Interactieve Azure Data Explorer-analyse

Dit oplossingsidee demonstreert interactieve analyses met Azure Data Explorer om gegevens te verkennen met ad-hoc, interactieve en razendsnelle query's op kleine tot zeer grote hoeveelheden gegevens. Deze gegevensverkenning kan worden uitgevoerd met behulp Azure Data Explorer hulpprogramma's of alternatieve hulpprogramma's van uw keuze. Deze oplossing is gericht op de integratie van Azure Data Explorer met de rest van het gegevensplatformecosysteem.

Deze oplossing wordt al gebruikt door Microsoft-klanten om gebruikersactiviteiten bij te houden, gebruikersprofielen en scenario's voor gebruikerssegmentatie te beheren. Het wereldwijde softwarebedrijf Episerver maakt bijvoorbeeld gebruik van Azure Data Explorer om een verbeterd consumenteninzicht te krijgen.

Gegevensstroom

1. Onbewerkte gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde (vrije tekst) gegevens, zoals elk type logboek, zakelijke gebeurtenissen en gebruikersactiviteiten, kunnen vanuit verschillende bronnen worden opgenomen in Azure Data Explorer gegevens. De gegevens opnemen in de streaming- of batchmodus met behulp van verschillende methoden.
2. Gegevens opnemen in Azure Data Explorer met lage latentie en hoge doorvoer met behulp van de connectors voor Azure Data Factory, Azure Event Hub, Azure IoT Hub, Kafka,en meer. In plaats daarvan kunt u gegevens opnemen via Azure Storage (Blob of ADLS Gen2), dat gebruikmaakt van Azure Event Grid en de opnamepijplijn activeert om Azure Data Explorer. U kunt ook continu gegevens exporteren naar Azure Storage in gecomprimeerde, gepartitiede parquet-indeling en naadloos query's uitvoeren op die gegevens, zoals beschreven in overzicht van continue gegevensexport.
3. Voer interactieve query's uit op kleine tot zeer grote hoeveelheden gegevens met behulp van Azure Data Explorer of alternatieve hulpprogramma's van uw keuze. Azure Data Explorer biedt veel invoegvoegingen en integraties met de rest van het gegevensplatformecosysteem. Gebruik een van de volgende hulpprogramma's en integraties:
   • Gebruik voor interactieve analyses Azure Data Explorer Web UI, webclient voor Azure Data Explorer of Kusto.Explorer,uitgebreide Windows-client voor Azure Data Explorer.
   • Als u verbinding wilt maken met uw Azure Data Explorer-cluster, gebruikt u Jupyter Notebooks, Spark-connector,een TDS-compatibele SQL-client,evenals JDBC- en ODBC-verbindingen.
   • Als u nieuwe apps wilt bouwen of wilt integreren met bestaande apps of frameworks, gebruikt u Azure Data Explorer REST API's en SDK'sdie beschikbaar zijn in verschillende talen.
   • Bouw bijna realtime analysedashboards met behulp Azure Data Explorer dashboards, Power BIof Grafana.
4. Verrijk gegevens die federatief query's uitvoeren door gegevens uit SQL database en Azure Cosmos DB te Azure Data Explorer invoegvoegingen.

Onderdelen

• Azure Event Hub:een volledig beheerde, realtime gegevensopneemservice die eenvoudig, vertrouwd en schaalbaar is.
• Azure IoT Hub:beheerde service voor bi-directionele communicatie tussen IoT-apparaten en Azure.
• Kafka in HDInsight:eenvoudige, rendabele, hoogwaardige service voor opensource-analyses met Apache Kafka.
• Azure Data Factory:hybride gegevensintegratieservice die ETL op schaal vereenvoudigt.
• Azure Data Explorer:snelle, volledig beheerde en zeer schaalbare gegevensanalyseservice voor realtime analyse van grote hoeveelheden gegevens die worden gestreamd vanaf toepassingen, websites, IoT-apparaten en meer.
• Azure Data Explorer Dashboards:exporteert standaard Kusto-query's die zijn verkend in de webinterface om dashboards te optimaliseren.
• Azure Cosmos DB:volledig beheerde, snelle NoSQL-databaseservice voor het ontwikkelen van moderne apps met open API's voor elke schaal.
• Azure SQL DB:bouw apps die in het tempo van uw bedrijf kunnen worden geschaald met beheerde en intelligente SQL in de cloud.

Volgende stappen

Zie de Azure Data Explorer voor meer informatie.