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点击图标即可进入数据源配置界面。 创建数据管道 数据管道是数据分析的基础功能，对进入数据分析的数据进行格式标准化、清洗等数据预处理。点击图标即可进入数据管道配置界面。 配置存储 数据的存储是数据分析的基础，点击图标即可进入存储配置界面。
可能原因 用户在为存储定义属性时，属性数量超过了限制，每个数据存储属性数量限制为300个。 处理建议 用户可新建一个存储，在新存储中增加属性。 父主题： 存储管理相关错误码
数据源相关错误码 IoTA.05000008 数据源的连通性校验失败 IoTA.05000305 用户未订阅IoTDA云服务 IoTA.05000052 用户的token权限不足 IoTA.05000005 数据源个数已经达到配额限制 IoTA.05000010 不能删除正在被使用的数据源
请检查是否为JSON格式 IoTA.03011012 作业不存在 IoTA.03011013 数据源不存在 IoTA.03011014 获取数据源失败 IoTA.03011015 作业状态不允许当前操作 IoTA.03011016 RTU个数不正确 IoTA.03011018 作业未运行
若不存在，请根据需要在数据管道中，通过编辑“数据存储输出”算子增加： 针对已存在的属性增加标签：先删除需要增加标签的属性，然后重新添加属性并选择标签为“TRUE”，注意：新增的属性名称与原来不能相同，否则系统会提示属性已存在。
是 是 是 超时插补 TimeoutInterpolation 是 是 是 输出类算子 数据存储输出 DataStoreSink 是 是 否 DIS输出 DISSink 是 是 否 实时分析输出 RTASink 是 是 否 输入类算子只记录输出数据，输出类算子只记录输入数据。
测量数据类别的属性未配置设备ID，如下图1②所示。 分析任务中存在“引用其他资产属性”的输入参数，但未配置引用的资产ID，如下图2所示。 图1 资产详情 图2 分析任务详情 父主题： 工作台
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。
IoT数据分析服务系统权限 下表 为IoT数据分析服务的所有系统权限 表1 IoT数据分析服务系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 Tenant Administrator 拥有该权限的用户拥有除IAM外，其他所有服务的所有执行权限。
IoTA.03011014 获取数据源失败 错误码描述 获取数据源失败。 可能原因 数据管道作业在启动等操作时，会获取并检查数据源的连接信息，可能由于网络瞬时异常等原因，导致获取并检查数据源时失败。 处理建议 请稍后重试，或联系技术支持工程师协助解决。
运行过程监控与数据跟踪（敬请期待） 父主题： 运行数据管道
数据管道作业已保存成功为什么无法启动？ 数据管道作业中存在错误，请结合保存时的返回信息，检查各个算子配置。 当保存作业后，看到提示：“保存成功，作业已处于就绪态，可启动运行。”即可启动运行。 父主题： 管道作业常见问题
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。
可能原因 停止作业时，可以存储保存点，以便下次启动作业时，从保存点启动，恢复保存点中上次停止时正在处理的数据，如下图所示： 当作业从未存储过保存点，却使用保存点启动，则会出现此错误。
处理建议 请根据实际业务需要，将属性的数据类型指定为4中系统可支持的数据类型之一。 父主题： 存储管理相关错误码
IoTA.03011013 数据源不存在 错误码描述 数据源不存在。 可能原因 用户所操作的数据源不存在，可能是数据源ID错误、或数据源已被删除。 处理建议 在数据源页面选择正确的数据源后再使用。 父主题： 数据管道相关错误码
IoTA.05000002 数据源不存在 错误码描述 数据源不存在。 可能原因 用户所操作的数据源不存在，可能是数据源ID错误、或数据源已被删除。 处理建议 在数据源页面选择正确的数据源后再使用。 父主题： 数据源相关错误码
计费项 表1 计费项 资源类别 计费项 含义 适用的计费模式 数据存储 温存储空间大小 用户使用IoT数据分析服务时消耗的温存储空间大小及时长。
可能原因 用户设定的存储保留时间（老化时间）不合法。 处理建议 请选择系统指定的老化时间。 父主题： 存储管理相关错误码
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 资产模型：为充分“理解”物联网设备所产生的海量数据、挖掘海量数据背后的价值
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