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简介 计算公式由输入参数，字面量，操作符，内置函数几种元素组成。 示例 a + 1 + 2 a * b * c + 1 Sum([a, b, c, d])/4 If(a>=0, a, -a) If(b==1, "on", "off") 父主题： 计算公式
在图表分析区，支持对所选属性按折线图、热力图、散点图3种方式做时序分析。 图1 选择图表类型 设置折线图Y轴显示 在图表分析区，折线图可以设置Y轴的显示方式，包含如下3种方式： 堆积：Y轴不重叠； 共享：Y轴重叠，Y轴单位长度代表的刻度等长； 叠加：Y轴重叠，Y轴单位长度代表的刻度不等长。 图2 设置折线图Y轴显示
认证鉴权 调用接口有如下认证方式。 Token认证：通过Token认证通用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Toke
如何查看设备最新上报的原始数据 点击设备时序探索 点击需查看的存储 点击需查看的设备ID，选择查看的属性，点击确定 选择查看的时间段，例如最近 10 分钟，如果想以折线图方式查看原始数据，请跳转步骤 6 点击“聚合数据”的下拉选项，选择“原始数据” 点击图标查看原始数据 显示效果：
在IoT数据分析服务时序分析功能中，核心功能之一就是图形化方式查看资产数据、或者设备数据的历史曲线。以查看资产数据历史曲线为例，在时序探索导航栏中选择“资产时序探索”页签，然后选择您所关注的资产属性，在图标分析区中选择“原始数据”，即可展示出资产属性数据的历史曲线，如下图所示。 图1 选择原始数据、查看历史数据曲线
按照业务诉求，以算子编排的方式来开发实时作业。 实时作业是由“算子”和“数据流”组成一个DAG（有向无环图）。 “算子”表示的是对数据的处理，本服务预制了多个算子供您使用，一个实时作业最多支持100个算子（即作业流图上显示的100个处理节点）。 “数据流”表示在算子之间的传递数据，数据有
系统会根据所选择的产品，自动生成该算子的输出内容： 数据计算 按照表达式进行数值计算，计算的结果可以赋值给源属性，也可以自定义属性名称及路径。 添加好算子节点后，在算子节点上点击鼠标左键，即可打开右侧的算子配置面板，如图： 选择属性 在输入数据中选择保留的属性，未选择的属性被删除。当
时序探索导航栏 基于租户创建的资产模型提供资产数据的时序探索能力；基于租户在存储管理中每一个数据存储中配置的属性列表、提供了设备数据时序探索能力。 2 时间选择区 针对已选的资产数据或设备数据，设置时序分析的起止时间窗，提供日历和时间轴两种设置方式。 3 预览列表区 针对已选的资产数据或设备数
允许固定时间延迟的分配器，适用于乱序但预先知道或只允许在流中将会遇到的最大延迟的场景。 AscendingTimestampExtractor：递增时间戳的分配器，适用于每个元素(elements)的时间在每个并行任务(parallel task)里是单调递增的场景。 IngestionTimeExtractor：
允许固定时间延迟的分配器，适用于乱序但预先知道或只允许在流中将会遇到的最大延迟的场景。 AscendingTimestampExtractor：递增时间戳的分配器，适用于每个元素(elements)的时间在每个并行任务(parallel task)里是单调递增的场景。 Inges
下拉“算子1（上游）”下拉框选择查看“API接入数据源”的“输出”；下拉“算子2（下游）”下拉框选择查看“DIS输出”的“输入”。 点击搜索输入框 按钮搜索查询，搜索框支持以消息id或data内容匹配查询。 显示“API接入数据源”的“输出”结果。 显示“DIS输出”的“输入”结果。 父主题： 调试数据管道
下拉“算子1（上游）”下拉框选择查看“管道数据输入A”的“输出”；下拉“算子2（下游）”下拉框选择查看“DIS输出”的“输入”。 点击搜索输入框 按钮搜索查询，搜索框支持以消息id或data内容匹配查询。 显示“管道数据输入A”的“输出”结果。 显示“DIS输出”的“输入”结果。 父主题： 作业调试
别用于处理这两种设备上报的数据。 这两个分支各自以一个“产品过滤”算子作为起始点，分别过滤出这两种设备的数据，以便于后续处理流程仅处理某一种产品的数据，如图所示。 系统还自动根据这两种设备的产品信息（该产品信息以安全的方式从IoTDA获取），生成了默认的输出配置。 请用户自行选择
线和设备的OEE指标。 商用 最佳实践 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新资产建模功能上线 为更好地满足工业等行业的资产建模，为业务系统快速构筑数字孪生模型，IoTA提供了一套语义严谨的建模方案。 公测 资产建模 2 提供多种数据来源类型的实时分析功能
高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力。 表2 时序分析 特点 描述 海量接入 海量时间线能力，最大可达亿级 时序存储 列式存储及专用压缩算法，高压缩率 高效查询 基于时间多维度聚合，近实时分析查询 数据可视化 提供时序洞察工具，可直观展示时序数据的变化趋势
对property按指定tags标签进行过滤查询，填入资产标签属性的属性名与属性值，不可为空，例如 {"tagPropertyA": "id0001"}；注意，标签过滤只对打上标签时刻之后的数据生效，打标签之前的数据不能通过标签过滤 property_filter 否 Array
附加请求头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如定义消息体类型的请求头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 详细的公共请求消息头字段请参见表3。 表3 公共请求消息头 名称 描述 是否必选 示例 Host 请求的服务器信息，从服务API的URL中获取。值为h
企业对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 由于缓存的存在，对用户、用户组授予IoT数据分析服务相关的角色后，大概需要
对property按指定tags标签进行过滤查询，填入资产标签属性的属性名与属性值，不可为空，例如 {"tagPropertyA": "id0001"}；注意，标签过滤只对打上标签时刻之后的数据生效，打标签之前的数据不能通过标签过滤 property_filter 否 Array
允许固定时间延迟的分配器，适用于乱序但预先知道或只允许在流中将会遇到的最大延迟的场景。 AscendingTimestampExtractor：递增时间戳的分配器，适用于每个元素(elements)的时间在每个并行任务(parallel task)里是单调递增的场景。 IngestionTimeExtractor：
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