Visão geral das integrações

A tabela a seguir resume os conectores disponíveis e seus recursos:

A seguinte tabela resume as ferramentas e as integrações disponíveis, bem como as respectivas funcionalidades:

Apache Kafka

Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuída para a criação de pipelines de dados de fluxo em tempo real, os quais movem os dados entre sistemas ou aplicativos de modo confiável. O Kafka Connect é uma ferramenta para streaming de dados escalonável e confiável entre o Apache Kafka e outros sistemas. O Coletor Kafka serve como o conector do Kafka e não requer o uso de código. Este é certificado com ouro pela Confluent - passou por revisão e testes abrangentes de qualidade, completude de recursos, conformidade com padrões e desempenho.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: logs, telemetria, séries temporais
• SDK subjacente:Java
• Repositório: Microsoft Azure - https://github.com/Azure/kafka-sink-azure-kusto/
• Documentação: ingerir dados do Apache Kafka
• Blog da comunidade:ingestão do Kafka no Azure Data Explorer

Apache Flink

Apache Flink é uma estrutura e um mecanismo de processamento distribuído para computações com estado em fluxos de dados não associados e limitados. O conector implementa o coletor de dados para mover dados entre o Azure Data Explorer e os clusters do Flink. Usando o Azure Data Explorer e o Apache Flink, você pode criar aplicativos rápidos e escalonáveis direcionados a cenários baseados em dados. Por exemplo, ML (aprendizado de máquina), ETL (Extração, Transformação e Carregamento) e Log Analytics.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: streaming
• Casos de uso: telemetria
• SDK subjacente:Java
• Repositório: Microsoft Azure - https://github.com/Azure/flink-connector-kusto/
• Documentação: ingerir dados do Apache Flink

Apache Log4J 2

Log4J é uma estrutura de registro em log popular para aplicativos Java mantido pela Apache Foundation. O Log4j permite que os desenvolvedores controlem quais instruções de log são geradas com granularidade arbitrária com base no nome, no nível do registrador e no padrão de mensagem do registrador. O coletor Apache Log4J 2 permite que você transmita seus dados de log para ao banco de dados, onde pode analisar e visualizar seus logs em tempo real.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: logs
• SDK subjacente:Java
• Repositório: Microsoft Azure - https://github.com/Azure/azure-kusto-log4j
• Documentação: ingerir dados com o conector do Apache Log4J 2
• Blog da comunidade:Introdução ao Apache Log4J e ao Azure Data Explorer

Apache Spark

Apache Spark é um mecanismo de análise unificado para processamento de dados em grande escala. O Conector do Spark é um projeto de código aberto que pode ser executado em qualquer cluster do Spark. Ele implementa a fonte de dados e o coletor de dados para mover dados de ou para os clusters do Spark. Usando o conector Apache Spark, você pode criar aplicativos rápidos e escalonáveis direcionados a cenários baseados em dados. Por exemplo, ML (aprendizado de máquina), ETL (Extração, Transformação e Carregamento) e Log Analytics. Com o conector, seu banco de dados se torna um armazenamento de dados válido para operações padrão de origem e destino do Spark, como leitura, gravação e writeStream.

• Funcionalidade: ingestão, exportação
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: telemetria
• SDK subjacente:Java
• Repositório: Microsoft Azure - https://github.com/Azure/azure-kusto-spark/
• Documentação:conector Apache Spark
• Blog da comunidade:pré-processamento de dados para o Azure Data Explorer para o Azure Data Explorer com Apache Spark

Apache Spark para Azure Synapse Analytics

Apache Spark é uma estrutura de processamento paralelo que dá suporte ao processamento na memória para melhorar o desempenho de aplicativos de análise de Big Data. Apache Spark no Azure Synapse Analytics é uma das implementações do Apache Spark na nuvem da Microsoft. Você pode acessar um banco de dados do Synapse Studio com o Apache Spark para o Azure Synapse Analytics.

