Liikkuva Keskiarvo Elasticsearch

Käyttämällä elastista etsintää Grafana. Grafana toimittaa edistyksellistä tukea Elasticsearchille Voit tehdä monenlaisia ​​yksinkertaisia ​​tai monimutkaisia ​​elastisen etsinnän kyselyjä visualisoimaan lokeja tai metrijää, jotka on tallennettu elastiseen hakuun Voit myös merkitä graafeja lokitiedostoihin, jotka on tallennettu elastiseen hakuun. Tietolähteen lisääminen. Avaa sivuvalikosta napsauttamalla yläosassa olevaa Grafana-kuvaketta. Sivupaneelissa Dashboards-linkin alapuolella sinun on löydettävä linkki Data Sources. NOTE Jos tämä linkki puuttuu sivupaneelista, se tarkoittaa, että nykyisellä käyttäjälläsi ei ole nykyisen organisaation järjestelmänvalvojan rooli. Napsauta ylätunnisteen Lisää uusi linkkiä. Valitse valikosta Elasticsearch. Tietolähteen nimi, mikä on tärkeä, että tämä on sama kuin Grafana v1 x: ssä, jos aiot tuoda vanhat hallintapaneelit. Oletusarvot lähde tarkoittaa sitä, että se valitaan ennalta uusille paneeleille. Protokolla, ip ja portti elastisen etsinnän palvelimella. Proxy-yhteys Grafana-backendin kautta, suora pääsy suoraan selaimesta. hän Grafana-taustaohjelma välittää kaikki pyynnöt selaimesta ja lähettää ne tietolähteeseen Tämä on hyödyllinen, koska se voi poistaa CORS Cross Origin - resurssikysymykset sekä poistaa tarpeet levittää todennustiedot Data Source - palveluun selaimeen . Suora yhteys on edelleen tuettu, koska tietyissä tapauksissa voi olla hyödyllistä käyttää tietolähdettä suoraan Grafanan, käyttäjän ja Tietolähteen käyttöoikeustilanteesta ja topologiasta riippuen. Jos valitset suoran pääsyn, sinun on päivitettävä Elasticsearch-kokoonpano, jonka avulla muut verkkotunnukset voivat käyttää Elasticsearch-selainta. Voit tehdä tämän määrittämällä ne config-tiedoston asetuksiin. Indeksin asetukset. Tässä voit määrittää aikakentän oletusarvon ja määrittää elastisen hakuindeksin nimen. aikakuvaksi indeksin nimeen tai wildcard. Metric Query editor. The Elasticsearch-kyselyeditorin avulla voit valita useita mittareita ja ryhmää useilla termeillä tai suodattimilla Käytä plus d miinus kuvakkeet oikealle lisäämällä muuttujien tai ryhmän bys jollakin mittarilla ja ryhmällä on vaihtoehtoja, napsauta vaihtoehtoa teksti laajentaaksesi rivin nähdäksesi ja muokkaa metrijärjestelmää tai ryhmää by options. Pipeline metrics. If sinulla on Elasticsearch 2 x ja Grafana 2 6 tai uudempi, voit käyttää putkilinjan metrisiä aggregaatioita, kuten siirrettävää keskiarvoa ja johdannaisprojektien pipetointimetriä, jotka edellyttävät toisen metrijärjestelmän perustan. Käytä metrisen silmän kuvaketta metatietojen piilottamiseksi näkymästä kaaviossa. Tämä on hyödyllinen vain käytettäville muuttujille on kyselyssä käytettävä putkilinjan metriä. Elasticsearch-tietolähde tukee kahdenlaisia ​​kyselyitä, joiden avulla voidaan täyttää mallipohjaiset muuttujat arvoilla. Mahdolliset kentän arvot. Suodatukset suodatetaan tyypin mukaan. Suodatukset suodatetaan tyypin ja suodattimen avulla. toiminnallisuus on kokeellista ja sitä voidaan muuttaa tai poistaa kokonaan tulevassa julkaisussa. Elastic pyrkii parhaan mahdollisen lähestymistavan avulla