تتحرك المتوسط - elasticsearch

استخدام إلاستيكشيرتش في Grafana. Grafana السفن مع الدعم المتقدم ل إلاستيكشيرتش يمكنك أن تفعل العديد من أنواع الاستعلامات إلاستيكشيرتش بسيطة أو معقدة لتصور السجلات أو المقاييس المخزنة في إلاستيكشيرتش يمكنك أيضا تعليم الرسوم البيانية الخاصة بك مع أحداث السجل المخزنة في elasticsearch. Adding مصدر البيانات. فتح القائمة الجانبية من خلال النقر على أيقونة غرافانا في رأس الصفحة العلوي. في القائمة الجانبية ضمن رابط لوحات التحكم يجب أن تجد ارتباطا باسم مصادر البيانات. ملاحظة إذا كان هذا الرابط مفقود في القائمة الجانبية فهذا يعني أن المستخدم الحالي ليس لديك دور المشرف للمنظمة الحالية. انقر فوق إضافة رابط جديد في رأس العلوي. حدد إلياكاستيشيرتش من القائمة المنسدلة. اسم مصدر البيانات، المهم أن هذا هو نفسه كما في غرافانا v1 x إذا كنت تخطط لاستيراد لوحات التحكم القديمة. البيانات الافتراضية مصدر يعني أنه سيتم اختيارها مسبقا لألواح جديدة. البروتوكول والملكية الفكرية وميناء لك خادم إلاستيكشيرتش. وصول الوكيل عبر غرافانا الخلفية، والوصول المباشر مباشرة من الوصول browser. Proxy يعني أن ر انه غرافانا الخلفية سوف الوكيل جميع الطلبات من المتصفح، وإرسالها إلى مصدر البيانات وهذا مفيد لأنه يمكن القضاء على كورس الصليب أصل الموارد الموقع القضايا، فضلا عن القضاء على الحاجة إلى نشر تفاصيل المصادقة إلى مصدر البيانات إلى المتصفح. Direct الوصول لا تزال معتمدة لأنه في بعض الحالات قد يكون من المفيد للوصول إلى مصدر البيانات مباشرة اعتمادا على حالة الاستخدام وطوبولوجيا غرافانا، والمستخدم، والوصول إلى مصدر البيانات. الوصول المباشر. إذا قمت بتحديد الوصول المباشر يجب تحديث الخاص بك تكوين إلاستيكشيرتش للسماح للنطاقات الأخرى للوصول إلى إلاستيكشيرتش من المتصفح يمكنك القيام بذلك عن طريق تحديد هذه الخيارات في إعدادات التكوين. إعدادات index. Here يمكنك تحديد الافتراضي لحقل الوقت وتحديد اسم الفهرس إلاستيكشيرتش يمكنك استخدام نمط الوقت اسم المؤشر أو حرف بدل. استعلام متري الاستعلام. محرر الاستعلام إلاستيكشيرتش يسمح لك لتحديد مقاييس متعددة والمجموعة من خلال مصطلحات أو فلاتر متعددة استخدام زائد d إلى اليمين لإضافة إضافة مقاييس أو مجموعات فرعية بعض المقاييس والمجموعات من خلال خيارات، انقر فوق نص الخيار لتوسيع الصف لعرض وتعديل المقياس أو المجموعة حسب الخيارات. المقاييس الخطية. إذا كان لديك إلاستيكشيرتش 2 × و غرافانا 2 6 أو أعلى ثم يمكنك استخدام التجميعات متري خط أنابيب مثل المتوسط ​​المتحرك ومقاييس خط أنابيب إلاستيكشيرتش مشتق تتطلب مقياس آخر أن يستند إلى استخدام رمز العين بجانب المقياس لإخفاء المقاييس من الظهور في الرسم البياني وهذا مفيد للمقاييس كنت فقط في الاستعلام لاستخدامها في متري خط أنابيب. يدعم مصدر بيانات إلاستيكشيرتش نوعين من الاستعلامات التي يمكنك استخدامها لملء متغيرات القالب مع القيم. القيم الممكنة للحقل. الملفات التي تمت تصفيتها حسب النوع. الملفات التي تمت تصفيتها حسب النوع مع الفلتر. هذا وظيفة تجريبية ويمكن تغييرها أو إزالتها تماما في إصدار مستقبلي سوف مطاطا اتخاذ نهج أفضل جهد