Variables del modelo de serie temporal
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En este artículo se describen las variables del modelo de serie temporal que especifican reglas de cálculo y fórmulas en eventos.
Cada variable puede ser de uno de estos tres tipos: numérico, categórico, y agregado.
- tipos de numéricos funcionan con valores numéricos continuos.
- Tipos categóricos funcionan con un conjunto definido de valores discretos.
- tipos de agregado combinan varias variables de un solo tipo (todas numéricas o todas categóricas).
En la tabla siguiente se muestran las propiedades pertinentes para cada tipo de variable.
Variables numéricas
| Propiedad variable | Descripción |
|---|---|
| Filtro de variables | Los filtros son cláusulas condicionales opcionales para restringir el número de filas que se están considerando para el cálculo. |
| Valor de variable | Valores de telemetría usados para el cálculo procedente del dispositivo o sensores o transformados mediante expresiones de serie temporal. Las variables de tipo numérico deben ser Double o Long para que coincidan con el tipo de datos de los datos entrantes. |
| Interpolación de variables | La interpolación especifica cómo reconstruir una señal mediante datos existentes. Opciones de paso y Interpolación lineal están disponibles para variables numéricas. |
| Agregación de variables | Realice cálculos mediante las funciones de agregación admitidas para los tipos de variables numéricas. |
Las variables se ajustan al ejemplo JSON siguiente:
"Interpolated Speed": {
"kind": "numeric",
"value": {
"tsx": "$event['Speed-Sensor'].Double"
},
"filter": null,
"interpolation": {
"kind": "step",
"boundary": {
"span": "P1D"
}
},
"aggregation": {
"tsx": "right($value)"
}
}
Variables categóricas
| Propiedad variable | Descripción |
|---|---|
| Filtro de variables | Los filtros son cláusulas condicionales opcionales para restringir el número de filas que se están considerando para el cálculo. |
| Valor de variable | Valores de telemetría usados para el cálculo procedente del dispositivo o los sensores. Las variables de tipo categórico deben ser Long o String para que coincidan con el tipo de datos de los datos entrantes. |
| Interpolación de variables | La interpolación especifica cómo reconstruir una señal mediante datos existentes. La opción de interpolación paso está disponible para variables categóricas. |
| Categorías de variables | Las categorías crean una asignación entre los valores procedentes del dispositivo o los sensores y una etiqueta. |
| Categoría predeterminada de variable | La categoría predeterminada es para todos los valores que no se asignan en la propiedad "categorías". |
Las variables se ajustan al ejemplo JSON siguiente:
"Status": {
"kind": "categorical",
"value": {
"tsx": "$event.Status.Long"
},
"interpolation": {
"kind": "step",
"boundary": {
"span" : "PT1M"
}
},
"categories": [
{
"values": [0, 1, 2, 3],
"label": "Good"
},
{
"values": [4],
"label": "Bad"
}
],
"defaultCategory": {
"label": "Not Applicable"
}
}
Variables de agregado
| Propiedad variable | Descripción |
|---|---|
| Filtro de variables | Los filtros son cláusulas condicionales opcionales para restringir el número de filas que se están considerando para el cálculo. |
| Agregación de variables | Realice cálculos a través de las funciones de agregación admitidas para los tipos de variables de agregación. |
Las variables se ajustan al ejemplo JSON siguiente:
"Speed Range": {
"kind": "aggregate",
"filter": null,
"aggregation": {
"tsx": "max($event.Speed.Double) - min($event.Speed.Double)"
}
}
Las variables se almacenan en la definición de tipo de un modelo de serie temporal y se pueden proporcionar en línea, a través de APIs, para anular o complementar la definición almacenada.