Рекомендации по использованию Power BI для создания запроса на данные Azure Data Explorer и их визуализации
Azure Data Explorer — это быстрая и высокомасштабируемая служба для изучения данных журналов и телеметрии. Power BI — это решение бизнес-аналитики, позволяющее визуализировать данные и делиться результатами с коллегами. Чтобы импортировать данные в Power BI, ознакомьтесь с запросом из Azure Data Explorer в Power BI или используйте SQL-запрос. В этой статье содержатся советы по созданию запроса на данные Azure Data Explorer и их визуализации с помощью Power BI.
Рекомендации по использованию Power BI
Следуйте этим рекомендациям при работе с терабайтами новых необработанных данных, поскольку они помогают обеспечить своевременное и быстрое обновление панелей мониторинга и отчетов Power BI:
Путешествуйте налегке — вносите в Power BI только данные, необходимые для ваших отчетов. Используйте пользовательский веб-интерфейс Azure Data Explorer, оптимизированный для специального исследования с помощью языка запросов Kusto, чтобы предоставить углубленный интерактивный анализ.
Составная модель — используйте составную модель, чтобы объединить агрегированные данные для приборных панелей верхнего уровня с отфильтрованными операционными необработанными данными. Вы сможете четко определить, когда нужно использовать необработанные данные, а когда — агрегированное представление.
Режим импорта и режим DirectQuery:
Используйте режим импорта для взаимодействия с меньшими наборами данных.
Используйте режим DirectQuery для больших часто обновляемых наборов данных. Например, вы можете создавать с помощью режима Импорт таблицы измерений, так как они небольшие и не меняются часто. Установите интервал обновления в соответствии с ожидаемой частотой обновлений данных. Создавайте таблицы фактов с помощью режима DirectQuery, так как эти таблицы велики и содержат необработанные данные. Используйте эти таблицы для представления отфильтрованных данных с помощью детализации Power BI. Применяя DirectQuery, вы можете использовать функцию сокращения числа запросов, которая позволяет предотвращать загрузку данных отчетами до того времени, когда вы будете готовы.
Параллелизм. Azure Data Explorer — это линейная масштабируемая платформа данных, поэтому вы можете повысить производительность отрисовки панели мониторинга, увеличив параллелизм сквозного потока следующим образом:
Увеличьте число одновременных подключений в DirectQuery в Power BI.
Используйте слабую согласованность для улучшения параллелизма. Это может повлиять на актуальность данных.
Эффективность срезов. Используйте синхронизацию срезов, чтобы предотвращать загрузку данных отчетами до того времени, когда вы будете готовы. После структуры набора данных поместите все визуальные элементы и пометите все срезы, можно выбрать срез синхронизации, чтобы загрузить только необходимые данные.
Использование фильтров. Используйте максимально возможное количество фильтров Power BI, чтобы при поиске Azure Data Explorer уделять основное внимание соответствующим сегментам данных.
Эффективные визуальные элементы. Выберите наиболее производительные визуальные элементы для данных.
Советы по использованию соединителя Azure Data Explorer для Power BI для запроса данных
Сведения об использовании язык запросов Kusto в отчетах и визуализациях Power BI см. в советах по использованию соединителя Azure Data Explorer для запроса данных.