Migration de Time Series Insights Gen1 vers Real-Time Intelligence dans Microsoft Fabric

Article
6/10/2024

Note

Le service Time Series Insights sera mis hors service le 7 juillet 2024. Envisagez de migrer des environnements existants vers d’autres solutions dès que possible. Pour plus d’informations sur la dépréciation et la migration, consultez notre documentation .

Aperçu

Eventhouse est la base de données de séries chronologiques dans Real-Time Intelligence. Il sert de cible pour la migration de données loin de Time Series Insights.

Conditions préalables

Un espace de travail avec une capacité activée par Microsoft Fabric
Une maison d'événement dans votre espace de travail

Ingérer de nouvelles données

Pour commencer à ingérer de nouvelles données dans votre Eventhouse, procédez comme suit :

Configurez votre event Hub avec un nouveau groupe de consommateurs.
Consommez des données à partir de la source de données et ingérez-les dans votre Eventhouse. Reportez-vous à la documentation sur la façon de ingérer des données à partir de votre event Hub.

Migrer des données historiques à partir de Time Series Insights

Si vous devez exporter des données à partir de votre environnement Time Series Insights, vous pouvez utiliser l’API de requête Time Series Insights pour télécharger les événements par lots et les sérialiser dans le format requis. Selon l’emplacement où vous avez stocké les données exportées, vous pouvez ingérer les données à partir de Stockage Azure, fichiers locauxou OneLake.

Migrer des données de référence

Procédez comme suit pour migrer des données de référence :

Utilisez l’Explorateur Time Series Insights ou l’API De données de référence pour télécharger le jeu de données de référence.
Une fois que vous avez le jeu de données de référence, chargez-le dans votre Eventhouse en tant qu'autre table. En chargeant le jeu de données de référence, vous pouvez y accéder et l’utiliser dans votre environnement Eventhouse.

Traduire des requêtes Time Series Insights en langage de requête Kusto

Pour les requêtes, il est recommandé d’utiliser le langage de requête Kusto dans Eventhouse.

Événements

{
  "searchSpan": {
    "from": "2021-11-29T22:09:32.551Z",
    "to": "2021-12-06T22:09:32.551Z"
  },
  "predicate": {
    "predicateString": "([device_id] = 'device_0') AND ([has_error] != null OR [error_code] != null)"
  },
  "top": {
    "sort": [
      {
        "input": {
          "builtInProperty": "$ts"
        },
        "order": "Desc"
      }
    ],
    "count": 100
  }
}

	events
| where _timestamp >= datetime("2021-11-29T22:09:32.551Z") and _timestamp < datetime("2021-12-06T22:09:32.551Z") and deviceid == "device_0" and (not(isnull(haserror)) or not(isempty(errorcode)))
| top 100 by _timestamp desc

Agrégats

{
    "searchSpan": {
      "from": "2021-12-04T22:30:00Z",
      "to": "2021-12-06T22:30:00Z"
    },
    "predicate": {
      "eq": {
        "left": {
          "property": "DeviceId",
          "type": "string"
        },
        "right": "device_0"
      }
    },
    "aggregates": [
      {
        "dimension": {
          "uniqueValues": {
            "input": {
              "property": "DeviceId",
              "type": "String"
            },
            "take": 1
          }
        },
        "aggregate": {
          "dimension": {
            "dateHistogram": {
              "input": {
                "builtInProperty": "$ts"
              },
              "breaks": {
                "size": "2d"
              }
            }
          },
          "measures": [
            {
              "count": {}
            },
            {
              "sum": {
                "input": {
                  "property": "DataValue",
                  "type": "Double"
                }
              }
            },
            {
              "min": {
                "input": {
                  "property": "DataValue",
                  "type": "Double"
                }
              }
            },
            {
              "max": {
                "input": {
                  "property": "DataValue",
                  "type": "Double"
                }
              }
            }
          ]
        }
      }
    ]
  }

	let _q = events | where _timestamp >= datetime("2021-12-04T22:30:00Z") and _timestamp < datetime("2021-12-06T22:30:00Z") and deviceid == "device_0";
let _dimValues0 = _q | project deviceId | sample-distinct 1 of deviceId;
_q
| where deviceid in (_dimValues0) or isnull(deviceid)
| summarize
    _meas0 = count(),
    _meas1 = iff(isnotnull(any(datavalue)), sum(datavalue), any(datavalue)),
    _meas2 = min(datavalue),
    _meas3 = max(datavalue),
    by _dim0 = deviceid, _dim1 = bin(_timestamp, 2d)
| project
    _dim0,
    _dim1,
    _meas0,
    _meas1,
    _meas2,
    _meas3,
| sort by _dim0 nulls last, _dim1 nulls last

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