Transforme dados

Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana que oferecem suporte à versão 9.x do Grafana.

Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com a versão 8.x do Grafana, consulteTrabalhando na versão 8 do Grafana.

As transformações são uma forma poderosa de manipular dados retornados por uma consulta antes que o sistema aplique uma visualização. Usando transformações, você pode:

• Renomeie os campos

• Juntar dados de séries temporais

• Execute operações matemáticas em consultas

• Use a saída de uma transformação como entrada para outra transformação

Para usuários que dependem de várias visualizações do mesmo conjunto de dados, as transformações oferecem um método eficiente de criar e manter vários painéis.

Você também pode usar a saída de uma transformação como entrada para outra transformação, o que resulta em um ganho de desempenho.

nota

Às vezes, o sistema não consegue representar graficamente os dados transformados. Quando isso acontecer, clique na opção Exibir tabela acima da visualização para alternar para uma visualização em tabela dos dados. Isso pode ajudar você a entender o resultado final de suas transformações.

Tipos de transformação

O Grafana fornece várias maneiras de transformar dados. Há uma lista completa das funções de transformação abaixo.

Ordem de transformações

Quando há várias transformações, o Grafana as aplica na ordem em que estão listadas. Cada transformação cria um conjunto de resultados que, em seguida, passa para a próxima transformação no pipeline de processamento.

A ordem em que o Grafana aplica as transformações afeta diretamente os resultados. Por exemplo, se você usar uma transformação Reduce para condensar todos os resultados de uma coluna em um único valor, só poderá aplicar transformações a esse valor único.

Adicionar uma função de transformação aos dados

As etapas a seguir orientam a adicionar uma transformação aos dados.

Para adicionar uma transformação a um painel

1. Navegue até o painel em que você deseja adicionar uma ou mais transformações.

2. Escolha o título do painel e clique em Editar.

3. Escolha a guia Transform (Transformação).

4. Escolha uma transformação. Uma linha de transformação aparece onde você configura as opções de transformação.

5. Para aplicar outra transformação, escolha Adicionar transformação. Essa transformação atua no conjunto de resultados retornado pela transformação anterior.

Depurar uma transformação

Para ver os conjuntos de resultados de entrada e saída da transformação, escolha o ícone de bug no lado direito da linha de transformação.

Os conjuntos de resultados de entrada e saída podem ajudá-lo a depurar uma transformação.

Excluir uma transformação

Recomendamos que você remova as transformações que não estejam disponíveis. Ao excluir uma transformação, você remove os dados da visualização.

Pré-requisitos:

Identifique todos os painéis que dependem da transformação e informe os usuários afetados.

Para excluir uma transformação

1. Abra um painel para edição.

2. Escolha a guia Transform (Transformação).

3. Selecione o ícone de lixeira ao lado da transformação que você quiser excluir.

Funções de transformação

Você pode executar as seguintes transformações em seus dados.

Adicionar campo do cálculo

Use essa transformação para adicionar um novo campo calculado a partir de outros dois campos. Cada transformação permite que você adicione um novo campo.

• Modo - Selecione um modo:

  • Reduzir linha — Aplique o cálculo selecionado em cada linha dos campos selecionados de forma independente.

  • Opção binária — aplique a operação matemática básica (soma, multiplicação, etc.) em valores em uma única linha a partir de dois campos selecionados.

• Nome do campo — Selecione os nomes dos campos que você deseja usar no cálculo do novo campo.

• Cálculo — Se você selecionar o modo Reduzir linha, o campo Cálculo será exibido. Clique no campo para ver uma lista de opções de cálculo que você pode usar para criar o novo campo. Para obter informações sobre os cálculos disponíveis, consulte Tipos de cálculo.

• Operação — Se você selecionar o modo de opção binária, os campos Operação serão exibidos. Esses campos permitem que você faça operações matemáticas básicas em valores em uma única linha a partir de dois campos selecionados. Você também pode usar valores numéricos para operações binárias.

• Alias — (Opcional) Insira o nome do seu novo campo. Se você deixar isso em branco, o campo será nomeado para corresponder ao cálculo.

• Substituir todos os campos — (Opcional) Selecione essa opção se quiser ocultar todos os outros campos e exibir somente o campo calculado na visualização.

