Guia de início rápido: obtenha insights de seus dados processados

Neste artigo, cria um painel em tempo real para recolher insights a partir dos dados do OPC UA que enviou para os Event Hubs no artigo anterior. Ao usar Microsoft Fabric Real-Time Intelligence, traz os seus dados dos Event Hubs para Microsoft Fabric e mapeia-os para uma base de dados KQL que pode ser fonte de dashboards em tempo real. Em seguida, você cria um painel para exibir esses dados em blocos visuais que capturam informações e mostram os valores ao longo do tempo.

Estas operações são os últimos passos na experiência de exemplo de ponta a ponta, que vai desde a implementação do Operações IoT do Azure na periferia até à obtenção de insights a partir dos dados desse dispositivo na cloud.

Pré-requisitos

Antes de começar este início rápido, conclua os inícios rápidos anteriores das Operações IoT do Azure.

Também precisa dos seguintes recursos Fabric:

• Uma assinatura do Microsoft Fabric. Na sua subscrição, precisa de acesso a um espaço de trabalho com permissões de Contribuidor ou superiores.
• Um tenant do Microsoft Fabric que permite a criação de dashboards em tempo real. O administrador do locatário pode habilitar essa configuração. Para obter mais informações, consulte Habilitar configurações de locatário no portal de administração.

Que problema vamos resolver?

Quando os dados do seu OPC UA chegam à cloud, pode analisar uma grande quantidade de informação. Organize os dados e crie relatórios com gráficos e visualizações para obter informações. Este artigo mostra-lhe como ligar os dados ao Real-Time Intelligence e criar um painel em tempo real.

Ingerir dados em Inteligência em Tempo Real

Nesta seção, você configura um fluxo de eventos do Microsoft Fabric para conectar seu hub de eventos a um banco de dados KQL no Real-Time Intelligence. Esse processo inclui a configuração de um mapeamento de dados para transformar os dados de carga útil de seu formato JSON em colunas no KQL.

Criar um fluxo de eventos

Nesta seção, você cria um fluxo de eventos para trazer seus dados dos Hubs de Eventos para o Microsoft Fabric Real-Time Intelligence e, eventualmente, para um banco de dados KQL.

Antes de prosseguir, certifique-se de que a autenticação local está ativada no namespace do seu Event Hubs. Pode definir esta autenticação a partir da página Overview do espaço de nomes no portal Azure.

Comece por navegar para o hub de tempo real no Microsoft Fabric.

Adicione seu hub de eventos como uma fonte de dados para um novo fluxo de eventos. Para obter instruções detalhadas, consulte Obter eventos do Hubs de Eventos do Azure para o Real-Time hub. Quando adicionar a fonte de dados, siga as instruções em Usar o separador Azure para se ligar a um hub de eventos (recomendado) para selecionar o namespace do seu Event Hubs. Depois, tenha em mente as seguintes notas ao configurar as definições de ligação:

• Selecione destinationeh no menu suspenso para o seu recurso de hub de eventos.
• Selecione RootManageSharedAccessKey na lista pendente para a chave do hub de eventos.
• Edite o nome do fluxo de eventos para algo amigável no painel de detalhes do fluxo.
• Para Grupo de consumidores, use a seleção padrão ($Default).
• Para Formato de dados, use a seleção padrão (Json).

Depois de conectar o fluxo de eventos, use o botão Abrir fluxo de eventos para vê-lo na tela de criação. O fluxo do seu hub de eventos do Azure é visível como uma fonte de fluxo de eventos.

Verificar o fluxo de dados

Siga estas etapas para verificar seu trabalho até agora e verifique se os dados estão fluindo para o fluxo de eventos.

1. Inicie seu cluster onde você implantou as Operações do Azure IoT em inícios rápidos anteriores. O simulador de PLC OPC implantado com sua instância de Operações IoT do Azure deve começar a ser executado e enviado dados. Você pode confirmar essa etapa verificando se seu hub de eventos está recebendo mensagens no portal do Azure.

2. Aguarde alguns minutos para que os dados se propaguem. Em seguida, na vista ao vivo do eventstream, selecione a origem do eventstream e atualize a visualização de dados. Você deve ver os dados JSON do simulador começarem a aparecer na tabela.

   

Preparar os recursos de KQL

Nesta seção, você cria um banco de dados KQL em seu espaço de trabalho do Microsoft Fabric para usar como destino para seus dados.

1. Primeiro, crie um Real-Time Intelligence Eventhouse (para obter instruções detalhadas, consulte Criar um Eventhouse). Quando a Eventhouse é criada, ela contém automaticamente um banco de dados KQL padrão com o mesmo nome.

2. Em seguida, crie uma nova tabela no banco de dados padrão em sua Eventhouse (para obter instruções detalhadas, consulte Criar uma tabela vazia em seu banco de dados KQL). Nomeie-o OPCUA e insira manualmente o esquema a seguir.

   Nome da coluna	Tipo de dados
   Identificação do Ativo	cadeia (de caracteres)
   Espigão	booleano
   Temperatura	decimal
   Peso de Enchimento	decimal
   Utilização de Energia	decimal
   Carimbo de Data/Hora	datetime

3. Depois de criar a tabela OPCUA , selecione-a e use o botão Consultar com código para abrir qualquer consulta de exemplo em uma nova janela de consulta para a tabela.

   

4. Limpe a consulta de exemplo e execute a seguinte consulta KQL que cria um mapeamento de dados para sua tabela. O mapeamento de dados chama-se opcua_mapping.

