Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Azure Data Explorer is een volledig beheerd, krachtige, big data analytics-platform waarmee u eenvoudig grote hoeveelheden gegevens in bijna realtime kunt analyseren. De Azure Data Explorer-werkset biedt u een end-to-end oplossing voor gegevensopname, query, visualisatie en beheer.
Door gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens in tijdreeksen te analyseren en door Machine Learning te gebruiken, maakt Azure Data Explorer het eenvoudig om belangrijke inzichten te extraheren, patronen en trends te herkennen en voorspellingsmodellen te maken. Azure Data Explorer maakt gebruik van een traditioneel relationeel model en organiseert gegevens in tabellen met sterk getypte schema's. Tabellen worden opgeslagen in databases en een cluster kan meerdere databases beheren. Azure Data Explorer is schaalbaar, veilig, robuust en bedrijfsklaar en is handig voor log analytics, tijdreeksanalyse, IoT en verkennende analyses voor algemeen gebruik.
De mogelijkheden van Azure Data Explorer worden uitgebreid door andere services die zijn gebouwd op de querytaal: Kusto Query Language (KQL). Deze services omvatten Azure Monitor-logboeken, Application Insights, Time Series Insights en Microsoft Defender voor Eindpunt.
Wanneer moet u Azure Data Explorer gebruiken?
Gebruik de volgende vragen om te bepalen of Azure Data Explorer geschikt is voor uw use-case:
- Interactieve analyse: Maakt interactieve analyse deel uit van de oplossing? Bijvoorbeeld aggregatie, correlatie of anomaliedetectie.
- Variatie, Snelheid, Volume: Is uw schema divers? Moet u in bijna realtime enorme hoeveelheden gegevens opnemen?
- Gegevensorganisatie: Wilt u onbewerkte gegevens analyseren? Bijvoorbeeld, niet volledig gecureerd sterschema.
- Gelijktijdigheid van query's: maken meerdere gebruikers of processen gebruik van Azure Data Explorer?
- Bouwen versus kopen: Bent u van plan om uw gegevensplatform aan te passen?
Azure Data Explorer is ideaal voor het inschakelen van interactieve analysemogelijkheden voor snelle, diverse onbewerkte gegevens. Gebruik de volgende beslissingsstructuur om te bepalen of Azure Data Explorer geschikt is voor u:
Wat maakt Azure Data Explorer uniek?
Gegevenssnelheid, variatie en volume
Met Azure Data Explorer kunt u in enkele minuten terabytes aan gegevens opnemen via opname in de wachtrij of streamingopname. U kunt query's uitvoeren op petabytes aan gegevens, waarbij resultaten binnen milliseconden tot seconden worden geretourneerd. Azure Data Explorer biedt een hoge snelheid (miljoenen gebeurtenissen per seconde), lage latentie (seconden) en lineaire schaalopname van onbewerkte gegevens. Neem uw gegevens in verschillende indelingen en structuren op, afkomstig uit diverse pijplijnen en bronnen.
Gebruiksvriendelijke querytaal
Query's uitvoeren op Azure Data Explorer met de Kusto Query Language (KQL), een opensource-taal die in eerste instantie door het team is uitgevonden. De taal is eenvoudig te begrijpen en te leren, en zeer productief. U kunt eenvoudige operators en geavanceerde analyses gebruiken. Azure Data Explorer biedt ook ondersteuning voor T-SQL.
Geavanceerde analyse
Gebruik Azure Data Explorer voor tijdreeksanalyse met een grote set functies, waaronder: tijdreeksen toevoegen en aftrekken, filteren, regressie, seizoensgebonden detectie, georuimtelijke analyse, anomaliedetectie, scannen en voorspellen. Tijdreeksfuncties zijn geoptimaliseerd voor het verwerken van duizenden tijdreeksen in seconden. Patroondetectie is eenvoudig met clusterinvoegtoepassingen die afwijkingen kunnen diagnosticeren en hoofdoorzaakanalyses kunnen uitvoeren. U kunt de mogelijkheden van Azure Data Explorer ook uitbreiden door Python-code in te sluiten in KQL-query's.
Eenvoudig te gebruiken assistent
De ervaring voor het ophalen van gegevens maakt het gegevensopnameproces eenvoudig, snel en intuïtief. De webgebruikersinterface van Azure Data Explorer biedt een intuïtieve en begeleide ervaring waarmee u snel aan de slag kunt met het opnemen van gegevens, het maken van databasetabellen en toewijzingsstructuren. Het maakt eenmalig of een continue opname vanuit verschillende bronnen en in verschillende gegevensindelingen mogelijk. Tabeltoewijzingen en schemas worden automatisch voorgesteld en zijn gemakkelijk aan te passen.