Concatenar campos

Essa transformação combina todos os campos de todos os quadros em um único resultado. Considere essas duas consultas.

Consulta A:

Temporário	Tempo de atividade
15.4	1230233

Consulta B B B B:

AQI	Erros
3.2	5

Depois de concatenar os campos, o quadro de dados seria:

Temporário	Tempo de atividade	AQI	Erros
15.4	1230233	3.2	5

Config a partir dos resultados da consulta

Essa transformação permite selecionar uma consulta e, a partir dela, extrair opções padrão como Mínimo, Máximo, Unidade e Limites e aplicá-la a outros resultados da consulta. Isso permite a configuração de visualização baseada em consultas dinâmicas.

Se você quiser extrair uma configuração exclusiva para cada linha no resultado da consulta de configuração, tente transformar linhas em campos.

Opções

• Consulta de Config — Selecione a consulta que retorna os dados que você deseja usar como configuração.

• Aplicar a — Selecione em quais campos ou séries aplicar a configuração.

• Aplicar às opções — Normalmente, um tipo de campo ou nome de campo regex, dependendo da opção selecionada em Aplicar a.

Converter tipo de campo

Essa transformação altera o tipo de campo do campo especificado.

• Campo — Selecione entre os campos disponíveis

• como — Selecione o FieldType para converter em

  • Numérico — tenta transformar os valores em números

  • String — fará com que os valores sejam cadeias de caracteres

  • Tempo — tenta analisar os valores como tempo

    • Mostrará uma opção para especificar a DateFormat como entrada por uma string como yyyy-mm-dd ou DD MM YYYY hh:mm:ss

  • Booleano — tornará os valores booleanos

Por exemplo, a consulta a seguir pode ser modificada selecionando o campo de hora, como Hora, e o formato da data como AAAA.

Tempo	Mark	Value (Valor)
7/1/2017	acima	25
08/02/2018	abaixo	22
02/9/2019	abaixo	29
10/4/2020	acima	22

O resultado:

Tempo	Mark	Value (Valor)
1/1/2017	acima	25
1/1/2018	abaixo	22
1/1/2019	abaixo	29
01/01/2020	acima	22

Filtrar dados por nome

Use essa transformação para remover partes dos resultados da consulta.

O Grafana exibe o campo Identificador, seguido pelos campos retornados por sua consulta.

É possível aplicar filtros de uma duas formas:

• Insira uma expressão regex.

• Escolha um campo para alternar a filtragem nesse campo. Os campos filtrados são exibidos com texto em cinza escuro, os campos não filtrados têm texto branco.

Filtrar dados por consulta

Use essa transformação em painéis que tenham várias consultas, se você quiser ocultar uma ou mais das consultas.

O Grafana exibe as letras de identificação da consulta em texto cinza escuro. Clique em um identificador de consulta para alternar a filtragem. Se a letra de consulta for branca, os resultados serão exibidos. Se a letra de consulta estiver escura, os resultados estarão ocultos.

nota

Essa transformação não está disponível para o Graphite porque essa fonte de dados não oferece suporte à correlação de dados retornados com consultas.

Filtrar dados por valor

Essa transformação permite que você filtre seus dados diretamente no Grafana e remova alguns pontos de dados do resultado da consulta. Você tem a opção de incluir ou excluir dados que correspondam a uma ou mais condições definidas por você. As condições são aplicadas em um campo selecionado.

Essa transformação é útil se sua fonte de dados não filtrar nativamente por valores. Você também pode usar isso para restringir os valores a serem exibidos se estiver usando uma consulta compartilhada.

