将时序见解 Gen1 迁移到 Microsoft Fabric 中的实时智能

概述

Eventhouse 是实时智能中的时序数据库。 它可以作为从时序见解迁移数据的目标。

先决条件

• 具有已启用 Microsoft Fabric 的容量的工作区
• 工作区中的 Eventhouse

引入新数据

使用以下步骤开始将新数据引入 Eventhouse：

1. 使用新的使用者组配置事件中心。

2. 使用数据源中的数据并将其引入到 Eventhouse 中。 请参阅有关如何从事件中心引入数据的文档。

从时序见解迁移历史数据

如果需要从时序见解环境导出数据，可以使用时序见解查询 API 分批下载事件，并按所需格式对其进行序列化。 根据存储导出数据的位置，可以从 Azure 存储、本地文件或 OneLake 引入数据。

迁移参考数据

使用以下步骤迁移参考数据：

1. 使用时序见解资源管理器或参考数据 API 下载参考数据集。

2. 获取参考数据集后，将其作为另一个表上传到 Eventhouse。 通过上传参考数据集，可以在 Eventhouse 环境中访问和使用它。

将时序见解查询转换为 Kusto 查询语言

对于查询，建议在 Eventhouse 中使用 Kusto 查询语言。

事件

{
  "searchSpan": {
    "from": "2021-11-29T22:09:32.551Z",
    "to": "2021-12-06T22:09:32.551Z"
  },
  "predicate": {
    "predicateString": "([device_id] = 'device_0') AND ([has_error] != null OR [error_code] != null)"
  },
  "top": {
    "sort": [
      {
        "input": {
          "builtInProperty": "$ts"
        },
        "order": "Desc"
      }
    ],
    "count": 100
  }
}

	events
| where _timestamp >= datetime("2021-11-29T22:09:32.551Z") and _timestamp < datetime("2021-12-06T22:09:32.551Z") and deviceid == "device_0" and (not(isnull(haserror)) or not(isempty(errorcode)))
| top 100 by _timestamp desc

聚合

{
    "searchSpan": {
      "from": "2021-12-04T22:30:00Z",
      "to": "2021-12-06T22:30:00Z"
    },
    "predicate": {
      "eq": {
        "left": {
          "property": "DeviceId",
          "type": "string"
        },
        "right": "device_0"
      }
    },
    "aggregates": [
      {
        "dimension": {
          "uniqueValues": {
            "input": {
              "property": "DeviceId",
              "type": "String"
            },
            "take": 1
          }
        },
        "aggregate": {
          "dimension": {
            "dateHistogram": {
              "input": {
                "builtInProperty": "$ts"
              },
              "breaks": {
                "size": "2d"
              }
            }
          },
          "measures": [
            {
              "count": {}
            },
            {
              "sum": {
                "input": {
                  "property": "DataValue",
                  "type": "Double"
                }
              }
            },
            {
              "min": {
                "input": {
                  "property": "DataValue",
                  "type": "Double"
                }
              }
            },
            {
              "max": {
                "input": {
                  "property": "DataValue",
                  "type": "Double"
                }
              }
            }
          ]
        }
      }
    ]
  }

	let _q = events | where _timestamp >= datetime("2021-12-04T22:30:00Z") and _timestamp < datetime("2021-12-06T22:30:00Z") and deviceid == "device_0";
let _dimValues0 = _q | project deviceId | sample-distinct 1 of deviceId;
_q
| where deviceid in (_dimValues0) or isnull(deviceid)
| summarize
    _meas0 = count(),
    _meas1 = iff(isnotnull(any(datavalue)), sum(datavalue), any(datavalue)),
    _meas2 = min(datavalue),
    _meas3 = max(datavalue),
    by _dim0 = deviceid, _dim1 = bin(_timestamp, 2d)
| project
    _dim0,
    _dim1,
    _meas0,
    _meas1,
    _meas2,
    _meas3,
| sort by _dim0 nulls last, _dim1 nulls last