Eventhouse の概要

Eventhouses は、特にリアルタイムの分析と探索を必要とするシナリオで、大量のデータを処理および分析するためのソリューションを提供します。 リアルタイム データ ストリームを効率的に処理するように設計されているため、組織はほぼリアルタイムでデータを取り込み、処理、分析できます。 これらの側面により、イベントハウスは、タイムリーな分析情報が重要なシナリオに特に役立ちます。 Eventhouses は、組織が増大する大量のデータを処理し、最適なパフォーマンスとリソースの使用を確保できるスケーラブルなインフラストラクチャを提供します。 Eventhouse は、半構造化およびフリー テキスト分析に推奨されるエンジンです。 イベントハウスはデータベースのワークスペースであり、特定のプロジェクト間で共有される可能性があります。 複数のデータベースを一度に管理し、容量とリソースを共有してパフォーマンスとコストを最適化できます。 Eventhouse は、データベース全体、およびデータベースごとに統合された監視と管理を提供します。

Eventhouse は、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを含む時間ベースのストリーミング イベントに合わせて特別に調整されています。 複数のパイプライン (Eventstream、SDK、Kafka、Logstash、データ フローなど) と複数のデータ形式で、複数のソースからデータを取得できます。 このデータは、インジェスト時間に基づいて自動的にインデックスが作成され、パーティション分割されます。

いつイベントハウスを作成しますか?

イベント ベースのデータ (テレメトリとログ データ、時系列と IoT データ、セキュリティとコンプライアンス ログ、財務レコードなど) を含むあらゆるシナリオにイベントハウスを使用します。

イベントハウス内に KQL データベース を作成できます。 KQL データベースには、標準データベースまたはデータベース ショートカットを指定できます。 OneLake でのデータの可用性を KQL データベースまたはテーブル レベルで有効にします。

イベントハウスにはどのような情報が表示されますか?

イベントハウスのシステム概要ページには、次の情報が表示されます。

• Eventhouse の詳細
• イベントハウスの実行状態
• OneLake ストレージの使用状況
• データベース別の OneLake ストレージ使用量
• コンピューティングの使用状況
• ユーザー別のコンピューティング使用量
• 最もアクティブなデータベース
• 最近のイベント

詳細については、「イベントハウスのシステム概要の詳細を表示する」を参照してください。

イベントハウスのデータベース ページには、リスト ビューまたはタイル ビューにデータベース情報が表示されます。 各データベースに関する次の情報がタイル ビューに表示されます。

• データベース名
• 過去 1 週間に実行されたクエリのグラフ
• データ サイズ
• キャッシュ ポリシー
• 保持ポリシー
• 最後のインジェスト日

最小使用量

イベントハウスは、使用されていないときにサービスを一時停止することでコストを最適化するように設計されています。 サービスを再度有効にする場合、数秒の待機時間が発生する可能性があります。 この待機時間を許容できない、時間的制約が厳しいシステムがある場合は、最小使用量を使用します。 これにより、サービスを常に使用できますが、選択した最小レベルで使用できます。 選択した最小コンピューティング レベル、またはコンピューティング レベルが最小セットを超えたときの実際の消費量に対して支払います。 指定されたコンピューティングは、イベントハウス内のすべてのデータベースで使用できます。 サービスには、制限付き Premium Storage があり、次の表に示される最小の消費レベルに対応しています。

名前	最小 CU	空きストレージの SSD 容量 (GB)
エクストラ・エクストラ・スモール	4.25	20
XS	8.5	200
Small	13	800
Medium	18	3500 ～ 4000
Large	26	5250 ～ 6000
特大	34	7000 ～ 8000
特大	50	10500 ～ 12000

最小使用量を有効にする方法については、「最小使用量を有効にする」を参照してください。

次のステップ

イベントハウスを作成する