通話データを分析して結果を Power BI ダッシュボードで視覚化する Stream Analytics ジョブの作成Create a Stream Analytics job to analyze phone call data and visualize results in a Power BI dashboard

このチュートリアルでは、Azure Stream Analytics を使用して通話データを分析する方法について説明します。This tutorial teaches how to analyze phone call data using Azure Stream Analytics. クライアント アプリケーションによって生成される通話データには、Stream Analytics ジョブによってフィルター処理される不正な呼び出しが一部含まれています。The phone call data, generated by a client application, contains some fraudulent calls which will be filtered by the Stream Analytics job.

このチュートリアルでは、以下の内容を学習します。In this tutorial, you learn how to:

  • サンプル通話データを生成して Azure Event Hubs に送信するGenerate sample phone call data and send it to Azure Event Hubs
  • Stream Analytics のジョブの作成Create a Stream Analytics job
  • ジョブの入力と出力を構成するConfigure job input and output
  • 不正な呼び出しをフィルター処理するようクエリを定義するDefine a query to filter fraudulent calls
  • ジョブをテストして開始するTest and start the job
  • Power BI で結果を視覚化するVisualize results in Power BI

前提条件Prerequisites

始める前に、以下のものを用意してください。Before you start, make sure you have the following:

  • Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、無料アカウントを作成してください。If you don't have an Azure subscription, create a free account.
  • Azure Portal にログインします。Log in to the Azure portal.
  • Microsoft ダウンロード センターから通話イベント ジェネレーター アプリ TelcoGenerator.zip をダウンロードします。または、GitHub からソース コードを入手します。Download the phone call event generator app TelcoGenerator.zip from the Microsoft Download Center or get the source code from GitHub.
  • Power BI アカウントが必要になります。You will need Power BI account.

Azure Event Hub を作成しますCreate an Azure Event Hub

Stream Analytics で不正な呼び出しデータ ストリームを分析できるようにするには、データが Azure に送信される必要があります。Before Stream Analytics can analyze the fraudulent calls data stream, the data needs to be sent to Azure. このチュートリアルでは、Azure Event Hubs を使用して Azure にデータを送信します。In this tutorial, you will send data to Azure by using Azure Event Hubs.

イベント ハブを作成して呼び出しデータをそのイベント ハブに送信するには、次の手順を使用します。Use the following steps to create an Event Hub and send call data to that Event Hub:

  1. Azure Portal にログインします。Log in to the Azure portal.
  2. [リソースの作成] > [モノのインターネット (IoT)] > [Event Hubs] の順に選択します。Select Create a resource > Internet of Things > Event Hubs.

    Azure Event Hub を作成します

  3. [名前空間の作成] ウィンドウで次の値を入力します。Fill out the Create Namespace pane with the following values:

    設定Setting 推奨値Suggested value 説明Description
    NameName myEventHubsNSmyEventHubsNS イベント ハブの名前空間を識別する一意の名前。A unique name to identify the event hub namespace.
    サブスクリプションSubscription <該当するサブスクリプション><Your subscription> イベント ハブを作成する Azure サブスクリプションを選択します。Select an Azure subscription where you want to create the event hub.
    リソース グループResource group MyASADemoRGMyASADemoRG [新規作成] を選択し、アカウントの新しいリソース グループ名を入力します。Select Create New and enter a new resource-group name for your account.
    LocationLocation 米国西部 2West US2 イベント ハブの名前空間をデプロイできる場所です。Location where the event hub namespace can be deployed.
  4. 残りの設定では既定のオプションを使用し、[作成] を選択します。Use default options on the remaining settings and select Create.

    イベント ハブの名前空間の作成

  5. 名前空間のデプロイが完了したら、[すべてのリソース] に移動し、Azure リソースの一覧で myEventHubsNS を見つけます。When the namespace has finished deploying, go to All resources and find myEventHubsNS in the list of Azure resources. myEventHubsNS を選択して開きます。Select myEventHubsNS to open it.