لإصلاح أي قضايا، ولكن الميزات التجريبية لا تخضع ل سلا الدعم من إيقاف في حالة وجود سلسلة مرتبة من البيانات، فإن تجميع المتوسط ​​المتحرك سينزل نافذة عبر البيانات وينبعث منها متوسط ​​قيمة تلك النافذة على سبيل المثال، نظرا للبيانات 1، 2، 3، 4، 5، 6، 7، 8، 9، 10 يمكننا حساب متوسط ​​متحرك بسيط مع حجم ويندوز 5 كما يلي. المتوسطات المتحركة هي طريقة بسيطة لتسلسل البيانات المتسلسلة وعادة ما تطبق المتوسطات المتحركة على البيانات المستندة إلى الوقت، مثل أسعار الأسهم أو مقاييس الخادم تمهيد يمكن أن تستخدم للقضاء على تقلبات عالية التردد أو الضوضاء العشوائية، والذي يسمح اتجاهات التردد المنخفض إلى أن تصور بسهولة أكبر، مثل الموسمية. نموذج خطي يعين الترجيح الخطي لنقاط في سلسلة، مثل أن داتابوانتس القديمة مثل تلك في البداية من النافذة تساهم بكمية أقل خطيا إلى المتوسط ​​الكلي يساعد الترجيح الخطي على تقليل الفارق وراء متوسط ​​المعطيات، لأن النقاط القديمة لها تأثير أقل. لا يوجد نموذج خطي له إعدادات خاصة لتكوينها. مثل النموذج البسيط، حجم ندو يمكن أن يغير سلوك المتوسط ​​المتحرك على سبيل المثال، نافذة صغيرة نافذة 10 سوف تتبع عن كثب البيانات و السلس فقط التقلبات على نطاق صغير. الشكل 3 المتوسط ​​المتحرك الخطي مع نافذة من حجم 10. في المقابل، المتوسط ​​المتحرك الخطي مع نافذة نافذة أكبر 100 سوف تهدئة جميع تقلبات التردد العالي، وترك فقط التردد المنخفض، والاتجاهات على المدى الطويل كما يميل إلى التخلف عن البيانات الفعلية من قبل كمية كبيرة، على الرغم من أن عادة أقل من نموذج بسيط. الشكل 4 الخطي المتوسط ​​المتحرك مع نافذة الحجم 100.Multiplicative يتم تحديد هولت-Wintersedit. Multiplicative بواسطة نوع الإعداد مولت ويفضل هذا الصنف عندما يتم ضرب تأثير الموسمية ضد البيانات الخاصة بك E ز إذا كان تأثير موسمي هو x5 البيانات، بدلا من مجرد إضافة إلى ذلك. الافتراضي قيم ألفا و غاما هي 0 3 بينما بيتا هو 0 1 الإعدادات تقبل أي تعويم من 0-1 شاملة القيمة الافتراضية للفترة هي 1.The مولتيراتيفاتيف هولت الشتاء نموذج يمكن مينيميزد. مولتيب ليكتيف هولت-وينترس يعمل عن طريق قسمة كل نقطة بيانات حسب القيمة الموسمية هذا أمر إشكالي إذا كان أي من البيانات الخاصة بك هو صفر، أو إذا كان هناك ثغرات في البيانات لأن هذا يؤدي إلى تقسيم بنسبة صفر لمكافحة هذا، مولت هولت - Winters منصات جميع القيم بمقدار صغير جدا 1 10 -10 بحيث تكون جميع القيم غير صفرية وهذا يؤثر على النتيجة، ولكن فقط الحد الأدنى إذا كانت البيانات الخاصة بك غير الصفر، أو كنت تفضل أن ترى نان عند الصفر s واجهت، يمكنك تعطيل هذا السلوك مع الوسادة فالس. كل نموذج المتوسط ​​المتحرك يدعم وضع التنبؤ الذي سيحاول استقراءه في المستقبل نظرا للمتوسط ​​المتحرك السلس الحالي اعتمادا على النموذج والمعلمة فإن هذه التنبؤات قد تكون أو لا تكون دقيقة. يتم تمكين التنبؤات عن طريق إضافة معلمة التنبؤ إلى أي تجميع المتوسط ​​المتحرك، مع تحديد عدد من التوقعات التي ترغب في إلحاق نهاية السلسلة سيتم تباعد هذه التوقعات في نفس الفاصل الزمني كما دلاء الخاص بك. النماذج الخطية بسيطة و إوما تنتج جميعها تنبؤات مسطحة تتلاقى