Поделиться через

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

  • Статья

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", а затем нажмите кнопку "Начать сборку" в режиме реального времени с помощью карточки Power BI.

    Снимок экрана: страница данных обработки концентратора событий.

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

    Снимок экрана, на котором показано, где нужно ввести имя задания.

  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.

    Снимок экрана: конфигурация подключения Центров событий.

  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.

      Снимок экрана: список полей Центров событий, где можно удалить, переименовать или изменить тип поля.

    • 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.

      Снимок экрана: пример данных на вкладке

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

    Снимок экрана: конфигурация оператора

  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.

    Снимок экрана: конфигурация выходных данных Power BI.

  8. При необходимости выберите "Получить статическую предварительную версию" или "Обновить статическую предварительную версию ", чтобы просмотреть предварительный просмотр данных, который будет приемлен в концентраторе событий.
    Снимок экрана: параметр получения статического предварительного просмотра или обновления статического предварительного просмотра.

  9. Нажмите кнопку Сохранить, а затем выберите Запустить для задания Stream Analytics.
    Снимок экрана: параметры сохранения и запуска.

  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.
      Снимок экрана: параметры задания Start Stream Analytics, где можно изменить время вывода, задать количество единиц потоковой передачи и выбрать параметры обработки ошибок выходных данных.

  11. После нажатия кнопки "Пуск" задание запускается в течение двух минут, а метрики будут открыты в разделе вкладки.

    Снимок экрана: метрики задания после его запуска.

    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.

    Снимок экрана: вкладка

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. Снимок экрана: создание панели мониторинга PBI.
  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. Снимок экрана: добавление плитки на панели мониторинга PBI.
  3. Выберите набор данных потоковой передачи (например , nocode-pbi-demo-xujx), настроенный в узле Power BI, и перейдите на следующую страницу. Снимок экрана: панель мониторинга PBI, добавляемая плитку с выбранным набором данных.
  4. Заполните сведения о плитке и выполните следующий шаг, чтобы завершить настройку плитки. Снимок экрана: панель мониторинга PBI, добавляемая плитку с настроенными сведениями.
  5. Затем можно настроить его размер и получить постоянно обновляемую панель мониторинга, как показано в следующем примере. Снимок экрана: отчет о панели мониторинга PBI.

Рекомендации при использовании функции георепликации Центров событий

Центры событий Azure недавно запустили Функция георепликации в общедоступной предварительной версии. Эта функция отличается от функции географического аварийного восстановления Центры событий Azure.

Если тип отработки отказа является принудительной и согласованность репликации является асинхронной, задание Stream Analytics не гарантирует точно один раз выходных данных в Центры событий Azure выходных данных.

Azure Stream Analytics в качестве производителя с выходными данными концентратора событий может наблюдать задержку водяного знака в задании во время отработки отказа и во время регулирования центрами событий в случае задержки репликации между основными и вторичными компонентами достигает максимально настроенной задержки.

Azure Stream Analytics, как потребитель с Центрами событий в качестве входных данных, может наблюдать задержку водяного знака в задании во время отработки отказа и может пропустить данные или найти дублирующиеся данные после завершения отработки отказа.

Из-за этих предостережения рекомендуется перезапустить задание Stream Analytics с соответствующим временем начала сразу после завершения отработки отказа Центров событий. Кроме того, так как функция георепликации Центров событий находится в общедоступной предварительной версии, мы не рекомендуем использовать этот шаблон для рабочих заданий Stream Analytics на данный момент. Текущее поведение Stream Analytics улучшится, прежде чем функция георепликации Центров событий общедоступна и может использоваться в рабочих заданиях Stream Analytics.

Следующие шаги

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