Azure Data Explorer cho phân tích dữ liệu lớn thời gian thực

Các tổ chức ngày nay tạo ra lượng lớn dữ liệu telemetry, log và time-series phải được phân tích trong thời gian thực để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng. Lớp học dựa trên văn bản này cung cấp một giới thiệu toàn diện về Azure Data Explorer (ADX), một dịch vụ phân tích dữ liệu nhanh và có thể mở rộng cao được thiết kế cho truy vấn ad-hoc nhanh chóng. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm dữ liệu lớn cốt lõi để viết các truy vấn mạnh mẽ để trích xuất những hiểu biết hữu ích từ các tập dữ kiện phức tạp. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cơ bản của Azure Data Explorer và trường hợp sử dụng chính của nó - Viết truy vấn hiệu quả bằng cách sử dụng Ngôn ngữ truy xuất Kusto (KQL) để lọc, tóm tắt, và tham gia dữ liệu - Cấu hình các đường ống hấp thụ dữ liệu cho cả nguồn dữ kiện luân phiên và luân chuyển - Phân tích các định dạng nhật ký có cấu trúc, bán cấu tạo và không cấu thành dễ dàng - Apply best practices for database schema design, caching, and data retention policies - Đánh giá hiệu suất ADX và hiệu quả chi phí cho các công việc dữ liệu lớn của tổ chức của bạn Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá thuật ngữ cơ bản, cấu trúc cơ sở dữ liệu, và các thành phần cốt lõi của động cơ. Từ đó, bạn sẽ tiến hành qua các bài học văn bản có cấu trúc bao gồm cú pháp KQL, chiến lược hấp thụ dữ liệu và kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất, hoàn thành với các đoạn mã thực tế và bài tập viết. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư đám mây và chuyên gia IT mới đến Azure Data Explorer và muốn đánh giá khả năng của nó. Không cần kinh nghiệm trước với KQL hoặc kho dữ liệu đám mây. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ những điều cơ bản của phân tích dữ liệu lớn thời gian thực.