파이썬과 Azure를 이용한 실시간 데이터 시각화
지금은 데이터가 점점 많아지고 실시간으로 이를 시각화하는 것이 중요해지는 시대입니다. 파이썬과 Microsoft Azure를 결합하여 데이터를 실시간으로 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.
필요한 도구와 서비스
- Python: 데이터 처리 및 시각화에 사용할 프로그래밍 언어입니다.
- Azure Event Hubs: 대규모 실시간 데이터 수집, 캡처 및 처리를 위한 이벤트 streaming 서비스입니다.
- Azure Blob Storage: 대용량의 데이터 저장을 위한 스토리지 서비스입니다.
- Azure Stream Analytics: 실시간 스트리밍 데이터를 분석하고 처리하기 위한 서비스입니다.
- Power BI: 데이터 시각화 및 대시보드 작성을 위한 비즈니스 인텔리전스 도구입니다.
절차
- Python을 사용하여 데이터를 생성하고 Event Hubs에 전송합니다.
- Stream Analytics를 사용하여 Event Hubs에서 데이터를 읽고 처리한 뒤 Azure Blob Storage에 저장합니다.
- Power BI를 사용하여 Blob Storage의 데이터를 시각화합니다.
Python에서 데이터 생성 및 Event Hubs로 전송
import random
from azure.eventhub import EventHubProducerClient, EventData
# Event Hubs 연결 문자열
connection_string = "<Event Hubs 연결 문자열>"
# Event Hubs 클라이언트 생성
producer = EventHubProducerClient.from_connection_string(connection_string)
# 데이터 생성 및 전송
data = random.randint(1, 100)
event_data = EventData(str(data))
producer.send_batch(event_data)
# 클라이언트 닫기
producer.close()
Stream Analytics를 사용하여 데이터 처리 및 Blob Storage에 저장
- Azure Portal에서 Stream Analytics 작업을 생성하고 입력(Source)으로 Event Hubs, 출력(Sink)으로 Blob Storage를 설정합니다.
- 입력 및 출력 연결 구성에서 Event Hubs 및 Blob Storage에 대한 인증 및 연결 정보를 제공합니다.
- 질의(Query) 작성에서 원하는 데이터 처리 및 변환을 정의합니다.
Power BI를 사용하여 데이터 시각화
- Power BI Desktop을 열고 Blob Storage에서 데이터를 가져옵니다.
- 가져온 데이터를 기반으로 시각화할 그래프, 차트 및 대시보드를 작성합니다.
- Power BI 서비스에 대시보드를 게시하고 필요한 사람들과 공유합니다.
이제 파이썬과 Azure를 사용하여 실시간 데이터 시각화를 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터 처리, 저장 및 시각화를 위한 다른 도구와 서비스를 사용할 수도 있으며, 자신의 요구에 맞게 구성할 수 있습니다.