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Criar um dashboard em tempo real com um conjunto de dados do Power BI produzido no editor sem código do Stream Analytics

  • Artigo

Este artigo descreve como você pode usar o editor sem código para criar com facilidade um trabalho do Stream Analytics para produzir dados processados no conjunto de dados do Power BI. Ele faz uma leitura contínua dos Hubs de Eventos e processa e gera os dados no conjunto de dados do Power BI para criar o dashboard do Power BI em tempo real.

Pré-requisitos

  • Os recursos dos Hubs de Eventos do Azure devem ser acessíveis publicamente e não devem estar protegidos por um firewall ou em uma Rede Virtual do Azure
  • Você deve ter um workspace do Power BI e ter a permissão para criar um conjunto de dados nele.
  • Os dados nos Hubs de Eventos precisam ser serializados no formato JSON, CSV ou Avro.

Desenvolver um trabalho do Stream Analytics para criar um conjunto de dados do Power BI com os dados selecionados

  1. No portal do Azure, localize e selecione a instância dos Hubs de Eventos do Azure.

  2. Selecione Recursos>Processar Dados e Iniciar no cartão Criar o dashboard de dados quase em tempo real com o Power BI.

    Screenshot showing the Process data page of an event hub.

  3. Insira um nome para o trabalho do Stream Analytics e selecione Criar.

    Screenshot showing where to enter a job name.

  4. Especifique o tipo de Serialização dos dados na janela dos Hubs de Eventos e o Método de autenticação que o trabalho usará para se conectar aos Hubs de Eventos. Depois, selecione Conectar.

    Screenshot showing the Event Hubs connection configuration.

  5. Quando a conexão for estabelecida com sucesso e você os fluxos de dados estiverem fluindo para a instância dos Hubs de Eventos, você verá duas coisas imediatamente:

    • Os campos presentes nos dados de entrada. Você pode escolher Adicionar campo ou selecionar o símbolo de três pontos ao lado de um campo para remover, renomear ou alterar o tipo.

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

    • Um exemplo dinâmico dos dados de entrada na tabela Visualização de dados na exibição de diagrama. Ele é atualizado automaticamente com regularidade. Você pode selecionar Pausar visualização de streaming para ver uma exibição estática dos dados de entrada de exemplo.

      Screenshot showing sample data under Data Preview.

  6. Selecione o bloco Gerenciar. No painel de configuração Gerenciar campos, escolha os campos que deseja gerar. Se você quiser adicionar todos os campos, clique em Adicionar todos os campos.

    Screenshot that shows the Manage field operator configuration.

  7. Selecione o bloco do Power BI. No painel de configuração do Power BI, preencha os parâmetros necessários e se conecte.

    • Conjunto de dados: é o destino do Power BI no qual os dados de saída do trabalho do Azure Stream Analytics são gravados.
    • Tabela: é o nome da tabela no conjunto de dados para a qual os dados de saída serão enviados.

    Screenshot that shows the Power BI output configuration.

  8. Como alterativa, selecione Obter visualização estática/Atualizar visualização estática para ver a visualização de dados que será ingerida no hub de eventos.
    Screenshot showing the Get static preview/Refresh static preview option.

  9. Selecione Salvar e depois escolha Iniciar o trabalho do Stream Analytics.
    Screenshot showing the Save and Start options.

  10. Para iniciar o trabalho, especifique:

    • Selecione o número de SUs (unidades de streaming) com as quais o trabalho é executado. As SUs representam a quantidade de computação e memória alocada para o trabalho. É recomendável começar com três e depois ajuste conforme necessário.
    • Tratamento de erros de dados de saída – permite que você especifique o comportamento desejado quando a saída de um trabalho para seu destino falhar devido a erros de dados. Por padrão, seu trabalho tenta novamente até que a operação de gravação seja bem-sucedida. Você também pode optar por remover esses eventos de saída.
      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. Depois de selecionar Iniciar, o trabalho começará a ser executado em até dois minutos e as métricas serão abertas na seção da guia.

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

    Você também pode ver o trabalho na seção Processar Dados na guia Trabalhos do Stream Analytics. Selecione Abrir métricas para monitorá-lo ou interrompê-lo e reiniciá-lo, conforme necessário.

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

Criar o dashboard em tempo real no Power BI

Agora, o trabalho do Azure Stream Analytics está em execução e os dados são gravados continuamente na tabela do conjunto de dados do Power BI que você configurou. Assim, você já pode criar o dashboard em tempo real no workspace do Power BI.

  1. Acesse o workspace do Power BI, que você configurou no bloco de saída acima do Power BI, selecione + Novo no canto superior esquerdo e escolha Dashboard para dar um nome ao novo dashboard. Screenshot of the pbi dashboard creation.
  2. Depois que o dashboard for criado, você será levado para ele. Selecione Editar e escolha + Adicionar um bloco na barra de menus superior. Um painel direito será aberto. Selecione Dados de Streaming Personalizados para ir para a próxima página. Screenshot of the pbi dashboard adding tile.
  3. Escolha o conjunto de dados de streaming (por exemplo, nocode-pbi-demo-xujx) que você configurou no nó do Power BI e vá para a próxima página. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with selected dataset.
  4. Preencha os detalhes do bloco e siga a próxima etapa para concluir a configuração do bloco. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with configured details.
  5. Em seguida, você pode ajustar o tamanho e fazer com que o dashboard seja atualizado continuamente, conforme mostrado no exemplo a seguir. Screenshot of the pbi dashboard report.

Próximas etapas

Saiba mais sobre o Azure Stream Analytics e como monitorar o trabalho criado.