쿼리 통합 개요

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KQL(Kusto 쿼리 언어)은 데이터를 살펴보고 패턴을 발견하고, 변칙 및 이상값을 식별하고, 통계 모델링을 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. KQL을 사용하여 다양한 환경 및 다른 Microsoft 서비스에서 데이터를 탐색합니다.

다음 필터를 사용하여 사용 사례에 사용할 수 있는 다른 커넥터, 도구 및 통합을 확인합니다.

개요

데이터 통합

시각화 통합

다음 표에는 사용 가능한 쿼리 커넥터, 도구 및 통합이 요약되어 있습니다.

Name 기능 역할 사용 사례
Apache Spark 쿼리, 수집 및 내보내기 데이터 분석가, 데이터 과학자 Spark 클러스터를 사용하는 ML(기계 학습), ETL(추출-변환-로드) 및 Log Analytics 시나리오
Azure Synapse Analytics용 Apache Spark 쿼리, 수집 및 내보내기 데이터 분석가, 데이터 과학자 Synapse Analytics Spark 클러스터를 사용하는 ML(기계 학습), ETL(추출-변환-로드) 및 Log Analytics 시나리오
Azure Functions 쿼리, 수집 및 오케스트레이션 데이터 엔지니어, 애플리케이션 개발자 Azure Data Explorer 서버리스 워크플로에 통합하여 데이터를 수집하고 클러스터에 대해 쿼리를 실행합니다.
JDBC 쿼리 애플리케이션 개발자 JDBC를 사용하여 Azure Data Explorer 데이터베이스에 연결하고 쿼리 실행
Logic Apps 쿼리 및 오케스트레이션 로우 코드 애플리케이션 개발자 예약되거나 트리거된 작업의 일부로 쿼리 및 명령을 자동으로 실행합니다.
Matlab 쿼리 데이터 분석가, 데이터 과학자 데이터를 분석하고 알고리즘을 개발하며 모델을 만듭니다.
ODBC 쿼리 애플리케이션 개발자 SQL Serve용 ODBC 드라이버를 지원하는 애플리케이션에서 Azure Data Explorer 연결을 설정합니다.
Power Apps 쿼리 및 오케스트레이션 로우 코드 애플리케이션 개발자 Azure Data Explorer 저장된 데이터를 활용하도록 낮은 코드의 고도로 기능적인 앱을 빌드합니다.
Power Automate 쿼리 및 오케스트레이션 로우 코드 애플리케이션 개발자 예약되거나 트리거된 작업의 일부로 흐름 오케스트레이션 및 예약, 알림 및 경고 보내기

커넥터 및 도구에 대한 자세한 내용은 통합 개요를 참조하세요.

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