시계열 플롯

대시보드를 생성하고 플롯할 시계열 데이터를 선택하십시오. 사용자 지정 쿼리와 필터링, 집계, 데이터 단위, 산술 연산, 함수 등과 같은 고급 기능을 사용하여 시계열 데이터를 처리할 수 있습니다.

대시보드 생성

Cognite Data Fusion(CDF)에서 시계열 데이터를 사용하여 대시보드를 생성하려면 다음과 같이 하십시오.

1. Grafana 인스턴스에 로그인하고 대시보드를 생성합니다.

2. 기본 차트 영역 아래에 있는 쿼리 탭을 사용하여 대시보드에 표시할 시계열을 선택합니다.

   • 시계열 검색 - 특정 시계열에서 데이터를 가져옵니다. 시계열의 이름이나 설명을 입력하고 드롭다운 목록에 나타나면 선택합니다.

     쿼리에서 직접 집계와 데이터 단위를 지정합니다. 기본적으로 집계는 _평균_으로 설정되며, 데이터 단위는 차트에 대해 선택한 시간 간격에 따라 결정됩니다.

     팁

     선택적으로, 사용자 지정 레이블을 설정하고 {{property}} 형식을 사용하여 시계열에서 데이터를 가져옵니다. 사용 가능한 모든 시계열 속성을 사용하여 레이블을 정의할 수 있습니다(예: {{name}} - {{description}} 또는 {{metadata.key1}}).

   • 자산의 시계열 - 특정 자산과 관련된 시계열의 데이터를 가져옵니다. 자산의 이름이나 설명을 입력하고 드롭다운 목록에 나타나면 선택합니다. 선택적으로, 하위 자산의 시계열을 포함할지 여부를 결정할 수 있습니다.

   • 시계열 사용자 지정 쿼리 - 쿼리와 일치하는 시계열을 가져옵니다.

3. 선택 항목과 일치하는 일치하는 시계열이 차트 영역에 렌더링됩니다. 관련 데이터를 표시하도록 필요에 따라 시간 범위를 조정합니다.

사용자 지정 쿼리 사용

사용자 지정 쿼리를 사용하면 선택한 시계열 데이터를 세밀하게 제어할 수 있습니다. 산술 연산, 함수 및 특수 구문을 사용하여 합성 시계열을 가져올 수 있습니다. 이 섹션에서는 데이터 필터링과 관련된 제한 사항과 정규식 및 서버 측 필터를 효과적으로 사용하는 방법도 간략하게 설명합니다.

쿼리 정의

시계열을 요청하려면 내부에 매개 변수를 포함하는 쿼리를 지정하십시오. 예를 들어, id가 123과 일치하는 시계열을 쿼리하려면 ts{id=123}을 지정합니다.

시계열을 요청할 때 id, externalId 또는 시계열 필터를 사용할 수 있습니다.

합성 시계열의 경우 여러 속성 유형을 지정할 수 있습니다.

• bool: ts{isString=true} 또는 ts{isStep=false}
• string 또는 number: ts{id=123} 또는 ts{externalId='external_123'}
• array: ts{assetIds=[123, 456]}
• object: ts{metadata={key1="value1", key2="value2"}}

복합 합성 시계열을 생성하려면 다음과 같이 단일 쿼리에서 여러 유형을 결합할 수 있습니다.

ts{name="test", assetSubtreeIds=[{id=123}, {externalId="external_123"}]}

필터링

쿼리는 시계열 속성에 기반하며 논리적 AND로 적용되는 필터링을 지원합니다. 예를 들어, 아래에 있는 쿼리는 다음과 같은 시계열을 찾습니다.

• id가 123인 자산에 속함
• name이 "Begin"으로 시작함
• name이 "end"로 끝나지 않음
• name이 "Begin query"가 아님

ts{assetIds=[123], name=~"Begin.*", name!~".*end", name!="Begin query"}

이 쿼리 구문에는 다양한 유형의 등식 연산자가 포함되어 있습니다.

