Power BI を使用して Azure IoT Hub からのリアルタイム センサー データを視覚化するVisualize real-time sensor data from Azure IoT Hub using Power BI

エンド ツー エンド ダイアグラム

注意

このチュートリアルに取り組む前に、Raspberry Pi オンライン シミュレーターのチュートリアルまたはいずれかのデバイス チュートリアル (Node.js での Raspberry Pi に関するチュートリアルなど) を済ませておいてください。Before you start this tutorial, complete the Raspberry Pi online simulator tutorial or one of the device tutorials; for example, Raspberry Pi with node.js. それらの記事で、Azure IoT デバイスと IoT ハブを設定し、デバイスで実行するサンプル アプリケーションをデプロイします。In these articles, you set up your Azure IoT device and IoT hub, and you deploy a sample application to run on your device. そのアプリケーションは、収集されたセンサー データを IoT Hub に送信します。The application sends collected sensor data to your IoT hub.

学習内容What you learn

Azure IoT ハブが受信したリアルタイム センサー データを Power BI を使用して視覚化する方法について説明します。You learn how to visualize real-time sensor data that your Azure IoT hub receives by using Power BI. Web アプリを使用して IoT ハブ内のデータを視覚化しようとする場合は、Web アプリを使用した Azure IoT Hub からのリアルタイム センサー データの視覚化に関するページを参照してください。If you want to try to visualize the data in your IoT hub with a web app, see Use a web app to visualize real-time sensor data from Azure IoT Hub.

作業内容What you do

  • コンシューマー グループを追加して、データにアクセスできるよう IoT ハブを準備する。Get your IoT hub ready for data access by adding a consumer group.

  • IoT ハブから Power BI アカウントにデータを転送できるよう Stream Analytics ジョブを作成、構成、実行する。Create, configure, and run a Stream Analytics job for data transfer from your IoT hub to your Power BI account.

  • Power BI レポートの作成と公開を行い、データを視覚化する。Create and publish a Power BI report to visualize the data.

必要なものWhat you need

  • Raspberry Pi オンライン シミュレーターのチュートリアルまたはいずれかのデバイス チュートリアル (Node.js での Raspberry Pi に関するチュートリアルなど) が完了していること。Complete the Raspberry Pi online simulator tutorial or one of the device tutorials; for example, Raspberry Pi with node.js. これらの記事では、次の要件について取り上げています。These articles cover the following requirements:

    • 有効な Azure サブスクリプションAn active Azure subscription.
    • サブスクリプションの Azure IoT Hub。An Azure IoT hub under your subscription.
    • Azure IoT Hub にメッセージを送信するクライアント アプリケーション。A client application that sends messages to your Azure IoT hub.
  • Power BI アカウントA Power BI account. (Power BI を無料で試す)(Try Power BI for free)

IoT ハブへのコンシューマー グループの追加Add a consumer group to your IoT hub

コンシューマー グループでは、イベント ストリームに個別のビューを提供します。これにより、アプリと Azure サービスで同じイベント ハブのエンドポイントからデータを個別に使用することができます。Consumer groups provide independent views into the event stream that enable apps and Azure services to independently consume data from the same Event Hub endpoint. このセクションでは、エンドポイントからデータを取得するためにこのチュートリアルの後半で使用される、IoT ハブの組み込みのエンドポイントにコンシューマー グループを追加します。In this section, you add a consumer group to your IoT hub's built-in endpoint that is used later in this tutorial to pull data from the endpoint.

コンシューマー グループを IoT ハブに追加するには、次の手順に従います。To add a consumer group to your IoT hub, follow these steps:

  1. Azure Portal で、IoT ハブを開きます。In the Azure portal, open your IoT hub.

  2. 左側のウィンドウで [組み込みのエンドポイント] を選択し、右側のウィンドウで [イベント] を選択して、 [コンシューマー グループ] の下に名前を入力します。On the left pane, select Built-in endpoints, select Events on the right pane, and enter a name under Consumer groups. [保存] を選択します。Select Save.

    IoT ハブのコンシューマー グループの作成

Stream Analytics ジョブの作成、構成、実行Create, configure, and run a Stream Analytics job

まずは、Stream Analytics ジョブを作成しましょう。Let's start by creating a Stream Analytics job. ジョブを作成したら、入力、出力、およびデータを取得するためのクエリを定義します。After you create the job, you define the inputs, outputs, and the query used to retrieve the data.

Stream Analytics のジョブの作成Create a Stream Analytics job

  1. Azure portal で、 [リソースの作成] > [モノのインターネット (IoT)] > [Stream Analytics ジョブ] の順に選択します。In the Azure portal, select Create a resource > Internet of Things > Stream Analytics job.

  2. 次の情報をジョブに入力します。Enter the following information for the job.

