Fungsi transformasi - Amazon Managed Grafana
Tambahkan bidang dari perhitunganBidang gabunganConfig dari hasil kueriMengkonversi jenis bidangEkstrak BidangBidang pencarian dari sumber dayaFilter data berdasarkan kueri ReFIDFilter data berdasarkan nilaiFilter bidang berdasarkan namaFormat stringFormat waktuGrup olehPengelompokan ke matriksKelompokkan ke tabel bersarangBuat peta panasHistogramBergabunglah dengan bidangBergabunglah dengan labelLabel ke bidangKuotaGabungkan seri/tabelAtur bidang berdasarkan namaPartisi berdasarkan nilaiSiapkan seri waktuMengurangiGanti nama dengan regexBaris ke bidangSeri ke barisUrutkan berdasarkanSpatialTransformasi deret waktu ke tabelAnalisis regresi

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Fungsi transformasi

Topik dokumentasi ini dirancang untuk ruang kerja Grafana yang mendukung Grafana versi 10.x.

Untuk ruang kerja Grafana yang mendukung Grafana versi 9.x, lihat. Bekerja di Grafana versi 9

Untuk ruang kerja Grafana yang mendukung Grafana versi 8.x, lihat. Bekerja di Grafana versi 8

Anda dapat melakukan transformasi berikut pada data Anda.

Tambahkan bidang dari perhitungan

Gunakan transformasi ini untuk menambahkan bidang baru yang dihitung dari dua bidang lainnya. Setiap transformasi memungkinkan Anda menambahkan satu bidang baru.

  • Mode - Pilih mode:

    • Kurangi baris - Terapkan perhitungan yang dipilih pada setiap baris bidang yang dipilih secara independen.

    • Operasi biner — Terapkan operasi biner dasar (misalnya, jumlah atau kalikan) pada nilai dalam satu baris dari dua bidang yang dipilih.

    • Operasi unary - Terapkan operasi unary dasar pada nilai dalam satu baris dari bidang yang dipilih. Operasi yang tersedia adalah:

      • Nilai absolut (abs) — Mengembalikan nilai absolut dari ekspresi yang diberikan. Ini mewakili jarak dari nol sebagai angka positif.

      • Eksponensial alami (exp) — Mengembalikan e dinaikkan ke kekuatan ekspresi yang diberikan.

      • Logaritma natural (ln) — Mengembalikan logaritma natural dari ekspresi yang diberikan.

      • Floor (floor) — Mengembalikan bilangan bulat terbesar kurang dari atau sama dengan ekspresi yang diberikan.

      • Ceiling (ceil) — mengembalikan bilangan bulat terkecil yang lebih besar dari atau sama dengan ekspresi yang diberikan.

    • Fungsi kumulatif — Terapkan fungsi pada baris saat ini dan semua baris sebelumnya.

      • Total — Menghitung total kumulatif hingga dan termasuk baris saat ini.

      • Mean — Menghitung mean hingga dan termasuk baris saat ini.

    • Fungsi jendela - Terapkan fungsi jendela. Jendela bisa tertinggal atau terpusat. Dengan jendela trailing baris saat ini akan menjadi baris terakhir di jendela. Dengan jendela tengah, jendela akan dipusatkan pada baris saat ini. Untuk ukuran jendela genap, jendela akan berada di tengah antara baris saat ini dan baris sebelumnya.

      • Mean — Menghitung rata-rata bergerak atau rata-rata berjalan.

      • — Menghitung deviasi standar bergerak.

      • Varians — Hitung varians bergerak.

    • Indeks baris - Sisipkan bidang dengan indeks baris.

  • Nama bidang - Pilih nama bidang yang ingin Anda gunakan dalam perhitungan untuk bidang baru.

  • Perhitungan - Jika Anda memilih mode Kurangi baris, maka bidang Perhitungan akan muncul. Pilih bidang untuk melihat daftar pilihan perhitungan yang dapat Anda gunakan untuk membuat bidang baru. Untuk informasi tentang perhitungan yang tersedia, lihat Jenis perhitungan.

  • Operasi — Jika Anda memilih operasi biner atau mode operasi Unary, maka bidang Operasi akan muncul. Bidang ini memungkinkan Anda melakukan operasi matematika dasar pada nilai dalam satu baris dari dua bidang yang dipilih. Anda juga dapat menggunakan nilai numerik untuk operasi biner.

  • Sebagai persentil — Jika Anda memilih mode indeks baris, maka sakelar persentil As muncul. Sakelar ini memungkinkan Anda untuk mengubah indeks baris sebagai persentase dari jumlah total baris.

  • Alias — (Opsional) Masukkan nama bidang baru Anda. Jika Anda membiarkan ini kosong, maka bidang akan diberi nama agar sesuai dengan perhitungan.

  • Ganti semua bidang — (Opsional) Pilih opsi ini jika Anda ingin menyembunyikan semua bidang lain dan hanya menampilkan bidang terhitung Anda dalam visualisasi.

catatan

Fungsi kumulatif dan fungsi Jendela saat ini dalam pratinjau publik. Grafana Labs menawarkan dukungan terbatas, dan perubahan yang melanggar mungkin terjadi sebelum fitur tersedia secara umum.

Bidang gabungan

Bidang gabungan

Gunakan transformasi ini untuk menggabungkan semua bidang dari semua frame menjadi satu hasil.

Misalnya, jika Anda memiliki kueri terpisah yang mengambil data suhu dan waktu aktif (kueri A) dan indeks kualitas udara dan informasi kesalahan (kueri b), menerapkan transformasi gabungan menghasilkan kerangka data terkonsolidasi dengan semua informasi yang relevan dalam satu tampilan.

Pertimbangkan dua berikut ini.

Kueri A:

Temp Uptime

15.4

1230233

Kueri B:

AQI Kesalahan

3.2

5

Setelah Anda menggabungkan bidang, bingkai data akan menjadi:

Temp Uptime AQI Kesalahan

15.4

1230233

3.2

5

Transformasi ini menyederhanakan proses penggabungan data dari berbagai sumber, memberikan pandangan komprehensif untuk analisis dan visualisasi.

Config dari hasil kueri

Config dari hasil kueri

Gunakan transformasi ini untuk memilih satu kueri dan mengekstrak opsi standar seperti Min, Max, Unit dan Thresholds dan menerapkannya ke hasil kueri lainnya. Ini memungkinkan konfigurasi visualisasi dinamis, berdasarkan data yang dikembalikan oleh kueri tertentu.

Pilihan

  • Query Config - Pilih kueri yang mengembalikan data yang ingin Anda gunakan sebagai konfigurasi.

  • Terapkan ke - Pilih bidang atau seri yang konfigurasi harus diterapkan.

  • Terapkan ke opsi - Tentukan jenis bidang atau gunakan nama bidang regex, tergantung pada pilihan Anda di Terapkan ke.

Tabel pemetaan lapangan

Di bawah opsi konfigurasi, Anda akan menemukan tabel pemetaan bidang. Tabel ini mencantumkan semua bidang yang ditemukan dalam data yang dikembalikan oleh kueri konfigurasi, bersama dengan opsi Gunakan sebagai dan Pilih. Ini memberikan kontrol atas bidang pemetaan ke properti konfigurasi, dan untuk beberapa baris, ini memungkinkan Anda untuk memilih nilai mana yang akan dipilih.