• Funcionalidade: ingestão, exportação
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote
• Casos de uso: telemetria
• SDK subjacente:Java
• Documentação:conectar-se a um Azure Synapse workspace

Azure Cosmos DB

A conexão de dados do feed de alterações do Azure Cosmos DB é um pipeline de ingestão que escuta o feed de alterações do Cosmos DB e ingere os dados no seu banco de dados.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: feed de alterações
• Documentação:Ingerir dados do Azure Cosmos DB (versão prévia)

Azure Data Factory

ADF (Azure Data Factory) é um serviço de integração de dados baseado em nuvem que permite integrar diferentes armazenamentos de dados e realizar atividades sobre os dados.

• Funcionalidade: ingestão, exportação
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote
• Casos de uso: orquestração de dados
• Documentação:copiar dados para seu banco de dados usando o Azure Data Factory

Grade de Eventos do Azure

A ingestão da Grade de Eventos é um pipeline que escuta o Armazenamento do Azure e atualiza seu banco de dados para efetuar pull de informações quando ocorrem eventos assinados. Você pode configurar a ingestão contínua do Armazenamento do Azure (Armazenamento de Blobs e ADLSv2) com uma assinatura da Grade de Eventos do Azure para notificações de criação ou renomeação de blob e a transmissão dessas notificações por meio dos Hubs de Eventos do Azure.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: processamento de eventos
• Documentação:conexão de dados da Grade de Eventos

Hubs de Eventos do Azure

Hubs de Eventos do Azure são uma plataforma de streaming de Big Data e um serviço de ingestão de eventos. Você pode configurar a ingestão contínua a partir de Hubs de Eventos gerenciados pelo cliente.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Documentação:conexão de dados dos Hubs de Eventos do Azure

Azure Functions

Azure Functions permite que você execute código sem servidor na nuvem segundo uma agenda ou em resposta a um evento. Com associações de entrada e saída para o Azure Functions, você pode integrar seu banco de dados em seus fluxos de trabalho para ingerir dados e executar consultas no seu banco de dados.

• Funcionalidade: ingestão, exportação
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote
• Casos de uso: integrações de fluxos de trabalho
• Documentação:integrar o Azure Functions usando associações de entrada e saída (preview)
• Blog da comunidade:associações do Azure Data Explorer (Kusto) para o Azure Functions

Hubs IoT do Azure

Hub IoT do Azure é um serviço gerenciado e hospedado na nuvem que atua como hub central de mensagens para comunicação bidirecional entre o aplicativo de IoT e os dispositivos gerenciados. Você pode configurar a ingestão contínua de Hubs IoT gerenciados pelo cliente usando o respectivo ponto de extremidade interno compatível com os Hubs de Eventos das mensagens de dispositivo para nuvem.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: dados de IoT
• Documentação:conexão de dados do Hub IoT

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics é um mecanismo de processamento de eventos complexos e análise em tempo real desenvolvido para processar simultaneamente altos volumes de dados de streaming rápido de várias fontes.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: processamento de eventos
• Documentação: ingerir dados do Azure Stream Analytics

Fluxo do Cribl

Cribl Stream é um mecanismo de processamento que coleta, processa e transmite dados de eventos do computador de qualquer fonte de forma segura. Permite analisar e processar esses dados para qualquer destino para análise.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: processamento de dados de computador, incluindo logs, métricas, dados de instrumentação
• Documentação: ingerir dados do Cribl Stream no Azure Data Explorer

Fluent Bit

Fluent Bit é um agente de código aberto que coleta logs, métricas e rastreamentos de várias fontes. Ele permite filtrar, modificar e agregar dados de eventos antes de enviá-los ao armazenamento.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote
• Casos de uso: logs, métricas, rastreamentos
• Repositório:plug-in de saída do Fluent-bit Kusto
• Documentação:ingerir dados com o Fluent Bit no Azure Data Explorer
• Blog da Comunidade:introdução ao Fluent Bit e ao Azure Data Explorer

JDBC

A Conectividade de Banco de Dados Java (JDBC) é uma API Java usada para se conectar a bancos de dados e executar consultas. Você pode usar a JDBC para se conectar ao Azure Data Explorer.

