Compartilhar via

Variáveis de Modelo de Série Temporal

  • Artigo

Observação

O serviço Time Series Insights será desativado em 7 de julho de 2024. Considere migrar ambientes existentes para soluções alternativas o mais rápido possível. Para obter mais informações sobre a substituição e a migração, visite nossa documentação.

Este artigo descreve as variáveis de Modelo de Série Temporal que especificam fórmulas e regras de computação em eventos.

Cada variável pode ser de três tipos: numérica, categórica e agregada.

  • Os tipos numéricos funcionam com valores numéricos contínuos.
  • Os tipos categóricos funcionam com um conjunto definido de valores discretos.
  • Os tipos agregados combinam várias variáveis de um único tipo (todas numéricas ou todas categóricas).

A tabela a seguir exibe quais propriedades são relevantes para cada tipo de variável.

Tabela de variáveis de Modelo de Série Temporal

Variáveis numéricas

Propriedade da variável Descrição
Filtro de variável Os filtros são cláusulas condicionais opcionais para restringir o número de linhas que estão sendo consideradas para o cálculo.
Valor da variável Valores de telemetria usados para cálculos vindos do dispositivo ou sensores ou transformados usando Expressões de Série Temporal. As variáveis de tipo numérico devem ser Double ou Long para corresponder ao tipo de dados dos dados de entrada.
Interpolação de variável A interpolação especifica como reconstruir um sinal usando dados existentes. As opções de interpolação Etapa e Linear estão disponíveis para variáveis numéricas.
Agregação de variáveis Execute cálculos por meio das funções de agregação com suporte para tipos de variáveis numéricas.

As variáveis estão em conformidade com o seguinte exemplo de JSON:

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

Variáveis categóricas

Propriedade da variável Descrição
Filtro de variável Os filtros são cláusulas condicionais opcionais para restringir o número de linhas que estão sendo consideradas para o cálculo.
Valor da variável Valores de telemetria usados para computação provenientes do dispositivo ou sensores. As variáveis de tipo categórico devem ser Long ou String para corresponder ao tipo de dados dos dados de entrada.
Interpolação de variável A interpolação especifica como reconstruir um sinal usando dados existentes. A opção de interpolação Etapa está disponível para variáveis categóricas.
Categorias variáveis As categorias criam um mapeamento entre os valores provenientes do dispositivo ou sensores para um rótulo.
Categoria padrão de variável A categoria padrão é para todos os valores que não estão sendo mapeados na propriedade "Categorias".

As variáveis estão em conformidade com o seguinte exemplo de JSON:

"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"
  }
}

Variáveis de agregação

Propriedade da variável Descrição
Filtro de variável Os filtros são cláusulas condicionais opcionais para restringir o número de linhas que estão sendo consideradas para o cálculo.
Agregação de variáveis Execute cálculos por meio das funções de agregação com suporte para tipos de variáveis agregadas.

As variáveis estão em conformidade com o seguinte exemplo de JSON:

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

As variáveis são armazenadas na definição de tipo de um modelo de série temporal e podem ser fornecidas em linha por meio de APIs para substituir ou complementar a definição armazenada.

Próximas etapas