Kdy použít Azure Data Explorer
Tady probereme, jak se můžete rozhodnout, jestli je Azure Data Explorer správnou volbou pro vaše potřeby analýzy velkých objemů dat. Posouzením následujících kritérií můžete určit, jestli Azure Data Explorer splňuje vaše cíle výkonu a funkčnosti.
- Interaktivní analýzy
- Různá data
- Rychlost dat
- Objem dat
- Organizace dat
- Souběžnost dotazů
- Build vs Buy
Kritéria pro rozhodnutí
Azure Data Explorer je interaktivní analytická platforma pro velké objemy dat, která lidem umožňuje rozhodovat se na základě dat ve vysoce agilním prostředí. Uvedené faktory vám můžou pomoct vyhodnotit, jestli je Azure Data Explorer vhodný pro úlohu. Položte si následující klíčové otázky:
Interaktivní analýzy
Potřebuji interaktivně analyzovat data?
Analýza dat zahrnuje techniky, jako jsou agregace, rozsahy, hodnocení, korelace, detekce anomálií, prognózování a obecné vyhodnocení modelu, které pomáhají snížit velké objemy dat na závěry, které je možné provést. Interaktivní provádění takových aktivit je to, co se týká Azure Data Exploreru. K těmto aktivitám může dojít v interaktivních řídicích panelech, analytické vlastní aplikaci nebo přímé interakci s daty prostřednictvím dotazů a vizualizací, které jsou pro člověka přívětivé. Azure Data Explorer nemusí být správnou technologií pro spouštění dlouhotrvajících dávkových úloh nad daty. Zvažte použití technologií, jako je Microsoft Spark, které dobře fungují s Azure Data Explorerem pro dlouhotrvající úlohy.
Různá data
Jak různá je moje datová struktura?
Azure Data Explorer poskytuje škálovatelný vysoce výkonný fulltextový index a podporu dynamického schématu. Pokud potřebujete analyzovat a zpracovávat strukturovaná, částečně strukturovaná data (json/xml) a texturová data, je dobré indikovat, že Azure Data Explorer je pro vaši úlohu relevantní.
Rychlost dat
Je analýza dat v reálném čase kritickým faktorem?
Azure Data Explorer dokáže rychle a s nízkou latencí ingestovat obrovské množství dat. Mezi typické sady dat patří trasování, transakční protokoly, časové řady, metriky a obecně streamy záznamů aktivit. Analýza téměř v reálném čase nad čerstvými daty je běžným případem použití. Azure Data Explorer se dobře připojuje ke streamovacím technologiím, jako jsou Azure Event Hubs, IoT Hubs, Kafka, aby tyto úlohy vynutily. V případě potřeby analýzy v reálném čase ale Nemusí být nejlepší vOlbou Azure Data Explorer.
Objem dat
Kolik dat potřebuji k ingestování?
Azure Data Explorer je vytvořený tak, aby poskytoval teplou analýzu cest, interaktivní a přes rozhraní API nad obrovskými datovými úlohami. Ve scénářích, ve kterých je celková kumulovaná velikost dat několik gigabajtů, mohou existovat další nákladově efektivnější řešení.
Organizace dat
Jak konzistentně jsou moje data uspořádaná?
Azure Data Explorer je sestaven pro použití nezpracovaných dat při čtení schématu. Tento přístup umožňuje flexibilně zkoumat data různými způsoby a z různých pohledů na základě aktuálních potřeb. Tato schopnost je cenná pro řešení neočekávaných problémů v oblasti zabezpečení, provozu a konkurenčních prostředí mimo jiné. Azure Data Explorer poskytuje extrémní rychlost, škálovatelnost a nákladovou efektivitu pro analýzu nezpracovaných dat. V nasazeních datových skladů často proces extrakce, transformace, načítání (ETL) pravidelně generuje dobře kurátorovanou, vysoce konzistentní a dobře zdokumentovanou sadu entit a atributů. Analýza těchto složitých hvězdicových schémat obvykle zahrnuje velká spojení faktů mezi fakty a fakty, pro která není Azure Data Explorer optimalizovaný.
Souběžnost dotazů
Kolik uživatelů potřebuje současně dotazovat, ingestovat nebo zpracovávat data?
