¿Qué es el Explorador de datos de Azure?

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Azure Data Explorer es una plataforma de análisis de macrodatos totalmente administrada y de alto rendimiento que facilita el análisis de grandes volúmenes de datos casi en tiempo real. El kit de herramientas de Azure Data Explorer proporciona una solución de un extremo a otro para la ingesta, consulta, visualización y administración de datos.

Mediante el análisis de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en series temporales, y por medio de Machine Learning, Azure Data Explorer facilita la extracción de conclusiones clave, la detección de patrones y tendencias, y la creación de modelos de previsión. Azure Data Explorer usa un modelo relacional tradicional, organizando los datos en tablas con esquemas fuertemente tipados. Las tablas se almacenan en bases de datos y un clúster puede administrar varias bases de datos. Azure Data Explorer es escalable, seguro, sólido y preparado para un entorno empresarial, y es útil para análisis de registros, análisis de series temporales, IoT y análisis exploratorios de uso general.

Las funcionalidades de Azure Data Explorer se amplían mediante otros servicios basados en su lenguaje de consulta: Lenguaje de consulta Kusto (KQL). Estos servicios incluyen registros de Azure Monitor, Application Insights, Time Series Insights y Microsoft Defender para punto de conexión.

¿Cuándo se debe usar Azure Data Explorer?

Use las siguientes preguntas para decidir si Azure Data Explorer es adecuado para su caso de uso:

  • Análisis interactivo: ¿El análisis interactivo forma parte de la solución? Por ejemplo, agregación, correlación o detección de anomalías.
  • Variedad, velocidad, volumen: ¿el esquema es diverso? ¿Necesita ingerir grandes cantidades de datos casi en tiempo real?
  • Organización de datos: ¿Desea analizar datos sin procesar? Por ejemplo, un esquema de estrella no mantenido totalmente.
  • Simultaneidad de consultas: ¿Usarán varios usuarios o procesos Azure Data Explorer?
  • Creación frente a compra: ¿Planea personalizar la plataforma de datos?

Azure Data Explorer resulta idóneo para habilitar funcionalidades de análisis interactivo mediante datos sin procesar diversos y de alta velocidad. Use el siguiente árbol de decisión para decidir si Azure Data Explorer es la solución más adecuada:

Esta es una imagen de un flujo de trabajo esquemático de un árbol de decisión de Azure Data Explorer.

¿Qué hace único al Explorador de datos de Azure?

Velocidad, variedad y volumen de datos

Con Azure Data Explorer, puede ingerir terabytes de datos en minutos a través de la ingesta en cola o la ingesta de streaming. Puede consultar petabytes de datos y obtener resultados en un intervalo que puede ir de unos milisegundos a segundos. Azure Data Explorer proporciona alta velocidad (millones de eventos por segundo), baja latencia (segundos) e ingesta de escala lineal de datos sin procesar. Ingiera los datos en diferentes formatos y estructuras, que fluyan desde varias canalizaciones y orígenes.

Lenguaje de consulta fácil de usar

Consulte Azure Data Explorer con el lenguaje de consulta Kusto (KQL), un lenguaje de código abierto que inventó inicialmente el equipo. El lenguaje es fácil de entender y aprender, y altamente productivo. Puede usar operadores simples y análisis avanzados. Azure Data Explorer también admite T-SQL.

Análisis avanzado

Use Azure Data Explorer para el análisis de series temporales con un gran conjunto de funciones entre las que se incluyen: agregar y restar series temporales, filtrado, regresión, detección de estacionalidad, análisis geoespacial, detección de anomalías, examen y previsión. Las funciones de serie temporal están optimizadas para procesar miles de series en cuestión de segundos. La detección de patrones se facilita con complementos de clúster que pueden diagnosticar anomalías y realizar análisis de la causa principal. También puede ampliar las funcionalidades de Azure Data Explorer mediante la inserción de código de Python en consultas KQL.