بشكل أساسي على متوسط ​​القيمة الأخيرة في السلسلة، مما ينتج مسطح. الشكل 11 المتوسط ​​المتحرك البسيط مع نافذة الحجم 10، يتنبأ 50. على النقيض من ذلك، يمكن للنموذج هولت استقراء على أساس ثابت محلي أو عالمي اتجاهات إذا قمنا بتعيين قيمة بيتا عالية، يمكننا استقراء على أساس الاتجاهات المحلية ثابتة في هذه الحالة تنبؤات الرأس لأسفل، لأن البيانات في نهاية السلسلة كانت تتجه في اتجاه هابط. الشكل 12 هولت الخطي المتوسط ​​المتحرك مع نافذة من حجم 100، والتنبؤ 20، ألفا 0 5، بيتا 0 8. في المقابل، إذا اخترنا بيتا صغيرة وتستند التنبؤات على الاتجاه المستمر العالمي في هذه السلسلة، والاتجاه العالمي إيجابي قليلا، وبالتالي فإن التنبؤ يجعل حاد u - بدوره ويبدأ المنحدر الإيجابي. الشكل 13 ضعف المتوسط ​​المتحرك الأسي مع نافذة من حجم 100، التنبؤ 20، ألفا 0 5، بيتا 0 1. ذي هولتوينترس نموذج لديه القدرة على تقديم أفضل التوقعات، لأنه يتضمن أيضا التقلبات الموسمية أنا نتو النموذج. الشكل 14 متوسط ​​هولت-وينترز المتحرك مع نافذة حجم 120، التنبؤ 25، ألفا 0 8، بيتا 0 2، غاما 0 7، بيريود 30.Mavrics مافين حساب المتوسط ​​المتحرك في PostgreSQL. In لدينا مقاييس سلسلة مافين، إنشاء ميزات قاعدة بيانات أسهم عالم البيانات والنصائح والحيل والرمز الذي يمكنك استخدامه للحصول على المقاييس التي تحتاج إليها من بياناتك في هذه المقالة، سننظر في كيفية حساب متوسط ​​متحرك في بوستغريزل. تستند هذه المقالة إلى مقالتنا السابقة مقالات حول وظائف النافذة وإطارات النوافذ في بوستغريزل سنستفيد من ميزات النوافذ التي ناقشناها سابقا لحساب متوسط ​​متحرك وسننظر أيضا إلى طريقة بديلة. ما هو المتوسط ​​المتحرك. المتوسط ​​المتحرك هو فقط ما يبدو مثل - المتوسط ​​الذي يتحرك باستمرار استنادا إلى المدخلات المتغيرة على سبيل المثال، قد تحتاج إلى أخذ متوسط ​​بعض القيمة لأهم 100 إدخالات أو لل 30 يوما السابقة لأنك ستحصل على إدخالات جديدة في قاعدة البيانات الخاصة بك أو لأن كل n يوم إو هو تاريخ آخر، وسيتغير المتوسط ​​مصطلح المتوسط ​​المتحرك هو أيضا مرادف للمتوسط ​​المتداول أو المتوسط ​​الجاري، ولكن هناك بضعة أنواع مختلفة من المتوسطات المتحركة في هذه المقالة سنقوم بالتركيز على المتوسط ​​المتحرك البسيط للحصول على قدم الرطب وسنقوم أيضا بمراجعة موجزة المتوسط ​​المتحرك التراكمي في نهاية المقال سوف تغطي المقالات المستقبلية المتوسطات المتحركة المرجحة والمتوسطات المتحركة الأسية. السبب في استخدام المتوسط ​​المتحرك للمقاييس الخاصة بك هو تسهيل التعرف على الاتجاهات إيت سا تقنية شائعة الاستخدام في التمويل وتحليلات الأعمال لتسهيل الانخفاضات والمسامير التي قد تحدث في البيانات بحيث يمكن التعرف على الاتجاهات الحقيقية على سلسلة المتغيرة معرفة كيفية تنفيذ الحساب كما تغيرات البيانات يمكن أن تكون شاقة بعض الشيء، ولكن ، إذا كنت لم تفعل ذلك مرة واحدة كنت تعلم طريقة تريد، على الرغم من أننا سوف تغطي اثنين من s من السهل القيام به، وسوف ليرة لبنانية العثور على العديد من الاستخدامات لذلك في تتبع الخاص بك والتقارير دعونا الحصول على ذلك. أولا رقيقة غس أولا سنحتاج إلى جدول يحتوي على القيم