• = - 엄격한 등식. CDF에 대한 시계열 요청의 매개 변수를 지정합니다. 필터링 특성과 함께 사용하십시오.
• =! - 엄격한 부등식. 문자열과 동일하지 않은 속성을 기준으로 가져온 시계열을 필터링합니다. 문자열, 숫자 및 부울 값을 지원합니다.
• =~ - 정규식 등식. 정규식과 일치하는 속성을 기준으로 가져온 시계열을 필터링합니다. 문자열 값을 지원합니다.
• !~ - 정규식 부등식. 정규식과 일치하지 않는 속성을 기준으로 가져온 시계열을 필터링합니다. 문자열 값을 지원합니다.

메타데이터로 필터링할 수도 있습니다.

ts{externalIdPrefix="test", metadata={key1="value1", key2=~"value2.*"}}

위의 쿼리는 다음과 같은 시계열을 요청합니다.

• externalIdPrefix이(가) "test"임
• metadata.key1이(가) "value1"임
• metadata.key2이(가) "value2"(으)로 시작함

쿼리 제한 사항

사용자 지정 쿼리를 수행할 때 시계열 가져오기와 관련된 근본적인 제한 사항을 이해하는 것이 중요합니다.

• 클라이언트 측 필터링: 커넥터는 _클라이언트 측_에서 정규식 쿼리(일치의 경우 =~, 제외의 경우 !~)와 부정확한 부등식 필터(=!)를 적용합니다. 이 프로세스는 처음에 Cognite Data Fusion(CDF)에서 최대 1000개의 시계열 항목을 검색한 후에 수행됩니다. 이 접근 방식 때문에 총 수가 1000개를 초과하는 경우 가져온 하위 집합에 모든 관련 시계열이 포함되지 않을 가능성이 있습니다.

• 서버 측 필터링: 이 제한 사항을 완화하려면 가능한 경우 항상 서버 측 필터링을 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하려면 특정 시계열 필터 속성에 엄격한 등식 필터(=)를 적용하면 됩니다. 이렇게 하면 CDF에서 검색된 시계열 집합의 범위를 효과적으로 좁혀 후속 클라이언트 측 필터가 보다 타겟팅된 데이터 집합에 적용되도록 할 수 있습니다. 이 기능은 모든 관련 시계열, 특히 관심 있는 시계열이 CDF에서 가져온 초기 데이터 집합에 포함되도록 하는 데 특히 유용합니다.

서버 측 필터링을 특정 특성 또는 메타데이터와 결합하여 쿼리 범위를 구체화한 후 정규식 또는 기타 클라이언트측 필터를 적용합니다. 이 접근 방식에 따르면 Grafana 대시보드에서 관심 있는 모든 시계열을 선택할 수 있는 가능성이 매우 커집니다.

집계, 데이터 단위 및 정렬

사용자 인터페이스의 드롭다운을 사용하여 각 시계열에 대해 집계 및 데이터 단위를 지정할 수 있습니다.

예를 들어, 집계가 average로 설정되고 데이터 단위가 1h와 같으면 모든 쿼리가 선택된 집계 및 데이터 단위를 사용하여 데이터 요소를 요청합니다. 기본적으로, 합성 시계열을 사용하는 집계는 UTC 기준으로 1970년 1월 1일 목요일 00:00:00에 대해 정렬됩니다.

합성 시계열 쿼리 구문을 사용하면 각 시계열에 대해 별도로 집계, 데이터 단위 및 정렬을 정의할 수 있습니다.

ts{externalId='houston.ro.REMOTE_AI[34]', alignment=1599609600000, aggregate='average', granularity='24h'}

위의 쿼리는 사용자 인터페이스에 설정된 집계 및 데이터 단위 값을 재정의합니다. 지원되는 집계 목록에 대해서는 API 설명서를 참조하십시오.

산술 연산

산술 연산을 적용하여 시계열을 결합할 수 있습니다. 다음 예를 참조하십시오.

ts{id=123} + ts{externalId="test"}

위 쿼리의 결과는 데이터 요소가 각 시계열의 합산 값인 단일 플롯입니다.

이 예에서 ts{name~="test1.*"} 쿼리는 둘 이상의 시계열을 반환할 수 있지만 여기에서는 ID가 111, 222 및 333인 세 개의 시계열을 반환한다고 가정합니다.

ts{name~="test1.*"} + ts{id=123}

위 쿼리의 결과는 쿼리의 첫 번째 식과 두 번째 식에 의해 반환된 합산 시계열 값이 결합된 세 개의 플롯입니다. 결과적으로 플롯은 세 개의 쿼리를 나타냅니다.

