Power BI에서 실시간 스트리밍Real-time streaming in Power BI

Power BI 실시간 스트리밍을 사용하여 실시간으로 데이터를 스트리밍하고 대시보드를 업데이트할 수 있습니다.With Power BI real-time streaming, you can stream data and update dashboards in real-time. Power BI에서 만들 수 있는 시각적 개체 또는 대시보드를 실시간 데이터 및 시각적 개체를 표시하고 업데이트하도록 만들 수도 있습니다.Any visual or dashboard that can be created in Power BI can also be created to display and update real-time data and visuals. 스트리밍 데이터의 장치 및 원본은 팩터리 센서, 소셜 미디어 원본, 서비스 사용 메트릭 및 시간이 중요한 데이터가 수집되거나 전송되는 모든 것일 수 있습니다.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.

이 문서에서는 Power BI에서 실시간 스트리밍 데이터 집합을 설정하는 방법을 보여 줍니다.This article shows you how to set up real-time streaming dataset in Power BI. 시작하기 전에 타일(및 대시보드)에 표시하도록 설계된 실시간 데이터 집합의 형식들과 그러한 데이터 집합들이 어떻게 다른지 이해하는 것이 중요합니다.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.

실시간 데이터 집합의 형식Types of real-time datasets

실시간 대시보드에 표시하도록 설계된 실시간 데이터 집합에는 세 가지 형식이 있습니다.There are three types of real-time datasets which are designed for display on real-time dashboards:

  • 푸시 데이터 집합Push dataset
  • 스트리밍 데이터 집합Streaming dataset
  • PubNub 스트리밍 데이터 집합PubNub streaming dataset

먼저 이러한 데이터 집합이 서로 어떻게 다른지에 대해 알아보고(이 섹션), 그 다음 이러한 데이터 집합 각각에 데이터를 푸시하는 방법에 대해 살펴봅니다.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.

푸시 데이터 집합Push dataset

푸시 데이터 집합에서 데이터는 Power BI 서비스에 푸시됩니다.With a push dataset, data is pushed into the Power BI service. 데이터 집합 만들어질 때 Power BI 서비스는 데이터를 저장하는 서비스에서 새 데이터베이스를 자동으로 만듭니다.When the dataset is created, the Power BI service automatically creates a new database in the service to store the data. 계속 데이터를 그대로 저장하는 기본 데이터베이스가 있으므로 보고서를 데이터와 함께 만들 수 있습니다.Since there is an underlying database that continues to store the data as it comes in, reports can be created with the data. 이러한 보고서 및 시각적 개체는 모든 다른 보고서 시각적 개체와 똑같습니다. 다시 말해, 모든 Power BI의 보고서 작성 기능을 사용하여 사용자 지정 시각적 개체, 데이터 경고, 고정된 대시보드 타일 등과 같은 시각적 개체를 만들 수 있습니다.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.

푸시 데이터 집합을 사용하여 보고서를 만들었으면, 해당 시각적 개체 중 하나를 대시보드에 고정할 수 있습니다.Once a report is creating using the push dataset, any of its visuals can be pinned to a dashboard. 대시보드에서 시각적 개체는 데이터가 업데이트될 때마다 실시간으로 업데이트합니다.On that dashboard, visuals update in real-time whenever the data is updated. 서비스 내에서 대시보드는 새 데이터를 수신할 때마다 타일 새로 고침을 트리거합니다.Within the service, the dashboard is triggering a tile refresh every time new data is received.

푸시 데이터 집합에서 고정된 타일에 관한 고려 사항이 두 가지 있습니다.There are two considerations to note about pinned tiles from a push dataset:

  • 라이브 고정 페이지 옵션을 사용하여 전체 보고서를 고정하면 데이터가 자동으로 업데이트되지 않습니다.Pinning an entire report using the pin live page option will not result in the data automatically being updated.
  • 시각적 개체를 대시보드에 고정하면 Q&A를 사용하여 자연어로 푸시 데이터 집합에 관한 질문을 할 수 있습니다.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 쿼리를 만들면 결과 시각적 개체를 다시 대시보드에 고정할 수 있고 해당 대시보드 역시 실시간으로 업데이트하게 됩니다.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.

