Migração do Time Series Insights Gen1 para o Azure Data Explorer

Observação

O serviço TSI (Time Series Insights) não terá mais suporte após março de 2025. Considere migrar os ambientes existentes do TSI para soluções alternativas assim que possível. Para obter mais informações sobre a substituição e a migração, visite nossa documentação.

Visão geral

A recomendação é configurar o cluster de Data Explorer do Azure com um novo grupo de consumidores do hub de eventos ou hub IoT e aguardar o período de retenção passar e preencher o Azure Data Explorer com os mesmos dados que o ambiente Time Series Insights. Se os dados de telemetria precisarem ser exportados a partir do ambiente Time Series Insights, a sugestão é usar a API do Time Series Insights para baixar os eventos em lotes e serializar no formato necessário. Para dados de referência, a API do Time Series Insights Explorer ou de dados de referência pode ser usada para baixar o conjunto de dados de referência e carregá-lo no Azure Data Explorer como outra tabela. Em seguida, exibições materializadas no Azure Data Explorer podem ser usadas para unir dados de referência com dados de telemetria. Use a exibição materializada com a função de agregação arg_max() que obterá o registro mais recente por entidade, conforme demonstrado no exemplo a seguir. Para obter mais informações sobre exibições materializadas, leia a seguinte documentação: Casos de uso de exibições materializadas.

.create materialized-view MVName on table T
{
    T
    | summarize arg_max(Column1,*) by Column2
}

Traduzir consultas Time Series Insights para KQL

Para consultas, a recomendação é usar o KQL no Azure Data Explorer.

Eventos

{
  "searchSpan": {
    "from": "2021-11-29T22:09:32.551Z",
    "to": "2021-12-06T22:09:32.551Z"
  },
  "predicate": {
    "predicateString": "([device_id] = 'device_0') AND ([has_error] != null OR [error_code] != null)"
  },
  "top": {
    "sort": [
      {
        "input": {
          "builtInProperty": "$ts"
        },
        "order": "Desc"
      }
    ],
    "count": 100
  }
}

	events
| where _timestamp >= datetime("2021-11-29T22:09:32.551Z") and _timestamp < datetime("2021-12-06T22:09:32.551Z") and deviceid == "device_0" and (not(isnull(haserror)) or not(isempty(errorcode)))
| top 100 by _timestamp desc

Agregações

{
    "searchSpan": {
      "from": "2021-12-04T22:30:00Z",
      "to": "2021-12-06T22:30:00Z"
    },
    "predicate": {
      "eq": {
        "left": {
          "property": "DeviceId",
          "type": "string"
        },
        "right": "device_0"
      }
    },
    "aggregates": [
      {
        "dimension": {
          "uniqueValues": {
            "input": {
              "property": "DeviceId",
              "type": "String"
            },
            "take": 1
          }
        },
        "aggregate": {
          "dimension": {
            "dateHistogram": {
              "input": {
                "builtInProperty": "$ts"
              },
              "breaks": {
                "size": "2d"
              }
            }
          },
          "measures": [
            {
              "count": {}
            },
            {
              "sum": {
                "input": {
                  "property": "DataValue",
                  "type": "Double"
                }
              }
            },
            {
              "min": {
                "input": {
                  "property": "DataValue",
                  "type": "Double"
                }
              }
            },
            {
              "max": {
                "input": {
                  "property": "DataValue",
                  "type": "Double"
                }
              }
            }
          ]
        }
      }
    ]
  }

	let _q = events | where _timestamp >= datetime("2021-12-04T22:30:00Z") and _timestamp < datetime("2021-12-06T22:30:00Z") and deviceid == "device_0";
let _dimValues0 = _q | project deviceId | sample-distinct 1 of deviceId;
_q
| where deviceid in (_dimValues0) or isnull(deviceid)
| summarize
    _meas0 = count(),
    _meas1 = iff(isnotnull(any(datavalue)), sum(datavalue), any(datavalue)),
    _meas2 = min(datavalue),
    _meas3 = max(datavalue),
    by _dim0 = deviceid, _dim1 = bin(_timestamp, 2d)
| project
    _dim0,
    _dim1,
    _meas0,
    _meas1,
    _meas2,
    _meas3,
| sort by _dim0 nulls last, _dim1 nulls last