Informazioni su Esplora dati di Azure

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Azure Esplora dati è una piattaforma di analisi big data completamente gestita e con prestazioni elevate che semplifica l'analisi di volumi elevati di dati in tempo quasi reale. La casella degli strumenti di Esplora dati di Azure è una soluzione completa per l'inserimento, l'esecuzione di query, la visualizzazione e la gestione dei dati.

Attraverso l'analisi di dati strutturati, semistrutturati e non strutturati in serie temporali e con il supporto di Machine Learning, Esplora dati di Azure semplifica l'estrazione di dati analitici chiave, l'individuazione di modelli e tendenze e la creazione di modelli di previsione. Azure Esplora dati usa un modello relazionale tradizionale, l'organizzazione dei dati in tabelle con schemi fortemente tipizzato. Le tabelle vengono archiviate all'interno di database e un cluster può gestire più database. Esplora dati di Azure è scalabile, sicuro, affidabile e pronto per l'azienda ed è utile per l'analisi dei log, l'analisi delle serie temporali, IoT e l'analisi esplorativa per utilizzo generico.

Le funzionalità di Esplora dati di Azure vengono estese da altri servizi basati sul linguaggio di query: Linguaggio di query Kusto (KQL). Questi servizi includono log di Monitoraggio di Azure, Application Insights, Time Series Insights e Microsoft Defender per endpoint.

Quando usare Azure Esplora dati?

Usare le domande seguenti per decidere se Azure Esplora dati è adatto per il caso d'uso:

  • Analisi interattiva: l'analisi interattiva fa parte della soluzione? Ad esempio, aggregazione, correlazione o rilevamento anomalie.
  • Varietà, velocità, volume: lo schema è diverso? È necessario inserire grandi quantità di dati in tempo quasi in tempo reale?
  • Organizzazione dei dati: analizzare i dati non elaborati? Ad esempio, non è stato completamente curato star schema.
  • Concorrenza delle query: più utenti o processi usano Azure Esplora dati?
  • Compilare e acquistare: si prevede di personalizzare la piattaforma dati?

Azure Esplora dati è ideale per abilitare funzionalità di analisi interattive su dati non elaborati e a velocità elevata. Usare l'albero delle decisioni seguente per decidere se Azure Esplora dati è adatto per l'utente:

Questa immagine è un'immagine del flusso di lavoro schema di un albero delle decisioni di Azure Esplora dati.

Caratteristiche di Esplora dati di Azure

Velocità, varietà e volume dei dati

Con Azure Esplora dati è possibile inserire terabyte di dati in minuti tramite inserimento in coda o inserimento di streaming. È possibile eseguire query su petabyte di dati, con risultati restituiti entro millisecondi e secondi. Azure Esplora dati offre velocità elevata (milioni di eventi al secondo), bassa latenza (secondi) e inserimento lineare dei dati non elaborati. Inserire i dati in formati e strutture diversi, fluendo da diverse pipeline e origini.

Linguaggio di query semplice da usare

Eseguire query su Azure Esplora dati con il Linguaggio di query Kusto (KQL), un linguaggio open source inizialmente inventato dal team. Il linguaggio è semplice da comprendere e da imparare ed è altamente produttivo. È possibile usare sia operatori semplici sia analisi avanzate. Azure Esplora dati supporta anche T-SQL.

Analisi avanzata

Usare Azure Esplora dati per l'analisi delle serie temporali con un set elevato di funzioni, tra cui l'aggiunta e la sottrazione di serie temporali, filtro, regressione, rilevamento della stagionalità, analisi geospaziale, rilevamento anomalie, analisi e previsione. Le funzioni della serie temporale sono ottimizzate per l'elaborazione di migliaia di serie temporali in pochi secondi. Il rilevamento dei modelli è reso più semplice grazie ai plug-in del cluster che sono in grado di diagnosticare le anomalie ed eseguire l'analisi della causa radice. È anche possibile estendere le funzionalità di Azure Esplora dati incorporando codice Python nelle query KQL.