스트리밍 데이터 집합Streaming dataset

스트리밍 데이터 집합을 사용하면 역시 데이터가 Power BI 서비스에 푸시되는데, 중요한 차이점이 있습니다. Power BI는 단지 데이터를 빠르게 만료되는 임시 캐시에 저장합니다.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. 임시 캐시는 한 시간의 시간 창이 있는 꺾은선형 차트와 같이 일시적인 이력 감지를 나타내는 시각적 개체를 표시하는 데만 사용됩니다.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.

스트리밍 데이터 집합을 사용하면 기본 데이터베이스가 없기 때문에 스트림에서 흐르는 데이터를 사용하여 보고서 시각적 개체를 만들 수 없습니다.With a streaming dataset, there is no underlying database, so you cannot build report visuals using the data that flows in from the stream. 이와 같이 필터링, 사용자 지정 시각적 개체 및 다른 보고서 기능과 같은 보고서 기능을 사용할 수 없습니다.As such, you cannot make use of report functionality such as filtering, custom visuals, and other report functions.

스트리밍 데이터 집합을 시각화하는 유일한 방법은 타일을 추가하고 스트리밍 데이터 집합을 사용자 지정 스트리밍 데이터 데이터 원본으로 사용하는 것입니다.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. 스트리밍 데이터 집합에 기반한 사용자 지정 스트리밍 타일은 실시간 데이터를 빠르게 표시하기 위해 최적화되어 있습니다.The custom streaming tiles that are based on a streaming dataset are optimized for quickly displaying real-time data. 데이터를 데이터베이스에 입력하거나 읽을 필요가 없기 때문에 데이터가 Power BI 서비스에 푸시될 때와 시각적 개체가 업데이트될 때 사이의 대기 시간은 매우 짧습니다.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.

실제로 스트리밍 데이터 집합과 동반하는 스트리밍 시각적 개체는 데이터가 푸시될 때와 시각화될 때 사이의 대기 시간을 최소화하는 것이 중요한 상황에 최적화되어 있습니다.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. 또한 어떠한 추가 집계 없이 있는 그대로 시각화할 수 있는 형식으로 푸시된 데이터를 갖는 것이 최상의 방법입니다.In addition, it's best practice to have the data pushed in a format that can be visualized as-is, without any additional aggregations. 있는 그대로 준비되는 데이터의 예에는 온도 및 미리 계산된 평균이 있습니다.Examples of data that's ready as-is include temperatures, and pre-calculated averages.

PubNub 스트리밍 데이터 집합PubNub streaming dataset

PubNub 스트리밍 데이터 집합을 사용하면 Power BI 웹 클라이언트는 PubNub SDK를 사용하여 기존 PubNub 데이터 스트림을 읽으며, Power BI 서비스에서 저장하는 데이터가 없습니다.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.

스트리밍 데이터 집합과 마찬가지로, PubNub 스트리밍 데이터 집합을 사용하면 Power BI에 기본 데이터베이스가 없으므로 흐르는 데이터에 대한 보고서 시각적 개체를 만들 수 없으며 필터링, 사용자 지정 시각적 개체 등과 같은 보고서 기능의 장점을 활용할 수 없습니다.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. 이와 같이 PubNub 스트리밍 데이터 집합은 또한 대시보드에 타일을 추가하고 PubNub 데이터 스트림을 원본으로 구성하는 방법으로만 시각화할 수 있습니다.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 스트리밍 데이터 집합에 기반한 타일은 실시간 데이터를 빠르게 표시하기 위해 최적화되어 있습니다.Tiles based on a PubNub streaming dataset are optimized for quickly displaying real-time data. Power BI는 PubNub 데이터 스트림에 직접 연결되어 있기 때문에 데이터가 Power BI 서비스에 푸시될 때와 시각적 개체가 업데이트될 때 사이의 대기 시간은 매우 짧습니다.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.

