Guide de lecture localisé
azure-kustoObjectif, utilisation et source
Interrogez et analysez des données dans Azure Data Explorer (Kusto/ADXUtilisation de KQL pour l'analyse des journaux, la télémétrie et l'analyse des séries temporelles. Applications : requêtes KQL, requêtes de base de données Kusto, Azure Data Explorer, clusters ADX, analyse des journaux, données de séries temporelles, télémétrie IoT, détection d'anomalies.
Source récupérée:
- Dépôt source
- microsoft/skills
- SKILL.md
.github/plugins/azure-skills/skills/azure-kusto/SKILL.md- Étoiles du dépôt
- 3,157
- Mise à jour du dépôt
- 2026-10-31
- Catégories de capacités
- Services cloud
- Dernière collecte
Licence : Fichier de licence à vérifier
Les extraits de flux de travail sont des outils de lecture et non des instructions exécutables de Codez. Aucune compétence tierce n'a été utilisée pour générer cette page.
Les passages relatifs à l'objectif et au flux de travail ci-dessous constituent le contenu original, organisé et traduit pour la lecture. Ils sont distincts de l'analyse éditoriale de Codez, qui est étiquetée séparément.
À quoi sert cette compétence ?
Interrogez et analysez des données dans Azure Data Explorer (Kusto/ADXUtilisation de KQL pour l'analyse des journaux, la télémétrie et l'analyse des séries temporelles. Applications : requêtes KQL, requêtes de base de données Kusto, Azure Data Explorer, clusters ADX, analyse des journaux, données de séries temporelles, télémétrie IoT, détection d'anomalies.
Comment fonctionne le flux de travail en amont
Flux de travail principal
Découvrir les ressources : listez les clusters et bases de données disponibles dans votre abonnement. Si l’emplacement de la table cible est inconnu et que plusieurs clusters, bases de données ou espaces de travail Log Analytics sont susceptibles de répondre, effectuez une recherche par lots (voir Modèle).6et ne signaler « non trouvé » qu’après vérification de tous les candidats. Explorer le schéma : récupérer la structure des tables pour comprendre le modèle de données. Interroger les données : exécuter des requêtes KQL pour l’analyse, le filtrage et l’agrégation. Analyser les résultats : traiter les résultats des requêtes pour en extraire des informations et générer des rapports.
passage en amont · L24 ↗Aperçu
Cette compétence permet d'interroger et de gérer Azure Data Explorer (Kusto), un service d'exploration de données rapide et hautement scalable, optimisé pour les données de journalisation et de télémétrie. Azure Data Explorer offre des performances de requête inférieures à la seconde sur des milliards d'enregistrements grâce au langage de requête Kusto (KQL). Exécution de requêtes : exécutez des requêtes KQL sur des ensembles de données massifs. Exploration de schémas : découvrez les tables, les colonnes et les types de données. Gestion des ressources : listez les clusters et les bases de données.
passage en amont · L14 ↗Quand recourir à la repli
Passez à Azure CLI lorsque : l’outil MCP renvoie une erreur de délai d’attente (requêtes >60secondes) L'outil MCP renvoie « service indisponible » ou des erreurs de connexion. Échecs d'authentification avec les outils MCP
passage en amont · L190 ↗Events
| where Timestamp > ago(1h)
| take 100Configuration requise
Aucun extrait de configuration n'a été sélectionné dans ce fichier. Cela ne signifie pas que la compétence est sans dépendances. Consultez les instructions de configuration du dépôt et les fichiers référencés.
Limites et contrôles de qualité
Aucun passage de limite distinct n'a été sélectionné dans ce fichier. Cela ne signifie pas que la compétence est sûre pour toutes les entrées ou tous les environnements. Consultez le code source complet et validez vos résultats.
Commencez par un essai sans danger
- Vérifiez l'hôte pris en charge et les instructions d'installation du dépôt. Conservez le répertoire Skill ainsi que ses scripts, ressources et documentation référencés ;SKILL.mdSeul, il peut omettre les dépendances.
- Indiquez à l'agent vos paramètres d'entrée réels, le résultat souhaité et les critères d'acceptation. La syntaxe d'appel et les outils disponibles dépendent du système hôte ; ce site ne propose pas de commande d'installation universelle.
- Testez le flux de travail source dans un projet temporaire ou sur une copie. Avant d'autoriser les opérations qui modifient des fichiers, des services distants ou des ressources facturables, examinez-les attentivement.
- Vérifiez la conformité du résultat avec les contrôles qualité sources et vos propres exigences. Un déclenchement réussi ou un nombre élevé d'étoiles dans le dépôt ne garantissent pas un résultat correct.
Pour en savoir plus, consultez la source.
- Azure Data Explorer (Kusto) : Requêtes et analyses
- Aperçu
- Flux de travail principal
- Modèle1: Récupération de données de base
- Modèle2Analyse d'agrégation
- Modèle3: Analyse des séries chronologiques
- Modèle4: Jointure et corrélation
- Modèle5: Découverte de schémas
- Modèle6Recherche par lots dans plusieurs sources de candidats
- Champs de données clés
- Format du résultat
- Meilleures pratiques KQL
- Meilleures pratiques
- Outils MCP utilisés
- Stratégie de repli : Commandes Azure CLI
- Requête KQL via Azure CLI
- Quand recourir à la repli
- Problèmes courants
- Cas d'utilisation
Compétences connexes
Traduction et étendue
Ce guide de lecture sélectionne des passages de l'amont épingléSKILL.mdCette traduction est assistée. Elle ne constitue pas un manuel complet et ne garantit pas une compatibilité testée. Veuillez lire le document original et les fichiers auxquels il fait référence avant utilisation.
Cette introduction fait référence à la version épinglée ci-dessous ; l’activité actuelle du dépôt et la durée de la collecte sont indiquées séparément.
- Source épinglée
- Lire l'original ↗
- Source récupérée
- Commit source
00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461- Source SHA-256
f0920e96ac8a4b8941e0bc29591d53bcfdd3a3a61e713249d3d489c55f6d98c8