Azure 数据资源管理器 (ADX) 与 Polybase 与 Databricks

Question

问题

今天我发现了另一个名为 Azure Data Explorer (ADX) 的 Azure 服务。很抱歉这样的服务比较，除了ADX，我对所有的都很了解。我觉得有一个很大的功能覆盖，所以想知道 ADX 在 Azure 基础架构中的确切作用。

ADX 明显优于 Synapse/Databricks 的用例是什么？

我对 ADX 的理解

AFAIK，ADX 是一个集群（按小时计费，如 Databricks 或 Synapse，不像 ADLA），它为您处理数据库，并针对大规模流式摄取和即席查询进行了优化。它还支持性能更差但更便宜的外部表（您需要为 Blob/ADLS 存储付费）。

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我不明白为什么我们需要 ADX，如果：

1. Azure Synapse 具有类似的定价模型（集群、每小时），它还支持大规模流式摄取和临时查询。 Azure Synapse 支持通过 Polybase 外部表查询 BlobStorage/ADLS。
2. Databricks 是另一项能够执行此操作的服务。使用 Databricks Ingest 和 Delta Lake - 您可以摄取流式数据并以两种方式使用它们：流式传输和批处理方式。实际上，您可以使用交互式集群来为您处理临时查询。
3. 此外，如果您想要实时分析 - 使用 Azure 流分析。如果您想要类似 Athena 的体验 - 使用 ADLA（仍然不支持 ADLS gen2）。

Answer 1

Azure 数据资源管理器专注于高速度、大容量高方差（大数据的 3 V）。它对流入的此类数据提供超快速的交互式查询。它原生支持 json 和文本，包括全文搜索和索引。

它用于与传感活动和时间序列相关的广泛场景，涉及大量垂直领域：物联网、API 日志、事务监控和临时数据探索。

Microsoft 提供 ADX 即服务，因为它是 Microsoft 用于其自己的遥测和所有分析解决方案的主要服务，即我们在安全、运营监控、游戏分析、产品洞察使用分析、物联网方面提供的服务, 联网车辆建立在 ADX 之上。您可以在我们的文档中找到完整列表。为清楚起见，SQL、Synapse、CosmosDB 将其遥测数据存储在 Azure 数据资源管理器中......

SQL DW（AKA Synapse SQL 池）是一个优秀的数据仓库，实现了现代数据仓库模式。 ETL->策划数据模型->通过分析服务或 Power BI 加载和服务。
ADX 用于实时分析，可将模式读取 (SOR) 应用于几秒钟前的新鲜数据。

在替换用于日志、时间序列数据库等的基于 SOLR/Lucine 的变体时，将 ADX 视为一个完全托管的平台。

在大型工作负载中试用它，您会发现它比其他替代方案便宜得多，而且功能更强大、性能更佳。

如果您需要帮助，请联系我。

Answer 2

Azure 数据资源管理器别名 Kusto 专注于大容量数据摄取以及几乎实时的查询和分析。它是 Microsoft 为日志和遥测分析而发明的，但可用于其他目的，例如物联网、传感器数据或网络分析。 Azure 内部服务（如 Azure Monitor 和 Log Analytics）中使用了相同的技术。

可以在 Synapse、Databricks 或 HDInsight 上构建类似的功能，但我认为这些工具适用于更广泛的用例。 ADX 的关注点非常狭窄。 ADX 确实支持查询 (“KQL”)，但对 SQL 的支持非常有限。它适用于仅附加数据，而不适用于更新。它不是数据仓库、数据库或数据湖。

Microsoft 材料是指名为 Kusto 的 ADX 背后的技术。更多信息请访问https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/kusto/concepts/。可以在这篇博文中找到很好的服务比较：https://vincentlauzon.com/2020/02/19/azure-data-explorer-kusto