Migración a Azure Data Explorer
Nota:
El servicio Time Series Insights (TSI) dejará de admitirse a partir de marzo de 2025. Considere la posibilidad de migrar los entornos de TSI existentes a soluciones alternativas lo antes posible. Para más información sobre la entrada en desuso y la migración, consulte nuestra documentación.
Información general
El servicio time series Ideas (TSI) proporciona acceso a los datos históricos ingeridos mediante concetradores con fines de análisis operativo y generación de informes. Entre las características del servicio, se incluyen las siguientes:
- Ingesta de datos mediante concentradores o la funcionalidad de carga masiva.
- Almacenamiento de datos en rutas de acceso de retención limitada en caliente y de retención infinita en frío.
- Contextualización de datos mediante la aplicación de jerarquías a través del modelo de Times Series.
- Gráficos de datos y análisis operativo mediante el Explorador de TSI.
- Consulta de datos mediante TSQ mediante la API o el Explorador de TSI.
- Conectores para acceder a los datos con Databricks Spark o PBI.
Comparación de características con Azure Data Explorer (ADX)
| Característica | TSI | ADX |
|---|---|---|
| Ingesta de datos | Event Hubs, IoT Hub limitado a 1 MB/s | Event Hubs, IoT Hub, Kafka, Spark, Azure Storage, Azure Stream Analytics, Azure Data Factory, Logstash, Power Automate, Logic Apps, Telegraf, Apache Nifi. Sin límites en la ingesta (escalable); la referencia de ingesta es 200 MB/s/nodo en una máquina de 16 núcleos en el clúster de ADX. |
| Almacenamiento y retención de datos | Almacén en caliente: clúster ADX multiinquilino | Almacén en frío: Azure Blob Store en el almacén de columnas distribuido de la suscripción del cliente con un almacén en caliente muy optimizado (en un SSD de nodos de proceso) y un almacén en frío (en Azure Storage). Elija cualquier SKU de ADX para obtener flexibilidad total. |
| Formatos de datos | JSON | JSON, CSV, Avro, Parquet, ORC, TXT y otros formatos de datos admitidos por Azure Data Explorer para la ingesta. |
| Consultas de datos | TSQ | KQL, SQL |
| Visualización de datos | Explorador de TSI, PBI | PBI, ADX Dashboards, Grafana, Kibana y otras herramientas de visualización con conectores ODBC/JDBC |
| Machine Learning | N/D | Compatibilidad con R, Python para generar modelos de ML o puntuar datos mediante la exportación de modelos de ML existentes. Funciones nativas para elaborar previsiones. Detección de anomalías a escala. Funciones de agrupación en clústeres con fines de diagnóstico y RCA |
| Connector PBI | Versión preliminar pública | Conector PBI nativo optimizado (GA), admite consultas directas o el modo de importación, además de parámetros de consulta y filtros. |
| Exportación de datos | Los datos están disponibles como archivos Parquet en Blob Storage | Admite la exportación continua y automática a tablas externas de Azure Storage para consultar los datos exportados. |
| HA/DR | Storage es propiedad del cliente, por lo que depende de la configuración seleccionada. | Acuerdo de Nivel de Servicio de alta disponibilidad del 99,9 %, compatible con AZ; Storage se basa en el almacenamiento duradero de blobs de Azure. |
| Seguridad | Vínculo privado para el tráfico entrante, pero abierto para el almacenamiento y los concentradores | Inserción de red virtual, vínculo privado, cifrado en reposo y compatibilidad con claves administradas por el cliente. |
| Rol RBAC y RLS | Rol RBAC limitado, sin RLS | Rol RBAC granular para funciones y acceso a datos, compatible con RLS y enmascaramiento de datos. |
Pasos de la migración de TSI a ADX
TSI incluye dos ofertas, Gen1 y Gen2, que requieren diferentes pasos de migración.
TSI Gen1
TSI Gen1 no incluye almacenamiento en frío ni funcionalidad de jerarquía. Todos los datos tienen retención fija. Extraer datos y asignarlos a ADX sería una tarea complicada y lenta para los desarrolladores de TSI y el cliente. La ruta de migración sugerida consiste en configurar la ingesta de datos simultánea en ADX. Una vez transcurrido el período fijo de retención de datos, se puede eliminar el entorno de TSI, ya que ADX incluirá los mismos datos.
- Crear un clúster de ADX
- Configurar la ingesta simultánea desde concentradores al clúster de ADX
- Continuar con la ingesta de datos durante el período de retención fija
- Empezar a usar el clúster de ADX
- Eliminar el entorno de TSI
Las preguntas frecuentes detalladas y la experiencia de ingeniería se describen en Migración de TSI Gen1 a ADX.
TSI Gen2
TSI Gen2 deposita todos los datos en el almacén en frío usando el formato Parquet como blob en la suscripción del cliente. Para migrar los datos del cliente, importe el blob a ADX mediante la funcionalidad de carga masiva Lightingest. Dispone de información adicional sobre Lightingest.
- Crear un clúster de ADX
- Redirigir la ingesta de datos al clúster de ADX
- Importar los datos en frío de TSI mediante Lightingest
- Empezar a usar el clúster de ADX
- Crear un entorno de TSI
Las preguntas frecuentes detalladas y la experiencia de ingeniería se describen en Migración de TSI Gen2 a ADX.
Nota:
Si no puede migrar de Time Series Insights a Azure Data Explorer antes del 31 de marzo de 2025, los recursos de Time Series Insights se eliminarán automáticamente. Podrá acceder a los datos de Gen2 de la cuenta de almacenamiento. Sin embargo, solo podrá realizar operaciones de administración (como actualizar la configuración de la cuenta de almacenamiento, obtener las propiedades o claves de la cuenta de almacenamiento y eliminar cuentas de almacenamiento) a través de Azure Resource Manager. En el caso de los datos de Gen1, si cuenta con un plan de soporte técnico, cree una incidencia de soporte técnico para recuperar los datos de Gen1. Conservaremos sus datos de Gen1 hasta el 30 de abril de 2025.