Sneak Peek: gegevens op petabyte-schaal bruikbaar maken met ADX deel 2

Binnenkort: Github Event Stream Processing, Queries en Visualization

TLDR; Om de recente aankondiging van gratis privéreposities in github te vieren, wilde ik een voorproefje geven van een echt gaaf project waar ik aan heb gewerkt voor deel twee van deze serie.

Azure Data Explorer is een snelle en zeer schaalbare gegevensverkenningsservice voor log- en telemetriegegevens. Het helpt u bij het verwerken van de vele datastromen die door moderne software worden uitgezonden, zodat u gegevens kunt verzamelen, opslaan en analyseren. Azure Data Explorer is ideaal voor het analyseren van grote hoeveelheden uiteenlopende gegevens uit elke gegevensbron, zoals websites, applicaties, IoT-apparaten en meer.

Alles in de post staat op zichzelf in open source Jupyter-notebooks die kunnen worden uitgevoerd in de gratis Azure Notebook Service.

In het volgende bericht leer je hoe je:

Ik wil geen week wachten, waar kan ik een voorproefje krijgen van deze vaardigheden?

Bekijk in dat geval de volgende bronnen, we zullen ze volgende week uitgebreider behandelen!

Ik kijk ernaar uit om jullie volgende week allemaal te zien als jullie deze week in Tel Aviv zijn, vang me dinsdag op tijdens de Microsoft Ignite Tour.

Over de auteur

Aaron (Ari) Bornstein is een fervent AI-liefhebber met een passie voor geschiedenis, die zich bezighoudt met nieuwe technologieën en computationele geneeskunde. Als Open Source Engineer bij het Cloud Developer Advocacy-team van Microsoft werkt hij samen met de Israeli Hi-Tech Community om echte problemen op te lossen met baanbrekende technologieën die vervolgens worden gedocumenteerd, open source en gedeeld met de rest van de wereld.