Çözüm fikirleri
Bu makale bir çözüm fikridir. İçeriği olası kullanım örnekleri, alternatif hizmetler, uygulama konuları veya fiyatlandırma kılavuzu gibi daha fazla bilgiyle genişletmemizi isterseniz GitHub geri bildirimi sağlayarak bize bildirin.
Bu çözüm fikri, Azure Veri Gezgini'da etkileşimli analizin nasıl kullanılacağını gösterir. Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri doğaçlama, etkileşimli ve hızlı sorgularla nasıl inceleyebileceğinizi açıklar.
Jupyter, kendi şirketinin ticari markasıdır. Bu işaretin kullanılması hiçbir onay anlamına gelmez. Apache® ve Apache Kafka®, Apache Software Foundation'ın Birleşik Devletler ve/veya diğer ülkelerdeki kayıtlı ticari markaları veya ticari markalarıdır. Bu işaretlerin kullanılması Apache Software Foundation tarafından onaylanmamaktadır.
Mimari
Bu mimarinin bir Visio dosyasını indirin.
Veri akışı
- Her tür günlük, iş olayı ve kullanıcı etkinliği gibi ham yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış (serbest metin) veriler çeşitli kaynaklardan Azure Veri Gezgini'e aktarılabilir. Çeşitli yöntemleri kullanarak verileri akış veya toplu iş modunda alın.
- Azure Data Factory, Azure Event Hubs, Azure IoT Hub, Kafka vb. için bağlayıcılarını kullanarak azure Veri Gezgini düşük gecikme süresi ve yüksek aktarım hızıyla veri alın. Bunun yerine, Azure Event Grid kullanan ve azure Veri Gezgini alma işlem hattını tetikleyen Azure Depolama (Blob veya ADLS 2. Nesil) aracılığıyla veri alın. Ayrıca verileri sıkıştırılmış, bölümlenmiş parke biçiminde sürekli Olarak Azure Depolama'ya aktarabilir ve bu verileri sürekli veri dışarı aktarmaya genel bakış bölümünde ayrıntılı olarak açıklandığı gibi sorunsuz bir şekilde sorgulayabilirsiniz.
- Yerel Azure Veri Gezgini araçlarını veya seçtiğiniz alternatif araçları kullanarak küçük ve son derece büyük hacimli veriler üzerinde etkileşimli sorgular çalıştırın. Azure Veri Gezgini, veri platformu ekosisteminin geri kalanıyla birçok eklenti ve tümleştirme sağlar. Aşağıdaki araçlardan ve tümleştirmelerden herhangi birini kullanın:
- Etkileşimli analiz için Azure Veri Gezgini Web kullanıcı arabirimini, Azure Veri Gezgini için web istemcisini veya Azure Veri Gezgini için zengin Windows istemcisi Kusto.Explorer'ı kullanın.
- Azure Veri Gezgini kümenize bağlanmak için Jupyter not defterlerini, Spark bağlayıcısını, TDS uyumlu sql istemcilerini ve JDBC ve ODBC bağlantılarını kullanın.
- Yeni uygulamalar oluşturmak veya mevcut uygulamalarla veya çerçevelerle tümleştirmek için farklı dillerde kullanılabilen Azure Veri Gezgini REST API'lerini ve SDK'larını kullanın.
- Azure Veri Gezgini panolarını, Power BI'ı veya Grafana'yı kullanarak neredeyse gerçek zamanlı analiz panoları oluşturun.
- Azure Veri Gezgini eklentilerini kullanarak SQL veritabanından ve Azure Cosmos DB'den verileri birleştirerek federasyon sorguları çalıştıran verileri zenginleştirin.
Bileşenler
- Azure Event Hubs: Basit, güvenilir ve ölçeklenebilir tam olarak yönetilen, gerçek zamanlı veri alımı hizmeti.
- Azure IoT Hub: IoT cihazları ile Azure arasında çift yönlü iletişimi etkinleştirmek için yönetilen hizmet.
- HDInsight üzerinde Kafka: Apache Kafka ile açık kaynak analizi için kolay, uygun maliyetli, kurumsal sınıf hizmet.
- Azure Data Factory: EtL'i büyük ölçekte basitleştiren karma veri tümleştirme hizmeti.
- Azure Veri Gezgini: Uygulamalardan, web sitelerinden, IoT cihazlarından ve daha fazlasından büyük hacimlerde veri akışı üzerinde gerçek zamanlı analiz için hızlı, tam olarak yönetilen ve yüksek oranda ölçeklenebilir veri analizi hizmeti.
- Azure Veri Gezgini Panoları: Web kullanıcı arabiriminde keşfedilen Kusto sorgularını iyileştirilmiş panolara yerel olarak dışarı aktarın.
- Azure Cosmos DB: Tüm ölçekler için açık API'ler ile modern uygulama geliştirme için tam olarak yönetilen hızlı NoSQL veritabanı hizmeti.
- Azure SQL DB: Bulutta yönetilen ve akıllı SQL ile işletmenizin hızıyla ölçeklendirilen uygulamalar oluşturun.
Senaryo ayrıntıları
Bu çözüm fikri, küçük ve son derece büyük hacimli veriler üzerinde gelişmiş, etkileşimli ve hızlı sorgularla verileri keşfetmek için Azure Veri Gezgini ile etkileşimli analizin nasıl kullanılacağını gösterir. Bu veri keşfi yerel Azure Veri Gezgini araçları veya seçtiğiniz alternatif araçlar kullanılarak yapılabilir. Bu çözüm, Azure Veri Gezgini'nin veri platformu ekosisteminin geri kalanıyla tümleştirilmesine odaklanır.
Olası kullanım örnekleri
Bu çözüm Microsoft müşterileri tarafından kullanıcı etkinliğini izlemek, kullanıcı profillerini ve kullanıcı segmentasyon senaryolarını yönetmek için kullanılır.
Katkıda Bulunanlar
Bu makale Microsoft tarafından korunur. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.
Asıl yazar:
- Ornat Spodek | Üst Düzey İçerik Yöneticisi
Sonraki adımlar
Daha fazla bilgi için bkz. Azure Veri Gezgini belgeleri.