Microsoft Fabric のリアルタイム分析を探索する

この演習では、Microsoft Fabric のリアルタイム分析について探索します。

このラボは完了するまで、約 25 分かかります。

注: この演習を完了するには、Microsoft Fabric ライセンスが必要です。無料の Fabric 試用版ライセンスを有効にする方法の詳細については、Fabric の概要に関するページを参照してください。これを行うには、Microsoft の “学校” または “職場” アカウントが必要です。** ** お持ちでない場合は、Microsoft Office 365 E3 以降の試用版にサインアップできます。

ワークスペースの作成

Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワークスペースを作成してください。

Microsoft Fabric (https://app.fabric.microsoft.com) にサインインします。
左側のメニューバーで、 [ワークスペース] を選択します (アイコンは 🗇 に似ています)。
新しいワークスペースを任意の名前で作成し、 [詳細] セクションで、Fabric 容量を含むライセンスモード (“試用版“、Premium、または Fabric) を選択します。
開いた新しいワークスペースは空のはずです。

KQL データベースを作成する

ワークスペースを作成したので、リアルタイムデータを格納する KQL データベースを作成しましょう。

ポータルの左下で、[リアルタイムインテリジェンス] エクスペリエンスに切り替えます。

リアルタイムインテリジェンスのホームページには、リアルタイムデータ分析のために一般的に使用される資産を作成するためのタイルが含まれています。
リアルタイムインテリジェンスのホームページで、任意の名前で新しいイベントハウスを作成します。

このイベントハウスは、複数のプロジェクトにわたってデータベースをグループ化して管理するために使用されます。このイベントハウスの名前を使用して空の KQL データベースが自動的に作成されます。この演習の後半ではそれに対してデータを追加します。

Eventstream を作成する

イベントストリームは、ストリーミングソースからリアルタイムデータを取り込むためのスケーラブルで柔軟な方法を提供します。

左側のメニューバーで、リアルタイムインテリジェンスエクスペリエンスの [ホーム] ページを選択します。
ホームページでタイルを選択し、新しいイベントストリームを任意の名前で作成します。

しばらくすると、イベントストリームのビジュアルデザイナーが表示されます。

ビジュアルデザイナーキャンバスにはイベントストリームに接続するソースが表示され、そのソースが宛先に接続されます。
デザイナーキャンバスで、ソースの [新しいソース] リストの [サンプルデータ] を選択します。次に、 [サンプルデータ] ペインで、taxis という名前を指定し、Yellow Taxi のサンプルデータ (タクシーの移動から収集されたデータを表す) を選択します。その後、 [追加] を選択します。
デザイナーキャンバスの下にある [データプレビュー] タブを選択して、ソースからストリーミングされるデータをプレビューします。
デザイナーキャンバスで、ご自分の宛先の [新しい宛先] リストで、 [KQL データベース] を選択します。次に、 [KQL データベース] ペインで、taxi-data という宛先名を指定し、ご自分のワークスペースと KQL データベースを選択します。 [宛先テーブル] で [新規作成] を選択し、テーブル名 taxi-data を入力します。その後、追加を選択します。
完成したイベントストリームが次のようになっていることを確認します。

KQL データベース内のリアルタイムデータに対してクエリを実行する

ご自分のイベントストリームで KQL データベース内のテーブルを継続的に設定することで、リアルタイムデータに対してクエリを実行できます。

左側のメニューハブで、KQL データベースを選択します (または、ワークスペースを選択して KQL データベースを見つけます)。
taxi-data テーブル (イベントストリームによって作成される) に対して、 … メニューで、 [クエリテーブル] > [過去 24 時間以内に取り込まれたレコード] を選択します。
クエリの結果を表示します。次のような KQL クエリであるはずです。
```
 ['taxi-data']
 | where ingestion_time() between (now(-1d) .. now())
```
結果に、過去 24 時間にストリーミングソースから取り込まれたすべてのタクシーレコードが表示されます。

クエリエディターの上半分にあるすべての KQL クエリコードを次のコードに置き換えます。

 // This query returns the number of taxi pickups per hour
 ['taxi-data']
 | summarize PickupCount = count() by bin(todatetime(tpep_pickup_datetime), 1h)

[▷ 実行] ボタンを使用してクエリを実行し、結果を表示します。各時間のタクシー送迎数を示す結果が表示されるはずです。

リソースをクリーンアップする

Microsoft Fabric のリアルタイム分析の探索が終了したら、この演習用に作成したワークスペースを削除できます。