코드 편집기 없이 Stream Analytics에서 생성된 Power BI 데이터 세트를 사용하여 실시간 대시보드 빌드

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이 문서에서는 코드 편집기를 사용하지 않고 Stream Analytics 작업을 쉽게 만들어 처리된 데이터를 Power BI 데이터 세트로 생성하는 방법을 설명합니다. Event Hubs에서 지속적으로 읽고, 데이터를 처리하고 Power BI 데이터 세트로 출력하여 실시간 Power BI 대시보드를 빌드합니다.

필수 조건

  • Azure Event Hubs 리소스는 공개적으로 액세스할 수 있어야 하며 방화벽 뒤에 있거나 Azure Virtual Network에서 보호될 수 없습니다.
  • 기존 Power BI 작업 영역이 있어야 하며 데이터 세트를 만들 수 있는 권한이 있어야 합니다.
  • Event Hubs의 데이터는 JSON, CSV 또는 Avro 형식으로 직렬화되어야 합니다.

선택한 데이터를 사용하여 Power BI 데이터 세트를 만드는 Stream Analytics 작업 개발

  1. Azure Portal에서 Azure Event Hubs 인스턴스를 찾고 선택합니다.

  2. 기능>프로세스 데이터를 선택한 다음 Power BI 카드 사용하여 거의 실시간으로 빌드 데이터 대시보드에서 시작을 선택합니다.

    Screenshot showing the Process data page of an event hub.

  3. Stream Analytics 작업의 이름을 입력한 다음, 만들기를 선택합니다.

    Screenshot showing where to enter a job name.

  4. Event Hubs 창에서 데이터의 Serialization 형식과 작업에서 Event Hubs에 연결하는 데 사용하는 인증 방법을 지정합니다. 그런 다음 연결을 선택합니다.

    Screenshot showing the Event Hubs connection configuration.

  5. 연결이 성공적으로 설정되고 Event Hubs 인스턴스로 데이터 스트림이 흐르는 경우 다음 두 가지가 즉시 표시됩니다.

    • 입력 데이터에 나타나는 필드입니다. 필드 추가를 선택하거나 필드 옆에 있는 세 개의 점 기호를 선택하여 해당 형식을 제거, 이름 바꾸기 또는 변경할 수 있습니다.

      Screenshot showing the Event Hubs field list where you can remove, rename, or change the field type.

    • 다이어그램 뷰 아래 데이터 미리 보기 테이블에 있는 들어오는 데이터의 라이브 샘플. 주기적으로 자동으로 새로 고쳐집니다. 스트리밍 미리 보기 일시 중지를 선택하여 샘플 입력 데이터의 정적 뷰를 볼 수 있습니다.

      Screenshot showing sample data under Data Preview.

  6. 관리 타일을 선택합니다. 필드 관리 구성 패널에서 출력할 필드를 선택합니다. 모든 필드를 추가하려면 모든 필드 추가를 선택합니다.

    Screenshot that shows the Manage field operator configuration.

  7. Power BI 타일을 선택합니다. Power BI 구성 패널에서 필요한 매개 변수를 입력하고 연결합니다.

    • 데이터 세트: Azure Stream Analytics 작업 출력 데이터가 기록되는 Power BI 대상입니다.
    • 테이블: 출력 데이터가 전송되는 데이터 세트의 테이블 이름입니다.

    Screenshot that shows the Power BI output configuration.

  8. 필요에 따라 정적 미리 보기 가져오기/정적 미리 보기 새로 고침을 선택하여 이벤트 허브에서 수집할 데이터 미리 보기를 확인합니다.
    Screenshot showing the Get static preview/Refresh static preview option.

  9. 저장을 선택한 다음, Stream Analytics 작업 시작을 선택합니다.
    Screenshot showing the Save and Start options.

  10. 작업을 시작하려면 다음을 지정합니다.

    • 작업 실행에 사용되는 SU(스트리밍 단위) 수. SU는 작업에 할당된 컴퓨팅 및 메모리의 양을 나타냅니다. 세 개로 시작한 다음, 필요에 따라 조정하는 것이 좋습니다.
    • 출력 데이터 오류 처리 – 데이터 오류로 인해 대상에 대한 작업 출력이 실패할 때 원하는 동작을 지정할 수 있습니다. 기본적으로 작업은 쓰기 작업이 성공할 때까지 다시 시도합니다. 해당 출력 이벤트를 삭제하도록 선택할 수도 있습니다.
      Screenshot showing the Start Stream Analytics job options where you can change the output time, set the number of streaming units, and select the Output data error handling options.

  11. 시작을 선택하면 작업이 2분 이내에 실행되기 시작하고 메트릭이 탭 섹션에서 열립니다.

    Screenshot that shows the job metrics after it's started.

    Stream Analytics 작업 탭의 데이터 처리 섹션 아래에서 작업을 볼 수 있습니다. 메트릭 열기를 선택하여 필요에 따라 모니터링하거나 메트릭을 중지했다 다시 시작합니다.

    Screenshot of the Stream Analytics jobs tab where you view the running jobs status.

Power BI에서 실시간 대시보드 빌드

이제 Azure Stream Analytics 작업이 실행되고 사용자가 구성한 Power BI 데이터 세트의 테이블에 데이터가 지속적으로 기록됩니다. 이제 Power BI 작업 영역에서 실시간 대시보드를 만들 수 있습니다.

  1. Power BI 출력 타일 위에서 구성한 Power BI 작업 영역으로 이동하고 왼쪽 위 모서리에서 + 새로 만들기를 선택한 다음 대시보드를 선택하여 새 대시보드에 이름을 지정합니다. Screenshot of the pbi dashboard creation.
  2. 새 대시보드가 만들어지면 새 대시보드로 연결됩니다. 편집을 선택하고 위쪽 메뉴 모음에서 + 타일 추가를 선택합니다. 오른쪽 창이 열려 있습니다. 사용자 지정 스트리밍 데이터를 선택하여 다음 페이지로 이동합니다. Screenshot of the pbi dashboard adding tile.
  3. Power BI 노드에서 구성한 스트리밍 데이터 세트(예 : nocode-pbi-demo-xujx)를 선택하고 다음 페이지로 이동합니다. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with selected dataset.
  4. 타일 세부 정보를 입력하고 다음 단계에 따라 타일 구성을 완료합니다. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with configured details.
  5. 그런 다음, 다음 예제와 같이 크기를 조정하고 지속적으로 업데이트된 대시보드를 가져올 수 있습니다. Screenshot of the pbi dashboard report.

다음 단계

Azure Stream Analytics 및 직접 만든 작업을 모니터링하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.