Azure Data Explorer 指南

Azure在2018年推出了Data Explorer产品，提供实时海量流数据的分析服务（非流计算），面向应用、网站、移动端等设备。

用户可以查询，并交互式地对结果进行分析，以达到提升产品、增强用户体验、监控设备、用户增长等目的。其中提供一些机器学习函数，能够进行异常、模式识别、并且发现数据中的趋势。

该服务面向秒-分钟级拿到结果的场景，类OLAP，对TP场景不敏感。

产品起源

Azure Data Explorer（ADE）内部代号叫Kusto，在Kusto之前，Azure对监控和分析场景散落在各产品中，例如：Log Analytics、Application Insight，Azure Monitor，Time Series Insight，这些产品在用不同的技术架构来解决不同数据源等问题，例如：

• 通过PerfCounter和Event通过流数据进行聚合告警
• 利用通用计数器写入时序数据库，配置实时Dashboard
• 把应用数据写到数仓做深入分析

ADE的目标是对上层预定义计算、后计算做一层抽象：将原始数据进行通用存储，保留一段时间（例如几个月），对这些多样化数据进行快速的多维分析。

ADE在微软的内部代号为Kusto，由以色列研发团队提供。Azure Log Analytics开始选型是Elastic Search，每年付1M$用来获得支持，但效果不好，因此在2015年时对日志、Metric场景使用Kusto来提供，包括之前在cosmosDB中的分析工作。

截止 September 2018 的数据：

• hundreds of teams within Microsoft
• 41 Azure regions as 2800 Engine+DM cluster pairs
• about 23000 VMs.
• overall data size stored in Kusto and available for query is 210 petabytes
• 6 petabytes ingested daily.
• around 10 billion queries per month.

可以推测平均存储时间为：210 （PB） / 6 （PB） = 35 天

产品定义

面向数据类型是Immutable Data，特点是AppendOnly，并且大部分都是Semi-Structure Data，例如User Click Log，Access Log等。Big Data理论中90%都是这类数据，这也是Big Data理论数字化并洞察物理时间的基础。

从Facebook等数据来看，2017年时每天用户产生的视频（UGC）大约在10PB，但用户点击产生的日志量已经远远超过10PB这量，对视频网站而言，内容数据增量少于点击日志的增量已成为通用的规律。

Azure在宣传时这样定义自己的产品：

fast, fully managed data analytics service for real-time analysis on large volumes of data streaming from applications, websites, IoT devices, and more.

产品主要解决三类问题：

• Customer Query （Advance Hunting）
• Interactive UI （前者封装）
• Background Automation（定时任务）

也有一些解释基于几个交互式产品来解释：底层是实时OLAP，上层是Jupiter（交互式） + Kibana（可视化）

从产品定位角度考虑，ADE处于中间层次（利用人的交互式分析能力进行发掘与探索）：

• integrates with other major services to provide an end-to-end solution 
• pivotal role in the data warehousing flow by executing the EXPLORE step of the flow on terabytes of diverse raw data

除此之外ADE（Kusto）是

• azure application insight, log analytics 基础
• 为Azure Monitor, Azure Time Series Insights, and Windows Defender Advanced Threat Protection提供数据服务
• 提供REST API, MS-TDS, and Azure Resource Manager service endpoints and several client libraries

数据模型与API

ADE以实例方式给用户付费，用户购买一组实例后可以创建：

• Database
• Table：存储实例，包含Schema（表结构和字段类型），Mapping（如何从CSV、Avro等格式映射）
• Functions：自定义函数，利用scalar语言可以定义自定义方法，方便后期处理

整个API只有一组接口，通过类KQL方法来管理控制流与数据流，控制流以"."作为开头，例如 ".create table"。数据分析语言除了KQL外还支持SQL：

• TSQL：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/api/tds/t-sql
• KQL：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/index

以下是一些案例：

创建：
.create table MyLogs ( Level:string, Timestamp:datetime, UserId:string, TraceId:string, Message:string, ProcessId:int32 ) 

创建或追加：
.create-merge tables MyLogs (Level:string, Timestamp:datetime, UserId:string, TraceId:string, Message:string, ProcessId:int32), MyUsers (UserId:string, Name:string)

.alter column ['Table'].['ColumnX'] type=string
更改列行为后，之前数据会变成Null，建议把数据筛选出来写入新的Table

映射关系：
.create table MyTable ingestion csv mapping "Mapping1" '[{ "Name" : "rownumber", "DataType":"int", "Ordinal" : 0},{ "Name" : "rowguid", "DataType":"string", "Ordinal" : 1 }]’ 
.create table MyTable ingestion json mapping "Mapping1" '[{ "column" : "rownumber", "datatype" : "int", "path" : "$.rownumber"},{ "column" : "rowguid", "path" : "$.rowguid" }]'

数据写入（ingestion）与导出（Export）

数据写入有三种方式：

1. 其他数据源，例如CSV（Event Hub等）

.ingest into table T ('adl://contoso.azuredatalakestore.net/Path/To/File/file1.ext;impersonate') with (format='csv’)