Asistente fácil de usar

El asistente para la ingesta hace que el proceso de ingesta de datos sea sencillo, rápido e intuitivo. La interfaz de usuario web de Azure Data Explorer proporciona una experiencia intuitiva y guiada que le ayuda a empezar a ingerir datos, crear tablas de base de datos y asignar estructuras rápidamente. Permite una ingesta continua o única de varios orígenes y en varios formatos de datos. Las asignaciones de tablas y esquema se sugieren de forma automática y son fáciles de modificar.

Visualización de datos versátil

La visualización de datos le ayuda a obtener conclusiones importantes. Azure Data Explorer ofrece visualización y creación de paneles integrados listos para su uso, con compatibilidad con varios gráficos y visualizaciones. Tiene integración nativa con Power BI, conectores nativos para Grafana, Kibana y Databricks, compatibilidad con ODBC para Tableau, Sisense, Qlik, etc.

Ingesta, proceso y exportación automáticos

Azure Data Explorer admite funciones almacenadas del lado servidor, ingesta continua y exportación continua a Azure Data Lake Store. También admite transformaciones de asignación de tiempo de ingesta en el lado servidor, directivas de actualización y agregados programados precalculados con vistas materializadas.

Flujo de Explorador de datos de Azure

El siguiente diagrama muestra los diferentes aspectos de trabajar con el Explorador de datos de Azure.

Flujo de Azure Data Explorer.

Por lo general, cuando interactúa con Azure Data Explorer se efectúa el siguiente flujo de trabajo:

Nota

Puede acceder a los recursos de Azure Data Explorer en la interfaz de usuario web de este o mediante SDK.

  1. Crear base de datos: cree un clúster y después una o varias bases de datos en ese clúster. Cada clúster de Azure Data Explorer puede contener hasta 10 000 bases de datos y cada base de datos hasta 10 000 tablas. Los datos de cada tabla se almacenan en particiones de datos, también denominadas "extensiones". Todos los datos se indexan y particionan de forma automática en función del tiempo de ingesta. Esto significa que puede almacenar una gran cantidad de datos variados y, debido a cómo se almacenan, obtiene acceso rápido para consultarlos. Inicio rápido: Creación de un clúster y de la base de datos del Explorador de datos de Azure

  2. Ingerir datos: cargue los datos en tablas de base de datos para que pueda ejecutar consultas en ellas. Azure Data Explorer admite varios métodos de ingesta, cada uno con sus propios escenarios de destino. Estos métodos incluyen herramientas de ingesta, conectores y complementos para diversos servicios, canalizaciones administradas, ingesta mediante programación mediante distintos SDK y acceso directo a la ingesta. Introducción al asistente para ingesta.

  3. Consulta de base de datos: Azure Data Explorer usa el lenguaje de consulta Kusto, que es un lenguaje de consulta expresivo, intuitivo y con una alta productividad. Ofrece una transición sin problemas desde sencillos scripts de una línea a scripts de procesamiento de datos complejos, y admite la consulta de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados (búsqueda de texto). Hay una amplia variedad de operadores y funciones del lenguaje de consulta (agregación, filtrado, funciones de series temporales, funciones geoespaciales, combinaciones, uniones, etc.) en el lenguaje. KQL admite consultas entre clústeres y entre bases de datos, y ofrece características enriquecidas desde una perspectiva de análisis (json, XML, etc.). El lenguaje también admite de forma nativa análisis avanzados.

    Use la aplicación web para ejecutar, revisar y compartir consultas y resultados. Puede enviar también consultas mediante programación (mediante un SDK) o a un punto de conexión de API REST. Si está familiarizado con SQL, empiece a trabajar mediante la Hoja de referencia rápida de SQL a Kusto. Inicio rápido: Consulta de datos en la interfaz de usuario web de Azure Data Explorer

  4. Visualización de resultados: use diferentes visualizaciones de objetos visuales de los datos en los paneles nativos de Azure Data Explorer. También puede mostrar los resultados mediante conectores a algunos de los principales servicios de visualización, como Power BI y Grafana. Azure Data Explorer también dispone de compatibilidad entre los conectores ODBC y JDBC con herramientas como Tableau y Sisense.

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Estaremos encantados de recibir sus comentarios sobre Azure Data Explorer y el lenguaje de consulta Kusto en:

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