Delen via

Realtime dashboard bouwen met Power BI-gegevensset die is geproduceerd vanuit Stream Analytics zonder code-editor

  • Artikel

In dit artikel wordt beschreven hoe u de code-editor zonder code kunt gebruiken om eenvoudig een Stream Analytics-taak te maken voor het produceren van verwerkte gegevens in power BI-gegevensset. Het leest continu vanuit uw Event Hubs, verwerkt en voert de gegevens uit naar de Power BI-gegevensset om het realtime Power BI-dashboard te bouwen.

Vereisten

  • Uw Azure Event Hubs-resources moeten openbaar toegankelijk zijn en zich niet achter een firewall bevinden of zijn beveiligd in een virtueel Azure-netwerk
  • U moet een bestaande Power BI-werkruimte hebben en u bent gemachtigd om daar een gegevensset te maken.
  • De gegevens in uw Event Hubs moeten worden geserialiseerd in JSON-, CSV- of Avro-indeling.

Een Stream Analytics-taak ontwikkelen voor het maken van een Power BI-gegevensset met geselecteerde gegevens

  1. Zoek en selecteer in Azure Portal de Azure Event Hubs-instantie.

  2. Selecteer Functies>procesgegevens en selecteer vervolgens Starten op het dashboard voor bijna realtime gegevens bouwen met de Power BI-kaart.

    Schermopname van de pagina Gegevens verwerken van een Event Hub.

  3. Voer een naam in voor de Stream Analytics-taak en selecteer Vervolgens Maken.

    Schermopname die laat zien waar een taaknaam moet worden ingevoerd.

  4. Geef het serialisatietype van uw gegevens op in het Venster Event Hubs en de verificatiemethode die door de taak wordt gebruikt om verbinding te maken met de Event Hubs. Selecteer vervolgens Connect.

    Schermopname van de configuratie van de Event Hubs-verbinding.

  5. Wanneer de verbinding tot stand is gebracht en er gegevensstromen naar uw Event Hubs-exemplaar stromen, ziet u onmiddellijk twee dingen:

    • Velden die aanwezig zijn in de invoergegevens. U kunt veld toevoegen kiezen of het drie puntsymbool naast een veld selecteren om het type te verwijderen, de naam ervan te wijzigen of te wijzigen.

      Schermopname van de lijst met Event Hubs-velden waar u het veldtype kunt verwijderen, een andere naam kunt geven of wijzigen.

    • Een livevoorbeeld van binnenkomende gegevens in de tabel Gegevensvoorbeeld onder de diagramweergave. Het wordt automatisch periodiek vernieuwd. U kunt streamingvoorbeeld onderbreken selecteren om een statische weergave van de voorbeeldinvoergegevens te bekijken.

      Schermopname van voorbeeldgegevens onder Gegevensvoorbeeld.

  6. Selecteer de tegel Beheren . Kies in het deelvenster Velden beheren de velden die u wilt uitvoeren. Als u alle velden wilt toevoegen, selecteert u Alle velden toevoegen.

    Schermopname van de configuratie van de veldoperator beheren.

  7. Selecteer de Power BI-tegel . Vul in het configuratievenster van Power BI de benodigde parameters in en maak verbinding.

    • Gegevensset: dit is de Power BI-bestemming waarin de uitvoergegevens van de Azure Stream Analytics-taak worden geschreven.
    • Tabel: dit is de tabelnaam in de gegevensset waar de uitvoergegevens naartoe worden verzonden.

    Schermopname van de Power BI-uitvoerconfiguratie.

  8. Selecteer eventueel Statische preview ophalen/Statische preview vernieuwen om de gegevensvoorbeeld te zien die wordt opgenomen in Event Hub.
    Schermopname van de optie Statische preview ophalen/Statische preview vernieuwen.

  9. Selecteer Opslaan en selecteer vervolgens De Stream Analytics-taak starten.
    Schermopname met de opties Opslaan en Starten.

  10. Geef het volgende op om de taak te starten:

    • Het aantal streaming-eenheden (RU's) waarmee de taak wordt uitgevoerd. SUs vertegenwoordigt de hoeveelheid rekenkracht en geheugen die aan de taak is toegewezen. We raden u aan om met drie te beginnen en vervolgens naar behoefte aan te passen.
    • Verwerking van uitvoergegevensfouten : hiermee kunt u het gewenste gedrag opgeven wanneer de uitvoer van een taak naar uw bestemming mislukt vanwege gegevensfouten. Uw taak wordt standaard opnieuw uitgevoerd totdat de schrijfbewerking is voltooid. U kunt er ook voor kiezen om dergelijke uitvoer gebeurtenissen te verwijderen.
      Schermopname van de opties voor de Stream Analytics-taak starten, waar u de uitvoertijd kunt wijzigen, het aantal streaming-eenheden kunt instellen en de opties voor het verwerken van uitvoergegevensfouten kunt selecteren.

