Le visualizzazioni honeycomb di Cartelle di lavoro di Azure offrono visualizzazioni ad alta densità di metriche o categorie che facoltativamente possono essere raggruppate come cluster. Sono utili per identificare visivamente gli hotspot ed esaminare i dettagli.
L'immagine seguente mostra l'utilizzo della CPU delle macchine virtuali tra due sottoscrizioni. Ogni cella rappresenta una macchina virtuale. Il colore/l’etichetta rappresenta l'utilizzo medio della CPU. Le celle rosse sono macchine ad accesso frequente. Le macchine virtuali sono raggruppate in base alla sottoscrizione.
Guardare questo video per informazioni su come creare un cluster hive.
Aggiungere un honeycomb
Passare alla modalità di modifica della cartella di lavoro selezionando Modifica.
Selezionare Aggiungi>Aggiungi query per aggiungere un controllo della query di log alla cartella di lavoro.
Per Origine dati selezionare Log. In Tipo di risorsa selezionare Log Analytics. Per Risorsa scegliere un'area di lavoro con un log delle prestazioni delle macchine virtuali.
Usare l'editor di query per immettere la query KQL per l'analisi.
In Impostazioni formato nodo nella parte superiore impostare:
Contenuto in alto
Usa colonna: Computer
Renderer colonna: Text
Contenuto al centro
Usa colonna: CounterValue
Renderer colonna: Big Number
Tavolozza colori: None
Selezionare la casella di controllo Formattazione numeri personalizzati.
Unità: Megabytes
Numero di cifre frazionarie: 1
In Impostazioni layout nella parte inferiore impostare:
Tipo di grafico: Hive Clusters
ID nodo: Id
Campo Raggruppa per: None
Dimensioni nodo: 100
Margine tra esagoni: 5
Tipo di colorazione: Heatmap
Campo Colore nodo: CounterValue
Tavolozza colori: Red to Green
Valore minimo: 100
Valore massimo: 2000
Selezionare Salva e Chiudi nella parte inferiore del riquadro.
Impostazioni del layout honeycomb
Impostazione
Descrizione
Node ID
Seleziona una colonna che fornisce l'ID univoco dei nodi. Il valore della colonna può essere una stringa o un numero.
Group By Field
Selezionare la colonna in cui raggruppare i nodi in cluster.
Node Size
Imposta le dimensioni delle celle esagonali. Usare con la proprietà Margin between hexagons per personalizzare l'aspetto del grafico honeycomb.
Margin between hexagons
Imposta lo spazio tra le celle esagonali. Usare con la proprietà Node size per personalizzare l'aspetto del grafico honeycomb.
Coloring Type
Seleziona la combinazione da usare per colorare il nodo.
Node Color Field
Seleziona una colonna che fornisce la metrica su cui si basano le aree del nodo.
Tipi di colorazione dei nodi
Tipo di colorazione
Descrizione
None
Tutti i nodi hanno lo stesso colore.
Categorical
Ai nodi vengono assegnati colori in base al valore o alla categoria di una colonna nel set di risultati. Nell'esempio precedente la colorazione è basata sulla colonna Kind del set di risultati. Le tavolozze supportate sono Default, Pastel e Cool tone.
Heatmap
In questo tipo le celle sono colorate in base a una colonna metrica e a una tavolozza colori. La codifica dei colori offre un modo semplice per evidenziare le metriche distribuite tra le celle.
Thresholds
In questo tipo i colori delle celle vengono impostati in base alle regole di soglia, ad esempio CPU > 90% => rosso, 60% > CPU > 90% => giallo, CPU < 60% => verde.
Field Based
In questo tipo, una colonna fornisce valori RGB specifici da usare per il nodo. Offre la massima flessibilità, ma in genere richiede più lavoro per l’abilitazione.
Impostazioni del formato nodo
È possibile specificare il contenuto da includere nelle diverse parti di un nodo: in alto, a sinistra, al centro, a destra e in basso. È possibile usare uno dei renderer supportati dalle cartelle di lavoro come testo, numeri grandi, linee spark e icone.
Usare Cartelle di lavoro di Azure per eseguire query sui dati di più origini dati e usare visualizzazioni come grafi, grafici e griglie per creare report visivi per l'analisi dei dati e la creazione di report sui dati.
In qualità di Fabric Analytics Engineer Associate, è necessario avere competenze specifiche in materia di progettazione, creazione e distribuzione di soluzioni di analisi dei dati su scala aziendale.