KQL টিউটোরিয়াল

KQL টিউটোরিয়াল

KQL, যার পুরো নাম Query Language, মাইক্রোসফট কর্তৃক ডেটা অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের জন্য তৈরি একটি শক্তিশালী ভাষা। এটি মূলত Azure Data Explorer, Azure Log Analytics, Azure Sentinel এবং অন্যান্য Microsoft পরিষেবাগুলিতে ব্যবহৃত হয়। KQL শেখা ডেটা বিশ্লেষণ এবং সিকিউরিটি অপারেশনস এর জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই টিউটোরিয়ালে, KQL-এর মৌলিক বিষয়গুলি থেকে শুরু করে জটিল কোয়েরি লেখার কৌশল নিয়ে আলোচনা করা হবে।

KQL এর পরিচিতি

KQL একটি রিড-অনলি কোয়েরি ভাষা, যা ডেটা থেকে তথ্য বের করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি SQL এর মতো হলেও এর সিনট্যাক্স এবং কার্যকারিতা বিশেষভাবে লগ এবং টাইম-সিরিজ ডেটার জন্য অপ্টিমাইজ করা। KQL এর প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলি হলো:

• সহজ সিনট্যাক্স: KQL এর সিনট্যাক্স সহজে বোঝা যায় এবং লেখা যায়।
• দ্রুত পারফরম্যান্স: এটি বৃহৎ ডেটাসেটগুলিতে দ্রুত কোয়েরি চালানোর জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।
• শক্তিশালী ডেটা টাইপ: KQL বিভিন্ন ধরনের ডেটা টাইপ সমর্থন করে, যা ডেটা বিশ্লেষণকে আরও সহজ করে।
• বিল্ট-ইন ফাংশন: KQL এ অসংখ্য বিল্ট-ইন ফাংশন রয়েছে, যা জটিল ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

KQL এর মৌলিক উপাদান

KQL কোয়েরি মূলত তিনটি অংশে বিভক্ত:

1. টেবিল রেফারেন্স (Table Reference): এটি ডেটার উৎস নির্দিষ্ট করে। 2. কোয়েরি অপারেটর (Query Operators): এগুলো ডেটা ফিল্টার, ট্রান্সফর্ম এবং এগ্রিগেট করতে ব্যবহৃত হয়। 3. আউটপুট (Output): এটি কোয়েরির ফলাফল প্রদর্শন করে।

একটি সাধারণ KQL কোয়েরির উদাহরণ:

```kql Table | where Timestamp > ago(1h) | summarize count() by Computer ```

এই কোয়েরিটি `Table` থেকে গত ১ ঘণ্টার ডেটা ফিল্টার করে `Computer` অনুসারে গণনা করে।

টেবিল রেফারেন্স

KQL এ টেবিল রেফারেন্স ডেটার উৎস নির্দেশ করে। এটি একটি টেবিলের নাম হতে পারে অথবা একাধিক টেবিলের সমন্বয়ও হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ:

• `SecurityEvent`: এটি একটি নির্দিষ্ট টেবিলের নাম।
• `union SecurityEvent, Syslog`: এটি একাধিক টেবিলের ডেটা একত্রিত করে।
• `Perf`: পারফরম্যান্স ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

কোয়েরি অপারেটর

KQL এ বিভিন্ন ধরনের কোয়েরি অপারেটর রয়েছে। এদের মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ অপারেটর নিচে উল্লেখ করা হলো:

• `where`: এটি ডেটা ফিল্টার করার জন্য ব্যবহৃত হয়। শর্তের ভিত্তিতে ডেটা নির্বাচন করা যায়। উদাহরণ: `where EventID == 4624`
• `summarize`: এটি ডেটা এগ্রিগেট করার জন্য ব্যবহৃত হয়। গণনা, গড়, সর্বোচ্চ, সর্বনিম্ন ইত্যাদি বের করা যায়। উদাহরণ: `summarize count() by User`
• `project`: এটি নির্দিষ্ট কলাম নির্বাচন করার জন্য ব্যবহৃত হয়। উদাহরণ: `project TimeGenerated, EventID, Computer`
• `extend`: এটি নতুন কলাম তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত হয়। উদাহরণ: `extend NewColumn = Column1 + Column2`
• `sort`: এটি ডেটা সাজানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। উদাহরণ: `sort by Timestamp desc`
• `top`: এটি নির্দিষ্ট সংখ্যক সারি দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। উদাহরণ: `top 10 by Count desc`
• `join`: একাধিক টেবিলের ডেটা একত্রিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়। ডেটা জয়েন একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল। উদাহরণ: `join Table1 by Key with Table2 by Key`
• `union`: একাধিক টেবিলের ডেটা একটি টেবিলে একত্রিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

ডেটা টাইপ

KQL বিভিন্ন ধরনের ডেটা টাইপ সমর্থন করে, যেমন:

• `string`: টেক্সট ডেটার জন্য।
• `int`: পূর্ণসংখ্যার জন্য।
• `long`: বৃহত্তর পূর্ণসংখ্যার জন্য।
• `real`: দশমিক সংখ্যার জন্য।
• `datetime`: তারিখ এবং সময়ের জন্য।
• `bool`: বুলিয়ান মানের জন্য (true/false)।
• `dynamic`: যেকোনো ধরনের ডেটার জন্য।

ফাংশন

KQL এ অসংখ্য বিল্ট-ইন ফাংশন রয়েছে। এদের মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন হলো:

• `ago()`: নির্দিষ্ট সময়কাল আগের সময় নির্দেশ করে। উদাহরণ: `ago(1d)` (গত ১ দিন)।
• `now()`: বর্তমান সময় নির্দেশ করে।
• `count()`: সারির সংখ্যা গণনা করে।
• `sum()`: একটি কলামের মান যোগ করে।
• `avg()`: একটি কলামের গড় মান বের করে।
• `min()`: একটি কলামের সর্বনিম্ন মান বের করে।
• `max()`: একটি কলামের সর্বোচ্চ মান বের করে।
• `strlen()`: স্ট্রিং এর দৈর্ঘ্য নির্ণয় করে।
• `substring()`: স্ট্রিং থেকে নির্দিষ্ট অংশ বের করে।
• `parse_json()`: JSON ডেটা পার্স করে।
• `extract()`: রেগুলার এক্সপ্রেশন ব্যবহার করে ডেটা বের করে। রেগুলার এক্সপ্রেশন একটি শক্তিশালী টেক্সট প্রসেসিং টুল।

KQL কোয়েরির উদাহরণ

1. গত ৫ মিনিটে ঘটা সকল নিরাপত্তা ইভেন্ট দেখুন:

