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Introducción a las integraciones

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Hay muchos conectores de datos, herramientas e integraciones que funcionan perfectamente con la plataforma para la ingesta, orquestación, salida y consulta de datos. Este documento es una introducción de alto nivel sobre los conectores, herramientas e integraciones disponibles. Se proporciona información detallada para cada conector, junto con vínculos a su documentación completa.

Para ver las páginas de información general de un tipo específico de integración, seleccione uno de los botones siguientes.

Integraciones de datos

Integraciones de consultas

Integraciones de visualizaciones

Tablas de comparación

En las tablas siguientes se resumen las funcionalidades de cada elemento. Seleccione la pestaña correspondiente a conectores o herramientas e integraciones. Cada nombre de elemento está vinculado a su descripción detallada.

En la tabla siguiente se resumen los conectores disponibles y sus funcionalidades:

Nombre Ingesta Exportación Organizar Consultar
Apache Kafka ✔️
Apache Flink ✔️
Apache Log4J 2 ✔️
Spark de Apache ✔️ ✔️ ✔️
Uso de Apache Spark para Azure Synapse Analytics ✔️ ✔️ ✔️
Azure Cosmos DB ✔️
Azure Data Factory ✔️ ✔️
Azure Event Grid ✔️
Azure Event Hubs ✔️
Funciones de Azure ✔️ ✔️
Instancias de Azure IoT Hub ✔️
Azure Stream Analytics ✔️
Fluent Bit ✔️
JDBC ✔️
Logic Apps ✔️ ✔️ ✔️
Logstash ✔️
Matlab ✔️
NLog ✔️
ODBC ✔️
Abrir telemetría ✔️
Power Apps ✔️ ✔️
Power Automate ✔️ ✔️ ✔️
Serilog ✔️
Splunk ✔️
Reenviador universal de Splunk ✔️
Telegraf ✔️

Descripciones detalladas

A continuación se muestran descripciones detalladas de los conectores y las herramientas e integraciones. Seleccione la pestaña correspondiente a conectores o herramientas e integraciones. Todos los elementos disponibles se resumen en las tablas de comparación anteriores.

Apache Kafka

Apache Kafka es una plataforma de streaming distribuida para crear canalizaciones de datos de streaming en tiempo real que mueven datos de forma confiable entre sistemas o aplicaciones. Kafka Connect es una herramienta para realizar streaming de datos de forma escalable y confiable entre Apache Kafka y otros sistemas de datos. El receptor de Kafka actúa como conector de Kafka y no requiere el uso de código. Este es el oro certificado por Confluent: ha pasado por una revisión completa y pruebas de calidad, integridad de características, cumplimiento de estándares y para el rendimiento.

Apache Flink es un marco y un motor de procesamiento distribuido para cálculos con estado en flujos de datos no enlazados y enlazados. El conector implementa el receptor de datos para mover datos entre clústeres de Azure Data Explorer y Flink. Con Azure Data Explorer y Apache Flink, puede crear aplicaciones rápidas y escalables destinadas a escenarios controlados por datos. Por ejemplo, aprendizaje automático (ML), extracción, transformación y carga de datos (ETL) y Log Analytics.

Apache Log4J 2

Log4J es un marco de registro popular para aplicaciones Java mantenidas por Apache Foundation. Log4j permite a los desarrolladores controlar qué instrucciones de registro se generan con granularidad arbitraria basada en el nombre del registrador, el nivel de registrador y el patrón de mensaje. El receptor apache Log4J 2 le permite transmitir los datos de registro a la base de datos, donde puede analizar y visualizar los registros en tiempo real.

Spark de Apache

Apache Spark es un motor de análisis unificado para el procesamiento de datos a gran escala. El conector de Spark es un proyecto de código abierto que se puede ejecutar en cualquier clúster de Spark. Implementa el origen de datos y el receptor de datos para mover datos hacia o desde clústeres de Spark. Con el conector de Apache Spark, puede crear aplicaciones rápidas y escalables destinadas a escenarios controlados por datos. Por ejemplo, aprendizaje automático (ML), extracción, transformación y carga de datos (ETL) y Log Analytics. Con el conector, la base de datos se convierte en un almacén de datos válido para las operaciones estándar de origen y receptor de Spark, como lectura, escritura y writeStream.

Uso de Apache Spark para Azure Synapse Analytics

Apache Spark es un marco de procesamiento paralelo que admite el procesamiento en memoria para aumentar el rendimiento de las aplicaciones analíticas de macrodatos. Apache Spark en Azure Synapse Analytics es una de las implementaciones de Microsoft de Apache Spark en la nube. Puede acceder a una base de datos desde Synapse Studio con Apache Spark para Azure Synapse Analytics.

Azure Cosmos DB

La conexión de datos de fuente de cambios de Azure Cosmos DB es una canalización de ingesta que escucha la fuente de cambios de Cosmos DB e ingiere los datos en la base de datos.

Azure Data Factory

Azure Data Factory (ADF) es un servicio de integración de datos basado en la nube que le permite integrar diferentes almacenes de datos y realizar actividades en los datos.

Azure Event Grid

La ingesta de Event Grid es una canalización que escucha Azure Storage y actualiza la base de datos para extraer información cuando se producen eventos suscritos. Puede configurar la ingesta continua desde Azure Storage (Blob Storage y ADLSv2) con una suscripción de Azure Event Grid para las notificaciones creadas o con el nombre del blob y transmitir las notificaciones a través de Azure Event Hubs.

