Co to jest usługa Azure Data Explorer?
Azure Data Explorer to w pełni zarządzana, wysokiej wydajności platforma do analizy danych big data, która ułatwia analizowanie dużych ilości danych niemal w czasie rzeczywistym. Przybornik usługi Azure Data Explorer udostępnia kompleksowe rozwiązanie do pozyskiwania, wykonywania zapytań, wizualizacji i zarządzania danymi.
Analizując dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane w szeregach czasowych oraz korzystając z usługi Machine Learning, usługa Azure Data Explorer ułatwia wyodrębnianie kluczowych szczegółowych informacji, wzorców typu spot i trendów oraz tworzenie modeli prognozowania. Usługa Azure Data Explorer używa tradycyjnego modelu relacyjnego, organizując dane w tabelach przy użyciu silnie typiowanych schematów. Tabele są przechowywane w bazach danych, a klaster może zarządzać wieloma bazami danych. Usługa Azure Data Explorer jest skalowalna, bezpieczna, niezawodna i gotowa do użycia w przedsiębiorstwie oraz jest przydatna w przypadku analizy dzienników, analizy szeregów czasowych, IoT i analizy eksploracyjnej ogólnego przeznaczenia.
Możliwości usługi Azure Data Explorer są rozszerzane przez inne usługi oparte na języku zapytań: język zapytań Kusto (KQL). Te usługi obejmują dzienniki usługi Azure Monitor, usługę Application Insights, usługę Time Series Insights i Ochrona punktu końcowego w usłudze Microsoft Defender.
Kiedy należy używać usługi Azure Data Explorer?
Skorzystaj z następujących pytań, aby zdecydować, czy usługa Azure Data Explorer jest odpowiednia dla Twojego przypadku użycia:
- Interaktywna analiza: czy interaktywna analiza jest częścią rozwiązania? Na przykład agregacja, korelacja lub wykrywanie anomalii.
- Różnorodność, szybkość, objętość: czy schemat jest zróżnicowany? Czy musisz pozyskiwać ogromne ilości danych niemal w czasie rzeczywistym?
- Organizacja danych: Czy chcesz analizować nieprzetworzone dane? Na przykład nie w pełni wyselekcjonowane schematu gwiazdy.
- Współbieżność zapytań: Czy wielu użytkowników lub procesów korzysta z usługi Azure Data Explorer?
- Kompilowanie i kupowanie: Czy planujesz dostosowywanie platformy danych?
Usługa Azure Data Explorer jest idealna do włączania interaktywnych funkcji analitycznych z dużą szybkością i różnymi danymi nieprzetworzonymi. Użyj następującego drzewa decyzyjnego, aby określić, czy usługa Azure Data Explorer jest odpowiednia dla Ciebie:
Co sprawia, że usługa Azure Data Explorer jest unikatowa?
Szybkość, różnorodność i ilość danych
Za pomocą usługi Azure Data Explorer można pozyskiwać terabajty danych w ciągu kilku minut za pośrednictwem pozyskiwania danych w kolejce lub pozyskiwania przesyłania strumieniowego. Możesz wykonywać zapytania dotyczące petabajtów danych, a wyniki są zwracane w ciągu kilku milisekund do sekund. Usługa Azure Data Explorer zapewnia wysoką szybkość (miliony zdarzeń na sekundę), małe opóźnienia (sekundy) i liniowe pozyskiwanie danych pierwotnych w skali liniowej. Pozyskiwanie danych w różnych formatach i strukturach, przepływając z różnych potoków i źródeł.
Przyjazny dla użytkownika język zapytań
Wykonywanie zapytań w usłudze Azure Data Explorer przy użyciu język zapytań Kusto (KQL) — języka open source, który został początkowo wynaleziony przez zespół. Język jest prosty do zrozumienia i nauki oraz wysoce produktywny. Możesz użyć prostych operatorów i zaawansowanej analizy. Usługa Azure Data Explorer obsługuje również język T-SQL.
Analiza zaawansowana
Użyj usługi Azure Data Explorer do analizy szeregów czasowych z dużym zestawem funkcji, w tym: dodawanie i odejmowanie szeregów czasowych, filtrowanie, regresja, wykrywanie sezonowości, analiza geoprzestrzenna, wykrywanie anomalii, skanowanie i prognozowanie. Funkcje szeregów czasowych są zoptymalizowane pod kątem przetwarzania tysięcy szeregów czasowych w sekundach. Wykrywanie wzorców jest łatwe dzięki wtyczkom klastra, które mogą diagnozować anomalie i analizować główną przyczynę. Możliwości usługi Azure Data Explorer można również rozszerzyć, osadzając kod języka Python w zapytaniach języka KQL.
Kreator łatwy w użyciu
Środowisko pobierania danych sprawia, że proces pozyskiwania danych jest łatwy, szybki i intuicyjny. Internetowy interfejs użytkownika usługi Azure Data Explorer zapewnia intuicyjne i z przewodnikiem środowisko, które ułatwia szybkie rozpoczęcie pozyskiwania danych, tworzenie tabel baz danych i struktur mapowania. Umożliwia jednorazowe lub ciągłe pozyskiwanie z różnych źródeł i w różnych formatach danych. Mapowania tabel i schemat są automatycznie sugerowane i łatwe do zmodyfikowania.
