Observação
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar entrar ou alterar diretórios.
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar alterar os diretórios.
Alterne os serviços usando a lista suspensa De versão . Saiba mais sobre navegação.
Aplica-se a: ✅ Microsoft Fabric ✅ Azure Data Explorer
As visualizações personalizadas de grafo permitem que você crie visualizações de rede interativas personalizadas que atendam aos requisitos de domínio específicos e às necessidades de experiência do usuário. Ao trabalhar com dados de grafo de consultas KQL, você pode aproveitar bibliotecas de visualização avançadas para criar soluções personalizadas que vão além dos recursos de gráfico padrão. Visualizações personalizadas de grafo envolvem codificação e oferecem muitas opções diferentes para implementação.
Este artigo aborda duas abordagens primárias para criar visualizações de grafo personalizadas: visualizações baseadas em plotagem usando a integração do Python e visualizações baseadas emD3.js usando JavaScript. Ambas as abordagens fornecem controle total sobre a aparência da visualização, os padrões de interação e a integração com seus aplicativos.
Visualizações de gráficos baseadas em Plotly
Plotly é uma poderosa biblioteca de visualização que fornece recursos interativos de grafo com excelente integração em ambientes KQL por meio do evaluate python() operador no Azure Data Explorer e no Microsoft Fabric. Você pode criar visualizações sofisticadas de grafo diretamente dos resultados da consulta usando a plotly_graph_fl() função da biblioteca de funções, ou implementar scripts Python personalizados com controle total sobre lógica de visualização, layouts, estilo e comportamentos interativos usando NetworkX para processamento de grafo e Plotly para renderização, com suporte para técnicas de otimização de desempenho, paletas daltônicas amigáveis, vários algoritmos de layout e integração com dashboards.
visualizações de grafo baseadas em D3.js
D3.js é uma poderosa biblioteca JavaScript para criar visualizações personalizadas e interativas com controle total sobre o DOM. D3.js visualizações de gráficos normalmente envolvem a configuração de um contêiner SVG, a criação de simulações de força para posicionamento de nó, a renderização de nós e arestas como elementos gráficos de vetor escalonáveis e a implementação de comportamentos interativos como efeitos de arrastar, zoom e foco. A biblioteca fornece layouts especializados para estruturas de dados hierárquicas, funcionalidades dinâmicas de filtragem e pesquisa, zoom e panorâmica suaves, e dá suporte à integração com dados de gráficos KQL exportando resultados de consultas utilizando operadores graph-to-table e formatando os dados como estruturas JSON compatíveis com os requisitos do D3.js.