• Funcionalidade: consulta, visualização
• SDK subjacente:Java
• Documentação:conectar-se ao Azure Data Explorer com o JDBC

Aplicativos Lógicos

O conector dos Aplicativos Lógicos da Microsoft permite que você execute consultas e comandos automaticamente como parte de uma tarefa agendada ou disparada.

• Funcionalidade: ingestão, exportação
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote
• Casos de uso: orquestração de dados
• Documentação: aplicativos Lógicos da Microsoft e Azure Data Explorer

Logstash

plug-in do Logstash permite processar eventos do Logstash em um banco de dados do Azure Data Explorer para análise posterior.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote
• Casos de uso: logs
• SDK subjacente:Java
• Repositório: Microsoft Azure - https://github.com/Azure/logstash-output-kusto/
• Documentação: ingerir dados do Logstash
• Blog da comunidade:como migrar do Elasticsearch para o Azure Data Explorer

Matlab

O MATLAB é uma plataforma de computação numérica e de programação usada para analisar dados, desenvolver algoritmos e criar modelos. Você pode obter um token de autorização no MATLAB para consultar seus dados no Azure Data Explorer.

• Funcionalidade: consulta
• Documentação:consultar dados usando o MATLAB

NLog

O NLog é uma plataforma de log flexível e gratuita para várias plataformas .NET, incluindo o .NET Standard O NLog permite gravar em vários destinos, como um banco de dados, arquivo ou console. Com o NLog, você pode alterar a configuração de registro em log em tempo real. O coletor NLog é um destino para NLog que permite enviar suas mensagens de log ao banco de dados. O plugin fornece uma maneira eficiente de afundar seus logs para o cluster.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: telemetria, logs, métricas
• SDK subjacente:.NET
• Repositório: Microsoft Azure - https://github.com/Azure/azure-kusto-nlog-sink
• Documentação: ingerir dados no NLog sink
• Blog da comunidade:introdução ao coletor NLog e ao Azure Data Explorer

ODBC

ODBCé uma API (interface de programação de aplicativo) amplamente aceita para acesso ao banco de dados. O Azure Data Explorer é compatível com um subconjunto do protocolo de comunicação do SQL Server (MS-TDS). Essa compatibilidade permite o uso do driver ODBC para SQL Server com o Azure Data Explorer.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: telemetria, logs, métricas
• Documentação:conectar-se ao Azure Data Explorer com o ODBC

OpenTelemetry

O conector OpenTelemetry aceita a ingestão de dados de vários receptores em seu banco de dados. Ele funciona como uma ponte para ingerir dados gerados pelo Open Telemetry para seu banco de dados, personalizando o formato dos dados exportados de acordo com suas necessidades.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: rastreamentos, métricas, logs
• SDK subjacente:Go
• Repositório: Open Telemetry - https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/tree/main/exporter/azuredataexplorerexporter
• Documentação: ingerir dados do OpenTelemetry
• Blog da comunidade:introdução ao Open Telemetry e ao Azure Data Explorer

Power Apps

Power Apps é um pacote de aplicativos, serviços, conectores e plataforma de dados que fornece um ambiente com método RAD para criar aplicativos personalizados que se conectam aos seus dados empresariais. O conector do Power Apps é útil se você tem uma coleção grande e crescente de dados de streaming no Azure Data Explorer e deseja criar um aplicativo com pouco código e altamente funcional para usar esses dados.

• Funcionalidade: consulta, ingestão, exportação
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote
• Documentação:usar o Power Apps para consultar dados no Azure Data Explorer

Power Automate

Power Automate é um serviço de orquestração usado para automatizar processos de negócios. O conector Power Automate (o antigo Microsoft Flow) permite orquestrar e agendar fluxos, enviar notificações e alertas, como parte de uma tarefa agendada ou acionada.

