Architectures de solution

Azure Data Explorer est une plateforme d’analytique Big Data très performante et complètement managée, qui facilite l’analyse de grands volumes de données quasiment en temps réel. Azure Data Explorer peut être utilisé avec d’autres offres Azure afin de créer des solutions de bout en bout pour divers cas d’usage.

Utilisez le Centre des architectures Azure pour rechercher les architectures adaptées à vos besoins. Le Centre des architectures Azure fournit des modèles réutilisables pour créer des architectures et des exemples de témoignages de clients qui peuvent vous aider à prendre des décisions sur la meilleure façon d’utiliser les services Azure.

Ce document vous renvoie vers toutes les architectures qui incluent Azure Data Explorer.

Analytique du Big Data avec Azure Data Explorer

Azure Data Explorer fonctionne pour des cas d’utilisation d’analytique en temps quasi réel et d’entreposage de données modernes.

Surveillance d’Azure Data Explorer

Solution de monitoring de bout en bout hybride intégrée à Microsoft Sentinel et Azure Monitor pour ingérer des journaux par lots et en streaming provenant de sources variées, locales ou dans le cloud, au sein d’un écosystème d’entreprise.

Analytique interactive avec Azure Data Explorer

Analytique interactive avec Azure Data Explorer pour explorer les données avec des requêtes improvisées, interactives et ultra rapides sur des volumes de données, qu’ils soient petits ou importants. Cette exploration de données peut être effectuée à l’aide d’outils Azure Data Explorer natifs ou d’autres outils de votre choix. Cette solution est axée sur l’intégration d’Azure Data Explorer avec le reste de l’écosystème de la plateforme de données.

Analytique IoT avec Azure Data Explorer

Analytique en quasi-temps réel sur des données de streaming à flux rapide et à un volume élevé provenant d’appareils IoT, de capteurs, de bâtiments et de véhicules connectés, etc. Il se concentre sur l’intégration d’Azure Data Explorer à d’autres services IoT pour répondre aux charges de travail opérationnelles et analytiques à l’aide d’Azure Cosmos DB et d’Azure Data Explorer.

Traitement et analytique des données géospatiales

Solution permettant de rendre des volumes importants de données géospatiales disponibles pour l’analytique. L’approche est basée sur l’architecture de référence de l’analytique avancée et elle utilise les services Azure suivants :

• Azure Databricks avec les bibliothèques GIS Spark traite les données
• Azure Database pour PostgreSQL interroge les données que les utilisateurs demandent par le biais des API
• Azure Data Explorer exécute des requêtes exploratoires rapides
• Azure Maps crée des visuels de données géospatiales dans des applications web
• La fonctionnalité de visuel Azure Maps de Power BI fournit des rapports personnalisés.

Conservation à long terme des journaux de sécurité avec Azure Data Explorer

Solution pour la conservation à long terme des journaux de sécurité. Azure Data Explorer est au cœur de l’architecture. Ce service fournit un espace de stockage pour les données de sécurité à moindre coût, mais conserve ces données dans un format que vous pouvez interroger. Les autres composants principaux sont les suivants :

• Microsoft Defender pour point de terminaison et Microsoft Sentinel, pour ces fonctionnalités :
  • Sécurité complète des points de terminaison
  • Informations et événements gestion des événements (SIEM)
  • SOAR (Security Orchestration Automated Response)
• Log Analytics, pour le stockage à court terme des journaux de sécurité Sentinel.

Analytique de CDN

Ingestion à débit élevé et à faible latence pour de grands volumes de journaux de réseau de distribution de contenu (CDN) pour la génération de tableaux de bord analytiques en quasi-temps réel.

Cette solution utilise également les services suivants :

• Azure Data Lake Storage
• Logic Apps
• Tableaux de bord

Analytique données pour les flottes de tests automobiles

Les OEM automobiles ont besoin de solutions pour réduire le temps entre l’exécution des essais et l’obtention de données de diagnostic d’essai aux ingénieurs de recherche et développement.

Cet exemple de charge de travail concerne à la fois les scénarios d’ingestion des données de télémétrie et d’essais par lots. La charge de travail se concentre sur la plateforme de données qui traite les données de diagnostic et les connecteurs pour la visualisation et la création de rapports.

Cette solution utilise également les services suivants :

• Azure IoT Hub
• Stockage Blob Azure
• Azure Event Hubs
• Azure Functions
• Grafana géré par Azure
• Azure App Service
• Azure Maps
• Gestion des API Azure
• Power BI