Přidání podpory pro dlouhý datový typ v Azure Time Series Insights Gen2
Poznámka:
Služba Time Series Insights bude vyřazena 7. července 2024. Zvažte migraci stávajících prostředí na alternativní řešení co nejdříve. Další informace o vyřazení a migraci najdete v naší dokumentaci.
Přidání podpory dlouhého datového typu ovlivňuje způsob ukládání a indexování číselných dat pouze v prostředích Azure Time Series Insights Gen2. Pokud máte prostředí Gen1, můžete tyto změny ignorovat.
Od 29. června 2020 nebo 30. června 2020 se data indexují jako Long a Double. Pokud máte jakékoli dotazy nebo pochybnosti ohledně této změny, odešlete lístek podpory prostřednictvím webu Azure Portal a zmiňte tuto komunikaci.
Pokud vás ovlivní některý z následujících případů, proveďte doporučené změny:
- Případ 1: V současné době používáte proměnné modelu time series a odesíláte pouze integrální datové typy v datech telemetrie.
- Případ 2: V současné době používáte proměnné modelu Time Series a odesíláte integrální i neintegrovatelné datové typy v datech telemetrie.
- Případ 3: Pomocí kategorických proměnných můžete mapovat celočíselné hodnoty na kategorie.
- Případ 4: Pomocí sady JavaScript SDK vytvoříte vlastní front-endovou aplikaci.
- Případ 5: Blížíte se limitu názvu vlastnosti 1 000 v Teplém úložišti a odesíláte integrální i neintegrovaná data. Počet vlastností se dá zobrazit jako metrika na webu Azure Portal.
Pokud se na vás vztahuje některý z případů, proveďte v modelu změny. Aktualizujte výraz časové řady (TSX) v definici proměnné doporučenými změnami. Aktualizujte obojí:
- Průzkumník Azure Time Series Insights
- Jakýkoli vlastní klient, který používá naše rozhraní API
V závislosti na vašem řešení IoT a omezeních možná nebudete mít přehled o datech odesílaných do prostředí Azure Time Series Insights Gen2. Pokud si nejste jistí, jestli jsou vaše data integrální pouze integrální nebo neintegrovaná, máte několik možností:
- Můžete počkat na vydání funkce. Pak prozkoumejte nezpracované události v uživatelském rozhraní průzkumníka, abyste pochopili, které vlastnosti jsou uloženy ve dvou samostatných sloupcích.
- Doporučené změny pro všechny číselné značky můžete předem provést.
- Dočasně můžete směrovat podmnožinu událostí do úložiště, abyste lépe porozuměli schématu a prozkoumali ho.
Pokud chcete ukládat události, zapněte zachytávání událostí pro Azure Event Hubs nebo směrujte z ioT Hubu do úložiště objektů blob v Azure.
Data je možné sledovat také prostřednictvím Průzkumníka centra událostí nebo pomocí hostitele procesoru událostí.
Pokud používáte IoT Hub, přejděte do části Čtení zpráv typu zařízení-cloud z integrovaného koncového bodu , kde se dozvíte, jak získat přístup k integrovanému koncovému bodu.
Poznámka:
Pokud neproděláte doporučené změny, může dojít k přerušení. Ovlivněné proměnné Time Series Insights, ke kterým se přistupuje prostřednictvím rozhraní API pro dotazy nebo Průzkumník služby Time Series Insights, například vrátí hodnotu null (to znamená, že v průzkumníku se nezobrazují žádná data).
Doporučené změny
Případ 1: Použití proměnných modelu time series a odesílání pouze integrálních datových typů v telemetrických datech
Doporučené změny pro případ 1 jsou stejné jako u případu 2. Postupujte podle pokynů v části případ 2.
Případ 2: Použití proměnných modelu časové řady a odesílání integrálních i neintegraálních typů v telemetrických datech
Pokud aktuálně odesíláte celočíselná telemetrická data, budou vaše data rozdělena do dvou sloupců:
- propertyValue_double
- propertyValue_long
Celočíselná data se zapisují do propertyValue_long. Dříve ingestovaná (a budoucí ingestovaná) číselná data v propertyValue_double se nezkopírují.
