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IoTA.05000052 用户的token权限不足 错误码描述 用户的token权限不足。 可能原因 用户当前帐号无权限访问IAM服务。 处理建议 请用户改用主帐号登录并重试。 父主题： 数据源相关错误码
树中“所有设备”，然后在右侧选择需要确认的“设备”，在“概述”页签中查看设备是否上报的最新的数据，如下图所示 检查IoTDA中是否存在流转到数据分析服务的规则，正常情况应该如下图所示存在对应的转换规则 如果不存在运行中的流转到数据分析服务的规则，说明配置异常，需要按步骤3进行重新确认配置。
按需计费：当用户账户中的余额不足以支付其费用后，会根据“客户等级”定义不同的保留期时长进入保留期，一旦进入保留期，用户将不能正常使用IoT数据分析服务，但其数据还会保留。保留期满仍未缴清欠款的，将会清除其账号下IoT数据分析服务的相关资源和数据。 包年包月：如果用户购买的套餐包中的资源消耗完
管道数据：直接使用数据管道清洗后的数据进行实时分析，当您无需资产建模，直接使用设备数据进行实时分析时，可使用这种接收数据类型。 资产数据：使用资产模型的数据进行实时分析，当您需要在资产模型中使用“分析任务”时，可使用这种接收数据类型。 作业名称 对作业进行命名 火警实时检测 描述 描述作业的业务 实时检测房间火灾告警
、属性值（指属性的默认值）、范围和单位，点击确定，如下图1中②所示；在单位定义时，系统已预置一系列常用单位，若无合适单位、用户可手动输入自定义单位。 图1 手动增加属性信息 快速添加 IoT数据分析服务提供了快速批量添加属性的功能，用户可以将在存储管理中定义的物的各种属性快速引入
在“我的凭证”下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置，同一区域内可用区间内网互通，不同区域间内网不互通。通过在不同地区创建云服务资源，可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可
配置存储：通过配置存储，用户可指定存储管理的策略，比如设置温存储各自的老化周期。 具体内容可参考存储管理 完成上述3步后，最基础的配置就完成，IoT数据分析服务已经准备好接收用户的数据了。 用户后续可根据数据分析的需要，再逐步配置更多的内容，比如资产模型或者实时流作业等。
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
IoT数据分析服务权限配置示例 iam授权的过程 默认情况下，管理员创建的IAM子用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略和角色，才能使得用户组中的用户获得策略定义的权限。 前提条件： 需要管理员账号已开通IoTA数据分析服务，未开通则访问开通服务。 创建好子用户
IoTA.99000010 请求参数不正确 错误码描述 请求参数不正确。 可能原因 用户访问IoT数据分析服务时携带的参数不正确。 处理建议 用户根据错误提示修正参数后再重试。 父主题： 公共错误码
选择根资产 前提条件 您已经在IoT数据分析服务的“资产建模”模块完成资产模型的构建，如未完成请先前往创建。 选择根资产 在模型导航栏中选“资产时序探索”、在“选择根资产”下拉框中选择您在需要的根资产。 图1 选择根资产 父主题： 资产时序探索
数据输出配置 数据存储输出 将数据输出到IoT数据分析服务的存储，以便进一步分析（资产建模、实时分析、时序分析）使用。 用户可以配置算子名称、选择存储组、填写存储名称，并选择所需要的属性及属性类型等信息，如图所示： DIS输出 将数据输出到DIS云服务，IoT数据分析服务仅在华为云部署时支持输出到DIS云服务。
务，这个逻辑实体就是租户。多个不同的租户统称多租户。租户对应公司。一个租户可以创建多个子用户，并可以对不同用户授予不同权限。 项目 各个服务中的一些可以访问的资源集合称为项目。一个账号可以在一个区域下创建多个项目，并基于项目进行授权。不同项目下的资源相互隔离。项目可以是一个部门或者一个项目组。
您可以根据需要导出所需的原始以及分析后的数据。 资源使用量展示 此处展示您在IoT数据分析服务的资源使用情况，包括资产模型资源、存储资源和计算资源，可直观判断数据分析使用情况。 模型资源使用量：从服务开通到目前的资产模型资源的累计使用情况。 数据存储量：从服务开通到目前的数据类型的累计存储总量。
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
物联网数据的数据体量大、价值密度小、数据时效性高、质量低。针对物联网数据的这些特点，在海量历史数据中提供近实时的高效探索分析能力，及时发现物联网数据中的隐含规律则显得尤为重要。IoT数据分析服务的时序分析，提供基于模型驱动的海量历史数据时序分析洞察能力，让物联网数据的规律清晰可见。
并行数： 配置项英文名：parallelism 说明： 并行数，指定算子执行时的并行任务个数。对于性能要求越高的算子，可以设置较高的并行数，但是占用资源越多。如果此参数不设置，那么作业运行时本算子使用作业的并行数设置。 类型： INTEGER 必选： 否 约束： 最小值1， 最大值
ion） = ∑[产出数量 * 一个产品在设备应有状态下加工的周期时间）] / ∑实际运行时间 * 100% 用来评价生产速度上的损失。包括任何导致生产不能以最大速度运行的因素，例如设备的磨损，材料的不合格以及操作人员的失误等 合格率 （qualificationRatio） =
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
在数据存储中下拉选择“Printing”存储名称，勾选所有导入的属性，然后单击“确定”保存。 导入后效果如下 通过存储导入的设备属性类型为：“测量数据”，此时模型还不完整，需要增加静态类型和分析类型的属性，同时还要为分析类型的属性配置相应该的分析任务，比如本例子中，我们通过分析任务定义各种O
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