Aracılığıyla paylaş

Kod düzenleyicisi olmayan Stream Analytics'ten üretilen Power BI veri kümesiyle gerçek zamanlı pano oluşturma

  • Makale

Bu makalede, işlenmiş verileri Power BI veri kümesinde oluşturmak üzere kolayca bir Stream Analytics işi oluşturmak için kod düzenleyicisini nasıl kullanacağınız açıklanmaktadır. Gerçek zamanlı Power BI panosunu oluşturmak için Event Hubs'ınızdan sürekli olarak okur, verileri işler ve Power BI veri kümesine aktarır.

Önkoşullar

  • Azure Event Hubs kaynaklarınızın herkese açık olması ve güvenlik duvarı arkasında olmaması veya Azure Sanal Ağ
  • Mevcut bir Power BI çalışma alanınız olmalı ve burada veri kümesi oluşturma izniniz olmalıdır.
  • Event Hubs'ınızdaki veriler JSON, CSV veya Avro biçiminde seri hale getirilmelidir.

Seçili verilerle Power BI veri kümesi oluşturmak için Stream Analytics işi geliştirme

  1. Azure portalında Azure Event Hubs örneğini bulun ve seçin.

  2. Özellikler>İşlem Verileri'ni seçin ve ardından Power BI ile gerçek zamanlıya yakın veri panosunda Başlat'ı seçin.

    Olay hub'ının İşlem verileri sayfasını gösteren ekran görüntüsü.

  3. Stream Analytics işi için bir ad girin ve Oluştur'u seçin.

    İş adının girileceği yeri gösteren ekran görüntüsü.

  4. Event Hubs penceresinde verilerinizin Serileştirme türünü ve işin Event Hubs'a bağlanmak için kullandığı Kimlik doğrulama yöntemini belirtin. Ardından Bağlan'ı seçin.

    Event Hubs bağlantı yapılandırmasını gösteren ekran görüntüsü.

  5. Bağlantı başarıyla kurulduğunda ve Event Hubs örneğinize akan veri akışlarınız olduğunda, hemen iki şey görürsünüz:

    • Giriş verilerinde bulunan alanlar. Alan ekle'yi seçebilir veya bir alanın yanındaki üç nokta simgesini seçerek türünü kaldırabilir, yeniden adlandırabilir veya değiştirebilirsiniz.

      Alan türünü kaldırabileceğiniz, yeniden adlandırabileceğiniz veya değiştirebileceğiniz Event Hubs alan listesini gösteren ekran görüntüsü.

    • Diyagram görünümünün altındaki Veri önizleme tablosundaki gelen verilerin canlı örneği. Düzenli aralıklarla otomatik olarak yenilenir. Örnek giriş verilerinin statik görünümünü görmek için Akış önizlemesini duraklat'ı seçebilirsiniz.

      Veri Önizleme altında örnek verileri gösteren ekran görüntüsü.

  6. Yönet kutucuğunu seçin. Alanları yönet yapılandırma panelinde, çıktısını almak istediğiniz alanları seçin. Tüm alanları eklemek istiyorsanız Tüm alanları ekle'yi seçin.

    Alan işleci yapılandırmasını yönet'i gösteren ekran görüntüsü.

  7. Power BI kutucuğunu seçin. Power BI yapılandırma panelinde gerekli parametreleri doldurun ve bağlanın.

    • Veri kümesi: Azure Stream Analytics iş çıktı verilerinin yazıldığı Power BI hedefidir.
    • Tablo: Çıktı verilerinin gittiği Veri Kümesindeki tablo adıdır.

    Power BI çıkış yapılandırmasını gösteren ekran görüntüsü.

  8. İsteğe bağlı olarak, olay hub'ına alınacak veri önizlemesini görmek için Statik önizleme al/Statik önizlemeyi yenile'yi seçin.
    Statik önizleme al/Statik önizlemeyi yenile seçeneğini gösteren ekran görüntüsü.

  9. Kaydet'i ve ardından Stream Analytics işini başlat'ı seçin.
    Kaydet ve Başlat seçeneklerini gösteren ekran görüntüsü.

  10. İşi başlatmak için şunları belirtin:

    • İşin çalıştığı Akış Birimi (SU) sayısı. SU'lar, işe ayrılan işlem ve bellek miktarını temsil eder. Üç ile başlayıp gerektiği gibi ayarlama yapmanızı öneririz.
    • Çıktı veri hatası işleme – Bir işin hedefinize çıkışı veri hataları nedeniyle başarısız olduğunda istediğiniz davranışı belirtmenize olanak tanır. Varsayılan olarak, yazma işlemi başarılı olana kadar işiniz yeniden denenir. Bu tür çıkış olaylarını bırakmayı da seçebilirsiniz.
      Çıkış süresini değiştirebileceğiniz, akış birimi sayısını ayarlayabileceğiniz ve Çıkış verileri hata işleme seçeneklerini belirleyebileceğiniz Stream Analytics'i Başlat iş seçeneklerini gösteren ekran görüntüsü.