korjata kaikki ongelmat, mutta kokeellisiin ominaisuuksiin ei kuulu tukea SLA Viralliset GA-ominaisuudet. Valittu määrättyyn datasarjaan Moving Average - aggregaatio liukuu ikkunan läpi ja lähettää kyseisen ikkunan keskiarvon Esimerkiksi, kun otetaan huomioon tiedot 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, voimme laskea yksinkertaisen liukuvan keskiarvon, jonka ikkunat ovat kooltaan 5, seuraamalla. Keskinopeuden siirtäminen on yksinkertainen tapa tasoittaa datatietoja. Siirrettäviä keskiarvoja käytetään tyypillisesti aikapohjaisiin tietoihin, kuten osakekurssit tai palvelimen tiedot. voidaan käyttää korkeiden taajuuksien vaihteluiden tai satunnaisen melun eliminointiin, mikä mahdollistaa alemman taajuuden trendin visualisoinnin helpommin, kuten kausiluonteisuuden. Lineaarinen malli antaa lineaarisen painotuksen sarjan pisteisiin siten, että vanhemmat datapisteet, kuten alussa olevat ikkunan osuus lineaarisesti vähemmän summaa koko keskimäärään Lineaarinen painotus auttaa vähentämään datan myöhästymisiä s, koska vanhemmilla pisteillä on vähemmän vaikutusta. Lineaarisella mallilla ei ole erityisiä asetuksia konfiguroida. Kuten yksinkertainen malli, wi Esimerkiksi pieni ikkuna-ikkuna 10 seuraa tarkasti tietoja ja pienentää vain pienimuotoisia vaihteluita. Kuvio 3 Lineaarinen liukuva keskiarvo ikkunan koolla 10. Päinvastoin, lineaarinen liukuva keskiarvo suurempi ikkuna-ikkuna 100 tasoittaa kaikki korkeammat taajuusvaihtelut, jättäen vain matalia taajuuksia ja pitkän aikavälin trendejä. Se myös pyrkii huomattavasti jäljessä todellisista tiedoista, vaikkakin tyypillisesti pienempi kuin yksinkertainen malli. Kuvio 4 Lineaarinen liukuva keskiarvo ikkuna koko 100.Multiplicative Holt-Wintersedit. Multiplicative on määritelty asettamalla tyyppi mult Tämä lajike on suositeltavaa, kun kausivaihtelu kerrotaan tietosi E g, jos kausittainen vaikutus on x5 tiedot, eikä vain lisätä siihen. Oletus alfa - ja gammasarjan arvot ovat 0 3 ja beta on 0 1 Asetukset hyväksyvät kaikki kelluvat 0-1: sta. Kauden oletusarvo on 1. Multiplikatiivinen Holt-Winters-malli voidaan minimoida. Holt-Winters toimii jakamalla jokainen datapiste kausittaisella arvolla. Tämä on ongelmallista, jos jokin tietonne on nolla tai jos tietojen puutteita on olemassa, koska tämä johtaa nollaan. - Suomarit hyppäävät kaikki arvot hyvin pienellä määrällä 1 10 -10 niin, että kaikki arvot ovat ei-nolla Tämä vaikuttaa tulokseen, mutta vain minimaalisesti Jos tietosi eivät ole nollia tai haluat nähdä NaN: n, kun nollat ​​ovat, voit poistaa tämän käyttäytymisen panoksella. Kaikki liikkuva keski-malli tukee ennustustilaa, joka yrittää ekstrapoloida tulevaisuuteen, koska nykyinen tasoitettu, liukuva keskiarvo Nämä ennusteet voivat olla tai eivät välttämättä ole tarkkoja mallista ja parametrista riippuen. Ennustukset otetaan käyttöön lisäämällä ennakoiva parametri mihin tahansa liikkuvaan keskimääräiseen aggregaatioon, määrittämällä ennusteiden lukumäärä, jonka haluat liittää sarjan loppuun. Nämä ennusteet sijoitetaan välimatkan päähän samalla aikavälillä kuin kauhat. Yksinkertaiset lineaariset ja ewma-mallit kaikki