KQL w praktyce — analiza logów i metryk

Wprowadzenie do języka KQL i jego roli w Microsoft Fabric

Język zapytań Kusto (KQL) jest wyspecjalizowanym językiem zaprojektowanym przez Microsoft do analizy dużych zbiorów danych telemetrycznych, takich jak logi i metryki. Powstał jako część platformy Azure Monitor i Azure Data Explorer, jednak zyskał na znaczeniu również w kontekście Microsoft Fabric — zintegrowanego środowiska analitycznego łączącego dane, raportowanie i przetwarzanie w jednym miejscu.

W Microsoft Fabric KQL pełni kluczową rolę w eksploracji danych telemetrycznych pochodzących z różnych źródeł, takich jak aplikacje, systemy operacyjne, infrastruktura chmurowa czy urządzenia IoT. Dzięki swojej składni przypominającej SQL, ale zoptymalizowanej pod kątem analizy czasowej i przetwarzania strumieniowego, KQL umożliwia szybkie wyszukiwanie, agregowanie i korelowanie informacji zawartych w logach oraz metrykach.

Jedną z głównych zalet KQL jest jego wydajność przy analizie danych w czasie rzeczywistym oraz elastyczność w budowaniu złożonych zapytań, które pozwalają na szybkie identyfikowanie anomalii, trendów i zależności w danych. W Microsoft Fabric KQL jest wykorzystywany w wielu komponentach, m.in. w obszarach monitorowania, bezpieczeństwa i zarządzania środowiskiem danych.

W praktyce KQL znajduje zastosowanie zarówno u inżynierów danych, jak i analityków czy specjalistów ds. DevOps, którzy potrzebują wglądu w działanie systemów i aplikacji. Dzięki integracji z interfejsami graficznymi oraz narzędziami automatyzującymi pracę z danymi, język ten stał się nieodzownym elementem współczesnego podejścia do analizy operacyjnej w chmurze i środowiskach hybrydowych.

Podstawowa składnia KQL – zapytania, operatory i filtry

Język Kusto Query Language (KQL) został zaprojektowany z myślą o szybkim i skutecznym przeszukiwaniu, analizowaniu i przetwarzaniu dużych zbiorów danych telemetrycznych, takich jak logi i metryki. Jego składnia jest zwięzła, deklaratywna i przypomina podejście znane z języków zapytań takich jak SQL, choć różni się od niego strukturą i mechanizmem działania.

Podstawą działania KQL są zapytania, które składają się z sekwencji operacji wykonywanych na tabelach danych. Każde zapytanie zaczyna się od wskazania źródła danych – najczęściej tabeli – a następnie stosowane są kolejne operatory, które przekształcają, filtrują lub agregują dane.

Najczęściej wykorzystywane elementy składni KQL to:

• Zapytania: Rozpoczynają się od wybrania tabeli i mogą zawierać szereg operatorów przetwarzających dane krok po kroku, np. filtrowanie, sortowanie, grupowanie czy agregacje.
• Operatory: KQL oferuje szereg operatorów służących do transformacji danych, takich jak where (filtrowanie), summarize (agregacja), project (wybór kolumn), order by (sortowanie) czy extend (dodawanie nowych kolumn).
• Filtry: Filtry w KQL są stosowane najczęściej przy użyciu operatora where i pozwalają zawęzić wyniki na podstawie wartości w określonych kolumnach, np. czasu logowania, poziomu błędu lub identyfikatora użytkownika.

KQL jest językiem niemodyfikującym danych — jego zapytania służą wyłącznie do odczytu i analizy. Dzięki temu użytkownicy mogą bezpiecznie eksplorować dane bez ryzyka ich zmiany lub utraty.

Z doświadczenia szkoleniowego Cognity wiemy, że ten temat budzi duże zainteresowanie – również wśród osób zaawansowanych.

Znajomość składni KQL jest kluczowa do efektywnego korzystania z Microsoft Fabric i środowisk opartych na platformie Azure. Umożliwia szybkie uzyskiwanie odpowiedzi na pytania dotyczące kondycji systemów, wydajności aplikacji czy aktywności użytkowników.