As condições disponíveis para todos os campos são:

• Regex — Combine uma expressão regex

• É nulo — Corresponde se o valor for nulo

• Não é nulo — Corresponde se o valor não for nulo

• Igual — Corresponde se o valor for igual ao valor especificado

• Diferente — corresponde se o valor for diferente do valor especificado

As condições disponíveis para campos numéricos são:

• Maior — Combine se o valor for maior que o valor especificado

• Inferior — Corresponde se o valor for menor que o valor especificado

• Maior ou igual — Combine se o valor for maior ou igual

• Inferior ou igual — coincide se o valor for menor ou igual

• Alcance — Combine um intervalo entre um mínimo e um máximo especificados, mínimo e máximo incluídos

Considere o seguinte conjunto de dados a seguir:

Tempo	Temperatura	Altitude
7/7/2020 11:34:23	32	101
7/7/2020 11:34:22	28	125
7/7/2020 11:34:21	26	110
7/7/2020 11:34:20	23	98
7/7/2020 10:32:24	31	95
7/7/2020 10:31:22	20	85
7/7/2020 9:30:57	19	101

Se você incluir os pontos de dados com temperatura abaixo de 30°C, a configuração terá a seguinte aparência:

• Tipo de filtro —Include

• Condição — Linhas ondeTemperature coincidemLower Than 30

E você obterá o seguinte resultado, onde apenas as temperaturas abaixo de 30°C estão incluídas:

Tempo	Temperatura	Altitude
7/7/2020 11:34:22	28	125
7/7/2020 11:34:21	26	110
7/7/2020 11:34:20	23	98
7/7/2020 10:31:22	20	85
7/7/2020 9:30:57	19	101

É possível adicionar mais de uma condição pode ser adicionada ao filtro. Por exemplo, convém incluir dados somente se a altitude for maior que 100. Para fazer isso, adicione essa condição à seguinte configuração:

• Tipo de filtro —Include linhas queMatch All condicionam

• Condição 1 — Linhas emLower queTemperature correspondem a30

• Condição 2 — Linhas emGreater queAltitude correspondem a100

Quando você tem mais de uma condição, pode escolher se deseja que a ação (incluir/excluir) seja aplicada em linhas que correspondam a todas as condições ou correspondam a qualquer uma das condições adicionadas.

No exemplo acima, escolhemos Match all porque queríamos incluir as linhas com temperatura inferior a 30 E altitude superior a 100. Se quiséssemos incluir as linhas que têm uma temperatura inferior a 30 OU uma altitude superior a 100, então selecionaríamos Combine any. Isso incluiria a primeira linha nos dados originais, que tem uma temperatura de 32° C (não corresponde à primeira condição), mas uma altitude de 101 (que corresponde à segunda condição), portanto, está incluída.

As condições inválidas ou configuradas de forma incompleta são ignoradas.

Group by (Agrupar por)

Essa transformação agrupa os dados por um valor de campo (coluna) especificado e processa os cálculos em cada grupo. Clique para ver uma lista de opções de cálculo.

Veja um exemplo de dados originais.

Tempo	ID do servidor	Disponíveis da	Status do servidor
7/7/2020 11:34:20	servidor 1	80	Desligamento
7/7/2020 11:34:20	servidor 3 de servidor 3	62	OK
7/7/2020 10:32:20	servidor 2	90	Sobrecarga
7/7/2020 10:31:22	servidor 3 de servidor 3	55	OK
7/7/2020 9:30:57	servidor 3 de servidor 3	62	Rebooting
7/7/2020 9:30:05	servidor 2	88	OK
7/7/2020 9:28:06	servidor 1	80	OK
7/7/2020 9:25:05	servidor 2	88	OK
7/7/2020 9:23:07	servidor 1	86	OK

Essa transformação ocorre em duas etapas. Primeiro, você especifica um ou vários campos para agrupar os dados. Isso agrupará todos os mesmos valores desses campos, como se você os tivesse classificado. Por exemplo, se agruparmos pelo campo ID do servidor, os dados serão agrupados desta forma:

Tempo	ID do servidor	Disponíveis da	Status do servidor
7/7/2020 11:34:20	servidor 1	80	Desligamento
7/7/2020 9:28:06	servidor 1	80	OK
7/7/2020 9:23:07	servidor 1	86	OK
7/7/2020 10:32:20	servidor 2	90	Sobrecarga
7/7/2020 9:30:05	servidor 2	88	OK
7/7/2020 9:25:05	servidor 2	88	OK
7/7/2020 11:34:20	servidor 3 de servidor 3	62	OK
7/7/2020 10:31:22	servidor 3 de servidor 3	55	OK
7/7/2020 9:30:57	servidor 3 de servidor 3	62	Rebooting

Todas as linhas com o mesmo valor de ID do servidor são agrupadas.

Depois de escolher por qual campo você deseja agrupar seus dados, você pode adicionar vários cálculos nos outros campos e aplicar o cálculo a cada grupo de linhas. Por exemplo, poderíamos calcular a temperatura média da CPU para cada um desses servidores. Assim, podemos adicionar o cálculo médio aplicado no campo Temperatura da CPU para obter o seguinte:

ID do servidor	Temperatura da CPU (média)
servidor 1	82
servidor 2	88,6
servidor 3 de servidor 3	59,6

E podemos adicionar mais de um cálculo. Por exemplo:

• Para o campo Hora, podemos calcular o último valor, para saber quando o último ponto de dados foi recebido para cada servidor

• Para o campo Status do servidor, podemos calcular o último valor para saber qual é o último valor de estado para cada servidor

• Para o campo Temperatura, também podemos calcular o último valor para saber qual é a última temperatura monitorada para cada servidor

Em seguida, obteríamos:

ID do servidor	Temperatura da CPU (média)	Temperatura da CPU (última)	Hora (última)	Status do servidor (último)
servidor 1	82	80	7/7/2020 11:34:20	Desligamento
servidor 2	88,6	90	7/7/2020 10:32:20	Sobrecarga
servidor 3 de servidor 3	59,6	62	7/7/2020 11:34:20	OK

Essa transformação permite que você extraia informações importantes de sua série temporal e as exiba de maneira conveniente.

Junte-se por campo

Use essa transformação para unir vários resultados em uma única tabela. Isso é especialmente útil para converter vários resultados de séries temporais em uma única tabela ampla com um campo de horário compartilhado.

Junção interna

Uma união interna mescla dados de várias tabelas em que todas as tabelas compartilham o mesmo valor do campo selecionado. Esse tipo de união exclui dados em que os valores não coincidem em todos os resultados.

Use essa transformação para combinar os resultados de várias consultas (combinadas em um campo de junção aprovada ou na primeira coluna) em um resultado e eliminar as linhas em que uma união bem-sucedida não possa ocorrer.

No exemplo a seguir, duas consultas retornam dados da tabela. Ela é visualizada como duas tabelas separadas antes de aplicar a transformação de junção interna.

Consulta A:

Tempo	Trabalho	Tempo de atividade
7/7/2020 11:34:20	nó	25260122
7/7/2020 11:24:20	postgre	123001233
7/7/2020 11:14:20	postgre	345001233

Consulta B B B B:

Tempo	de aplicativos	Erros
7/7/2020 11:34:20	servidor 1	15
7/7/2020 11:24:20	servidor 2	5
7/7/2020 11:04:20	servidor 3 de servidor 3	10

O resultado parece o seguinte:

Tempo	Trabalho	Tempo de atividade	de aplicativos	Erros
7/7/2020 11:34:20	nó	25260122	servidor 1	15
7/7/2020 11:24:20	postgre	123001233	servidor 2	5

Junção externa

Uma união externa inclui todos os dados de uma união interna e linhas em que os valores não coincidem em todas as entradas. Enquanto a união interna une a Consulta A e a Consulta B no campo de hora, a união externa inclui todas as linhas que não coincidem no campo de hora.

No exemplo a seguir, duas consultas retornam dados da tabela. Ela é visualizada como duas tabelas antes de aplicar a transformação de junção externa.

Consulta A:

Tempo	Trabalho	Tempo de atividade
7/7/2020 11:34:20	nó	25260122
7/7/2020 11:24:20	postgre	123001233
7/7/2020 11:14:20	postgre	345001233

Consulta B B B B:

Tempo	de aplicativos	Erros
7/7/2020 11:34:20	servidor 1	15
7/7/2020 11:24:20	servidor 2	5
7/7/2020 11:04:20	servidor 3 de servidor 3	10

O resultado parece o seguinte:

Tempo	Trabalho	Tempo de atividade	de aplicativos	Erros
7/7/2020 11:04:20			servidor 3 de servidor 3	10
7/7/2020 11:14:20	postgre	345001233
7/7/2020 11:34:20	nó	25260122	servidor 1	15
7/7/2020 11:24:20	postgre	123001233	servidor 2	5

Rótulos para campos

Essa transformação altera os resultados de séries temporais que incluem rótulos ou tags em uma tabela em que cada chave e valor do rótulo são incluídos no resultado da tabela. Os rótulos podem ser exibidos como colunas ou como valores de linha.

