Idées de solution
Cet article présente une idée de solution. Votre architecte cloud peut s’appuyer sur ces conseils pour visualiser les principaux composants d’une implémentation typique de cette architecture. Utilisez cet article comme point de départ pour concevoir une solution bien conçue qui répond aux exigences spécifiques de votre charge de travail.
Cette idée de solution montre une ingestion à faible latence et à haut débit de grands volumes de journaux CDN (Content Delivery Network). Vous pouvez utiliser ces données pour créer des tableaux de bord d’analytique en quasi-temps réel.
Architecture
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Dataflow
- Les fournisseurs de réseau de distribution de contenu tels que Verizon et Fastly ingèrent de grandes quantités de journaux CDN dans Azure Data Explorer pour analyser les latences, l’intégrité et les performances des ressources CDN.
- La plupart des scénarios de CDN ingèrent les données via le stockage Azure (objets Blob ou ADLS Gen2), qui utilise Azure Event Grid et déclenche le pipeline d’ingestion vers Azure Data Explorer. Vous pouvez également ingérer les données par lot à l’aide de l’outil LightIngest. Vous pouvez également exporter en continu des données vers le stockage Azure dans un format Parquet compressé et partitionné, et interroger en toute transparence ces données comme indiqué dans Vue d’ensemble de l’exportation continue des données.
- Azure Data Explorer offre des fonctions et des opérateurs natifs faciles à utiliser pour traiter, agréger et analyser les données de série chronologique et de journalisation, ainsi que fournir des insights à haute vitesse. Vous pouvez générer des tableaux de bord d’analyse en quasi-temps réel à l’aide des tableaux de bord d’Azure Data Explorer, de Power BI ou de Grafana.
- Créez et planifiez des alertes et des notifications à l’aide du connecteur Azure Data Explorer pour Azure Logic Apps.
Components
- Connecteur Azure Data Explorer pour le stockage Azure : Ingestion continue à partir du stockage Azure (objets Blob et ADLSv2) avec un abonnement Azure Event Grid pour diffuser ces notifications vers Azure Data Explorer.
- Azure Data Explorer : Un service d’analytique de données rapide, complètement managé et hautement évolutif pour l’analyse en temps réel de gros volumes de données diffusées en continu par des applications, des sites web, des appareils IoT, etc.
- Tableaux de bord Azure Data Explorer : Exportez en mode natif les requêtes Kusto qui ont été explorées dans l’interface utilisateur web pour optimiser les tableaux de bord.
- Connecteur Azure Data Explorer pour Azure Logic Apps : Exécutez automatiquement des requêtes et des commandes Kusto dans le cadre d’une tâche planifiée ou déclenchée.
Détails du scénario
Vous pouvez utiliser cette solution pour ingérer de grands volumes de journaux CDN dans le but de créer des tableaux de bord d’analytique en quasi-temps réel.
Cas d’usage potentiels
- Log Analytics
- Analyse de séries chronologiques
- IoT
- Analytique exploratoire à usage général
Contributeurs
Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.
Auteur principal :
- Ornat Spodek | Directeur de contenu Senior
Étapes suivantes
Pour plus d’informations, voir la documentation Azure Data Explorer.