Kqlmagic を使用したノートブックの作成と実行

Kqlmagic は、 Azure Data Studio ノートブック で Python カーネルの機能を拡張するコマンドです。 Python と Kusto クエリ言語 (KQL) を組み合わせて、render コマンドに統合された豊富な Plotly ライブラリを使ってデータのクエリと視覚化を実行できます。 Kqlmagic を使用すると、ノートブック、データ分析、Python の豊富な機能の利点がすべて同じ場所にもたらされます。 Kqlmagic でサポートされているデータ ソースには、 Azure Data Explorer 、 Application Insights 、 Azure Monitor ログ があります。

この記事では、Kqlmagic 拡張機能を Azure Data Explorer クラスター、Application Insights ログ、および Azure Monitor ログに使用して、Azure Data Studio でノートブックを作成および実行する方法について説明します。

[前提条件]

• Azure Data Studio
• Python

ノートブックに Kqlmagic をインストールしてセットアップする

このセクションのステップはすべて Azure Data Studio ノートブック内で実行されます。

1. 新しいノートブックを作成し、 [カーネル] を [Python 3] に変更します。

   

2. パッケージを更新する必要がある場合は、Python パッケージをアップグレードするように求められることがあります。

   

3. Kqlmagic をインストールします。

   import sys
   !{sys.executable} -m pip install Kqlmagic --no-cache-dir --upgrade
   

   インストールされていることを確認します。

   import sys
   !{sys.executable} -m pip list
   

   

4. Kqlmagic を読み込みます。

   %reload_ext Kqlmagic
   

   注

   このステップが失敗した場合は、ファイルを閉じて再度開きます。

   

5. Kqlmagic が正しく読み込まれているかどうかをテストするには、ヘルプ ドキュメントを参照するか、バージョンを確認します。

   %kql --help "help"
   

   注

   Samples@help がパスワードの入力を求めている場合は、空白のままにして、Enter キーを押します。

   

   インストールされている Kqlmagic のバージョンを確認するには、次のコマンドを実行します。

   %kql --version
   

Kqlmagic と Azure Data Explorer クラスター

このセクションでは、Azure Data Explorer クラスターで Kqlmagic を使用してデータ分析を実行する方法について説明します。

Azure Data Explorer に対して Kqlmagic を読み込んで認証する

1. [カーネル] が [Python 3] に設定されていることを確認します。

   

2. Kqlmagic を読み込みます。

   %reload_ext Kqlmagic
   

   

3. クラスターに接続し、認証を行います。

   %kql azureDataExplorer://code;cluster='help';database='Samples'
   

   注

   独自の ADX クラスターを使用している場合は、次のように、接続文字列にリージョンを含める必要があります。

   %kql azuredataexplorer://code;cluster='mycluster.westus';database='mykustodb' デバイスのサインインを使用して認証します。 出力からコードをコピーし、認証を選択します。これにより、コードを貼り付ける必要があるブラウザーが開きます。 正常に認証されたら、Azure Data Studio に戻って、スクリプトの残りの部分を続行できます。

   

Azure Data Explorer のクエリと視覚化

render 演算子を使ってデータのクエリを実行し、plotly ライブラリを使ってデータを視覚化します。 このクエリと視覚化では、ネイティブの KQL を使用する統合されたエクスペリエンスが提供されます。

1. 状態と頻度別に上位 10 個のイベントを分析します。

   %kql StormEvents | summarize count() by State | sort by count_ | limit 10
   

   Kusto クエリ言語 (KQL) に慣れている場合は、%kql の後にクエリを入力できます。

   

2. タイムライン グラフの視覚化:

   %kql StormEvents \
   | summarize event_count=count() by bin(StartTime, 1d) \
   | render timechart title= 'Daily Storm Events'
   

   

3. %%kql を使用した複数行のクエリ サンプル。

   %%kql
   StormEvents
   | summarize count() by State
   | sort by count_
   | limit 10
   | render columnchart title='Top 10 States by Storm Event count'
   

   

Kqlmagic と Application Insights

Application Insights に対して Kqlmagic を読み込んで認証する

1. [カーネル] が [Python 3] に設定されていることを確認します。

   

2. Kqlmagic を読み込みます。

   %reload_ext Kqlmagic
   

   

   注

   Azure Data Studio で新しいノートブックを作成するたびに、Kqlmagic 拡張機能を読み込む必要があります。

3. 接続して認証します。

   まず、Application Insights リソースの API キーを生成する必要があります。 次に、アプリケーション ID と API キーを使用して、ノートブックから Application Insights に接続します。

   %kql appinsights://appid='DEMO_APP';appkey='DEMO_KEY'
   

Application Insights のクエリと視覚化

render 演算子を使ってデータのクエリを実行し、plotly ライブラリを使ってデータを視覚化します。 このクエリと視覚化では、ネイティブの KQL を使用する統合されたエクスペリエンスが提供されます。

1. ページ ビューの表示:

   %%kql
   pageViews
   | limit 10
   

   

   注

   特定の日付にズームインするには、マウスを使用してグラフの領域上をドラッグすします。

2. タイムライン グラフでのページ ビューの表示:

   %%kql
   pageViews
   | summarize event_count=count() by name, bin(timestamp, 1d)
   | render timechart title= 'Daily Page Views'
   

   

Kqlmagic と Azure Monitor ログ

Azure Monitor ログに対して Kqlmagic を読み込んで認証する

1. [カーネル] が [Python 3] に設定されていることを確認します。

   

2. Kqlmagic を読み込みます。

   %reload_ext Kqlmagic
   

   

   注

   Azure Data Studio で新しいノートブックを作成するたびに、Kqlmagic 拡張機能を読み込む必要があります。

3. 接続と認証:

   %kql loganalytics://workspace='DEMO_WORKSPACE';appkey='DEMO_KEY';alias='myworkspace'
   

   

Azure Monitor ログのクエリと視覚化

render 演算子を使ってデータのクエリを実行し、plotly ライブラリを使ってデータを視覚化します。 このクエリと視覚化では、ネイティブの KQL を使用する統合されたエクスペリエンスが提供されます。

1. タイムライン グラフの表示:

   %%kql
   KubeNodeInventory
   | summarize event_count=count() by Status, bin(TimeGenerated, 1d)
   | render timechart title= 'Daily Kubernetes Nodes'
   

   

次のステップ

ノートブックと Kqlmagic についてさらに学習します:

• Azure Data Studio 用の Kusto (KQL) 拡張機能 (プレビュー)
• Kusto (KQL) ノートブックの作成と実行 (プレビュー)
• Jupyter Notebook と Kqlmagic 拡張機能を使用して Azure Data Explorer 内のデータを分析する
• ノートブックのエクスペリエンスが Kusto、Application Insights、LogAnalytics のデータと連携できるようにする、Jupyter Notebook と Jupyter ラボに対する拡張機能 (マジック)。
• Kqlmagic
• Azure Data Studio でノートブックを使用する方法