Megoldási ötletek
Ez a cikk egy megoldási ötlet. Ha azt szeretné, hogy további információkkal bővítsük a tartalmat, például a lehetséges használati eseteket, az alternatív szolgáltatásokat, a megvalósítási szempontokat vagy a díjszabással kapcsolatos útmutatást, tudassa velünk a GitHub visszajelzésével.
Ez a megoldási ötlet bemutatja, hogyan használhat interaktív elemzéseket az Azure Data Explorer. Leírja, hogyan vizsgálhat strukturált, részben strukturált és strukturálatlan adatokat improvizált, interaktív, gyors lekérdezésekkel.
A Jupyter a megfelelő vállalat védjegye. A megjelölés használata nem utal ajánlásra. Az Apache® és az Apache Kafka® az Apache Software Foundation bejegyzett védjegye vagy védjegye az Egyesült Államok és/vagy más országokban. Az Apache Software Foundation nem támogatja ezeket a jeleket.
Architektúra
Töltse le az architektúra Visio-fájlját.
Adatfolyam
- A nyers strukturált, részben strukturált és strukturálatlan (szabad szöveges) adatok, például bármilyen típusú napló, üzleti esemény és felhasználói tevékenység különböző forrásokból betölthetők az Azure Data Explorer. Az adatok betöltése streamelési vagy kötegelt módban különböző módszerekkel.
- Adatok betöltése az Azure Data Explorer-ba alacsony késéssel és nagy átviteli sebességgel a Azure Data Factory, Azure Event Hubs, Azure IoT Hub, Kafka stb. összekötőivel. Ehelyett az adatok betöltése az Azure Storage-on (Blob vagy ADLS Gen2) keresztül történik, amely Azure Event Grid használ, és elindítja a betöltési folyamatot az Azure Data Explorer. Emellett folyamatosan exportálhat adatokat az Azure Storage-ba tömörített, particionált parquet formátumban, és zökkenőmentesen lekérdezheti ezeket az adatokat a folyamatos adatexportálás áttekintésében leírtak szerint.
- Interaktív lekérdezések futtatása kis vagy rendkívül nagy mennyiségű adaton natív Azure-Data Explorer-eszközökkel vagy tetszőleges alternatív eszközökkel. Az Azure Data Explorer számos beépülő modult és integrációt biztosít az adatplatform-ökoszisztéma többi részével. Használja az alábbi eszközök és integrációk bármelyikét:
- Interaktív elemzéshez használja az Azure Data Explorer webes felhasználói felületét, az Azure Data Explorer webes ügyfélalkalmazását vagy a Kusto.Explorert, az Azure Data Explorer gazdag Windows-ügyfelet.
- Az Azure Data Explorer-fürthöz való csatlakozáshoz használjon Jupyter-notebookokat, Spark-összekötőt, bármilyen TDS-kompatibilis SQL-ügyfelet, valamint JDBC- és ODBC-kapcsolatokat.
- Új alkalmazások létrehozásához vagy meglévő alkalmazásokkal vagy keretrendszerekkel való integrálásához használja az Azure Data Explorer KÜLÖNBÖZŐ nyelveken elérhető REST API-kat és SDK-kat.
- Közel valós idejű elemzési irányítópultokat hozhat létre az Azure Data Explorer irányítópultok, a Power BI vagy a Grafana használatával.
- Bővítheti az összevont lekérdezéseket futtató adatokat az SQL Database-ből és az Azure Cosmos DB-ből származó adatok Azure Data Explorer beépülő modulokkal való kombinálásával.
Összetevők
- Azure Event Hubs: Teljes körűen felügyelt, valós idejű adatbetöltési szolgáltatás, amely egyszerű, megbízható és méretezhető.
- Azure IoT Hub: Felügyelt szolgáltatás az IoT-eszközök és az Azure közötti kétirányú kommunikáció engedélyezéséhez.
- Kafka on HDInsight: Egyszerű, költséghatékony, nagyvállalati szintű szolgáltatás nyílt forráskódú elemzésekhez az Apache Kafkával.
- Azure Data Factory: Hibrid adatintegrációs szolgáltatás, amely nagy léptékben leegyszerűsíti az ETL-t.
- Azure Data Explorer: Gyors, teljes mértékben felügyelt és nagy mértékben skálázható adatelemzési szolgáltatás alkalmazásokból, webhelyekről, IoT-eszközökről és egyebekről nagy mennyiségű adatstreamelés valós idejű elemzéséhez.
- Azure Data Explorer-irányítópultok: A webes felhasználói felületen feltárt Kusto-lekérdezéseket natív módon exportálja az optimalizált irányítópultokra.
- Azure Cosmos DB: Teljes körűen felügyelt, gyors NoSQL-adatbázisszolgáltatás modern alkalmazásfejlesztéshez nyílt API-kkal bármilyen mérethez.
- Azure SQL DB: Az üzleti tempónak megfelelően méretezhető alkalmazások létrehozása felügyelt és intelligens SQL-lel a felhőben.
Forgatókönyv részletei
Ez a megoldási ötlet bemutatja, hogyan használhat interaktív elemzéseket az Azure Data Explorer az adatok improvizált, interaktív és gyors lekérdezésekkel való feltárásához kis és rendkívül nagy mennyiségű adat felett. Ezt az adatfeltárást natív Azure-Data Explorer eszközökkel vagy tetszőleges alternatív eszközökkel végezheti el. Ez a megoldás az Azure Data Explorer és az adatplatform-ökoszisztéma többi részével való integrálására összpontosít.
Lehetséges használati esetek
Ezt a megoldást a Microsoft ügyfelei használják a felhasználói tevékenységek nyomon követésére, a felhasználói profilok kezelésére és a felhasználói szegmentálási forgatókönyvek kezelésére.
Közreműködők
Ezt a cikket a Microsoft tartja karban. Eredetileg a következő közreműködők írták.
Fő szerző:
- Ornat Spodek | Vezető tartalomkezelő
Következő lépések
További információt az Azure Data Explorer dokumentációjában talál.