Guia de leitura localizado
azure-kustoFinalidade, utilização e fonte
Consultar e analisar dados no Azure Data Explorer (Kusto/ADXUtilizando KQL para análise de logs, telemetria e análise de séries temporais. QUANDO: consultas KQL, consultas ao banco de dados Kusto, Azure Data Explorer, clusters ADX, análise de logs, dados de séries temporais, telemetria de IoT, detecção de anomalias.
Fonte recuperada:
- Repositório de origem
- microsoft/skills
- SKILL.md
.github/plugins/azure-skills/skills/azure-kusto/SKILL.md- Estrelas do repositório
- 3,157
- Atualização do repositório
- 2026-10-31
- Classificação de Habilidades
- Serviços em nuvem
- Última coleta
Licença: Arquivo de licença pendente de verificação
Os trechos do fluxo de trabalho são auxiliares de leitura e não instruções executáveis do Codez. Nenhuma Skill de terceiros foi executada para gerar esta página.
Os trechos abaixo, que descrevem o propósito e o fluxo de trabalho, são material original, organizado e traduzido para facilitar a leitura. Eles são distintos da análise editorial da Codez, que possui uma etiqueta separada.
O que esta habilidade faz
Consultar e analisar dados no Azure Data Explorer (Kusto/ADXUtilizando KQL para análise de logs, telemetria e análise de séries temporais. QUANDO: consultas KQL, consultas ao banco de dados Kusto, Azure Data Explorer, clusters ADX, análise de logs, dados de séries temporais, telemetria de IoT, detecção de anomalias.
Como funciona o fluxo de trabalho upstream
Fluxo de trabalho principal
Descobrir recursos: Liste os clusters e bancos de dados disponíveis na assinatura. Se a localização da tabela de destino for desconhecida e existirem vários clusters, bancos de dados ou espaços de trabalho do Log Analytics candidatos, execute a pesquisa em lote (consulte Padrão).6e só reportar "não encontrado" após todos os candidatos serem verificados. Explorar Esquema: Recupere estruturas de tabela para entender o modelo de dados. Consultar Dados: Execute consultas KQL para análise, filtragem e agregação. Analisar Resultados: Processe a saída da consulta para obter insights e relatórios.
Passagem a montante · L24 ↗Visão geral
Essa habilidade permite consultar e gerenciar o Azure Data Explorer (Kusto), um serviço de exploração de dados rápido e altamente escalável, otimizado para dados de log e telemetria. O Azure Data Explorer oferece desempenho de consulta em menos de um segundo em bilhões de registros usando a Linguagem de Consulta Kusto (KQL). Execução de consultas: execute consultas KQL em conjuntos de dados massivos. Exploração de esquema: descubra tabelas, colunas e tipos de dados. Gerenciamento de recursos: liste clusters e bancos de dados.
Passagem a montante · L14 ↗Quando recorrer ao plano B
Alternar para a CLI do Azure quando: a ferramenta MCP retornar erro de tempo limite (consultas >60segundos) A ferramenta MCP retorna "serviço indisponível" ou erros de conexão. Falhas de autenticação com as ferramentas MCP.
Passagem a montante · L190 ↗Events
| where Timestamp > ago(1h)
| take 100Requisitos e configuração
Nenhuma passagem de requisitos resumida foi selecionada deste arquivo. Isso não significa que a Skill não tenha dependências. Verifique as instruções de configuração do repositório e os arquivos referenciados.
Limites e verificações de qualidade
Nenhuma passagem de limites separada foi selecionada deste arquivo. Isso não significa que a Skill seja segura para todas as entradas ou ambientes. Analise o código-fonte completo e valide seus próprios resultados.
Comece com um teste seguro.
- Verifique o host compatível e as instruções de instalação do repositório. Mantenha o diretório Skill e seus scripts, recursos e documentação referenciados juntos;SKILL.mdsozinho pode omitir dependências.
- Forneça ao agente suas entradas reais, a saída desejada e os critérios de aceitação. A sintaxe de invocação e as ferramentas disponíveis dependem do host; este site não pressupõe um comando de instalação universal.
- Teste o fluxo de trabalho original em um projeto descartável ou em uma cópia. Analise as operações que alteram arquivos, serviços remotos ou recursos faturáveis antes de permiti-las.
- Valide o resultado comparando-o com as verificações de qualidade da fonte e com seus próprios requisitos. Um gatilho bem-sucedido ou uma alta contagem de estrelas no repositório não garantem um resultado correto.
Leia mais na fonte.
- Azure Data Explorer (Kusto) Consulta e análise
- Visão geral
- Fluxo de trabalho principal
- Padrão1Recuperação de dados básicos
- Padrão2Análise de agregação
- Padrão3Análise de Séries Temporais
- Padrão4: Junção e Correlação
- Padrão5Descoberta de Esquema
- Padrão6: Pesquisa em lote em todas as fontes candidatas
- Campos de dados principais
- Formato do resultado
- Melhores práticas de KQL
- Melhores práticas
- Ferramentas MCP utilizadas
- Estratégia de contingência: comandos da CLI do Azure
- Consulta KQL via CLI do Azure
- Quando recorrer ao plano B
- Problemas comuns
- Casos de uso
Habilidades relacionadas
Tradução e escopo
Este guia de leitura seleciona trechos do texto fixado a montante.SKILL.mdA tradução foi feita com auxílio de ferramentas. Este não é um manual completo nem garante compatibilidade comprovada. Leia o original e os arquivos referenciados antes de usar.
Esta introdução refere-se à versão fixada abaixo; a atividade atual do repositório e o tempo de coleta são mostrados separadamente.
- Fonte fixada
- Leia o original ↗
- Fonte recuperada
- Commit de origem
00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461- Fonte SHA-256
f0920e96ac8a4b8941e0bc29591d53bcfdd3a3a61e713249d3d489c55f6d98c8