Contoh berikut menunjukkan query input dan query yang digunakan sebagai konfigurasi bidang.

Kueri masukan

Waktu Nilai

1626178119127

10

1626178119129

30

Kueri Config

Waktu Nilai

1626178119127

100

1626178119129

100

Kueri keluaran (sama seperti input, tetapi sekarang dengan konfigurasi pada bidang nilai)

Waktu Nilai (konfigurasi: Maks = 100)

1626178119127

10

1626178119129

30

Setiap bidang sekarang memiliki set opsi konfigurasi maksimum. Pilihan seperti Min, Max, Unit, dan Thresholds adalah bagian dari konfigurasi lapangan. Jika diatur, mereka digunakan oleh visualisasi alih-alih opsi apa pun yang dikonfigurasi secara manual di panel opsi editor panel.

Pemetaan nilai

Anda juga dapat mengubah hasil kueri menjadi pemetaan nilai. Dengan opsi ini, setiap baris dalam hasil kueri konfigurasi mendefinisikan satu baris pemetaan nilai. Lihat contoh berikut ini.

Hasil kueri Config

Nilai Teks Warna

L

Rendah

biru

M

Sedang

hijau

H

Tinggi

merah

Dalam pemetaan bidang, tentukan:

Bidang Gunakan sebagai Pilih

Nilai

Pemetaan nilai/Nilai

Semua nilai

Teks

Pemetaan nilai/Teks

Semua nilai

Warna

Pemetaan nilai/Warna

Semua nilai

Grafana membangun pemetaan nilai dari hasil kueri Anda dan menerapkannya ke hasil kueri data nyata. Anda akan melihat nilai yang dipetakan dan diwarnai sesuai dengan hasil kueri konfigurasi.

Mengkonversi jenis bidang

Gunakan transformasi ini untuk memodifikasi jenis bidang bidang yang ditentukan.

Transformasi ini memiliki opsi berikut:

  • Bidang - Pilih dari bidang yang tersedia.

  • as — Pilih yang akan FieldType dikonversi ke.

    • Numerik — mencoba untuk membuat angka nilai.

    • String - akan membuat nilai string.

    • Waktu — mencoba mengurai nilai sebagai waktu.

      • Akan menampilkan opsi untuk menentukan DateFormat sebagai input oleh string, seperti yyyy-mm-dd atauDD MM YYYY hh:mm:ss.

    • Boolean - akan membuat nilai-nilai Boolean.

    • Enum — akan membuat nilai enum.

      • Akan menampilkan tabel untuk mengelola enum.

    • Lainnya — mencoba mengurai nilai sebagai json.

Misalnya pertimbangkan kueri berikut yang dapat dimodifikasi dengan memilih bidang waktu, sebagai Waktu, dan Format Tanggal sebagaiYYYY.

Waktu Tandai Nilai

2017-07-01

atas

25

2018-08-02

di bawah ini

22

2019-09-02

di bawah ini

29

2020-10-04

atas

22

Hasilnya:

Waktu Tandai Nilai

2017-01-01 00:00:00

atas

25

2018-01-01 00:00:00

di bawah ini

22

2019-01-01 00:00:00

di bawah ini

29

2020-01-01 00:00:00

atas

22

Transformasi ini memungkinkan Anda untuk secara fleksibel menyesuaikan tipe data Anda, memastikan kompatibilitas dan konsistensi dalam visualisasi Anda.

Ekstrak Bidang

Gunakan transformasi ini untuk memilih sumber data dan mengekstrak konten darinya dalam format yang berbeda. Transformasi ini memiliki bidang-bidang berikut:

  • Sumber — Pilih bidang untuk sumber data.

  • Format - Pilih salah satu dari berikut ini:

    • JSON - Parse konten JSON dari sumbernya.

    • Pasangan kunci+nilai — Parse konten dalam format a=b atau c:d dari sumber.

    • Otomatis — Temukan bidang secara otomatis.

  • Ganti Semua Bidang - (Opsional) Pilih opsi ini untuk menyembunyikan semua bidang lain dan hanya menampilkan bidang terhitung Anda dalam visualisasi.

  • Pertahankan Waktu - (Opsional) Hanya tersedia jika Ganti Semua Bidang benar. Menyimpan bidang waktu dalam output.

Pertimbangkan kumpulan data berikut:

Contoh Dataset

Stempel Waktu json_data

1636678740000000000

{"nilai”: 1}

1636678680000000000

{"nilai”: 5}

1636678620000000000

{"nilai”: 12}

Anda dapat menyiapkan data yang akan digunakan oleh panel Time series dengan konfigurasi ini:

  • Sumber: json_data

  • Format: JSON

    • Bidang: nilai

    • Alias: my_value

  • Ganti semua bidang: true

  • Pertahankan waktu: benar

Ini akan menghasilkan output sebagai berikut:

Data yang Diubah

Stempel Waktu nilai_my_

1636678740000000000

1

1636678680000000000

5

1636678620000000000

12

Dengan transformasi ini, Anda dapat mengekstrak dan memformat data dengan berbagai cara. Anda dapat menyesuaikan format ekstraksi berdasarkan kebutuhan data spesifik Anda.

Bidang pencarian dari sumber daya

Gunakan transformasi ini untuk memperkaya nilai bidang dengan mencari bidang tambahan dari sumber eksternal.

Transformasi ini memiliki bidang-bidang berikut:

  • Bidang - Pilih bidang teks dari kumpulan data Anda.

  • Pencarian — Pilih dari Negara, Negara Bagian AS, dan Bandara.

catatan

Transformasi ini hanya mendukung data spasial.

Misalnya, jika Anda memiliki data ini:

Contoh Dataset

Lokasi Nilai

AL

0

AK

10

Arizona

5

Arkansas

1

Di suatu tempat

5

Dengan konfigurasi ini:

  • Bidang: lokasi

  • Pencarian: Amerika Serikat

Anda akan mendapatkan output sebagai berikut:

Data yang Diubah

Lokasi ID Nama Lng Lat Nilai
AL AL Alabama -80.891064 12.448457 0
AK AK Arkansas -100.891064 24.448457 10
Arizona 5
Arkansas 1
Di suatu tempat 5

Transformasi ini memungkinkan Anda menambah data Anda dengan mengambil informasi tambahan dari sumber eksternal, menyediakan kumpulan data yang lebih komprehensif untuk analisis dan visualisasi.

Filter data berdasarkan kueri ReFID

Gunakan transformasi ini untuk menyembunyikan satu atau beberapa kueri di panel yang memiliki beberapa kueri.

Grafana menampilkan surat identifikasi kueri dalam teks abu-abu gelap. Pilih pengenal kueri untuk beralih pemfilteran. Jika surat kueri berwarna putih, maka hasilnya akan ditampilkan. Jika surat kueri gelap, maka hasilnya disembunyikan.

catatan

Transformasi ini tidak tersedia untuk Graphite karena sumber data ini tidak mendukung korelasi data yang dikembalikan dengan kueri.

Filter data berdasarkan nilai

Gunakan transformasi ini untuk secara selektif memfilter titik data langsung dalam visualisasi Anda. Transformasi ini menyediakan opsi untuk menyertakan atau mengecualikan data berdasarkan satu atau beberapa kondisi yang diterapkan pada bidang yang dipilih.

