Создание панели мониторинга в режиме реального времени с помощью набора данных Power BI, создаваемого из Stream Analytics, нет редактора кода

В этой статье описывается, как без редактора кода легко создать задание Stream Analytics для создания обработанных данных в набор данных Power BI. Он постоянно считывает данные из центров событий, обрабатывает и выводит данные в набор данных Power BI для создания панели мониторинга Power BI в режиме реального времени.

Необходимые компоненты

  • Ресурсы Центров событий Azure должны быть общедоступными, а не размещенными за брандмауэром или защищенными в виртуальной сети Azure
  • У вас должна быть рабочая область Power BI, и у вас есть разрешение на создание набора данных.
  • Данные в Центрах событий должны быть сериализованы в формате JSON, CSV или Avro.

Разработка задания Stream Analytics для создания набора данных Power BI с выбранными данными

  1. В портал Azure найдите и выберите экземпляр Центры событий Azure.

  2. Выберите "Функции>обработки данных" и выберите "Начать сборку" почти в режиме реального времени с помощью power BI карта.

    Screenshot showing the Process data page of an event hub.

  3. Введите имя задания Stream Analytics и нажмите кнопку Создать.

    Screenshot showing where to enter a job name.

  4. Укажите тип сериализации данных в окне Центров событий и метод проверки подлинности, который задание использует для подключения к центрам событий. В этом случае выберите Подключиться.

    Screenshot showing the Event Hubs connection configuration.

  5. Когда подключение установлено успешно, и потоки данных передаются в экземпляр Центров событий, вы сразу увидите две вещи:

    • Наличие полей в входных данных. Вы можете нажать кнопку Добавить поле или выбрать символ с тремя точками рядом с каждым полем, чтобы удалить, переименовать его или изменить его тип.

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

    • Динамический пример входящих данных в таблице Предварительный просмотр данных в представлении диаграммы. Она автоматически периодически обновляется. Вы можете выбрать Приостановить предварительный просмотр потоковой передачи, чтобы просмотреть статическое представление примера входных данных.

      Screenshot showing sample data under Data Preview.

  6. Выберите плитку "Управление ". На панели конфигурации "Управление полями" выберите нужные поля. Если вы хотите добавить все поля, выберите "Добавить все поля".

    Screenshot that shows the Manage field operator configuration.

  7. Выберите плитку Power BI . На панели конфигурации Power BI заполните необходимые параметры и подключитесь.

    • Набор данных: это назначение Power BI, в котором записываются выходные данные задания Azure Stream Analytics.
    • Таблица: это имя таблицы в наборе данных, куда переходит выходные данные.

    Screenshot that shows the Power BI output configuration.

  8. При необходимости выберите "Получить статическую предварительную версию" или "Обновить статическую предварительную версию ", чтобы просмотреть предварительный просмотр данных, который будет приемлен в концентраторе событий.
    Screenshot showing the Get static preview/Refresh static preview option.

  9. Нажмите кнопку Сохранить, а затем выберите Запустить для задания Stream Analytics.
    Screenshot showing the Save and Start options.

  10. Чтобы запустить задание, укажите следующее.

    • Число единиц потоковой передачи, с которыми выполняется задание. Единицы потоковой передачи представляют объем вычислительных ресурсов и памяти, выделенных для задания. Мы рекомендуем начать с трех единиц, а затем при необходимости изменить это значение.
    • Обработка ошибок выходных данных — позволяет указать нужное поведение, если вывод задания в место назначения завершатся сбоем из-за ошибок данных. По умолчанию задание повторяется до тех пор, пока операция записи не будет выполнена. Вы также можете удалять такие выходные события.
      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. После нажатия кнопки "Пуск" задание запускается в течение двух минут, а метрики будут открыты в разделе вкладки.

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

    Вы также можете просмотреть задание в разделе "Данные процесса" на вкладке "Задания Stream Analytics". Выберите "Открыть метрики ", чтобы отслеживать или останавливать и перезапустить его по мере необходимости.

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

Создание панели мониторинга в режиме реального времени в Power BI

Теперь у вас запущено задание Azure Stream Analytics, и данные постоянно записываются в таблицу в настроенном наборе данных Power BI. Теперь вы можете создать панель мониторинга в режиме реального времени в рабочей области Power BI.

  1. Перейдите в рабочую область Power BI, настроенную над плиткой выходных данных Power BI, и нажмите кнопку +Создать в левом верхнем углу, а затем выберите панель мониторинга , чтобы дать новое имя панели мониторинга. Screenshot of the pbi dashboard creation.
  2. После создания новой панели мониторинга вы получите новую панель мониторинга. Выберите "Изменить" и нажмите кнопку "Добавить плитку" в верхней строке меню. Откроется правая панель. Выберите настраиваемые данные потоковой передачи, чтобы перейти на следующую страницу. Screenshot of the pbi dashboard adding tile.
  3. Выберите набор данных потоковой передачи (например , nocode-pbi-demo-xujx), настроенный в узле Power BI, и перейдите на следующую страницу. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with selected dataset.
  4. Заполните сведения о плитке и выполните следующий шаг, чтобы завершить настройку плитки. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with configured details.
  5. Затем можно настроить его размер и получить постоянно обновляемую панель мониторинга, как показано в следующем примере. Screenshot of the pbi dashboard report.

Следующие шаги

Узнайте больше об Azure Stream Analytics и о том, как выполнять мониторинг созданного задания.