  6. 次に + [イベント ハブ] を選択して、[名前] に「MyEventHub」と入力するか、または別の任意の名前を入力します。Next select +Event Hub and enter the Name as MyEventHub or a different name of your choice. 残りの設定では既定のオプションを使用し、[作成] を選択します。Use the default options on the remaining settings and select Create. デプロイが成功するまで待ちます。Then wait for the deployment to succeed.

    イベント ハブの作成

イベント ハブへのアクセスを許可し、接続文字列を取得するGrant access to the event hub and get a connection string

アプリケーションから Azure Event Hubs にデータを送信できるようにするには、適切なアクセスを許可するポリシーがイベント ハブに必要です。Before an application can send data to Azure Event Hubs, the event hub must have a policy that allows appropriate access. アクセス ポリシーにより、承認情報を含む接続文字列が生成されます。The access policy produces a connection string that includes authorization information.

  1. 前の手順で作成したイベント ハブ MyEventHub に移動します。Navigate to the event hub you created in the previous step,MyEventHub. [設定][共有アクセス ポリシー] を選択してから、[+ 追加] を選択します。Select Shared access policies under Settings, and then select + Add.

  2. ポリシーに「MyPolicy」という名前を付け、[管理] が選択されていることを確認します。Name the policy MyPolicy and ensure Manage is checked. [作成] を選択します。Then select Create.

    イベント ハブの共有アクセス ポリシーの作成

  3. ポリシーが作成されたら、そのポリシーを選択して開き、[接続文字列 – 主キー] を見つけます。Once the policy is created, select to open the policy, and find the Connection string–primary key. 接続文字列の横にある青いコピー ボタンを選択します。Select the blue copy button next to the connection string.

    共有アクセス ポリシーの接続文字列の保存

  4. 接続文字列をテキスト エディターに貼り付けます。Paste the connection string into a text editor. この接続文字列は、次のセクションで必要になります。You need this connection string in the next section.

    接続文字列は次のようになります。The connection string looks as follows:

    Endpoint=sb://<Your event hub namespace>.servicebus.windows.net/;SharedAccessKeyName=<Your shared access policy name>;SharedAccessKey=<generated key>;EntityPath=<Your event hub name>

    接続文字列には、EndpointSharedAccessKeyNameSharedAccessKeyEntityPath という複数のキーと値のペアが含まれ、セミコロンで区切られていることに注目してください。Notice that the connection string contains multiple key-value pairs separated with semicolons: Endpoint, SharedAccessKeyName, SharedAccessKey, and EntityPath.

イベント ジェネレーター アプリケーションを起動するStart the event generator application

TelcoGenerator アプリを起動する前に、以前に作成した Azure Event Hubs にデータを送信するよう構成する必要があります。Before you start the TelcoGenerator app, you should configure it to send data to the Azure Event Hubs you created earlier.

  1. TelcoGenerator.zip ファイルの内容を抽出します。Extract the contents of TelcoGenerator.zip file.
  2. 任意のテキスト エディターで TelcoGenerator\TelcoGenerator\telcodatagen.exe.config ファイルを開きます (複数の .config ファイルがあるので、正しいファイルを開くように注意してください)。Open the TelcoGenerator\TelcoGenerator\telcodatagen.exe.config file in a text editor of your choice (There is more than one .config file, so be sure that you open the right one.)

  3. 構成ファイル内の 要素を次の詳細で更新します。Update the element in the config file with the following details:

    • EventHubName キーの値を、接続文字列の EntityPath の値に設定します。Set the value of the EventHubName key to the value of the EntityPath in the connection string.
    • Microsoft.ServiceBus.ConnectionString キーの値を、EntityPath の値を除いた接続文字列に設定します。Set the value of the Microsoft.ServiceBus.ConnectionString key to the connection string without the EntityPath value.
  4. ファイルを保存します。Save the file.