• Funcionalidade: ingestão, exportação
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote
• Casos de uso: orquestração de dados
• Documentação:conector Microsoft Power Automate

Serilog

O Serilog é uma estrutura de log popular para aplicativos .NET. O Serilog permite que os desenvolvedores controlem quais instruções de log são geradas com granularidade arbitrária com base no nome, no nível do registrador e no padrão de mensagem do registrador. O coletor Serilog, também conhecido como appender, transmite seus dados de log ao seu banco de dados, onde você pode analisar e visualizar logs em tempo real.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: logs
• SDK subjacente:.NET
• Repositório: Microsoft Azure - https://github.com/Azure/serilog-sinks-azuredataexplorer
• Documentação: ingerir dados com o coletor Serilog
• Blog da comunidade:introdução ao coletor Serilog e ao Azure Data Explorer

Splunk

Splunk Enterprise é uma plataforma de software que permite ingerir dados de várias fontes simultaneamente. O complemento do Azure Data Explorer envia dados do Splunk para uma tabela no cluster.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote
• Casos de uso: logs
• SDK subjacente:Python
• Repositório: Microsoft Azure - https://github.com/Azure/azure-kusto-splunk/tree/main/splunk-adx-alert-addon
• Documentação: ingerir dados do Splunk
• Splunk Base:complemento do Microsoft Azure Data Explorer para Splunk
• Blog da comunidade:introdução ao complemento do Microsoft Azure Data Explorer para Splunk

Encaminhador Universal Splunk

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote
• Casos de uso: logs
• Repositório: Microsoft Azure - https://github.com/Azure/azure-kusto-splunk
• Documentação: ingerir dados do Encaminhador Universal do Splunk para o Azure Data Explorer
• Blog da Comunidade: ingerir dados usando o Encaminhador Universal do Splunk no Azure Data Explorer

Telegraf

O Telegraf é um agente leve, de código aberto, com volume de memória mínimo, para coletar, processar e gravar dados de telemetria, incluindo logs, métricas e dados de IoT. O Telegraf dá suporte a centenas de plug-ins de entrada e saída. Ele é amplamente usado pela comunidade de código aberto e conta com seu suporte. O plug-in de saída funciona como o conector do Telegraf e dá suporte à ingestão de dados de vários tipos de plug-ins de entrada no seu banco de dados.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Casos de uso: telemetria, logs, métricas
• SDK subjacente:Go
• Repositório: InfluxData - https://github.com/influxdata/telegraf/tree/master/plugins/outputs/azure_data_explorer
• Documentação: ingerir dados do Telegraf
• Blog da comunidade:novo plugin de saída do Azure Data Explorer para Telegraf permite o monitoramento SQL em grande escala

CLI do Azure

A CLI do Azure permite que você gerencie recursos do Kusto.

• Funcionalidade: administração
• Documentação:az kusto

Azure Synapse Analytics

O Azure Synapse Data Explorer proporciona aos clientes uma experiência de consulta interativa para desbloquear insights dos dados telemétricos e de log. Para complementar os mecanismos de runtime de análise do SQL e do Apache Spark, o runtime de análise do Data Explorer é otimizado para uma análise de log eficiente usando a tecnologia de indexação avançada para indexar automaticamente os dados de texto livre e semiestruturados encontrados normalmente nos dados telemétricos.

• Funcionalidade: ingestão, consulta, visualização
• Documentação:O que é o Azure Synapse Data Explorer?

Azure Data Lake

O Azure Data Explorer integra-se ao Armazenamento de Blobs do Azure e ao Azure Data Lake Storage (Gen1 e Gen2), fornecendo acesso rápido, armazenado em cache e indexado aos dados armazenados em armazenamento externo.

• Funcionalidade: consulta
• Documentação:consultar dados no Azure Data Lake usando o Azure Data Explorer

Azure Data Studio

A extensão do Kusto (KQL) para o Azure Data Studio permite que você se conecte e consulte clusters do Azure Data Explorer. Os usuários podem escrever e executar consultas KQL e criar notebooks com o kernel do Kusto completo com o IntelliSense

• Funcionalidade: consulta
• Documentação:Visão geral da extensão do Kusto, usar o Kusto e usar o Kqlmagic

Azure Data Share

Há muitas maneiras tradicionais de compartilhar dados, como por meio de compartilhamentos de arquivos, FTP, email e APIs. Esses métodos exigem que ambas as partes criem e mantenham um pipeline de dados que move dados entre equipes e organizações. Com o Azure Data Explorer, você pode compartilhar seus dados de maneira fácil e segura com pessoas da sua empresa ou com parceiros externos. O compartilhamento ocorre quase em tempo real, sem a necessidade de criar ou manter um pipeline de dados. Todas as alterações feitas do banco de dados no lado do provedor, incluindo o esquema e os dados, são disponibilizadas instantaneamente no lado do consumidor.