  11. Başlat'ı seçtikten sonra, iş iki dakika içinde çalışmaya başlar ve ölçümler sekme bölümünde açılır.

    İş ölçümlerini başlatıldıktan sonra gösteren ekran görüntüsü.

    İşi Stream Analytics işleri sekmesindeki İşlem Verileri bölümünün altında da görebilirsiniz. İzlemek için Ölçümleri aç'ı seçin veya gerektiğinde durdurup yeniden başlatın.

    Çalışan işlerin durumunu görüntüleyebileceğiniz Stream Analytics işleri sekmesinin ekran görüntüsü.

Power BI'da gerçek zamanlı pano oluşturma

Artık Azure Stream Analytics işi çalışıyor ve veriler sürekli olarak yapılandırdığınız Power BI veri kümesindeki tabloya yazılıyor. Artık Power BI çalışma alanında gerçek zamanlı pano oluşturabilirsiniz.

  1. Power BI çıkış kutucuğunun üst kısmında yapılandırdığınız Power BI çalışma alanına gidin ve sol üst köşedeki + Yeni'yi seçin, ardından yeni panoya bir ad vermek için Pano'yu seçin. pbi panosu oluşturma işleminin ekran görüntüsü.
  2. Yeni pano oluşturulduktan sonra yeni panoya yönlendirileceksiniz. Düzenle'yi seçin ve üst menü çubuğunda + Kutucuk ekle'yi seçin. Sağ bölme açık. Sonraki sayfaya gitmek için Özel Akış Verileri'ne tıklayın. Kutucuk ekleyen pbi panosunun ekran görüntüsü.
  3. Power BI düğümünde yapılandırdığınız akış veri kümesini (örneğin nocode-pbi-demo-xujx) seçin ve sonraki sayfaya gidin. Seçili veri kümesiyle kutucuk ekleyen pbi panosunun ekran görüntüsü.
  4. Kutucuk ayrıntılarını doldurun ve kutucuk yapılandırmasını tamamlamak için sonraki adımı izleyin. Yapılandırılmış ayrıntıları içeren kutucuk ekleyen pbi panosunun ekran görüntüsü.
  5. Ardından, boyutunu ayarlayabilir ve aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi sürekli güncelleştirilen panoyu alabilirsiniz. pbi pano raporunun ekran görüntüsü.

Event Hubs Coğrafi çoğaltma özelliğini kullanırken dikkat edilmesi gerekenler

Azure Event Hubs kısa süre önce genel önizlemede Coğrafi Çoğaltma özelliğini başlattı. Bu özellik, Azure Event Hubs'ın Coğrafi Olağanüstü Durum Kurtarma özelliğinden farklıdır.

Yük devretme türü Zorlamalı olduğunda ve çoğaltma tutarlılığı Zaman Uyumsuz olduğunda, Stream Analytics işi bir Azure Event Hubs çıkışının tam olarak bir kez çıkışını garanti etmez.

Azure Stream Analytics, bir olay hub'ı çıktısı olan bir üretici olarak yük devretme süresi ve birincil ile ikincil arasında çoğaltma gecikmesinin yapılandırılan maksimum gecikmeye ulaşması durumunda Event Hubs tarafından azaltma sırasında iş üzerinde filigran gecikmesi gözlemlenebilir.

Azure Stream Analytics, Event Hubs giriş olarak tüketici olarak yük devretme süresi boyunca iş üzerinde filigran gecikmesi gözlemler ve yük devretme tamamlandıktan sonra verileri atlayabilir veya yinelenen verileri bulabilir.

Bu uyarılar nedeniyle, Event Hubs yük devretme tamamlandıktan hemen sonra Stream Analytics işini uygun başlangıç zamanıyla yeniden başlatmanızı öneririz. Ayrıca Event Hubs Coğrafi çoğaltma özelliği genel önizleme aşamasında olduğundan, bu noktada üretim Stream Analytics işleri için bu desenin kullanılmasını önermiyoruz. Event Hubs Coğrafi çoğaltma özelliği genel kullanıma sunulmadan önce geçerli Stream Analytics davranışı geliştirilecektir ve Stream Analytics üretim işlerinde kullanılabilir.

Sonraki adımlar

Azure Stream Analytics ve oluşturduğunuz işi izleme hakkında daha fazla bilgi edinin.