Pokud chcete dotazovat data napříč těmito dvěma sloupci pro vlastnost PropertyValue , musíte použít skalární funkci coalesce() ve vašem TSX. Funkce přijímá argumenty stejného typu DataType a vrátí první hodnotu, která není null v seznamu argumentů. Další informace najdete v tématu Koncepty přístupu k datům Azure Time Series Insights Gen2.
Definice proměnné v TSX – číselná
Předchozí definice proměnné:
Nová definice proměnné:
Můžete také použít coalesce($event.propertyValue.Double, toDouble($event.propertyValue.Long)) jako vlastní výraz časové řady.
Definice vložené proměnné pomocí rozhraní API dotazů TSX – číselné
Předchozí definice proměnné:
"PropertyValueVariable": {
"kind": "numeric",
"value": {
"tsx": "$event.propertyValue.Double"
},
"filter": null,
"aggregation": {
"tsx": "avg($value)"
}
}
Nová definice proměnné:
"PropertyValueVariable ": {
"kind": "numeric",
"value": {
"tsx": "coalesce($event.propertyValue.Long, toLong($event.propertyValue.Double))"
},
"filter": null,
"aggregation": {
"tsx": "avg($value)"
}
}
Můžete také použít coalesce($event.propertyValue.Double, toDouble($event.propertyValue.Long)) jako vlastní výraz časové řady.
Poznámka:
Doporučujeme tyto proměnné aktualizovat na všech místech, kde se můžou použít. Mezi tato místa patří model časové řady, uložené dotazy a dotazy konektoru Power BI.
Případ 3: Použití kategorických proměnných k mapování celočíselných hodnot na kategorie
Pokud aktuálně používáte kategorické proměnné, které mapují celočíselné hodnoty na kategorie, pravděpodobně používáte funkci toLong k převodu dat z typu Double na typ Long. Stejně jako v případech 1 a 2 je potřeba sloučí sloupce Double a Long DataType .
Definice proměnné v Průzkumníku časových řad – kategorická
Předchozí definice proměnné:
Nová definice proměnné:
Můžete také použít coalesce($event.propertyValue.Double, toDouble($event.propertyValue.Long)) jako vlastní výraz časové řady.
Proměnné kategorií stále vyžadují, aby hodnota byla celočíselným typem. Datový typ všech argumentů ve výrazu coalesce() musí být typu Long ve vlastním výrazu časové řady.
Definice vložené proměnné pomocí rozhraní API dotazů TSX – kategorická
Předchozí definice proměnné:
"PropertyValueVariable_Long": {
"kind": "categorical",
"value": {
"tsx": "tolong($event.propertyValue.Double)"
},
"categories": [
{
"label": "Good",
"values": [0, 1, 2 ]
},
{
"label": "Bad",
"values": [ 3, 4 ]
} ],
"defaultCategory": {
"label": "Unknown"
}
}
Nová definice proměnné:
"PropertyValueVariable_Long": {
"kind": "categorical",
"value": {
"tsx": "coalesce($event.propertyValue.Long, tolong($event.propertyValue.Double))"
},
"categories": [
{
"label": "Good",
"values": [0, 1, 2 ]
},
{
"label": "Bad",
"values": [ 3, 4 ]
} ],
"defaultCategory": {
"label": "Unknown"
}
}
Proměnné kategorií stále vyžadují, aby hodnota byla celočíselným typem. Datový typ všech argumentů ve výrazu coalesce() musí být typu Long ve vlastním výrazu časové řady.
Poznámka:
Doporučujeme tyto proměnné aktualizovat na všech místech, kde se můžou použít. Mezi tato místa patří model časové řady, uložené dotazy a dotazy konektoru Power BI.
Případ 4: Vytvoření vlastní front-endové aplikace pomocí sady JavaScript SDK
Pokud máte vliv na případy 1 až 3 a sestavovat vlastní aplikace, je potřeba aktualizovat dotazy tak, aby používaly funkci coalesce(), jak je znázorněno v předchozích příkladech.
Případ 5: Nejbližší limit teplého úložiště 1 000 vlastností
Pokud jste uživatel teplého úložiště s velkým počtem vlastností a domníváte se, že by tato změna odeslala vaše prostředí přes limit názvu vlastností teplého úložiště 1 000, odešlete lístek podpory prostřednictvím webu Azure Portal a zmiňte tuto komunikaci.
Další kroky
- Zobrazte úplný seznam podporovaných datových typů.