Transformasi ini sangat berguna jika sumber data Anda tidak secara native memfilter berdasarkan nilai. Anda juga dapat menggunakan ini untuk mempersempit nilai untuk ditampilkan jika Anda menggunakan kueri bersama.

Kondisi yang tersedia untuk semua bidang adalah:

  • Regex - Cocokkan ekspresi regex.

  • Apakah Null — Cocokkan jika nilainya nol.

  • Is Not Null — Cocokkan jika nilainya tidak null.

  • Sama - Cocokkan jika nilainya sama dengan nilai yang ditentukan.

  • Berbeda - Cocokkan jika nilainya berbeda dari nilai yang ditentukan.

Ketentuan tambahan yang tersedia untuk bidang angka adalah:

  • Lebih besar — Cocokkan jika nilainya lebih besar dari nilai yang ditentukan.

  • Lower — Cocokkan jika nilainya lebih rendah dari nilai yang ditentukan.

  • Lebih besar atau sama — Cocokkan jika nilainya lebih besar atau sama.

  • Lebih rendah atau sama — Cocokkan jika nilainya lebih rendah atau sama.

  • Rentang - Cocokkan rentang antara minimum dan maksimum yang ditentukan, termasuk min dan maks.

Pertimbangkan kumpulan data berikut:

Waktu Temperatur Ketinggian
2020-07-07 11:34:23 32 101
2020-07-07 11:34:22 28 125
2020-07-07 11:34:21 26 110
2020-07-07 11:34:20 23 98
2020-07-07 10:32:24 31 95
2020-07-07 10:31:22 20 85
2020-07-07 09:30:57 19 101

Jika Anda Sertakan titik data yang memiliki suhu di bawah 30° C, konfigurasi akan terlihat sebagai berikut:

  • Jenis Filter: 'Sertakan'

  • Kondisi: Baris di mana 'Suhu' cocok dengan 'Lebih Rendah Dari' '30'

Dan Anda akan mendapatkan hasil berikut, di mana hanya suhu di bawah 30° C yang disertakan:

Data yang Diubah

Waktu Temperatur Ketinggian
2020-07-07 11:34:22 28 125
2020-07-07 11:34:21 26 110
2020-07-07 11:34:20 23 98
2020-07-07 10:31:22 20 85
2020-07-07 09:30:57 19 101

Anda dapat menambahkan lebih dari satu kondisi ke filter. Misalnya, Anda mungkin ingin memasukkan data hanya jika ketinggiannya lebih besar dari 100. Untuk melakukannya, tambahkan kondisi itu ke konfigurasi berikut:

  • Jenis filter: 'Sertakan' baris yang kondisi 'Cocokkan Semua'

  • Kondisi 1: Baris di mana 'Suhu' cocok dengan 'Lebih Rendah' dari '30'

  • Kondisi 2: Baris di mana 'Ketinggian' cocok dengan 'Lebih Besar' dari '100'

Bila Anda memiliki lebih dari satu kondisi, Anda dapat memilih apakah Anda ingin tindakan (sertakan/kecualikan) diterapkan pada baris yang Cocokkan semua kondisi atau Cocokkan salah satu kondisi yang Anda tambahkan.

Pada contoh di atas, kami memilih Match all karena kami ingin memasukkan baris yang memiliki suhu lebih rendah dari 30° C DAN ketinggian lebih tinggi dari 100. Jika kami ingin memasukkan baris yang memiliki suhu lebih rendah dari 30° C ATAU ketinggian lebih tinggi dari 100 sebagai gantinya, maka kami akan memilih Match any. Ini akan mencakup baris pertama dalam data asli, yang memiliki suhu 32° C (tidak cocok dengan kondisi pertama) tetapi ketinggian 101 (yang cocok dengan kondisi kedua), sehingga disertakan.

Kondisi yang tidak valid atau tidak lengkap dikonfigurasi diabaikan.

Transformasi pemfilteran data serbaguna ini memungkinkan Anda memasukkan atau mengecualikan titik data secara selektif berdasarkan kondisi tertentu. Sesuaikan kriteria untuk menyesuaikan presentasi data Anda untuk memenuhi kebutuhan analitis unik Anda.

Filter bidang berdasarkan nama

Gunakan transformasi ini untuk menghapus bagian dari hasil kueri Anda. Ada tiga cara untuk memfilter nama bidang:

  • Masukkan ekspresi reguler.

  • Pilih bidang yang disertakan secara manual.

  • Gunakan variabel dasbor.

Gunakan ekspresi reguler

Saat Anda memfilter menggunakan ekspresi reguler, nama bidang yang cocok dengan ekspresi reguler disertakan. Misalnya, menggunakan ekspresi reguler hanya 'prod.*' akan mengembalikan bidang yang dimulai dengan prod

Ekspresi reguler dapat menyertakan variabel dasbor yang diinterpolasi menggunakan sintaks. ${variableName}

Pilih bidang yang disertakan secara manual

Pilih atau batal pilihan nama bidang untuk menghapusnya dari hasil. Jika ekspresi reguler juga disertakan, bidang yang cocok dengan ekspresi akan disertakan, meskipun tidak dicentang.

Gunakan variabel dasbor

Pilih Dari variabel untuk memungkinkan Anda memilih variabel dasbor yang digunakan untuk menyertakan bidang. Dengan menyiapkan variabel dasbor dengan beberapa pilihan, bidang yang sama dapat ditampilkan di beberapa visualisasi.

Transformasi ini memberikan fleksibilitas dalam menyesuaikan hasil kueri Anda agar fokus pada bidang spesifik yang Anda butuhkan untuk analisis dan visualisasi yang efektif.

Format string

Gunakan transformasi ini untuk menyesuaikan output dari bidang string. Transformasi ini memiliki bidang-bidang berikut:

  • Huruf besar - Memformat seluruh string dalam karakter huruf besar.

  • Huruf kecil - Memformat seluruh string dalam karakter huruf kecil.

  • Kasus kalimat - Memformat karakter pertama string dalam huruf besar.

  • Kasus judul - Memformat karakter pertama dari setiap kata dalam string dalam huruf besar.

  • Kasus Pascal - Memformat karakter pertama dari setiap kata dalam string dalam huruf besar dan tidak menyertakan spasi di antara kata-kata.

  • Kasus unta - Memformat karakter pertama dari setiap kata dalam string dalam huruf besar, kecuali kata pertama, dan tidak termasuk spasi di antara kata-kata.

  • Kasus ular - Memformat semua karakter dalam string dalam huruf kecil dan menggunakan garis bawah alih-alih spasi di antara kata-kata.

  • Kasus keb — Memformat semua karakter dalam string dalam huruf kecil dan menggunakan tanda hubung alih-alih spasi di antara kata-kata.

  • Trim - Menghapus semua spasi depan dan belakang dari string.

  • Substring - Mengembalikan substring string, menggunakan posisi awal dan akhir yang ditentukan.

Transformasi ini menyediakan cara mudah untuk membakukan dan menyesuaikan penyajian data string untuk visualisasi dan analisis yang lebih baik.

catatan

Transformasi ini saat ini dalam pratinjau publik. Grafana Labs menawarkan dukungan terbatas, dan perubahan yang melanggar mungkin terjadi sebelum fitur tersedia secara umum.

