מבוא ל-Dlockboards ב- Azure Data Explorer

Azure Data Explorer (ADX) הוא שירות ניתוח מנוהל במלואו, בעל ביצועים גבוהים המותאמים לשאילתות אדן בטבלאות גדולות של נתונים.זה ingests נתונים ממגוון רחב של מקורות ומספק ניתוח בזמן אמת באמצעות שפת קוסטו קווירי (KQL) אחת היכולות החזקות ביותר של ADX היא היכולת ליצור מחוונים המאפשרים לבעלי עניין גישה מיידית למדדים, מגמות ותוצאות ללא שאילתות שוב ושוב.

לוחות מחוונים מותאמים אישית שנבנו על ADX יכולים לשרת צוותים ברחבי הארגון - החל מניתוח פעולות ועד למודיעין עסקי וניתוח אבטחה.הם מאפשרים למשתמשים לעמוד על נקודות הנתונים הרלוונטיות ביותר, ליישם מסננים דינמיים, להגדיר נתיבי קידוח, ולשתף תצוגות אינטראקטיביות עם אחרים.מדריך מורחב זה הולך לך דרך מחזור החיים המלא של יצירת, התאמה אישית, ואבטחת מחוונים מותאם אישית ב- Azure Data, מהנתונים ועד עיצוב חזותי מתקדם.

הבנת Azure Data Explorer ו-Clockboard Capabilities

Azure Data Explorer הוא בנוי לצורך טיפול בנתונים של זמן, יומני, טלמטרי וכל נתונים מובנים או חצי-מבנים הדורשים חיפוש מהיר.זה יכול לזרז את ה- terabytes של נתונים ליום ולענות על שאילתות מורכבות בתוך שניות.תכונת המחוונים של Native ב- ADX משולבת בקפידה עם מנוע השאילתה, כלומר אתה יכול לבנות תרשים ישירות מ-KQL ולשם יש עדכון כמו זרימת נתונים חדשה.

לוחות נתונים ADX מורכבים מ-FLT:0 ,tilesveFLT:1 ; ויזואליזציה אישית כגון תרשימים קו, עמודה תרשימים, פיזור לוחות, טבלאות, כרטיסי רב ערך.כל אריח מגובה על ידי אחד או יותר שאילתות KQL אשר מגדירות את מקור הנתונים שלה.Discoboards תמיכה פרמטרים ופילטרים כי להפיץ על פני אריחים, המאפשרים למשתמשים לפריצת מידע אינטראקטיבית ונית באמצעות שאילתות אחרות ללא שאילתות.

בניגוד לכלים BI ייעודיים כלליים, לוחות נתונים ADX ממוטבים למהירות וסטרימינג בזמן אמת. הם ממנפים את אותו מנוע שאילתה מבוזר המגביל את אשכול ADX, כך שאפילו גלגולים מורכבים הופכים במהירות.זה הופך אותם אידיאליים עבור DevOps לוחות נתונים, ניטור IoT חיישן, איום סייבר וניתוח קמפיין שיווק.

הכנת הנתונים שלך להורדת Dashboard

Ingestion and Schema Design

לפני שאתה יכול ליצור לוח נתונים, יש צורך לספוג נתונים לתוך אשכול ADX. ADX תומך בשיטות מרובות של צלקות: Event Hubs עבור הזרמת נתונים, Azure Blob Storage for אצווה, Logstash ו- Apache קפקא מחברים, ו-ingest ישיר באמצעות ה-Costo SDK. עבור לוחות נתונים אינטראקטיביים, בדרך כלל רוצה נתונים כי הוא טרי ועודכן באופן קבוע.

