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数据源配置 创建数据源 查询数据源列表 修改数据源 删除数据源 查询数据源详情 父主题： API列表
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） =
时序分析：专为物联网时序数据处理优化的服务，包括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
在未填写设备ID的测量数据类别的属性；2、该资产存在未填写静态值的静态配置类别的属性；3、该资产存在分析任务，该分析任务的输入参数存在属性引用类型为引用其他资产属性，且没有为该输入参数配置引用的其他资产的资产ID publish_state String 资产发布状态，发布中（P
存储管理 查询存储列表 更新存储 删除存储 父主题： API列表
存储组管理 查询存储组列表 创建存储组 更新存储组 删除存储组 父主题： API列表
存储是保存数据的对象，通常来说，同一种设备的数据会保存在同一个存储中。存储中定义了设备的标签与设备的属性。其中设备ID（deviceId）就是最常用的一种标签（tag）。一个标签包括标签名与标签值，例如设备ID：标签名为 deviceId，而它的标签值则是具体的某个设备ID，设备的ID是
01010308 查询的属性数超过限制 IoTA.01010309 属性不存在 IoTA.01020301 公式语法错误 IoTA.01020302 公式引用的函数不支持 IoTA.01020303 分析任务不支持该类型函数 IoTA.01020304 分析任务输出的属性在模型中不存在
object> 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
WorkPeriod”的分析任务后会弹出配置页面，如下所示： 单击右侧红色的编辑图标，下拉选择对应的资产ID，选择资产ID时要选择与上述步骤刚创建好的产线设备，单击确认修改，从上往下依次将所有显示红色的编辑图标的参数绑定对应的资产ID。 将所有显示为红色的分析任务逐个按上述步骤完成设备资产ID的绑定配置。
最大长度：64 property_name String 引用属性的名称 最大长度：64 表19 StreamOutput 参数 参数类型 描述 name String 输出参数名称，必须是接收数据类型为资产数据的实时分析作业中已定义的 最大长度：128 output_property String
PIPELINE_DATA offset 否 Long 偏移量，表示从此偏移量开始查询，offset大于等于0 最小值：0 最大值：2147483647 limit 否 Integer 每页显示的条目数量 最小值：1 最大值：100 sync_status 否 Boolean 立即同步作业状态，默认是false
是“与”或“或”的关系。当需要按单条数据本身的字段取值来决定是否过滤数据时使用本算子。 数据扁平 把数据流中的嵌套Json字段转换为多个独立字段。如果测点类型是Object，那么是一个嵌套结构，需要把结构中的每个字段提取出来，成为数据流中的独立字段，这样数据流的所有字段都是字符串、数字等简单数据类型。
页面中查看已创建好的存储组和存储名称。 一个存储组下面可以有多个存储名称，同一个存储组下面的所有存储数据老化周期相同。 步骤3中的存储组名建议用同一个名称，即所以设备放在同一个存储组下面。 每种设备有自己独立的存储名称，比如印刷机的存储名称为”Printing1“，贴片机的存储名
operator_class_name 否 String 包含的管道类名 最小长度：1 最大长度：100 offset 否 Long 偏移量，表示从此偏移量开始查询，offset大于等于0 最小值：0 最大值：2147483647 limit 否 Integer 每页显示的条目数量 最小值：1 最大值：100
修改数据保存时间 点击存储组上的编辑按钮，可以调整存储组下的所有存储中的数据保存时间。如下图： 随着时间流逝，当存储中的数据时间超出了保存时间，超出保存时间范围内的数据将会被自动清除。 父主题： 存储组
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。
模型已被其他模型引用 错误码描述 模型已被其他模型引用。 可能原因 模型被引用是指模型中的属性已作为其他模型分析任务的输入或输出，此时不能删除被引用的模型。 处理建议 请先删除其他资产模型对本模型的引用，再删除本模型。 父主题： 资产建模相关错误码
分析任务输出 转换计算 单输出：分析任务的结果只能输出到本资产模型的某个属性上，且实例化成资产时固定输出到本资产。 多输出：分析任务的结果可以输出到多个不同资产模型的不同属性上，且实例化成资产时需要指定输出资产ID。 聚合计算 同转换计算 流计算 计算结果支持多输出，但实例化成资产时只能输出到本资产。
修改属性信息 修改属性信息后，修改的内容将自动同步到该模型未发布的资产上（工作台中的资产为未发布资产），已发布的资产不受影响。 选择要修改的属性，点击编辑，如下图1中①所示。 修改属性的显示名称。 修改属性类别，只有测量数据和分析任务类别可以相互切换，静态配置类别不能切换为其他类别。
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