KQL ist die Sprache zum Big Data-Server Kusto, (jetzt vermarktet als Azure Data Explorer). Mit ihr können Administratoren alles, was ihre Ressourcen in der Azure-Cloud machen, in Azure Log Analytics auswerten, und zwar auf einem Kusto-Cluster. Dieses Video erklärt, wie man an diese Informationen besser herankommt, und ist quasi gleich ein Einsteiger-Training für KQL!
KQL ist die Sprache zum Big Data-Server Kusto, (jetzt vermarktet als Azure Data Explorer). Mit ihr können Administratoren alles, was ihre Ressourcen in der Azure-Cloud machen, in Azure Log Analytics auswerten, und zwar auf einem Kusto-Cluster. Dieses Video erklärt, wie man an diese Informationen besser herankommt, und ist quasi gleich ein Einsteiger-Training für KQL!
Die Microsoft Power Platform bietet ganz einfache Möglichkeiten, Excel- und Access-“Applikationen” zum Pflegen und Einsammeln von Daten moderner und sicherer abzulösen. Die wesentlichen Komponenten so einer Lösung sind Microsoft “Dataverse”, früher (un-)bekannt als “Common Data Services”, Power Apps und Power BI.
Oder: wie man Excel- und Access-“Applikationen” zur Datenpflege durch viele Benutzer heute baut. Microsoft hat da in den letzten Jahren mit den Werkzeugen der Power Platform Methoden geschaffen, die es jetzt viel professioneller und einfacher machen, Daten von vielen Benutzern über Excel oder über einen Browser einzusammeln. Die neue Datenablage in der Azure Cloud ist dabei das “Dataverse”!
Der Einstieg in Power BI ist nicht so einfach, wie er sein könnte! Dass es auch einfacher geht, zeigt das neue Feature “Quick create reports in the Service”, das als verführerische Einstiegsdroge (auch für Hipster) gedacht ist, und sicher eine große Zukunft hat, Stichwort: “Modeling im Browser”!
Echt jetzt: Fachabteilung und IT werden Freunde in Data Analytics-Projekten! Dahinter steckt ein radikales neues Power BI-Feature, das man leicht übersehen könnte… In spannenden 20 Minuten erkläre ich kurz die neuen “lokalen Modelle” mit Live-Zugriff auf serverseitige Power BI Datasets!
Microsoft Visual Studio bietet mit Xamarin.Forms die Möglichkeit, native Mobile Apps für Android, iOS und Windows mit C# zu erstellen. Beispielhaft erstellen wir eine mobile App zur Datenerfassung. Die Daten speichern wir in einer SQL Datenbank in der Cloud.Folgende Technologien kommen dabei zum Einsatz: C#, Xamarin.Forms, WebAPI, Entity Framework und eine Azure SQL Datenbank.Zunächst zeigen wir wie man sich eine entsprechende Entwicklungsumgebung aufbaut. Anschließend erfolgt die Implementierung des Backend: dazu wird eine Azure SQL Datenbank unter Zuhilfenahme von Entity Framework für den Datenzugriff aufgesetzt und ein WebAPI erstellt. Für den Zugriff auf das WebAPI wird ein mobiler Client unter Zuhilfenahme von Xamarin.Forms erstellt.
Der spannendste Teil von Azure Synapse Analytics ist für viele der serverlose Pool, durch den man mit der Sprache SQL Abfragen auf Textdateien in einem Data Lake machen kann. Was bedeutet “serverlos” eigentlich, was kostet der serverlose Pool, und wie kann man für jede SQL-Abfrage den Preis ermitteln?
Eine der faszinierendsten Fähigkeiten von Azure Synapse Analytics ist der serverlose SQL-Pool (früher: “SQL On Demand”), mit dem man SQL-Analyse-Abfragen auf Dateien im Data Lake machen kann. In diesem Video zeigen wir kurz, wie das auf stets automatisch aktualisierten Daten vom ECDC über den Verlauf der CoViD-19-Pandemie funktioniert, inklusive der Erstellung von Power BI-Berichten direkt auf Synapse Analytics!
