Power BI にデータを送信する

概要

ここでは、Insights のリアルタイムのデータ エクスポート機能を利用してデータを Microsoft Power BI に送信し、そのデータを Microsoft Power BI でレポートする方法を説明します。

注:

Microsoft Power BI レポートを設定する前に、リアルタイムのデータ エクスポートを構成します。

Azure Stream Analytics ジョブを作成する

Insights のデータを使用するためのリソースを Azure 内に作成して設定します。

1. portal.azure.com にサインイン
2. Stream Analytics ジョブを作成します。A。目的のリソース グループを選択します。B。[ リソースを作成] を選択します。C。[ 分析 ] > [Stream Analytics ジョブ ] を選択し、必要な情報を入力します。
3. Stream Analytics ジョブの入力を追加します。A。 Stream Analytics ジョブに移動します。B。[ 入力 ] > [ 入力を追加] を選択します。C。必要な Azure Event Hub を選択し、新しいコンシューマー グループを作成します。
4. Stream Analytics ジョブの出力を追加します。
5. 次のいずれかの方法でジョブ クエリを設定します。
   • ストリームのすべてのイベントを取得する。

     SELECT
         Timestamp,
         EventType,
         FolderName, 
         Job.ProcessName as ProcessName,
         Job.State as State,
         Job.RobotName as RobotName,
         Job.HostMachineName as HostMachineName,
         Job.[Key] as JobKey,
         Job.StartTime as JobStartTime,
         Job.EndTime as JobEndTime,
         Job.DisplayName as ProcessDisplayName
     INTO
         [location-output]
     FROM
         [location-input] TIMESTAMP BY [Timestamp]
     WHERE
         EventType like '%job.%'
     

   • 入力を投影して集約する。次のクエリは、イベントの種類を時間と種類別に取得し、Power BI で大規模なデータセットのパフォーマンスを向上させます。

     SELECT
         System.Timestamp AS WindowEnd,
         [EventType],
         count(*) as EventCount
     INTO
         [Location]
     FROM
         [location]
     GROUP BY TumblingWindow(Duration(second, 1)), EventType
     

6. エンドツーエンドのデータ フローでクエリをテストし、入力と出力が適切に認可されることを確認します。
7. Stream Analytics ジョブを開始します。A。 Stream Analytics ジョブの概要に移動します。B。[ 開始] を選択します。

Insights のデータを Power BI で可視化する

Azure のデータセットを使用して、Insights のデータを Power BI で可視化します。

Power BI にサインインし、 パブリッシュされたデータセットに基づいてレポートを作成します。

関連ドキュメント

Azure Event Hubs に送信されたリアルタイム イベントのデータの異常を視覚化する (Microsoft のドキュメント)