```kql SecurityEvent | where TimeGenerated > ago(5m) ```

2. সফল লগইন ইভেন্টের সংখ্যা গণনা করুন:

```kql SecurityEvent | where EventID == 4624 | summarize count() ```

3. নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীর দ্বারা তৈরি করা ইভেন্টগুলি খুঁজুন:

```kql SecurityEvent | where User == "john.doe" ```

4. কম্পিউটার অনুসারে ত্রুটির সংখ্যা গণনা করুন:

```kql Syslog | where Severity == "Error" | summarize count() by Computer ```

5. গত ১ ঘন্টায় সবচেয়ে বেশি সংখ্যক ত্রুটি ঘটা ৫টি কম্পিউটার দেখান:

```kql Syslog | where TimeGenerated > ago(1h) and Severity == "Error" | summarize count() by Computer | top 5 by count_ desc ```

KQL এবং অন্যান্য সরঞ্জাম

KQL অন্যান্য অনেক সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তির সাথে সমন্বিতভাবে কাজ করতে পারে। এর মধ্যে কয়েকটি হলো:

• Azure Data Explorer: KQL এর প্রধান প্ল্যাটফর্ম।
• Azure Log Analytics: লগ ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• Azure Sentinel: SIEM (Security Information and Event Management) সমাধানের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• Power BI: ডেটা ভিজুয়ালাইজেশনের জন্য KQL ব্যবহার করা যেতে পারে।
• Microsoft Defender for Cloud: নিরাপত্তা সংক্রান্ত ডেটা বিশ্লেষণের জন্য KQL ব্যবহার করা হয়।

উন্নত KQL কৌশল

• লেট (Let) স্টেটমেন্ট: জটিল কোয়েরিগুলিকে সহজ করার জন্য লেট স্টেটমেন্ট ব্যবহার করা হয়। এটি একটি ভেরিয়েবল তৈরি করে যা কোয়েরিতে পুনরায় ব্যবহার করা যেতে পারে।
• কাস্টম ফাংশন: KQL এ কাস্টম ফাংশন তৈরি করা যায়, যা নির্দিষ্ট কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
• রেগুলার এক্সপ্রেশন: জটিল প্যাটার্ন ম্যাচিং এবং ডেটা এক্সট্রাকশনের জন্য রেগুলার এক্সপ্রেশন ব্যবহার করা হয়।
• পাইপলাইনিং: একাধিক কোয়েরি অপারেটরকে একসাথে ব্যবহার করে একটি জটিল ডেটা প্রসেসিং পাইপলাইন তৈরি করা যায়।

KQL শেখার জন্য রিসোর্স

• Microsoft Documentation: [1](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/kusto/query/)
• KQL Reference: [2](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/kusto/query/kusto-functions)
• Online Tutorials: বিভিন্ন অনলাইন প্ল্যাটফর্মে KQL এর উপর টিউটোরিয়াল পাওয়া যায়।

উপসংহার

KQL একটি শক্তিশালী এবং বহুমুখী কোয়েরি ভাষা, যা ডেটা অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের জন্য অপরিহার্য। এই টিউটোরিয়ালে KQL এর মৌলিক বিষয়গুলি এবং কিছু উন্নত কৌশল নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। নিয়মিত অনুশীলন এবং শেখার মাধ্যমে, আপনি KQL এর দক্ষতা অর্জন করতে পারবেন এবং আপনার ডেটা বিশ্লেষণ ক্ষমতা বাড়াতে পারবেন।

ডেটা মাইনিং, মেশিন লার্নিং, প্রোগ্রামিং ভাষা, ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট, সিকিউরিটি অ্যানালিটিক্স, লগ ম্যানেজমেন্ট, সময় সিরিজ বিশ্লেষণ, ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন, Azure পরিষেবা, ক্লাউড কম্পিউটিং, পাইথন, R প্রোগ্রামিং, SQL, লিনাক্স, উইন্ডোজ সার্ভার, নেটওয়ার্ক নিরাপত্তা, অ্যাপ্লিকেশন নিরাপত্তা, থ্রেট ইন্টেলিজেন্স, ঘটনা প্রতিক্রিয়া, দুর্বলতা মূল্যায়ন, পেনিট্রেশন টেস্টিং

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