Dado o resultado de uma consulta de duas séries temporais:

• Série 1 — etiquetas Servidor=Servidor A, Datacenter=EU

• Série 2 — etiquetas Servidor=Servidor B, Datacenter=EU

No modo Colunas parece o seguinte:

Tempo	de aplicativos	Datacenter	Value (Valor)
7/7/2020 11:34:20	Disponíveis A	UE	1
7/7/2020 11:34:20	Disponíveis B B B	UE	2

No modo “Linhas”, o resultado tem uma tabela para cada série e mostra cada valor do rótulo da seguinte forma:

label	value
de aplicativos	Disponíveis A
Datacenter	UE

label	value
de aplicativos	Disponíveis B B B
Datacenter	UE

Nome do campo de valor

Se você selecionasse Servidor como o nome do campo Valor, obteria um campo para cada valor do rótulo Servidor.

Tempo	Datacenter	Disponíveis A	Disponíveis B B B
7/7/2020 11:34:20	UE	1	2

Comportamento de fusão

O transformador de etiquetas para campos é composto internamente por duas transformações separadas. O primeiro atua em séries únicas e extrai rótulos para campos. A segunda é a transformação de mesclagem que une todos os resultados em uma única tabela. A transformação de mesclagem tenta se unir em todos os campos correspondentes. Essa etapa de mesclagem é necessária e não pode ser desativada.

nota

A transformação de mesclagem pode ser usada sozinha e é descrita em detalhes abaixo.

Para ilustrar isso, aqui está um exemplo em que você tem duas consultas que retornam séries temporais sem rótulos sobrepostos.

• Série 1 — etiquetas server=servera

• Série 2 — etiquetas Datacenter=EU

Isso resultará primeiro nessas duas tabelas:

Tempo	de aplicativos	Value (Valor)
7/7/2020 11:34:20	Servidor A	10

Tempo	Datacenter	Value (Valor)
7/7/2020 11:34:20	UE	20

Após a fusão:

Tempo	de aplicativos	Value (Valor)	Datacenter
7/7/2020 11:34:20	Servidor A	10
7/7/2020 11:34:20		20	UE

Merge

Use essa transformação para combinar o resultado de várias consultas em um único resultado. Isso é útil ao usar a visualização do painel da tabela. Os valores que podem ser mesclados são combinados na mesma linha. Os valores podem ser mesclados se os campos compartilhados contiverem os mesmos dados.

No exemplo abaixo, temos duas consultas retornando dados da tabela. Ela é visualizada como duas tabelas separadas antes de aplicar a transformação.

Consulta A:

Tempo	Trabalho	Tempo de atividade
7/7/2020 11:34:20	nó	25260122
7/7/2020 11:24:20	postgre	123001233

Consulta B B B B:

Tempo	Trabalho	Erros
7/7/2020 11:34:20	nó	15
7/7/2020 11:24:20	postgre	5

Aqui está o resultado após a aplicação da transformação Merge:

Tempo	Trabalho	Erros	Tempo de atividade
7/7/2020 11:34:20	nó	15	25260122
7/7/2020 11:24:20	postgre	5	123001233

Organize campos

Use essa transformação para renomear, reordenar ou ocultar campos retornados pela consulta.

nota

Essa transformação só funciona em painéis com uma única consulta. Se seu painel tiver várias consultas, você deverá aplicar uma transformação de junção externa ou remover as consultas extras.

O Grafana exibe uma lista de campos retornados pela consulta. É possível:

• Altere a ordem dos campos passando o cursor sobre um campo. O cursor se transforma em uma mão e, em seguida, você pode arrastar o campo para seu novo local.

• Oculte ou mostre um campo clicando no ícone do olho ao lado do nome do campo.

• Renomeie os campos digitando um novo nome na caixa Renomear.

