Time Series Insights 1. Nesil'i Microsoft Fabric'te Gerçek Zamanlı Zekaya Geçirme

Makale
06/13/2024

Not

Time Series Insights hizmeti 7 Temmuz 2024'te kullanımdan kaldırılacaktır. Mevcut ortamları mümkün olan en kısa sürede alternatif çözümlere geçirmeyi göz önünde bulundurun. Kullanımdan kaldırma ve geçiş hakkında daha fazla bilgi için belgelerimizi ziyaret edin.

Genel bakış

Eventhouse , Gerçek Zamanlı Zeka'daki zaman serisi veritabanıdır. Time Series Insights'tan verileri geçirmek için hedef görevi görür.

Önkoşullar

Yeni verileri alma

Eventhouse'unuza yeni veri alımına başlamak için aşağıdaki adımları kullanın:

Olay hub'ınızı yeni bir tüketici grubuyla yapılandırın.
Veri kaynağındaki verileri tüketin ve Eventhouse'unuza alın. Olay hub'ınızdan veri alma belgelerine bakın.

Time Series Insights'tan geçmiş verileri geçirme

Time Series Insights ortamınızdan verileri dışarı aktarmanız gerekiyorsa, olayları toplu olarak indirmek ve bunları gerekli biçimde seri hale getirmek için Time Series Insights Sorgu API'sini kullanabilirsiniz. Dışarı aktarılan verileri nereye depoladığınıza bağlı olarak, Verileri Azure Depolama'dan, yerel dosyalardan veya OneLake'ten alabilirsiniz.

Başvuru verilerini geçirme

Başvuru verilerini geçirmek için aşağıdaki adımları kullanın:

Başvuru veri kümesini indirmek için Time Series Insights Gezgini'ni veya Başvuru Verileri API'sini kullanın.
Başvuru veri kümesine sahip olduktan sonra, bunu Eventhouse'unuza başka bir tablo olarak yükleyin. Başvuru veri kümesini karşıya yükleyerek, Eventhouse ortamınızda bu kümeye erişebilir ve bunları kullanabilirsiniz.

Time Series Insights Sorgularını Kusto Sorgu Dili Çevirme

Sorgular için, Eventhouse'da Kusto Sorgu Dili kullanılması önerilir.

Ekinlikler

{
  "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

Toplamlar

{
    "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

Aracılığıyla paylaş