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Variabili del modello Time Series

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Nota

Il servizio Time Series Insights verrà ritirato il 7 luglio 2024. Valutare la possibilità di eseguire la migrazione di ambienti esistenti a soluzioni alternative il prima possibile. Per altre informazioni sulla deprecazione e la migrazione, consultare la documentazione .

Questo articolo descrive le variabili del modello Time Series che specificano le regole di formula e calcolo per gli eventi.

Ogni variabile può essere di tre tipi: numerica, categorica e aggregare.

  • tipi numerici lavorano con valori numerici continui.
  • tipi di categorici funzionano con un set definito di valori discreti.
  • Aggregati combinano più variabili di un solo tipo (tutte numeriche o tutte categoriche).

Nella tabella seguente vengono visualizzate le proprietà rilevanti per ogni tipo di variabile.

tabella delle variabili del modello Time Series

Variabili numeriche

Proprietà variabile Descrizione
Filtro variabile I filtri sono clausole condizionali facoltative per limitare il numero di righe considerate per il calcolo.
Valore variabile Valori di telemetria usati per il calcolo proveniente dal dispositivo o dai sensori o trasformati tramite espressioni Time Series. Le variabili di tipo numerico devono essere Double o Long in modo che corrispondano al tipo di dati in ingresso.
Interpolazione di variabili L'interpolazione specifica come ricostruire un segnale usando i dati esistenti. Passo e opzioni di interpolazione lineare sono disponibili per le variabili numeriche.
Aggregazione di variabili Eseguire calcoli tramite le funzioni di aggregazione supportate per i tipi di variabile numerici.

Le variabili sono conformi all'esempio JSON seguente:

"Interpolated Speed": {
  "kind": "numeric",
  "value": {
    "tsx": "$event['Speed-Sensor'].Double"
  },
  "filter": null,
  "interpolation": {
    "kind": "step",
    "boundary": {
      "span": "P1D"
    }
  },
  "aggregation": {
    "tsx": "right($value)"
  }
}

Variabili categoriche

Proprietà variabile Descrizione
Filtro variabile I filtri sono clausole condizionali facoltative per limitare il numero di righe considerate per il calcolo.
Valore variabile Valori di telemetria usati per il calcolo proveniente dal dispositivo o dai sensori. Le variabili di tipo categorico devono essere Long o String in modo che corrispondano al tipo di dati in ingresso.
Interpolazione di variabili L'interpolazione specifica come ricostruire un segnale usando i dati esistenti. L'opzione di interpolazione Step è disponibile per le variabili categoriche.
Categorie di variabili Le categorie creano una corrispondenza tra i valori provenienti dal dispositivo o dai sensori e un'etichetta.
Categoria predefinita variabile Categoria predefinita è per tutti i valori che non sono mappati nella proprietà "categories".

Le variabili sono conformi all'esempio JSON seguente:

"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"
  }
}

Variabili di aggregazione

Proprietà variabile Descrizione
Filtro variabile I filtri sono clausole condizionali facoltative per limitare il numero di righe considerate per il calcolo.
Aggregazione di variabili Eseguire calcoli tramite le funzioni di aggregazione supportate per i tipi di variabili aggregate.

Le variabili sono conformi all'esempio JSON seguente:

"Speed Range": {
  "kind": "aggregate",
  "filter": null,
  "aggregation": {
    "tsx": "max($event.Speed.Double) - min($event.Speed.Double)"
  }
}

Le variabili vengono archiviate nella definizione del tipo di un modello di serie temporali e possono essere fornite in linea tramite API per eseguire l'override o integrare la definizione archiviata.

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