Azure Data Explorer per l'analisi di Big Data in tempo reale

Le organizzazioni oggi generano volumi massicci di dati di telemetria, log e serie temporali che devono essere analizzati in tempo reale per prendere decisioni aziendali critiche. Questo corso basato su testo fornisce un'introduzione completa ad Azure Data Explorer (ADX), un servizio di analisi dei dati veloce e altamente scalabile progettato per query ad-hoc rapide. Passerete dalla comprensione dei concetti fondamentali dei big data alla scrittura di query potenti che estraggono insight azionabili da set di dati complessi. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale di Azure Data Explorer e i suoi casi d'uso principali - Scrivere query efficienti usando Kusto Query Language (KQL) per filtrare, riepilogare e unire i dati - Configurare pipeline di ingestione dati per sorgenti dati sia in streaming che batch - Analizzare con facilità formati di log strutturati, semi-strutturati e non strutturati - Applicare le migliori pratiche per la progettazione dello schema del database, il caching e le politiche di conservazione dei dati - Valutare le prestazioni e l'efficacia in termini di costi di ADX per i carichi di lavoro di big data della vostra organizzazione Inizierete esplorando la terminologia fondamentale, le strutture dei database e i componenti principali del motore. Da lì, progredirete attraverso lezioni di testo strutturate che coprono la sintassi KQL, le strategie di ingestione dei dati e le tecniche di ottimizzazione delle prestazioni, complete di snippet di codice pratici ed esercizi scritti. Questo corso è progettato per analisti di dati, ingegneri cloud e professionisti IT che sono nuovi ad Azure Data Explorer e desiderano valutarne le capacità. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con KQL o il data warehousing cloud. Iniziate a leggere oggi per padroneggiare gli elementi essenziali dell'analisi dei big data in tempo reale.