Lösungsmöglichkeiten
In diesem Artikel ist ein Lösungsvorschlag beschrieben. Ihr Cloudarchitekt kann diesen Leitfaden verwenden, um die Hauptkomponenten einer typischen Implementierung dieser Architektur zu visualisieren. Verwenden Sie diesen Artikel als Ausgangspunkt, um eine gut durchdachte Lösung zu entwerfen, die den spezifischen Anforderungen Ihrer Workload entspricht.
Diese Lösungsidee veranschaulicht die Erfassung großer Mengen von CDN-Protokollen (Content Delivery Network) mit geringer Wartezeit und hohem Durchsatz. Diese Daten können zur Erstellung von Analysedashboards in Quasi-Echtzeit verwendet werden.
Aufbau
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Datenfluss
- Content Delivery Network-Anbieter wie Verizon und Fastly erfassen große Mengen von CDN-Protokollen in Azure Data Explorer, um Latenzen, die Integrität und die Leistung von CDN-Ressourcen zu analysieren.
- Bei den meisten CDN-Szenarien erfolgt die Datenerfassung über Azure Storage (Blob oder ADLS Gen2). Dabei kommt Azure Event Grid zum Einsatz, und die Erfassungspipeline in Azure Data Explorer wird ausgelöst. Alternativ können Sie auch eine Massenerfassung der Daten mit dem Tool LightIngest durchführen. Sie können Daten auch fortlaufend im komprimierten und partitionierten Parquet-Format nach Azure Storage exportieren und nahtlos abfragen, wie in der Übersicht über den fortlaufenden Datenexport beschrieben.
- Azure Data Explorer bietet einfach zu verwendende native Operatoren und Funktionen zum Verarbeiten, Aggregieren und Analysieren von Zeitreihen- und Protokolldaten sowie zum Bereitstellen von Erkenntnissen mit hoher Geschwindigkeit. Sie können mithilfe von Azure Data Explorer-Dashboards, Power BI oder Grafana Analysedashboards in Quasi-Echtzeit erstellen.
- Erstellen und planen Sie Warnungen und Benachrichtigungen mithilfe des Azure Data Explorer-Connectors für Azure Logic Apps.
Komponenten
- Azure Data Explorer-Connector für Azure Storage: Fortlaufende Erfassung aus Azure Storage (Blob Storage und ADLSv2) mit Azure Event Grid-Abonnement, um diese Benachrichtigungen an Azure Data Explorer zu streamen
- Azure Data Explorer: Schneller, vollständig verwalteter und hochgradig skalierbarer Datenanalysedienst für Echtzeitanalysen großer Datenmengen, die von Anwendungen, Websites, IoT-Geräten usw. gestreamt werden
- Azure Data Explorer-Dashboards: Ermöglicht das native Exportieren der auf der Webbenutzeroberfläche untersuchten Kusto-Abfragen in optimierte Dashboards
- Azure Data Explorer-Connector für Azure Logic Apps: Ausführen von Kusto-Abfragen und -Befehlen automatisch als Teil einer geplanten oder ausgelösten Aufgabe
Szenariodetails
Mit dieser Lösung können Sie große Mengen von CDN-Protokollen erfassen, um Analysedashboards in Quasi-Echtzeit zu erstellen.
Mögliche Anwendungsfälle
- Log Analytics
- Zeitreihenanalyse
- IoT
- Allgemeine Forschungsanalysen
Beitragende
Dieser Artikel wird von Microsoft gepflegt. Er wurde ursprünglich von folgenden Mitwirkenden geschrieben:
Hauptautor:
- Ornat Spodek | Senior Content Manager
Nächste Schritte
Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu Azure Data Explorer.