Format waktu

Gunakan transformasi ini untuk menyesuaikan output dari bidang waktu. Output dapat diformat menggunakan string format Moment.js. Misalnya, jika Anda hanya ingin menampilkan tahun bidang waktu, string format 'YYYY' dapat digunakan untuk menampilkan tahun kalender (misalnya, 1999 atau 2012).

Sebelum Transformasi:

Stempel Waktu Peristiwa
1636678740000000000 Sistem Mulai
1636678680000000000 Login Pengguna
1636678620000000000 Data Diperbarui

Setelah menerapkan 'YYYY-MM-DD HH: mm: SS':

Stempel Waktu Peristiwa
2021-11-12 14:25:40 Sistem Mulai
2021-11-12 14:24:40 Login Pengguna
2021-11-12 14:23:40 Data Diperbarui

Transformasi ini memungkinkan Anda menyesuaikan representasi waktu dalam visualisasi Anda, memberikan fleksibilitas dan presisi dalam menampilkan data temporal.

catatan

Transformasi ini tersedia di ruang kerja compatbile dengan Grafana v10 sebagai fitur alfa.

Grup oleh

Transformasi ini mengelompokkan data dengan nilai bidang (kolom) tertentu dan memproses perhitungan pada setiap grup. Pilih untuk melihat daftar pilihan perhitungan.

Berikut adalah contoh data asli.

Waktu ID Server Suhu CPU Status Server

7/7/2020 11:34:20AM

server 1

80

Shutdown

7/7/2020 11:34:20AM

server 3

62

OK

7/7/2020 10:32:20AM

server 2

90

Kelebihan

7/7/2020 10:31:22AM

server 3

55

OK

7/7/2020 9:30:57AM

server 3

62

Rebooting

7/7/2020 9:30:05AM

server 2

88

OK

7/7/2020 9:28:06AM

server 1

80

OK

7/7/2020 9:25:05AM

server 2

88

OK

7/7/2020 9:23:07AM

server 1

86

OK

Transformasi ini berjalan dalam dua langkah. Pertama, Anda menentukan satu atau beberapa bidang untuk mengelompokkan data berdasarkan. Ini akan mengelompokkan semua nilai yang sama dari bidang tersebut bersama-sama, seolah-olah Anda mengurutkannya. Misalnya jika kita mengelompokkan berdasarkan bidang ID Server, maka itu akan mengelompokkan data dengan cara ini:

Waktu ID Server Suhu CPU Status Server

7/7/2020 11:34:20AM

server 1

80

Shutdown

7/7/2020 9:28:06AM

server 1

80

OK

7/7/2020 9:23:07AM

server 1

86

OK

7/7/2020 10:32:20AM

server 2

90

Kelebihan

7/7/2020 9:30:05AM

server 2

88

OK

7/7/2020 9:25:05AM

server 2

88

OK

7/7/2020 11:34:20AM

server 3

62

OK

7/7/2020 10:31:22AM

server 3

55

OK

7/7/2020 9:30:57AM

server 3

62

Rebooting

Semua baris dengan nilai ID Server yang sama dikelompokkan bersama.

Setelah memilih bidang mana Anda ingin mengelompokkan data Anda, Anda dapat menambahkan berbagai perhitungan pada bidang lain, dan menerapkan perhitungan untuk setiap kelompok baris. Misalnya, kita bisa menghitung suhu CPU rata-rata untuk masing-masing server tersebut. Jadi kita dapat menambahkan perhitungan rata-rata yang diterapkan pada bidang Suhu CPU untuk mendapatkan yang berikut:

ID Server Suhu CPU (rata-rata)

server 1

82

server 2

88,6

server 3

59,6

Dan kita dapat menambahkan lebih dari satu perhitungan. Misalnya:

  • Untuk bidang Waktu, kita dapat menghitung nilai Terakhir, untuk mengetahui kapan titik data terakhir diterima untuk setiap server

  • Untuk bidang Status Server, kita dapat menghitung nilai Terakhir untuk mengetahui berapa nilai status terakhir untuk setiap server

  • Untuk bidang Temperatur, kita juga dapat menghitung nilai Terakhir untuk mengetahui berapa suhu yang dipantau terbaru untuk setiap server

Kami kemudian akan mendapatkan:

ID Server Suhu CPU (rata-rata) Suhu CPU (terakhir) Waktu (terakhir) Status Server (terakhir)

server 1

82

80

7/7/2020 11:34:20AM

Shutdown

server 2

88,6

90

7/7/2020 10:32:20AM

Kelebihan

server 3

59,6

62

7/7/2020 11:34:20AM

OK

Transformasi ini memungkinkan Anda untuk mengekstrak informasi penting dari deret waktu Anda dan menampilkannya dengan cara yang nyaman.

Pengelompokan ke matriks

Gunakan transformasi ini untuk menggabungkan tiga bidang—yang digunakan sebagai masukan untuk kolom nilai Kolom, Baris, dan Sel dari output kueri—dan buat matriks. Matriks dihitung sebagai berikut:

Data asli

ID Server Suhu CPU Status Server
server 1 82 OK
server 2 88,6 OK
server 3 59,6 Shutdown

Kita dapat menghasilkan matriks menggunakan nilai Server Status sebagai nama kolom, Server ID nilai sebagai nama baris, dan CPU Temperature sebagai isi dari setiap sel. Isi setiap sel akan muncul untuk kolom (Server Status) dan kombinasi baris (Server ID) yang ada. Untuk sisa sel, Anda dapat memilih nilai mana yang akan ditampilkan antara: Null, True, False, atau Empty.

Keluaran

Status Server IDServer OK Shutdown
server 1 82
server 2 88,6
server 3 59,6

Gunakan transformasi ini untuk membangun matriks dengan menentukan bidang dari hasil kueri Anda. Output matriks mencerminkan hubungan antara nilai-nilai unik di bidang ini. Ini membantu Anda menyajikan hubungan yang kompleks dalam format matriks yang jelas dan terstruktur.

Kelompokkan ke tabel bersarang

Gunakan transformasi ini untuk mengelompokkan data dengan nilai bidang (kolom) tertentu dan perhitungan proses pada setiap grup. Rekaman dihasilkan yang berbagi nilai bidang dikelompokkan yang sama, untuk ditampilkan dalam tabel bersarang.

Untuk menghitung statistik bidang, pilih kotak di sebelah bidang dan pilih opsi Hitung. Ini akan menambahkan kotak pilihan lain dengan statistik yang akan dipilih.

Tabel berikut menunjukkan data sampel.

