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Azure Data Explorer - Echtzeitanalyse für Telemetriedaten

Azure Data Explorer ist ein Analytics-Service für Echtzeit-Log- und Telemetriedaten im Petabyte-Bereich, Basis für Microsoft Fabric Eventhouse.

analytics
Preismodell Pay-as-you-go nach Cluster-Größe (vCPU/Stunde), Storage und Datenmenge
Verfügbarkeit Viele Azure-Regionen, Verfügbarkeit je Region prüfen
Datensouveränität EU-Regionen verfügbar
Zuverlässigkeit SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite) SLA

Was ist Azure Data Explorer?

Azure Data Explorer ist ein vollständig verwalteter, hochskalierbarer Analytics-Service für nahezu Echtzeit-Einblicke in Log-, Telemetrie- und Zeitreihendaten. Der Service kann Petabytes an strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten verarbeiten und liefert Abfrageergebnisse typischerweise innerhalb von Sekunden. Die zugrunde liegende Kusto-Engine bildet auch die technische Basis von Diensten wie Azure Monitor Logs, Application Insights und Microsoft Fabric Eventhouse.

Kernfunktionen

  • Echtzeit-Ingestion von Streaming-Daten über Event Hub, IoT Hub, Kafka-Connectoren und weitere Pipelines
  • KQL (Kusto Query Language) für komplexe Analysen, Zeitreihenfunktionen und Mustererkennung; T-SQL wird ebenfalls unterstützt
  • Automatische Indexierung und Komprimierung aller eingelesenen Daten
  • Native Visualisierung und Dashboards direkt im Azure-Portal
  • Integration mit Power BI, Grafana, Kibana und Azure Monitor

Typische Anwendungsfälle

  • Log-Analyse für Anwendungen und Infrastruktur mit hoher Abfrage-Konkurrenz
  • IoT-Telemetrie und Sensorauswertung mit hoher Ingestion-Rate
  • Security Information and Event Management (SIEM) und Anomalie-Erkennung
  • Zeitreihenanalysen mit Forecasting, Saisonalitätserkennung und geospatialer Analyse

Vorteile

  • Abfragen auf sehr großen Datenmengen mit niedriger Latenz dank spaltenorientierter Speicherung und automatischer Partitionierung
  • Kosteneffizient durch nutzungsbasierte Abrechnung nach Cluster-Größe und Datenvolumen
  • Native Azure-Integration, u.a. mit Azure Monitor, Event Hub und Power BI
  • Migrationspfad in Richtung Microsoft Fabric Eventhouse für Teams, die auf ein einheitliches Fabric-Analytics-Portfolio setzen möchten

Integration mit innFactory

Als Microsoft Solutions Partner unterstützt innFactory Sie bei Azure Data Explorer: Architektur, Daten-Ingestion-Pipelines, KQL-Optimierung und Integration mit Monitoring-Systemen sowie bei der Bewertung einer Migration nach Microsoft Fabric Eventhouse.

Typische Anwendungsfälle

Interaktive Log-Analyse für Anwendungen und Infrastruktur
IoT-Telemetrie und Sensorauswertung in Echtzeit
Security Information and Event Management (SIEM)
Zeitreihenanalysen mit Mustererkennung und Anomalie-Erkennung

Häufig gestellte Fragen

Was ist Azure Data Explorer?

Azure Data Explorer (auch Kusto genannt) ist ein vollständig verwalteter Analytics-Service für nahezu Echtzeit-Analysen großer Datenmengen, insbesondere Logs, Telemetrie und Zeitreihendaten. Er nutzt ein relationales Modell mit stark typisierten Tabellen und liefert Abfrageergebnisse auf Petabyte-Datenmengen typischerweise in Millisekunden bis Sekunden.

Wofür ist Azure Data Explorer optimiert?

Für interaktive Analysen auf Streaming- und Zeitreihendaten wie Logs, IoT-Telemetrie und Anwendungsmetriken. Abfragen auf sehr großen Datenmengen liefern in der Regel innerhalb von Sekunden Ergebnisse.

Was ist KQL (Kusto Query Language)?

KQL ist die von Microsoft entwickelte Abfragesprache für Data Explorer, optimiert für Zeitreihen- und Log-Daten. Sie ist SQL ähnlich, bietet aber erweiterte Funktionen für Aggregationen, Zeitreihenanalysen und Mustererkennung; T-SQL wird ebenfalls unterstützt.

Wie verhält sich Data Explorer zu Microsoft Fabric Eventhouse?

Eventhouse in Microsoft Fabric Real-Time Intelligence basiert auf derselben Kusto-Engine wie Azure Data Explorer. Microsoft bietet Migrationspfade und Datenbank-Shortcuts zwischen beiden an, sodass bestehende Azure-Data-Explorer-Umgebungen schrittweise auf Fabric verlagert werden können. Azure Data Explorer bleibt als eigenständiger Azure-Dienst verfügbar.

Wann sollte ich Data Explorer statt Log Analytics nutzen?

Data Explorer eignet sich für eigene Anwendungen, individuelle Schemata und sehr hohe Datenvolumen mit freier KQL-Nutzung. Log Analytics (Teil von Azure Monitor) ist auf Azure-natives Monitoring mit vorkonfigurierten Dashboards und Alerts ausgerichtet und nutzt intern dieselbe Abfragesprache.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Azure (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Azure dar.

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