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sourceDocument: Xanadu Now Platform 기능
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    - xanadu

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    - ko-KR

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    - Xanadu Now Platform 기능

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    - Platform


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# API에 익숙 MetricBase 해지기

# API에 익숙 MetricBase 해지기 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
* 
* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 3분

데모 애플리케이션의 일부 MetricBase 인 API를 사용하여 데이터 탐색기 실험 MetricBase 합니다. 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 스크립트에서는 JavaScript API를 MetricBase 사용합니다. JavaScript API에 MetricBase 대한 자세한 내용은 [Client](https://www.servicenow.com/docs/access?context=ClientScopedAPI&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US), [Data](https://www.servicenow.com/docs/access?context=DataScopedAPI&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US)[, DataBuilder](https://www.servicenow.com/docs/access?context=DataBuilderScopedAPI&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US), [Transformer](https://www.servicenow.com/docs/access?context=TransformerScopedAPI&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US), [TransformPart](https://www.servicenow.com/docs/access?context=TransformPartScopedAPI&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US), [TransformResult](https://www.servicenow.com/docs/access?context=TransformResultScopedAPI&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US)를 참조하십시오.

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

예시 스크립트는 다음 중 하나를 사용합니다.

* [변환기](https://www.servicenow.com/docs/access?context=TransformerScopedAPI&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US) 메서드를 사용하는 변환입니다.
* Machine Language, 예상 동작을 예측하는 학습된 모델입니다. 제목에 "변환"이 없는 모든 스크립트는 기계어를 사용합니다.
{#metricbase-data-explorer__ul_s3d_bq1_5gb}

## 프로시저

1. 다음으로 이동 모두MetricBase 데모데이터 탐색기.  
   데이터 탐색기가 표시됩니다.  

   스크립트를 실행하면 데이터 탐색기 스크립트 결과 표시 아래에 데이터 시각화가 나타납니다.
2. 예제 스크립트 메뉴에서 실행할 샘플 스크립트 중 하나를 선택합니다.  
3. Load Example(예제 로드)을 클릭합니다.
4. 실행을 클릭합니다.  
   스크립트의 데이터 탐색기 스크립트 결과 표시 아래에 데이터 시각화가 표시됩니다.
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

{#metricbase-data-explorer__table_v2g_vkq_23b__entry__2}

| 예시 스크립트 | 정의 및 시각화 |
|:-|:-|
| 단순 변환 | 변환기 API를 사용하여 단일 시계열 메트릭, 즉 드론의 평균 속도를 표시합니다( `transformer.metric('mb_demo_mt_speed').avg`(). |
| 그룹화를 통한 단순 변환 | 변환기 API를 사용하여 시계열 메트릭 그룹, 즉 드론 플릿의 평균 고도를 표시합니다. transformer.groupBy("fleet").metric("mb_demo_mt_altitude"). avg().label('avg - %g:fleet:') |
| 일반 모델 | 분포 값에 대한 종 모양 또는 가우스 곡선의 근사치를 구하는 정규 데이터를 모델링합니다. |
| 선형 모델 | 현재 데이터를 요약하고 미래 값을 예측하는 라인을 생성합니다. 이 예제에서는 드론 배터리의 남은 충전량에 대해 학습된 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") |
| 계절 추세 분해 모델 | 데이터를 빼서 비계절적 추세를 나타낼 수 있도록 계절 추세 모델을 사용합니다. 이 모델은 Holt Winters 모델과 목적이 유사하지만 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}) |
| 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"); |
[표 1. 예제 스크립트]

{#metricbase-data-explorer__table_v2g_vkq_23b}