Partição por valores

Essa transformação pode ajudar a eliminar a necessidade de várias consultas à mesma fonte de dados comWHERE cláusulas diferentes ao representar graficamente várias séries. Considere uma tabela SQL de métricas com os seguintes dados:

Tempo	Região	Value (Valor)
20/10/2022 12:00:00	EUA	1520
20/10/2022 12:00:00	UE	2936
20/10/2022 01:00:00	EUA	1327
20/10/2022 01:00:00	UE	912

Antes da v9.3, se você quisesse traçar uma linha de tendência vermelha para os EUA e uma azul para a UE no mesmo TimeSeries painel, provavelmente teria que dividir isso em duas consultas:

SELECT Time, Value FROM metrics WHERE Time > '2022-10-20' AND Region='US'
SELECT Time, Value FROM metrics WHERE Time > '2022-10-20' AND Region='EU'

Isso também exige que você saiba com antecedência quais regiões realmente existem na tabela de métricas.

Com o transformador de partição por valores, agora você pode emitir uma única consulta e dividir os resultados por valores exclusivos em uma ou mais colunas (fields) de sua escolha. O exemplo a seguir usa Region.

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

Tempo	Região	Value (Valor)
20/10/2022 12:00:00	EUA	1520
20/10/2022 01:00:00	EUA	1327

Tempo	Região	Value (Valor)
20/10/2022 12:00:00	UE	2936
20/10/2022 01:00:00	UE	912

Reduzir

A transformação Reduzir aplica um cálculo a cada campo no quadro e retorna um único valor. Os campos de hora são removidos ao aplicar essa transformação.

Considere a entrada:

Consulta A:

Tempo	Temporário	Tempo de atividade
7/7/2020 11:34:20	12.3	256122
7/7/2020 11:24:20	15.4	1230233

Consulta B B B B:

Tempo	AQI	Erros
7/7/2020 11:34:20	6.5	15
7/7/2020 11:24:20	3.2	5

O transformador de redução tem dois modos:

• Série em linhas - Cria uma linha para cada campo e uma coluna para cada cálculo.

• Reduzir campos - Mantém a estrutura do quadro existente, mas reduz cada campo em um único valor.

Por exemplo, se você usasse o primeiro e o último cálculo com uma transformação de série em linhas, o resultado seria:

Campo	Primeiro	Último
Temporário	12.3	15.4
Tempo de atividade	256122	1230233
AQI	6.5	3.2
Erros	15	5

Os campos Reduzir com o último cálculo resultam em dois quadros, cada um com uma linha:

Consulta A:

Temporário	Tempo de atividade
15.4	1230233

Consulta B B B B:

AQI	Erros
3.2	5

Renomear por regex

Use essa transformação para renomear partes dos resultados da consulta usando uma expressão regular e um padrão de substituição.

Você pode especificar uma expressão regular, que só é aplicada a correspondências, junto com um padrão de substituição que suporte referências anteriores. Por exemplo, vamos imaginar que você esteja visualizando o uso da CPU por host e queira remover o nome do domínio. Você poderia definir o regex como([^\.]+)\..+ e o padrão de substituição como$1, seweb-01.example.com tornariaweb-01.

Linhas para campos

A transformação de linhas em campos converte linhas em campos separados. Isso pode ser útil, pois os campos podem ser estilizados e configurados individualmente. Ele também pode usar campos adicionais como fontes para configuração dinâmica de campo ou mapeá-los para rótulos de campo. Os rótulos adicionais podem então ser usados para definir melhores nomes de exibição para os campos resultantes.

Essa transformação inclui uma tabela de campos que lista todos os campos nos dados retornados pela consulta de configuração. Essa tabela fornece controle sobre qual campo deve ser mapeado para cada propriedade de configuração (a opção *Usar como**). Você também pode escolher qual valor selecionar se houver várias linhas nos dados retornados.

Essa transformação requer:

• Um campo para usar como fonte de nomes de campo.

  Por padrão, a transformação usa o primeiro campo de sequência de caracteres como origem. Você pode substituir essa configuração padrão selecionando Nome do campo na coluna Usar como para o campo que você deseja usar em vez disso.

• Um campo para usar como fonte de valores.

  Por padrão, a transformação usa o primeiro campo numérico como fonte. Mas você pode substituir essa configuração padrão selecionando Valor do campo na coluna Usar como para o campo que você deseja usar em vez disso.