التي نريد أن متوسطها. في الممارسة عند الإنشاء، غالبا ما نجد أن البيانات الأساسية التي نحتاجها لم يتم تعريفها بدقة في جدول واحد ولهذا السبب لدينا عدد قليل من الجداول المجمعة التي تسحب البيانات التي نحتاجها معا هذه هي الجداول الأساسية التي سنطبق عليها حسابات أكثر تقدما مثل المتوسط ​​المتحرك في بعض الحالات هذه الجداول المشتقة التي توجد مؤقتا لتنفيذ الاستعلام الرئيسي في حالات أخرى، قد نستخدم طريقة عرض أو عرض ملموس لذلك، ومع ذلك تحصل في ذلك، سوف تحتاج إلى جدول يحتوي على القيم التي تريد أن متوسط ​​وأيا كان البعد كنت تريد أن تأمر البيانات by. for مثالنا، دعونا قول نحن طلب مننا إنشاء 30 يوما المتوسط ​​المتداول لتنزيل التطبيق من إكسامبل كو يتم تعبئة بيانات تنزيل التطبيق يوميا إلى جدول يدعى أبدنلوادسبيديت والجزء الأخير منه يبدو مثل هذا. في هذا المثال، سيكون الترتيب حسب التاريخ مهما لأننا نريد حساب المتداول لمدة 30 يوما ا على مدى سلسلة التواريخ السابقة بسبب ذلك، من المهم أن يكون لدينا صف لكل تاريخ في حالتنا نقوم به، ولكن إذا كان لديك ثغرات في البيانات الخاصة بك حيث لا توجد قيم لتواريخ معينة، يمكنك استخدام جينيراتريز عندما بناء الجدول الأساسي الخاص بك للتأكد من أنك حصلت على جميع الصفوف التي ليرة لبنانية. لاحظ كيف هذا النطاق من التواريخ يحتوي على تذبذب التنزيلات التطبيق المجاميع من 35 إلى 7 فمن الصعب جدا أن نرى اتجاها من هذه البيانات. تحويل المتوسط ​​المتحرك. استخدام نافذة إطارات لمتوسط ​​متحرك بسيط. إذا تذكرت من مقالنا السابقة في هذه السلسلة إطارات الإطار تستخدم للإشارة إلى عدد الصفوف حول الصف الحالي يجب أن تشمل وظيفة نافذة أنها إنشاء مجموعة فرعية من البيانات وظيفة النافذة للعمل على اعتمادا على بياناتك واحتياجاتك، قد يتضمن حساب المتوسط ​​المتحرك الصفوف السابقة والصف الحالي، ولكن لأغراضنا، سيستخدم متوسطنا المتحرك الصفوف السابقة والصف الحالي لأننا نريد أن ننتج أكل قيمة متوسط ​​متحرك جديد لكل تاريخ جديد. يبدو طلب البحث هذا. نحن نعيد استخدام أوردر بي في حقل التاريخ للتأكد من أن بياناتنا ستكون بالترتيب الذي نتوقعه وقمنا بتحديد صفوف بين 29 بريسينغ أند كيرنت رو تو سيت إطار الإطار لحساب أفغ كما إطار الإطار السلف لكل تاريخ، يتم استخدام فقط 29 الصفوف السابقة و 30 واحد مجموع الأيام الحالية للحساب. منذ أننا أرين تظهر لك التواريخ في الجدول الأساسي لدينا قبل 26 مايو لهذا على سبيل المثال، دعونا نركز استعراضنا للنتائج على التواريخ حيث أظهرنا لكم 29 الصفوف السابقة دعونا نأخذ 30 يونيو، على سبيل المثال لدينا إطار إطار يركز لدينا تجميع أفغ على تنزيلات التطبيق من يونيو فقط، وهذا الجزء من الجدول الأساسي لدينا. لذلك، الآن، إذا رسمنا المتوسط ​​المتداول الذي قمنا بحسابه، يمكننا أن نرى أن البيانات قد تم تمهيدها وهناك اتجاه تصاعدي خلال الأسبوع الأول من يونيو، ثم اتجاه نزولي أكثر تقلبا بعد ذلك. منذ يظهر هذا فقط شهر واحد من البيانات انها ليست قول جدا للحصول على تقرير تحليلي، ولكن نأمل أن يساعدك على فهم كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك يمكن أن تكون مفيدة لتحليل الأعمال. أطراف على عدم تضمين