  11. Nadat u Start hebt geselecteerd, wordt de taak binnen twee minuten uitgevoerd en worden de metrische gegevens geopend in de sectie tabbladen.

    Schermopname van de metrische gegevens van de taak nadat deze is gestart.

    U kunt de taak ook zien onder de sectie Procesgegevens op het tabblad Stream Analytics-taken . Selecteer Metrische gegevens openen om deze te bewaken of te stoppen en opnieuw op te starten, indien nodig.

    Schermopname van het tabblad Stream Analytics-taken waarin u de status van de actieve taken bekijkt.

Het realtime dashboard bouwen in Power BI

U hebt nu de Azure Stream Analytics-taak uitgevoerd en de gegevens worden continu naar de tabel geschreven in de Power BI-gegevensset die u hebt geconfigureerd. U kunt nu het realtime dashboard maken in de Power BI-werkruimte.

  1. Ga naar de Power BI-werkruimte die u hebt geconfigureerd in de bovenstaande Power BI-uitvoertegel en selecteer + Nieuw in de linkerbovenhoek en kies vervolgens Dashboard om het nieuwe dashboard een naam te geven. Schermopname van het maken van het pbi-dashboard.
  2. Zodra het nieuwe dashboard is gemaakt, wordt u naar het nieuwe dashboard geleid. Selecteer Bewerken en kies + Een tegel toevoegen in de bovenste menubalk. Er is een rechterdeelvenster geopend. Selecteer Aangepaste streaminggegevens om naar de volgende pagina te gaan. Schermopname van het pbi-dashboard dat een tegel toevoegt.
  3. Selecteer de streaminggegevensset (bijvoorbeeld nocode-pbi-demo-xujx) die u hebt geconfigureerd in het Power BI-knooppunt en ga naar de volgende pagina. Schermopname van de tegel toevoegen van het pbi-dashboard met de geselecteerde gegevensset.
  4. Vul de details van de tegel in en volg de volgende stap om de tegelconfiguratie te voltooien. Schermopname van het pbi-dashboard met de tegel toevoegen met geconfigureerde details.
  5. Vervolgens kunt u de grootte ervan aanpassen en het doorlopend bijgewerkte dashboard ophalen, zoals wordt weergegeven in het volgende voorbeeld. Schermopname van het pbi-dashboardrapport.

Overwegingen bij het gebruik van de functie Geo-replicatie van Event Hubs

Azure Event Hubs heeft onlangs de functie Geo-replicatie gelanceerd in de openbare preview. Deze functie verschilt van de functie Geo Disaster Recovery van Azure Event Hubs.

Wanneer het failovertype geforceerd is en replicatieconsistentie Asynchroon is, garandeert de Stream Analytics-taak niet precies één keer uitvoer naar een Azure Event Hubs-uitvoer.

Azure Stream Analytics, als producent met een Event Hub een uitvoer, kan de watermerkvertraging van de taak observeren tijdens de failoverduur en tijdens het beperken door Event Hubs in het geval replicatievertraging tussen primaire en secundaire vertraging de maximaal geconfigureerde vertraging bereikt.

Azure Stream Analytics, als consument met Event Hubs als invoer, kan tijdens de failover de watermerkvertraging van de taak observeren en mogelijk gegevens overslaan of dubbele gegevens vinden nadat de failover is voltooid.

Vanwege deze opmerkingen raden we u aan om de Stream Analytics-taak opnieuw te starten met de juiste begintijd direct nadat de Failover van Event Hubs is voltooid. Omdat de functie Geo-replicatie van Event Hubs in openbare preview is, raden we u ook op dit moment niet aan dit patroon te gebruiken voor productie Stream Analytics-taken. Het huidige Gedrag van Stream Analytics wordt verbeterd voordat de functie Geo-replicatie van Event Hubs algemeen beschikbaar is en kan worden gebruikt in Stream Analytics-productietaken.

Volgende stappen

Meer informatie over Azure Stream Analytics en het bewaken van de taak die u hebt gemaakt.