스트리밍 데이터 집합 행렬Streaming dataset matrix

다음 테이블(또는 행렬을 사용하려는 경우)에는 실시간 스트리밍의 세 가지 형식이 설명되어 있으며, 각각의 기능과 제한 사항이 나열되어 있습니다.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.

참고

얼마나 많은 데이터를 푸시할 수 있는지에 대한 푸시 한도 정보는 이 MSDN 문서를 참조하세요.See this MSDN article for information on Push limits on how much data can be pushed in.

데이터 집합에 데이터 푸시Pushing data to datasets

이전 섹션에서는 실시간 스트리밍에서 사용할 수 있는 실시간 데이터 집합의 세 가지 기본 형식과 차이점에 대해 설명하였습니다.The previous section described the three primary types of real-time datasets you can use in real-time streaming, and how they differ. 이 섹션에서는 데이터를 만들어서 그러한 데이터 집합으로 푸시하는 방법을 설명합니다.This section describes how to create and push data into those datasets.

세 가지 기본 방법으로 데이터를 데이터 집합으로 푸시할 수 있습니다.There are three primary ways you can push data into a dataset:

  • Power BI REST API 사용Using the Power BI REST APIs
  • 스트리밍 데이터 집합 UI 사용Using the Streaming Dataset UI
  • Azure Stream Analytics 사용Using Azure Stream Analytics

접근 방법들을 각각 차례로 살펴보겠습니다.Let's take a look at each of those approaches in turn.

Power BI REST API를 사용하여 데이터 푸시Using Power BI REST APIs to push data

Power BI REST API는 데이터를 만들고 푸시 데이터 집합 및 스트리밍 데이터 집합으로 전송하는 데 사용할 수 있습니다.Power BI REST APIs can be used to create and send data to push datasets and to and streaming datasets. Power BI REST API를 사용하여 데이터 집합을 만드는 경우 defaultMode 플래그에서 데이터 집합이 푸시인지 스트리밍인지 여부를 지정합니다.When you create a dataset using Power BI REST APIs, the defaultMode flag specifies whether the dataset is push or streaming. defaultMode 플래그가 설정되어 있지 않은 경우 데이터 집합은 푸시 데이터 집합으로 기본 설정됩니다.If no defaultMode flag is set, the dataset defaults to a push dataset.

defaultMode 값이 pushStreaming으로 설정되어 있는 경우 데이터 집합은 모두 푸시 스트리밍 데이터 집합이며 두 데이터 집합 형식의 이점을 모두 제공합니다.If the defaultMode value is set to pushStreaming, the dataset is both a push and streaming dataset, providing the benefits of both dataset types. 데이터 집합 만들기에 관한 REST API 문서는 스트리밍 데이터 집합 만들기에 대해 설명하고 작업 중인 defaultMode 플래그를 보여 줍니다.The REST API article for Create dataset demonstrates creating a streaming dataset, and shows the defaultMode flag in action.

참고

defaultMode 플래그를 pushStreaming으로 설정한 상태로 데이터 집합을 사용할 때, 요청이 스트리밍 데이터 집합에 대해 15Kb 크기 제한을 초과하되 푸시 데이터 집합의 16MB 크기 제한보다는 작은 경우 요청은 성공하고 데이터가 푸시 데이터 집합에서 업데이트됩니다.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. 그러나 모든 스트리밍 타일은 일시적으로 실패하게 됩니다.However, any streaming tiles will temporarily fail.

데이터 집합을 만들고 나면 REST API를 통해 이 문서에 설명된 대로 API에 행 추가를 사용하여 데이터를 푸시합니다.Once a dataset is created, use the REST APIs to push data using the Add rows API, as demonstrated in this article.

REST API에 대한 모든 요청은 Azure AD OAuth를 사용하여 보안이 설정됩니다.All requests to REST APIs are secured using Azure AD OAuth.