Wszechstronna wizualizacja danych
Wizualizacja danych ułatwia uzyskanie ważnych szczegółowych informacji. Usługa Azure Data Explorer oferuje wbudowaną wizualizację i pulpit nawigacyjny z obsługą różnych wykresów i wizualizacji. Zapewnia natywną integrację z usługą Power BI, łącznikami natywnymi dla rozwiązań Grafana, Kibana i Databricks, ODBC dla usług Tableau, Sisense, Qlik i innych.
Automatyczne pozyskiwanie, przetwarzanie i eksportowanie
Usługa Azure Data Explorer obsługuje funkcje przechowywane po stronie serwera, ciągłe pozyskiwanie i ciągłe eksportowanie do usługi Azure Data Lake Store. Obsługuje również przekształcenia mapowania czasu pozyskiwania po stronie serwera, zasady aktualizacji i wstępnie skompilowane zaplanowane agregacje z zmaterializowanymi widokami.
Przepływ w usłudze Azure Data Explorer
Poniższy diagram przedstawia różne aspekty pracy z usługą Azure Data Explorer.
Mówiąc ogólnie, podczas interakcji z usługą Azure Data Explorer przejdziesz przez następujący przepływ pracy:
Uwaga
Dostęp do zasobów usługi Azure Data Explorer można uzyskać w internetowym interfejsie użytkownika usługi Azure Data Explorer lub przy użyciu zestawów SDK.
Tworzenie bazy danych: tworzenie klastra, a następnie tworzenie co najmniej jednej bazy danych w klastrze. Każdy klaster usługi Azure Data Explorer może przechowywać maksymalnie 10 000 baz danych, a każda baza danych może zawierać maksymalnie 10 000 tabel. Dane w każdej tabeli są przechowywane w fragmentach danych nazywanych również "zakresami". Wszystkie dane są automatycznie indeksowane i partycjonowane na podstawie czasu pozyskiwania. Oznacza to, że można przechowywać wiele zróżnicowanych danych i ze względu na sposób ich przechowywania uzyskujesz szybki dostęp do wykonywania zapytań. Szybki start: tworzenie klastra i bazy danych usługi Azure Data Explorer
Pozyskiwanie danych: ładowanie danych do tabel bazy danych, co pozwala na wykonywanie związanych z nimi zapytań. Usługa Azure Data Explorer obsługuje kilka metod pozyskiwania, z których każdy ma własne scenariusze docelowe. Te metody obejmują narzędzia pozyskiwania, łączniki i wtyczki do różnych usług, zarządzanych potoków, programowe pozyskiwanie przy użyciu zestawów SDK i bezpośredni dostęp do pozyskiwania. Wprowadzenie do środowiska pobierania danych.
Baza danych zapytań: Usługa Azure Data Explorer używa język zapytań Kusto, który jest ekspresyjnym, intuicyjnym i wysoce wydajnym językiem zapytań. Zapewnia płynne przejście od prostych wierszy do złożonych skryptów przetwarzania danych i obsługuje wykonywanie zapytań dotyczących danych ze strukturą, częściowo ustrukturyzowaną i nieustrukturyzowaną (wyszukiwanie tekstu). Istnieje wiele różnych operatorów i funkcji języka zapytań (agregacja, filtrowanie, funkcje szeregów czasowych, funkcje geoprzestrzenne, sprzężenia, związki i inne) w języku. Język KQL obsługuje zapytania między klastrami i między bazami danych, a funkcja jest bogata w perspektywę analizowania (json, XML i nie tylko). Język obsługuje również natywnie zaawansowaną analizę.
Użyj aplikacji internetowej do uruchamiania, przeglądania i udostępniania zapytań i wyników. Zapytania można również wysyłać programowo (przy użyciu zestawu SDK) lub do punktu końcowego interfejsu API REST. Jeśli znasz język SQL, rozpocznij pracę z ściągawką języka SQL w usłudze Kusto. Szybki start: wykonywanie zapytań dotyczących danych w internetowym interfejsie użytkownika usługi Azure Data Explorer
Wizualizacja wyników: użyj różnych wizualizacji wyświetlanych danych na natywnych pulpitach nawigacyjnych usługi Azure Data Explorer. Możesz również wyświetlić wyniki przy użyciu łączników do niektórych wiodących usług wizualizacji, takich jak Power BI i Grafana. Usługa Azure Data Explorer ma również obsługę łączników ODBC i JDBC do narzędzi, takich jak Tableau i Sisense.
Jak przekazać opinię
Chętnie poznamy Twoją opinię na temat usługi Azure Data Explorer i język zapytań Kusto na stronie:
- Zadawanie pytań
- Przedstaw sugestie dotyczące produktów w witrynie User Voice