【Udemy中英字幕】Kusto Query Language (KQL) – Part 2

Kusto 查询语言 (KQL) – 第 2 部分

深入了解 Azure 数据资源管理器 (ADX) 和 Kusto 查询语言 (KQL)

讲师：Randy Minder

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你会学到什么

• 通过本系列的第 1 部分深入了解 Azure 数据资源管理器
• 更多关于令人惊叹的 Kusto 查询语言 (KQL) 的报道
• 使用带有 Azure 数据资源管理器的仪表板可视化数据
• 使用 Azure 数据资源管理器和 KQL 呈现数据
• 将数据引入 Azure 数据资源管理器
• 使用 KQL 进行时间序列分析
• 使用 KQL 进行趋势分析
• 使用 KQL 进行异常检测和预测
• 使用 KQL 进行机器学习
• 和更多…

要求

• 不需要 Azure 知识。一些 SQL 知识会有所帮助。
• 需要 Microsoft 帐户才能使用 Log Analytics 演示站点。不涉及任何费用。

描述

正如第 1 部分的课程描述中所提到的，您很有可能已经在某种程度上使用过 Azure 数据资源管理器 (ADX)，但并不知情。如果你使用过 Azure 安全中心、Azure Sentinel、Application Insights、Resource Graph Explorer，或在 Azure 资源上启用了诊断，那么你就使用了 ADX。所有这些服务都依赖于建立在 ADX 之上并使用 KQL 进行查询的 Log Analytics。

与许多其他工具和产品一样，ADX 是在 2015 年左右由以色列的一小群工程师创建的。他们需要解决一个问题。Microsoft Power BI 团队的一组开发人员需要一个高性能的大数据解决方案来摄取和分析他们的日志记录和遥测数据。所以，当然，他们建立了自己的服务，因为他们找不到满足他们所有需求的服务。这导致了 Azure 数据资源管理器，也称为 Kusto。

那么，什么是 ADX？它是一种完全托管、仅追加的列式存储大数据服务，能够弹性扩展并每天摄取数千亿行数据。ADX 提供：

• 低延迟摄取和弹性缩放
• 安全
• 经济高效（按消费付费）
• 高可用性
• 时间序列分析
• 通过 KQL 实现超快速查询性能
• 定制解决方案

Azure 数据资源管理器和 KQL 系列课程的第 2 部分更深入地介绍了 ADX，并涵盖了 Kusto 查询语言的更多用例。您对 KQL 的了解越深，您就越会意识到它是一种多么了不起的查询语言。而且，您可能会开始想知道为什么 SQL 没有实现我们在第 1 部分中介绍的许多功能，并将在第 2 部分中介绍。

会有第 3 部分吗？那取决于你。告诉我们您希望看到的我们尚未涵盖的内容。

本课程适用于：

• 任何需要分析来自 Azure 安全中心、Azure Sentinel、Application Insights、Resource Graph Explorer 或对 Azure 资源启用诊断的数据的人
• 任何想要深入学习 Azure 数据资源管理器和令人惊叹的 Kusto 查询语言的人