Gerçek zamanlı panolar oluşturma
Power BI panoları her zaman Power BI hizmeti en son verilerin farkındadır. Bu nedenle panolar gerçek zamanlı izleme senaryolarını desteklemek için idealdir.
Gerçek zamanlı panoları destekleyen dört özel Power BI veri kümesi türü vardır. Bunlar:
- Akış veri kümesi
- Gönderme veri kümesi
- Karma veri kümesi
- PubNub akış veri kümesi
Gerçek zamanlı panoların veya ilgili veri kümelerinin ayrılmış kapasitede depolanmasına ilişkin herhangi bir gereksinim yoktur.
Bahşiş
Kutucukları DirectQuery modelini temsil eden normal bir veri kümesine bağlandığında panoların 15 dakikada bir yenilenebileceğini unutmayın. Daha fazla bilgi için bkz. Birim 3.
Panolar, raporların sunmayacağı ilginç bir özellik sunar. Veri değerleri belirli eşiklere ulaştığında sizi uyarmak için pano kutucuklarını (tek bir sayısal değer görüntüleyen) ayarlayabilirsiniz. Adventure Works'te üretim tesisleri birçok IoT cihazıyla kurulur. Power BI panosu gerçek zamanlı üretim ölçümleri sunar ve cihazlar dikkat gerektirdiğinde bakım personeline bildirir.
Akış veri kümelerini kullanma
Akış veri kümesi , özellikle yaklaşık bir saniyelik gecikme süresiyle gerçek zamanlı veriler sunar. Gerçek zamanlı pano kutucuğu güncelleştirmeleri sorunsuz ve akıcıdır.
Akış veri kümesi verileri 60 dakikaya kadar geçici bir önbellekte önbelleğe alır. Veri modeli olmadığından bir akış veri kümesine bağlanan Power BI raporları oluşturmak mümkün değildir. Bunun yerine, akış verilerini görselleştirmek için panoya akış kutucukları eklersiniz. Akış kutucuğu, bir akış veri kümesindeki gerçek zamanlı veri kaynaklarını özel olarak görselleştirir. Bir yıldırım simgesiyle donatıldıkları için panoda kolayca tanımlanırlar.
Akış veri kümeleri, tek bir tabloyu temsil ettiğinden tasarımlarında basittir. Tablo sütunları metin, sayı veya tarihtir. Power BI REST API'sini kullanarak Power BI hizmeti veya program aracılığıyla bir akış veri kümesi oluşturabilirsiniz.
Geliştiriciler, veri kümesinin uç noktasına bir JSON belgesi göndererek program aracılığıyla veri kümesine satır ekleyebilir. Uç nokta URL'si bir kimlik doğrulama anahtarı içerir.
Akış veri kümesini kullanarak gerçek zamanlı pano oluşturmaya yönelik bir yöntem aşağıdadır:
Akış veri kümesi oluşturma.
Panoya akış kutucuğu ekleyin.
Program aracılığıyla akış veri kümesine satırlar ekleyin.
Ancak aklınızda bulundurması gereken bazı önemli sınırlamalar vardır:
Veri saklama 60 dakikadır, bu nedenle bu sürenin ötesinde geçmişi izlemek mümkün değildir.
Maksimum alım oranı 5 istek/saniyedir.
Yeni satır ekleme isteğinin paket boyutu 15 KB'ı aşamaz.
Power BI raporları bir akış veri kümesine bağlanamaz.
Panolar filtrelemeyi desteklemediğinden akış kutucuklarını filtreleyemezsiniz.
Anında iletme veri kümelerini kullanma
Anında iletme veri kümesi özellikle 3-5 saniye arasında gecikme süresiyle gerçek zamanlı veriler sunar. Yapısal olarak bir Power BI içeri aktarma veri kümesiyle yakından ilişkili olsa da, gönderme veri kümeleri Power BI Desktop kullanılarak oluşturulamaz. Gönderme veri kümesi birden çok tablo, ilişki ve ölçü içerebilir. Ancak hiyerarşiler ve güvenlik rolleri gibi bazı model nesnelerini içeremez.
Veri kümesi türü adından da anlaşılacağı gibi veriler veri kümesi tablolarına iletilir. Veriler gönderildiğinde Power BI ilgili pano kutucuklarını hemen yeniler.
Power BI REST API'sini kullanarak Power BI hizmeti (veya daha sonra açıklandığı gibi karma veri kümesi olarak) veya program aracılığıyla bir gönderme veri kümesi oluşturabilirsiniz. Geliştiricilerin REST API işlemleriyle çalışmak için önce bir Microsoft Entra erişim belirteci alması gerekir. Belirli bir tabloya veri satırları göndermek için API'yi kullanabilirler. Ayrıca veri kümesi şemasını değiştirmek, tablodan tüm satırları silmek ve veri kümesini silmek için kullanabilecekleri API işlemleri de vardır.
