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Microsoft Fabric の Real-Time インテリジェンスへの移行

手記

Time Series Insights サービスは、2024 年 7 月 7 日に廃止されます。 既存の環境をできるだけ早く別のソリューションに移行することを検討してください。 非推奨と移行の詳細については、ドキュメントを参照してください。

概要

Time Series Insights は、履歴データに関する運用分析とレポートを可能にするサービスです。 データ インジェスト、ストレージ、コンテキスト化、分析、クエリ機能が提供されます。 Real-Time Intelligenceへの移行の一環として、Real-Time Intelligence の時系列データベースである Eventhouseに移行することで、これらすべての機能を満たすことができます。

手記

Time Series Insights について、Fabric Real-Time Intelligence の Eventhouse への移行をお勧めします。 Eventhouse は、Azure Data ExplorerSaaS オファリングであり、多くのお客様から信頼されているサービスです。 ただし、Azure Data Explorer (PaaS オファリング) に移行する場合は、tsi2rti リポジトリの 準備の下にある のガイダンスを使用できます。 このリポジトリには、Eventhouse または Azure Data Explorer への移行に役立つツールも含まれています。

移行手順

Time Series Insights には、Gen1 と Gen2 の 2 つのオファリングがあり、移行手順が異なります。

アーキテクチャのレビュー、特定の機能に関する明確化など、Microsoft からのより多くの移行ガイダンスが必要な場合は、ここで 要求を入力してください。 Microsoft はお客様の要求を評価し、できるだけ早くお客様に連絡して、必要な移行の詳細とサポートについて話し合います。

Time Series Insights Gen1

Time Series Insights Gen1 には、コールド ストレージまたは階層機能がありません。 すべてのデータの保持期間は固定されています。 推奨される移行パスは、Eventhouse への並列データ インジェストを設定することです。 固定データ保持期間が経過すると、Eventhouse に同じデータが含まれるので、Time Series Insights 環境を削除できます。

  1. Eventhouseを作成します。
  2. Azure Event Hubs から Eventhouse への並列 インジェスト 設定します。
  3. 固定リテンション期間のデータの取り込みを続行します。
  4. Eventhouse の使用を開始します。
  5. Time Series Insights 環境を削除します。 詳細な FAQ とエンジニアリング エクスペリエンスについては、「Time Series Insights Gen1 を Real-Time Intelligence に移行する方法」を参照してください。

Time Series Insights Gen2

Time Series Insights Gen2 は、Parquet 形式を使用してすべてのデータをコールド ストレージに格納し、お客様のサブスクリプションのブロブとして保存します。 データを移行するには、GetData エクスペリエンスを使用して BLOB を取得し、Eventhouse にインポートする必要があります。

  1. Eventhouseを作成します。
  2. データのインジェスト を Eventhouse にリダイレクトします。
  3. Time Series Insights コールド データを インポートします。
  4. Eventhouse の使用を開始します。
  5. Time Series Insights 環境を削除します。

詳細な FAQ とエンジニアリング エクスペリエンスについては、「TSI Gen2 を Real-Time Intelligence に移行する方法」を参照してください。

データの使用と視覚化

データを正常に移行し、ソースから継続的なデータ インジェストを確立したら、さまざまなツールとテクノロジを使用してデータを使用できます。 次に示します。

  • Power BI: Power BI は、データに基づいて対話型の視覚化とレポートを作成できる強力なビジネス インテリジェンス ツールです。 Power BI を Real-Time Intelligence 環境に接続し、豊富な機能セットを使用してデータから分析情報を得ることができます。

  • KQL クエリセット: KQL (Kusto クエリ言語) は、Azure Data Explorer やその他の Azure サービスで使用されるクエリ言語です。 KQL を使用すると、Real-Time Intelligence でデータを分析および操作するための強力なクエリを記述できます。

  • Real-Time ダッシュボード: Real-Time Intelligence には、リアルタイム ダッシュボードを作成するための組み込みのサポートが用意されています。 これらのダッシュボードを使用すると、データをリアルタイムで監視および視覚化し、up-to-date 分析情報と分析を提供できます。 これらのダッシュボードは、特定のニーズと要件に合わせてカスタマイズできます。

  • KustoTrender: カスタム 時系列ダッシュボード用の JavaScript ライブラリ

  • カスタム アプリケーション用 SDK: Fabric Real-Time Intelligence には、C#、Java JavaNode.jsなど、さまざまなプログラミング言語用の SDK (ソフトウェア開発キット) が用意されています。 これらの SDK には、Real-Time Intelligence をカスタム アプリケーションに統合できる一連のライブラリとツールが用意されています。 これらの SDK を使用して、データ インジェスト、クエリ、およびその他の操作をプログラムで実行できます。

タイム シリーズ モデルの移行

Time Series Insights Gen 2 には、資産とそのリレーションシップを階層として定義する タイム シリーズ モデルと呼ばれるモデルを使用して、生の時系列データをコンテキスト化する機能が用意されています。 Eventhouse 内の Kusto Graph セマンティクス を使用して、時系列モデル階層をグラフとしてモデル化できます。 これにより、グラフ内の資産のトラバーサルが可能になり、時系列データのコンテキスト化が容易になります。

手記

2024 年 7 月 7 日までに Time Series Insights から Real-Time Intelligence に移行できない場合、Time Series Insights リソースは自動的に削除されます。 ストレージ アカウント内の Gen2 データにアクセスできるようになります。 ただし、管理操作 (ストレージ アカウント設定の更新、ストレージ アカウントのプロパティ/キーの取得、ストレージ アカウントの削除など) は、Azure Resource Manager 経由でのみ実行できます。