(העיצוב של schema השולחן שלך, לשקול את סוגי הויזואליזציה שאתה מתכנן לבנות.עבור לוחות זמנים, להבטיח שיש לך עמודה של סוג FLT:0 עבור התמוטטות קטגורית, להשתמש בטורות (FLT:1 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ) יש להיות בעמודות מתאימים ל aggregation (%, ממוצע, ספירת ADX תומך גם באמצעות דינמיקה כגון âx âx â ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

לאחר צמתים, הפעל שאילתות KQL בממשק האינטרנט ADX כדי לאמת איכות נתונים, לבדוק אפסים, ולהבין את ההפצה של ערכים.זה הרבה יותר קל לחדד את הschema מוקדם מאשר לתקן חוסר עקביות לאחר בניית לוח זמנים.

שינויים בנתונים עבור Dashboards

לפעמים יש לעצב מחדש נתונים גולמיים לפני שניתן יהיה להעלותם בלוחם נתונים (FLT:0) צפיות מטבוליות FLT:1 או FLT:2update מדיניות ההרחבה 3 ב- ADX כדי ליצור נתונים מראש, להפחית את השקיפות של השאילתה, ולפשט שאילתות לוחיות.

טכניקה נוספת היא להשתמש בפונקציות של FLT:0 ,מחדש פונקציות KQL כי encapsulate לוגיקה מורכבת. פונקציות מאוחסנות ניתן לקרוא משאילתות לוחיות, שמירה על הגדרות הארי נקיות ושמירה.הם גם מאפשרים לך לאכוף כללים עסקיים עקביים על פני מספר רב של לוחות נתונים.

כותב קוסטו קוויקס שכוח את לוח הדשורד שלך

מימון KQL עבור דשורד

כל אריח מחוונים מונע על ידי שאילתות KQL אחד או יותר.שפת קוסטו קווירי היא שפה לקריאה בלבד, מוכוונת שולחן התומכת מסנן, קיבוץ, הצטרפות, זמן, ותפקודים סטטיסטיים. עבור אריח, השאילתה חייבת להחזיר סט תוצאה שניתן לדמיין - בדרך כלל שולחן עם עמודות עבור ערכים, סדרות, ותפקודים סטטיסטיים.

שאלה פשוטה של זמן עשויה להיראות כך:

StormEvents
| where StartTime between (datetime(2007-01-01) .. datetime(2007-12-31))
| summarize TotalDamage = sum(DamageProperty) by bin(StartTime, 1d)
| render timechart

מפעיל ה-FLT:4 בסוף מספר את מנוע לוח המחוונים של ADX כיצד להציג את הנתונים. בתצורת אריח לוח המחוונים, אתה יכול לבחור את סוג הויזואליזציה במפורש, כך שאתה יכול להשמיט את ה-FLT:5 ובמקום זאת להגדיר את סוג התרשים בהגדרות האריח.הפרדה זו מעניקה לך שליטה רבה יותר על עיצוב, כגון צבעים ותיקונים.

אופטימיזציה של Queries for Dashboard Performance

תגובת דשורד תלויה במידה רבה בביצוע השאילתה.כאן טכניקות אופטימיזציה מפתח:

  • השתמש ב-FLT:0 filtering earlyFLT 1 - לדחוף טווחי זמן, מסננים של ישות, וטרמצבטים אחרים ככל האפשר בצנרת השאילתה.מנוע ADX יכול לבלוט shards שאינם מכילים נתונים רלוונטיים.
  • (ה) § § § , § , עיין בפרשת ה[[המאה ה-20]], ב[[1924]], ב[[1924]], ב[[1924]], וב[[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]], [[1924]]
  • (התוצאה של מינוף:0) תוצאות מכווצות 1 (ה- ADX באופן אוטומטי תוצאות שאילתה עבור אריחי לוח זמנים למשך קבוע (default 5 דקות) אם הנתונים שלך לא משתנים במהירות, להגדיל את חיי ה-Cache כדי להפחית את העומס.
  • (ב) ,0) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • להימנע מ-FLT:9 עם פונקציות מוגדרות למשתמש יקר - אם אפשרי, עמודות נגזר מראש במהלך הצלקות.

בדיקות שאילתות ברשת ADX UI לפני הטמעתן בלוחות נתונים הוא תרגול הטוב ביותר.עקב אחר זמני ביצוע והתאמה בהתאם.