스트리밍 데이터 집합 UI를 사용하여 데이터 푸시Using the Streaming Dataset UI to push data

Power BI 서비스에서는 다음 이미지에 나와 있는 것처럼 API 접근 방식을 선택하여 데이터 집합을 만들 수 있습니다.In the Power BI service, you can create a dataset by selecting the API approach as shown in the following image.

새 스트리밍 데이터 집합을 만들 때 아래 나온 것처럼 기록 데이터 분석을 활성화하도록 선택할 수 있는데 이는 막대한 영향을 줍니다.When creating the new streaming dataset, you can select to enable Historic data analysis as shown below, which has a significant impact.

기록 데이터 분석이 사용하지 않도록 설정된 경우(기본적으로 사용하지 않도록 설정되어 있음) 이 문서에서 앞서 설명한 대로 스트리밍 데이터 집합을 만들 수 있습니다.When Historic data analysis is disabled (it is disabled by default), you create a streaming dataset as described earlier in this article. 기록 데이터 분석이 사용하도록 설정된 경우 만든 데이터 집합은 스트리밍 데이터 집합푸시 데이터 집합 모두가 됩니다.When Historic data analysis is enabled, the dataset created becomes both a streaming dataset and a push dataset. 이는 이 문서의 앞부분에 설명된 대로 defaultMode가 pushStreaming으로 설정되어 있는 상태에서 Power BI REST API를 사용하여 데이터 집합을 만드는 것과 동일합니다.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.

참고

이전 문단에서 설명된 Power BI 서비스 UI를 사용하여 만든 스트리밍 데이터 집합의 경우 Azure AD 인증이 필요하지 않습니다.For streaming datasets created using the Power BI service UI, as described in the previous paragraph, Azure AD authentication is not required. 이러한 데이터 집합에서 데이터 집합 소유자는 Rowkey가 포함된 URL을 받게 되는데, 이는 Azure AD OAuth 전달자 토큰을 사용하지 않고 요청자가 데이터 집합에 데이터를 푸시하도록 권한을 부여합니다.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. 하지만 Azure AD(AAD) 접근 방식은 여전히 작동하여 데이터 집합에 데이터를 푸시합니다.Take now, however, that the Azure AD (AAD) approach still works to push data into the dataset.

Azure Stream Analytics를 사용하여 데이터를 푸시Using Azure Stream Analytics to push data

Power BI를 Azure Stream Analytics(ASA) 내 출력으로 추가한 다음, 그러한 데이터 스트림을 실시간으로 Power BI 서비스에서 시각화할 수 있습니다.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. 이 섹션에서는 그러한 프로세스가 어떻게 일어나는지에 대해 기술적인 세부 정보를 설명합니다.This section describes technical details about how that process occurs.

Azure Stream Analytics는 defaultMode를 pushStreaming으로 설정한 상태에서(defaultMode에 대한 정보는 이 문서의 이전 섹션 참조) Power BI REST API를 사용하여 Power BI에 출력 데이터 스트림을 만듭니다. 그러면 푸시스트리밍의 장점을 모두 이용할 수 있는 데이터 집합을 얻을 수 있습니다.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. 데이터 집합을 만드는 동안 Azure Stream Analytics는 또한 retentionPolicy 플래그를 basicFIFO로 설정하는데, 이 설정을 사용하면 데이터베이스는 푸시 데이터 집합이 200,000개 행을 저장하도록 지원하며 이후 한도에 도달하면 행은 선입 선출(FIFO) 방식으로 삭제됩니다.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.

