Создание и запуск записной книжки с помощью Kqlmagic

Kqlmagic — это команда, которая расширяет возможности ядра Python в записных книжках Azure Data Studio . Вы можете объединить Python и язык запросов Kusto (KQL) , чтобы запрашивать и визуализировать данные с использованием обширной библиотеки Plot.ly, интегрированной в команды render. Kqlmagic предоставляет преимущества записных книжек, анализ данных и широкие возможности Python в одном расположении. Поддерживаемые источники данных с Kqlmagic включают Azure Data Explorer , Application Insights и журналы Azure Monitor .

В этой статье показано, как создать и запустить записную книжку в Azure Data Studio с помощью расширения Kqlmagic для кластера Azure Data Explorer, журнала Application Insights и журналов Azure Monitor.

Предварительные требования

Установка и настройка Kqlmagic в записной книжке

Действия, описанные в этом разделе, выполняются в записной книжке Azure Data Studio.

  1. Создайте новую записную книжку и измените ядро на Python 3.

    Новая записная книжка

  2. Вам может быть предложено обновить пакеты Python, когда пакеты нуждаются в обновлении.

    Да

  3. Установите библиотеку Kqlmagic.

    import sys
    !{sys.executable} -m pip install Kqlmagic --no-cache-dir --upgrade
    

    Убедитесь, что она установлена:

    import sys
    !{sys.executable} -m pip list
    

    Список

  4. Загрузите Kqlmagic.

    %reload_ext Kqlmagic
    

    Примечание

    Если этот шаг не удался, закройте файл и снова откройте его.

    Загрузка расширения Kqlmagic

  5. Чтобы проверить, правильно ли загружен Kqlmagic, просмотрите справочную документацию или проверьте версию.

    %kql --help "help"
    

    Примечание

    Если Samples@help запрашивает пароль, вы можете не указывать его и нажать клавишу ВВОД.

    Справка

    Чтобы узнать, какая версия Kqlmagic установлена, выполните следующую команду.

    %kql --version
    

Kqlmagic с кластером Azure Data Explorer

В этом разделе объясняется, как запустить анализ данных с помощью Kqlmagic с кластером Azure Data Explorer.

Загрузка и проверка подлинности Kqlmagic для Azure Data Explorer

Примечание

Каждый раз, когда вы создаете новую записную книжку в Azure Data Studio, необходимо загрузить расширение Kqlmagic.

  1. Убедитесь, что для параметра Ядро установлено Python3.

    Изменение ядра

  2. Загрузите Kqlmagic.

    %reload_ext Kqlmagic
    

    Загрузка расширения Kqlmagic

  3. Подключитесь к кластеру и выполните проверку подлинности.

    %kql azureDataExplorer://code;cluster='help';database='Samples'
    

    Примечание

    Если вы используете собственный кластер ADX, включите в строку подключения регион следующим образом:
    %kql azuredataexplorer://code;cluster='mycluster.westus';database='mykustodb'

    Для проверки подлинности используется имя входа устройства. Скопируйте код из выходных данных и выберите проверка подлинности, чтобы открыть браузер, где необходимо вставить код. После успешного выполнения проверки подлинности можно вернуться к Azure Data Studio, чтобы продолжить выполнение остальной части скрипта.

    Проверка подлинности Azure Data Explorer

Запрос и визуализация для Azure Data Explorer

Запрашивайте данные с помощью оператора отображения и визуализируйте их с помощью библиотеки ploy.ly. Для запрашивания и визуализации данных используется интегрированный интерфейс, использующий собственный KQL.

  1. Анализ 10 главных гроз по штату и частоте

    %kql StormEvents | summarize count() by State | sort by count_ | limit 10
    

    Если вы знакомы с языком запросов Kusto (KQL), введите запрос после %kql.

    Анализ гроз

  2. Визуализация диаграммы временной шкалы:

    %kql StormEvents \
    | summarize event_count=count() by bin(StartTime, 1d) \
    | render timechart title= 'Daily Storm Events'
    

    визуализация временной шкалы

  3. Пример многострочного запроса с использованием %%kql.

    %%kql
    StormEvents
    | summarize count() by State
    | sort by count_
    | limit 10
    | render columnchart title='Top 10 States by Storm Event count'
    

    Пример многострочного запроса

Kqlmagic с Application Insights

Загрузка и проверка подлинности Kqlmagic для Application Insights

  1. Убедитесь, что для параметра Ядро установлено Python3.

    Ядро

  2. Загрузите Kqlmagic.

    %reload_ext Kqlmagic
    

    Загрузка расширения Kqlmagic

    Примечание

    Каждый раз, когда вы создаете новую записную книжку в Azure Data Studio, необходимо загрузить расширение Kqlmagic.

  3. Подключение и проверка подлинности.

    Сначала необходимо создать ключ API для ресурса Application Insights. Затем используйте идентификатор приложения и ключ API для подключения к Application Insights из записной книжки:

    %kql appinsights://appid='DEMO_APP';appkey='DEMO_KEY'
    

Запрос и визуализация для Application Insights

Запрашивайте данные с помощью оператора отображения и визуализируйте их с помощью библиотеки ploy.ly. Для запрашивания и визуализации данных используется интегрированный интерфейс, использующий собственный KQL.

  1. Показать просмотры страниц

    %%kql
    pageViews
    | limit 10
    

    Просмотры страницы

    Примечание

    С помощью мыши перетащите область диаграммы, чтобы увеличить конкретные даты.

  2. Показывать просмотры страниц на диаграмме временной шкалы:

    %%kql
    pageViews
    | summarize event_count=count() by name, bin(timestamp, 1d)
    | render timechart title= 'Daily Page Views'
    

    Диаграмма временной шкалы

Kqlmagic с журналами Azure Monitor

Загрузка и проверка подлинности Kqlmagic для журналов Azure Monitor

  1. Убедитесь, что для параметра Ядро установлено Python3.

    Изменить

  2. Загрузите Kqlmagic.

    %reload_ext Kqlmagic
    

    Загрузка расширения Kqlmagic

    Примечание

    Каждый раз, когда вы создаете новую записную книжку в Azure Data Studio, необходимо загрузить расширение Kqlmagic.

  3. Подключение и проверка подлинности:

    %kql loganalytics://workspace='DEMO_WORKSPACE';appkey='DEMO_KEY';alias='myworkspace'
    

    проверка подлинности Log Analytics

Запрос и визуализация для журналов Azure Monitor

Запрашивайте данные с помощью оператора отображения и визуализируйте их с помощью библиотеки ploy.ly. Для запрашивания и визуализации данных используется интегрированный интерфейс, использующий собственный KQL.

  1. Просмотр диаграммы временной шкалы:

    %%kql
    KubeNodeInventory
    | summarize event_count=count() by Status, bin(TimeGenerated, 1d)
    | render timechart title= 'Daily Kubernetes Nodes'
    

    временная диаграмма узлов Kubernetes по дням в Log Analytics

Дальнейшие действия

Дополнительные сведения о записных книжках и Kqlmagic