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Variabili modello serie temporale

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Nota

Il servizio Time Series Insights (TSI) non sarà più supportato dopo marzo 2025. Prendere in considerazione la migrazione degli ambienti TSI esistenti alle soluzioni alternative non appena possibile. Per altre informazioni sulla deprecazione e la migrazione, visitare la documentazione.

Questo articolo descrive le variabili del modello time series che specificano le regole di formula e calcolo sugli eventi.

Ogni variabile può essere uno di tre tipi: numerico, categorico e aggregazione.

  • I tipi numerici funzionano con valori numerici continui.
  • I tipi categorici funzionano con un set definito di valori discreti.
  • I tipi di aggregazione combinano più variabili di un singolo tipo (tutti numerici o tutti categorici).

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

Tabella variabile Modello serie temporale

Variabili numeriche

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

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 Variable Descrizione
Filtro di variabile I filtri sono clausole condizionali facoltative per limitare il numero di righe considerate per il calcolo.
Valore di variabile Valori di telemetria usati per il calcolo proveniente dal dispositivo o dai sensori. Le variabili di tipo categorico devono essere Long o String per corrispondere al tipo di dati in ingresso.
Interpolazione variabile L'interpolazione specifica come ricostruire un segnale usando i dati esistenti. L'opzione Interpolazione passaggio è disponibile per le variabili categoriche.
Categorie di variabili Le categorie creano un mapping tra i valori provenienti dal dispositivo o dai sensori a un'etichetta.
Categoria predefinita variabile La categoria predefinita è per tutti i valori che non vengono 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 Variable Descrizione
Filtro di variabile I filtri sono clausole condizionali facoltative per limitare il numero di righe considerate per il calcolo.
Aggregazione di variabile Eseguire calcoli tramite le funzioni di aggregazione supportate per i tipi di variabili di aggregazione.

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 di tipo di un modello di serie temporali e possono essere fornite inline tramite API per eseguire l'override o integrare la definizione archiviata.

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