الصف الحالي. إذا لسبب لا تريد تضمين الصف الحالي لوظيفة النافذة الخاصة بك و يمكنك إعادة استخدام بريسدينغ فقط أو ما يلي فقط إعدادات إطار الإطار الخاص بك، طريقة سهلة للقيام بذلك هو استخدام x بريسيدينغ أو y التالية مرتين في الصفوف بين جملة على سبيل المثال، ويقول نحن نريد أن استخدام 30 صفوف السابقة صفنا الحالي، ولكن لا تشمل الصف الحالي في إطار الإطار يمكننا كتابة هذا البند مثل هذه الصفوف بين 30 قبل و 1 بريسدينغ وبالمثل، يمكننا استبعاد الصف الحالي، ولكن لا 30 الصفوف التالية مثل هذه الصفوف بين 1 و 30 التالية. أسلوب بديل لمتوسط ​​متحرك بسيط. قبل بوستغريزل 9 0، لم يكن لدينا t بريسينغينغ أو y فولوينغ إطار إطار الخيارات المتاحة لنا لحساب المتوسط ​​المتحرك دون استخدام إطار النافذة، يمكننا بدلا من ذلك استخدام جدولين الأسماء المستعارة من الجدول الأساسي لدينا سوف نستخدم اسم مستعار واحد لتشغيل أكثر من واحد باستخدام الفاصل الزمني التحقق من ذلك. باستخدام هذه الطريقة يمكننا تحقيق نفس النتائج كما هو موضح أعلاه مع إطار النافذة إذا كنت إعادة تشغيل أكثر من كميات كبيرة من البيانات، فإن خيار إطار النافذة سيكون أكثر كفاءة، ولكن هذا البديل موجود إذا كنت ترغب في استخدامه. حساب المتوسط ​​المتحرك التراكمي. بعد أن قمنا بمراجعة طرق زوجين لكيفية حساب المتوسط ​​المتحرك البسيط، سنقوم التبديل حتى لدينا نافذة الإطار لإظهار كيف يمكنك أيضا القيام المتوسط ​​المتحرك التراكمي تنطبق نفس المبادئ، ولكن بدلا من وجود إطار نافذة التحول المستمر لفترة فاصلة، إطار الإطار يمتد ببساطة على سبيل المثال، بدلا من القيام بمتوسط ​​المتداول 30 يوما، ونحن إعادة حساب المتوسط ​​المتحرك من سنة إلى تاريخ لكل تاريخ جديد، يتم تضمين القيمة ببساطة في متوسط ​​الحساب من كل التواريخ السابقة دعنا نلقي نظرة على هذا المثال. لأن جدولنا الأساسي يبدأ في جا نوري 1 للسنة الحالية، ونحن إعادة استخدام بوندسينغ أونبوندد لوضع إطار النافذة لدينا النتائج التي نعود لهذا الحساب التراكمي تبدو مثل هذا. إذا كنا رسم هذه النتائج، يمكنك أن ترى أن الاستفادة من المتوسط ​​المتحرك التراكمي هو مزيد من وتمهيد للخروج من البيانات بحيث تظهر تغييرات البيانات الهامة فقط كما الاتجاهات ونحن نرى الآن أن هناك اتجاه تصاعدي طفيف من العام إلى التاريخ. التجميع يصل الآن. الآن أن تعرف نوعين زوجين من المتوسطات المتحركة يمكنك استخدام و الزوجين أساليب مختلفة لحسابها، يمكنك إجراء تحليل أكثر ثاقبة وخلق تقارير أكثر فعالية. في مقالنا المقبل مقاييس مافين، ونحن سوف ننظر في بعض الخيارات لكيفية جعل البيانات جميلة بحيث بدلا من قيم مثل 20 4184782608695652، ونحن سوف نرى 20 42 نراكم في المرة القادمة. المواضيع ذات الصلة. في سلسلة القياسات لدينا مافين، يؤلف s بيانات عالم أسهم ميزات قاعدة البيانات، نصائح، الحيل، ورمز يمكنك استخدامها للحصول على. في سلسلة القياسات لدينا مافين، يؤلف s أسهم عالم البيانات ميزات قاعدة البيانات، والنصائح، والحيل، ورمز يمكنك استخدامها للحصول على the. In لدينا مقاييس سلسلة مافين، يؤلف s البيانات عالم أسهم ميزات قاعدة البيانات، نصائح، الحيل، ورمز يمكنك استخدامها للحصول على.