    ジョブ名:ジョブの名前。Job name: The name of the job. 名前はグローバルに一意である必要があります。The name must be globally unique.

    [リソース グループ] :IoT ハブと同じリソース グループを使用します。Resource group: Use the same resource group that your IoT hub uses.

    [場所] :リソース グループと同じ場所を使用します。Location: Use the same location as your resource group.

    Azure での Stream Analytics ジョブの作成

  3. 作成 を選択します。Select Create.

Stream Analytics ジョブへの入力の追加Add an input to the Stream Analytics job

  1. Stream Analytics ジョブを開きます。Open the Stream Analytics job.

  2. [ジョブ トポロジ] で、 [入力] を選択します。Under Job Topology, select Inputs.

  3. [入力] ウィンドウで、 [Add stream input](ストリーム入力の追加) を選択し、ドロップダウン リストから [IoT Hub] を選択します。In the Inputs pane, select Add stream input, then select IoT Hub from the drop-down list. 新しい入力ウィンドウで、次の情報を入力します。On the new input pane, enter the following information:

    入力のエイリアス:入力の一意のエイリアスを入力します。Input alias: Enter a unique alias for the input.

    [Provide IoT Hub from your subscription](サブスクリプションから IoT Hub を指定する) :このラジオ ボタンを選択します。Provide IoT Hub from your subscription: Select this radio button.

    サブスクリプション:このチュートリアルに使用している Azure サブスクリプションを選択します。Subscription: Select the Azure subscription you're using for this tutorial.

    IoT Hub:このチュートリアルで使用している IoT Hub を選択します。IoT Hub: Select the IoT Hub you're using for this tutorial.

    エンドポイント: [メッセージング] を選びます。Endpoint: Select Messaging.

    共有アクセス ポリシー名:Stream Analytics ジョブで IoT ハブに使用する共有アクセス ポリシーの名前を選択します。Shared access policy name: Select the name of the shared access policy you want the Stream Analytics job to use for your IoT hub. このチュートリアルでは、service を選択できます。For this tutorial, you can select service. service ポリシーは、新しい IoT ハブ上で既定で作成され、IoT ハブによって公開されるクライアント側エンドポイント上で送受信するためのアクセス許可を付与します。The service policy is created by default on new IoT hubs and grants permission to send and receive on cloud-side endpoints exposed by the IoT hub. 詳細については、「アクセス制御とアクセス許可」を参照してください。To learn more, see Access control and permissions.

    [共有アクセス ポリシー キー] :このフィールドは、共有アクセス ポリシー名の選択内容に基づいて自動的に入力されます。Shared access policy key: This field is auto-filled based on your selection for the shared access policy name.

    コンシューマー グループ:以前に作成したコンシューマー グループを選びます。Consumer group: Select the consumer group you created previously.

    他のすべてのフィールドは既定値のままにします。Leave all other fields at their defaults.

    Azure で Stream Analytics ジョブに入力を追加する

  4. [保存] を選択します。Select Save.

Stream Analytics ジョブへの出力の追加Add an output to the Stream Analytics job

  1. [ジョブ トポロジ] で、 [出力] を選択します。Under Job Topology, select Outputs.

  2. [出力] ウィンドウで、 [追加][Power BI] を選択します。In the Outputs pane, select Add and Power BI.

  3. [Power BI - New output](Power BI - 新規出力) ウィンドウで、 [Authorize](承認) を選択し、指示に従って Power BI アカウントにサインインします。On the Power BI - New output pane, select Authorize and follow the prompts to sign in to your Power BI account.

  4. Power BI にサインインした後、次の情報を入力します。After you've signed in to Power BI, enter the following information:

    出力のエイリアス:出力の一意のエイリアス。Output alias: A unique alias for the output.

    [グループ ワークスペース] :ターゲットのグループ ワークスペースを選択します。Group Workspace: Select your target group workspace.

    [データセット名] :データセットの名前を入力します。Dataset Name: Enter a dataset name.

    [テーブル名] :テーブルの名前を入力します。Table Name: Enter a table name.

    Azure で Stream Analytics ジョブに出力を追加する

  5. [保存] を選択します。Select Save.

Stream Analytics ジョブのクエリの構成Configure the query of the Stream Analytics job

  1. [ジョブ トポロジ] で、 [クエリ] を選択します。Under Job Topology, select Query.

  2. [YourInputAlias] をジョブの入力エイリアスに置き換えます。Replace [YourInputAlias] with the input alias of the job.

  3. [YourOutputAlias] をジョブの出力エイリアスに置き換えます。Replace [YourOutputAlias] with the output alias of the job.

    Azure で Stream Analytics ジョブにクエリを追加する

  4. [保存] を選択します。Select Save.

