什么是 Azure 数据资源管理器？
首先，我们来了解下此服务的定义以及 Azure 数据资源管理器的核心功能。 本概述应有助于确定此服务是否适用于管理和分析你的数据。
什么是 Azure 数据资源管理器？
Azure 数据资源管理器是一个大数据分析平台，可让你轻松、准实时地分析大量数据。 让你能够提取关键见解、发现模式和趋势，并创建预测模型。
Azure 数据资源管理器工具包提供了用于数据引入、查询、可视化和管理的端到端解决方案。 使用这些工具可以跨时序分析结构化、半结构化和非结构化数据，并应用机器学习。
Azure 数据资源管理器完全托管、可缩放、安全、可靠且企业就绪。 它适用于日志分析、时序分析、IoT 和通用探索性分析。
如何了解你的大数据
如果你记得我们举例的服装公司，他们有来自不同领域的多种类型的数据。 他们需要对这些数据类型进行不同类型的分析，然后与一系列利益干系人分享分析结果。 他们将使用 Azure 数据资源管理器从整个公司内的所有数据中获取见解。
生产部门将通过分析他们的产品日志来管理库存并做出制造决策。 地理空间分析给这些决策提供了信息，该分析用于识别广告效果良好的地理区域并预测库存。
公司的仓库配备了 IoT 设备，其中一些设备由安全部门用于管理仓库进出日志，而其他设备则由运营部门用于监控仓库内的环境。 各个商店使用时序分析来识别销售异常并预测将来的库存事件。
全球市场营销团队使用点击流数据（这也是日志分析的一种形式）来优化和扫描在线广告活动和客户渠道，而客户成功部门则使用文本搜索来分析社交媒体上的用户反馈。
公司每时每刻都在根据流入 Azure 数据资源管理器的数据做出决策。
Azure 数据资源管理器有哪些主要功能？
现在你已经了解了 Azure 数据资源管理器的用途，接下来让我们看看它的一些主要功能。
数据速度、种类和数据量
在批处理或流式处理模式下，Azure 数据资源管理器只需几分钟即可引入数 TB 的数据。 它可查询数 PB 的数据，并在几毫秒到几秒钟内返回结果。 这种能力可实现高速（每秒数百万个事件）、低延迟（秒）和线性缩放的原始数据引入。 可采用不同的格式和结构引入此原始数据，并且此数据可从各种管道和源流入。
用户友好的查询语言
Azure 数据资源管理器使用 Kusto 查询语言 (KQL)，这是最初由团队发明的一种开放源代码语言。 此语言易于理解和学习，并且开发效率高。 可以使用简单的运算符和高级分析。
高级分析
Azure 数据资源管理器有大量用于时序分析的函数。 其中包括：增加和减少时序、筛选、回归、季节性检测、地理空间分析、异常检测、扫描和预测。 时序函数经过了优化，可在几秒内处理数千个时序。 使用群集插件可以轻松检测模式，这些插件可以诊断异常并进行根本原因分析。 还可通过在 KQL 查询中 嵌入 python 代码来扩展 Azure 数据资源管理器功能。
易于使用的向导
引入向导使数据引入过程简单、快速和直观。 Web UI 提供了直观且引导式的体验，可帮助客户快速开始引入数据、创建数据库表和映射结构。 它支持以各种数据格式从各种源一次性或连续引入数据。 表映射和架构是自动基于建议配置的，易于修改。
丰富的数据可视化
数据可视化可帮助你获取重要见解。 Azure 数据资源管理器提供现成的内置可视化和仪表板功能，支持各种图表和可视化效果。 它具有与 Power BI 的本机集成、用于 Grafana、Kibana 和 Databricks 的本机连接器，以及对 Tableau、Sisense 和 Qlik 等的 ODBC 支持。
自动引入、处理和导出
Azure 数据资源管理器支持服务器端存储的函数、连续引入，以及连续导出到 Azure Data Lake 存储。 它还支持服务器端的引入时间映射转换、更新策略，以及带有具体化视图的预计算的计划聚合。
与其他服务集成
在工作流的所有方面（例如引入、可视化、业务流程和监视）与其他工具轻松无缝集成。