Útil ao visualizar dados em:

• Indicador

• Stat

• Gráfico de pizza

Mapeie campos extras para rótulos

Se um campo não for mapeado para a propriedade de configuração, o Grafana o usará automaticamente como fonte para um rótulo no campo de saída-

Exemplo:

Name (Nome)	DataCenter	Value (Valor)
Servidor A	EUA	100
Servidor B	UE	200

Resultado:

Servidor (rótulos DataCenter: EUA)	Servidor B (rótulos DataCenter: UE)
10	20

Os rótulos extras agora podem ser usados no nome de exibição do campo para fornecer nomes de campo mais completos.

Se você quiser extrair a configuração de uma consulta e aplicá-la a outra, você deve usar a configuração da transformação dos resultados da consulta.

Exemplo

Entrada:

Name (Nome)	Value (Valor)	Máx
Servidor A	10	100
Servidor B	20	200
Servidor C	30	300

Resultado:

Servidor (configuração: max=100)	ServerB (configuração: max=200)	ServerC (configuração: max = 300)
10	20	30

Como você pode ver, cada linha nos dados de origem se torna um campo separado. Cada campo agora também tem uma opção de configuração máxima definida. Opções como Min, Max, Unit e Thresholds fazem parte da configuração do campo e, se definidas dessa forma, serão usadas pela visualização em vez de quaisquer opções configuradas manualmente no painel de opções do editor do painel.

Preparar séries temporais

Preparar a transformação de séries temporais é útil quando uma fonte de dados retorna dados de séries temporais em um formato que não é compatível com o painel que você deseja usar.

Essa transformação ajuda a resolver esse problema convertendo os dados da série temporal do formato amplo para o formato longo ou vice-versa.

Selecione a opção Série temporal de vários quadros para transformar o quadro de dados da série temporal do formato amplo para o longo.

Selecione a opção Série temporal ampla para transformar o quadro de dados da série temporal do formato longo para o amplo.

Série em linhas

Use essa transformação para combinar o resultado de várias consultas de dados de séries temporais em um único resultado. Isso é útil ao usar a visualização do painel da tabela.

O resultado dessa transformação conterá três colunas: Tempo, Métrica e Valor. A coluna Métrica é adicionada para que você possa ver facilmente de qual consulta a métrica se origina. Personalize esse valor definindo Rótulo na consulta de origem.

No exemplo abaixo, temos duas consultas retornando dados de séries temporais. Ela é visualizada como duas tabelas separadas antes de aplicar a transformação.

Consulta A:

Tempo	Temperatura
7/7/2020 11:34:20	25
7/7/2020 10:31:22	22
7/7/2020 9:30:05	19

Consulta B B B B:

Tempo	Umidade
7/7/2020 11:34:20	24
7/7/2020 10:32:20	29
7/7/2020 9:30:57	33

Aqui está o resultado após a aplicação da transformação de séries em linhas.

Tempo	Métrica	Value (Valor)
7/7/2020 11:34:20	Temperatura	25
7/7/2020 11:34:20	Umidade	22
7/7/2020 10:32:20	Umidade	29
7/7/2020 10:31:22	Temperatura	22
7/7/2020 9:30:57	Umidade	33
7/7/2020 9:30:05	Temperatura	19

Classificar por

Essa transformação classificará cada quadro pelo campo configurado. Quandoreverse estiver marcada, os valores retornarão na ordem oposta.

Limite

Use essa transformação para limitar o número de linhas exibidas.

No exemplo abaixo, temos a seguinte resposta da fonte de dados:

Tempo	Métrica	Value (Valor)
7/7/2020 11:34:20	Temperatura	25
7/7/2020 11:34:20	Umidade	22
7/7/2020 10:32:20	Umidade	29
7/7/2020 10:31:22	Temperatura	22
7/7/2020 9:30:57	Umidade	33
7/7/2020 9:30:05	Temperatura	19

Aqui está o resultado após adicionar uma transformação de limite com um valor de '3':

Tempo	Métrica	Value (Valor)
7/7/2020 11:34:20	Temperatura	25
7/7/2020 11:34:20	Umidade	22
7/7/2020 10:32:20	Umidade	29