שלב-בי-Step: בניית לוח בקרה מותאם אישית ב- Azure Data Explorer

שלב ראשון - Access the Dashboard Interface

(הופנה מהדף ADX בפורטל Azure.תחת סעיף "הנתונים", בחר את ה-FLT:0DashboardsFLT:1 אם אינך רואה את האפשרות, ודא שהגרסה המכוונת שלך תומכת בלוחות (כל אשכולות חדשים עושים) באפשרותך גם להשתמש ב-FLT החינמי:2ADX Web UI (expdataer.azure.com) LT3 כדי ליצור מנויים קטנים ללא נתונים קטנים.

שלב 2 - ליצור לוח דש חדש ולהצטרף ל-Tiles

(ב) לחצו על [[המאה ה-1]] ו[[1924]] ו[[1924]]]] ו[[1924]]]] ו[[1924]]]]]] [[1924]]]]]] [[1924]]]]]]]] ו[[1924]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] ו[[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

Logs
| where Timestamp > ago(24h)
| where Level == "Error"
| summarize Count = count() by ServiceName
| render columnchart

לאחר הפעלת השאילתה, הארי תצוגה מקדימה מראה תרשים.אתה יכול להגדיר את האריח:

  • (ב) ויקרא י"ד: "וַיָּבְהִיא עַמֶּה אֱלֹהִים" (בראשית כ"ד).
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) ,Time RangeFalLT:1) - קבע את מסנן זמן ברירת המחדל.
  • (ב) ,0) ,ParametersFLT:1 - אתה יכול להגדיר פרמטרים ברמת לוח המחוונים (למשל, סביבה, אזור) ולקשר אותם לשאילתות אריח באמצעות KQL'sFLT:11 syntax.

הוסף יותר אריחים עבור מטריקים אחרים.אתה יכול לעצב מחדש אריחים מסודרים על ידי גרירת אותם על הבד.

שלב 3 - הוסף דשורד פרדוקסים ופילטרים

(הופנה מהדף ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

שלב 4 - Conform (Court- Through and Cross-Fitering)

לוחות נתונים ADX תומכים ב-Centert-באמצעות לוח נתונים משותף או כתובת URL חיצונית.לדוגמה, לחיצה על בר בתרשים יכול לנווט לאירוע מפורט המסונן על ידי שירות זה. Cross-filtering הוא גם אפשרי: בחירת ערך בטבלת אריחים אחת יכולה לסנן באופן אוטומטי אריחים אחרים על אותו לוח המחוונים.

שלב 5 - Save, Publish, and Share

לאחר השלמת המחוונים שלך, תוכל לחסוך את זה:0publishFLT: 1 (החלוונים כדי להפוך אותו נגיש למשתמשים אחרים בארגון שלך.com:2ShareofLT 3: 3 תפריט, ליצור כתובת לקריאה בלבד שניתן להטמיע בפורטל או לשלוח באמצעות דוא"ל.

הגדלת דשורד עם תכונות מתקדמות

מידע אמיתי-Time מרעננים

עבור לוחות נתונים תפעוליים, עדכונים בזמן אמת הם קריטיים. ADX לוחות נתונים רענון באופן אוטומטי על בסיס טווח הזמן של האריח והגדרות שמפו השאילתה.You יכול להגדיר מרווח רענון אוטומטי (למשל, כל דקה אחת) על הגדרות. בשילוב עם הזרמת ingestion מ Event Hubs, זה יוצר חווית מעקב של זמן קצר.

ויזואליות ונושא

מעבר לסוגים של תרשים מובנה, ADX תומך ב-FLT:0Cu חזותיים חזותיים של ויזואליזציה 1FLT 1 המופעל על ידי שפה Charticulator (עם עורך לוח המחוונים ADX) אתה יכול ליצור ויזואליזציה מורכבת כמו מפות חום, תרשימים שמש, וגרפים רשת.בנוסף, אתה יכול override צבעים, גופנים, פריסה כדי להתאים את המותגים הארגוניים.