Procedura guidata facile da usare

La procedura guidata per l'inserimento dei dati semplifica, veloce e intuitiva. L'interfaccia utente Web di Azure Esplora dati offre un'esperienza intuitiva e guidata che consente di avviare rapidamente l'inserimento di dati, la creazione di tabelle di database e le strutture di mapping. Consente una sola volta o un inserimento continuo da diverse origini e in vari formati di dati. I mapping delle tabelle e lo schema vengono suggeriti automaticamente e sono facili da modificare.

Visualizzazione dei dati versatile

La visualizzazione dei dati aiuta a ottenere informazioni dettagliate importanti. Azure Esplora dati offre visualizzazioni predefinite e dashboard out-of-box, con supporto per vari grafici e visualizzazioni. Include l'integrazione nativa con Power BI, connettori nativi per Grafana, Kibana e Databricks, supporto ODBC per Tableau, Sisense, Qlik e altro ancora.

Inserimento, elaborazione ed esportazione automatici

Esplora dati di Azure supporta funzioni sul lato server, inserimento continuo ed esportazione continua in Azure Data Lake Store. Supporta anche trasformazioni di mapping temporale di inserimento sul lato server, criteri di aggiornamento e aggregazioni pianificate precompilate con viste materializzate.

Flusso di Esplora dati di Azure

Il diagramma seguente illustra i diversi aspetti dell'uso di Esplora dati di Azure.

Flusso di Esplora dati di Azure.

In generale, quando si interagisce con Azure Esplora dati, si passerà al flusso di lavoro seguente:

Nota

È possibile accedere alle risorse di Azure Esplora dati nell'interfaccia utente Web di Azure Esplora dati o usando gli SDK.

  1. Creare il database: Creare un cluster e quindi creare uno o più database in tale cluster. Ogni cluster di Esplora dati di Azure può contenere fino a 10.000 database e ogni database può contenere fino a 10.000 tabelle. I dati in ogni tabella vengono archiviati in partizioni denominate anche "extent". Tutti i dati vengono indicizzati e partizionati automaticamente in base all'ora di inserimento. Ciò significa che è possibile memorizzare molti dati diversi e, grazie al modo in cui vengono archiviati, vi si può accedere velocemente per interrogarli tramite le query. Quickstart: Create an Azure Data Explorer cluster and database (Guida introduttiva: creare un cluster e un database di Esplora dati di Azure)

  2. Inserire i dati: caricare i dati nelle tabelle del database per poter eseguire query. Azure Esplora dati supporta diversi metodi di inserimento, ognuno con i propri scenari di destinazione. Questi metodi includono strumenti di inserimento, connettori e plug-in per servizi diversi, pipeline gestite, inserimento a livello di codice tramite SDK e accesso diretto all'inserimento. Introduzione alla procedura guidata per l'inserimento.

  3. Database di query: Azure Esplora dati usa la Linguaggio di query Kusto, ovvero un linguaggio di query espressivo, intuitivo e altamente produttivo. Offre una transizione uniforme da semplici righe di codice a script di elaborazione dati complessi e supporta l'esecuzione di query su dati strutturati, semistrutturati e non strutturati (ricerca di testo). Esiste un'ampia gamma di operatori e funzioni del linguaggio di query (aggregazione, filtro, funzioni serie temporali, funzioni geospaziali, join, unioni e altro ancora) nel linguaggio. KQL supporta query cross-cluster e cross-database ed è ricca di funzionalità di analisi (json, XML e altro ancora). Il linguaggio supporta anche l'analisi avanzata.

    Usare l'applicazione Web per eseguire, esaminare e condividere query e risultati. È anche possibile inviare le query a livello di codice (con un SDK) o a un endpoint dell'API REST. Se si ha familiarità con SQL, iniziare a usare il foglio di controllo SQL in Kusto. Avvio rapido: Eseguire query sui dati nell'interfaccia utente Web di Azure Esplora dati

  4. Visualizzare i risultati: Usare visualizzazioni visive diverse dei dati nei dashboard nativi di Azure Esplora dati. È anche possibile visualizzare i risultati usando connettori per alcuni dei servizi di visualizzazione principali, ad esempio Power BI e Grafana. Azure Esplora dati include anche il supporto del connettore ODBC e JDBC per strumenti come Tableau e Sisense.

Come fornire commenti e suggerimenti

Saremmo entusiasti di ricevere commenti e suggerimenti su Azure Esplora dati e sui Linguaggio di query Kusto in:

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