Waktu ID Server Suhu CPU Status Server

7/7/2020 11:34:20AM

server 1

80

Shutdown

7/7/2020 11:34:20AM

server 3

62

OK

7/7/2020 10:32:20AM

server 2

90

Kelebihan

7/7/2020 10:31:22AM

server 3

55

OK

7/7/2020 9:30:57AM

server 3

62

Rebooting

7/7/2020 9:30:05AM

server 2

88

OK

7/7/2020 9:28:06AM

server 1

80

OK

7/7/2020 9:25:05AM

server 2

88

OK

7/7/2020 9:23:07AM

server 1

86

OK

Transformasi ini memiliki dua langkah. Pertama, tentukan satu atau lebih bidang yang digunakan untuk mengelompokkan data. Ini mengelompokkan semua nilai yang sama dari bidang tersebut bersama-sama, seolah-olah Anda mengurutkannya Misalnya, jika Anda mengelompokkan berdasarkan Server ID bidang, Grafana mengelompokkan data dengan cara ini:

ID Server Data

server 1
Waktu Suhu CPU Status Server

7/7/2020 11:34:20AM

80

Shutdown

7/7/2020 9:28:06AM

80

OK

7/7/2020 9:23:07AM

86

OK

server 2
Waktu Suhu CPU Status Server

7/7/2020 10:32:20AM

90

Kelebihan

7/7/2020 9:30:05AM

88

OK

7/7/2020 9:25:05AM

88

OK

server 3
Waktu Suhu CPU Status Server

7/7/2020 11:34:20AM

62

OK

7/7/2020 10:31:22AM

55

OK

7/7/2020 9:30:57AM

62

Rebooting

Setelah memilih bidang yang ingin Anda kelompokkan data, Anda dapat menambahkan berbagai perhitungan di bidang lain dan menerapkan perhitungan ke setiap grup baris. Misalnya, Anda mungkin ingin menghitung suhu CPU rata-rata untuk masing-masing server tersebut. Untuk melakukannya, tambahkan perhitungan rata-rata yang diterapkan pada bidang Suhu CPU untuk mendapatkan hasil sebagai berikut:

ID Server Suhu CPU (rata-rata)

server 1

82
Waktu Status Server

7/7/2020 11:34:20AM

Shutdown

7/7/2020 9:28:06AM

OK

7/7/2020 9:23:07AM

OK

server 2

88,6
Waktu Status Server

7/7/2020 10:32:20AM

Kelebihan

7/7/2020 9:30:05AM

OK

7/7/2020 9:25:05AM

OK

server 3

59,6
Waktu Status Server

7/7/2020 11:34:20AM

OK

7/7/2020 10:31:22AM

OK

7/7/2020 9:30:57AM

Rebooting

Buat peta panas

Gunakan transformasi ini untuk menyiapkan data histogram untuk memvisualisasikan tren dari waktu ke waktu. Mirip dengan visualisasi peta panas, transformasi ini mengubah metrik histogram menjadi bucket temporal.

Ember X

Pengaturan ini menentukan bagaimana sumbu x dibagi menjadi ember.

  • Ukuran - Tentukan interval waktu di bidang input. Misalnya, rentang waktu 1h membuat sel selebar satu jam pada sumbu x.

  • Hitung - Untuk non-time-related seri, gunakan opsi ini untuk menentukan jumlah elemen dalam ember.

Ember Y

Pengaturan ini menentukan bagaimana sumbu y dibagi menjadi ember.

  • Linear

  • Logaritmik - Pilih antara basis log 2 atau basis log 10.

  • Symlog — Menggunakan skala logaritmik simetris. Pilih antara basis log 2 atau basis log 10, memungkinkan nilai negatif.

Asumsikan Anda memiliki kumpulan data berikut:

Stempel Waktu Nilai
2023-01-01 12:00:00 5
2023-01-01 12:15:00 10
2023-01-01 12:30:00 15
2023-01-01 12:45:00 8

  • Dengan X Bucket disetel ke Size: 15m dan Y Bucket asLinear, histogram mengatur nilai ke dalam interval waktu 15 menit pada sumbu x dan linier pada sumbu y.

  • Untuk X Bucket as Count: 2 dan Y Bucket asLogarithmic (base 10), histogram mengelompokkan nilai ke dalam ember dua pada sumbu x dan menggunakan skala logaritmik pada sumbu y.

Histogram

Gunakan transformasi ini untuk menghasilkan histogram berdasarkan data input, memungkinkan Anda memvisualisasikan distribusi nilai.

  • Ukuran bucket — Rentang antara item terendah dan tertinggi dalam ember (Xmin hingga XMax).

  • Bucket offset — Offset untuk non-zero-based ember.

  • Gabungkan seri - Buat histogram terpadu menggunakan semua seri yang tersedia.

Data asli

Seri 1:

A B C
1 3 5
2 4 6
3 5 7
4 6 8
5 7 9

Seri 2:

C
5
6
7
8
9

Keluaran

xMin XMax A B C C
1 2 1 0 0 0
2 3 1 0 0 0
3 4 1 1 0 0
4 5 1 1 0 0
5 6 1 1 1 1
6 7 0 1 1 1
7 8 0 1 1 1
8 9 0 0 1 1
9 10 0 0 1 1

Visualisasikan distribusi nilai menggunakan histogram yang dihasilkan, memberikan wawasan tentang penyebaran dan kepadatan data.

Bergabunglah dengan bidang

Gunakan transformasi ini untuk menggabungkan beberapa hasil ke dalam satu tabel, memungkinkan konsolidasi data dari kueri yang berbeda.

Ini sangat berguna untuk mengubah beberapa hasil deret waktu menjadi satu tabel lebar dengan bidang waktu bersama.

Gabung batin

Gabungan bagian dalam menggabungkan data dari beberapa tabel di mana semua tabel berbagi nilai yang sama dari bidang yang dipilih. Jenis gabungan ini mengecualikan data di mana nilai tidak cocok di setiap hasil.

Gunakan transformasi ini untuk menggabungkan hasil dari beberapa kueri (menggabungkan pada bidang gabungan yang diteruskan atau kolom pertama kali) menjadi satu hasil, dan jatuhkan baris di mana gabungan yang berhasil tidak dapat terjadi.

Dalam contoh berikut, dua query mengembalikan data tabel. Ini divisualisasikan sebagai dua tabel terpisah sebelum menerapkan transformasi gabungan batin.

Kueri A:

Waktu Pekerjaan Uptime

7/7/2020 11:34:20AM

simpul

25260122

7/7/2020 11:24:20AM

postgre

123001233

7/7/2020 11:14:20AM

postgre

345001233

Kueri B:

Waktu Server Kesalahan

7/7/2020 11:34:20AM

server 1

15

7/7/2020 11:24:20AM

server 2

5

7/7/2020 11:04:20AM

server 3

10

Hasil setelah menerapkan transformasi gabungan batin terlihat seperti berikut:

Waktu Pekerjaan Uptime Server Kesalahan

7/7/2020 11:34:20AM

simpul

25260122

server 1

15

7/7/2020 11:24:20AM

postgre

123001233

server 2

5

Bergabung di luar

Gabungan luar mencakup semua data dari gabungan dalam dan baris di mana nilai tidak cocok di setiap input. Sementara gabungan bagian dalam bergabung dengan Kueri A dan Kueri B pada bidang waktu, gabungan luar mencakup semua baris yang tidak cocok di bidang waktu.

Dalam contoh berikut, dua query mengembalikan data tabel. Ini divisualisasikan sebagai dua tabel sebelum menerapkan transformasi gabungan luar.

Kueri A:

Waktu Pekerjaan Uptime

7/7/2020 11:34:20AM

simpul

25260122

7/7/2020 11:24:20AM

postgre

123001233

7/7/2020 11:14:20AM

postgre

345001233

Kueri B:

Waktu Server Kesalahan

7/7/2020 11:34:20AM

server 1

15

7/7/2020 11:24:20AM

server 2

5

7/7/2020 11:04:20AM

server 3

10

Hasil setelah menerapkan transformasi gabungan luar terlihat seperti berikut:

Waktu Pekerjaan Uptime Server Kesalahan

7/7/2020 11:04:20AM

server 3

10

7/7/2020 11:14:20AM

postgre

345001233

7/7/2020 11:34:20AM

simpul

25260122

server 1

15

7/7/2020 11:24:20AM

postgre

123001233

server 2

5

Bergabunglah dengan label

Gunakan transformasi ini untuk menggabungkan beberapa hasil menjadi satu tabel.

