Skip to content

MS_AzureDataExplorer

Jump to bottom
nishi_74322014 edited this page Aug 19, 2026 · 1 revision

Azure Data Explorer

概要

大量のデータ ストリーミングをリアルタイムに
分析するためのフル マネージドのデータ分析サービス

※ KQL (Kusto Query Language) が特徴的なので
　 ストリーム処理テクノロジではなく
　 BI 系サービスに分類。

補足（この分類判断について）: 原文の分類は妥当である。
Data Explorer は流れてくるデータをその場で加工する
（ストリーム処理）のではなく、
高速に取り込んで蓄積し、後からクエリで探索するサービスだからである。

【ストリーム処理】 データ ─▶ 変換・集計 ─▶ 出力（通過する）
【Data Explorer】 データ ─▶ 取り込み ─▶ [ 蓄積 ] ─▶ クエリ（貯める）

ただし取り込みの遅延が小さい（数秒〜数分）ため、
結果として「リアルタイム分析」に見えるというのが実態。

詳細

  • 雑に言うとログのリアルタイム分析用

  • または、ストリーミングのリアルタイム分析用

  • KQL (Kusto Query Language) で、

    • データを探索し、
    • パターンを検出し、
    • 異常と外れ値を特定し、
    • 統計モデリングを作成する。

補足（Log Analytics との関係）: 両者は
同じ Kusto エンジンの上に作られている。違いは「誰のためのものか」。

Log Analytics Azure Data Explorer
主な用途 Azure の運用監視（Azure Monitor の一部） 任意の業務データの分析
データソース 診断設定、エージェント（Azure 中心） 何でも（IoT、業務ログ、テレメトリ）
スキーマ Azure が定義したテーブルが中心 自分で定義する
課金 取り込み量 ＋ 保持期間 クラスタ（VM）の稼働時間
クエリ KQL KQL（同じ）

「大量に入れると Log Analytics では高額になる」
という場合に、Data Explorer のクラスタ課金の方が
有利になることがある、というのが選択の一つの軸。

チュートリアル

契約

Azure の契約

Data Explorer の契約

sku の name や tier で決まるらしい。

補足: クラスタは **VM のサイズ（name）と
レベル（tier: Basic / Standard）**で構成する。
Basic は単一ノードで SLA が無く検証向け、
Standard は複数ノードで可用性とスケールが得られる。

なお、現在は 無料クラスター（機能制限あり・カード登録不要）が
提供されており、学習用途ならこれで足りる。
また、クラスタ課金を避けたい場合は
**Microsoft Fabric の Real-Time Intelligence（Eventhouse）**が
同じエンジンをサーバーレス的に提供している。

クラスタの作成

ポータル

IaC

コチラ

DB の作成

ポータル

IaC

コチラ

補足（運用上の注意）: Data Explorer のクラスタは
起動している間ずっと課金される（クエリしなくても）。
検証で作った場合は、

  • 使わない時間帯は 停止する（az kusto cluster stop）、
  • 自動停止（一定期間アクセスがないと停止する設定）を有効にする、

といった対処が必要。
Azureの課金 の「想定外の課金」の典型例になりやすい。

参考

KQL (Kusto Query Language)

microsoft.com

Microsoft Azure

Microsoft Learn

Tags: 移行, クラウド, ビッグデータ, Azure

このWikiは「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム 開発基盤部会」によって運営されています。

NetDevInfraWiki

マイクロソフト系技術情報 Wiki
Open 棟梁 Wiki

（未着手）

開発基盤部会 Wiki

移行管理: DONE ／ TODO

Clone this wiki locally