Eventhouse の概要

Eventhouse は、ストリーミング データを格納および分析するために設計されたデータベースであるため、数十億件のイベントを数秒で照会できます。 リアルタイム データ ストリームを効率的に処理するように設計されているため、組織はほぼリアルタイムでデータを取り込み、処理、分析できます。 これらの側面により、Eventhouse は、タイムリーな分析情報が重要なシナリオに役立ちます。 Eventhouses は、組織が増大する大量のデータを処理し、最適なパフォーマンスとリソースの使用を確保できるスケーラブルなインフラストラクチャを提供します。 Eventhouse は、半構造化およびフリー テキスト分析に推奨されるエンジンです。 Eventhouse は、複数のデータベースを保持できるコンテナーであり、プロジェクトの関連データを簡単に管理できます。 複数のデータベースを一度に管理し、容量とリソースを共有してパフォーマンスとコストを最適化できます。 Eventhouse は、データベース全体、およびデータベースごとに統合された監視と管理を提供します。

Eventhouse は、時間ベースのストリーミング イベントに合わせて調整され、構造化、半構造化 (JSON、XML など)、非構造化データ (フリー テキスト分析など) を使用します。 複数のパイプライン (Eventstream、ソフトウェア開発キット、Kafka、Logstash、データ フローなど) と複数のデータ形式で、複数のソースからデータを取得できます。 このデータは、到着した日時に基づいて高速検索用に自動的に整理されます。

統合を使用してデータを分析する

Eventhouse では、他のFabric項目と同じ [データの分析] メニューが使用されるため、ワークロード全体の統合されたエントリ ポイントから分析を開始できます。 Eventhouse または KQL データベースから、SQL エンドポイント と Notebook オプションを使用可能な場所で直接使用できます。

いつイベントハウスを作成しますか?

イベントベースのデータを含む任意のシナリオでイベントハウスを使用します。 例えば、テレメトリとログ データ、時系列と IoT データ、セキュリティとコンプライアンス ログ、財務レコードなど。

イベントハウス内に KQL データベース を作成できます。 KQL データベースには、標準データベースまたはデータベース ショートカットを指定できます。 探索的クエリ環境は、探索とデータ管理に使用できる KQL データベースごとに作成されます。 OneLake でのデータの可用性は、データベースまたはテーブル レベルで有効にすることができます。

Lakehouse または Data Warehouse から Eventhouse エンドポイントを有効にすると、Fabricはそのソースアイテムの子項目として Eventhouse および KQL データベースを自動的に作成します。 これらのマネージド子項目は元のワークスペースに保持され、バックエンド スキーマの同期によって、ほぼリアルタイムの分析に合わせて調整されます。

イベントハウスにはどのような情報が表示されますか?

イベントハウスのシステム概要ページには、次の情報が表示されます。

• Eventhouse の詳細
• アドバイザリの結果
• Eventhouse ストレージ
• システム リソース
• コンピューティングの使用状況
• アプリケーションごとのアクティビティ (分単位)
• インジェスト率
• 上位のクエリ対象のデータベース
• 上位の取り込まれたデータベース
• Eventhouse スキーマの変更

詳細については、 システム概要の詳細を参照してください。

また、Lakehouse、Data Warehouse、Eventhouse、または KQL データベース項目の> を使用して、データの分析から新規または既存の Spark ノートブックを起動することもできます。 ノートブックが開き、対応するデータベース コンテキストが自動的にアタッチされます。

イベントハウスのデータベース ページには、リスト ビューまたはタイル ビューにデータベース情報が表示されます。 各データベースに関する次の情報がタイル ビューに表示されます。

• データベース名
• データベースの詳細
• データベース アクティビティ トラッカー
• データベース テーブル
• データのプレビュー
• クエリ分析情報 - 上位 100 件のクエリ

詳細については、「データベース」を参照してください。

Capacity Planner

イベントハウスは、使用されていないときにサービスを一時停止することでコストを最適化するように設計されています。 サービスを再度有効にする場合、数秒の待機時間が発生する可能性があります。 この待機時間を許容できない時間依存のシステムがある場合は、 Capacity Planner を構成します。 有効にすると、イベントハウスは常にアクティブになるため、追加の Premium Storage コストなしで 100% アップタイムが得られます。

Capacity Planner を使用すると、自動スケーリングを有効のままにした状態で、60 分単位のブロックで構成された 7 日間の繰り返しスケジュールを設定し、各ブロックに最小容量を設定するか、最小容量を設定しないようにすることもできます。 Eventhouse は、スケジュールされた期間中にのみ保証されたベースラインを維持し、他の場合は完全に弾力性を維持します。

予測できないクエリまたはインジェストの負荷があり、突然の高負荷時に適切なパフォーマンスを確保する必要があるシナリオでは、 最小容量スケジュールを構成 できます。 スケジュールされた最小値では、これらのウィンドウで自動スケールが設定されたベースラインを下回らないようにしますが、自動スケールは必要に応じてスケールアップできます。 最小値が設定されていない場合、既定の最小値は 2 CU です。

この UI では、週単位のスケジュール ビューが提供され、スケジュールされた最小値が使用可能な容量を超えた場合の警告が表示されます。次の 24 時間を要約した概要バナーが表示されます。 詳細な構成手順については、「 Capacity Planner の構成」を参照してください。

イベントハウスを共有する

Eventhouse への直接リンクを共有すると、受信者は送信者のアクセス許可レベルを、KQL データベースとテーブルを含むすべての Eventhouse アイテムと、ダッシュボード、関数、具体化されたビュー、埋め込みクエリセットなど、関連するすべての Eventhouse コンポーネントに継承します。

個々の KQL データベースは個別に共有できますが、データベースのみのアクセス権を持つユーザーは、システムの概要や Eventhouse の KQL データベースの一覧などの Eventhouse レベルのナビゲーション要素にアクセスすることはできません。 個々のデータベースを共有するには、「 KQL データベースの共有」リンクを参照してください。

関連コンテンツ

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