는 첫 번째 차트의 설정을 보여 줍니다.
환경 데이터를 표시하는 카드 추가
4개의 카드 타일을 추가하여 두 환경 센서에 있는 가장 최근의 온도 및 습도 값을 표시합니다. 다음 표의 정보를 사용하여 타일을 만듭니다. 각 타일을 추가하려면 편집 > 타일 추가를 선택하여 시작합니다. 사용자 지정 스트리밍 데이터, 다음을 차례로 선택합니다.
| 설정 | 카드 #1 | 카드 #2 | 카드 #3 | 카드 #4 |
|---|---|---|---|---|
| 데이터 세트 | 영역 1 센서 | 영역 1 센서 | 영역 2 센서 | 영역 2 센서 |
| 시각화 형식 | 카드 | 카드 | 카드 | 카드 |
| 필드 | 온도 | 습도 | Temperature | 습도 |
| 타이틀 | 온도 (F) | 습도(%) | 온도 (F) | 습도(%) |
| 부제목 | 존 1 | 존 1 | 영역 2 | 영역 2 |
다음 스크린샷에서는 첫 번째 카드의 설정을 보여 줍니다.
체크 아웃 선점 데이터를 표시하는 타일 추가
4개의 카드 타일을 추가하여 스토어에 있는 두 체크 아웃의 큐 길이와 드웰 시간을 표시합니다. 다음 표의 정보를 사용하여 타일을 만듭니다. 각 타일을 추가하려면 편집 > 타일 추가를 선택하여 시작합니다. 사용자 지정 스트리밍 데이터, 다음을 차례로 선택합니다.
| 설정 | 카드 #1 | 카드 #2 | 카드 #3 | 카드 #4 |
|---|---|---|---|---|
| 데이터 세트 | 선점 센서 | 선점 센서 | 선점 센서 | 선점 센서 |
| 시각화 형식 | 묶은 세로 막대형 차트 | 묶은 세로 막대형 차트 | 계기 | 계기 |
| 축 | 타임스탬프 | 타임스탬프 | 해당 없음 | 해당 없음 |
| 값 | 드웰 시간 1 | 드웰 시간 2 | 큐 길이 1 | 큐 길이 2 |
| 기간 | 60분 | 60분 | 해당 없음 | 해당 없음 |
| 타이틀 | 드웰 시간 | 드웰 시간 | 큐 길이 | 큐 길이 |
| 부제목 | 체크 아웃 1 | 체크 아웃 2 | 체크 아웃 1 | 체크 아웃 2 |
다음 스크린샷과 같이 대시보드의 타일 크기를 조정하고 다시 정렬합니다.
몇 가지 그래픽 리소스를 추가하여 대시보드를 추가로 사용자 지정할 수 있습니다.
리소스 정리
IoT Central 애플리케이션이 완료되면 애플리케이션에 로그인한 후 애플리케이션 섹션의 관리 페이지로 이동하여 삭제할 수 있습니다.
애플리케이션을 유지하면서도 관련 비용을 줄이려면 원격 분석을 이벤트 허브로 보내는 데이터 내보내기를 사용하지 않도록 설정합니다.
retail-store-analysis라는 리소스 그룹을 삭제하여 Azure Portal에서 이벤트 허브와 논리 앱을 삭제할 수 있습니다.
작업 영역의 Power BI 설정 페이지에서 작업 영역을 삭제하여 Power BI 데이터 세트와 대시보드를 삭제할 수 있습니다.
피드백
출시 예정: 2024년 내내 콘텐츠에 대한 피드백 메커니즘으로 GitHub 문제를 단계적으로 폐지하고 이를 새로운 피드백 시스템으로 바꿀 예정입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. https://aka.ms/ContentUserFeedback
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