Ini sangat berguna untuk mengubah beberapa hasil deret waktu menjadi satu tabel lebar dengan bidang Label bersama.

  • Gabung — Pilih label untuk bergabung di antara label yang tersedia atau umum di semua rangkaian waktu.

  • Nilai — Nama untuk hasil output.

Contoh

Masukan 1: series1{what='Temp', cluster='A', job='J1'}

Waktu Nilai
1 10
2 200

Masukan 2: series2{what='Temp', cluster='B', job='J1'}

Waktu Nilai
1 10
2 200

Masukan 3: series3{what='Speed', cluster='B', job='J1'}

Waktu Nilai
22 22
28 77

Config:

value: 'what'

Output:

cluster pekerjaan Temp Kecepatan
A J1 10
A J1 200
B J1 10 22
B J1 200 77

Gabungkan dan atur data deret waktu secara efektif dengan transformasi ini untuk wawasan yang komprehensif.

Label ke bidang

Gunakan transformasi ini untuk mengonversi hasil deret waktu dengan label atau tag ke dalam tabel, termasuk kunci dan nilai setiap label dalam hasilnya. Tampilkan label sebagai kolom atau nilai baris untuk visualisasi data yang disempurnakan.

Diberikan hasil query dari dua deret waktu:

  • Seri 1 - labelServer=Server A, Datacenter=EU

  • Seri 2 - labelServer=Server B, Datacenter=EU

Dalam mode Kolom, hasilnya terlihat seperti ini:

Waktu Server Pusat data Nilai

7/7/2020 11:34:20AM

Server A

EU

1

7/7/2020 11:34:20AM

Peladen B

EU

2

Dalam mode “Baris”, hasilnya memiliki tabel untuk setiap seri dan menunjukkan setiap nilai label seperti ini:

label nilai

Server

Server A

Pusat data

EU
label nilai

Server

Peladen B

Pusat data

EU

Nama bidang nilai

Jika Anda memilih Server sebagai nama bidang Nilai, maka Anda akan mendapatkan satu bidang untuk setiap nilai label Server.

Waktu Pusat data Server A Peladen B

7/7/2020 11:34:20AM

EU

1

2

Perilaku penggabungan

Label ke bidang transformator secara internal adalah dua transformasi terpisah. Tindakan pertama pada seri tunggal dan mengekstrak label ke bidang. Yang kedua adalah transformasi gabungan yang menggabungkan semua hasil menjadi satu tabel. Transformasi gabungan mencoba bergabung di semua bidang yang cocok. Langkah penggabungan ini diperlukan dan tidak dapat dimatikan.

Untuk mengilustrasikan hal ini, berikut adalah contoh di mana Anda memiliki dua kueri yang mengembalikan deret waktu tanpa label yang tumpang tindih.

  • Seri 1 - label Server=ServerA

  • Seri 2 - label Datacenter=EU

Ini pertama-tama akan menghasilkan dua tabel ini:

Waktu Server Nilai

7/7/2020 11:34:20AM

ServerA

10
Waktu Pusat data Nilai

7/7/2020 11:34:20AM

EU

20

Setelah bergabung:

Waktu Server Nilai Pusat data

7/7/2020 11:34:20AM

ServerA

10

7/7/2020 11:34:20AM

20

EU

Kuota

Gunakan transformasi ini untuk membatasi jumlah baris yang ditampilkan, memberikan tampilan data yang lebih terfokus. Ini sangat berguna ketika berhadapan dengan dataset besar.

Berikut ini adalah contoh yang menggambarkan dampak transformasi Limit pada respons dari sumber data:

Waktu Metrik Nilai

7/7/2020 11:34:20AM

Temperatur

25

7/7/2020 11:34:20AM

Kelembaban

22

7/7/2020 10:32:20AM

Kelembaban

29

7/7/2020 10:31:22AM

Temperatur

22

7/7/2020 9:30:57AM

Kelembaban

33

7/7/2020 9:30:05AM

Temperatur

19

Berikut adalah hasil setelah menambahkan transformasi Limit dengan nilai '3':

Waktu Metrik Nilai

7/7/2020 11:34:20AM

Temperatur

25

7/7/2020 11:34:20AM

Kelembaban

22

7/7/2020 10:32:20AM

Kelembaban

29

Transformasi ini membantu Anda menyesuaikan presentasi visual data Anda untuk fokus pada data yang paling relevan.

Gabungkan seri/tabel

Gunakan transformasi ini untuk menggabungkan hasil dari beberapa kueri menjadi satu hasil, yang sangat berguna saat menggunakan visualisasi panel tabel. Transformasi menggabungkan nilai ke dalam baris yang sama jika bidang bersama berisi data yang sama.

Berikut contoh ilustrasi dampak transformasi Merge seri/tabel pada dua kueri yang mengembalikan data tabel:

Kueri A:

Waktu Pekerjaan Uptime

7/7/2020 11:34:20AM

simpul

25260122

7/7/2020 11:24:20AM

postgre

123001233

Kueri B:

Waktu Pekerjaan Kesalahan

7/7/2020 11:34:20AM

simpul

15

7/7/2020 11:24:20AM

postgre

5

Berikut adalah hasilnya setelah menerapkan transformasi Merge:

Waktu Pekerjaan Kesalahan Uptime

7/7/2020 11:34:20AM

simpul

15

25260122

7/7/2020 11:24:20AM

postgre

5

123001233

Transformasi ini menggabungkan nilai-nilai dari Query A dan Query B ke dalam tabel terpadu, meningkatkan presentasi untuk wawasan yang lebih baik.

Atur bidang berdasarkan nama

Gunakan transformasi ini untuk mengganti nama, menyusun ulang, atau menyembunyikan bidang yang dikembalikan oleh satu kueri di panel Anda. Transformasi ini hanya berfungsi di panel dengan satu kueri. Jika panel Anda memiliki beberapa kueri, maka Anda harus menerapkan transformasi gabungan Luar atau menghapus kueri tambahan.

Mengubah bidang

Grafana menampilkan daftar bidang yang dikembalikan oleh kueri. Anda dapat:

  • Ubah urutan bidang - Seret bidang ke lokasi baru dalam daftar.

  • Sembunyikan atau tampilkan bidang — Gunakan ikon mata di samping nama bidang untuk mengaktifkan visibilitas bidang.

  • Ganti nama bidang - Ketik nama baru ke dalam kotak Ganti Nama.

Contoh

Mengingat hasil kueri awal ini:

Waktu Metrik Nilai
2020-07-07 11:34:20 Temperatur 25
2020-07-07 11:34:20 Kelembaban 22
2020-07-07 10:32:20 Kelembaban 29

Anda dapat menerapkan penggantian bidang ganti nama untuk membuat:

Waktu Sensor Membaca
2020-07-07 11:34:20 Temperatur 25
2020-07-07 11:34:20 Kelembaban 22
2020-07-07 10:32:20 Kelembaban 29

Transformasi ini memungkinkan Anda menyesuaikan tampilan hasil kueri, memastikan representasi data Anda yang jelas dan berwawasan luas di Grafana.