주의

Azure Stream Analytics 쿼리가 Power BI에 매우 신속하게 출력되는 경우(예: 초당 한 번 또는 두 번) Azure Stream Analytics는 그러한 출력을 단일 요청으로 일괄 처리할 것입니다.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. 이로 인해 요청 크기가 스트리밍 타일 한도를 초과할 수도 있습니다.This may cause the request size to exceed the streaming tile limit. 그러한 경우 이전 섹션에서 설명한 대로 스트리밍 타일은 렌더링에 실패하게 됩니다.In that case, as mentioned in previous sections, streaming tiles will fail to render. 그러한 경우에는 Power BI로 출력되는 데이터 속도를 늦추는 것이 가장 좋습니다. 예를 들어 초당 최대 값 대신 10초 이상 최대값으로 설정합니다.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 BI에서 실시간 스트리밍 데이터 집합 설정Set up your real-time streaming dataset in Power BI

지금까지 실시간 스트리밍에 대한 데이터 집합의 세 가지 기본 형식과 데이터 집합에 데이터를 푸시할 수 있는 세 가지 기본 방식에 대해 살펴보았습니다. 이제 Power BI에서 작업 중인 실시간 스트리밍 데이터 집합에 대해 알아보겠습니다.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.

실시간 스트리밍을 시작하려면 Power BI에서 스트리밍 데이터가 사용될 수 있는 두 가지 방법 중 하나를 선택해야 합니다.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:

  • 스트리밍 데이터에서 시각적 개체를 사용하는 타일tiles with visuals from streaming data
  • Power BI에서 유지되는 스트리밍 데이터에서 생성된 데이터 집합datasets created from streaming data that persist in Power BI

두 옵션 중 하나로 Power BI에서 스트리밍 데이터를 설정해야 합니다.With either option, you'll need to set up Streaming data in Power BI. 이렇게 하려면 대시보드에서(기존 대시보드 또는 새 대시보드) 타일 추가를 선택한 다음 스트리밍 데이터 사용자 지정을 선택합니다.To do this, in your dashboard (either an existing dashboard, or a new one) select Add a tile and then select Custom streaming data.

스트리밍 데이터 집합을 아직 설정하지 않은 경우 걱정하지 마세요. 데이터 관리를 선택하여 시작할 수 있습니다.If you don't have streaming data set up yet, don't worry - you can select manage data to get started.

이 페이지에서 이미 만든 경우 스트리밍 데이터 집합의 끝점을 (텍스트 상자로) 입력할 수 있습니다.On this page, you can input the endpoint of your streaming dataset if you already have one created (into the text box). 스트리밍 데이터 집합이 아직 없는 경우 오른쪽 위 모서리에서 더하기 아이콘( + )을 선택하여 스트리밍 데이터 집합을 만들기 위한 사용 가능한 옵션을 표시합니다.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.

+ 아이콘을 클릭하면 두 가지 옵션이 나타납니다.When you click on the + icon, you see two options:

다음 섹션은 이러한 옵션을 설명하고 보고서를 작성하기 위해 나중에 사용할 수 있는 스트리밍 데이터 원본에서 스트리밍 타일을 만드는 방법 또는 데이터 집합을 만드는 방법에 대한 자세한 내용으로 이어집니다.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.

가장 마음에 드는 옵션으로 스트리밍 데이터 집합 만들기Create your streaming dataset with the option you like best

Power BI에서 사용하고 시각화할 수 있는 실시간 스트리밍 데이터 피드를 만드는 두 가지 방법이 있습니다.There are two ways to create a real-time streaming data feed that can be consumed and visualized by Power BI:

  • 실시간 스트리밍 끝점을 사용하여 Power BI REST APIPower BI REST API using a real-time streaming endpoint
  • PubNubPubNub

다음 섹션에서는 각 옵션을 차례로 확인합니다.The next sections look at each option in turn.

POWER BI REST API 사용Using the POWER BI REST API

Power BI REST API - 개발자가 쉽게 실시간 스트리밍을 사용하도록 Power BI REST API에 대한 최근 개선 기능이 설계되었습니다.Power BI REST API - Recent improvements to the Power BI REST API are designed to make real-time streaming easier for developers. 새 스트리밍 데이터 집합 창에서 API를 선택하면 Power BI를 연결하고 끝점을 사용하도록 제공하는 항목이 제공됩니다.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:

이 데이터 스트림을 통해 전송되는 데이터를 Power BI에 저장하려는 경우 기록 데이터 분석을 활성화하고 수집된 데이터 스트림에 대한 보고서 작성 및 분석을 수행할 수 있습니다.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. API에 대해 자세히 알아볼 수도 있습니다.You can also learn more about the API.