המונחים: אינטגרציה

בעוד לוחות מחוונים הם גדולים עבור ניטור חזותי, ייתכן שתצטרך התראות עבור סף קריטי. ADX קשרים עם התראות Azure Monitor: אתה יכול ליצור כלל התראה על בסיס שאילתה KQL כי פועל מעת לעת. כאשר אנומיד מזוהה, האזהרה יכולה לגרום דואר אלקטרוני, אינטרנטhook, או פונקציה Azure. אתה יכול אז לקשר את האזהרה למפעילי אריח כך יכול ללחוץ על לוח המחוונים וניתן לקחת ישירות כדי להציג את היישר כדי להציג את היישר כדי רלוונטי.

Embedding Dashboards in Custom Applications

אתה יכול להטביע את לוחות הנתונים ADX לתוך יישומי האינטרנט שלך באמצעות iframe או ADX SDK. כתובת ה-URL הטבולית תומכת פרמטרים של שאילתה עבור אימות וסינון.זה מאפשר לצוותים מוצרים לחשוף ניתוח חי ללקוחות חיצוניים או פורטלים פנימיים מבלי לבנות שכבת הדמיה נפרדת.

אבטחה וגישה בקרת דשורדות

אבטחת המידע חייבת להיות עדיפות כאשר שיתוף לוחות נתונים על פני קבוצות או חיצוניות. ADX מספק בקרת גישה עתירה על גבי המאגר, מסד הנתונים ורמת השולחן באמצעות FLT:0Role-based Access Control (RBAC)FLT:1 עבור לוחות נתונים, התפקידים העיקריים הם:

  • (ב) ,0) ,5 ,5 , , , , , , , , , , , , , .
  • (ב) ,0) ,Dashboard ViewerFLT:1 - יכול רק להציג לוחות נתונים שפורסמו.

כאשר אתה משתף לוח נתונים באמצעות כתובת URL, כתובת האתר מאובטחת על ידי Azure AD. משתמשים חייבים להיחתם עם זהות Microsoft (עבודה או חשבון בית הספר) וניתן להם גישה לצופה.You יכול גם להגביל את החשיפה של נתונים באמצעות שימוש ב-FLT:0Row-Level Security (RLS)FLT:1 בתוך פונקציות KQL, להבטיח כי משתמשים שונים רואים רק את השורות שהם מורשים לראות, לדוגמה, על ידי סקרי דואר אלקטרוני מבוסס על ידי הצופה על ידי פילטרים.

עבור סביבות רגישות, אתה יכול להגביל את יכולות הייצוא (למשל, הורדת ההורדה של CSV מ אריחים) באמצעות הגדרות מדיניות.דיאט צמידים מסלול אשר ניגש למי שפקדון ומתי. מומלץ לסקור באופן קבוע גישה ולבטל הרשאות עבור משתמשים שאינם זקוקים להם עוד.

Best Practices for Production-Grade Dashboards

אופטימיזציה

  • (ב) ,0) טבלאות מובנות (FLT:0) למדדי דיוק גבוהים.
  • ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • להגביל את מספר האריחים על לוח נתונים אחד עד 20-30 כדי למנוע בעיות הדבקה בשאילתה.
  • השתמש ב-FLT:0shardledFLT:1 ; מדדים מפוצלים לתוך לוחות נתונים מרובים על ידי תחום עסקי (שיתופי פעולה, מימון, אבטחה) במקום לוח מחוונים ענק אחד.

המונחים: logical Layout and Readability

  • אריחים הקשורים לקבוצה יחד: להציב סקירה סיכום בשברים העליונים, המפורטים להלן.
  • השתמש בקידוד צבע עקבי - למשל, ירוק עבור מדדים בריאים, אדום עבור נושאים קריטיים.
  • (ב) כל אחד מהם הוא ספר על פי הספר, "השם והתיאור" (שם כ"ד) לכל אריח, כך שצופים מבינים מה הם מסתכלים.
  • (ב) למינוף (FLT:0) כרטיסי ערך רב-ערך (FLT:0) לאינדיקטורים מרכזיים (KPIs) - ערך נוכחי, שינוי לאורך זמן, וניצוץ.

