クエリ統合の概要

Kusto 照会言語 (KQL) は、データの探索とパターンの検出、異常値と外れ値の特定、統計モデリングの作成などを行うための強力なツールです。 KQL を使用して、さまざまな環境や他のMicrosoft サービスでデータを探索します。

次のフィルターを使用して、ユース ケースで使用できる他のコネクタ、ツール、統合を確認します。

次の表は、使用可能なクエリ コネクタ、ツール、および統合をまとめたものです。

名前 機能 ロール ユース ケース
Apache Spark クエリ、取り込み、エクスポート データ アナリスト、データ科学者 任意の Spark クラスターを使用した機械学習 (ML)、Extract-Transform-Load (ETL)、Log Analytics のシナリオ
Apache Spark for Azure Synapse Analytics クエリ、取り込み、エクスポート データ アナリスト、データ科学者 Synapse Analytics Spark クラスターを使用した機械学習 (ML)、Extract-Transform-Load (ETL)、Log Analytics のシナリオ
Azure Functions クエリ、取り込み、および調整 データ エンジニア、アプリケーション開発者 Azure Data Explorer をサーバーレス ワークフローに統合してデータを取り込み、クラスターに対してクエリを実行する
JDBC クエリ アプリケーション開発者 JDBC を使用して Azure Data Explorer データベースに接続し、クエリを実行する
Logic Apps クエリと調整 低コード アプリケーション開発者 スケジュールされたタスクまたはトリガーされたタスクの一部として、クエリとコマンドを自動的に実行します。
Matlab クエリ データ アナリスト、データ科学者 データの分析、アルゴリズムの開発、モデルの作成を行います。
ODBC クエリ アプリケーション開発者 SQL Serve 用 ODBC ドライバーのサポートを備えた任意のアプリケーションから Azure Data Explorer への接続を確立します。
Power Apps クエリと調整 低コード アプリケーション開発者 Azure Data Explorer に格納されているデータを利用するために、低いコードで高機能なアプリを構築する
Power Automate クエリと調整 低コード アプリケーション開発者 スケジュールされたタスクまたはトリガーされたタスクの一部として、フローの調整とスケジュール設定、通知の送信、アラートの送信

コネクタとツールの詳細については、「 Integrations の概要を参照してください。