데이터 스트림을 성공적으로 만들면 응용 프로그램이 POST 요청을 사용하여 데이터를 사용자가 만든 Power BI 스트리밍 데이터 데이터 집합으로 푸시하도록 호출할 수 있는 REST API URL 끝점이 제공됩니다.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 요청 시 요청 본문이 Power BI 사용자 인터페이스에서 제공하는 JSON 샘플과 일치하는지 확인해야 합니다.When making POST requests, you should ensure the request body matches the sample JSON provided by the Power BI user interface. 예를 들어, 배열에서 JSON 개체를 래핑합니다.For example, wrap your JSON objects in an array.

PubNub 사용Using PubNub

Power BI와 PubNub 스트리밍의 통합을 통해 낮은 지연율 PubNub 데이터 스트림을 사용하고 (또는 새로 만들고) Power BI에서 사용할 수 있습니다.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. PubNub를 선택한 후 다음을 선택하면 다음과 같은 창이 표시됩니다.When you select PubNub and then select Next, you see the following window:

경고

PubNub 채널은 PAM(PubNub Access Manager) 인증 키를 사용하여 보호할 수 있습니다.PubNub channels can be secured by using a PubNub Access Manager (PAM) authentication key. 이 키는 대시보드에 액세스한 모든 사용자와 공유됩니다.This key will be shared with all users who have access to the dashboard. PubNub 액세스 제어에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.You can learn more about PubNub access control.

PubNub 데이터 스트림은 종종 고용량이며 원래 형태로 저장소 및 기록 분석에 항상 적합하지 않습니다.PubNub data streams are often high volume, and are not always suitable in their original form for storage and historical analysis. PubNub 데이터의 기록 분석에 대해 Power BI를 사용하려면 원시 PubNub 스트림을 집계하고 Power BI로 보내야 합니다.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. 작업을 수행하는 한 가지 방법은 인 Azure 스트림 분석을 사용하는 것입니다.One way to do that is with Azure Stream Analytics.

Power BI에서 실시간 스트리밍 사용의 예Example of using real time streaming in Power BI

Power BI에서 실시간 스트리밍이 작동되는 방법에 대한 간단한 예는 다음과 같습니다.Here's a quick example of how real time streaming in Power BI works. 이 샘플을 따라 실시간 스트리밍의 값을 볼 수 있습니다.You can follow along with this sample to see for yourself the value of real time streaming.

이 샘플에서는 PubNub에서 공개적으로 사용할 수 있는 스트림을 사용합니다.In this sample, we use a publicly available stream from PubNub. 수행하는 단계는 다음과 같습니다.Here are the steps:

  1. Power BI 서비스에서 대시보드를 선택하고 (또는 새로 만들고) 타일 추가 > 스트리밍 데이터 사용자 지정을 선택한 후 다음 단추를 선택합니다.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. 스트리밍 데이터 원본이 아직 없는 경우 데이터 관리 링크를 선택한 다음(다음 단추 위) 창의 오른쪽 위 링크에서 + 스트리밍 데이터 추가를 선택합니다.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. PubNub를 선택한 다음 다음을 선택합니다.Select PubNub and then select Next.
  3. 데이터 집합에 대한 이름을 만든 다음 표시되는 창에 다음 값을 붙여 넣은 후 다음을 선택합니다.Create a name for your dataset, then paste in the following values into the window that appears, then select Next:

    구독 키:Subscribe key:

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

    채널:Channel:

    pubnub-sensor-network
    

  4. 다음 창에서 기본값을 선택한 다음(자동으로 채워지는) 만들기를 선택합니다.In the following window, just select the defaults (which are automatically populated), then select Create.

