R in Echtzeit MS BI-Umgebung

Question

Hoffe jemand kann mit dem besten Weg nach vorne für ein Projekt helfen, an dem ich arbeite.

Mein Arbeitgeber verwendet den MS BI-Stack - SSRS, SSIS, SQLServer usw. - und die Entwickler haben ein Webportal in C# und ASP.Net erstellt, um Echtzeit-Management-Berichte in einem Dashboard-Format anzuzeigen. In Echtzeit verstehe ich genau das. Wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern, wie es häufig während des Tages der Fall ist, ändern sich auch die Informationen auf dem Dashboard.

Ich habe ein Prototyp-Dashboard mit R und Shiny Dashboard entwickelt, das auf einem virtuellen Ubuntu-Server läuft, der grafischer und interaktiver ist und reaktive Komponenten und maschinelle Lernanalysen enthält.

Alle sind sehr beeindruckt von dem Dashboard, vor allem von der Grafik (gglot und plotly), und das Management möchte die analytischen und grafischen Komponenten in das bestehende Portal integrieren, wodurch die Abhängigkeit von Ubuntu und Shiny entfällt. Da es nur ein Prototyp war, verwendet es jedoch Dateien, die im SQL-Server erstellt und jeden Abend als CSV in einen Ordner exportiert werden, der mit Ubuntu geteilt wird. Von diesem Ordner liest Shiny/R die Dateien ein und erstellt die Visualisierungen und führt die Modelle auf Anfrage aus. Bisher haben wir nur Iframes erstellt, die auf den glänzenden Server verweisen, aber das Management ist mit diesem Ansatz nicht zufrieden. Sie wollen die R-Modelle und Grafiken in das Echtzeitportal integrieren.

Ich weiß, SQL Server 2016 bündelt R-Dienste und wir haben damit begonnen, damit zu spielen, aber wie integrieren Sie Echtzeit-R-Analysen und Grafiken in den bestehenden MS/.Net-Stack?

Prost Andrew

Answer 1

Es klingt wie Sie einen guten Anwendungsfall für Funktion reactivePoll glänzende aufweisen, die eine neue Daten Umfrage löst jedes Mal, es ist Prüffunktion einen anderen Wert zurückgibt.

Sie müssen eine checkFunc schreiben, die eine schnelle Überprüfung der SQL Server-Daten ist, um zu sehen, ob sich Ihre Daten geändert haben. Dann müssen Sie eine valueFunc schreiben, die die Daten Ihrer App zurückgibt, wenn checkFunc anzeigt, dass sich die zugrunde liegenden Werte geändert haben. Und schließlich müssen Sie bestimmen, wie oft checkFunc mit dem intervalMillis Argument ausgeführt werden soll.

Damit können Sie nahezu Echtzeitanalysen mit Shiny durchführen, ohne es auf einer anderen Plattform neu erstellen zu müssen. Wenn das Management jedoch darauf beharrt, sich vom Ubuntu-Server zu entfernen, wird dies nicht funktionieren.

Sie könnten versuchen, Ihre plotly Grafiken mit plotly.js neu zu schreiben, und einen .NET-Trigger verwenden, um erneut ausführen R-Skripte auf dem Server als Teil der Echtzeit-Pipeline json Daten für Ihre plotly.js zu erzeugen Plots, aber Sie könnten auch einfach reactivePoll zum gleichen Affekt verwenden ... Hat die Verwaltung einen guten Grund für diese Anfrage? Es klingt nach einer Menge Arbeit, wenn die Analyse und der Wert von R und Shiny generiert werden. Warum sollte man einen runden Stift in ein quadratisches Loch stecken?