Linguagem de Consulta Kusto (KQL) no Azure Data Explorer
A Linguagem de Consulta Kusto (KQL) é uma ferramenta poderosa para explorar dados e descobrir padrões, identificar anomalias e outliers, criar modelos estatísticos e muito mais. KQL é uma linguagem expressiva, fácil de ler e entender, otimizada para experiências de autoria.
Linha do Tempo
- Introdução ao KQL: Comece aprendendo os operadores básicos como
take,project,where,countesort. Esses operadores são fundamentais para escrever consultas simples e explorar seus dados. - Consultas Tabulares: Utilize declarações de expressão tabular, onde tanto a entrada quanto a saída consistem em tabelas ou conjuntos de dados tabulares. Operadores são sequenciados por um
|(pipe), filtrando ou manipulando os dados em cada etapa. - Visualizações Geoespaciais: Crie visualizações geoespaciais para analisar dados de localização. Isso é útil para identificar padrões e tendências em dados geográficos.
- Análise de Séries Temporais: Use operadores de séries temporais para analisar dados ao longo do tempo, identificando tendências e sazonalidades.
- Integração com Ferramentas: Integre KQL com ferramentas como o Kusto.Explorer para uma interface amigável de consulta e análise de dados.
Tecnologias Envolvidas
- Azure Data Explorer: Plataforma de análise de dados em tempo real.
- Microsoft Fabric: Suporte para KQL em várias soluções de dados da Microsoft.
- Microsoft Sentinel: Utiliza KQL para monitoramento e análise de segurança.
Benefícios
- Exploração de Dados: Permite explorar grandes volumes de dados de forma eficiente.
- Identificação de Padrões: Ajuda a identificar padrões e anomalias em seus dados.
- Flexibilidade: Suporta dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
edvaldo b. guimarães filho 
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