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適用対象: Microsoft Fabric ✅ Azure Data Explorer ✅
グラフの視覚化は、相互接続されたデータ内の複雑なリレーションシップとパターンを理解するために不可欠です。 KQL グラフ セマンティクスは強力なクエリ機能を提供し、結果を視覚化するために使用できるいくつかの方法があります。
![クラスター化されたノードと Active Directory 環境の複雑な構造を示す [Graph Layers] パネルを使用した Kusto Explorer での Blood一時 Active Directory グラフの視覚化のスクリーンショット。](media/graphs/graph-visualization-kusto-explorer-bloodhound-active-directory-overview.png?view=azure-data-explorer)
Kusto Explorer
Kusto Explorer には、KQL クエリが make-graph 演算子で終了するか、 graph() 関数を使用したときに、対話型のグラフ視覚化を自動的にレンダリングする組み込みのグラフ視覚化機能が用意されています。
Graphistry
Graphistry は、KQL グラフ セマンティクスと統合された GPU アクセラレーショングラフの視覚化と分析を提供します。 このプラットフォームでは、高度なビジュアル分析機能を使用して、大規模なグラフ データセットを対話的に探索できます。
カスタム グラフの視覚化
カスタム グラフの視覚化アプローチでは、 視覚化エクスペリエンスを完全に制御できるため、一般的な視覚化ライブラリを使用してカスタマイズされたソリューションを作成できます。 2 つの主要なアプローチを使用できます。KQL evaluate python() 演算子による Python 統合を使用したプロットベースの視覚化と、対話型プロット機能を使用した D3.jsベースの視覚化(JavaScript を使用)、視覚的な外観と動作の完全なカスタマイズが可能です。