Analiza logów: przykłady zapytań i najlepsze praktyki

Analiza logów to jedno z najczęstszych zastosowań Kusto Query Language (KQL), zwłaszcza w środowiskach opartych na Microsoft Fabric. Dzięki swojej ekspresywności i wysokiej wydajności, KQL pozwala szybko wyodrębniać istotne informacje z ogromnych zbiorów danych rejestrowanych przez różne usługi i aplikacje.

Logi mogą zawierać dane o błędach, ostrzeżeniach, działaniach użytkowników czy też wydajności systemów. Ich analiza umożliwia diagnozowanie problemów, monitorowanie zachowań i wspieranie podejmowania decyzji opartych na danych. KQL doskonale nadaje się do operowania na tego typu danych dzięki swoim możliwościom filtrowania, agregowania i łączenia informacji. Dla osób, które chcą pogłębić swoje kompetencje w zakresie analizy danych w chmurze, polecamy Kurs Język SQL dla Azure SQL - praca w zakresie analizy i raportowania.

Typowe przypadki użycia

• Identyfikacja błędów aplikacyjnych na podstawie logów serwera.
• Wyszukiwanie nietypowej aktywności użytkownika w systemie.
• Śledzenie zdarzeń bezpieczeństwa, takich jak próby logowania lub zmiany uprawnień.
• Analiza trendów działania usług w czasie – np. wzrost liczby zapytań API.

Przykładowe zapytania KQL

Poniżej przedstawiono kilka podstawowych przykładów zapytań, które mogą być wykorzystywane do analizy logów:

// Wyszukiwanie błędów z ostatnich 24 godzin
LogiAplikacji
| where Level == "Error" and Timestamp > ago(24h)

// Liczenie liczby logowań wg użytkownika
LogiBezpieczenstwa
| where EventType == "Logon"
| summarize LiczbaLogowan = count() by UserName

// Wykrywanie wyjątków zawierających konkretne słowo kluczowe
LogiSystemowe
| where Message has "Exception" and Message has "Timeout"

Najlepsze praktyki

Aby analiza logów z wykorzystaniem KQL była skuteczna i wydajna, warto przestrzegać poniższych zaleceń:

• Używaj operatorów warunkowych z rozwagą – ogranicz zakres danych jak najwcześniej w zapytaniu, np. za pomocą where i ago().
• Przemyśl agregacje – stosuj summarize tylko tam, gdzie rzeczywiście potrzebujesz danych zagregowanych.
• Unikaj nadmiarowego łączenia tabel – łączenie danych (join) może być kosztowne obliczeniowo, stosuj je tylko tam, gdzie jest to uzasadnione.
• Testuj i optymalizuj zapytania – korzystaj z polecenia take, aby ograniczyć liczbę wyników podczas testowania zapytania.
• Dbaj o czytelność – stosuj komentarze i wcięcia, szczególnie w bardziej złożonych zapytaniach.

Analiza logów z użyciem KQL to potężne narzędzie w rękach inżynierów odpowiedzialnych za wydajność, bezpieczeństwo i niezawodność systemów. W połączeniu z dobrymi praktykami, KQL pozwala przekształcać logi w wartościowe informacje analityczne.

Monitorowanie metryk z wykorzystaniem KQL

Kontrola stanu infrastruktury i aplikacji wymaga nie tylko analizy logów, ale również ciągłego monitorowania metryk – takich jak wykorzystanie CPU, czas odpowiedzi serwera, liczba aktywnych użytkowników czy opóźnienia operacyjne. Język Kusto Query Language (KQL) doskonale sprawdza się w analizie obu tych typów danych, umożliwiając szybkie tworzenie zapytań oraz wizualizację wyników w czasie rzeczywistym.

W kontekście Microsoft Fabric, metryki są często zbierane i przechowywane w tabelach telemetrycznych (np. Perf, InsightsMetrics, AzureDiagnostics), a KQL umożliwia ich wydajne filtrowanie, agregację i korelację z innymi źródłami danych. W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Logi vs. metryki – różnice funkcjonalne

Przykład użycia KQL do monitorowania metryk

Dzięki KQL możemy w prosty sposób analizować dane metryczne, np. średnie zużycie CPU w ostatnich 30 minutach:

Perf
| where ObjectName == "Processor" and CounterName == "% Processor Time" and InstanceName == "_Total"
| where TimeGenerated > ago(30m)
| summarize AvgCPU = avg(CounterValue) by bin(TimeGenerated, 5m)

W zapytaniu powyżej dane są agregowane w 5-minutowych przedziałach czasowych, co pozwala na tworzenie wykresów trendów lub uruchamianie alertów przy przekroczeniu wartości progowych.

