Migrazione ad Azure Esplora dati

Nota

Il servizio Time Series Insights (TSI) non sarà più supportato dopo marzo 2025. Valutare la possibilità di eseguire la migrazione di ambienti TSI esistenti a soluzioni alternative il prima possibile. Per altre informazioni sulla deprecazione e la migrazione, vedere la documentazione.

Panoramica

Il servizio Time Series Insights (TSI) fornisce l'accesso ai dati cronologici inseriti tramite hub per l'analisi operativa e la creazione di report. Le funzionalità del servizio sono:

• Inserimento di dati tramite hub o funzionalità di caricamento bulk.
• Archiviazione dei dati in caso di conservazione ad accesso frequente, conservazione limitata e accesso sporadico, conservazione infinita, percorsi.
• Contestualizzazione dei dati che applicano gerarchie tramite il modello Time Series.
• Creazione di grafici dati e analisi operativa tramite TSI Explorer.
• Query sui dati tramite TSQ tramite API o TSI Explorer.
• Connettori per accedere ai dati con Databricks Spark o PBI.

Confronto delle funzionalità con Azure Esplora dati (ADX)

Funzionalità	TSI	ADX
Inserimento dati	Hub eventi, hub IoT limitato a 1 MB/s	Hub eventi, hub IoT, Kafka, Spark, Archiviazione di Azure, Analisi di flusso di Azure, Azure Data Factory, Logstash, Power automate, App per la logica, Telegraf, Apache Nifi. Nessun limite per l'inserimento (scalabile), il benchmark di inserimento è di 200 MB/s/nodo in un computer con 16 core nel cluster ADX.
Conservazione ed archiviazione dati	Archivio ad accesso frequente - Cluster ADX multi-tenant	Archivio ad accesso sporadico: archiviazione BLOB di Azure nell'archivio a colonne distribuite della sottoscrizione del cliente con archiviazione ad accesso frequente altamente ottimizzato (su SSD dei nodi di calcolo) e ad accesso sporadico (in Archiviazione di Azure). Scegliere qualsiasi SKU ADX in modo da avere la massima flessibilità
Formati di dati	JSON	JSON, CSV, Avro, Parquet, ORC, TXT e altri formati di dati supportati da Azure Esplora dati per l'inserimento.
Query sui dati	TSQ	KQL, SQL
Visualizzazione dei dati	TSI Explorer, PBI	PBI, dashboard ADX, Grafana, Kibana e altri strumenti di visualizzazione tramite connettori ODBC/JDBC
Machine Learning	N/D	Supporta R, Python per compilare modelli di Machine Learning o assegnare punteggi ai dati esportando modelli di Machine Learning esistenti. Funzionalità native per la previsione. Rilevamento anomalie su larga scala. Funzionalità di clustering per diagnostica e RCA
Connettore PBI	Anteprima pubblica	Connettore PBI nativo ottimizzato (GA), supporta la modalità di importazione o query diretta, supporta parametri e filtri di query
Esportazione dati	I dati sono disponibili come file Parquet nell'archiviazione BLOB	Supporta l'esportazione continua automatica in Archiviazione di Azure, tabelle esterne per eseguire query sui dati esportati
Disponibilità elevata/Ripristino di emergenza	L'archiviazione è di proprietà del cliente, quindi dipende dalla configurazione selezionata.	Contratto di servizio a disponibilità elevata del 99,9%, AZ supportato, Archiviazione è basata su un archivio BLOB di Azure durevole
Sicurezza	Collegamento privato per il traffico in ingresso, ma aperto per l'archiviazione e gli hub	Inserimento della rete virtuale, collegamento privato, crittografia dei dati inattivi con chiavi gestite dal cliente supportate
Ruolo controllo degli accessi in base al ruolo e sicurezza a livello di riga	Ruolo controllo degli accessi in base al ruolo limitato, nessuna sicurezza a livello di riga	Ruolo controllo degli accessi in base al ruolo granulare per funzioni e accesso ai dati, sicurezza a livello di riga e maschera dati supportati

Migrazione tsi ad ADX

Tsi offre due offerte, Gen1 e Gen2, con passaggi di migrazione diversi.

Time Series Insights Gen1

Time Series Insights Gen1 non include funzionalità di archiviazione offline sicura o di gerarchia. Tutti i dati prevedono una conservazione fissa. L'estrazione dei dati e il mapping ad ADX sono attività complesse e dispendiose in termini di tempo per gli sviluppatori tsi e il cliente. Il percorso di migrazione dei suggerimenti consiste nel configurare l'inserimento di dati paralleli in ADX. Dopo aver superato il periodo di conservazione dei dati fisso, è possibile eliminare l'ambiente TSI perché ADX conterrà gli stessi dati.

1. Creare un cluster ADX
2. Configurare l'inserimento parallelo da hub a cluster ADX
3. Continuare a inserire i dati per il periodo di conservazione fisso
4. Iniziare a usare il cluster di Esplora dati di Azure
5. Eliminare l'ambiente TSI

Domande frequenti dettagliate ed esperienza di progettazione sono descritte in Come eseguire la migrazione di TSI Gen1 ad ADX

Time Series Insights Gen2

TSI Gen2 archivia tutti i dati nell'archiviazione ad accesso sporadico usando il formato Parquet come BLOB nella sottoscrizione del cliente. Per eseguire la migrazione dei dati da parte del cliente, è necessario importarlo in ADX usando la funzionalità di caricamento bulk Lightingest. Altre informazioni sull'illuminazione possono essere fondi qui.

1. Creare un cluster ADX
2. Reindirizzare l'inserimento dati al cluster ADX
3. Importare i dati ad accesso sporadico tsi usando il più luminoso
4. Iniziare a usare il cluster di Esplora dati di Azure
5. Eliminare l'ambiente TSI

Domande frequenti dettagliate ed esperienza di progettazione sono descritte in Come eseguire la migrazione di TSI Gen2 ad ADX

Nota

Se non è possibile eseguire la migrazione a Time Series Insights in Azure Esplora dati entro il 31 marzo 2025, le risorse di Time Series Insights verranno eliminate automaticamente. Sarà possibile accedere ai dati gen2 nell'account di archiviazione. Tuttavia, sarà possibile eseguire solo operazioni di gestione, ad esempio l'aggiornamento delle impostazioni dell'account di archiviazione, il recupero delle proprietà/chiavi dell'account di archiviazione e l'eliminazione degli account di archiviazione tramite Azure Resource Manager. Per i dati gen1, se si dispone di un piano di supporto, creare un ticket di supporto per recuperare i dati di Gen1. I dati gen1 verranno mantenuto fino al 30 aprile 2025.