1. 通过Query从一个Table输出 ，有四种模式(set, append, set-or-replace, set-or-append)，提供异步接口

.set RecentErrors <| LogsTable | where Level == "Error" and Timestamp > now() - time(1h)

1. Inline方式，直接通过算子生成

.ingest inline into table Purchases <| Shoes,1000 Wide Shoes,50 "Coats, black",20 "Coats with ""quotes""",5

数据导出有2个大类：

1. 导出到存储（Storage）：

.export async compressed to csv ( h@"https://storage1.blob.core.windows.net/containerName;secretKey", h@"https://storage1.blob.core.windows.net/containerName2;secretKey" ) with ( sizeLimit=100000, namePrefix=export, includeHeaders=all, encoding =UTF8NoBOM ) 
<| myLogs | where id == "moshe" | limit 10000

1. 导出到另外一个表（Table）:

.export async to sql MySqlTable 
h@"Server=tcp:myserver.database.windows.net,1433;Database=MyDatabase;Authentication=Active Directory Integrated;Connection Timeout=30;" 
<| print Id="d3b68d12-cbd3-428b-807f-2c740f561989", Name="YSO4", DateOfBirth=datetime(2017-10-15)

控制流

Cursor 概念

数据导入时会有一个区块的概念，代表同一批数据，其中会有一个顺序的游标（Cursor）,类似Kafka中每个Partition中数据唯一的位置。通过Cursor可以获得数据的唯一位置，Cursor以Ingestion Time为主（与字段无关），如果需要使用Cursor功能必须打开IngestionTime这个Feature。

以下例子就表示再倒入前后获取到某一个Cursor，在写入某些数据后，可以通过Cursor打印出当前位置后的数据。

.set table Employees policy ingestiontime true

Employees | where cursor_after('')

Employees | where cursor_after('636040929866477946') // -> 636040929866477950
Employees | where cursor_after('636040929866477950') // -> 636040929866479999
Employees | where cursor_after('636040929866479999') // -> 636040939866479000

系统管理与控制

提供状态查询，就不赘述了：

• Diagnostics（Cluster Status，Capacity）
• Journal（metadata operations performed on the Kusto database）
• Queries（.show running queries ）
• Commands
• Commands and Queries
• Ingestion Failure

当前支持角色

DataShard（extent 管理）

由于是列存储系统，数据写入时都以一大段数据DataShard（Extent）方式来组织。每个Table由若干Extent组成，每一批导入数据都为一个Extent。

每个Extent：

• 都是immutable，不可更改
• 由一系列定义好的列组成
• 每个列存储可以切分为Segments，Segments由Block组成

Extent有如下属性：

• Ingestion Time：代表生成时间，生命周期后的回收也以该时间为准
• Retention：生命周期，先写入的Extent会被先回收
• Extent有Cache能力，可以设置：默认Caching策略中最新的数据会更热
• 如果执行Sampling：优先会选择最新的Extent
• Extent对用户可以见，可以通过打标方式管理，例如：

Tagging（用来管理Extent）

.ingest ... with @'{"tags":"[\"drop-by:2016-02-17\"]"}' .drop extents <| .show table MyTable extents where tags has "drop-by:2016-02-17" 

Purge

Kusto在第一天设计的时候，默认不支持局部删除，只支持Retention。但GDPR出现后增加了局部删除功能，但不建议用户使用（建议用户通过倒部分数据进入另外Table方式解决），从描述看是类似一个Merge过程。

1. Phase 1: 通过查询条件指定数据
2. Phase 2: (Soft Delete) ：对特定数据标记Version，时间在秒级到小时级，对特定操作会有Version（可以撤销）
3. Phase 3: (Hard Delete) ：完全删除，5天后进行，最长30天

Policy

1. Cache vs Retention

set query_datascope="hotcache"; T | union U | join (T datascope=all | where Timestamp < ago(365d) on X
SoftDeletePeriod = 56d
hot cache policy = 28d

1. Row Order
2. Update：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/concepts/updatepolicy

生态

分析流

包括查询语法与机器学习函数，之前整理过一个PPT（见附件），以PPT为主

技术架构

建议参见白皮书，里面详细阐述了数据，计算能力和Cache相关的底层技术。

价格说明

存储网络单独计费，计算部分通过购买实例方式进行，提供两种类型：存储优化、计算优化）。坦白来说价格不便宜，并且不提供按量的方式（LogAnalytics提供按量付费模式，可以认为需要个性化ADE的用户不差钱吧）。

参考资料

• Youtube

  • Azure Kusto in service of cyber threat hunting - Meni Braun, Tomer Alpert, Uri Barash
  • Azure_Data_Explorer_–_Query_billions_of_records_in_seconds!_-_THR2404
  • Kusto_in_Taboola_–_Azure_Data_Explorer_(English)

• 介绍文档：

  • https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/
  • https://docs.microsoft.com/en-us/connectors/kusto/
    技术白皮书：
  • https://azure.microsoft.com/mediahandler/files/resourcefiles/azure-data-explorer/Azure_Data_Explorer_white_paper.pdf