   .create table ['OPCUA'] ingestion json mapping 'opcua_mapping' '[{"Properties":{"Path":"$[\'AssetId\']"},"column":"AssetId","datatype":""},{"Properties":{"Path":"$.Spike"},"column":"Spike","datatype":""},{"Properties":{"Path":"$.TemperatureF"},"column":"Temperature","datatype":""},{"Properties":{"Path":"$.FillWeight"},"column":"FillWeight","datatype":""},{"Properties":{"Path":"$.EnergyUse.Value"},"column":"EnergyUse","datatype":""},{"Properties":{"Path":"$.Temperature.SourceTimestamp"},"column":"Timestamp","datatype":""}]'
   

Adicionar dados de fluxo de eventos ao banco de dados KQL

Em seguida, adicione seu fluxo de eventos como uma fonte de dados para sua tabela KQL. Para obter instruções detalhadas, consulte Obter dados do Eventstream. Ao adicionar a fonte de dados, lembre-se das seguintes notas:

• Use a tabela OPCUA como a tabela de destino e seu fluxo de eventos como a origem.

• Na etapa Inspecionar, selecione a opcua_mapping que criou anteriormente:

  

Depois de concluir esta configuração, os dados começam a fluir através do seu fluxo de eventos e são processados na sua tabela KQL.

Aguarde alguns minutos para que os dados se propaguem. Em seguida, selecione a tabela OPCUA (talvez seja necessário atualizar a exibição) para ver uma visualização dos dados do fluxo de eventos que aparecem na tabela.

Você também pode usar o botão Consultar com código para abrir uma janela de consulta para a tabela OPCUA e executar consultas para explorar os dados.

Crie um painel em tempo real

Nesta seção, você cria um novo painel em tempo real para visualizar seus dados de início rápido e importa um conjunto de blocos de um modelo de painel de exemplo. O painel permite filtrar por ID de ativo e carimbo de data/hora, e exibe resumos visuais de temperatura, frequência de pico e outros dados.

Criar painel

Navegue até seu espaço de trabalho e crie um novo painel em tempo real a partir dos recursos do Real-Time Intelligence. Para obter instruções detalhadas, consulte Criar um novo painel.

Carregar modelo e conectar fonte de dados

Baixe o modelo de painel de exemplo deste local no GitHub: dashboard-AIOquickstart.json.

Em seguida, siga estas etapas para carregar o modelo de painel e conectá-lo aos seus dados.

1. No painel em tempo real, alterne para a guia Gerenciar e selecione Substituir por arquivo.
2. Selecione o arquivo de modelo que você baixou para sua máquina.
3. O arquivo de modelo preenche o painel com vários blocos, embora os blocos não possam obter dados porque você ainda não conectou uma fonte de dados.
4. No separador Gerir, selecione o botão de alternar Fontes de dados do lado direito do ecrã. Esta ação abre o painel de fontes de dados com uma fonte de amostra para os seus dados AIO. Selecione o ícone de definições para editar a fonte de dados AIOdata .
5. No painel de definições da fonte de dados , selecione o menu suspenso Base de Dados e depois selecione base de dados KQL para ligar a sua base de dados KQL como fonte de dados para o painel de controlo.
6. Escolha a sua base de dados no painel Selecionar uma Base de Dados KQL no Catálogo e, em seguida, selecione Ligar. Quando terminares de ligar a tua fonte de dados, seleciona Aplicar e fecha o painel de definições da fonte de dados . Por fim, pode afastar o painel de fontes de dados e voltar ao painel de controlo.

Os elementos visuais são preenchidos com os dados da sua base de dados KQL.

Na guia Página Inicial, selecione Salvar para salvar seu painel.

Explore o painel de controlo

Agora você tem um painel que exibe diferentes tipos de elementos visuais para os dados do ativo nesses inícios rápidos. Os elementos visuais incluídos no modelo são:

• Parâmetros para seu painel que permitem a filtragem de todos os elementos visuais por carimbo de data/hora (incluído por padrão) e ID do ativo.
• Um bloco de gráfico de linhas mostrando a temperatura e seus picos ao longo do tempo.
• Um bloco de estatísticas mostrando um indicador de pico de temperatura em tempo real. O bloco exibe o valor de temperatura mais recente e, se esse valor for um pico, a formatação condicional o exibirá como um aviso.
• Um bloco de estatísticas mostrando a temperatura máxima.
• Um bloco de estatísticas mostrando o número de picos no período selecionado.
• Um bloco de gráfico de linhas mostrando a temperatura versus o peso de preenchimento ao longo do tempo.
• Um bloco de gráfico de linhas mostrando a temperatura versus o uso de energia ao longo do tempo.

A partir daqui, você pode experimentar os filtros e adicionar outros tipos de bloco para ver como um painel pode permitir que você faça mais com seus dados.

Esta etapa conclui o fluxo de início rápido para usar as Operações IoT do Azure para gerenciar dados de dispositivo desde a implantação até a análise na nuvem.

Limpar recursos

Agora que você terminou a experiência de início rápido, esta seção contém instruções para excluir seus recursos de exemplo.

Se quiseres eliminar todos os recursos que criaste para este quickstart, remove o grupo de recursos do Azure que contém o teu cluster ligado ao Azure Arc e outros recursos usados neste quickstart. Depois apaga o teu espaço de código e os segredos que criaste para ele do GitHub. Para eliminar o seu espaço de código e segredos, veja Eliminar um espaço de código e Apagar segredos.

Você também pode excluir seu espaço de trabalho do Microsoft Fabric e todos os recursos nele associados a esse início rápido, incluindo o fluxo de eventos, o Eventhouse e o painel em tempo real. Além disso, convém excluir o arquivo de modelo de painel que você baixou para o seu computador.