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azure-kustoउद्देश्य, उपयोग और स्रोत
Azure Data Explorer में डेटा पर क्वेरी करें और उसका विश्लेषण करें (Kusto/ADXलॉग एनालिटिक्स, टेलीमेट्री और टाइम सीरीज़ विश्लेषण के लिए KQL का उपयोग करना। कब: KQL क्वेरी, कुस्टो डेटाबेस क्वेरी, एज़्योर डेटा एक्सप्लोरर, ADX क्लस्टर, लॉग एनालिटिक्स, टाइम सीरीज़ डेटा, IoT टेलीमेट्री, विसंगति का पता लगाना।
स्रोत प्राप्त किया गया:
- स्रोत रिपॉज़िटरी
- microsoft/skills
- SKILL.md
.github/plugins/azure-skills/skills/azure-kusto/SKILL.md- रिपॉज़िटरी Star
- 3,157
- रिपॉज़िटरी का अंतिम अपडेट
- 2026-10-31
- क्षमता वर्गीकरण
- क्लाउड सेवाएं
- अंतिम संग्रह समय
लाइसेंस: लाइसेंस दस्तावेजों का सत्यापन लंबित है
वर्कफ़्लो के अंश केवल पढ़ने में सहायता के लिए हैं, कोडेज़ से निष्पादन योग्य निर्देश नहीं हैं। इस पृष्ठ को बनाने के लिए किसी तृतीय-पक्ष स्किल का उपयोग नहीं किया गया है।
नीचे दिए गए उद्देश्य और कार्यप्रणाली संबंधी अंश प्रारंभिक सामग्री हैं, जिन्हें पढ़ने के लिए व्यवस्थित और अनुवादित किया गया है। ये अलग से लेबल किए गए कोडेज़ संपादकीय विश्लेषण से भिन्न हैं।
यह कौशल क्या करता है
Azure Data Explorer में डेटा पर क्वेरी करें और उसका विश्लेषण करें (Kusto/ADXलॉग एनालिटिक्स, टेलीमेट्री और टाइम सीरीज़ विश्लेषण के लिए KQL का उपयोग करना। कब: KQL क्वेरी, कुस्टो डेटाबेस क्वेरी, एज़्योर डेटा एक्सप्लोरर, ADX क्लस्टर, लॉग एनालिटिक्स, टाइम सीरीज़ डेटा, IoT टेलीमेट्री, विसंगति का पता लगाना।
अपस्ट्रीम वर्कफ़्लो कैसे काम करता है
मुख्य कार्यप्रवाह
संसाधन खोजें: सदस्यता में उपलब्ध क्लस्टर और डेटाबेस की सूची बनाएं। यदि लक्ष्य तालिका का स्थान अज्ञात है और कई संभावित क्लस्टर, डेटाबेस या लॉग एनालिटिक्स वर्कस्पेस मौजूद हैं, तो खोज को बैच में करें (पैटर्न देखें)।6) और सभी उम्मीदवारों की जाँच हो जाने के बाद ही "नहीं मिला" की रिपोर्ट करें। स्कीमा एक्सप्लोर करें: डेटा मॉडल को समझने के लिए टेबल संरचनाएँ प्राप्त करें। डेटा क्वेरी करें: विश्लेषण, फ़िल्टरिंग और एग्रीगेशन के लिए KQL क्वेरीज़ चलाएँ। परिणामों का विश्लेषण करें: अंतर्दृष्टि और रिपोर्टिंग के लिए क्वेरी आउटपुट को प्रोसेस करें।
ऊपर की ओर मार्ग · L24 ↗अवलोकन
यह कौशल Azure Data Explorer (Kusto) को क्वेरी करने और प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है, जो लॉग और टेलीमेट्री डेटा के लिए अनुकूलित एक तेज़ और अत्यधिक स्केलेबल डेटा अन्वेषण सेवा है। Azure Data Explorer, Kusto क्वेरी भाषा (KQL) का उपयोग करके अरबों रिकॉर्ड पर सब-सेकंड क्वेरी प्रदर्शन प्रदान करता है। क्वेरी निष्पादन: विशाल डेटासेट के विरुद्ध KQL क्वेरी चलाएँ। स्कीमा अन्वेषण: तालिकाओं, स्तंभों और डेटा प्रकारों का पता लगाएँ। संसाधन प्रबंधन: क्लस्टर और डेटाबेस सूचीबद्ध करें।
ऊपर की ओर मार्ग · L14 ↗बैकअप कब लेना है
