Power BI のリアルタイム ストリーミングReal-time streaming in Power BI

Power BI のリアルタイム ストリーミングでは、データをストリームし、リアルタイムでダッシュボードを更新できます。With Power BI real-time streaming, you can stream data and update dashboards in real-time. Power BI で作成可能なビジュアルやダッシュボードは、リアルタイムのデータやビジュアルを表示し、更新するためにも作成できます。Any visual or dashboard that can be created in Power BI can also be created to display and update real-time data and visuals. 工場のセンサー、ソーシャル メディア ソース、サービス利用指標、および時間依存データの回収元または転送元となるあらゆるものがストリーミング データのデバイスとソースになります。The devices and sources of streaming data can be factory sensors, social media sources, service usage metrics, and anything else from which time-sensitive data can be collected or transmitted.

この記事では、Power BI でリアルタイム ストリーミング データセットを設定する方法について説明します。This article shows you how to set up real-time streaming dataset in Power BI. 設定方法に入る前に、タイル (およびダッシュボード) に表示されるように設計されたリアルタイム データセットの種類と、それぞれの違いについて理解しておくことが重要です。But before we get to that, it's important to understand the types of real-time datasets that are designed to display in tiles (and dashboards), and how those datasets differ.

リアルタイム データセットの種類Types of real-time datasets

リアルタイム ダッシュボードに表示されるように設計されたリアルタイム データセットには、次の 3 種類があります。There are three types of real-time datasets which are designed for display on real-time dashboards:

  • プッシュ データセットPush dataset
  • ストリーミング データセットStreaming dataset
  • PubNub ストリーミング データセットPubNub streaming dataset

まず、各データセットの違いを説明し (このセクションで)、次に、各データセットにデータをプッシュする方法について説明します。First let's understand how these datasets differ from one another (this section), then we discuss how to push data into those each of these datasets.

プッシュ データセットPush dataset

プッシュ データセットの場合、Power BI サービスにデータをプッシュします。With a push dataset, data is pushed into the Power BI service. データセットを作成すると、Power BI サービスが、データを格納するための新しいデータベースをサービス内に自動的に作成します。When the dataset is created, the Power BI service automatically creates a new database in the service to store the data. 入力されたデータを継続して保存する基になるデータベースが存在するため、データに関するレポートを作成できます。Since there is an underlying database that continues to store the data as it comes in, reports can be created with the data. これらのレポートとそのビジュアルは、他のレポートのビジュアルとよく似ています。このことは、Power BI のあらゆるレポート作成機能を使用して、カスタム ビジュアル、データ アラート、ピン留めされたダッシュボード タイルなどのビジュアルを作成できることを意味します。These reports and their visuals are just like any other report visuals, which means you can use all of Power BI’s report building features to create visuals, including custom visuals, data alerts, pinned dashboard tiles, and more.

プッシュ データセットを使用してレポートを作成すると、そのビジュアルをどれでもダッシュボードにピン留めすることができます。Once a report is creating using the push dataset, any of its visuals can be pinned to a dashboard. ダッシュボード上では、データが更新されるたびにビジュアルにリアルタイムで反映されます。On that dashboard, visuals update in real-time whenever the data is updated. サービス内では、新しいデータが受信されるたびに、ダッシュボードがタイルの更新をトリガーします。Within the service, the dashboard is triggering a tile refresh every time new data is received.

プッシュ データセットからのピン留めされたタイルについて、次の 2 つの考慮事項に注目してください。There are two considerations to note about pinned tiles from a push dataset:

  • [ライブ ページをピン留めする] オプションを使用してレポート全体をピン留めすると、データは自動的に更新されませんPinning an entire report using the pin live page option will not result in the data automatically being updated.
  • ビジュアルがダッシュボードにピン留めされたら、Q&A を使用して、自然言語でプッシュ データセットに関する質問をすることができます。Once a visual is pinned to a dashboard, you can use Q&A to ask questions of the push dataset in natural language. Q&A クエリを実行したら、結果として生成されたビジュアルをダッシュボードに再びピン留めすることができます。そのダッシュボード リアルタイムで更新されます。Once you make a Q&A query, you can pin the resulting visual back to the dashboard, and that dashboard will also update in real-time.