תחזוקה ומחזור חיים

  • שמור על שאילתות ב-Creative Control (בשיתוף פונקציות או קבצי שאילתה חיצוניים).
  • מסמך אשר מקורות נתונים מזינים לכל לוח נתונים ומה הם מוחלים.
  • לוח זמנים קבוע ביקורות עם בעלי עניין כדי להסיר אריחים לא בשימוש ולהוסיף חדשים.
  • מעקב אחר שימוש בשאילתת ADX ועלות; לוחות נתונים שלעתים רחוקות נראים עשויים לצרוך משאבים ללא צורך.

עקבו אחרי Azure Data Explorer Dashboards with other Azure Services

לוחות נתונים ADX עובדים היטב במערכת אקולוגית של Azure Analytics גדולה יותר.כאן הם דפוסי שילוב נפוצים:

  • (FLT:0Zonee Monitor חוברת עבודה: 1) ניתן להטביע אריחי לוח המחוונים של ADX בתוך ספרי עבודה של Azure Monitor עבור חווית ניטור IT מאוחדת.
  • (FLT:0)Power BIigFLT:1) - עבור יכולות BI מתקדמות, אתה יכול להשתמש מחבר ADX ב Power BI כדי לייבא תוצאות השאילתה ולבנות דוחות אינטראקטיביים.
  • (FLT:0Zonee DevOpsFLT:1) - השתמש בלוחונים כדי לפקח על בניית שיעורי כישלון, תדירות פריסה או תוצאות בדיקת ביצועים על ידי שאילתה נתונים מתובנות יישומים מאוחסנים ב- ADX.
  • (FLT:0Zonee Logic Apps and Functions) and Functions: Automate BreastRainated טריגר או ליצור סיכומים באמצעות דואר אלקטרוני באמצעות זרימת עבודה ללא שרת ששאילתת ADX ושולחת את התוצאה.

לצליל עמוק יותר לתוך תבניות שילוב, ראה את הרשמי של ההרחבה:0.come Data Explorer ו-Power BIאינטגרציה GuideveFLT:1.

מסקנה

לוחות מחוונים מותאם אישית ב- Azure Data Explorer מאפשרים לארגונים להפוך את הטלמטריה הגולמית לתובנות ניתנות לפעולה עם שקיפות מינימלית.על ידי ביצוע התהליך המובנה שתואר לעיל – החל הכנת נתונים וכתיבה יעילה של שאילתות KQL כדי לעצב אריחים אינטראקטיביים ואבטחת גישה - ניתן לבנות לוחות נתונים המעצימים צוותים לקבל החלטות מהירות יותר, מונעות נתונים.

הגמישות של לוחות נתונים ADX, בשילוב עם ההיקף של מנוע הניתוח הבסיסי, הופכת אותם לבחירה מצוינת עבור ניטור בזמן אמת, ניתוח חקירה, ודיווח תפעולי.כפי שהמידע שלך גדל ואת דרישות העסק שלך להתפתח, מסגרת לוח המחוונים ניתן להרחיב עם פרמטרים חדשים, חזותיים מתקדמים, ושילוב עם מערכת אקולוגית הרחבה יותר של Azure.התחל עם פיילוט על תחום ספציפי, עם מסד נתונים עם בעלי עניין, בהדרגה עם הארגון שלך, להרחיב את הכיסוי הקריטי שלך כדי להרחיב את הכיסוי שלך כדי להרחיב את הכיסוי הקריטי ביותר.

(ב) עיין ב-[[1924]] ב[[1924]] וב[[1924]]]], [[1924]]]] וב[[1924]]]], [[1924]]]]]]]]