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1. 简单介绍
Power BI中也有实时接收流式数据以及实时数据展示的功能。在Power BI 中，当前共有三种类型的实时流式Semantic Model, 分别是
1.Streaming semantic model (没有database用来持久化流式数据),
2.PubSub Streaming semantic model (没有database用来持久化流式数据),
3.Push semantic model （会有一个database自动创建用于持久化数据)
这边主要用一下第一种Streaming semantic model，客户端是通过Power BI Rest Api的方式发送数据给Power BI service来模拟的。
由于水库的水文监测需要有一定的实时性，尤其是汛期。用Power BI Streaming Semantic Model 来模拟监测水文变化，感觉也可以尝试一下。
2. 创建 Streaming Dataset
- 打开 Power BI workspace, 点击 Streaming dataset 菜单项
2. 点击 API 选项
3. 配置 streaming dataset 如下
其中 Height表示水库水位，Storage表示水库蓄水量
4. 点击创建之后，可以获取一个 Power BI 的 Rest Api,
3. 准备客户端
这边主要用到.NET 8的 console application来作为发送数据的客户端
由于Streaming sementic model不会对发送过来的数据进行持久化存储，这边在console application中也对发送的数据也进行了存储，用的是EntityFrameworkCore 8.0。
大概的项目情况如下, 主要发送的过程都放到MockWaterData中
发送数据的代码
note: 上面代码是对发送的数据进行序列化和发送给Power BI Rest Api，同时把数据也持久化到数据库中，以便后续做report，对过去的水文情况进行一下追踪。
4. 创建一个 Power BI dashboard
1.打开Power BI workspace, 点击 Dashboard菜单项创建一个Dashboard
2. 在创建的dashboard中，点击 "Add a tile" 创建一个磁贴
3. 随后点击Real-Time data栏中的 Custom Streaming data 选项，
4. 选中 YOUR DATASETS栏中的 dataset (上面已经创建的)
5. 对磁贴进行简单的设定，主要是给水库的水位指标
6. 重复2-5的步骤创建一个水库的蓄水量指标
创建完成后, 我们开始运行客户端了。
5. 模拟水库监测
这边主要模拟监测一个比较大的水库，平常水位大概130+米，蓄水量大概20多亿立方米。是一个非常好的水库。
5.1 运行客户端程序
5.2 查看dashboard
打开Power BI workspace中dashboard，可以看到马上就有实时的数据出现了，这样就可以对水库的水位和蓄水量进行监测了。水位越高，蓄水量就越大，所以两个line chart有点像
6. 其他
由于Power BI streaming semantic model没有对数据进行持久化，上面用了Entity Framework Core把数据也放到了数据库中。这样也可以以数据库为数据源创建Power BI report。Report不是实时的呈现数据，但是可以对水库历史水文情况进行辅助追踪，也是比较重要的。
做一个report, 用来看过去一段时间最高水位和最大的蓄水量
7.总结
Power BI streaming semantic model 为实时监测场景提供了一种解决方式。现实当中水库的水位监测也是一种IOT的应用场景。在汛期时监测实时性要求应该很高。
针对流式数据处理, 之前MS Build 2024大会中有提到，后续会有一个Real-Time hub在Microsoft Fabric中发布。在2025年Power BI Real-time Streaming正在进行到Microsoft Fabric Real-Time Intelligence的过渡中。
以下是微软mslearn的一个提示，
以上简单介绍了一下用Power BI Streaming semantic model模拟监测水库的水位和蓄水量。
如果哪里有错误的地方，麻烦告之，谢谢谢谢!