Partisi berdasarkan nilai

Gunakan transformasi ini untuk merampingkan proses grafik beberapa seri tanpa perlu beberapa kueri dengan klausa yang berbeda. WHERE

catatan

Fungsi ini tersedia di ruang kerja yang kompatibel dengan Grafana versi 9 ke atas.

Ini sangat berguna saat menggunakan tabel SQL metrik, seperti dalam contoh ini:

Waktu Wilayah Nilai

10/20/2022 12:00:00PM

AS

1520

10/20/2022 12:00:00PM

EU

2936

10/20/2022 1:00:00AM

AS

1327

10/20/2022 1:00:00AM

EU

912

Dengan transformator Partisi berdasarkan nilai, Anda dapat mengeluarkan satu kueri dan membagi hasilnya dengan nilai unik dalam satu atau beberapa kolom (bidang) pilihan Anda. Contoh berikut menggunakan Region.

SELECT Time, Region, Value FROM metrics WHERE Time > '2022-10-20'
Waktu Wilayah Nilai

10/20/2022 12:00:00PM

AS

1520

10/20/2022 1:00:00AM

AS

1327
Waktu Wilayah Nilai

10/20/2022 12:00:00PM

EU

2936

10/20/2022 1:00:00AM

EU

912

Transformasi ini menyederhanakan proses dan meningkatkan fleksibilitas memvisualisasikan beberapa seri dalam visualisasi deret waktu yang sama.

Siapkan seri waktu

Gunakan transformasi ini untuk mengatasi masalah saat sumber data mengembalikan data deret waktu dalam format yang tidak kompatibel dengan visualisasi yang diinginkan. Transformasi ini memungkinkan Anda untuk mengonversi data deret waktu dari antara format lebar dan panjang.

Seri waktu multi-frame

Gunakan opsi ini untuk mengubah kerangka data deret waktu dari format lebar ke format panjang. Ini sangat membantu ketika sumber data Anda memberikan informasi deret waktu dalam format yang perlu dibentuk ulang untuk kompatibilitas optimal dengan visualisasi Anda.

Contoh

Masukan ini:

Stempel Waktu Nilai1 Nilai2

2023-01-01 00:00:00

10

20

2023-01-01 01:00:00

15

25

Dapat diubah menjadi:

Stempel Waktu Variabel Nilai

2023-01-01 00:00:00

Nilai1

10

2023-01-01 00:00:00

Nilai2

20

2023-01-01 01:00:00

Nilai1

15

2023-01-01 01:00:00

Nilai2

25

Seri waktu yang luas

Gunakan opsi ini untuk mengubah kerangka data deret waktu dari format panjang ke format lebar. Ini sangat membantu ketika sumber data Anda mengirimkan data deret waktu dalam format yang panjang dan visualisasi Anda memerlukan format yang luas.

Contoh

Masukan ini:

Stempel Waktu Variabel Nilai

2023-01-01 00:00:00

Nilai1

10

2023-01-01 00:00:00

Nilai2

20

2023-01-01 01:00:00

Nilai1

15

2023-01-01 01:00:00

Nilai2

25

Dapat diubah menjadi:

Stempel Waktu Nilai1 Nilai2

2023-01-01 00:00:00

10

20

2023-01-01 01:00:00

15

25

Mengurangi

Gunakan transformasi ini menerapkan perhitungan untuk setiap bidang dalam bingkai data dan mengembalikan nilai tunggal. Transformasi ini sangat berguna untuk mengkonsolidasikan data deret waktu mulitiple ke dalam format yang lebih ringkas dan ringkas. Bidang waktu dihapus saat menerapkan transformasi ini.

Pertimbangkan masukannya:

Kueri A:

Waktu Temp Uptime

2020-07-07 11:34:20

12.3

256122

2020-07-07 11:24:20

15.4

1230233

Kueri B:

Waktu AQI Kesalahan

2020-07-07 11:34:20

6.5

15

2020-07-07 11:24:20

3.2

5

Trafo reduksi memiliki dua mode:

  • Seri ke baris - Membuat baris untuk setiap bidang dan kolom untuk setiap perhitungan.

  • Mengurangi bidang - Menjaga struktur bingkai yang ada, tetapi menciutkan setiap bidang menjadi satu nilai.

Misalnya, jika Anda menggunakan perhitungan Pertama dan Terakhir dengan transformasi Seri ke baris, maka hasilnya akan menjadi:

Bidang Pertama Terakhir

Temp

12.3

15.4

Uptime

256122

1230233

AQI

6.5

3.2

Kesalahan

15

5

Kolom Reduce dengan perhitungan Terakhir, menghasilkan dua frame, masing-masing dengan satu baris:

Kueri A:

Temp Uptime

15.4

1230233

Kueri B:

AQI Kesalahan

3.2

5

Ganti nama dengan regex

Gunakan transformasi ini untuk mengganti nama bagian dari hasil kueri menggunakan ekspresi reguler dan pola penggantian.

Anda dapat menentukan ekspresi reguler, yang hanya diterapkan pada kecocokan, bersama dengan pola pengganti yang mendukung referensi kembali. Misalnya, bayangkan Anda memvisualisasikan penggunaan CPU per host dan Anda ingin menghapus nama domain. Anda dapat mengatur regex ke ([^\.]+)\..+ dan pola penggantian ke$1, web-01.example.com akan menjadi. web-01

Transformasi ini memungkinkan Anda menyesuaikan data untuk memenuhi kebutuhan visualisasi Anda, membuat dasbor Anda lebih informatif dan ramah pengguna.

Baris ke bidang

Gunakan transformasi ini untuk mengubah baris menjadi bidang terpisah. Ini dapat berguna karena bidang dapat ditata dan dikonfigurasi secara individual. Ini juga dapat menggunakan bidang tambahan sebagai sumber untuk konfigurasi bidang dinamis atau memetakannya ke label bidang. Label tambahan kemudian dapat digunakan untuk menentukan nama tampilan yang lebih baik untuk bidang yang dihasilkan.

Transformasi ini mencakup tabel bidang yang mencantumkan semua bidang dalam data yang dikembalikan oleh kueri konfigurasi. Tabel ini memberi Anda kontrol atas bidang apa yang harus dipetakan ke setiap properti konfigurasi (opsi Gunakan sebagai). Anda juga dapat memilih nilai mana yang akan dipilih jika ada beberapa baris dalam data yang dikembalikan.

Transformasi ini membutuhkan:

  • Satu bidang untuk digunakan sebagai sumber nama bidang.

    Secara default, transformasi menggunakan bidang string pertama sebagai sumber. Anda dapat mengganti pengaturan default ini dengan memilih Nama bidang di kolom Use as untuk bidang yang ingin Anda gunakan sebagai gantinya.

  • Satu bidang untuk digunakan sebagai sumber nilai.

    Secara default, transformasi menggunakan bidang angka pertama sebagai sumber. Tetapi Anda dapat mengganti pengaturan default ini dengan memilih Nilai bidang di kolom Gunakan sebagai kolom untuk bidang yang ingin Anda gunakan sebagai gantinya.

Berguna saat memvisualisasikan data di:

  • Pengukur

  • Stat

  • Bagan pai

Petakan bidang tambahan ke label

Jika bidang tidak dipetakan ke properti konfigurasi Grafana akan secara otomatis menggunakannya sebagai sumber untuk label pada bidang output.

