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Criar um dashboard em tempo real com um conjunto de dados do Power BI produzido no editor sem código do Stream Analytics

  • Artigo

Este artigo descreve como você pode usar o editor sem código para criar com facilidade um trabalho do Stream Analytics para produzir dados processados no conjunto de dados do Power BI. Ele faz uma leitura contínua dos Hubs de Eventos e processa e gera os dados no conjunto de dados do Power BI para criar o dashboard do Power BI em tempo real.

Pré-requisitos

  • Os recursos dos Hubs de Eventos do Azure devem ser acessíveis publicamente e não devem estar protegidos por um firewall ou em uma Rede Virtual do Azure
  • Você deve ter um workspace do Power BI e ter a permissão para criar um conjunto de dados nele.
  • Os dados nos Hubs de Eventos precisam ser serializados no formato JSON, CSV ou Avro.

Desenvolver um trabalho do Stream Analytics para criar um conjunto de dados do Power BI com os dados selecionados

  1. No portal do Azure, localize e selecione a instância dos Hubs de Eventos do Azure.

  2. Selecione Recursos>Processar Dados e Iniciar no cartão Criar o dashboard de dados quase em tempo real com o Power BI.

    Captura de tela mostrando a página Dados do processo de um hub de eventos.

  3. Insira um nome para o trabalho do Stream Analytics e selecione Criar.

    Captura de tela mostrando onde inserir um nome de trabalho.

  4. Especifique o tipo de Serialização dos dados na janela dos Hubs de Eventos e o Método de autenticação que o trabalho usará para se conectar aos Hubs de Eventos. Depois, selecione Conectar.

    Captura de tela mostrando a configuração da conexão dos Hubs de Eventos.

  5. Quando a conexão for estabelecida com sucesso e você os fluxos de dados estiverem fluindo para a instância dos Hubs de Eventos, você verá duas coisas imediatamente:

    • Os campos presentes nos dados de entrada. Você pode escolher Adicionar campo ou selecionar o símbolo de três pontos ao lado de um campo para remover, renomear ou alterar o tipo.

      Captura de tela mostrando a lista de campos dos Hubs de Eventos em que você pode remover, renomear ou alterar o tipo de campo.

    • Um exemplo dinâmico dos dados de entrada na tabela Visualização de dados na exibição de diagrama. Ele é atualizado automaticamente com regularidade. Você pode selecionar Pausar visualização de streaming para ver uma exibição estática dos dados de entrada de exemplo.

      Captura de tela mostrando os dados de exemplo em Versão Prévia dos Dados.

  6. Selecione o bloco Gerenciar. No painel de configuração Gerenciar campos, escolha os campos que deseja gerar. Se você quiser adicionar todos os campos, clique em Adicionar todos os campos.

    Captura de tela que mostra a configuração do operador de campo Gerenciar.

  7. Selecione o bloco do Power BI. No painel de configuração do Power BI, preencha os parâmetros necessários e se conecte.

    • Conjunto de dados: é o destino do Power BI no qual os dados de saída do trabalho do Azure Stream Analytics são gravados.
    • Tabela: é o nome da tabela no conjunto de dados para a qual os dados de saída serão enviados.

    Captura de tela que mostra a configuração de saída do Power BI.

  8. Opcionalmente, selecione Obter visualização estática/Atualizar visualização estática para ver a visualização de dados que será enviada ao hub de eventos.
    Captura de tela mostrando a opção Obter visualização estática/Atualizar visualização estática.

  9. Selecione Salvar e depois escolha Iniciar o trabalho do Stream Analytics.
    Captura de tela mostrando as opções Salvar e Iniciar.

  10. Para iniciar o trabalho, especifique:

    • Selecione o número de SUs (unidades de streaming) com as quais o trabalho é executado. As SUs representam a quantidade de computação e memória alocada para o trabalho. É recomendável começar com três e depois ajuste conforme necessário.
    • Tratamento de erros de dados de saída – permite que você especifique o comportamento desejado quando a saída de um trabalho para seu destino falhar devido a erros de dados. Por padrão, seu trabalho tenta novamente até que a operação de gravação seja bem-sucedida. Você também pode optar por remover esses eventos de saída.
      Captura de tela mostrando as opções de trabalho Iniciar Stream Analytics em que você pode alterar o tempo de saída, definir o número de unidades de streaming e selecionar as opções de tratamento de erro dos dados de saída.