Azure Data Explorer se široce používá k implementaci analytických nabídek SaaS. Pokud je potřeba podporovat různé a jedinečné potřeby analýzy z velkého počtu žádostí paralelně, azure Data Explorer by měl poskytovat dobré řešení.
Build vs buy
Kolik chci přizpůsobit datové platformě?
Azure Data Explorer je plně spravovaná platforma jako služba. Nenabízí ale řešení na klíč. K zajištění řešení (sestavení) vyžaduje přizpůsobení, konfiguraci, připojení a vytváření prostředí. Od Microsoftu a třetích stran existují různá řešení, která používají Azure Data Explorer k poskytování takových řešení na klíč v různých doménách a svislých oblastech. Například Azure Monitor pro IT operace. Microsoft Advanced Threat Protection a Microsoft Sentinel v doméně zabezpečení a Azure Time Series Přehledy a Azure IoT Central v doménách IoT.
Použití kritérií
Azure Data Explorer je nejvhodnější pro umožnění interaktivních analytických funkcí pracovníkům s vysokou rychlostí a různorodými nezpracovanými daty. Pojďme se zamyslet nad tím, jak použít dříve uvedená kritéria pro naše ukázkové procesy ve scénáři společnosti pro oděvy.
Má se Azure Data Explorer používat pro produkční data?
Výrobní oddělení naší ukázkové společnosti oblečení musí rozhodovat o tom, jak spravovat skladové a výrobní objemy. Mají příchozí protokoly dat pro inventář. Chtějí také používat geoprostorová data z marketingu k předvídání potřeb produktů podle oblastí. Tato data mají vysoký stupeň rozmanitosti, rychlosti a objemu. Není uspořádaná konzistentně a mnoho zúčastněných stran musí současně dotazovat tato data. Od příjmu dat po dotaz vyžadují nízkou latenci. Potřebují doby odezvy dotazů kratší než sekundu a vyšší. Na základě rozhodovacích kritérií je Azure Data Explorer vhodný pro produkční oddělení společnosti pro oděvy.
Má se Azure Data Explorer používat pro marketingová data?
Marketingové oddělení společnosti oblečení chce vyhodnotit efektivitu své kampaně. Mají data clickstreamu ze svých webových stránek a reklamních kampaní. Mají také data volného textu (nestrukturovaná) ze sociálních médií. Tato data jsou velmi různá a neuspořádaná. Oddělení bude chtít provádět průzkumné interaktivní analýzy. Na základě rozhodovacích kritérií je Azure Data Explorer vhodný pro marketingové oddělení společnosti v oblečení.
Souhrn pokynů
Následující tabulka ukazuje, jak vyhodnotit nové případy použití. I když tady nejsou popsané všechny případy použití, myslíme si, že vám může pomoct rozhodnout se, jestli je Azure Data Explorer pro vás správným řešením.
| Případ použití | Interaktivní analýzy | Velké objemy dat (rozmanitost, rychlost, objem) | Organizace dat | Souběžnost | Build vs Buy | Mám použít Azure Data Explorer? |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Implementace SaaS analýzy zabezpečení | Velké využití interaktivní analýzy téměř v reálném čase | Data zabezpečení jsou různorodá, vysoká a rychlá. | Je to různé. | Systém často používá více analytiků z více tenantů. | Implementace nabídky SaaS je scénář sestavení . | Ano |
| Analýza protokolů CDN | Interaktivní pro řešení potíží, monitorování QoS. | Protokoly CDN jsou různorodé, velké a vysokorychlostní. | Samostatné záznamy protokolu. | Tyto analýzy může používat malá skupina datových vědců, ale může také využívat mnoho řídicích panelů. | Hodnota extrahovaná z analýzy CDN je specifická pro konkrétní scénář a vyžaduje vlastní analýzy. | Ano |
| Databáze časových řad pro telemetrii IoT | Interaktivní pro řešení potíží, analýzu trendů, využití a zjišťování anomálií. | Telemetrie IoT je vysoká rychlost, ale může být strukturovaná pouze nebo středně velká. | Související sady záznamů. | Tyto analýzy může používat malá skupina datových vědců, ale může také využívat mnoho řídicích panelů. | Kontext je obvykle sestavení při hledání databáze. | Ano |
Následující tabulka vývojového diagramu shrnuje klíčové otázky, které byste měli položit při zvažování použití Azure Data Exploreru.