Contoh:

Nama DataCenter Nilai

ServerA

AS

100

ServerB

EU

200

Output:

ServerA (label: DataCenter: AS) ServerB (label: DataCenter: EU)

100

200

Label tambahan sekarang dapat digunakan dalam nama tampilan bidang untuk memberikan nama bidang yang lebih lengkap.

Jika Anda ingin mengekstrak konfigurasi dari satu kueri dan menerapkannya ke kueri lain, Anda harus menggunakan konfigurasi dari transformasi hasil kueri.

Contoh

Masukan:

Nama Nilai Maks

ServerA

10

100

ServerB

20

200

ServerC

30

300

Output:

ServerA (konfigurasi: maks = 100) ServerB (konfigurasi: maks = 200) ServerC (konfigurasi: maks = 300)

10

20

30

Seperti yang Anda lihat setiap baris dalam data sumber menjadi bidang terpisah. Setiap bidang sekarang juga memiliki set opsi konfigurasi maks. Opsi seperti Min, Max, Unit dan Thresholds adalah bagian dari konfigurasi bidang dan jika diatur seperti ini akan digunakan oleh visualisasi alih-alih opsi apa pun yang dikonfigurasi secara manual di panel opsi editor panel.

Transformasi ini memungkinkan konversi baris menjadi bidang individual, memfasilitasi konfigurasi bidang dinamis, dan memetakan bidang tambahan ke label.

Seri ke baris

Gunakan transformasi ini untuk menggabungkan hasil dari beberapa kueri data deret waktu menjadi satu hasil tunggal. Ini sangat membantu saat menggunakan visualisasi panel tabel.

Hasil dari transformasi ini akan berisi tiga kolom: Waktu, Metrik, dan Nilai. Kolom Metrik ditambahkan sehingga Anda dapat dengan mudah melihat dari mana kueri metrik berasal. Sesuaikan nilai ini dengan mendefinisikan Label pada kueri sumber.

Pada contoh di bawah ini, kami memiliki dua pertanyaan yang mengembalikan data deret waktu. Ini divisualisasikan sebagai dua tabel terpisah sebelum menerapkan transformasi.

Kueri A:

Waktu Temperatur

2020-07-07 11:34:20

25

2020-07-07 10:31:22

22

2020-07-07 09:30:05

19

Kueri B:

Waktu Kelembaban

2020-07-07 11:34:20

24

2020-07-07 10:32:20

29

2020-07-07 09:30:57

33

Berikut adalah hasil setelah menerapkan Seri ke transformasi baris.

Waktu Metrik Nilai

2020-07-07 11:34:20

Temperatur

25

2020-07-07 11:34:20

Kelembaban

22

2020-07-07 10:32:20

Kelembaban

29

2020-07-07 10:31:22

Temperatur

22

2020-07-07 09:30:57

Kelembaban

33

2020-07-07 09:30:05

Temperatur

19

Transformasi ini memfasilitasi konsolidasi hasil dari beberapa kueri deret waktu, menyediakan kumpulan data yang efisien dan terpadu untuk analisis dan visualisasi yang efisien dalam format tabel.

Urutkan berdasarkan

Gunakan transformasi ini untuk mengurutkan setiap frame dalam hasil kueri berdasarkan bidang tertentu, membuat data Anda lebih mudah dipahami dan dianalisis. Dengan mengonfigurasi bidang yang diinginkan untuk penyortiran, Anda dapat mengontrol urutan data disajikan dalam tabel atau visualisasi.

Gunakan sakelar Reverse untuk memesan nilai secara terbalik dalam bidang yang ditentukan. Fungsionalitas ini sangat berguna ketika Anda ingin beralih dengan cepat antara urutan naik dan turun agar sesuai dengan kebutuhan analitis Anda.

Misalnya, dalam skenario di mana data deret waktu diambil dari sumber data, Urutkan berdasarkan transformasi dapat diterapkan untuk mengatur kerangka data berdasarkan stempel waktu, baik dalam urutan naik atau turun, tergantung pada persyaratan analitis. Kemampuan ini memastikan bahwa Anda dapat dengan mudah menavigasi dan menafsirkan data deret waktu, mendapatkan wawasan berharga dari presentasi yang terorganisir dan koheren secara visual.

Spatial

Gunakan transformasi ini untuk menerapkan operasi spasial ke hasil kueri.

  • Tindakan - Pilih tindakan:

    • Siapkan bidang spasial — Tetapkan bidang geometri berdasarkan hasil bidang lainnya.

      • Mode lokasi - Pilih mode lokasi (opsi ini dibagikan oleh nilai Hitung dan mode Transformasi):

        • Otomatis - Mengidentifikasi data lokasi secara otomatis berdasarkan nama bidang default.

        • Coords — Tentukan bidang lintang dan bujur.

        • Geohash — Tentukan bidang geohash.

        • Pencarian — Tentukan bidang lokasi Gazetteer.

    • Hitung nilai — Gunakan geometri untuk menentukan bidang baru (heading/jarak/area).

      • Fungsi — Pilih operasi matematika untuk diterapkan pada geometri:

        • Heading — Hitung heading (arah) antara dua titik.

        • Luas — Hitung luas yang tertutup oleh poligon yang ditentukan oleh geometri.

        • Jarak — Hitung jarak antara dua titik.

    • Transform — Terapkan operasi spasial ke geometri.

      • Operasi - Pilih operasi untuk diterapkan pada geometri:

        • Sebagai garis - Buat fitur baris tunggal dengan simpul di setiap baris.

        • Pembuat garis - Buat garis antara dua titik.

Transformasi ini memungkinkan Anda untuk memanipulasi dan menganalisis data geospasial, memungkinkan operasi seperti membuat garis antar titik, menghitung properti spasial, dan banyak lagi.

Transformasi deret waktu ke tabel

Gunakan transformasi ini untuk mengubah hasil deret waktu menjadi tabel, mengubah kerangka data deret waktu menjadi bidang Trend. Bidang Trend kemudian dapat dirender menggunakan jenis sel sparkline, menghasilkan sparkline sebaris untuk setiap baris tabel. Jika ada beberapa kueri deret waktu, masing-masing akan menghasilkan bingkai data tabel terpisah. Ini dapat digabungkan menggunakan join atau merge transforms untuk menghasilkan satu tabel dengan beberapa sparkline per baris.

Untuk setiap nilai bidang Trend yang dihasilkan, fungsi perhitungan dapat dipilih. Defaultnya adalah Nilai non-null Terakhir. Nilai ini ditampilkan di sebelah sparkline dan digunakan untuk menyortir baris tabel.

Analisis regresi

Gunakan transformasi ini untuk membuat bingkai data baru yang berisi nilai yang diprediksi oleh model statistik. Ini berguna untuk menemukan tren dalam data kacau. Ia bekerja dengan menyesuaikan fungsi matematika ke data, menggunakan regresi linier atau polinomial. Bingkai data kemudian dapat digunakan dalam visualisasi untuk menampilkan garis tren.

Ada dua model yang berbeda:

  • Regresi linier — Sesuai dengan fungsi linier ke data.

  • Regresi polinomial — Sesuai dengan fungsi polinomial dengan data.

catatan

Transformasi ini saat ini dalam pratinjau publik. Grafana Labs menawarkan dukungan terbatas, dan perubahan yang melanggar mungkin terjadi sebelum fitur tersedia secara umum.