¿Qué es el Explorador de datos de Azure?

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Azure Data Explorer es una plataforma de análisis de big data totalmente administrada y de alto rendimiento que facilita el análisis de grandes volúmenes de datos casi en tiempo real. El kit de herramientas de Azure Data Explorer proporciona una solución de un extremo a otro para la ingesta, consulta, visualización y administración de datos.

Mediante el análisis de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en series temporales, y por medio de Machine Learning, Azure Data Explorer facilita la extracción de conclusiones clave, la detección de patrones y tendencias, y la creación de modelos de previsión. Azure Data Explorer es escalable, seguro, sólido y listo para la empresa, y es útil para análisis de registros, análisis de series temporal, IoT y análisis exploratorios de uso general.

Las funcionalidades de Azure Data Explorer se extienden mediante otros servicios creados sobre su eficaz lenguaje de consulta, como los registros de Azure Monitor, Application Insights, Time Series Insights y Microsoft Defender para punto de conexión.

Use el siguiente árbol de decisión para decidir si Azure Data Explorer es adecuado para usted:

Imagen esquemática del Azure Data Explorer de decisión.

¿Qué hace único al Explorador de datos de Azure?

Velocidad, variedad y volumen de datos

Con Azure Data Explorer, puede ingerir terabytes de datos en minutos en modo por lotes o streaming. Puede consultar petabytes de datos, con resultados devueltos en milisegundos a segundos. Azure Data Explorer proporciona alta velocidad (millones de eventos por segundo), baja latencia (segundos) y ingesta de escala lineal de datos sin procesar. Ingiera los datos en diferentes formatos y estructuras, que fluyen desde varias canalizaciones y orígenes.

Lenguaje de consulta fácil de usar

Consulte El Explorador de datos de Azure con el lenguaje de consulta Kusto (KQL),un lenguaje de código abierto inicialmente por el equipo. El lenguaje es fácil de entender y aprender, y altamente productivo. Puede usar operadores simples y análisis avanzados.

Análisis avanzado

Use Azure Data Explorer análisis de series temporal con un gran conjunto de funciones que incluyen: agregar y restar series temporales, filtrado, regresión, detección de estacionalidad, análisis geoespacial, detección de anomalías, examen y previsión. Las funciones de serie temporal están optimizadas para procesar miles de series en cuestión de segundos. La detección de patrones se facilita con complementos de clúster que pueden diagnosticar anomalías y realizar análisis de la causa principal. También puede ampliar Azure Data Explorer funcionalidades mediante la inserción de código python en consultas KQL.

Asistente fácil de usar

El asistente para ingesta hace que el proceso de ingesta de datos sea fácil, rápido e intuitivo. La interfaz de usuario web proporciona una experiencia intuitiva y guiada que le ayuda a empezar a ingerir datos rápidamente, crear tablas de base de datos y estructuras de asignación. Permite una ingesta continua o única de varios orígenes y en varios formatos de datos. Las asignaciones de tablas y esquema se sugieren de forma automática y son fáciles de modificar.

Visualización de datos versátil

La visualización de datos le ayuda a obtener conclusiones importantes. Azure Data Explorer ofrece visualización y paneles integrados de forma integrada, con compatibilidad con varios gráficos y visualizaciones. Tiene integración nativa con Power BI, conectores nativos para Grafana,Kibana y Databricks, compatibilidad con ODBC para Tableau,Sisense,Qlik y mucho más.

Ingesta, proceso y exportación automáticos

Azure Data Explorer admite funciones almacenadas del lado servidor, ingesta continua y exportación continua a Azure Data Lake Store. También admite transformaciones de asignación de tiempo de ingesta en el lado servidor, directivas de actualización y agregados programados precalutizados con vistas materializadas.

Flujo de Explorador de datos de Azure

El siguiente diagrama muestra los diferentes aspectos de trabajar con el Explorador de datos de Azure.

Flujo de Azure Data Explorer.

Por lo general, cuando interactúe con Azure Data Explorer, va a pasar por el siguiente flujo de trabajo:

Nota

Puede acceder a los recursos Azure Data Explorer en la interfaz de usuario web o mediante sdk.

  1. Crear base de datos: cree un clúster y después una o varias bases de datos en ese clúster. Cada clúster de Azure Data Explorer puede contener hasta 10 000 bases de datos y cada base de datos hasta 10 000 tablas. Los datos de cada tabla se almacenan en particiones de datos, también denominadas "extensiones". Todos los datos se indexan y particionan de forma automática en función del tiempo de ingesta. Esto significa que puede almacenar una gran cantidad de datos variados y, debido a cómo se almacenan, obtiene acceso rápido para consultarlos. Inicio rápido: Creación de un clúster y de la base de datos del Explorador de datos de Azure

  2. Ingerir datos: cargue los datos en tablas de base de datos para que pueda ejecutar consultas en ellas. Azure Data Explorer admite varios métodos de ingesta,cada uno con sus propios escenarios de destino. Estos métodos incluyen herramientas de ingesta, conectores y complementos para diversos servicios, canalizaciones administradas, ingesta mediante programación mediante distintos SDK y acceso directo a la ingesta. Introducción a la ingesta con un solo clic.

  3. Base de datos de consulta: Azure Data Explorer usa el lenguaje de consulta Kusto, que es un lenguaje de consulta expresivo, intuitivo y altamente productivo. Ofrece una transición sin problemas desde sencillos scripts de una línea a scripts de procesamiento de datos complejos, y admite la consulta de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados (búsqueda de texto). Hay una amplia variedad de operadores yfunciones del lenguaje de consulta (agregación, filtrado, funciones de serie temporal, funciones geoespaciales,combinaciones, uniones, etc.) en el lenguaje. KQL admite consultas entre clústeresy entre bases de datos, y ofrece características enriqueciendo desde una perspectiva de análisis (json, XML, etc.). El lenguaje también admite de forma nativa análisis avanzados.

    Use la aplicación web para ejecutar, revisar y compartir consultas y resultados. Puede enviar también consultas mediante programación (mediante un SDK) o a un punto de conexión de API REST. Si está familiarizado con SQL, introducción a la hoja de SQL de kusto. Quickstart: Query data in Azure Data Explorer (Guía de inicio rápido: Consulta de datos en el Explorador de datos de Azure)

  4. Visualización de resultados: Use diferentes visualizaciones visuales de los datos en los paneles Azure Data Explorer nativos. También puede mostrar los resultados mediante conectores a algunos de los principales servicios de visualización,como Power BI y Grafana. Azure Data Explorer compatibilidad del conector ODBC y JDBC con herramientas como Tableauy Sisense.

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