  • Funcionalidad: Ingestión
  • Tipo de ingesta admitido: Procesamiento por lotes, streaming
  • Casos de uso: Procesamiento de eventos
  • Documentación:Conexión de datos de Event Grid

Azure Event Hubs

Azure Event Hubs es una plataforma de streaming de macrodatos y un servicio de ingesta de eventos. Puede configurar la ingesta continua desde Event Hubs administrado por el cliente.

Azure Functions

Azure Functions le permiten ejecutar código sin servidor en la nube según una programación o en respuesta a un evento. Con los enlaces de entrada y salida para Azure Functions, puede integrar la base de datos en los flujos de trabajo para ingerir datos y ejecutar consultas en la base de datos.

Instancias de Azure IoT Hub

Azure IoT Hub es un servicio administrado, hospedado en la nube, que actúa como centro de mensajes para las comunicaciones bidireccionales entre la aplicación IoT y los dispositivos que administra. Puede configurar la ingesta continua desde IoT Hubs administrados por el cliente mediante su punto de conexión integrado compatible con Event Hubs de mensajes de dispositivo a nube.

  • Funcionalidad: Ingestión
  • Tipo de ingesta admitido: Procesamiento por lotes, streaming
  • Casos de uso: Datos de IoT
  • Documentación:IoT Hub conexión de datos

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics es un motor de análisis en tiempo real y procesamiento de eventos complejo diseñado para procesar grandes volúmenes de datos de streaming rápido de varios orígenes simultáneamente.

Fluent Bit

Fluent Bit es un agente de código abierto que recopila registros, métricas y seguimientos de varios orígenes. Permite filtrar, modificar y agregar datos de eventos antes de enviarlos al almacenamiento.

JDBC

Java Database Connectivity (JDBC) es una API de Java que se usa para conectarse a bases de datos y ejecutar consultas. Puede usar JDBC para conectarse a Azure Data Explorer.

Logic Apps

El conector de Microsoft Logic Apps permite ejecutar consultas y comandos automáticamente como parte de una tarea programada o desencadenada.

Logstash

El complemento Logstash permite procesar eventos de Logstash en una base de datos de Azure Data Explorer para su posterior análisis.

Matlab

MATLAB es una plataforma de programación y computación numérica que se usa para analizar datos, desarrollar algoritmos y crear modelos. Puede obtener un token de autorización en MATLAB para consultar los datos en Azure Data Explorer.

NLog

NLog es una plataforma de registro flexible y gratuita para varias plataformas .NET, incluido .NET Standard. NLog permite escribir en varios destinos, como una base de datos, un archivo o una consola. Con NLog, puede cambiar la configuración de registro sobre la marcha. El receptor de NLog es un destino de NLog que permite enviar los mensajes de registro a la base de datos. El complemento proporciona una manera eficaz de recibir los registros en el clúster.

ODBC

La conectividad abierta de bases de datos (ODBC) es una interfaz de programación de aplicaciones (API) ampliamente aceptada para el acceso a bases de datos. Azure Data Explorer es compatible con un subconjunto del protocolo de comunicación SQL Server (MS-TDS). Esta compatibilidad permite el uso del controlador ODBC para SQL Server con Azure Data Explorer.

Abrir telemetría

El conector de OpenTelemetry admite la ingesta de datos de muchos receptores en la base de datos. Funciona como un puente para ingerir datos generados por la telemetría abierta en la base de datos mediante la personalización del formato de los datos exportados según sus necesidades.

PowerApps

Power Apps es un conjunto de aplicaciones, servicios, conectores y plataforma de datos que proporciona un entorno de desarrollo rápido de aplicaciones para crear aplicaciones personalizadas que se conectan a los datos empresariales. El conector de Power Apps es útil si tiene una colección grande y creciente de datos de streaming en Azure Data Explorer y desea crear una aplicación de código bajo y muy funcional para usar estos datos.

Power Automate

Power Automate es un servicio de orquestación que se usa para automatizar los procesos empresariales. El Power Automate conector (anteriormente Microsoft Flow) le permite organizar y programar flujos, enviar notificaciones y alertas como parte de una tarea programada o desencadenada.

Serilog

Serilog es un marco de registro popular para aplicaciones .NET. Serilog permite a los desarrolladores controlar qué instrucciones de registro se generan con granularidad arbitraria en función del nombre del registrador, el nivel de registrador y el patrón de mensaje. El receptor de Serilog, también conocido como anexador, transmite los datos de registro a la base de datos, donde puede analizar y visualizar los registros en tiempo real.

Splunk

Splunk Enterprise es una plataforma de software que permite ingerir datos de muchos orígenes simultáneamente. El complemento de Azure Data Explorer envía datos de Splunk a una tabla del clúster.

Reenviador universal de Splunk

Telegraf

Telegraf es un agente con huella de memoria mínima, ligero y de código abierto para recopilar, procesar y escribir datos de telemetría, incluidos registros, métricas y datos de IoT. Telegraf admite cientos de complementos de entrada y salida. Es ampliamente utilizado y cuenta con el soporte técnico de la comunidad de código abierto. El complemento de salida actúa como conector de Telegraf y admite la ingesta de datos de muchos tipos de complementos de entrada en la base de datos.

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