집계된 시계열 데이터 가져오기

Cognite Data Fusion(CDF)은 시계열의 숫자 데이터 요소에 대해 가장 일반적인 집계를 사전에 계산합니다. 이러한 집계는 대규모 데이터 집합을 쿼리하는 경우에도 짧은 응답 시간으로 사용할 수 있습니다.

OData 클라이언트에서 데이터를 다운로드하고 수동으로 집계하는 대신, 집계를 위해 CDF를 쿼리할 수 있습니다. 시간 범위와 데이터 단위(집계를 계산할 시간 단위)를 지정하면 CDF가 계산 작업을 자동으로 수행합니다.

OData 서비스를 사용하여 단일 시계열에 대한 집계 가져오기

asset-centric 및 데이터 모델링 OData 서비스에서 시계열을 나열할 때 CDF에서 단일 시계열에 대한 집계를 검색하는 함수가 제공됩니다. Microsoft Power BI에서 이 함수를 사용하려면 다음과 같이 하십시오.

1. Power Query Editor에서 Cognite Power BI 커넥터를 사용하여 시계열 테이블의 목록으로 이동합니다.

2. 필터링을 사용하여 집계를 가져오려는 시계열을 찾은 다음, 집계 열에서 함수를 선택합니다.

   

3. 시간 범위와 데이터 단위를 지정한 다음, 확인을 선택합니다.

   

4. Power Query Editor에 지정된 시간 범위에 대한 집계가 포함된 테이블이 표시됩니다. 필요하지 않은 열을 제거한 다음, 닫기 및 적용을 선택합니다.

여러 시계열에 대한 집계 가져오기

동일한 시간 범위에서 여러 시계열의 집계를 검색하려면 asset-centric OData 서비스에서 제공하는 TimeseriesAggregate 함수를 사용합니다. 단일 시계열에 대해 함수를 호출하는 대신, 집계를 검색하려는 모든 시계열을 포함하는 시계열 테이블을 생성합니다.

Microsoft Power BI에서 다음과 같이 하십시오.

1. Cognite Power BI 커넥터를 사용하여 asset-centric OData 서비스에 대한 연결을 엽니다. Timeseries 테이블과 TimeseriesAggregate 함수를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 새 쿼리로 추가합니다.

   

2. 시계열 테이블에서 필터링을 사용하여 집계를 가져오려는 시계열을 찾습니다.

3. 쿼리 패널에서 TimeseriesAggregate 함수를 선택하고 데이터 단위, 시작 시간 및 종료 시간을 설정합니다. 그런 다음, 열 선택을 선택합니다.

4. 열 선택 창에서 시계열 테이블과 테이블의 Id 열을 선택하여 CDF에서 어떤 시계열의 집계를 가져올지 지정합니다.

   

5. 호출을 선택하여 집계 검색을 시작합니다.

6. Power Query Editor의 쿼리 패널에 호출된 함수라는 새로운 테이블이 표시되며, 여기에 지정된 시간 범위에 대한 집계가 포함됩니다. 필요하지 않은 열을 제거한 다음, 닫기 및 적용을 선택합니다.

   TimeseriesAggregate 함수가 오랜 시간이 걸리거나 오랜 시간 후에 실패하는 경우:

   • 필요한 시계열만 포함하도록 시계열 테이블을 필터링했는지 확인하십시오.
   • 적절한 데이터 단위를 사용하는 것이 좋습니다. 데이터 단위는 쿼리 성능에 큰 영향을 미칩니다.
   • 현실적인 수의 데이터 요소를 요청하십시오. 짧은 데이터 단위로 많은 수의 시계열을 집계하는 경우 대량의 데이터 요소가 반환될 수 있으며, Power BI는 한 번의 쿼리에서 수 기가바이트의 데이터를 처리할 수 없습니다.