ストリーミング データセットStreaming dataset

ストリーミング データセットの場合も、データは Power BI サービスにプッシュされます。ただし、重要な相違点があります。それは、Power BI がデータを一時的なキャッシュ (すぐに有効期限が切れる) に格納するだけであるということです。With a streaming dataset, data is also pushed into the Power BI service, with an important difference: Power BI only stores the data into a temporary cache, which quickly expires. 一時的なキャッシュは、1 時間の時間枠を持つ折れ線グラフなど、履歴が一時的に意味をなすビジュアルを表示する場合にのみ使用されます。The temporary cache is only used to display visuals which have some transient sense of history, such as a line chart that has a time window of one hour.

ストリーミング データセットの場合、基になるデータベースは ありません ので、ストリームから流れ込むデータを使用してレポートのビジュアルを作成することは できませんWith a streaming dataset, there is no underlying database, so you cannot build report visuals using the data that flows in from the stream. そのため、フィルター処理、カスタム ビジュアル、その他のレポート関数など、レポート機能を利用することはできません。As such, you cannot make use of report functionality such as filtering, custom visuals, and other report functions.

ストリーミング データセットを視覚化する唯一の方法は、タイルを追加し、ストリーミング データセットをカスタム ストリーミング データのデータ ソースとして使用することです。The only way to visualize a streaming dataset is to add a tile and use the streaming dataset as a custom streaming data data source. ストリーミング データセットに基づくカスタム ストリーミング タイルは、リアルタイムのデータをすばやく表示できるように最適化されます。The custom streaming tiles that are based on a streaming dataset are optimized for quickly displaying real-time data. Power BI サービスにデータがプッシュされてからビジュアルが更新されるまでの待機時間はほとんどありません。これは、データをデータベースに入力したりデータベースから読み取ったりする必要がないからです。There is very little latency between when the data is pushed into the Power BI service and when the visual is updated, since there’s no need for the data to be entered into or read from a database.

実際には、ストリーミング データセットとそれに付随するストリーミング ビジュアルは、データのプッシュからデータの視覚化までの待機時間を最小限に抑えることが重要な状況で使用するのが最適です。In practice, streaming datasets and their accompanying streaming visuals are best used in situations when it is critical to minimize the latency between when data is pushed and when it is visualized. また、追加の集計を行うことなく、そのまま視覚化することができる形式でデータをプッシュすることをお勧めします。In addition, it's best practice to have the data pushed in a format that can be visualized as-is, without any additional aggregations. そのままで視覚化できるデータの例としては、温度や事前に計算された平均値などがあります。Examples of data that's ready as-is include temperatures, and pre-calculated averages.

PubNub ストリーミング データセットPubNub streaming dataset

PubNub ストリーミング データセットの場合は、Power BI Web クライアントが PubNub SDK を使用して既存の PubNub データ ストリームを読み取ります。Power BI サービスによるデータの保存は行われません。With a PubNub streaming dataset, the Power BI web client uses the PubNub SDK to read an existing PubNub data stream, and no data is stored by the Power BI service.

ストリーミング データセットと同様に、PubNub ストリーミング データセットの場合も、Power BI に基になるデータベースはありません。よって、流れ込んだデータに対してレポートのビジュアルを作成したり、フィルター処理、カスタム ビジュアルなどのレポート機能を活用したりすることはできません。As with the streaming dataset, with the PubNub streaming dataset there is no underlying database in Power BI, so you cannot build report visuals against the data that flows in, and cannot take advantage of report functionality such as filtering, custom visuals, and so on. そのため、PubNub ストリーミング データセットを視覚化するには、ダッシュボードにタイルを追加し、PubNub データ ストリームをソースとして構成するしかありません。As such, the PubNub streaming dataset can also only be visualized by adding a tile to the dashboard, and configuring a PubNub data stream as the source.