  5. 次に、コマンド ウィンドウを開き、TelcoGenerator アプリケーションを解凍したフォルダーに変更します。Next open a command window and change to the folder where you unzipped the TelcoGenerator application. 次のコマンドを入力します。Then enter the following command:

    telcodatagen.exe 1000 0.2 2
    

    このコマンドは、次のパラメーターを受け取ります。This command takes the following parameters:

    • 1 時間あたりの呼び出しデータ レコードの数。Number of call data records per hour.
    • 不正の確率のパーセンテージ。これは、アプリが不正な呼び出しをシミュレートする頻度です。Percentage of fraud probability, which is how often the app should simulate a fraudulent call. 値 0.2 は、呼び出しレコードの約 20% が不正に見えることを意味します。The value 0.2 means that about 20% of the call records will look fraudulent.
    • 継続時間。これはアプリを実行する時間数です。Duration in hours, which is the number of hours that the app should run. また、コマンド ラインでプロセスを終了する (Ctrl + C) ことで、いつでもアプリを停止できます。You can also stop the app any time by ending the process (Ctrl+C) at the command line.

    数秒後に、アプリはイベント ハブに送信する呼び出しレコードを画面に表示し始めます。After a few seconds, the app starts displaying phone call records on the screen as it sends them to the event hub. 通話データには、次のフィールドが含まれています。The phone call data contains the following fields:

    レコードRecord 定義Definition
    CallrecTimeCallrecTime 通話開始時刻のタイムスタンプ。The timestamp for the call start time.
    SwitchNumSwitchNum 通話の接続に使われた電話交換機。The telephone switch used to connect the call. この例では、交換機は発信国を表す文字列です (US、China、UK、Germany、Australia)。For this example, the switches are strings that represent the country of origin (US, China, UK, Germany, or Australia).
    CallingNumCallingNum 発信元の電話番号。The phone number of the caller.
    CallingIMSICallingIMSI IMSI (International Mobile Subscriber Identity: 国際携帯機器加入者識別番号)。The International Mobile Subscriber Identity (IMSI). 発信元の一意識別子。It's a unique identifier of the caller.
    CalledNumCalledNum 通話受信者の電話番号。The phone number of the call recipient.
    CalledIMSICalledIMSI IMSI (International Mobile Subscriber Identity: 国際携帯機器加入者識別番号)。International Mobile Subscriber Identity (IMSI). 通話受信者の一意識別子。It's a unique identifier of the call recipient.

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

通話イベントのストリームを準備できたら、イベント ハブからデータを読み取る Stream Analytics ジョブを作成できます。Now that you have a stream of call events, you can create a Stream Analytics job that reads data from the event hub.

  1. Stream Analytics ジョブを作成するには、Azure portal に移動します。To create a Stream Analytics job, navigate to the Azure portal.

  2. [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。Select Create a resource > Internet of Things > Stream Analytics job.

  3. [新しい Stream Analytics ジョブ] ウィンドウで、次の値を入力します。Fill out the New Stream Analytics job pane with the following values:

    設定Setting 推奨値Suggested value 説明Description
    ジョブ名Job name ASATutorialASATutorial イベント ハブの名前空間を識別する一意の名前。A unique name to identify the event hub namespace.
    サブスクリプションSubscription <該当するサブスクリプション><Your subscription> ジョブを作成する Azure サブスクリプションを選択します。Select an Azure subscription where you want to create the job.
    リソース グループResource group MyASADemoRGMyASADemoRG [既存のものを使用] を選択し、アカウントの新しいリソース グループ名を入力します。Select Use existing and enter a new resource-group name for your account.
    LocationLocation 米国西部 2West US2 ジョブをデプロイできる場所。Location where the job can be deployed. 最適なパフォーマンスを実現し、リージョン間でのデータ転送の料金がかからないように、ジョブとイベント ハブを同じリージョンに配置することをお勧めします。It's recommended to place the job and the event hub in the same region for best performance and so that you don't pay to transfer data between regions.
    ホスティング環境Hosting environment クラウドCloud Stream Analytics ジョブは、クラウドまたはエッジにデプロイすることができます。Stream Analytics jobs can be deployed to cloud or edge. クラウドでは Azure Cloud にデプロイすることができ、エッジでは IoT エッジ デバイスにデプロイすることができます。Cloud allows you to deploy to Azure Cloud, and Edge allows you to deploy to an IoT edge device.
    [ストリーミング ユニット]Streaming units 11 ストリーミング ユニットとは、ジョブの実行に必要なコンピューティング リソースのことです。Streaming units represent the computing resources that are required to execute a job. 既定では、この値は 1 に設定されています。By default, this value is set to 1. ストリーミング ユニットのスケーリングについては、ストリーミング ユニットの理解と調整に関する記事を参照してください。To learn about scaling streaming units, see understanding and adjusting streaming units article.
  4. 残りの設定では既定のオプションを使用し、[作成] を選択して、デプロイが成功するまで待ちます。Use default options on the remaining settings, select Create and wait for the deployment to succeed.