tuottavat tasaisia ​​ennusteita, ne lähinnä lähestyvät sarjan viimeisen arvon keskiarvoa ja tuottavat tasainen. Kuvio 11 Yksinkertainen liukuva keskiarvo, jossa on kokoa 10 oleva ikkuna, ennustaa 50. Sitä vastoin holt-malli voi ekstrapoloida paikallisen tai maailmanlaajuisen vakion perusteella trendit Jos asetamme korkean beta-arvon, voimme ekstrapoloida paikallisen jatkuvan kehityksen perusteella tässä tapauksessa ennustukset pudota alas, koska sarjan lopussa olevat tiedot suuntautuivat alaspäin. Kuva 12 Holt-lineaarinen liukuva keskiarvo ikkunan kanssa koko 100, ennustaa 20, alfa 0 5, beeta 0. Sitä vastoin, jos valitsimme pienen beetan, ennusteet perustuvat maailmanlaajuiseen jatkuvaan suuntaukseen. Tässä sarjassa globaali kehitys on hieman positiivinen, joten ennuste tekee terävästä u-vuorolla ja alkaa positiivinen rinne. Kuvio 13 Kaksinkertainen eksponentiaalinen liukuva keskiarvo, jonka koko on 100 ikkunaa, ennustaa 20, alfa 0 5, beeta 0 1. Holtwinters-mallilla on parhaat mahdolliset ennusteet, koska se sisältää myös kausivaihtelut minä Kuvio 14 Holt-talvet liikkuvat keskimäärin 120-kertaisella ikkunalla, ennustavat 25, alfa 0 8, beeta 0 2, gamma 0 7, jakso 30.Metrics Maven laskee liikkuvan keskiarvon PostgreSQL. In meidän Metrics Maven-sarjassa, Tietojen kirjoittajat voivat jakaa tietokantaominaisuuksia, vinkkejä, vihjeitä ja koodia, jota voit käyttää tietojesi tarvitsemien tietojen avulla. Tässä artikkelissa tarkastelemme, kuinka lasketaan liikkuva keskiarvo PostgreSQL: ssä. Tämä artikkeli perustuu edellisiin kahteen artikkeleita ikkunatoiminnoista ja ikkunoiden kehyksistä PostgreSQL: llä Käytämme ikkunointiominaisuuksia, joita olemme aiemmin keskustelleet liikuttavan keskiarvon laskemiseksi, ja me myös tarkastelemme vaihtoehtoista menetelmää. Mikä on liikkuvan keskiarvon. Liikkuva keskiarvo on vain se, mitä se kuulostaa kuten keskimäärin, joka muuttuu jatkuvasti muuttuvien tulojen perusteella. Esimerkiksi, saatat haluta ottaa keskiarvon jonkin arvon 100 ylätunnisteen tai edellisten 30 päivän aikana. Koska saat uusia merkintöjä tietokantaan tai koska jokainen n ew-päivä on toinen päivämäärä, keskiarvo muuttuu. Käsite liikkuva keskiarvo on myös sama kuin keskimääräinen tai juokseva keskiarvo, mutta on olemassa muutamia erilaisia ​​liikkuvia keskiarvoja. Tässä artikkelissa keskitymme yksinkertaiseen liikkuvaan keskiarvoon saadaksemme jalat märkä ja me myös tarkastelemme lyhyesti kumulatiivista liukuvaa keskiarvoa artikkelin lopussa Tulevat artikkelit kattavat painotetut liukuvat keskiarvot ja eksponentiaaliset liukuvat keskiarvot. Syytä käyttää liikkuva keskiarvo mittareita on helpottaa havaitsemaan suuntauksia Se sa yleisesti käytössä oleva tekniikka talous - ja liiketalouden analyysissä, jotta tiedot voidaan ilmaantua, jotta todelliset trendit voidaan tunnistaa muuttuvista sarjoista. Laskennan suorittaminen tietojen muuttuessa voi olla hieman pelottava , jos et ole koskaan tehnyt sitä Kun olet oppinut haluamasi menetelmän, me kattaisimme kaksi sen helppoa ja löydät monia käyttötarkoituksia seurantaan ja raportteihin. Ensinnäkin tarvitsemme taulukon, joka sisältää