Migrando o Time Series Insights Gen1 para o Azure Data Explorer

Nota

O serviço Time Series Insights será desativado em 7 de julho de 2024. Considere migrar os ambientes existentes para soluções alternativas o mais rápido possível. Para obter mais informações sobre a substituição e migração, visite nossa documentação.

Descrição geral

A recomendação é configurar o cluster do Azure Data Explorer com um novo grupo de consumidores do Hub de Eventos ou do Hub IoT e aguardar o período de retenção passar e preencher o Azure Data Explorer com os mesmos dados do ambiente do Time Series Insights. Se for necessário exportar dados de telemetria do ambiente do Time Series Insights, a sugestão é usar a API de consulta do Time Series Insights para baixar os eventos em lotes e serializar no formato necessário. Para dados de referência, o Time Series Insights Explorer ou a API de Dados de Referência podem ser usados para baixar o conjunto de dados de referência e carregá-lo no Azure Data Explorer como outra tabela. Em seguida, as exibições materializadas no Azure Data Explorer podem ser usadas para unir dados de referência com dados de telemetria. Use a visualização 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 modos de exibição materializados, leia a seguinte documentação: Casos de uso de modos de exibição materializados.

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

Traduzir Consultas do Time Series Insights para KQL

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

evento

{
  "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

Agregados

{
    "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