Azure Stream Analytics'i (ASA) kullanarak bir gönderme veri kümesi ve veri satırları oluşturmak da mümkündür. Karmaşık bir olay işleme altyapısı olarak, ASA binlerce IoT cihazından bile yüksek hacimli hızlı akış verileri gönderebiliyor. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Stream Analytics'ten Power BI çıkışı.
Bahşiş
ASA, Azure Machine Learning (AML) ile tümleşerek makine öğrenmesi tahminlerinin çıkışını sağlayabilir. Örneğin, ASA iş çıkışı bir IoT cihazının bakım gerektirdiğini tahmin edebilir. Bakım gerektiğinde sizi uyaracak bir Power BI pano kutucuğu ayarlayabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Stream Analytics'i Azure Machine Learning ile tümleştirme.
Anında iletme veri kümesi kullanarak gerçek zamanlı bir pano oluşturmak için bir metodoloji aşağıdadır:
Anında iletme veri kümesi oluşturma.
Anında iletme veri kümesine bağlanan bir Power BI raporu oluşturun. Veri kümesi verilerini görselleştirmek için özel görseller de dahil olmak üzere herhangi bir görsel türünü kullanın.
Rapor görsellerini bir panoya sabitleyin.
İsteğe bağlı olarak, diğer kutucukları eklemek için pano Soru-Cevap deneyimini kullanın.
Program aracılığıyla satırları gönderme veri kümesi tablosuna gönderme.
Ancak aklınızda bulundurması gereken bazı önemli sınırlamalar vardır:
Veri kümesi 75'ten fazla tablo içeremez ve tablolar 75'ten fazla sütun içeremez.
Gönderme veri kümesi tablosu, basicFIFO bekletme ilkesi etkinleştirilmediği sürece 5 milyondan fazla satırı depolayamaz. Etkinleştirildiğinde, bir tablo yaklaşık 200.000 veri satırı depolar ve Power BI eski satırları yeni satırlarla değiştirir.
Tek bir istek 10.000'den fazla satır gönderemez.
Tablo 250.000'den fazla veri depolamadığı sürece alım hızı saatte bir milyon satırla sınırlıdır. Bu durumda alım hızı saatte 120 satırla sınırlıdır.
Karma veri kümelerini kullanma
Karma veri kümesi aynı anda hem akış hem de gönderme veri kümesidir. Her iki veri kümesi türünün de avantajlarını sunar. Power BI raporlarından veya Soru-Cevap'tan sabitlediğiniz akış kutucuklarında ve normal kutucuklarda gerçek zamanlı verileri görselleştirmek için karma veri kümesi kullanın. Ayrıca karma veri kümeleri, gerçek zamanlı çözümünüzün 60 dakikadan uzun bir süre önce gerçekleşen etkinlikleri izlemesine ve analiz etmesine olanak sağlar.
Power BI hizmeti bir akış veri kümesi oluşturduğunuzda, Geçmiş veri analizi seçeneğini etkinleştirerek bunu karma veri kümesi yapabilirsiniz.
PubNub akış veri kümelerini kullanma
PubNub akış veri kümesi, özel bir akış veri kümesi türüdür. PubNub ile yerleşik bir gerçek zamanlı platforma sahip olmanız gerekir. Power BI web istemcisi mevcut pubnub veri akışını okumak için PubNub SDK'sını kullanır. Akış veri kümelerinde olduğu gibi temel alınan veri modeli yoktur, bu nedenle Power BI rapor görsellerini kullanmak mümkün değildir.
Bunun yerine, pano akış kutucukları bir PubNub akış veri kümesine bağlanır. Bu kutucuklar, gerçek zamanlı verileri hızla görüntülemek için iyileştirilmiştir. Power BI doğrudan PubNub veri akışına bağlandığından, verilerin gönderilmesiyle kutucukların güncelleştirildiği zaman arasında çok az gecikme olur.
Akış ve gönderme veri kümelerini karşılaştırma
Aşağıdaki tabloda, akış ve gönderme veri kümelerinin özellikleri karşılaştırır.
| Yeteneği | Akış veri kümesi | Gönderme veri kümesi |
|---|---|---|
| Gecikme süresi | Yaklaşık 1 saniye | 3-5 saniye |
| Veri saklama | 60 dakika | Tablo başına 5 milyon satır veya basicFIFO saklama ayarlandığında 200.000 satır |
| Maksimum alım oranları | 5 istek/saniye, istek başına 15 KB | 1 istek/saniye, istek başına 16 MB (en fazla 10.000 satır) |
| Veri aktarım hızı sınırları | Hiçbiri | 1 milyon satır/saat, ancak tablo 250.000 satırı aştığında 120 satır/saat |
| Veri kümesi yapısı | Tek tablo | Filtrelemeyi ve toplamayı destekleyen zengin veri modeli |
| Görsel türleri | Yalnızca akış kutucukları | Özel görseller de dahil olmak üzere rapor görselleri |
| Animasyon güncelleştirmeleri | Pürüzsüz ve akıcı | Biraz seğirmiş |