    ジョブを作成する

ジョブの入力を構成するConfigure job input

次の手順では、前のセクションで作成したイベント ハブを使用してデータを読み取るためにジョブの入力ソースを定義します。The next step is to define an input source for the job to read data using the event hub you created in the previous section.

  1. Azure portal から [すべてのリソース] ウィンドウを開き、ASATutorial Stream Analytics ジョブを見つけます。From the Azure portal, open the All resources pane, and find the ASATutorial Stream Analytics job.

  2. [Stream Analytics ジョブ] ウィンドウの [ジョブ トポロジ] セクションで、[入力] オプションを選択します。In the Job Topology section of the Stream Analytics job pane, select the Inputs option.

  3. + [ストリーム入力の追加][イベント ハブ] の順に選択します。Select + Add stream input and Event hub. ウィンドウで次の値を入力します。Fill out the pane with the following values:

    設定Setting 推奨値Suggested value 説明Description
    入力のエイリアスInput alias CallStreamCallStream 入力を識別するためのわかりやすい名前を入力します。Provide a friendly name to identify your input. 入力のエイリアスに含めることのできる文字は、英数字、ハイフン、アンダースコアのみであり、長さは 3 文字以上 63 文字以下でなければなりません。Input alias can contain alphanumeric characters, hyphens, and underscores only and must be 3-63 characters long.
    サブスクリプションSubscription <該当するサブスクリプション><Your subscription> イベント ハブを作成した Azure サブスクリプションを選択します。Select the Azure subscription where you created the event hub. イベント ハブは、Stream Analytics ジョブと同じサブスクリプションにも別のサブスクリプションにも含めることができます。The event hub can be in same or a different subscription as the Stream Analytics job.
    イベント ハブの名前空間Event hub namespace myEventHubsNSmyEventHubsNS 前のセクションで作成した、イベント ハブの名前空間を選択します。Select the event hub namespace you created in the previous section. 現在のサブスクリプションで利用可能なイベント ハブの名前空間がすべて、ドロップダウンに表示されます。All the event hub namespaces available in your current subscription are listed in the dropdown.
    イベント ハブ名Event Hub name MyEventHubMyEventHub 前のセクションで作成したイベント ハブを選択します。Select the event hub you created in the previous section. 現在のサブスクリプションで利用可能なイベント ハブがすべて、ドロップダウンに表示されます。All the event hubs available in your current subscription are listed in the dropdown.
    イベント ハブ ポリシー名Event Hub policy name MypolicyMypolicy 前のセクションで作成した、イベント ハブの共有アクセス ポリシーを選択します。Select the event hub shared access policy you created in the previous section. 現在のサブスクリプションで利用可能なイベント ハブ ポリシーがすべて、ドロップダウンに表示されます。All the event hubs policies available in your current subscription are listed in the dropdown.
  4. 残りの設定では既定のオプションを使用し、[保存] を選択します。Use default options on the remaining settings and select Save.

    入力の構成

ジョブの出力を構成するConfigure job output

最後の手順では、変換後のデータを書き込むことができる場所として、ジョブの出力シンクを定義します。The last step is to define an output sink for the job where it can write the transformed data. このチュートリアルでは、Power BI を使用してデータの出力と視覚化を行います。In this tutorial, you output and visualize data with Power BI.

  1. Azure portal から [すべてのリソース] ウィンドウを開き、ASATutorial Stream Analytics ジョブを開きます。From the Azure portal open All resources pane, and the ASATutorial Stream Analytics job.