arvot, jotka haluamme keskimäärin. Käytännössä kirjoitettaessa löydämme usein, että tarvitsemamme perustiedot ei ole jo määritelty täsmällisesti yhdessä taulukossa. Siksi meillä on muutamia yhteenvetotaulukoita, jotka vetävät Tarvitsemme yhdessä Nämä ovat perustaulukoita, joihin sovelletaan kehittyneempiä laskelmia, kuten liukuvaa keskiarvoa. Joissakin tapauksissa nämä ovat johdettuja taulukoita, jotka ovat tilapäisesti pääkyselyn suorittamiseen. Muissa tapauksissa voimme käyttää näkymää tai realistinen näkymä Joten, kun kuitenkin pääset siihen, tarvitset taulukon, joka sisältää arvot, jotka haluat keskimäärin, ja mitkä ulottuvuudet haluat tilata. Esimerkkinä mainitsemme, että meitä on pyydetty luomaan 30 päivän liikkuvan keskiarvon app-latauksille esimerkkikokeesta Sovelluksen lataustiedot päivitetään päivittäin appdownloadsbydate-nimiseen taulukkoon ja viimeisin osa siitä näyttää näin. Tässä esimerkissä päivämäärän tilaaminen on tärkeää, koska haluamme laskea 30 päivän valssauksenverage edellisen päivämäärän sarjan vuoksi Tämän vuoksi on tärkeää, että meillä on rivi jokaista päivämäärää varten. Meidän tapauksessamme teemme, mutta jos sinulla on puutteita tietonne, joissa ei ole arvoja tietyille päivämäärille, voit käyttää generaattoreita, kun rakentaa peruspöytäsi varmistaaksesi, että olet saanut kaikki rivit, joita tarvitset. Näytä, miten tämä päivämäärien vaihteluväli sisältää vaihtelevia sovellusten latauksia yhteensä 35: stä 7: een. Se on hyvin vaikea nähdä trendi tästä datasta. Syötä liikkuva keskiarvo. Käytä ikkunaa kehyksiä yksinkertaisen liukuvan keskiarvon. Jos muistat aiemmasta artikkelistamme tämän sarjan ikkunoiden kehyksissä käytetään ilmoittamaan rivien määrän nykyisen rivin ympärillä, ikkunafunktio tulisi sisällyttää. He luovat tietoryhmän, joka käyttää ikkunatoimintoa toimimaan riippuen sinun tietosi ja tarpeesi mukaan liikkuva keskiarvo voi sisältää rivejä sekä nykyisen riviä edeltävän että sen jälkeen, mutta meidän tarkoituksemme mukaan liikkuva keskiarvo käyttää edellisiä rivejä ja nykyistä riviä, koska haluamme generoida saivat uuden liukuvan keskiarvon jokaiselle uudelle päivämäärälle. Kyselymme näyttää tältä. Käytämme ORDER BY - palvelua päivämääräkenttämme, jotta tiedot ovat odottamassamme järjestyksessä ja olemme määrittäneet rivien 29 ennalta ja ajanjaksolta asetetun rivin AVG-laskennan ikkunakehys Kun ikkuna kehittyy jokaisen päivämäärän osalta, laskentaan käytetään vain edellisiä 29 riviä ja nykyistä 30 päivää. Koska emme näytä päivämääriä perustaulukkostomme ennen 26. toukokuuta tähän Esimerkiksi, keskitymme tarkastelemaan tuloksia päivämääristä, jolloin näytimme sinulle 29 edeltävää riviä. Ottakaa 30. kesäkuuta esimerkiksi ikkunaikkunamme, joka keskittyy AVG-aggregaattiin sovellusten latauksiin vain kesäkuussa, tämä osa peruspöydästämme. Joten, jos kartoitamme liikkuvan keskiarvon, jonka olemme laskeneet, voimme nähdä, että tiedot ovat tasaantuneet ja nousu on nousussa kesäkuun ensimmäisen viikon aikana, sitten haihtuvampi laskusuuntaus sen jälkeen. Koska tämä näyttää vain yhden kuukauden tiedot se ei ole kovin sanottavaa analyyttistä raporttia