PubNub ストリーミング データセットに基づくタイルは、リアルタイムのデータをすばやく表示できるように最適化されます。Tiles based on a PubNub streaming dataset are optimized for quickly displaying real-time data. Power BI は PubNub データ ストリームに直接的に接続されるため、Power BI サービスにデータがプッシュされてからビジュアルが更新されるまでの待機時間はほとんどありません。Since Power BI is directly connected to the PubNub data stream, there is very little latency between when the data is pushed into the Power BI service and when the visual is updated.

ストリーミング データセットのマトリックスStreaming dataset matrix

次の表 (またはマトリックス) は、リアルタイム ストリーミング用の 3 種類のデータセットを示し、それぞれの機能と制限事項について一覧表示したものです。The following table (or matrix, if you like) describes the three types of datasets for real-time streaming, and lists capabilities and limitations of each.

注意

プッシュ可能なデータ量を規定したプッシュ制限については、こちらの MSDN 記事を参照してください。See this MSDN article for information on Push limits on how much data can be pushed in.

データセットにデータをプッシュするPushing data to datasets

前のセクションでは、リアルタイム ストリーミングで使用できる主な 3 種類のリアルタイム データセットと、それぞれの相違点について説明しました。The previous section described the three primary types of real-time datasets you can use in real-time streaming, and how they differ. このセクションでは、それらのデータセットを作成し、データをプッシュする方法について説明します。This section describes how to create and push data into those datasets.

データセットにデータをプッシュする方法には、次の 3 通りがあります。There are three primary ways you can push data into a dataset:

  • Power BI REST API を使用するUsing the Power BI REST APIs
  • ストリーミング データセット UI を使用するUsing the Streaming Dataset UI
  • Azure Stream Analytics を使用するUsing Azure Stream Analytics

これらの方法を順番に見てみましょう。Let's take a look at each of those approaches in turn.

Power BI REST API を使用してデータをプッシュするUsing Power BI REST APIs to push data

Power BI REST API を使用すると、プッシュ データセットやストリーミング データセットを作成し、データを送信することができます。Power BI REST APIs can be used to create and send data to push datasets and to and streaming datasets. Power BI REST API を使用してデータセットを作成する場合は、defaultMode フラグによって、データセットの種類をプッシュまたはストリーミングのいずれにするかを指定します。When you create a dataset using Power BI REST APIs, the defaultMode flag specifies whether the dataset is push or streaming. defaultMode フラグが設定されていない場合、データセットは既定ではプッシュ データセットに設定されます。If no defaultMode flag is set, the dataset defaults to a push dataset.

defaultMode の値が pushStreaming に設定されている場合、データセットは、 プッシュ ストリーミング を併せ持つデータセットとなり、両方のデータセットの種類の利点が得られます。If the defaultMode value is set to pushStreaming, the dataset is both a push and streaming dataset, providing the benefits of both dataset types. REST API の [データセットの作成] に関する記事では、ストリーミング データセットの作成方法を説明し、defaultMode フラグの動作を示します。The REST API article for Create dataset demonstrates creating a streaming dataset, and shows the defaultMode flag in action.

注意

defaultMode フラグが pushStreaming に設定されたデータセットを使用すると、要求のサイズがストリーミング データセットの 15 KB サイズ制限を超えているが、プッシュ データセットの 16 KB サイズ制限内に収まっている場合、要求は成功し、プッシュ データセット内でデータが更新されます。When using datasets with the defaultMode flag set to pushStreaming, if a request exceeds the 15Kb size restriction for a streaming dataset, but is less than the 16MB size restriction of a push dataset, the request will succeed and the data will be updated in the push dataset. ただし、ストリーミング タイルは一時的に失敗します。However, any streaming tiles will temporarily fail.

