時系列クラスタリング関数を使用して、複数の時系列データをクラスタリングし、異なる曲線形状を取得できます。 次に、対応するクラスター中心と、クラスター内のカーブ形状とは異なる形状のカーブをすばやく見つけることができます。

機能一覧

機能 説明
ts_density_cluster 密度ベースのクラスタリング手法を使用して、複数の時系列データをクラスタリングします。
ts_hierarchical_cluster 階層クラスタリング手法を使用して、複数の時系列データをクラスタリングします。
ts_similar_インスタンス 指定したカーブに似たカーブを照会します。

ts_density_cluster

関数の形式： 
select ts_density_cluster(x, y, z)
次の表は、各パラメーターの説明です。
項目 説明 値
x 昇順の時間のシーケンス。 UNIX タイムスタンプ。 単位は秒です。
y 指定された各時点に対応する数値データのシーケンス。 N/A
z Theメトリック名データに対応する各指定時点。 文字列型 (例: machine01.cpu_usr) 。
例：
  • クエリと分析のステートメントは次のとおりです。 
    * and (h: "machine_01" OR h: "machine_02" OR h: "machine_03") | select ts_density_cluster(stamp, metric_value, metric_name) from (select __time__ - __time_% 600 as stamp, avg(v) tric_value as metric_value, h from log GROUP stamp_me

  • 以下の図にテスト結果を示します。

表示項目について、次の表に説明します。
表示項目 説明
cluster_id クラスターのカテゴリ。 値-1は、クラスターがどのクラスターセンターにも分類されていないことを示します。
rate クラスター内のインスタンスの割合。
time_series クラスターセンターのタイムスタンプシーケンス。
data_series クラスターセンターのデータシーケンス。
instance_names クラスターセンターに含まれるインスタンスのコレクション。
sim_instance クラスター内のインスタンスの名前。

ts_hierarchical_cluster

関数の形式： 
select ts_hierarchical_cluster(x, y, z)
次の表は、各パラメーターの説明です。
項目 説明 値
x 昇順の時間のシーケンス。 UNIX タイムスタンプ。 単位は秒です。
y 指定された各時点に対応する数値データのシーケンス。 N/A
z 指定された各時点のデータに対応するメトリック名。 文字列型 (例: machine01.cpu_usr) 。
例：
  • クエリと分析のステートメントは次のとおりです。 
    * and (h: "machine_01" OR h: "machine_02" OR h: "machine_03") | select ts_hierarchical_cluster(stamp, metric_value, metric_name) from (select __time__ - __time_% 600としてスタンプ、avg(v) tric_valueとして、hとしてmetr

  • 以下の図にテスト結果を示します。

表示項目について、次の表に説明します。
表示項目 説明
cluster_id クラスターのカテゴリ。 値-1は、クラスターがどのクラスターセンターにも分類されていないことを示します。
rate クラスター内のインスタンスの割合。
time_series クラスターセンターのタイムスタンプシーケンス。
data_series クラスターセンターのデータシーケンス。
instance_names Theコレクションのインスタンスで付属クラスタセンター。
sim_instance The名のインスタンスでクラスタ。

ts_similar_instance

関数の形式： 
select ts_similar_instance( x, y, z, instance_name, topK, metricType)
次の表は、各パラメーターの説明です。
項目 説明 値
x 昇順の時間のシーケンス。 UNIX タイムスタンプ。 単位は秒です。
y 指定された各時点に対応する数値データのシーケンス。 N/A
z Theメトリック名データに対応する各指定時点。 文字列型 (例: machine01.cpu_usr) 。
instance_name zコレクションで照会される指定されたメトリックの名前。 文字列型 (例: machine01.cpu_usr) 。
説明 メトリックは既存のメトリックでなければなりません。
topK 与えられたカーブと同様のカーブ。 最大K個のカーブが返されます。 N/A
metricType 時系列曲線間の類似性を測定するために使用されるメトリック。 {'shape', 'manhattan', 'euclidean'}
たとえば、クエリと分析のステートメントは次のとおりです。 
* およびm: NET and m: Tcp and (h: "nu4e01524.nu8" OR h: "nu2i10267.nu8" OR h: "nu4q10466.nu8") | select ts_similar_instance(stamp, metric_value, metric_name, 'nu4e01524._time 600_as__sum,_____sum,_,______time_time_time_s_time_hとしてmetric_nameログからGROUP BYスタンプ、metric_name注文BY metric_name、スタンプ)
表示項目について、次の表に説明します。
表示項目 説明
instance_name 指定されたメトリックに似ているメトリックのリスト。
time_series クラスターセンターのタイムスタンプシーケンス。
data_series クラスターセンターのデータシーケンス。