Microsoft Fabric のリアルタイム分析を探索する

Microsoft Fabric には、リアルタイムデータストリーム用の分析ソリューションを作成できるリアルタイムインテリジェンスが用意されています。この演習では、Microsoft Fabric のリアルタイムインテリジェンス機能を使用して、あるタクシー会社のデータのリアルタイムストリームを取り込み、分析し、可視化します。

このラボの所要時間は約 30 分です。

注: この演習を完了するには、Microsoft Fabric テナントが必要です。

ワークスペースの作成

Fabric でデータを操作する前に、Fabric 容量を有効にしてワークスペースを作成する必要があります。

ブラウザーの https://app.fabric.microsoft.com/home?experience=fabric で Microsoft Fabric ホームページに移動し、Fabric 資格情報でサインインします。
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)。
任意の名前で新しいワークスペースを作成し、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。

Eventstream を作成する

これで、ストリーミングソースからリアルタイムデータを検索して取り込む準備ができました。これを行うには、Fabric リアルタイムハブから開始します。

ヒント: 初めてリアルタイムハブを使用する場合は、はじめにのヒントが表示される場合があります。これらを閉じることができます。

左側のメニューバーで、リアルタイム ハブを選択します。

リアルタイムハブを使用すると、ストリーミングデータのソースを簡単に見つけて管理できます。
リアルタイムハブの接続先セクションで、[データソース] を選択します。
Yellow taxi サンプルデータソースを見つけて、[接続] を選択します。次に、接続ウィザードで、ソースに taxi という名前を付け、既定のイベントストリーム名を編集して taxi-data に変更します。このデータに関連付けられている既定のストリームには、taxi-data-stream という名前が自動的に付けられます。
[次へ] を選択し、ソースとイベントストリームが作成されるまで待ってから、[イベントストリームを開く] を選択します。 Eventstream では、デザインキャンバスにタクシー ソースと taxi-data-stream が表示されます。

イベントハウスを作成する

イベントストリームはリアルタイムの株式データを取り込みますが、現時点では何もしません。キャプチャしたデータをテーブルに格納できるイベントハウスを作成しましょう。

左側のメニューバーで、[作成] を選択します。 [新規] ページの [Real-Time Intelligence] セクションで、[イベントハウス] を選択します。任意の一意の名前を設定します。

注: [作成] オプションがサイドバーにピン留めされていない場合は、最初に省略記号 (…) オプションを選択する必要があります。

新しい空のイベントハウスが表示されるまで、表示されているヒントまたはプロンプトを閉じます。
左側のペインで、イベントハウスに Eventhouse と同じ名前の KQL データベースが含まれていることに注意してください。このデータベースでは、リアルタイムデータ用のテーブルを作成することも、必要に応じて追加のデータベースを作成することもできます。
データベースを選択し、関連付けられた queryset があることに注意してください。このファイルには、データベース内のテーブルのクエリを開始するために使用できる KQL クエリのサンプルがいくつか含まれています。

ただし、現時点ではクエリを実行するテーブルはありません。イベントストリームから新しいテーブルにデータを取得することで、この問題を解決しましょう。
KQL データベースのメインページで、 [データの取得] を選択します。
データソースで、[イベントストリーム]、[新しいイベントストリーム] を選択します。
[選択またはコピー先テーブルの作成] ウィンドウで、taxi という名前の新しいテーブルを作成します。次に、[データソースの構成] ウィンドウで、ワークスペースと taxi-data Eventstream を選択し、接続 taxi-table に名前を付けます。
[次へ] ボタンを使用して、データを検査し、構成を完了する手順を完了します。次に、構成ウィンドウを閉じて、イベントハウスと株式テーブルを表示します。

ストリームとテーブルの間の接続が作成されました。イベントストリームでそのことを確認しましょう。
左側のメニューバーで、[リアルタイム] ハブを選択し、[マイデータストリーム] ページを表示します。 taxi-data-stream ストリームの […] メニューで、[Eventstream を開く] を選択します。

イベントストリームにストリームの宛先が表示されるようになりました。

ヒント: デザインキャンバス上のコピー先を選択し、その下にデータプレビューが表示されない場合は、[更新する] を選択します。

この演習では、リアルタイムデータをキャプチャしてテーブルに読み込む非常にシンプルな Eventstream を作成しました。実際のソリューションでは、通常、変換を追加して、時間枠にわたってデータを集計します (たとえば、5 分間の各株の平均価格を取得する場合)。

次に、キャプチャしたデータに対してクエリを実行して分析する方法を見てみましょう。

キャプチャされたデータに対してクエリを実行する

Eventstream は、リアルタイムのタクシー料金のデータをキャプチャし、KQL データベースのテーブルに読み込みます。このテーブルに対してクエリを実行し、キャプチャされたデータを確認できます。

左側のメニューバーで、Eventhouse データベースを選択します。
データベースの queryset を選択します。
クエリペインで、次に示すように最初のクエリ例を変更します。
```
 taxi
 | take 100
```
クエリコードを選択して実行し、テーブルの 100 行のデータを表示します。
結果を確認してからクエリを変更し、1 時間ごとのタクシーのピックアップ数を表示します。
```
 taxi
 | summarize PickupCount = count() by bin(todatetime(tpep_pickup_datetime), 1h)
```
変更したクエリを強調表示し、クエリを実行して結果を表示します。
数秒待ってから、もう一度実行します。リアルタイムストリームから新しいデータがテーブルに追加されると、ピックアップ数が変化することに注意します。

リソースをクリーンアップする

この演習では、Eventhouse を作成し、Eventstream を使用してリアルタイムデータを取り込み、KQL データベーステーブルで取り込まれたデータのクエリを実行し、リアルタイムデータを視覚化するリアルタイムダッシュボードを作成し、アクティベーターを使用してアラートを構成しました。

Fabric のリアルタイムインテリジェンス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。

左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択します。
ツールバーで、[ワークスペース設定] を選択します。
[全般] セクションで、[このワークスペースの削除] を選択します。