データセットが作成されたら、こちらの記事に説明されているように、REST API の [行の追加] API を使用してデータをプッシュします。Once a dataset is created, use the REST APIs to push data using the Add rows API, as demonstrated in this article.

REST API に対する要求はすべて、Azure AD OAuth によってセキュリティが保護されます。All requests to REST APIs are secured using Azure AD OAuth.

ストリーミング データセット UI を使用するUsing the Streaming Dataset UI to push data

Power BI サービスでは、次の図に示すように API による方法を選択してデータセットを作成できます。In the Power BI service, you can create a dataset by selecting the API approach as shown in the following image.

新しいストリーミング データセットを作成する場合は、下図に示すように [履歴データの解析] を有効にするオプションを選択することができます。これは、動作に大きく影響します。When creating the new streaming dataset, you can select to enable Historic data analysis as shown below, which has a significant impact.

[履歴データの解析] が無効になっている場合 (既定では無効)、この記事で前述したようにストリーミング データセットを作成します。When Historic data analysis is disabled (it is disabled by default), you create a streaming dataset as described earlier in this article. [履歴データの解析]有効 になっている場合、作成されるデータセットは、 ストリーミング データセットプッシュ データセット を併せ持つものとなります。When Historic data analysis is enabled, the dataset created becomes both a streaming dataset and a push dataset. これは、Power BI REST API で、 defaultModepushStreaming に設定してデータセットを作成する方法 (前記参照) と同じです。This is equivalent to using the Power BI REST APIs to create a dataset with its defaultMode set to pushStreaming, as described earlier in this article.

注意

Power BI サービス UI を使用して作成されるストリーミング データセットの場合、前の段落で説明したように Azure AD 認証は必要ありません。For streaming datasets created using the Power BI service UI, as described in the previous paragraph, Azure AD authentication is not required. このようなデータセットでは、データセットの所有者に rowkey 付きの URL が送信されます。これにより、Azure AD OAuth ベアラー トークンを使用することなく、データセットへのデータのプッシュを求める要求者が承認されます。In such datasets, the dataset owner receives a URL with a rowkey, which authorizes the requestor to push data into the dataset with out using an Azure AD OAuth bearer token. ただし、Azure AD (AAD) による方法を使用してデータセットにデータをプッシュすることもできます。Take now, however, that the Azure AD (AAD) approach still works to push data into the dataset.

Azure Stream Analytics を使用してデータをプッシュするUsing Azure Stream Analytics to push data

Azure Stream Analytics (ASA) 内に Power BI を出力として追加し、それらのデータ ストリームを Power BI サービスでリアルタイムで視覚化することができます。You can add Power BI as an output within Azure Stream Analytics (ASA), and then visualize those data streams in the Power BI service in real time. このセクションでは、そのプロセスの実行方法について技術的に詳しく説明します。This section describes technical details about how that process occurs.

Azure Stream Analytics では、Power BI REST API を使用し、 defaultModepushStreaming に設定して、Power BI への出力データ ストリームを作成します ( defaultMode の詳細については、この記事の前のセクションを参照)。これにより、 プッシュストリーミング の両方を活用できるデータセットが作成されます。Azure Stream Analytics uses the Power BI REST APIs to create its output data stream to Power BI, with defaultMode set to pushStreaming (see earlier sections in this article for information on defaultMode), which results in a dataset that can take advantage of both push and streaming. データセットの作成時に、Azure Stream Analytics はまた、*retentionPolicy フラグを basicFIFO に設定します。この設定の場合、プッシュ データセットをサポートしているデータベースは最大で 200,000 の行を格納します。この行数を超えると、先入れ先出し (FIFO) 方式で行が削除されます。During creation of the dataset, Azure Stream Analytics also sets the *retentionPolicy flag to basicFIFO; with that setting, the database supporting its push dataset stores 200,000 rows, and after that limit is reached, rows are dropped in a first-in first-out (FIFO) fashion.

