Migrieren zu Azure Data Explorer
Hinweis
Der TSI-Dienst (Time Series Insights) wird nach März 2025 nicht mehr unterstützt. Erwägen Sie, vorhandene TSI-Umgebungen so bald wie möglich zu alternativen Lösungen zu migrieren. Weitere Informationen zur Einstellung und Migration finden Sie in unserer Dokumentation.
Übersicht
Der TSI-Dienst (Time Series Insights) bietet Zugriff auf Verlaufsdaten, die über Hubs für operative Analysen und die Berichterstellung erfasst wurden. Die Features des Diensts sind:
- Datenerfassung über Hubs oder Massenupload.
- Datenspeicherung in Pfaden vom Typ „Heiß“, „begrenzte Aufbewahrung“, „Kalt“ und „unbegrenzte Aufbewahrung“.
- Datenkontextualisierung, die Hierarchien über das Zeitreihenmodell anwendet.
- Datendiagrammerstellung und operative Analyse über TSI-Explorer.
- Datenabfrage mit TSQ über die API oder den TSI-Explorer.
- Connectors für den Zugriff auf Daten mit Databricks Spark oder PBI.
Featurevergleich mit Azure Data Explorer (ADX)
| Funktion | TSI | ADX |
|---|---|---|
| Datenerfassung | Event Hubs, IoT Hub auf 1 MB/s begrenzt | Event Hubs, IoT Hub, Kafka, Spark, Azure Storage, Azure Stream Analytics, Azure Data Factory, Logstash, Power Automate, Logic Apps, Telegraf, Apache Nifi. Keine Begrenzung der Erfassung (skalierbar), Benchmark für die Erfassung ist 200 MB pro Sekunde und Knoten auf einem Computer mit 16 Kernen im ADX-Cluster. |
| Datenspeicherung und -aufbewahrung | Warm Storage – mehrinstanzenfähiger ADX-Cluster | Cold Storeage – Azure-Blobspeicher im Abonnement des Kunden. Verteilter spaltenbasierter Speicher mit hochgradig optimiertem „Hot Storage“ (auf der SSD der Computeknoten) und „Cold Storage“ (in Azure Storage). Wählen Sie eine beliebige ADX-SKU aus, um die volle Flexibilität zu erhalten. |
| Datenformate | JSON | JSON, CSV, Avro, Parquet, ORC, TXT und verschiedene andere Datenformate, die von Azure Data Explorer für die Erfassung unterstützt werden. |
| Datenabfragen | TSQ | KQL, SQL |
| Datenvisualisierung | TSI-Explorer, PBI | PBI, ADX Dashboards, Grafana, Kibana und andere Visualisierungstools, die ODBC/JDBC-Connectors verwenden |
| Machine Learning | Nicht verfügbar | Unterstützt R und Python, um ML-Modelle zu erstellen oder Daten zu bewertet, indem vorhandene ML-Modelle exportiert werden. Native Funktionen für Vorhersagen Anomalieerkennung im großen Stil Clusteringfunktionen für Diagnose und RCA |
| PBI-Connector | Public Preview | Optimierter nativer PBI-Connector (GA), unterstützt den direkten Abfrage- oder Importmodus, unterstützt Abfrageparameter und Filter |
| Datenexport | Daten sind als Parquet-Dateien im BLOB-Speicher verfügbar | Unterstützt den automatischen fortlaufenden Export in Azure Storage sowie externe Tabellen zum Abfragen exportierter Daten |
| Hochverfügbarkeit/Notfallwiederherstellung (HA/DR) | Der Kunde ist Besitzer des Speichers, sodass dieser von der gewählten Konfiguration abhängt | SLA für Hochverfügbarkeit mit einer Verfügbarkeit von 99,9 %, AZ unterstützt, Speicher basiert auf dauerhaftem Azure-Blobspeicher |
| Sicherheit | Private Link für eingehenden Datenverkehr, aber für Speicher und Hubs geöffnet | VNet-Einschleusung, Private Link, Verschlüsselung ruhender Daten mit kundenseitig verwalteten Schlüsseln wird unterstützt |
| RBAC-Rolle und RLS | Eingeschränkte RBAC-Rolle, keine RLS | Differenzierte RBAC-Rolle für Funktionen und Datenzugriff, Sicherheit auf Zeilenebene (RLS) und Datenmaskierung werden unterstützt |
TSI-Migration zu ADX: Schritte
TSI verfügt über zwei Angebote: Gen1 und Gen2, die unterschiedliche Migrationsschritte aufweisen.
TSI Gen1
TSI Gen1 verfügt nicht über Cold Storage oder Hierarchiefunktionen. Alle Daten haben eine feste Aufbewahrungsdauer. Das Extrahieren von Daten und deren Zuordnung zu ADX wäre für TSI-Entwickler und den Kunden kompliziert und zeitaufwändig. Der Vorschlagsmigrationspfad besteht darin, eine parallele Datenerfassung in ADX einzurichten. Nach Ablauf der festgelegten Datenaufbewahrungsfrist kann die TSI-Umgebung gelöscht werden, da ADX dieselben Daten enthält.
- Erstellen eines ADX-Clusters
- Einrichten der parallelen Erfassung von Hubs in ADX-Clustern
- Fortsetzen der Erfassung von Daten für den Zeitraum der festen Aufbewahrung
- Beginnen mit der Verwendung eines ADX-Clusters
- Löschen der TSI-Umgebung
Ausführliche häufig gestellte Fragen und Entwicklungserfahrungen finden Sie unter Migrieren von TSI Gen1 zu ADX.
TSI Gen2
TSI Gen2 speichert alle Daten im Cold Storage im Parquet-Format als Blob im Abonnement des Kunden. Um Datenkunden zu migrieren, sollte das Blob mithilfe der Massenuploadfunktion „Lightingest“ in ADX importieren. Weitere Informationen zu „Lightingest“ finden Sie hier.
- Erstellen eines ADX-Clusters
- Umleiten der Datenerfassung zum ADX-Cluster
- Importieren von kalten TSI-Daten mithilfe von „Lightingest“
- Beginnen mit der Verwendung eines ADX-Clusters
- Löschen der TSI-Umgebung
Ausführliche häufig gestellte Fragen und Entwicklungserfahrungen finden Sie unter Migrieren von TSI Gen2 zu ADX.
Hinweis
Wenn Sie bis zum 31. März 2025 nicht von Time Series Insights zu Azure Data Explorer migrieren können, werden Ihre Time Series Insights-Ressourcen automatisch gelöscht. Sie können in Ihrem Speicherkonto auf Gen2-Daten zugreifen. Sie können jedoch nur Verwaltungsvorgänge (z. B. das Aktualisieren von Speicherkontoeinstellungen, das Abrufen von Speicherkontoeigenschaften/-schlüsseln und das Löschen von Speicherkonten) über Azure Resource Manager ausführen. Wenn Sie über einen Supportplan für Gen1-Daten verfügen, erstellen Sie ein Supportticket, um Ihre Gen1-Daten abzurufen. Ihre Gen1-Daten werden bis zum 30. April 2025 beibehalten.