varten, mutta toivottavasti se auttaa sinua ymmärtämään, kuinka liiketalouden keskiarvo voi olla hyödyllinen liiketoiminnan analyysiä varten. Vihje ei sisälly nykyistä riviä. Jos jotain syytä et halua lisätä nykyistä riviä ikkunatoimintoon ja kun käytät vain ikkunan kehystä edeltäviä tai vain seuraavia asetuksia, helppo tapa tehdä tämä on käyttää x PRECEDING tai y SEURAAVA kahdesti ROWS BETWEEN - lausekkeessa. Esimerkiksi, halusimme käyttää nykyistä riviä edeltäviä 30 riviä, mutta ei sisällä nykyistä riviä ikkunankehyksessä Voisimme kirjoittaa tällaisen lausekkeen näin RIVIEN 30 EDELLISEN JA 1 PREVIOINNIN Samalla tavoin voimme sulkea pois nykyisen rivin, mutta tehdä 30 riviä seuraamalla näin RIVIET SEURAAVAAN JA SEURAAVAAN 30. Vaihtoehtoinen menetelmä yksinkertaisen liikkuva keskiarvo. Ennen PostgreSQL 9 0, meillä ei ollut x PRECEDING tai y FOLLOWING ikkunan kehys vaihtoehtoja meille Voit laskea liikkuva keskiarvo ilman ikkunaa, voimme sen sijaan käyttää kahta taulukkoa aliakset peruspöydästämme Me käytämme yhtä aliaksia toimimaan toisella käyttäen päivämääräväliä Tarkista se. Käyttämällä tätä menetelmää pystymme saavuttamaan samat tulokset kuin edellä kuvattiin ikkunakehyksellä Jos käytät suuria määriä tietoja, ikkunakehyksen vaihtoehto tulee olemaan tehokkaampi, mutta tämä vaihtoehto on olemassa, jos haluat käyttää sitä. Kumulatiivisen liukuvan keskiarvon laskeminen. Kun nyt olemme tarkistaneet pari menetelmää yksinkertaisen liukuvan keskiarvon laskemiseksi, vaihdamme ikkuna-kehyksen esimerkki näyttääksesi, kuinka voit myös tehdä kumulatiivisen liukuvan keskiarvon. Samat periaatteet ovat voimassa, mutta sen sijaan, että sillä olisi jatkuvasti siirrettävää ikkunakehystä aikaväliä varten, ikkunakehystä yksinkertaisesti laajennetaan. Esimerkiksi 30 päivän liikkuvan keskiarvon sijasta me lasketaan ajankohtainen liukuva keskiarvo Jokaisen uuden päivämäärän osalta sen arvo sisällytetään yksinkertaisesti keskimääräiseen laskelmaan kaikista edellisistä päivistä. Katsotaanpa tätä esimerkkiä. Koska peruspöytämme alkaa Ja Tämän vuoden kumulatiivisen laskutoimituksen tulokset saavat tämän kumulatiivisen laskelman. Jos kartoitamme nämä tulokset, näet, että kumulatiivisen liukuvan keskiarvon etu on edelleen tasoittaa tietoja niin, että vain merkittävät tietomuutokset näkyvät trendinä. Nyt näemme, että trendi on noussut hieman vuoteen verrattuna. Pyyhkäisy. Nyt tiedät pari erilaista liikkuvia keskiarvoja, joita voit käyttää ja parin eri laskentatapojen avulla voit tehdä tarkempaa analyysia ja luoda tehokkaampia raportteja. Seuraavassa Metrics Maven - artikkelissamme tarkastelemme joitain vaihtoehtoja tietojen tekemiseen niin, että arvojen sijasta 20 4184782608695652 näemme 20 42 Nähdään seuraavalla kerralla. Liittyvät artikkelit. Metrics Maven - sarjassa kirjoitamme tiedoston tutkija jakaa tietokannan ominaisuuksia, vinkkejä, temppuja ja koodia, jota voit käyttää. tietokannan ominaisuuksia, vinkkejä, temppuja ja koodia, jota voit käyttää. Meidän Metrics Maven - sarjassa kirjoitamme tiedoston tutkija jakaa tietokannan ominaisuuksia, vinkkejä, temppuja ja koodia, jota voit käyttää.