Transformações MetricBase
As transformações permitem que você visualize os dados do MetricBase de maneiras diferentes.
Transformações disponíveis
Todas as transformações, exceto a transformação Rótulo, são funções matemáticas que você pode aplicar aos dados de métricas. Aplique várias transformações para criar uma cadeia de transformação.
| Transformação | Descrição |
|---|---|
| Adicionar | Calcula um resultado adicionando o valor especificado aos pontos de dados no conjunto de dados. |
| Média | Calcula as médias aritméticas de todas as métricas selecionadas no momento. |
| Inferior | Mostra somente o menor número especificado de valores do conjunto de dados de métrica. |
| Qui-quadrado | Mostra o ajuste de um modelo estatístico ao conjunto de dados de métrica. |
| Contagem | Mostra a contagem de pontos de dados no conjunto de dados de métrica. |
| Decompor | Separa componentes de modelos preditivos. Você pode decompor e solicitar o mínimo e o máximo para obter os limites inferior e superior de um modelo preditivo. |
| Dividir | Calcula um resultado dividindo os pontos de dados no conjunto de dados por um valor especificado. |
| Envelope | Mostra os valores mínimo e máximo do conjunto de dados de métrica. |
| Filtro | Produz uma nova série com valores calculados usando a função de agregação fornecida em uma janela de tempo deslizante da duração fornecida. Uma média móvel de 15 minutos usaria a transformação de Filtro com a função de agregação Média e uma duração de 15 minutos. Funções de agregação compatíveis:
|
| Ajuste | Gera um modelo de previsão que pode ser usado pelo gatilho baseado em modelo. |
| Fractais | Retorna uma nova série com valores que representam os percentis fornecidos dos dados subjacentes. Por exemplo, para consultar os tempos de resposta dos percentis 90 e 99, forneça uma matriz de [0.9,0.99]. |
| Interpolar | Constrói novos pontos de dados com uma duração especificada para calcular um resultado. |
| Rótulo | Permite que você defina um rótulo para sua transformação. |
| Último | Retorna o último valor definido na janela do período. |
| Log | Calcula o logaritmo natural de todos os valores no conjunto de dados. |
| Máximo | Mostra o maior valor em cada ponto no tempo para o conjunto de dados de métrica. |
| Mediana | Mostra a mediana do conjunto de dados de métrica. A mediana separa os valores mais altos do conjunto de dados de métrica dos valores mais baixos. |
| Mínimo | Mostra o menor valor em cada ponto no tempo para o conjunto de dados de métrica. |
| Multiplicar | Calcula um resultado multiplicando os pontos de dados no conjunto de dados por um valor especificado. |
| Partição | Produz uma nova série com valores calculados usando a função de agregação fornecida ao longo de um intervalo de tempo fixo de uma determinada duração. Especifique a Base (um carimbo de data/hora) para alinhar a janela de partição. Funções de agregação compatíveis:
|
| Prever | Compara os dados de série temporal previstos gerados pelo modelo de previsão selecionado na tabela Modelos de MetricBase (mb_model) com dados reais. Os dados previstos e reais podem ser representados graficamente. Os gatilhos de previsão são baseados nos valores previstos, bem como nos limites. Limites são valores acima e abaixo do valor previsto. Os dados reais que estão fora desses limites executam gatilhos de previsão. |
| Colocar | Copia uma métrica de série temporal para uma métrica de série temporal MetricBase diferente, por exemplo, copyData('targetMetric').put(). |
| Criar uma nova amostra | Expande ou contrai os dados para caber no período fornecido. Quando você estende o período, a função de agregação é usada para combinar os dados para ajustar o novo período. Quando você reduz o período, os dados existentes são propagados para os períodos subjacentes. Funções de agregação compatíveis:
|
| Desvio Padrão | Calcula o desvio padrão entre os dados subjacentes. Usado para quantificar a variação ou dispersão de um conjunto de valores de dados no conjunto de dados de métrica. |
| Subtrair | Calcula um resultado subtraindo o valor especificado dos pontos de dados no conjunto de dados. |
| Soma | Calcula a soma dos pontos de dados no conjunto de dados de métrica. Consulte Transformação de soma para obter mais informações. |
| Superior | Mostra somente o maior número especificado de valores do conjunto de dados de métrica. |
Transformação de soma
Um valor no carimbo de data/hora "T" denota o valor do intervalo (período T, T). Em sua consulta, sum() fornece a série de entrada. Você tem uma série e, em seguida, faz uma nova amostra da série original em uma nova série com período = 1 dia. Quando você reamostra a série original para um ponto final, ele cria dois pontos de dados (2000-04-02T00:00:00Z e 2000-04-03T00:00:00Z). O valor em 2000-04-02T00:00:00Z é 1 porque há um ponto de dados. O valor em 2000-04-03T00:00:00Z é calculado agregando valores no intervalo (2000-04-02T00:00:00Z, 2000-04-03T00:00:00Z]. O valor é igual a 3.
de nova amostra
Neste exemplo, o resultado de
var startTime = new GlideDateTime('2000-04-02 00:00:00');
var endTime = new GlideDateTime('2000-04-02 23:00:00');
transformer.metric('u_cost').sum().resample('SUM', GlideDuration('1 00:00:00'))é [1, 3] em vez de [4].
====== rest api result for GET ======
{
"seriesRef": {
"subject": "28e6bf5d73c233000355bccdbdf6a70c",
"table": "sn_cld_intg_aws_cost_usage",
"metric": "u_cost"
},
"label": "28e6bf5d73c233000355bccdbdf6a70c:sn_cld_intg_aws_cost_usage|u_cost",
"values": [
{
"timestamp": "2000-04-02T00:00:00Z",
"value": 1
},
{
"timestamp": "2000-04-02T01:00:00Z",
"value": 1
},
{
"timestamp": "2000-04-02T02:00:00Z",
"value": 1
},
{
"timestamp": "2000-04-02T03:00:00Z",
"value": 1
},
{
"timestamp": "2000-04-02T04:00:00Z",
"value": 0
},
{
"timestamp": "2000-04-02T05:00:00Z",
"value": 0
},
...
{
"timestamp": "2000-04-02T23:00:00Z",
"value": 0
},
{
"timestamp": "2000-04-03T00:00:00Z",
"value": 0
}
]
}