注意事項

Azure Stream Analytics クエリによって、Power BI への出力が非常に高速で生成される場合 (たとえば、1 秒あたり 1 回または 2 回)、Azure Stream Analytics はそれらの出力を単一の要求にバッチ処理します。If your Azure Stream Analytics query results in very rapid output to Power BI (for example, once or twice per second), Azure Stream Analytics will begin batching those outputs into a single request. これにより、要求サイズがストリーミング タイルの制限を超える場合があります。This may cause the request size to exceed the streaming tile limit. その場合は、前のセクションで説明したように、ストリーミング タイルのレンダリングが失敗します。In that case, as mentioned in previous sections, streaming tiles will fail to render. このような場合は、Power BI へのデータ出力の速度を遅くすることをお勧めします。たとえば、毎秒の最大値を、10 秒間での最大値に設定します。In such cases, the best practice is to slow the rate of data output to Power BI; for example, instead of a maximum value every second, set it to a maximum over 10 seconds.

Power BI でリアルタイム ストリーミング データセットを設定するSet up your real-time streaming dataset in Power BI

リアルタイム ストリーミング用の主な 3 種類のデータセットについて、またデータセットにデータをプッシュする主な 3 通りの方法について説明しましたので、Power BI でリアルタイム ストリーミング データセットを操作してみましょう。Now that we've covered the three primary types of datasets for real-time streaming, and the three primary ways you can push data into a dataset, let's get your real-time streaming dataset working in Power BI.

リアルタイム ストリーミングを開始するには、ストリーミング データを Power BI で利用する 2 通りの方法のうちの 1 つを選択する必要があります。To get started with real-time streaming, you need to choose one of the two ways that streaming data can be consumed in Power BI:

  • ストリーミング データから作成されるタイルとビジュアルtiles with visuals from streaming data
  • Power BI の残るストリーミング データから作成されるデータセットdatasets created from streaming data that persist in Power BI

いずれを選択した場合でも、Power BI でストリーミング データを設定する必要があります。With either option, you'll need to set up Streaming data in Power BI. これを設定するには、ダッシュボードで (既存のダッシュボードまたは新しいダッシュボード)、[タイルを追加] を選択し、[カスタム ストリーミング データ] を選択します。To do this, in your dashboard (either an existing dashboard, or a new one) select Add a tile and then select Custom streaming data.

ストリーミング データをまだ設定していなくても問題ありません。[データの管理] を選択して開始できます。If you don't have streaming data set up yet, don't worry - you can select manage data to get started.

このページでは、ストリーミング データを既に作成している場合、(テキスト ボックスに) そのエンドポイントを入力できます。On this page, you can input the endpoint of your streaming dataset if you already have one created (into the text box). ストリーミング データセットをまだ用意していない場合、右上隅のプラス記号アイコン ( + ) を選択すると、ストリーミング データセットの作成オプションが表示されます。If you don't have a streaming dataset yet, select the plus icon ( + ) in the upper right corner to see the available options to create a streaming dataset.

+ アイコンをクリックすると、2 つのオプションが表示されます。When you click on the + icon, you see two options:

次のセクションでは、この 2 つのオプション、ストリーミング タイルの作成方法、ストリーミング データ ソースから (後にレポートの作成に利用できる) データセットを作成する方法について説明します。The next section describes these options, and goes into more detail about how to create a streaming tile or how to create a dataset from the streaming data source, which you can then use later to build reports.

最適なオプションでストリーミング データセットを作成するCreate your streaming dataset with the option you like best

Power BI で利用し、視覚化できるリアルタイム ストリーミング データ フィードの作成方法には 2 通りあります。There are two ways to create a real-time streaming data feed that can be consumed and visualized by Power BI:

  • リアルタイム ストリーミング エンドポイントを利用する Power BI REST APIPower BI REST API using a real-time streaming endpoint
  • PubNubPubNub

次のセクションでは、この 2 つのオプションについて説明します。The next sections look at each option in turn.