• ts{id=111} + ts{id=123}
• ts{id=222} + ts{id=123}
• ts{id=333} + ts{id=123}

아래 이미지에서 이 동작(각 ts{} 식이 두 개의 시계열을 반환)의 예를 볼 수 있습니다(차트 아래에 있는 레이블 참조).

함수

합성 시계열에 적용할 수 있는 광범위한 함수를 지원합니다.

• 삼각 함수: sin(ts{}), cos(ts{}), pi().
• 가변 길이 함수: max(ts{}, ...), min(ts{}, ...), avg(ts{}, ...).
• 대수: ln(ts{}), pow(ts{}, exponent), sqrt(ts{}), exp(ts{}), abs(ts{}).
• 오류 처리: on_error(ts{}, default_value). 계산의 오류 처리를 참조하십시오.
• 문자열 시계열: map(expression, [list of strings to map from], [list of values to map to], default_value). 문자열 시계열을 참조하십시오.

계산의 오류 처리

on_error(ts{...}) 함수를 사용하면 일부 예외가 발생한 경우에도 차트를 렌더링할 수 있습니다. 이 함수는 다음과 같은 오류를 처리합니다.

• BAD_DOMAIN - 잘못된 입력 범위가 제공된 경우 발생하는 오류입니다. 0으로 나누기나 음수 값의 제곱근을 예로 들 수 있습니다.
• OVERFLOW - 결과가 절대 값으로 10^100보다 큰 경우 발생하는 오류입니다.

이러한 오류 중 하나가 발생하면 CDF는 타임스탬프에 대한 값을 반환하는 대신 오류 메시지와 함께 오류 필드를 반환합니다. 이러한 오류를 방지하려면 on_error() 함수에서 (하위)식을 래핑할 수 있습니다.

on_error(1/ts{externalId='canBeZero'}, 0)

문자열 시계열

map() 함수를 사용하면 문자열 값을 갖는 시계열을 처리하여 문자열을 배정밀도 실수로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 밸브에 대한 시계열이 "OPEN" 또는 "CLOSED" 값을 가질 수 있는 경우 다음을 사용하여 이 값을 숫자로 변환할 수 있습니다.

map(TS{externalId='stringstate'}, ['OPEN', 'CLOSED'], [1, 0], -1)

"OPEN"은 1에 매핑되고 "CLOSED"는 0에 매핑되며 다른 모든 값은 -1에 매핑됩니다.

문자열 시계열에 대한 집계는 현재 지원되지 않습니다. 모든 문자열 시계열은 단계적 시계열로 간주됩니다.

단위 변환

시계열에 정의된 unitExternalId가 있는 경우 사용자 지정 쿼리를 사용하여 데이터를 쿼리할 때 동일한 수량 내에서 해당 값을 다른 단위로 변환할 수 있습니다.

예:

{ts{externalId='temperature_f_houston', targetUnit='temperature:deg_c'} + ts{id='123', targetUnitSystem='SI'}}

각 시계열 또는 집계에 대해 targetUnit 또는 targetUnitSystem을 선택할 수 있습니다. 선택한 대상 단위는 원래 단위와 호환되어야 합니다.

합성 시계열을 사용하여 데이터 요소를 쿼리하는 경우 값의 단위가 유지되지 않습니다. 예를 들어, 물리적으로 정확하지 않지만 온도 시계열의 값을 거리 시계열에 추가할 수 있습니다.

참고: 레이블 필드에서 각 시계열의 unit 또는 unitExternalId 속성에 액세스하려고 하면 Grafana는 데이터 요소의 단위가 아닌 시계열의 원래 단위를 반환합니다.

데이터 모델 인스턴스의 시계열 데이터 표시

CDF 데이터 모델 인스턴스의 시계열 데이터를 표시할 수 있습니다.

1. 데이터 모델 탭에서 데이터 모델 및 버전을 선택합니다.

2. 쿼리를 지정합니다.

   중요

   시계열을 포함하는 필드 아래에 __typename 및 externalId를 추가합니다. 이 예에서는 temperature 및 pressure 아래에 추가합니다.

   {
     listPump {
       items {
         temperature {
           __typename
           externalId
         }
         pressure {
           __typename
           externalId
         }
       }
     }
   }