Veelzijdige gegevensvisualisatie
Met gegevensvisualisatie krijgt u belangrijke inzichten. Azure Data Explorer biedt ingebouwde visualisaties en dashboards , met ondersteuning voor verschillende grafieken en visualisaties. Het heeft systeemeigen integratie met Power BI, systeemeigen connectors voor Grafana, Kibana en Databricks, ODBC-ondersteuning voor Tableau, Sisense, Qlik en meer.
Automatische ingest, verwerking en export
Azure Data Explorer ondersteunt opgeslagen functies aan de serverzijde, continue opname en continue export naar Azure Data Lake Store. Het biedt ook ondersteuning voor opnametijdtoewijzingstransformaties aan de serverzijde, updatebeleidsregels en vooraf samengestelde geplande aggregaties met gerealiseerde weergaven.
Azure Data Explorer-proces
In het volgende diagram ziet u de verschillende aspecten van het werken met Azure Data Explorer.
Over het algemeen gaat u, wanneer u met Azure Data Explorer werkt, de volgende werkstroom doorlopen:
Opmerking
U hebt toegang tot uw Azure Data Explorer-resources in de webgebruikersinterface van Azure Data Explorer of met behulp van SDK's.
Database maken: Maak een cluster en maak vervolgens een of meer databases in dat cluster. Elk Azure Data Explorer-cluster kan maximaal 10.000 databases en elke database maximaal 10.000 tabellen bevatten. De gegevens in elke tabel worden opgeslagen in gegevensshards, ook wel 'extents' genoemd. Alle gegevens worden automatisch geïndexeerd en gepartitioneerd op basis van de opnametijd. Dit betekent dat u een grote hoeveelheid gevarieerde gegevens kunt opslaan en vanwege de manier waarop deze worden opgeslagen, u snel toegang krijgt tot het uitvoeren van query's. Quickstart: Een Azure Data Explorer-cluster en -database maken
Gegevens opnemen: Gegevens laden in databasetabellen, zodat u er query's op kunt uitvoeren. Azure Data Explorer ondersteunt verschillende opnamemethoden, elk met eigen doelscenario's. Deze methoden omvatten opnamehulpprogramma's, connectors en invoegtoepassingen voor diverse services, beheerde pijplijnen, programmatische opname met behulp van SDK's en directe toegang tot opname. Ga aan de slag met de ervaring van gegevens ophalen.
Querydatabase: Azure Data Explorer maakt gebruik van de Kusto-querytaal, een expressieve, intuïtieve en zeer productieve querytaal. Het biedt een soepele overgang van eenvoudige one-liners naar complexe gegevensverwerkingsscripts en biedt ondersteuning voor het uitvoeren van query's op gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde (tekstzoekopdrachten). Er is een groot aantal operatoren en functies voor querytaal (aggregatie, filteren, tijdreeksfuncties, georuimtelijke functies, joins, samenvoegingen en meer) in de taal. KQL biedt ondersteuning voor query's voor meerdere clusters en databases en biedt een uitgebreide functie vanuit het perspectief van parseren (json, XML en meer). De taal biedt ook systeemeigen ondersteuning voor geavanceerde analyses.
Gebruik de webtoepassing om query's en resultaten uit te voeren, te controleren en te delen. U kunt query's ook programmatisch verzenden (met behulp van een SDK) of naar een REST API-eindpunt. Als u bekend bent met SQL, gaat u aan de slag met het cheatsheet voor SQL naar Kusto en quickstart: Query uitvoeren op gegevens in de webgebruikersinterface van Azure Data Explorer.
Resultaten visualiseren: Gebruik verschillende visuele weergaven van uw gegevens in de systeemeigen Dashboards van Azure Data Explorer. U kunt uw resultaten ook weergeven met behulp van connectors voor enkele van de toonaangevende visualisatieservices, zoals Power BI en Grafana. Azure Data Explorer biedt ook ondersteuning voor ODBC - en JDBC-connectoren voor hulpprogramma's zoals Tableau en Sisense.
Feedback geven
We zijn blij om uw feedback te horen over Azure Data Explorer en de Kusto Query Language op:
- Stel vragen
- Productsuggesties maken in User Voice