  11. Depois de selecionar Iniciar, o trabalho começará a ser executado em até dois minutos e as métricas serão abertas na seção da guia.

    Captura de tela que mostra as métricas do trabalho depois que ele é iniciado.

    Você também pode ver o trabalho na seção Processar Dados na guia Trabalhos do Stream Analytics. Selecione Abrir métricas para monitorá-las ou interrompê-las e reiniciá-las, conforme o necessário.

    Captura de tela da guia Trabalhos do Stream Analytics em que você vê o status dos trabalhos em execução.

Criar o dashboard em tempo real no Power BI

Agora, o trabalho do Azure Stream Analytics está em execução e os dados são gravados continuamente na tabela do conjunto de dados do Power BI que você configurou. Assim, você já pode criar o dashboard em tempo real no workspace do Power BI.

  1. Acesse o workspace do Power BI, que você configurou no bloco de saída acima do Power BI, selecione + Novo no canto superior esquerdo e escolha Dashboard para dar um nome ao novo dashboard. Captura de tela da criação do dashboard do PBI.
  2. Depois que o dashboard for criado, você será levado para ele. Selecione Editar e escolha + Adicionar um bloco na barra de menus superior. Um painel direito será aberto. Selecione Dados de Streaming Personalizados para ir para a próxima página. Captura de tela do bloco de adição do dashboard do PBI.
  3. Escolha o conjunto de dados de streaming (por exemplo, nocode-pbi-demo-xujx) que você configurou no nó do Power BI e vá para a próxima página. Captura de tela do bloco de adição do dashboard do PBI com o conjunto de dados selecionado.
  4. Preencha os detalhes do bloco e siga a próxima etapa para concluir a configuração do bloco. Captura de tela do bloco de adição do dashboard do PBI com detalhes configurados.
  5. Em seguida, você pode ajustar o tamanho e fazer com que o dashboard seja atualizado continuamente, conforme mostrado no exemplo a seguir. Captura de tela do relatório do dashboard do PBI.

Considerações ao usar o recurso de replicação geográfica do Hubs de Eventos do Azure

Os Hubs de Eventos do Azure lançaram recentemente a versão prévia pública do recurso de replicação geográfica. Esse recurso é diferente do recurso de recuperação de desastres geográficos dos Hubs de Eventos do Azure.

Quando o tipo de failover é Forçado e a consistência de replicação é Assíncrona, o trabalho do Stream Analytics não garante exatamente uma saída para uma saída dos Hubs de Eventos do Azure.

O Azure Stream Analytics, como produtor com um hub de eventos e uma saída, pode observar um atraso de marca d'água no trabalho durante a duração do failover e durante a limitação pelos Hubs de Eventos caso o atraso de replicação entre o primário e o secundário atinja o atraso máximo configurado.

O Azure Stream Analytics, como consumidor com Hubs de Eventos como entrada, pode observar um atraso de marca d'água no trabalho durante a duração do failover e pode pular dados ou encontrar dados duplicados após a conclusão do failover.

Devido a essas limitações, recomendamos que você reinicie o trabalho do Stream Analytics com a hora de início apropriada logo após a conclusão do failover dos Hubs de Eventos do Azure. Além disso, como o recurso de replicação geográfica dos Hubs de Eventos do Azure está em versão prévia pública, não recomendamos usar esse padrão para trabalhos de produção do Stream Analytics no momento. O comportamento atual do Stream Analytics será aprimorado antes da disponibilidade geral do recurso de replicação geográfica dos Hubs de Eventos para uso em trabalhos de produção do Stream Analytics.

Próximas etapas

Saiba mais sobre o Azure Stream Analytics e como monitorar o trabalho criado.