  2. [Stream Analytics ジョブ] ウィンドウの [ジョブ トポロジ] セクションで、[出力] オプションを選択します。In the Job Topology section of the Stream Analytics job pane, select the Outputs option.

  3. [+ 追加] > [Power BI] の順に選択します。Select + Add > Power BI. 次に、フォームに次の詳細を入力して、[承認する] を選択します。Then fill the form with the following details and select Authorize:

    設定Setting 推奨値Suggested value
    出力エイリアスOutput alias MyPBIoutputMyPBIoutput
    データセットの名前Dataset name ASAdatasetASAdataset
    テーブル名Table name ASATableASATable

    出力の構成

  4. [承認する] を選択すると、ポップアップ ウィンドウが開き、Power BI アカウントに対する認証のための資格情報を入力するよう求められます。When you select Authorize, a pop-up window opens and you are asked to provide credentials to authenticate to your Power BI account. 認可が成功したら、設定を保存します。Once the authorization is successful, Save the settings.

入力データを分析するようクエリを定義するDefine a query to analyze input data

次の手順では、リアルタイムでデータを分析する変換を作成します。The next step is to create a transformation that analyzes data in real time. 変換クエリの定義には、Stream Analytics クエリ言語を使用します。You define the transformation query by using Stream Analytics Query Language. このチュートリアルで使用されるクエリでは、電話データから不正な呼び出しを検出します。The query used in this tutorial detects fraudulent calls from the phone data.

この例では、同じユーザーによって、5 秒以内に別々の場所から不正な呼び出しが行われます。In this example, fraudulent calls are made from the same user within five seconds but in separate locations. たとえば、合法的に同じユーザーが米国とオーストラリアで同時に呼び出しを行うことはできません。For example, the same user can't legitimately make a call from the US and Australia at the same time. Stream Analytics ジョブの変換クエリを定義するには:To define the transformation query for your Stream Analytics job:

  1. Azure portal から [すべてのリソース] ウィンドウを開き、前に作成した ASATutorial Stream Analytics ジョブに移動します。From the Azure portal open the All resources pane and navigate to the ASATutorial Stream Analytics job you created earlier.

  2. [Stream Analytics ジョブ] ウィンドウの [ジョブ トポロジ] セクションで、[クエリ] オプションを選択します。In the Job Topology section of the Stream Analytics job pane, select the Query option. クエリ ウィンドウでは、そのジョブ用に構成されている入力と出力が一覧表示されており、入力ストリームを変換するためのクエリを作成できます。The query window lists the inputs and outputs that are configured for the job, and lets you create a query to transform the input stream.

  3. エディターの既存のクエリを次のクエリに置き換えます。これで、5 秒間隔の呼び出しデータに対して自己結合を実行します。Replace the existing query in the editor with the following query, which performs a self-join on a 5-second interval of call data:

    SELECT System.Timestamp AS WindowEnd, COUNT(*) AS FraudulentCalls
    INTO "MyPBIoutput"
    FROM "CallStream" CS1 TIMESTAMP BY CallRecTime
    JOIN "CallStream" CS2 TIMESTAMP BY CallRecTime
    ON CS1.CallingIMSI = CS2.CallingIMSI
    AND DATEDIFF(ss, CS1, CS2) BETWEEN 1 AND 5
    WHERE CS1.SwitchNum != CS2.SwitchNum
    GROUP BY TumblingWindow(Duration(second, 1))
    

    不正な呼び出しを確認するために、CallRecTime の値に基づいてストリーミング データを自己結合できます。To check for fraudulent calls, you can self-join the streaming data based on the CallRecTime value. その後、CallingIMSI の値 (発信番号) は同じなのに SwitchNum の値 (発信国) が異なる通話レコードを探すことができます。You can then look for call records where the CallingIMSI value (the originating number) is the same, but the SwitchNum value (country of origin) is different. ストリーミング データで JOIN 操作を使用する際は、一致する行と見なす最大時間差を結合で制限する必要があります。When you use a JOIN operation with streaming data, the join must provide some limits on how far the matching rows can be separated in time. ストリーミング データは無限であるため、リレーションシップの時間限界は、結合の ON 句内で DATEDIFF 関数を使用して指定されます。Because the streaming data is endless, the time bounds for the relationship are specified within the ON clause of the join using the DATEDIFF function.

    このクエリは、DATEDIFF 関数を除けば、通常の SQL 結合と似ています。This query is just like a normal SQL join except for the DATEDIFF function. このクエリで使用されている DATEDIFF 関数は、Stream Analytics に固有であり、ON...BETWEEN 句内で使用する必要があります。The DATEDIFF function used in this query is specific to Stream Analytics, and it must appear within the ON...BETWEEN clause.

  4. クエリを保存します。Save the query.

    Stream Analytics クエリの定義

クエリをテストするTest your query

サンプル データを使用して、クエリ エディターでクエリをテストできます。You can test a query from the query editor using sample data. クエリをテストするには、次の手順を実行します。Run the following steps to test the query:

  1. TelcoGenerator アプリが実行されていて、通話レコードを生成していることを確認します。Make sure that the TelcoGenerator app is running and producing phone call records.

  2. [クエリ] ウィンドウで、CallStream 入力の横にある点を選択し、[入力からのサンプル データ] を選択します。In the Query pane, select the dots next to the CallStream input and then select Sample data from input.

  3. [分] を 3 に設定し、[OK] を選択します。Set Minutes to 3 and select OK. 3 分間分のデータが入力ストリームからサンプリングされ、サンプル データの準備ができると通知されます。Three minutes worth of data is then sampled from the input stream and you are notified when the sample data is ready. 通知バーからサンプリングの状態を確認できます。You can view the status of sampling from the notification bar.

    サンプル データは一時的に保存され、クエリ ウィンドウを開いている間使用できます。The sample data is stored temporarily and is available while you have the query window open. クエリ ウィンドウを閉じると、サンプル データは破棄されます。テストしたい場合は、サンプル データの新しいセットを作成する必要があります。If you close the query window, the sample data is discarded, and you'll have to create a new set of sample data if you want to test. または、GitHub からサンプル データ JSON ファイルを使用して、その JSON ファイルを CallStream 入力のサンプル データとして使うこともできます。Alternatively, you can use a sample data JSON file from GitHub, and then upload that JSON file to use as sample data for the CallStream input.

    サンプルの入力データ

  4. [テスト] を選択してクエリをテストします。Select Test to test the query. 次のような結果が表示されます。You should see the following results:

    テスト出力

ジョブを開始して出力を視覚化するStart the job and visualize output

  1. ジョブを開始するには、ジョブの [概要] ウィンドウに移動し、[開始] を選択します。To start the job, navigate to the Overview pane of your job and select Start.

  2. ジョブ出力の開始時刻に [現在] を選択し、[開始] を選択します。Select Now for job output start time and select Start. 通知バーでジョブの状態を確認できます。You can view the job status in the notification bar.

  3. ジョブが成功したら Power BI に移動し、職場または学校アカウントを使用してサインインします。Once the job succeeds, navigate to Power BI and sign in with your work or school account. Stream Analytics ジョブ クエリによって結果が出力されている場合、作成した ASAdataset データセットは [データセット] タブにあります。If the Stream Analytics job query is outputting results, the ASAdataset dataset you created exists under the Datasets tab.

  4. Power BI ワークスペースで [+ 作成] を選択し、Fraudulent Calls という名前の新しいダッシュボードを作成します。From your Power BI workspace, select + Create to create a new dashboard named Fraudulent Calls.

  5. ウィンドウの上部にある [タイルの追加] を選択します。At the top of the window, select Add tile. 次に、[カスタム ストリーミング データ][次に] を選択します。Then select Custom Streaming Data and Next. [データセット]ASAdataset を選択します。Choose the ASAdataset under Your Datasets. [視覚化タイプ] ドロップダウンで [カード] を選択し、fraudulentcalls[フィールド] に追加します。Select Card from the Visualization type dropdown, and add fraudulentcalls to Fields. [次へ] を選択してタイルに名前を入力し、[適用] を選択してタイルを作成します。Select Next to enter a name for the tile, and then select Apply to create the tile.