जब MCP टूल टाइमआउट त्रुटि लौटाता है (क्वेरी >) तो Azure CLI पर स्विच करें।60सेकंड) एमसीपी टूल "सेवा अनुपलब्ध" या कनेक्शन त्रुटियाँ लौटाता है। एमसीपी टूल के साथ प्रमाणीकरण विफलताएँ।
ऊपर की ओर मार्ग · L190 ↗Events
| where Timestamp > ago(1h)
| take 100आवश्यकताएँ और सेटअप
इस फ़ाइल से कोई संक्षिप्त आवश्यकताएँ नहीं चुनी गईं। इसका मतलब यह नहीं है कि स्किल की कोई निर्भरता नहीं है। रिपॉजिटरी सेटअप निर्देशों और संदर्भित फ़ाइलों की जाँच करें।
सीमाएं और गुणवत्ता जांच
इस फ़ाइल से कोई अलग सीमा अंश नहीं चुना गया है। इसका मतलब यह नहीं है कि यह स्किल हर इनपुट या वातावरण के लिए सुरक्षित है। संपूर्ण स्रोत की समीक्षा करें और अपने परिणाम की पुष्टि करें।
सुरक्षित परीक्षण से शुरुआत करें
- समर्थित होस्ट और रिपॉजिटरी इंस्टॉलेशन निर्देशों की जाँच करें। स्किल डायरेक्टरी और उससे संबंधित स्क्रिप्ट, एसेट्स और डॉक्यूमेंटेशन को एक साथ रखें;SKILL.mdअकेले होने पर निर्भरताओं को छोड़ा जा सकता है।
- एजेंट को अपना वास्तविक इनपुट, अपेक्षित आउटपुट और स्वीकृति मानदंड प्रदान करें। इनवोकेशन सिंटैक्स और उपलब्ध उपकरण होस्ट पर निर्भर करते हैं; यह साइट किसी सार्वभौमिक इंस्टॉलेशन कमांड को नहीं मानती है।
- डिस्पोजेबल प्रोजेक्ट या उसकी कॉपी पर मूल वर्कफ़्लो को आज़माएँ। फ़ाइलों, रिमोट सेवाओं या बिल योग्य संसाधनों में परिवर्तन करने वाले कार्यों की अनुमति देने से पहले उनकी समीक्षा करें।
- स्रोत गुणवत्ता जांच और अपनी आवश्यकताओं के आधार पर आउटपुट को सत्यापित करें। सफल ट्रिगर या उच्च रिपॉजिटरी स्टार संख्या सही परिणाम की गारंटी नहीं देते।
मूल लेख में आगे पढ़ें
- Azure Data Explorer (Kusto) क्वेरी और एनालिटिक्स
- अवलोकन
- मुख्य कार्यप्रवाह
- नमूना1: बुनियादी डेटा पुनर्प्राप्ति
- नमूना2: एकत्रीकरण विश्लेषण
- नमूना3: समय श्रृंखला विश्लेषण
- नमूना4: संयोजन और सहसंबंध
- नमूना5: स्कीमा खोज
- नमूना6उम्मीदवारों के विभिन्न स्रोतों में बैच खोज
- मुख्य डेटा फ़ील्ड
- परिणाम प्रारूप
- KQL सर्वोत्तम अभ्यास
- सर्वोत्तम प्रथाएं
- एमसीपी टूल्स का उपयोग किया गया
- बैकअप रणनीति: Azure CLI कमांड
- Azure CLI के माध्यम से KQL क्वेरी
- बैकअप कब लेना है
- सामान्य समस्याएं
- उपयोग के मामले
सम्बंधित योग्यता
अनुवाद और दायरा
यह पठन मार्गदर्शिका ऊपर पिन किए गए अंशों में से चयनित अंशों को प्रस्तुत करती है।SKILL.mdयह अनुवाद सहायता से किया गया है। यह कोई संपूर्ण नियमावली या परीक्षित संगतता का दावा नहीं है। उपयोग करने से पहले मूल दस्तावेज़ और उससे संबंधित फ़ाइलों को पढ़ें।
यह परिचय नीचे पिन किए गए संस्करण को संदर्भित करता है; वर्तमान रिपॉजिटरी गतिविधि और संग्रह समय अलग से दिखाए गए हैं।
- पिन किया गया स्रोत
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00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461- स्रोत SHA-256
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