POWER BI REST API を使用するUsing the POWER BI REST API

Power BI REST API - Power BI REST API は機能強化され、開発者にとってリアルタイム ストリーミングが簡単になりました。Power BI REST API - Recent improvements to the Power BI REST API are designed to make real-time streaming easier for developers. [新しいストリーミング データセット] ウィンドウで [API] を選択すると、ストリーミング データセットを作成し、Power BI を有効にしてエンドポイントを使用できます。When you select API from the New streaming dataset window, you're presented with entries to provide that enable Power BI to connect to and use your endpoint:

このデータ ストリーム経由で送信されるデータを保存するように Power BI を設定するには、[履歴データの解析] を有効にします。集めたデータ ストリームでレポート作成や分析を実行できます。If you want Power BI to store the data that's sent through this data stream, enable Historic data analysis and you'll be able to do reporting and analysis on the collected data stream. API に関する説明はここにあります。You can also learn more about the API.

データ ストリームを作成すると、REST API URL エンドポイントが与えられます。これは POST 要求を利用し、作成した Power BI ストリーミング データ データセットにデータをプッシュすることで呼び出せます。Once you successfully create your data stream, you're provided with a REST API URL endpoint, which you application can call using POST requests to push your data to Power BI streaming data dataset you created.

POST 要求を行う際に、要求本文が Power BI ユーザー インターフェイスで提供されるサンプルの JSON と一致していることを確認する必要があります。When making POST requests, you should ensure the request body matches the sample JSON provided by the Power BI user interface. たとえば、配列で JSON オブジェクトをラップします。For example, wrap your JSON objects in an array.

PubNub を使用するUsing PubNub

PubNub ストリーミングと Power BI を統合すると、待機時間の短い PubNub データ ストリームを使用し (あるいは新規作成し)、それを Power BI で使用できます。With the integration of PubNub streaming with Power BI, you can use your low-latency PubNub data streams (or create new ones) and use them in Power BI. [PubNub] を選択し、[次へ] を選択すると、次のウィンドウが表示されます。When you select PubNub and then select Next, you see the following window:

警告

PubNub Access Manager (PAM) の認証キーを使って、PubNub チャネルを保護することができます。PubNub channels can be secured by using a PubNub Access Manager (PAM) authentication key. このキーは、ダッシュボードにアクセスできるすべてのユーザーと共有されます。This key will be shared with all users who have access to the dashboard. PubNub のアクセス制御の詳細に関するページをご覧ください。You can learn more about PubNub access control.

多くの場合、PubNub データ ストリームは大量であり、元の形式ではストレージや履歴分析に適しているとは限りません。PubNub data streams are often high volume, and are not always suitable in their original form for storage and historical analysis. PubNub データの履歴分析に Power BI を使用するには、生の PubNub ストリームを集計し、Power BI に送信する必要があります。To use Power BI for historical analysis of PubNub data, you'll have to aggregate the raw PubNub stream and send it to Power BI. それを行う 1 つの方法が Azure Stream Analytics の利用です。One way to do that is with Azure Stream Analytics.

Power BI におけるリアルタイム ストリーミングの使用例Example of using real time streaming in Power BI

Power BI におけるリアルタイム ストリーミングの動作は、簡単に説明すると次の例のようになります。Here's a quick example of how real time streaming in Power BI works. このサンプルを通して見ると、リアルタイム ストリーミングの価値がわかります。You can follow along with this sample to see for yourself the value of real time streaming.

このサンプルでは、PubNub で一般公開されているストリームを使用しています。In this sample, we use a publicly available stream from PubNub. この手順を以下に示します。Here are the steps:

  1. [Power BI サービス] で、ダッシュボードを選択し (または新しく作成し)、[タイルを追加] > [カスタム ストリーミング データ] を選択し、[次へ] ボタンを選択します。In the Power BI service, select a dashboard (or create a new one) and select Add tile > Custom Streaming Data and then select the Next button.