  5. 다시 Power BI 작업 영역에서 새 대시보드를 만든 다음 타일을 추가합니다(필요할 경우 위의 단계 참조).Back in your Power BI workspace, create a new dashboard and then add a tile (see above for steps, if you need them). 타일을 만들고 스트리밍 데이터 사용자 지정을 선택할 때 스트리밍 데이터 집합을 함께 사용하도록 설정했습니다.This time when you create a tile and select Custom Streaming Data, you have a streaming data set to work with. 계속 진행하여 알아봅니다.Go ahead and play around with it. 번호 필드를 꺾은선형 차트에 추가한 다음 다른 타일을 추가하여 다음과 같이 보이는 실시간 대시보드를 얻을 수 있습니다.Adding the number fields to line charts, and then adding other tiles, you can get a real time dashboard that looks like the following:

직접 시도해보고 샘플 데이터 집합을 살펴봅니다.Give it a try, and play around with the sample dataset. 그런 다음 Power BI에 고유한 데이터 집합 및 스트림 라이브 데이터를 만듭니다.Then go create your own datasets, and stream live data to Power BI.

질문 및 답변Questions and answers

다음은 Power BI의 실시간 스트리밍에 대한 몇 가지 일반적인 질문과 그에 대한 답변입니다.Here are some common questions about real-time streaming in Power BI, and answers.

푸시 데이터 집합에 필터를 사용할 수 있습니까?Can I use filters on push dataset? 스트리밍 데이터 집합은 어떻습니까?How about streaming dataset?

아쉽게도 스트리밍 데이터 집합은 필터링을 지원하지 않습니다.Unfortunately, streaming datasets do not support filtering. 푸시 데이터 집합의 경우 보고서를 만들고, 보고서를 필터링한 다음, 필터링된 시각적 개체를 대시보드에 고정할 수 있습니다.For push datasets, you can create a report, filter the report, and then pin the filtered visuals to a dashboard. 단, 한 번 대시보드에 고정된 시각적 개체의 필터는 변경할 수 없습니다.However, there is no way to change the filter on the visual once it's on the dashboard.

이와 별도로, 라이브 보고서 타일을 대시보드에 고정할 수 있습니다. 이 경우에는 필터를 변경할 수 있습니다.Separately, you can pin the live report tile to the dashboard, in which case you can change the filters. 그러나 라이브 보고서 타일은 데이터가 푸시됨에 따라 실시간으로 업데이트되지는 않습니다. 자세히 메뉴의 대시보드 타일 새로 고침 옵션을 사용하여 시각적 개체를 수동으로 업데이트해야 합니다.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.

밀리초 자릿수로 DateTime 필드를 포함한 데이터 집합을 푸시하는 필터를 적용할 경우 동등 연산자는 지원되지 않습니다.When applying filters to push datasets with DateTime fields with millisecond precision, equivalence operators are not supported. 그러나 보다 큼(>) 또는 보다 작음(<)과 같은 연산자는 올바르게 작동합니다.However, operators such as greater than (>) or less than (<) do operate properly.

푸시 데이터 집합에서 최신 값을 보려면 어떻게 해야 합니까?How do I see the latest value on a push dataset? 스트리밍 데이터 집합은 어떻습니까?How about streaming dataset?

스트리밍 데이터 집합은 최신 데이터를 표시하도록 설계되었습니다.Streaming datasets are designed for displaying the latest data. 카드 스트리밍 시각적 개체를 사용하여 손쉽게 최신 숫자 값을 확인할 수 있습니다.You can use the Card streaming visual to easily see latest numeric values. 아쉽게도 카드는 DateTime 또는 텍스트 형식의 데이터를 지원하지 않습니다.Unfortunately, the card does not support data of type DateTime or Text. 푸시 데이터 집합의 경우 스키마에 타임 스탬프를 가지고 있다고 가정하여 마지막 N 필터를 사용하여 보고서 시각적 개체 만들기를 시도할 수 있습니다.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 Desktop의 푸시 또는 스트리밍 데이터 집합에 연결할 수 있습니까?Can I connect to push or streaming datasets in Power BI Desktop?

아쉽게도 현재는 사용할 수 없습니다.Unfortunately, this is not available at this time.

이전 질문을 고려해 볼 때, 실시간 데이터 집합에 관한 모델링을 하려면 어떻게 해야 합니까?Given the previous question, how can I do any modeling on real-time datasets?

데이터가 영구적으로 저장되지 않으므로 모델링은 스트리밍 데이터 집합에서 불가능합니다.Modeling is not possible on a streaming dataset, since the data is not stored permanently. 푸시 데이터 집합의 경우 데이터 집합/테이블 REST API 업데이트를 사용하여 측정값 및 관계를 추가할 수 있습니다.For a push dataset, you can use the update dataset/table REST APIs to add measures and relationships. 테이블 스키마 업데이트 문서데이터 집합 속성 문서에서 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.You can get more information from the Update Table Schema article, and the Dataset properties article.

푸시 데이터 집합의 모든 값을 지우려면 어떻게 해야 합니까?How can I clear all the values on a push dataset? 스트리밍 데이터 집합은 어떻습니까?How about streaming dataset?

푸시 데이터 집합에서 행 삭제 REST API 호출을 사용할 수 있습니다.On a push dataset, you can use the delete rows REST API call. 이와 별도로, REST API에 대한 래퍼로, 이 유용한 도구를 사용할 수도 있습니다.Separately, you can also use this handy tool, which is a wrapper around the REST APIs. 현재 스트리밍 데이터 집합에서 데이터를 지울 수 있는 방법은 없습니다만 데이터는 자체적으로 한 시간 후에 삭제됩니다.There is currently no way to clear data from a streaming dataset, though the data will clear itself after an hour.

Power BI에 대해 Azure Stream Analytics 출력을 설정했지만 Power BI에 표시되지 않습니다. 문제가 무엇입니까?I set up an Azure Stream Analytics output to Power BI, but I don’t see it appearing in Power BI – what’s wrong?

다음은 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 검사 목록입니다.Here’s a checklist you can use to troubleshoot the issue:

  1. Azure Stream Analytics 작업을 다시 시작합니다. (스트리밍 GA 릴리스 전에 만든 작업은 다시 시작할 필요가 있습니다.)Restart the Azure Stream Analytics job (jobs created before the streaming GA release will require a restart)
  2. Azure Stream Analytics에서 Power BI 연결에 대한 권한 부여를 다시 시도합니다.Try re-authorizing your Power BI connection in Azure Stream Analytics
  3. Azure Stream Analytics 출력에서 지정한 작업 영역은 무엇입니까?Which workspace did you specify in the Azure Stream Analytics output? Power BI 서비스에서 해당(동일한) 작업 영역을 확인했습니까?In the Power BI service, are you checking in that (same) workspace?
  4. Azure Stream Analytics 쿼리가 명확하게 Power BI 출력으로 출력합니까?Does the Azure Stream Analytics query explicitly output to the Power BI output? (INTO 키워드 사용)(using the INTO keyword)
  5. Azure Stream Analytics 작업에 이를 통해 흐르는 데이터가 있습니까?Does the Azure Stream Analytics job have data flowing through it? 데이터 집합은 전송되는 데이터가 있는 경우에만 만들어집니다.The dataset will only get created when there is data being transmitted.
  6. Azure Stream Analytics 로그를 살펴보아 경고 또는 오류가 있는지 확인할 수 있습니까?Can you look into the Azure Stream Analytics logs to see if there are any warnings or errors?

다음 단계Next steps

다음은 Power BI의 실시간 스트리밍으로 작업하는 경우 유용한 몇 가지 링크입니다.Here are a few links you might find useful when working with real-time streaming in Power BI: