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Creare un dashboard in tempo reale con il set di dati di Power BI prodotto da Analisi di flusso senza editor di codice

  • Articolo

Questo articolo descrive come usare l'editor di codice per creare facilmente un processo di Analisi di flusso per produrre dati elaborati nel set di dati di Power BI. Legge continuamente da Hub eventi, elabora e restituisce i dati nel set di dati di Power BI per creare il dashboard di Power BI in tempo reale.

Prerequisiti

  • Le risorse Hub eventi di Azure devono essere accessibili pubblicamente e non essere protette da un firewall o protette in un'istanza di Azure Rete virtuale
  • È necessario disporre di un'area di lavoro di Power BI esistente e si dispone dell'autorizzazione per creare il set di dati.
  • I dati negli hub eventi devono essere serializzati in formato JSON, CSV o Avro.

Sviluppare un processo di Analisi di flusso per creare un set di dati di Power BI con dati selezionati

  1. Nella portale di Azure individuare e selezionare l'istanza di Hub eventi di Azure.

  2. Selezionare Funzionalità>Elabora dati e quindi selezionare Avvia nel dashboard Dei dati quasi in tempo reale con la scheda Power BI.

    Screenshot che mostra la pagina Elabora dati di un hub eventi.

  3. Immettere un nome per il processo di Analisi di flusso e quindi selezionare Crea.

    Screenshot che mostra dove immettere un nome di processo.

  4. Specificare il tipo di serializzazione dei dati nella finestra hub eventi e il metodo di autenticazione usato dal processo per connettersi a Hub eventi. Selezionare Connetti.

    Screenshot che mostra la configurazione della connessione di Hub eventi.

  5. Quando la connessione viene stabilita correttamente e si dispone di flussi di dati che passano all'istanza di Hub eventi, vengono immediatamente visualizzati due elementi:

    • Campi presenti nei dati di input. È possibile scegliere Aggiungi campo oppure selezionare il simbolo a tre punti accanto a un campo per rimuovere, rinominare o modificarne il tipo.

      Screenshot che mostra l'elenco dei campi di Hub eventi in cui è possibile rimuovere, rinominare o modificare il tipo di campo.

    • Esempio live di dati in ingresso nella tabella Anteprima dati nella vista diagramma. Viene aggiornato automaticamente periodicamente. È possibile selezionare Sospendi anteprima streaming per visualizzare una visualizzazione statica dei dati di input di esempio.

      Screenshot che mostra i dati di esempio in Anteprima dati.

  6. Selezionare il riquadro Gestisci . Nel pannello Di configurazione Gestisci campi scegliere i campi da restituire. Per aggiungere tutti i campi, selezionare Aggiungi tutti i campi.

    Screenshot che mostra la configurazione dell'operatore Gestisci campo.

  7. Selezionare il riquadro di Power BI . Nel pannello di configurazione di Power BI compilare i parametri necessari e connettersi.

    • Set di dati: è la destinazione di Power BI in cui vengono scritti i dati di output del processo di Analisi di flusso di Azure.
    • Tabella: è il nome della tabella nel set di dati in cui vengono inseriti i dati di output.

    Screenshot che mostra la configurazione dell'output di Power BI.

  8. Facoltativamente, selezionare Recupera anteprima statica/Aggiorna anteprima statica per visualizzare l'anteprima dei dati che verrà inserita nell'hub eventi.
    Screenshot che mostra l'opzione Recupera anteprima statica/Aggiorna anteprima statica.

  9. Selezionare Salva e quindi avviare il processo di Analisi di flusso.
    Screenshot che mostra le opzioni Salva e Avvia.

  10. Per avviare il processo, specificare:

    • Numero di unità di streaming (UNITÀ di streaming) con cui viene eseguito il processo. Le unità di streaming rappresentano la quantità di calcolo e memoria allocata al processo. È consigliabile iniziare con tre e quindi regolare in base alle esigenze.
    • Gestione degli errori dei dati di output: consente di specificare il comportamento desiderato quando l'output di un processo nella destinazione non riesce a causa di errori di dati. Per impostazione predefinita, il processo ritenta fino a quando l'operazione di scrittura non riesce. È anche possibile scegliere di eliminare tali eventi di output.
      Screenshot che mostra le opzioni di avvio del processo di Analisi di flusso in cui è possibile modificare l'ora di output, impostare il numero di unità di streaming e selezionare le opzioni di gestione degli errori dei dati di output.