    タイルの作成

  6. 次のオプションを使用して、もう一度手順 5. を実行します。Follow the step 5 again with the following options:

    • [視覚化タイプ] では、[折れ線グラフ] を選択します。When you get to Visualization Type, select Line chart.
    • 軸を追加し、[windowend] を選びます。Add an axis and select windowend.
    • 値を追加し、[fraudulentcalls] を選びます。Add a value and select fraudulentcalls.
    • [表示する時間枠] で、過去 10 分間を選びます。For Time window to display, select the last 10 minutes.
  7. 2 つのタイルが追加されると、ダッシュボードは下の例のようになります。Your dashboard should look like the example below once both tiles are added. イベント ハブの送信側アプリケーションと Streaming Analytics アプリケーションが実行されている場合に新しいデータが到着すると PowerBI ダッシュボードが定期的に更新されることに注目してください。Notice that, if your event hub sender application and Streaming Analytics application are running, your PowerBI dashboard periodically updates as new data arrives.

    Power BI の結果

Web アプリケーションに PowerBI ダッシュボードを埋め込むEmbedding your PowerBI Dashboard in a Web Application

チュートリアルのこの部分では、PowerBI チームが作成したサンプルの ASP.NET Web アプリケーションを使用して、ダッシュボードを埋め込みます。For this part of the tutorial, you'll use a sample ASP.NET web application created by the PowerBI team to embed your dashboard. ダッシュボードの埋め込みの詳細については、記事「Power BI で埋め込み」を参照してください。For more information about embedding dashboards, see embedding with Power BI article.

アプリケーションを設定するには、PowerBI-Developer-Samples GitHub リポジトリに移動し、User Owns Data セクションの指示に従います (integrate-dashboard-web-app サブセクションのリダイレクト URL およびホーム ページ URL を使用します)。To set up the application, go to the PowerBI-Developer-Samples Github repository and follow the instructions under the User Owns Data section (use the redirect and homepage URLs under the integrate-dashboard-web-app subsection). ダッシュボードの例を使用しているため、GitHub リポジトリにある integrate-dashboard-web-app サンプル コードを使用します。Since we are using the Dashboard example, use the integrate-dashboard-web-app sample code located in the GitHub repository. ブラウザーでアプリケーションが実行されるようになったら、次の手順に従って、先ほど作成したダッシュボードを Web ページに埋め込みます。Once you've got the application running in your browser, follow these steps to embed the dashboard you created earlier into the web page:

  1. [Power BI にサインイン] を選択します。これにより、PowerBI アカウントのダッシュボードへのアクセスがアプリケーションに許可されます。Select Sign in to Power BI, which grants the application access to the dashboards in your PowerBI account.

  2. [ダッシュボードの取得] ボタンを選択します。これにより、アカウントのダッシュボードがテーブルに表示されます。Select the Get Dashboards button, which displays your account's Dashboards in a table. 前に作成したダッシュボードの名前 powerbi-embedded-dashboar を見つけて、対応する EmbedUrl をコピーします。Find the name of the dashboard you created earlier, powerbi-embedded-dashboard, and copy the corresponding EmbedUrl.

  3. 最後に、その EmbedUrl を対応するテキスト フィールドに貼り付け、[Embed Dashboard](ダッシュボードの埋め込み) を選択します。Finally, paste the EmbedUrl into the corresponding text field and select Embed Dashboard. これで、Web アプリケーション内に埋め込まれた同じダッシュボードを表示できるようになりました。You can now view the same dashboard embedded within a web application.

次の手順Next steps

このチュートリアルでは、簡単な Stream Analytics ジョブを作成し、着信データを分析して、結果を Power BI ダッシュボードに表示しました。In this tutorial, you created a simple Stream Analytics job, analyzed the incoming data, and presented results in a Power BI dashboard. Stream Analytics ジョブの詳細については、次のチュートリアルに進んでください。To learn more about Stream Analytics jobs, continue to the next tutorial: