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Microsoft Power Automate용 Azure Data Explorer 커넥터

Important

이 커넥터는 Microsoft Fabric의 실시간 인텔리전스 에서 사용할 수 있습니다. 다음 예외를 제외하고 이 문서의 지침을 사용합니다.

Power Automate(이전의 Microsoft Flow)용 Azure Data Explorer 커넥터를 사용하면 예약되거나 트리거된 작업의 일부로 흐름을 조정 및 예약하고 알림 및 경고를 보낼 수 있습니다.

다음을 수행할 수 있습니다.

  • 임계값이 특정 제한을 초과하는 경우와 같이 쿼리 결과를 기반으로 알림 및 경고를 보냅니다.
  • 표와 차트가 포함된 보고서를 매일 또는 매주와 같이 정기적으로 보냅니다.
  • 클러스터에서 관리 명령을 사용하여 일반 작업을 예약합니다. 예를 들어, .set-or-append 명령을 사용하여 한 테이블에서 다른 테이블로 데이터를 복사합니다.
  • Azure Data Explorer와 다른 데이터베이스 간에 데이터를 내보내고 가져옵니다.

자세한 내용은 Azure Data Explorer Power Automate 커넥터 사용 예제를 참조하세요.

참고 항목

커넥터가 Power Automate 네트워크로 보호된 클러스터에 액세스하려면 커넥터의 지역과 연결된 아웃바운드 IP 주소를 방화벽 허용 목록에 추가해야 합니다. 자세한 내용은 Azure Data Explorer 클러스터에 대한 공용 액세스 관리를 참조하세요.

Azure Data Explorer 커넥터를 사용하여 새 흐름 만들기

커넥터를 사용하려면 먼저 트리거를 추가해야 합니다. 되풀이 기간에 따라 또는 이전 흐름 작업에 대한 응답으로 트리거를 정의할 수 있습니다.

  1. Power Automate에 로그인합니다.

  2. 새 흐름 만들기 또는 Power Automate 홈페이지에서 내 흐름>+ 새 흐름을 선택합니다.

    내 흐름과 새로 만들기가 Power Automate 강조 표시된 홈페이지의 스크린샷

  3. 예약된 클라우드 흐름을 선택합니다.

    공백에서 예약이 강조 표시된 새로 만들기 대화 상자의 스크린샷.

  4. 예약된 클라우드 흐름 빌드에 필수 정보를 입력합니다.

    흐름 이름 옵션이 강조 표시된 예약된 흐름 페이지 빌드의 스크린샷.

  5. 만들기>+ 새 단계를 차례로 선택합니다.

  6. 검색 상자에 Kusto 또는 Azure Data Explorer를 입력하고 Azure Data Explorer를 선택합니다.

    검색 상자와 Azure Data Explorer가 강조 표시된 작업 선택 창의 스크린샷.

  7. 목록에서 작업을 선택합니다. 각 작업에 대한 설명과 구성 방법은 흐름 작업을 참조하세요.

    중요

    실행하려면 유효한 Azure Data Explorer 흐름 연결이 있어야 합니다. 연결을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 에서 Azure Data Explorer 연결 만들기를 참조 하세요 Power Automate.

    강조 표시된 작업 목록을 보여 주는 동작 목록 선택 스크린샷.

흐름 작업

Azure Data Explorer 커넥터를 선택하면 다음 작업 중 하나를 선택하여 흐름에 추가할 수 있습니다.

이 섹션에서는 각 작업의 기능과 매개 변수를 설명하고 흐름에 이메일 작업을 추가하는 방법을 보여 주는 예를 제공합니다.

KQL 쿼리 실행

참고 항목

쿼리가 점으로 시작하는 경우 관리 명령입니다. 실행 비동기 관리 명령을 사용합니다.

이 작업을 사용하여 지정된 클러스터를 쿼리합니다. 나중에 추가되는 작업에서 쿼리 결과의 각 줄을 반복합니다.

쿼리를 실행하는 데 8분 이상 걸리면 "RequestTimeout" 예외와 함께 실패합니다. 이 문제를 방지하려면 쿼리를 최적화하거나 더 작은 부분으로 나누세요. 자세한 내용은 쿼리 모범 사례를 참조하세요.

예제

다음 흐름은 매분마다 쿼리를 트리거합니다. 쿼리는 테이블의 레코드 수를 확인한 다음 레코드 수가 0보다 큰 경우에만 이메일을 보냅니다.