  11. Dopo aver selezionato Start, il processo viene avviato entro due minuti e le metriche verranno aperte nella sezione della scheda.

    Screenshot che mostra le metriche del processo dopo l'avvio.

    È anche possibile visualizzare il processo nella sezione Elabora dati nella scheda Processi di Analisi di flusso. Selezionare Apri metriche per monitorarlo o arrestarlo e riavviarlo in base alle esigenze.

    Screenshot della scheda Processi di Analisi di flusso in cui viene visualizzato lo stato dei processi in esecuzione.

Creare il dashboard in tempo reale in Power BI

A questo punto, si dispone del processo di Analisi di flusso di Azure in esecuzione e i dati vengono scritti continuamente nella tabella nel set di dati di Power BI configurato. È ora possibile creare il dashboard in tempo reale nell'area di lavoro di Power BI.

  1. Passare all'area di lavoro di Power BI configurata nel riquadro di output di Power BI precedente e selezionare + Nuovo nell'angolo in alto a sinistra, quindi scegliere Dashboard per assegnare un nome al nuovo dashboard. Screenshot della creazione del dashboard pbi.
  2. Dopo aver creato il nuovo dashboard, si verrà portati al nuovo dashboard. Selezionare Modifica e scegliere + Aggiungi un riquadro nella barra dei menu in alto. Viene aperto un riquadro a destra. Selezionare Dati di streaming personalizzati per passare alla pagina successiva. Screenshot del riquadro di aggiunta del dashboard pbi.
  3. Selezionare il set di dati di streaming (ad esempio nocode-pbi-demo-xujx) configurato nel nodo Power BI e passare alla pagina successiva. Screenshot del dashboard pbi che aggiunge il riquadro con il set di dati selezionato.
  4. Compilare i dettagli del riquadro e seguire il passaggio successivo per completare la configurazione del riquadro. Screenshot del dashboard pbi che aggiunge il riquadro con i dettagli configurati.
  5. È quindi possibile regolarne le dimensioni e ottenere il dashboard aggiornato continuamente, come illustrato nell'esempio seguente. Screenshot del report del dashboard pbi.

Considerazioni sull'uso della funzionalità di replica geografica di Hub eventi

Hub eventi di Azure recentemente lanciato il Funzionalità replica geografica in anteprima pubblica. Questa funzionalità è diversa dalla funzionalità ripristino di emergenza geografico di Hub eventi di Azure.

Quando il tipo di failover è Forzato e la coerenza della replica è asincrona, il processo di Analisi di flusso non garantisce esattamente una volta l'output in un output Hub eventi di Azure.

Analisi di flusso di Azure, come producer con un output di un hub eventi, potrebbe osservare un ritardo limite nel processo durante la durata del failover e durante la limitazione da parte di Hub eventi nel caso in cui il ritardo di replica tra primario e secondario raggiunga il ritardo massimo configurato.

Analisi di flusso di Azure, come consumer con Hub eventi come input, potrebbe osservare un ritardo limite nel processo durante la durata del failover e potrebbe ignorare i dati o trovare dati duplicati al termine del failover.

A causa di queste avvertenze, è consigliabile riavviare il processo di Analisi di flusso con l'ora di inizio appropriata subito dopo il completamento del failover di Hub eventi. Inoltre, poiché la funzionalità di replica geografica di Hub eventi è in anteprima pubblica, non è consigliabile usare questo modello per i processi di Analisi di flusso di produzione a questo punto. Il comportamento corrente di Analisi di flusso migliorerà prima che la funzionalità di replica geografica di Hub eventi sia disponibile a livello generale e possa essere usata nei processi di produzione di Analisi di flusso.

Passaggi successivi

Altre informazioni su Analisi di flusso di Azure e su come monitorare il processo creato.