  2. ストリーミング データ ソースをまだ用意していない場合、[データの管理] リンク ([次へ] ボタンの真上) を選択し、ウィンドウの右上にあるリンクから [+ Add streaming data] (+ ストリーミング データの追加) を選択します。If you don't have and streaming data sources yet, select the manage data link (just above the Next button), then select + Add streaming data from the link in the upper-right of the window. [PubNub] を選択し、[次へ] を選択します。Select PubNub and then select Next.
  3. データセットの名前を作成し、表示されたウィンドウに次の値を貼り付け、[次へ] を選択します。Create a name for your dataset, then paste in the following values into the window that appears, then select Next:

    購読キー:Subscribe key:

    sub-c-5f1b7c8e-fbee-11e3-aa40-02ee2ddab7fe
    

    チャネル:Channel:

    pubnub-sensor-network
    

  4. 次のウィンドウでは既定値 (自動的に入力されます) を選択し、[作成] をクリックします。In the following window, just select the defaults (which are automatically populated), then select Create.

  5. Power BI ワークスペースに戻り、新しいダッシュボードを作成し、タイルを追加します (上記の手順を参照してください)。Back in your Power BI workspace, create a new dashboard and then add a tile (see above for steps, if you need them). タイルを作成し、[カスタム ストリーミング データ] を選択すると、ストリーミング データが与えられます。This time when you create a tile and select Custom Streaming Data, you have a streaming data set to work with. いろいろ試してみてください。Go ahead and play around with it. 線グラフに 数値 フィールドを追加し、他のタイルを追加すると、次のようなリアルタイム ダッシュボードが完成します。Adding the number fields to line charts, and then adding other tiles, you can get a real time dashboard that looks like the following:

サンプルのデータセットでいろいろ試してみてください。Give it a try, and play around with the sample dataset. その後は独自のデータセットを作成し、ライブ データを Power BI にストリームしてください。Then go create your own datasets, and stream live data to Power BI.

質問と回答Questions and answers

ここでは、Power BI のリアルタイム ストリーミングに関してよく寄せられる質問とその回答をいくつか紹介します。Here are some common questions about real-time streaming in Power BI, and answers.

プッシュ データセットに対してフィルターを使用できますか?Can I use filters on push dataset? PubNub ストリーミング データセットについてはどうですか?How about streaming dataset?

残念ながら、ストリーミング データセットでは、フィルター処理をサポートしていません。Unfortunately, streaming datasets do not support filtering. プッシュ データセットの場合は、レポートの作成、レポートのフィルター処理、およびダッシュボードへのフィルター済みビジュアルのピン留めを行うことができます。For push datasets, you can create a report, filter the report, and then pin the filtered visuals to a dashboard. ただし、ビジュアルがダッシュボード上にある場合、ビジュアルに対するフィルターを変更する方法はありません。However, there is no way to change the filter on the visual once it's on the dashboard.

別途、ライブ レポート タイルをダッシュボードにピン留めすることができます。この場合、フィルターを変更することができます。Separately, you can pin the live report tile to the dashboard, in which case you can change the filters. ただし、ライブ レポート タイルは、データがプッシュされてもリアル タイムでの更新は行われません。[詳細] メニューの [ダッシュボード タイルの更新] オプションを使用してビジュアルを手動で更新する必要があります。However, live report tiles will not update in real-time as data is pushed in – you'll have to manually update the visual by using the refresh dashboard tiles option in the More menu.

ミリ秒の精度を持つ DateTime フィールドを使用してプッシュ データセットにフィルターを適用する場合、等価演算子はサポートされません。When applying filters to push datasets with DateTime fields with millisecond precision, equivalence operators are not supported. ただし、大なり (>) や小なり (<) などの演算子は適切に動作します。However, operators such as greater than (>) or less than (<) do operate properly.

プッシュ データセットの最新の値を表示するにはどうすればよいですか?How do I see the latest value on a push dataset? PubNub ストリーミング データセットについてはどうですか?How about streaming dataset?

ストリーミング データセットは、最新のデータを表示するように設計されています。Streaming datasets are designed for displaying the latest data. カード ストリーミング ビジュアルを使用すると、最新の数値を簡単に確認できます。You can use the Card streaming visual to easily see latest numeric values. 残念ながら、カードでは、DateTime 型または テキスト 型のデータをサポートしていません。Unfortunately, the card does not support data of type DateTime or Text. プッシュ データセットの場合、スキーマ内にタイムスタンプがあると仮定すると、最後の N フィルターを使用してレポート ビジュアルの作成を試してみることができます。For push datasets, assuming you have a timestamp in the schema, you can try creating a report visual with the last N filter.

Power BI Desktop でプッシュ データセットまたはストリーミング データセットに接続できますか?Can I connect to push or streaming datasets in Power BI Desktop?

残念ながら、現時点では接続できません。Unfortunately, this is not available at this time.

前の質問を考慮の上、リアルタイム データセットに対してモデリングを行うにはどうすればよいですか?Given the previous question, how can I do any modeling on real-time datasets?

データが永続的に保存されないため、ストリーミング データセットに対するモデリングは行えません。Modeling is not possible on a streaming dataset, since the data is not stored permanently. プッシュ データセットの場合、[データセット/テーブルの更新] REST API を使用してメジャーとリレーションシップを追加することができます。For a push dataset, you can use the update dataset/table REST APIs to add measures and relationships. 詳細については、テーブル スキーマの更新に関する記事およびデータセットのプロパティに関する記事を参照してください。You can get more information from the Update Table Schema article, and the Dataset properties article.

プッシュ データセット上のすべての値をクリアするにはどうすればよいですか?How can I clear all the values on a push dataset? PubNub ストリーミング データセットについてはどうですか?How about streaming dataset?

プッシュ データセットに対して、[行の削除] REST API 呼び出しを使用できます。On a push dataset, you can use the delete rows REST API call. 別途、REST API のラッパーである便利なツールを使用することもできます。Separately, you can also use this handy tool, which is a wrapper around the REST APIs. 現在、ストリーミング データセットのデータをクリアする方法はありません。ただし、1 時間が経過すると、データは自動的にクリアされます。There is currently no way to clear data from a streaming dataset, though the data will clear itself after an hour.

Power BI に対する Azure Stream Analytics 出力を設定しましたが、Power BI に表示されません。何が悪いのでしょうか?I set up an Azure Stream Analytics output to Power BI, but I don’t see it appearing in Power BI – what’s wrong?

この問題をトラブルシューティングするためのチェックリストを次に示します。Here’s a checklist you can use to troubleshoot the issue:

  1. Azure Stream Analytics ジョブを再起動する (ストリーミング GA リリースの前に作成されたジョブは、再起動が必要)。Restart the Azure Stream Analytics job (jobs created before the streaming GA release will require a restart)
  2. Azure Stream Analytics で Power BI 接続を再度承認してみる。Try re-authorizing your Power BI connection in Azure Stream Analytics
  3. Azure Stream Analytics 出力でどのワークスペースを指定しましたか?Which workspace did you specify in the Azure Stream Analytics output? Power BI サービスで、その (同じ) ワークスペースにチェックインしていますか?In the Power BI service, are you checking in that (same) workspace?
  4. Azure Stream Analytics クエリは明示的に Power BI に出力していますか?Does the Azure Stream Analytics query explicitly output to the Power BI output? (INTO キーワードを使用)(using the INTO keyword)
  5. Azure Stream Analytics ジョブには、送信対象のデータがありますか?Does the Azure Stream Analytics job have data flowing through it? データセットは、送信されるデータがある場合にのみ作成されます。The dataset will only get created when there is data being transmitted.
  6. 警告またはエラーの発生を確認するために、Azure Stream Analytics ログを調べることはできますか?Can you look into the Azure Stream Analytics logs to see if there are any warnings or errors?

次の手順Next steps

Power BI でリアルタイム ストリーミングを使用する場合に役に立ついくつかのリンクを次に示します。Here are a few links you might find useful when working with real-time streaming in Power BI: