משתתפי עורך KQL

הכלי מספק מסגרת ממוקדת-תחום המודלת תרחישי שאילתות KQL המבוססים על משתתפים. הוא מגדיר כניסות כמו cluster_uri, database וטקסט KQL, וכן בקרה אופציונלית כמו time_window, max_results ומיפוי פרמטרים. הוא שומר על שחזוריות על ידי לכידת הגדרות וצורת נתונים תוצאות, תוך הימנעות מהוצאה לעבודה חיה של שאילתות. המודל תומך במספר משתמשים המדמים זוויות שונות על אותו מאגר נתונים.

מושגית, המשתמשים מרכיבים ואומתים שאילתות בסביבה מבוקרת. הכלי מאמת את הקלטים, מיישם החלפת פרמטרים ומחזיר ייצוג מובנה של תוצאות, כולל total_count, execution_time_ms ודאטה דוגמה. הוא תומך חלונות זמן כמו Last_24h, Last_7d או טווחי תאריכים explicits, ויכול לייצא פלט בטבלאי או JSON. הוא גם מתעד הנחות ופתרונות חלופיים לפתרון בעיות.

למי זה מועיל: מהנדסי נתונים, מדעני נתונים, וצוותי תפעול שזקוקים לתרחישים KQL שחוזרים על עצמם. הערך הייחודי הוא בסימולציה של מספר משתתפים וייצוא תרחישי עבודה ניתנים לשחזור לבדיקות, השוואה והעברת ידע. הוא מסייע לצוותים להגיע לעמוד על לוגיקת השאילתות ללא חשיפת אישורי ייצור או צורך בגישה ישירה לשרתים חיים.

תכונות ליבה: אימות קלט מחמיר, שכבת שאילתות מפורמטרית, אפשרות עיצוב פלט ואפשרות הרצה mocked לתכנון. למי שעוזר ל-AI, הכלי מספק סכימה ברורה של כניסות ויציאות כדי לשקול תוצאות, לאופטימיזציה של שאילתות וליצור תרחישים מתועדים לביקורת והכשרה.