API からデータをフェッチし、それを sql azure データベースで更新する azure ml 実験を作成しました。私の Power BI レポートは、このデータベースからデータを選択し、レポートを表示します。ソースからのデータは頻繁に変更されます。したがって、power bi のチェックボックスのようなものが必要です。これをチェックすると、azure ml 実験がトリガーされ、データベースが最新のデータで更新されます。
Rstudio パイプラインで実行するようにスケジュールできることはわかっていますが、財政的に実行可能ではないため、このアプローチは考えていません。前もって感謝します。
クラウドでデータ パイプラインを構築するのに役立つ Azure Data Factory (ADF) をご覧ください。
ADF を使用して API からデータを読み取り (データを更新)、Azure Machine Learning でバッチごとにスコアを付け、Azure SQL に直接プッシュして、PowerBI がスコアリングされる最新のデータを常に確認できるようにします。
この種のパイプラインを介してデータを取得する次のブログをご覧ください。データが Stream Analytics からではなく、API から取得されるように変更する必要があります。 http://blogs.msdn.com/b/data_insights_global_practice/archive/2015/09/16/event-hubs-stream-analytics-azureml-powerbi-end-to-end-demo-part-i-data-ingestion- and-preparation.aspx