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Creación de un panel en tiempo real con un conjunto de datos de Power BI generado desde el editor sin código de Stream Analytics

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En este artículo se describe cómo puede usar el editor sin código para crear fácilmente un trabajo de Stream Analytics a fin de generar datos procesados en un conjunto de datos de Power BI. Lee continuamente de Event Hubs, procesa y genera los datos en un conjunto de datos de Power BI para crear el panel de Power BI en tiempo real.

Requisitos previos

  • Los recursos de Azure Event Hubs deben ser accesibles públicamente y no estar detrás de un firewall o protegidos en una instancia de Azure Virtual Network.
  • Debe tener un área de trabajo de Power BI existente y tiene permiso para crear un conjunto de datos allí.
  • Los datos de Event Hubs deben serializarse en formato JSON, CSV o Avro.

Desarrollo de un trabajo de Stream Analytics para crear un conjunto de datos de Power BI con datos seleccionados

  1. En Azure Portal, busque y seleccione la instancia de Azure Event Hubs.

  2. Seleccione Características>Procesar datos y, después, seleccione Iniciar en la tarjeta Compilar los datos casi en tiempo real con Power BI.

    Screenshot showing the Process data page of an event hub.

  3. Escriba un nombre para el trabajo de Stream Analytics y seleccione Crear.

    Screenshot showing where to enter a job name.

  4. Especifique el tipo de serialización de los datos en la ventana de Event Hubs y el Método de autenticación que usa el trabajo para conectarse a Event Hubs. A continuación, seleccione Conectar.

    Screenshot showing the Event Hubs connection configuration.

  5. Cuando la conexión se establezca correctamente y tenga flujos de datos que fluyan a la instancia de Event Hubs, verá inmediatamente dos cosas:

    • Campos que están presentes en los datos de entrada. Puede elegir Agregar campo o seleccionar el símbolo de puntos suspensivos junto a un campo para quitar, cambiar el nombre o cambiar su tipo.

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

    • Ejemplo dinámico de datos entrantes en la tabla de Vista previa de los datos en la vista de diagrama. Se actualiza automáticamente de manera periódica. Puede seleccionar Pause streaming preview (Pausar vista previa de streaming) para ver una vista estática de los datos de entrada de ejemplo.

      Screenshot showing sample data under Data Preview.

  6. Seleccione el icono Administrar. En el panel de configuración Administrar campos, elija los campos que quiere generar. Si desea agregar todos los campos, seleccione Agregar todos los campos.

    Screenshot that shows the Manage field operator configuration.

  7. Seleccione el icono Power BI. En el panel de configuración de Power BI, rellene los parámetros necesarios y conéctese.

    • Conjunto de datos: es el destino de Power BI en el que se escriben los datos de salida del trabajo de Azure Stream Analytics.
    • Tabla: es el nombre de la tabla del conjunto de datos al que van los datos de salida.

    Screenshot that shows the Power BI output configuration.

  8. Opcionalmente, seleccione Obtener vista previa estática o Actualizar vista previa estática para ver la vista previa de los datos que se ingerirán en el centro de eventos.
    Screenshot showing the Get static preview/Refresh static preview option.

  9. Seleccione Guardar y, a continuación, seleccione Iniciar para iniciar el trabajo de Stream Analytics.
    Screenshot showing the Save and Start options.

  10. Para iniciar el trabajo, especifique:

    • El número de unidades de streaming (SU) con las que se ejecutan los trabajos. Las SU representan la cantidad de procesos y memoria asignadas al trabajo. Se recomienda empezar con tres y, a continuación, ajustar la cantidad según sea necesario.
    • Control de errores de datos de salida: permite especificar el comportamiento que desea cuando se produce un error en la salida de un trabajo en el destino debido a errores de datos. De manera predeterminada, el trabajo reintenta hasta que la operación de escritura se realiza correctamente. También puede optar por quitar estos eventos de salida.
      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. Después de seleccionar Iniciar, el trabajo comienza a ejecutarse en un máximo de dos minutos y las métricas se abrirán en la sección de pestaña.

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

    También puede ver el trabajo en la sección Procesar datos de la pestaña Trabajos de Stream Analytics. Seleccione Abrir métricas para supervisarlo, detenerlo o reiniciarlo, según sea necesario.

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

Creación del panel en tiempo real en Power BI

Ahora tiene el trabajo de Azure Stream Analytics en ejecución y los datos se escriben continuamente en la tabla del conjunto de datos de Power BI que ha configurado. Ya puede crear el panel en tiempo real en el área de trabajo de Power BI.

  1. Vaya al área de trabajo de Power BI que ha configurado en el icono de salida de Power BI anterior y seleccione + Nuevo en la esquina superior izquierda; después, elija Panel para asignar un nombre al panel nuevo. Screenshot of the pbi dashboard creation.
  2. Una vez creado el panel, se le llevará a este panel nuevo. Seleccione Editar y elija + Agregar un icono en la barra de menús superior. Se abre un panel derecho. Seleccione Datos de transmisión personalizados para ir a la página siguiente. Screenshot of the pbi dashboard adding tile.
  3. Seleccione el conjunto de datos de transmisión (por ejemplo, nocode-pbi-demo-xujx) que ha configurado en el nodo de Power BI y vaya a la página siguiente. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with selected dataset.
  4. Rellene los detalles del icono y vaya al paso siguiente para completar la configuración del icono. Screenshot of the pbi dashboard adding tile with configured details.
  5. A continuación, puede ajustar su tamaño y obtener el panel actualizado continuamente como se muestra en el ejemplo siguiente. Screenshot of the pbi dashboard report.

Pasos siguientes

Obtenga más información sobre Azure Stream Analytics y cómo supervisar el trabajo que ha creado.