KQL 쿼리 실행 작업을 보여 주는 Azure Data Explorer 커넥터의 스크린샷.

KQL 쿼리 실행 및 차트 렌더링

참고 항목

쿼리가 점으로 시작하는 경우 관리 명령입니다. 실행 관리 명령을 사용하여 차트를 렌더링합니다.

이 작업을 사용하여 KQL 쿼리 결과를 테이블 또는 차트로 시각화합니다. 예를 들어 이 흐름을 사용하여 이메일을 통해 일별 보고서를 받을 수 있습니다.

쿼리를 실행하는 데 8분 이상 걸리면 "RequestTimeout" 예외와 함께 실패합니다. 이 문제를 방지하려면 쿼리를 최적화하거나 더 작은 부분으로 나누세요. 자세한 내용은 쿼리 모범 사례를 참조하세요.

예제

다음 흐름은 쿼리 결과를 시간 차트로 표시합니다.

KQL 쿼리 실행 및 차트 작업 렌더링을 보여 주는 Azure Data Explorer 커넥터의 스크린샷.

비동기 관리 명령 실행

이 작업을 사용하여 관리 명령을 비동기적으로 실행합니다. 즉, 백그라운드에서 계속 실행됩니다. 작업은 ID, 상태 및 상태를 반환합니다. 비동기 명령의 상태 및 세부 정보를 확인하려면 이 작업에서 반환된 ID와 함께 .show operations 명령을 사용합니다.

비동기 관리 명령을 실행하는 데 60분 이상이 걸리면 "RequestTimeout" 예외로 실패합니다.

예시

다음 흐름은 async 명령을 트리거하여 'TransformedSysLogs' 테이블에서 'TargetTable'로 10개의 레코드를 복사합니다. 쿼리에는 'async' 키워드가 필요합니다.

비동기 관리 명령 실행 작업을 보여 주는 Azure Data Explorer 커넥터의 스크린샷.

관리 명령 실행 및 차트 렌더링

이 작업을 사용하여 관리 명령을 실행하고 결과를 차트로 표시합니다. 차트 옵션에는 HTML 테이블, 원형 차트, 시간 차트 및 막대형 차트가 포함됩니다.

관리 명령을 실행하는 데 8분 이상이 걸리면 "RequestTimeout" 예외로 실패합니다.

되풀이 창에서 관리 실행 명령 및 차트 렌더링의 스크린샷

표시 관리 명령 실행

이 작업은 관리 명령 표시를 실행하고 다음 커넥터에서 사용할 수 있는 결과를 반환합니다.

관리 명령을 실행하는 데 8분 이상이 걸리면 "RequestTimeout" 예외로 실패합니다.

예시

다음 흐름은 .show operation 명령을 실행하여 비동기 명령 실행에서 반환된 작업 ID를 사용하여 비동기 명령의 상태를 찾습니다.

실행 표시 관리 명령 동작을 보여 주는 Azure Data Explorer 커넥터의 스크린샷.

Kusto 쿼리 결과 이메일 보내기

이메일 주소를 통해 보고서를 보내는 단계를 모든 흐름에 포함할 수 있습니다.

  1. + 새 단계를 선택하여 새 단계를 흐름에 추가합니다.
  2. 검색 상자에서 Office 365를 입력하고, Office 365 Outlook을 선택합니다.
  3. 이메일 보내기(V2)를 선택합니다.
  4. 이메일 보고서를 보낼 이메일 주소를 입력합니다.
  5. 이메일의 제목을 입력합니다.
  6. 코드 보기를 선택합니다.
  7. 커서를 본문 필드에 놓고, 동적 콘텐츠 추가를 선택합니다.
  8. BodyHtml을 선택합니다. 본문 필드와 BodyHtml이 강조 표시된 이메일 보내기 대화 상자의 스크린샷.
  9. 고급 옵션 표시를 선택합니다.
  10. 첨부 파일 이름 - 1 아래에서 첨부 파일 이름을 선택합니다.
  11. 첨부 파일 콘텐츠 아래에서 첨부 파일 콘텐츠를 선택합니다.
  12. 필요한 경우 첨부 파일을 더 추가합니다.
  13. 필요한 경우 중요도 수준을 설정합니다.
  14. 저장을 선택합니다.

첨부 파일 이름, 첨부 파일 콘텐츠 및 저장이 강조 표시된 이메일 보내기 대화 상자의 스크린샷.

Azure Data Explorer 연결 만들기

Azure Data Explorer 커넥터가 포함된 흐름을 실행하려면 유효한 Azure Data Explorer 연결을 사용해야 합니다. Azure Data Explorer 커넥터의 메뉴 >새 연결 추가를 선택하여 Power Automate 왼쪽 창에서 새 연결을 만들고 인증하거나, 데이터>연결 또는 흐름 내에서 선택할 수 있습니다.

다음 단계는 흐름 내에서 연결을 만드는 방법을 보여 줍니다.

  1. KQL 쿼리 실행에서 전원 자동화 커넥터의 오른쪽 상단에 있는 세 개의 점을 선택합니다.

    인증 옵션을 보여 주는 Azure Data Explorer 연결 스크린샷.

  2. 새 연결 추가를 선택합니다. 처음 연결할 때 연결을 인증하기 위해 로그인하라는 메시지가 표시됩니다.

    로그인 옵션을 보여 주는 Azure Data Explorer 연결 스크린샷.

인증

사용자 자격 증명 또는 Microsoft Entra 애플리케이션을 사용하여 인증할 수 있습니다. 자격 증명으로 인증하려면 로그인을 선택하고 자격 증명을 입력합니다.

서비스 주체를 사용하여 인증하려면:

  1. 서비스 주체와 연결을 선택합니다.

  2. 다음 정보로 양식을 작성합니다.

    • 연결 이름: 새 연결에 대한 설명이 포함된 의미 있는 이름입니다. 이 예에서는 "MyApplication"을 사용했습니다.
    • 클라이언트 ID: 애플리케이션 ID입니다.
    • 클라이언트 암호: 애플리케이션 키입니다.
    • 테넌트: 애플리케이션을 만든 Microsoft Entra 디렉터리의 ID입니다.

    참고 항목

    애플리케이션이 Microsoft Entra 애플리케이션 이고 클러스터에서 쿼리를 실행할 권한이 있는지 확인합니다.

    애플리케이션 인증 대화 상자를 보여 주는 Azure Data Explorer 연결 스크린샷.

    인증이 완료되면 흐름이 새 연결을 사용하는지 확인합니다.

    완료된 애플리케이션 인증의 스크린샷.

    연결이 설정되면 애플리케이션 자격 증명을 사용하여 흐름이 실행됩니다.

흐름 테스트

흐름이 작동하는지 확인하려면 흐름의 실행 기록을 확인합니다.

  1. 홈페이지Power Automate 이동합니다.

  2. 주 메뉴에서 내 흐름을 선택합니다.

    내 흐름이 강조 표시된 주 메뉴의 Power Automate 스크린샷

  3. 조사하려는 흐름의 행에서 추가 명령 아이콘을 선택한 다음, 실행 기록을 선택합니다.

    실행 기록이 강조 표시된 내 흐름 탭의 스크린샷.

    모든 흐름 실행이 시작 시간, 기간 및 상태에 대한 정보와 함께 나열됩니다. 실행 기록 결과 페이지의 스크린샷.

    흐름에 대한 자세한 내용을 보려면 내 흐름에서 조사하려는 흐름을 선택합니다.

    실행 기록 전체 결과 페이지의 스크린샷.

실행이 실패한 이유를 확인하려면 실행 시작 시간을 선택합니다. 흐름이 나타나고 실패한 흐름의 단계가 빨간색 느낌표로 표시됩니다. 실패한 단계를 펼쳐 세부 정보를 봅니다. 오른쪽의 세부 정보 창에는 오류를 해결할 수 있도록 해당 오류에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

오류 메시지를 보여 주는 흐름 실행 스크린샷.

제한 사항

  • 요청당 최대 레코드 수는 50,000개이고 요청당 최대 데이터 크기는 32MB입니다. 이러한 제한은 변경할 수 없습니다.
  • 동기식 요청의 제한 시간은 8분입니다.
  • 비동기식 요청에는 60분의 제한 시간이 있습니다.
  • 커넥터는 getschema 연산자에서 지원하지 않는 연산자만 지원합니다. 예를 들어 fork, facetevaluate 연산자는 지원되지 않습니다.
  • 흐름은 Microsoft Edge 및 Google Chrome에서 가장 잘 작동합니다.