API에 대해 MetricBase 익히기

  • 릴리스 버전: Washingtondc
  • 업데이트 날짜 2024년 02월 01일
  • 읽기3분

    • 데모 애플리케이션의 MetricBase 일부인 API를 MetricBase 사용하여 데이터 탐색기 실험합니다. 데이터 탐색기 는 데모 애플리케이션과 함께 MetricBase 설치된 데이터를 사용합니다.

    시작하기 전에

    필요한 역할: clotho_admin

    이 태스크 정보

    데이터 탐색기 는 데모 애플리케이션에 포함된 데이터를 시각화하는 예제 스크립트를 보고 편집할 수 있는 플레이그라운드입니다 MetricBase . 예제 스크립트는 JavaScript API를 MetricBase 사용합니다. JavaScript API에 대한 MetricBase 자세한 내용은 클라이언트, 데이터, DataBuilder, Transformer, TransformPart, TransformResult를 참조하세요. TransformResult - Scoped, Global

    now/v1/clotho/transform/topic API 엔드포인트는 내부 전용으로 예약되어 있습니다.

    예시 스크립트는 다음 중 하나를 사용합니다.

    • 트랜스포머 메서드를 사용하는 트랜스폼.
    • 기계어, 예상되는 동작을 예측하는 학습된 모델. 제목에 "변환"이 없는 모든 스크립트는 기계어를 사용합니다.

    프로시저

    1. 다음으로 이동 모두 > MetricBase 데모 > 데이터 탐색기레이블이 표시됩니다.
      데이터 탐색기가 표시됩니다.
      데이터 탐색기 UI

      스크립트를 실행하면 데이터 탐색기 스크립트 결과 표시 아래에 데이터 시각화가 나타납니다.

    2. 예제 스크립트 메뉴에서 실행할 샘플 스크립트 중 하나를 선택합니다.
      스크립트 실행 단계
    3. 예시 로드를 클릭합니다.
    4. 실행을 클릭합니다.
      스크립트는 데이터 탐색기 스크립트 결과 표시 아래에 데이터 시각화를 표시합니다.
    5. 옵션: 스크립트의 값 또는 문을 변경하거나 완전히 새로운 스크립트를 작성하고 실행을 클릭합니다.
      주:
      스크립트에서 변경한 내용을 저장하려면 저장을 클릭합니다.
    6. 서버 출력에서 오류 정보가 포함될 수 있는 서버의 응답을 확인합니다.

    예

    표 1. 예시 스크립트
    예시 스크립트 정의 및 시각화
    단순 변환 transformer API를 사용하여 단일 시계열 메트릭인 드론의 평균 속도를 표시합니다( transformer.metric('mb_demo_mt_speed').avg().

    평균을 사용한 단순 변환
    그룹화를 사용한 단순 변환 변환기 API를 사용하여 드론 플릿의 평균 고도인 시계열 메트릭 그룹을 표시합니다. 
    transformer.groupBy("fleet").metric("mb_demo_mt_altitude").
      avg().label('avg - %g:fleet:')

    그룹화 변환
    노멀 모델 분포 값에 대한 종 모양 또는 가우스 곡선을 근사하는 법선 데이터를 모델링합니다.
    선형 모델 현재 데이터를 요약하고 미래 값을 예측하는 라인을 생성합니다. 드론 배터리의 남은 충전량에 대한 이 예는 훈련된 모델 값과 값의 평균을 모두 그래프로 표시합니다.
    var builder = new sn_clotho.Transformer(drones);
var fit = builder.metric("mb_demo_nt_rem_battery").resample(100).
          fit({model:"linear"}).label("Fitted");
builder.metric("nb_demp_mt_rem_battery").avg().label("Original")

    선형 모델
    계절 추세 분해 모델 데이터를 빼서 비계절적 추세를 나타낼 수 있도록 계절 추세 모델을 사용합니다. 이 모델은 Holt Winters 모델과 목적이 비슷하지만 다른 알고리즘을 사용하여 결과에 도달합니다.
    var builder = new sn_clotho.Transformer(drones);
var metric = "nb_demo_mt_rem_battery";
var fit = builder.metric(metric).fit({model:"STL",periodicity:"PT2H", 
          innerCycles:1, outerCycles:10})

    추세에 대한 계절적 수정
    홀트 윈터스 모델 데이터를 빼서 비계절적 추세를 나타낼 수 있도록 계절 추세 모델인 Holt Winters를 사용합니다. 이 모델은 계절 추세 분해 모델과 목적이 유사하지만 다른 알고리즘을 사용하여 결과에 도달합니다.
    ARIMA 모델 추세가 없는 시계열 데이터를 예측하기 위한 가장 일반적인 모델 클래스로, 모든 데이터가 동일한 값을 가지거나 값이 평균을 중심으로 정현파로 변동함을 의미합니다.
    편차 모델 카이제곱 모델을 사용하여 실제 데이터와 모델의 예측 간의 차이를 표시합니다. 
    var metric = "nb_demo_mt_rem_battery";
builder.metric(metric).deviation(model, "chiSquare");

    편차 모델