• Funcionalidade: compartilhar dados
• Documentação:Azure Data Share

Azure Monitor

O Azure Data Explorer dá suporte a consultas entre serviços entre o Azure Data Explorer, o AI (Application Insights) e o LA (Log Analytics). Você pode consultar o seu workspace do Log Analytics ou do Application Insights usando as ferramentas de consulta do Azure Data Explorer e em uma consulta entre serviços.

• Funcionalidade: consulta
• Documentação:Azure Monitor

Azure Notebooks

Kqlmagic é um comando que estende os recursos do kernel de Python nos Notebooks do Azure Data Studio . Você pode combinar o Python e o KQL (Linguagem de Consulta Kusto) para consultar e visualizar dados usando a biblioteca Plotly avançada, integrada com comandos de renderização. O Kqlmagic traz o benefício dos notebooks, da análise de dados e dos recursos avançados de Python, tudo isso no mesmo lugar. As fontes de dados com suporte para Kqlmagic incluem o Azure Data Explorer , o Application Insights e os Logs do Azure Monitor .

• Funcionalidade: consulta, visualização.
• Documentação:Azure Notebooks

Azure Pipelines

Azure DevOps Services fornece ferramentas de colaboração de desenvolvimento, como pipelines de alto desempenho, repositórios Git privados gratuitos, quadros Kanban configuráveis e funcionalidades abrangentes de teste automatizadas e contínuas. Azure Pipelines é uma funcionalidade do Azure DevOps que lhe permite gerenciar CI/CD a fim de implantar seu código com pipelines de alto desempenho que funcionam com qualquer linguagem, plataforma e nuvem. Azure Data Explorer – Pipeline Tools é a tarefa do Azure Pipelines que lhe permite criar pipelines de lançamento e implantar as alterações de banco de dados nos seus bancos de dados do Azure Data Explorer. Ele está disponível gratuitamente no Visual Studio Marketplace.

• Funcionalidade: controle do código-fonte
• Documentação:Azure Pipelines

DeltaKusto

O DeltaKusto é uma CLI (interface de linha de comando) que habilita a automação de CI/CD (integração contínua/implantação contínua) com objetos Kusto (por exemplo, tabelas, funções, políticas e funções de segurança) nos bancos de dados do Azure Data Explorer. Ele pode funcionar em um banco de dados individual, em vários bancos de dados ou em um cluster inteiro. O Delta Kusto também oferece suporte para cenários multilocatários.

• Funcionalidade: controle do código-fonte
• Documentação:DeltaKusto

Blocos de anotações Jupyter

Jupyter Notebook é um aplicativo Web de código aberto que permite que criar e compartilhar documentos que contêm código dinâmico, equações, visualizações e texto narrativo. É útil para uma ampla variedade de tarefas, como limpeza e transformação de dados, simulação numérica, modelagem estatística, visualização de dados e machine learning.

Kqlmagic estende os recursos do kernel do Python no Jupyter Notebook para que você possa executar consultas da Linguagem de Consulta Kusto (KQL) nativamente. Você pode combinar Python e KQL para consultar e visualizar dados usando a biblioteca avançada Plot.ly integrada ao operador de renderização. A extensão kqlmagic é compatível com o Jupyter Lab, a extensão Jupyter do Visual Studio Code e o Azure Data Studio e as fontes de dados com suporte incluem o Azure Data Explorer, os logs do Azure Monitor e o Application Insights.