Stream Analytics ジョブの実行Run the Stream Analytics job

Stream Analytics ジョブで、 [概要] を選択してから、 [開始] > [Now](今すぐ) > [開始] を選択します。In the Stream Analytics job, select Overview, then select Start > Now > Start. ジョブが正常に開始されると、ジョブの状態が [停止済み] から [実行中] に変わります。Once the job successfully starts, the job status changes from Stopped to Running.

Azure での Stream Analytics ジョブの実行

データを視覚化する Power BI レポートの作成と公開Create and publish a Power BI report to visualize the data

  1. デバイスでサンプル アプリケーションが実行されていることを確認します。Ensure the sample application is running on your device. 実行されていない場合、チュートリアルの「デバイスのセットアップ」を参照してください。If not, you can refer to the tutorials under Setup your device.

  2. Power BI アカウントにサインインします。Sign in to your Power BI account.

  3. 使用したワークスペースである [マイ ワークスペース] を選択します。Select the workspace you used, My Workspace.

  4. [データセット] を選択します。Select Datasets.

    Stream Analytics ジョブの出力を作成したときに指定したデータセットが表示されます。You should see the dataset that you specified when you created the output for the Stream Analytics job.

  5. 作成したデータセットで、 [レポートの追加] (データセット名の右側にある最初のアイコン) を選択します。For the dataset you created, select Add Report (the first icon to the right of the dataset name).

    Microsoft Power BI レポートの作成

  6. 時間の経過に伴う温度の変化を示す折れ線グラフを作成します。Create a line chart to show real-time temperature over time.

    1. レポート作成ページの [視覚化] ウィンドウで、折れ線グラフのアイコンを選択して折れ線グラフを追加します。On the Visualizations pane of the report creation page, select the line chart icon to add a line chart.

    2. [フィールド] ウィンドウで、Stream Analytics ジョブの出力を作成したときに指定したテーブルを展開します。On the Fields pane, expand the table that you specified when you created the output for the Stream Analytics job.

    3. EventEnqueuedUtcTime を、 [視覚化] ウィンドウの [軸] にドラッグします。Drag EventEnqueuedUtcTime to Axis on the Visualizations pane.

    4. temperature[値] にドラッグします。Drag temperature to Values.

      折れ線グラフが作成されます。A line chart is created. x 軸は日付と時刻 (UTC タイム ゾーン) を示し、The x-axis displays date and time in the UTC time zone. y 軸はセンサーから取得した温度を示します。The y-axis displays temperature from the sensor.

      Microsoft Power BI レポートに温度の折れ線グラフを追加する

  7. 時間の経過に伴う湿度の変化を示す、別の折れ線グラフを作成します。Create another line chart to show real-time humidity over time. これを行うには、上記と同じ手順を行ったうえで、EventEnqueuedUtcTime を x 軸、humidity を y 軸に設定します。To do this, follow the same steps above and place EventEnqueuedUtcTime on the x-axis and humidity on the y-axis.

    Microsoft Power BI レポートに湿度の折れ線グラフを追加する

  8. [保存] を選択してレポートを保存します。Select Save to save the report.

  9. 左側のウィンドウで [レポート] を選択した後、先ほど作成したレポートを選択します。Select Reports on the left pane, and then select the report that you just created.

  10. [ファイル] > [Web に公開] を選択します。Select File > Publish to web.

  11. [埋め込みコードの作成][公開] の順に選択します。Select Create embed code, and then select Publish.

他のユーザーと共有できるレポート アクセス用のリンクと、ブログまたは Web サイトにレポートを組み込むために使用できるコード スニペットが表示されます。You're provided the report link that you can share with anyone for report access and a code snippet that you can use to integrate the report into your blog or website.

Microsoft Power BI レポートの公開

Microsoft は Power BI のモバイル アプリも提供しています。これを使用すると、モバイル デバイスで Power BI のダッシュボードとレポートを表示して操作できます。Microsoft also offers the Power BI mobile apps for viewing and interacting with your Power BI dashboards and reports on your mobile device.

次の手順Next steps

Power BI を使用して、Azure IoT ハブからのリアルタイム センサー データを視覚化することができました。You’ve successfully used Power BI to visualize real-time sensor data from your Azure IoT hub.

Azure IoT Hub からのデータを視覚化するための別の方法については、Web アプリを使用した Azure IoT Hub からのリアルタイム センサー データの視覚化に関するページを参照してください。For another way to visualize data from Azure IoT Hub, see Use a web app to visualize real-time sensor data from Azure IoT Hub.

引き続き Azure IoT Hub の使用方法を確認すると共に、すべての拡張された IoT のシナリオについて調べるには、次のページを参照してください。To continue to get started with Azure IoT Hub and to explore all extended IoT scenarios, see the following: