Was ist der Azure-Daten-Explorer?
Wir beginnen damit, den Dienst zu definieren und die wichtigsten Features von Azure Data Explorer zu erläutern. Diese Übersicht sollte Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob dieser Dienst Ihnen beim Verwalten und Analysieren Ihrer Daten am besten helfen kann.
Was ist der Azure-Daten-Explorer?
Azure Data Explorer ist eine Big Data-Analyseplattform, die die Analyse großer Datenmengen in Quasi-Echtzeit vereinfacht. So können Sie wichtige Erkenntnisse extrahieren, Muster und Trends erkennen und Vorhersagemodelle erstellen.
Die Azure Data Explorer-Toolbox bietet Ihnen eine End-to-End-Lösung für die Datenerfassung, Abfrage, Visualisierung und Verwaltung. Mit diesen Tools können Sie strukturierte, teilstrukturierte und unstrukturierte Daten über Zeitreihen hinweg analysieren und Machine Learning anwenden.
Azure Data Explorer ist vollständig verwaltet, skalierbar, sicher, robust und für den Einsatz in Unternehmen geeignet. Er eignet sich für die Protokollanalyse, die Zeitreihenanalyse, IoT sowie allgemeine explorative Analysen.
Verstehen von Big Data
Das Beispielunternehmen für Bekleidung verfügt über viele Datentypen aus verschiedenen Domänen. Für diese Datentypen müssen unterschiedliche Arten von Analysen durchgeführt werden. Die Ergebnisse müssen dann mit verschiedenen Projektbeteiligten geteilt werden. Das Team verwendet Azure Data Explorer, um Erkenntnisse aus allen Daten im gesamten Unternehmen zu gewinnen.
Das Produktionsteam analysiert seine Produktprotokolle, um den Bestand zu verwalten und Produktionsentscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen werden durch räumliche Analysen gestützt. So können Sie feststellen, in welchen geografischen Regionen Werbung erfolgreich ist, und das Inventar antizipieren.
Die Lager des Unternehmens sind mit IoT-Geräten ausgestattet, und einige davon werden von der Security verwendet, um die Eingangs- bzw. Ausgangsprotokolle zu verwalten. Wiederum andere werden vom Betriebsteam verwendet, um die Umgebung im Lager zu überwachen. Einzelne Filialen verwenden Zeitreihenanalysen, um Verkaufsanomalien zu identifizieren und zukünftige Bestandsereignisse vorherzusagen.
Das globale Marketingteam verwendet Clickstreamdaten (auch eine Form der Protokollanalyse), um Onlinekampagnen und den Kundentrichter zu optimieren und zu überprüfen, während die Abteilung für Kundenerfolg die Textsuche verwendet, um Benutzerfeedback in sozialen Medien zu analysieren.
Jede Minute des Tages wird eine Unternehmensentscheidung basierend auf Daten getroffen, die in Azure Data Explorer eingehen.
Wie sehen einige Features von Azure Data Explorer aus?
Da Sie nun wissen, wozu Azure Data Explorer verwendet werden kann, sehen wir uns einige wichtige Features an.
Datengeschwindigkeit, Vielfalt und Volumen
Azure Data Explorer kann in wenigen Minuten Terabyte von Daten im Batch- oder Streamingmodus erfassen. Er kann Petabyte von Daten abfragen und Ergebnisse innerhalb von Millisekunden bis Sekunden zurückgeben. Diese Kapazität ermöglicht eine hohe Geschwindigkeit (Millionen von Ereignissen pro Sekunde), niedrige Latenz (Sekunden) und eine lineare Erfassung von Rohdaten. Die Rohdaten können in verschiedenen Formaten und Strukturen erfasst werden und aus unterschiedlichen Pipelines und Quellen stammen.
Benutzerfreundliche Abfragesprache
Azure Data Explorer verwendet die Kusto-Abfragesprache (Kusto Query Language, KQL), eine Open-Source-Sprache, die ursprünglich von diesem Team entwickelt wurde. Die Sprache ist einfach zu verstehen und zu erlernen und sehr produktiv. Sie können einfache Operatoren und erweiterte Analysen verwenden.
Erweiterte Analyse
Azure Data Explorer bietet zahlreiche Funktionen für die Zeitreihenanalyse. Dazu zählen das Addieren und Subtrahieren von Zeitreihen, Filterung, Regression, Erkennung der Saisonalität, räumliche Analyse, Anomalieerkennung, Überprüfen und Vorhersagen. Zeitreihenfunktionen sind für die Verarbeitung von Tausenden von Zeitreihen in Sekunden optimiert. Die Mustererkennung wird mit Cluster-Plug-Ins vereinfacht, die Anomalien diagnostizieren und Ursachenanalysen durchführen können. Sie können auch die Azure Data Explorer-Funktionen erweitern, indem Sie Python-Code in KQL-Abfragen einbetten.
Benutzerfreundlicher Assistent
Der Assistent für die Erfassung ermöglicht eine einfache, schnelle und intuitive Datenerfassung. Die Webbenutzeroberfläche bietet intuitive und geführte Features, mit denen Kunden schnell mit der Erfassung von Daten, dem Erstellen von Datenbanktabellen und der Zuordnung von Strukturen beginnen können. Er ermöglicht eine einmalige oder kontinuierliche Erfassung aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Datenformaten. Tabellenzuordnungen und -schemas werden automatisch vorgeschlagen und sind einfach zu ändern.
Vielseitige Datenvisualisierung
Die Datenvisualisierung hilft Ihnen, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Azure Data Explorer bietet integrierte Visualisierungen und vorgefertigte Dashboards mit Unterstützung für verschiedene Diagramme und Visualisierungen. Der Dienst ist nativ in Power BI integriert und verfügt über native Connectors für Grafana, Kibana und Databricks, ODBC-Unterstützung für Tableau, Sisense, Qlik und mehr.
Automatische Erfassung, Verarbeitung und automatischer Export
Azure Data Explorer unterstützt serverseitige gespeicherte Funktionen, die kontinuierliche Erfassung und den fortlaufenden Export in Azure Data Lake Storage. Außerdem werden Transformationen für Erfassungszeitzuordnungen auf Serverseite, Aktualisierungsrichtlinien und vorausberechnete geplante Aggregate mit materialisierten Sichten unterstützt.
Integration in andere Dienste
Azure Data Explorer kann einfach und nahtlos mit anderen Tools in allen Aspekten Ihres Workflows integriert werden, zum Beispiel bei der Erfassung, der Visualisierung, der Orchestrierung und der Überwachung.