Typowe scenariusze monitoringu metryk

• Śledzenie zużycia zasobów systemowych (CPU, RAM, dysk)
• Analiza obciążenia aplikacji w czasie rzeczywistym
• Wykrywanie anomalii i automatyczne powiadomienia
• Porównywanie metryk różnych instancji usług

Monitorowanie metryk z wykorzystaniem KQL umożliwia nie tylko lepsze zrozumienie działania systemów, ale także proaktywne reagowanie na potencjalne problemy zanim wpłyną one na użytkowników końcowych.

Scenariusze użycia KQL w Microsoft Fabric

Język zapytań KQL (Kusto Query Language) znajduje szerokie zastosowanie w ekosystemie Microsoft Fabric, oferując potężne narzędzie do analizy danych telemetrycznych, logów i metryk. Jego elastyczność i czytelna składnia umożliwiają szybkie uzyskanie wglądu w stan systemów, aplikacji i infrastruktury, co czyni go cennym elementem w codziennej pracy zespołów IT, analityków bezpieczeństwa oraz deweloperów.

Poniżej zestawiono główne obszary zastosowań KQL w Microsoft Fabric:

Przykład prostego zapytania służącego do zliczenia błędów aplikacji według kodu statusu:

AppLogs
| where Level == "Error"
| summarize count() by StatusCode

Takie zapytania stanowią bazę do budowy bardziej zaawansowanych mechanizmów monitoringu, alertowania czy dashboardów analitycznych. KQL pozwala użytkownikom z różnych działów organizacji uzyskać spersonalizowany i szybki dostęp do informacji ukrytych w danych telemetrycznych, co ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji działania usług i infrastruktury w Microsoft Fabric. Osobom chcącym pogłębić swoją wiedzę w zakresie analizy danych i zarządzania bazami na platformie chmurowej polecamy Kurs T-SQL na Microsoft Azure - wydajne zarządzanie serwerami baz danych i efektywne wykorzystanie możliwości chmury Microsoft Azure.

Przydatne funkcje i operacje zaawansowane w KQL

Język KQL (Kusto Query Language) oferuje szereg zaawansowanych funkcji i operacji, które znacząco rozszerzają możliwości analizy danych. Są one szczególnie przydatne w przypadku złożonych scenariuszy przetwarzania logów, metryk oraz zdarzeń telemetrycznych. Poniżej przedstawiamy przegląd wybranych mechanizmów, które warto znać na etapie pracy z bardziej zaawansowanymi analizami.

• Agregacje i funkcje okna (window functions) – umożliwiają analizę zmian w danych w czasie, na przykład poprzez obliczanie średnich ruchomych, sum skumulowanych czy porównań wartości między rekordami. Są przydatne w analizie trendów i anomalii.
• Join i union – operacje łączenia tabel pozwalają na korelację danych z różnych źródeł, co jest szczególnie istotne przy analizie złożonych systemów. Dla większej wydajności warto znać różnice pomiędzy typami joinów, jak innerjoin, leftouter czy rightanti.
• Parsing danych – funkcje takie jak parse, extract czy parse_json umożliwiają rozbijanie złożonych pól tekstowych (np. wiadomości logów) na bardziej użyteczne komponenty.
• Funkcje skalara i tablicowe – wiele wbudowanych funkcji umożliwia manipulację na ciągach, datach, liczbach oraz tablicach, np. split(), substring(), arraylength(), co pozwala na precyzyjne przekształcenia danych wejściowych.
• Własne funkcje użytkownika – KQL pozwala na definiowanie własnych funkcji z użyciem let, co zwiększa możliwość wielokrotnego wykorzystywania logiki zapytań w różnych kontekstach.
• Operacje czasowe – operacje takie jak ago(), datetime_diff() czy bin() są kluczowe podczas pracy z danymi czasowymi, np. przy agregacji zdarzeń w przedziałach czasowych.
• Materializacja danych – funkcja materialize() pozwala zoptymalizować wielokrotne odniesienia do tego samego podzapytania, co może znacząco poprawić wydajność.

Porównanie wybranych funkcji:

Dzięki tym technikom KQL staje się potężnym narzędziem nie tylko do eksploracyjnej analizy danych, ale także do budowania zaawansowanych raportów, monitoringu i automatycznego wykrywania anomalii. Ich znajomość pozwala na optymalizację zapytań oraz lepsze wykorzystanie możliwości środowiska Microsoft Fabric.

Narzędzia i środowiska do pracy z KQL

Kusto Query Language (KQL) jest wykorzystywany głównie w środowiskach analizy danych w chmurze Microsoft, gdzie pełni kluczową rolę w eksploracji i przetwarzaniu danych telemetrycznych, logów oraz metryk. Aby efektywnie korzystać z KQL, dostępnych jest kilka narzędzi i środowisk, które wspierają jego składnię oraz umożliwiają wizualizację i analizę wyników zapytań.

Podstawowym środowiskiem pracy z KQL jest Azure Data Explorer, czyli platforma analityczna przeznaczona do szybkiego przetwarzania dużych ilości danych. Wbudowany interfejs zapytań pozwala użytkownikom uruchamiać zapytania KQL bezpośrednio w przeglądarce, oferując podpowiedzi składni, podświetlanie składni oraz możliwość wizualizacji wyników.

Innym popularnym narzędziem jest Log Analytics w ramach Azure Monitor, które pozwala na analizę logów infrastruktury, aplikacji oraz usług. Dzięki integracji z KQL, użytkownicy mogą tworzyć zaawansowane zapytania filtrujące, agregujące i korelujące różne źródła danych logów.

KQL znalazł również zastosowanie w Microsoft Sentinel, narzędziu do zarządzania bezpieczeństwem i reagowania na incydenty. Tutaj KQL służy do budowania reguł detekcji, analizowania zdarzeń bezpieczeństwa oraz tworzenia alertów opartych na danych z różnych źródeł.

Dla użytkowników preferujących pracę lokalną lub zintegrowane środowiska programistyczne, dostępna jest także wtyczka Azure Data Explorer dla Visual Studio Code. Umożliwia ona edytowanie i wykonywanie zapytań KQL bezpośrednio z poziomu edytora, co ułatwia integrację z istniejącymi projektami i narzędziami deweloperskimi.

Ważnym aspektem ekosystemu KQL są również interfejsy API, które umożliwiają programistyczne wykonywanie zapytań i integrację wyników z innymi systemami. Dzięki temu KQL może być wykorzystywany nie tylko przez analityków, ale też przez zespoły DevOps i programistów w ramach automatyzacji i monitorowania.

Każde z opisanych środowisk oferuje inne możliwości i scenariusze użycia, co pozwala na elastyczne dopasowanie narzędzia do potrzeb organizacji oraz charakterystyki analizowanych danych.

Podsumowanie i dalsze źródła nauki

Język Kusto Query Language (KQL) to niezwykle elastyczne i wydajne narzędzie do analizy danych telemetrycznych, takich jak logi i metryki, w środowisku Microsoft Fabric. Dzięki swojej prostej, ale potężnej składni, KQL umożliwia szybkie filtrowanie, agregowanie i korelowanie danych, co czyni go nieocenionym narzędziem w pracy analityków, inżynierów DevOps i specjalistów ds. bezpieczeństwa.

W odróżnieniu od języków zapytań znanych z relacyjnych baz danych, KQL został zaprojektowany z myślą o interaktywnej analizie dużych wolumenów danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Jego zastosowania obejmują zarówno analizę logów operacyjnych i diagnostycznych, jak i monitorowanie metryk systemowych i aplikacyjnych.

Aby pogłębić wiedzę na temat KQL i jego praktycznych zastosowań, warto zapoznać się z oficjalną dokumentacją Microsoft, dostępną w serwisie Microsoft Learn. Szczególnie przydatne mogą być również warsztaty i ćwiczenia praktyczne dostępne w Azure Data Explorer Demo oraz kursy online publikowane przez społeczność technologiczną i samą firmę Microsoft.

Regularna praca z rzeczywistymi danymi i eksperymentowanie z różnymi zapytaniami to najlepsza droga do biegłego opanowania KQL i pełnego wykorzystania jego możliwości w codziennej praktyce analitycznej. W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

Nagrywanie makra – jak zautomatyzować zadania w MS Excel? 25 marca 2026

AI w rekrutacji, ocenie pracowników i scoringu – co mówi AI Act? 23 marca 2026