CO2濃度をAzureで可視化してみた

#はじめに
本記事ではRaspberry Piで測定したCO2濃度データをPowerBIで可視化する流れを紹介します。
今回はRaspberry Pi～IoTHub間のデータ送信プログラムに関しては記事がたくさん存在しているので、割愛させていただきます。

#構成
![構成図.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/10b188d7-82ca-910b-9b1b-2af2a91968c5.png)


#Azure IoTHubの作成
① Azure Portalにログインし、検索欄から「IoT Hub」を選択します。
![IOTHub選択.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/420fec59-04ad-f8a8-e67d-098e3105936d.png)




②以下情報を入力し、「確認および作成」をクリックしてIoTHubを作成します。
・サブスクリプション：任意のサブスクリプションを選択
・リソースグループ：任意のリソースグループを選択
・領域：任意のリージョンを選択
・IoTHub名：任意の名前を入力

![IoTHub作成.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/811ff738-6068-ef80-ae51-48ad455024a3.png)

#IoTHubへデバイスの登録
①作成したIoT hubを選択し、「IoTデバイス」を選択し、「＋新規」をクリックします。
![IoTデバイス追加.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/07712461-ece4-f7ad-f1ba-88bac4215391.png)



②「デバイスID」に任意の名前を入力し「保存」をクリックします。
![IoTHubデバイス作成.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/032c2c7c-cd44-b3b7-6d23-6ba1101552f2.png)



#Stream Analytics ジョブの作成
① 検索欄から「Stream Analytics ジョブ」を選択します。
![Stream Analyticsジョブ選択.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/81f685b5-94eb-df77-d680-64662981e19b.png)


②「＋新規」をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/303ee0d1-980a-19d6-7b23-4c27a3d84e82.png)


③以下情報を入力し、「作成」をクリックします。
・ジョブ名：任意のジョブ名を入力
・サブスクリプション：任意のサブスクリプションを選択
・リソースグループ；任意のリソースグループを選択
・場所：任意のリージョンを選択
![Stream Analyticsジョブ作成.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/3192716c-3222-600f-6e4f-2e5c342b0f30.png)



④ジョブトポロジの「入力」をクリックし、「＋ストリーム入力の追加」の「IoTHub」を選択します。
![Stream Analyticsジョブ入力.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/6f124658-5ce7-38fd-7007-b2ab3cbaa97c.png)


⑤以下情報を入力し、「保存」を選択します。
・入力のエイリアス：任意の名前を入力
・サブクリション：任意のサブスクリプションを選択
・IoTHub：作成したIoTHubの名前を入力
・コンシューマーグループ：$Default
・共有アクセス ポリシー名：iothubowner
・エンドポイント：メッセージング
・イベントシリアル化形式：JSON
・エンコード：UTF-8
![Stream Analyticsジョブ新規入力.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/19017ac8-5322-36e1-86af-cb1ed67a66a5.png)



⑥ジョブトポロジの「出力」をクリックし、「＋追加」の「Power BI」を選択します。
![Stream Analyticsジョブ出力.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/654b13d3-b0cb-8ea9-204c-a866565c2987.png)

⑦以下情報を入力し、「承認」と「保存」をクリックします。
・出力エイリアス：任意の名前を入力
・データセット名：任意の名前を入力
・テーブル名：任意の名前を入力
![Stream Analyticsジョブ新規出力.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/e16a9117-ca4d-fbc0-77b1-73e424ebe172.png)


⑧入力と出力の設定が終わったら「クエリの編集」を選択し、クエリを設定します。
![Stream Analyticsクエリ編集.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/b26399a2-7f56-c54f-09d8-d9024e3cd7fb.png)


⑨先ほど設定した「入力」と「出力」の名前を設定します。
![Stream Analyticsクエリテスト.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/d5739284-2b3b-d5f0-6307-5c20897d7562.png)



⑩「開始」をクリックします。
![Stream Analyticsジョブ開始.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/304ad13f-69e0-41f2-dc84-ea948daafa31.png)

#PowerBI
①マイワークスペースの「新規」をクリックし、「ダッシュボード」を選択します。
※データセットの下にStream Analyticsジョブ出力情報設定時に入力した「データセット名」が反映されていることを確認します。
![ダッシュボード選択.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/54ee5d82-5c2c-528c-977c-3ca8ecb7de1a.png)



②「編集」をクリックし、「タイルを追加」を選択します。
![タイルの追加.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/6f1c3afc-efeb-a8d9-8b06-b4be09f84ade.png)



③「カスタムストリーミングデータ」を選択して、「次へ」をクリックします。
![タイルの追加.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/029b6b19-f61f-b33e-3f1e-49024d93318c.png)



④データセットを選択して、「次へ」をクリックします。
![データセット選択.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/10df8e70-f313-67af-116e-4d190245664f.png)


⑤「可視化タイプ」「軸」「凡例」「値」選択します。
![データストリーミング.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1514023/08026203-374f-9d59-6091-9c94e4857eed.png)