Co je Azure Data Explorer?
Azure Data Explorer je plně spravovaná, vysoce výkonná analytická platforma pro velké objemy dat, která usnadňuje analýzu velkých objemů dat v reálném čase. Sada Azure Data Explorer nástrojů poskytuje koncové řešení pro příjem dat, dotazování, vizualizaci a správu.
Díky analýze strukturovaných, částečně strukturovaných a nestrukturovaných dat napříč časovými řadami a použitím Machine Learning usnadňuje Azure Data Explorer extrakci klíčových přehledů, spotových vzorů a trendů a vytváření modelů prognóz. Azure Data Explorer škálovatelná, zabezpečená, robustní a připravená pro podniky a je užitečná pro analytiku protokolů, analýzu časových řad, IoT a průzkumnou analýzu pro obecné účely.
Azure Data Explorer jsou rozšířené o další služby postavené na výkonném dotazovacím jazyce, včetně protokolů Azure Monitor,application Přehledy,Time Series Přehledya Microsoft Defenderu for Endpoint.
Následující rozhodovací strom vám pomůže rozhodnout, Azure Data Explorer je pro vás to pravé:
Čím je Azure Data Explorer jedinečný?
Rychlost, rozmanitost a objem dat
Díky Azure Data Explorer můžete ingestovat terabajty dat v minutách v dávkovém nebo streamovém režimu. Můžete dotazovat petabajty dat s výsledky vrácených v řádu milisekund až sekund. Azure Data Explorer poskytuje vysokou rychlost (miliony událostí za sekundu), nízkou latenci (sekundy) a lineární příjem nezpracovaných dat. Ingestování dat v různých formátech a strukturách, které proudí z různých kanálů a zdrojů
Uživatelsky přívětivý dotazovací jazyk
Dotazování Azure Data Exploreru pomocí jazyka Kusto Query Language (KQL),open source jazyka, který původně vynalezl tým Jazyk se snadno rozumí a učí a je vysoce produktivní. Můžete použít jednoduché operátory a pokročilou analýzu.
Pokročilé analýzy
Použijte Azure Data Explorer pro analýzu časových řad s velkou řadou funkcí, včetně sčítání a odečítání časových řad, filtrování, regrese, detekce sezónnosti, geoprostorové analýzy, detekce anomálií, prohledávání a prognózování. Funkce časových řad jsou optimalizované pro zpracování tisíců časových řad v sekundách. Detekce vzorů je snadná díky modulům plug-in clusteru, které mohou diagnostikovat anomálie a provést analýzu hlavní příčiny. Můžete také rozšířit možnosti Azure Data Explorer vložením kódu Pythonu do dotazů KQL.
Snadno použitelný průvodce
Průvodce příjmu dat usnadňuje, rychle a intuitivně proces příjmu dat. Webové uživatelské rozhraní poskytuje intuitivní prostředí s průvodcem, které vám pomůže rychle začít s ingestací dat, vytvářením databázových tabulek a strukturami mapování. Umožňuje jeden nebo nepřetržitý příjem dat z různých zdrojů a v různých datových formátech. Mapování tabulek a schémata se navrhují automaticky a snadno se upravuje.
Versatile data visualization
Vizualizace dat vám pomůže získat důležité přehledy. Azure Data Explorer nabízí integrované vizualizace a řídicí panely s podporou různých grafů a vizualizací. Má nativní integraci s Power BI,nativními konektory pro Grafana,Kibana a Databricks, podporou ODBC pro Tableau,Sisense,Qlik a další.
Automatický ingestování, zpracování a export
Azure Data Explorer podporuje uložené funkce na straně serveru, průběžný ingestování a průběžný export do Azure Data Lake Store. Podporuje také transformace časového mapování příjmu dat na straně serveru, zásady aktualizací a předem naplánované agregace s materializovanými zobrazeními.
Tok Azure Data Exploreru
Následující diagram znázorňuje různé aspekty práce s Azure Data Explorerem.
Obecně řečeno, když pracujete s Azure Data Explorer, projdete si následující pracovní postup:
Poznámka
Ke svým prostředkům Azure Data Explorer přístup buď ve webovém uživatelském rozhraní, nebo pomocí sady SDK.
Vytvoření databáze: Vytvoříte cluster a v něm pak jednu nebo více databází. Každý Azure Data Explorer může obsahovat až 10 000 databází a každou databázi až 10 000 tabulek. Data v každé tabulce se ukládají v horizontálních oddílech dat, které se také nazývají "rozsahy". Všechna data se automaticky indexují a rozdělují na oddíly na základě času příjmu dat. To znamená, že můžete ukládat mnoho různých dat a vzhledem ke způsobu jejich ukládání získáte rychlý přístup k dotazování. Rychlý start: Vytvoření clusteru a databáze Azure Data Exploreru
Ingestování dat: Načtete data do databázových tabulek, abyste se na ně mohli dotazovat spouštěním dotazů. Azure Data Explorer podporuje několik metod příjmu dat, každou s vlastními cílovými scénáři. Mezi tyto metody patří nástroje pro příjem dat, konektory a moduly plug-in pro různé služby, spravované kanály, programový příjem dat pomocí sady SDK a přímý přístup k příjmu dat. Začínáme s estování dat jedním kliknutím
Databáze dotazů: Azure Data Explorer dotazovací jazyk Kusto,což je výrazový, intuitivní a vysoce produktivní dotazovací jazyk. Nabízí hladký přechod z jednoduchých jednosoučtových skriptů na složité skripty pro zpracování dat a podporuje dotazování na strukturovaná, částečně strukturovaná a nestrukturovaná data (textové vyhledávání). V jazyce je k dispozici široká škála operátorů a funkcí dotazového jazyka(agregace,filtrování,funkce časových řad, geoprostorovéfunkce,spojení,sjednocená a další). Jazyk KQL podporuje dotazy napříč clusterya databázemi a je funkcí bohatou z hlediska analýzy (JSON, XML a dalších). Jazyk také nativně podporuje pokročilou analýzu.
Pomocí webové aplikace můžete spouštět, zkontrolovat a sdílet dotazy a výsledky. Dotazy můžete také odesílat prostřednictvím kódu programu (pomocí sady SDK) nebo do koncového REST API koncového bodu. Pokud jste obeznámeni s SQL, můžete začít s SQL k taháku pro Kusto. Rychlý start: Dotazování na data v Azure Data Exploreru
Vizualizace výsledků: Použijte různá vizuální zobrazení vašich dat v nativním Azure Data Explorer Řídicí panely. Pomocí konektorů můžete také zobrazit výsledky některých předních vizualizačních služeb,jako jsou Power BIa Grafana. Azure Data Explorer podporuje také konektor ODBC a JDBC pro nástroje, jako jsou Tableau a Sisense.
Jak poskytnout zpětnou vazbu
Budeme rádi, když uslyšíme vaše názory na Azure Data Explorer a dotazovací jazyk Kusto na adrese: