將時間序列深入解析 Gen1 遷移至 Microsoft Fabric 中的即時智慧

發行項
06/13/2024

注意

時間序列深入解析服務將於 2024 年 7 月 7 日淘汰。請考慮儘快將現有的環境移轉至替代解決方案。如需淘汰和移轉的詳細資訊，請造訪我們的文件。

概觀

Eventhouse 是即時智慧中的時間序列資料庫。其可作為從時間序列深入解析移轉數據的目標。

必要條件

一個工作區，具有已啟用 Microsoft Fabric 的容量
工作區中的活動屋

內嵌新數據

使用下列步驟開始將新數據擷取到 Eventhouse：

使用新的取用者群組設定事件中樞。
從數據源取用數據，並將其內嵌至 Eventhouse。請參閱有關如何從事件中樞內嵌數據的檔。

從時間序列深入解析移轉歷程記錄數據

如果您需要從時間序列深入解析環境匯出數據，您可以使用時間序列深入解析查詢 API，以批次方式下載事件，並以所需的格式串行化事件。根據您儲存匯出數據的位置，您可以從 Azure 儲存體、本機檔案或 OneLake 內嵌數據。

移轉參考數據

使用下列步驟來移轉參考資料：

使用時間序列深入解析總管或參考數據 API 來下載參考數據集。
取得參考數據集之後，請將其上傳至 Eventhouse 作為另一個數據表。藉由上傳參考數據集，您可以在 Eventhouse 環境中存取和使用它。

將時間序列深入解析查詢轉譯為 Kusto 查詢語言

針對查詢，建議在 Eventhouse 中使用 Kusto 查詢語言。

事件

{
  "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

彙總

{
    "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

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