私はAzureを初めて使用します。センサーによって生成されたデータを視覚化するために、PowerBIダッシュボードを作成する必要があります。ダッシュボードは「ほぼ」リアルタイムで更新される必要があります。折れ線グラフでいくつかの履歴データを視覚化したいので、プッシュデータセットが必要であることがわかりました。ただし、アーキテクチャの観点からは、Power BI REST API（Pythonアプリでデータを処理し、それを使用してPower BIを呼び出すことができるため、私の場合は完全に問題ありません）またはAzure StreamAnalyticsを使用できます。 （これも機能する可能性があります。PythonアプリからAzure Blobストレージにデータをダンプしてからストリーミングすることもできます）。一般的に言って、2つのアプローチの長所/短所は何ですか？
Azureストリーム分析を使用すると、複数のソースを使用して複数のターゲットを定義できます。これらのターゲットの1つはPower-BIとBlobである可能性があります...同時に、データの受信時にウィンドウ関数を使用できます。ウィンドウ関数を含むパイプラインを視覚的に管理する方法。
あなたの場合、受信データを最初にBlobに複製し、次にpower-BIに複製します。ただし、データが複数のソース（複数のセンサー、センサー、その他のソースなど）から受信されるときに、ウィンドウ関数（1分程度）を適用するユースケースがある場合は、手動で機能させるために多くのことをいじる必要があります。 、ストリーム分析の場合と同様に、簡単に実行できます。
次の記事では、AzureAnalyticsの長所と短所のいくつかを取り上げています... https：//www.axonize.com/blog/iot-technology/the-advantages-and-disadvantages-of-using-azure-stream-analytics-for -iot-applications /
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