• Funcionalidade: consulta, visualização.
• Documentação:Notebooks com Kqlmagic
• Blog da Comunidade:analisar dados no Azure Data Explorer usando o magic do KQL para Jupyter Notebook

Analisador de KQL

O repositório de código aberto contém um analisador C# e um analisador semântico, bem como um projeto tradutor que gera as mesmas bibliotecas em JavaScript.

• Funcionalidade: análise de idioma
• Documentação:analisador de Linguagem de Consulta Kusto

Kusto.Explorer

O Kusto.Explorer é software gratuito para download e uso na área de trabalho do Windows. O Kusto.Explorer permite que você confira e analise seus dados com a KQL (Linguagem de Consulta Kusto) em uma interface amigável.

• Funcionalidade: consulta, visualização.
• Documentação:instalação e interface do usuário, Como usar o Kusto.Explorer
  • Outros artigos incluem opções, solução de problemas, atalhos de teclado, recursos de código

CLI do Kusto

O Kusto.Cli é um utilitário de linha de comando para enviar consultas e comandos de controle em um cluster Kusto.

• Funcionalidade: consulta
• Documentação: CLI do Kusto

LightIngest

O LightIngest é um utilitário de linha de comando para ingestão de dados ad hoc no Azure Data Explorer.

• Funcionalidade: ingestão
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote
• Casos de uso: carga de dados históricos
• Repositório:LightIngest
• Documentação: usar o LightIngest para ingerir dados

Microsoft Purview

O Microsoft Purview simplifica a governança de dados oferecendo um serviço unificado para gerenciar seus dados de várias fontes.

• Funcionalidade: governança
• Documentação:integrar o Azure Data Explorer ao Microsoft Purview

Editor do Monaco (plug-in/inserção)

Você pode integrar o Editor do Monaco ao suporte à Linguagem de Consulta Kusto (monaco-kusto) no seu aplicativo. A integração do monaco-kusto ao seu aplicativo oferece uma experiência de edição, como preenchimento, colorização, refatoração, renomeação e o recurso Ir para a definição

• Funcionalidade: consulta
• Repositório:editor do Monaco
• Documentação:configuração e uso da Linguagem de Consulta Kusto para o editor do Monaco: o editor da Linguagem de Consulta Kusto, que pode ser inserido em aplicativos da Web e baseados em Electron.
  • Plugin da Linguagem de Consulta Kusto: acesso ao editor da Linguagem de Consulta Kusto.
  • Inserção da interface do usuário da Web do Azure Data Explorer – a interface do usuário da Web do Azure Data Explorer pode ser inserida em um iframe e hospedada em sites de terceiros.

PowerShell

Os scripts do PowerShell podem usar as bibliotecas de clientes Kusto, pois o PowerShell integra-se de maneira inerente às bibliotecas do .NET.

• Funcionalidade: consulta
• Documentação: usar as bibliotecas de clientes .NET do Kusto por meio do PowerShell

Inteligência em Tempo Real no Microsoft Fabric

A Inteligência em Tempo Real é uma plataforma de análise de Big Data totalmente gerenciada e otimizada para dados de streaming e de série temporal.

• Funcionalidade: ingestão, exportação, consulta, visualização
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming.
• Documentação:O que é a Inteligência em Tempo Real do Fabric?

SyncKusto

O SyncKusto é uma ferramenta que permite que os usuários sincronizem várias entidades de esquema do Kusto, como esquemas de tabela e funções armazenadas. Essa sincronização é feita entre o sistema de arquivos local, um banco de dados Azure Data Explorer e os repositórios do Azure.

• Funcionalidade: controle do código-fonte
• Repositório:SyncKusto
• Documentação:SyncKusto

Interface do usuário da Web

O Azure Data Explorer oferece uma experiência da Web que permite que você se conecte aos seus clusters do Azure Data Explorer e escreva, execute e compartilhe comandos e consultas do KQL (Linguagem de Consulta Kusto)

• Funcionalidade: ingestão, exportação, consulta, visualização
• Tipo de ingestão compatível: envio em lote, streaming
• Documentação:interface do usuário da Web do Azure Data Explorer, Obter dados de um arquivo