Stream Analytics ノー コード エディターから生成された Power BI データセットを使用してリアルタイム ダッシュボードを構築する

この記事では、ノー コード エディターを使用して Stream Analytics ジョブを簡単に作成し、処理されたデータを Power BI データセットに生成する方法について説明します。 Event Hubs から継続的に読み取り、データを処理して Power BI データセットに出力して、リアルタイムの Power BI ダッシュボードを構築します。

前提条件

• Azure Event Hubs リソースはパブリックにアクセスできる必要があり、ファイアウォールの内側に置いたり、Azure Virtual Network でセキュリティ保護したりすることはできません
• 既存の Power BI ワークスペースがあり、そこにデータセットを作成するアクセス許可が必要です。
• Event Hubs のデータは、JSON、CSV、または Avro 形式でシリアル化される必要があります。

選択したデータで Power BI データセットを作成する Stream Analytics ジョブを開発する

1. Azure portal で、Azure Event Hubs インスタンスを見つけて選択します。

2. [機能]>[データの処理] の順に選択し、[Power BI を使用して凖リアルタイム データ ダッシュボードを作成する] カードで [開始] を選択します。

   

3. Stream Analytics の名前を入力して、[作成] を選択します。

   

4. [Event Hubs] ウィンドウでデータの種類として [シリアル化] を指定し、ジョブが Event Hubs に接続するのに使用する [認証方法] を指定します。 次に、 [接続](Connect) を選択します。

   

5. 接続が正常に確立されて、Event Hubs のインスタンスにデータ ストリームが流れるようになると、次の 2 つのことがすぐに表示されます。

   • 入力データに存在するフィールド。 [フィールドの追加] を選択するか、フィールドの横にある 3 つのドット記号を選択して削除、名前の変更、または型の変更を行うことができます。

     

   • ダイアグラム ビューの [データ プレビュー] テーブルでの受信データのライブ サンプル。 それは定期的に自動更新されます。 [ストリーミング プレビューの一時停止] を選択すると、サンプル入力データの静的ビューを見ることができます。

     

6. [管理] タイルを選びます。 [フィールドの管理] 構成パネルで、出力するフィールドを選択します。 すべてのフィールドを追加する場合は、[すべてのフィールドを追加] を選択します。

   

7. [Power BI] タイルを選択します。 [Power BI] 構成パネルで、必要なパラメーターを入力して接続します。

   • データセット: これは、Azure Stream Analytics ジョブの出力データが書き込まれる Power BI の宛先です。
   • テーブル: これは、出力データが送信されるデータセット内のテーブル名です。

   

8. 必要に応じて、[静的プレビューの取得] または [静的プレビューの更新] を選んで、イベント ハブに取り込まれるデータのプレビューを表示します。
   

9. [保存] を選択してから、Stream Analytics ジョブの [開始] を選択します。
   

10. ジョブを開始するには、次のものを指定します。

    • ジョブを実行するストリーミング ユニット (SU) の数。 SU は、ジョブに割り当てられるコンピューティングとメモリの量を表します。 3 から始めて、必要に応じて調整することをお勧めします。
    • [出力データのエラー処理] – データ エラーが原因でジョブの送信先への出力が失敗した場合に必要な動作を指定できます。 既定では、ジョブは書き込み操作が成功するまで再試行します。 出力イベントを削除することもできます。
      

11. [開始] を選ぶと、2 分以内にジョブの実行が開始され、タブ セクションにメトリックが表示されます。

    

    [Stream Analytics ジョブ] タブの [データの処理] セクションでジョブを確認することもできます。必要に応じて、[メトリックを開く] を選択して監視するか、停止して再起動します。

    

Power BI でリアルタイム ダッシュボードを構築する

これで、Azure Stream Analytics ジョブが実行され、構成した Power BI データセットのテーブルにデータが継続的に書き込まれます。 Power BI ワークスペースでリアルタイム ダッシュボードを作成できるようになりました。

1. 上記の Power BI 出力タイルで構成した Power BI ワークスペースに移動し、左上隅にある [+ 新規] を選択してから、[ダッシュボード] を選択して新しいダッシュボードに名前を付けます。
2. 新しいダッシュボードが作成されると、新しいダッシュボードが表示されます。 [編集] を選択し、上部のメニュー バーで [+ タイルの追加] を選択します。 右側のペインが開きます。 [カスタム ストリーミング データ] を選択して、次のページに移動します。
3. Power BI ノードで構成したストリーミング データセット ( nocode-pbi-demo-xujx など) を選択し、次のページに移動します。
4. タイルの詳細を入力し、次の手順に従ってタイルの構成を完了します。
5. その後、そのサイズを調整し、次の例に示すように継続的に更新されたダッシュボードを取得できます。

Event Hubs の geo レプリケーション機能を使用する場合の考慮事項

最近、Azure Event Hubs では geo レプリケーション機能のプレビューがローンチされました。 この機能は、Azure Event Hubs の geo ディザスター リカバリー 機能とは異なります。

フェールオーバーの種類が [強制] で、レプリケーションの整合性が [非同期] の場合、Stream Analytics ジョブでは、Azure Event Hubs 出力への出力が 1 回のみ行われることは保証されません。

フェールオーバー期間中および Event Hubs によるスロットリング中に、プライマリとセカンダリの間のレプリケーションのラグが最大構成ラグに達すると、Event Hubs を出力とするプロデューサーである Azure Stream Analytics がジョブでウォーターマーク遅延を検出する場合があります。

Event Hubs を入力とするコンシューマーである Azure Stream Analytics が、フェールオーバー期間中にウォーターマーク遅延を検出し、フェールオーバーの完了後、データをスキップするか、重複データを検出する場合があります。

これらの注意事項により、Event Hubs のフェールオーバーが完了した直後に、適切な開始時刻で Stream Analytics ジョブを再起動することをお勧めします。 また、Event Hubs の geo レプリケーション機能はパブリック プレビュー段階であるため、現時点で運用環境の Stream Analytics ジョブにこのパターンを使用することはお勧めしません。 現在の Stream Analytics の動作は、Event Hubs の geo レプリケーション機能が一般公開される前に改善され、Stream Analytics の運用ジョブで使用できるようになります。

次のステップ

Azure Stream Analytics の詳細と、作成したジョブを監視する方法を理解してください。

• Azure Stream Analytics の概要
• Azure portal での Stream Analytics ジョブ監視
• Azure Stream Analytics ノー コード エディター