احسب الانحراف المعياري لمدة 1 إلى 30 يومًا في Azure

تبدأ العديد من المؤسسات بتبني خدمات الحوسبة السحابية لتمكين تحليلات البيانات بشكل أكثر فعالية. من بين هذه الخدمات، تعتبر Azure واحدة من أبرز الخيارات التي تتيح للمستخدمين التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بسهولة. في هذا المقال، سوف نتحدث عن كيفية حساب الانحراف المعياري لمتوسط ​​مدة الأنشطة في الفترة من يوم إلى 30 يومًا باستخدام Azure، مما يمنحك فكرة شاملة عن كيفية استخدام استعلام KQL لتحقيق هذا الهدف.

فهم الحوسبة السحابية وأهميتها

الحوسبة السحابية هي تقنية تسمح للمستخدمين بتخزين واسترجاع البيانات والتطبيقات عبر الإنترنت. واحدة من المنصات الرائدة في هذا المجال هي Azure، التي تقدم مجموعة متنوعة من الأدوات لتحليل وإدارة البيانات بكفاءة. يُستخدم Azure من قبل العديد من الشركات لتحليل الأداء وفهم سلوك المستخدمين.

ما هو الانحراف المعياري ولماذا هو مهم؟

الانحراف المعياري هو مقياس يُستخدم لتحديد كمية التباين أو الانتشار في مجموعة بيانات. في سياق تحليل البيانات، يمكن أن يساعد الانحراف المعياري المؤسسات في فهم مدى استقرار أو تباين الأداء على مدى فترة زمنية معينة. يُعتبر الانحراف المعياري أداة فعالة لفهم المخاطر والتحسين المستمر للأداء.

كيفية حساب الانحراف المعياري باستخدام KQL في Azure

لحساب الانحراف المعياري لمتوسط ​​مدة الأنشطة خلال آخر يوم إلى آخر 30 يومًا، يمكن استخدام استعلام KQL (Kusto Query Language) التالي:

let rith1 = requests | where TimeGenerated > ago(1d) | summarize Avg1d = avg(duration) by bin(TimeGenerated, 1d);
let rith2 = requests | where TimeGenerated > ago(30d) | summarize Avg30d = avg(duration) by bin(TimeGenerated, 1d);
rith1 | join kind=inner (rith2) on bin(TimeGenerated, 1d) 
| extend rith_md = (Avg1d + Avg30d) / 2 
| extend ri_var = sum(pow(Avg1d - rith_md, 2)) + sum(pow(Avg30d - rith_md, 2)) 
| extend Standard_Deviation = sqrt(ri_var / 2) 
| project TimeGenerated, Avg1d, Avg30d, Standard_Deviation

هذا الاستعلام يقوم بتخزين متوسط ​​مدة كل من اليوم الأخير ومدة الثلاثين يومًا الماضية، ثم يحسب الانحراف المعياري بناءً على تلك المتوسطات. يُظهر الناتج متوسطات الأوقات والانحراف المعياري، مما يساعد في فهم كيفية تغير الأداء على مدى الفترة المحددة.

تحليل النتائج

بعد تنفيذ الاستعلام، ستحصل على جدول يعرض متوسطات الأداء لكل فترة والانحراف المعياري. من المهم تحليل هذه البيانات لتحديد أي تغييرات كبيرة في الأداء قد تشير إلى مشاكل محتملة أو نجاحات في العمليات التجارية.

قد تلاحظ، على سبيل المثال، أن الانحراف المعياري مرتفع في فترة معينة، مما يشير إلى أن هناك تباينًا كبيرًا في الأداء. يمكن أن يكون لذلك تأثير مباشر على اتخاذ القرارات وتنفيذ الاستراتيجيات المستقبلية.

أهمية رصد الأداء على المدى الطويل

التحليلات التي تركز على قياس الأداء على مدى 30 يومًا تعطي صورة شاملة عن ماذا يحدث، مما يمكن المؤسسات من اتخاذ قرارات مستنيرة. باستخدام Azure، يمكن للمستخدمين الاستفادة من البيانات التاريخية لرصد اتجاهات الأداء وتوقع التغيرات.

عند تطبيق هذا الأسلوب، يمكن للمؤسسات تحسين عملياتها وتقليل المخاطر لدى اتخاذ القرارات الاستراتيجية. استخدام تقنيات مثل KQL لتقييم الأداء يمكن أن يكون له أثر كبير في زيادة الكفاءة والإنتاجية.

الاستنتاج

تقديم خدمات مثل Azure يجعل من السهل جمع وتحليل البيانات الحيوية. باستخدام KQL لحساب الانحراف المعياري لمتوسط ​​مدة الأنشطة، يمكن للمؤسسات الحصول على رؤى قيمة لمعرفة كيفية الأداء على فترات زمنية مختلفة. في نهاية المطاف، معرفة كيفية حساب الانحراف المعياري لمتوسط ​​مدة الأنشطة يعد أداة حيوية تساعد في تعزيز القرارات التجارية وتقليل المخاطر. عدو البيانات لا تُعدى، ومع Azure، يمكننا التركيز على تحويل هذه البيانات إلى رؤى استراتيجية تساهم في نجاح الأعمال.