5 トレンド関数

トレンド関数は、ヒストリー関数とは異なり、計算にトレンドデータを使用します。

トレンドは1時間ごとの集計値を保存します。トレンド関数はこれらの1時間ごとの平均値を使用するため、長期的な分析に役立ちます。

トレンド関数の結果はキャッシュされるため、同じ関数を同じパラメータで複数回呼び出しても、データベースから情報は1回だけ取得されます。トレンド関数のキャッシュは、サーバパラメータTrendFunctionCacheSizeによって制御されます。

トレンド関数を参照するトリガーは、式内の最小期間ごとに1回だけ評価されます。例えば、

trendavg(/host/key,1d:now/d) > 1 または trendavg(/host/key2,1w:now/w) > 2

のようなトリガーは、1日に1回評価されます。トリガーにトレンド関数と履歴関数（または日付と時刻と/またはnodata()）の両方が含まれている場合、 通常の原則に従って計算されます。

ここにリストされているすべての関数は、以下の環境でサポートされています。

• トリガー式
• 計算項目

関数は追加情報なしでリストされています。関数をクリックすると、詳細が表示されます。

共通パラメータ

• /host/key は一般的な必須の最初のパラメータです
• time period:time shift は一般的な 2 番目のパラメーターです。
  • time period - 期間 (最小 '1h')、<N><時間単位> として定義、'N' - 時間単位の数、'時間単位' - h (時間) d (日)、w (週)、M (月)、または y (年)。
  • time shift - 期間のオフセット (関数の例を参照)

関数の詳細

関数のパラメータに関する一般的な注意事項：

• 関数のパラメータはカンマで区切ります。
• オプションの関数パラメータ（またはパラメータ部分）は、< > で示されます。
• 関数固有のパラメータは、各関数で説明します。
• /host/key および time period:time shift パラメータは引用符で囲まないでください。

baselinedev(/host/key,データ期間:時間シフト,季節単位,季節数)

最後のデータ期間と、それ以前の季節における同じデータ期間との間の偏差の数（stddevpopアルゴリズムによる）を返します。

パラメータ:

• 共通パラメータを参照してください。
  
• データ期間 - 季節内のデータ収集期間。<N><時間単位>で定義されます。
  N - 時間単位の数
  時間単位 - h（時）、d（日）、w（週）、M（月）、またはy（年）。季節以下である必要があります。
  
• 季節単位 - 1季節の長さ（h、d、w、M、y）。データ期間より小さくすることはできません。
• 季節数 - 評価する季節の数。

例:

baselinedev(/host/key,1d:now/d,"M",6) # 前日と過去6ヶ月間の同日との間の標準偏差（人口）の数を計算します。前月に日付が存在しない場合は、その月の最終日が使用されます（7月31日は、1月31日、2月28日、…6月30日と比較されます）
baselinedev(/host/key,1h:now/h,"d",10) # 前10日間の期間における、前時間とその前の時間との間の標準偏差（人口）の数を計算します。

baselinewma(/host/key,データ期間:時間シフト,季節単位,季節数)

加重移動平均アルゴリズムを用いて、同じ期間（'季節'）のデータを複数の等しい期間で平均し、ベースラインを計算します。

パラメーター:

• 共通パラメーター を参照してください。
  
• データ期間 - 季節内のデータ収集期間。<N><時間単位> で定義されます。ここで:
  N - 時間単位の数
  時間単位 - h (時)、d (日)、w (週)、M (月)、または y (年)。季節と同じかそれ以下である必要があります。
  時間シフト - 期間のオフセット。季節におけるデータ収集期間の終了を定義します (例を参照)。
  
• 季節単位 - 1季節の期間 (h、d、w、M、y)。これより小さいことはできません。データ期間より長い;
  
• 季節数 - 評価する季節の数。

例:

baselinewma(/host/key,1h:now/h,"d",3) #昨日までの3日間の期間の最後の1時間に基づいてベースラインを計算します。「now」が月曜日の13:30の場合、金曜日、土曜日、日曜日の12:00～12:59のデータが分析されます。
baselinewma(/host/key,2h:now/h,"d",3) #昨日までの3日間の期間の最後の2時間に基づいてベースラインを計算します。 「現在」が月曜日の13:30の場合、金曜日、土曜日、日曜日の11:00～12:59のデータが分析されます。
baselinewma(/host/key,1d:now/d,"M",4) # ベースラインは、最終月の直前4か月間の「昨日」と同じ日付に基づいて計算されます。必要な日付が存在しない場合は、その月の最終日が採用されます。今日が9月1日の場合、7月31日、6月30日、5月31日、4月30日のデータが分析されます。

trendavg(/host/key,time period:time shift)

指定された期間内のトレンド値の平均値

パラメータ:

• 共通パラメータ を参照してください。

例:

trendavg(/host/key,1h:now/h) # 過去1時間の平均 (例: 12:00-13:00)
trendavg(/host/key,1h:now/h-1h) # 2時間前の平均 (11:00-12:00)
trendavg(/host/key,1h:now/h-2h) # 3時間前の平均 (10:00-11:00)
trendavg(/host/key,1M:now/M-1y) # 1年前の月の平均

trendcount(/host/key,time period:time shift)

定義された期間内でトレンド値を計算するために使用する、正常に取得された履歴値の数

パラメーター:

• 共通パラメーター を参照してください。

例:

trendcount(/host/key,1h:now/h) # 過去1時間の値の数 (例: 12:00-13:00)
trendcount(/host/key,1h:now/h-1h) # 2時間前 (11:00-12:00) の値の数
trendcount(/host/key,1h:now/h-2h) # 3時間前 (10:00-11:00) の値の数
trendcount(/host/key,1M:now/M-1y) # 1年前の前月の値の数

trendmax(/host/key,time period:time shift)

定義された期間内のトレンド値の最大値

パラメーター:

• 共通パラメーター を参照してください。

例:

trendmax(/host/key,1h:now/h) # 過去1時間の最大値 (例: 12:00-13:00)
trendmax(/host/key,1h:now/h) - trendmin(/host/key,1h:now/h) → 過去1時間 (12:00-13:00) の最大値と最小値の差 (トレンドデルタ) を計算します
trendmax(/host/key,1h:now/h-1h) # 2時間前 (11:00-12:00) の最大値
trendmax(/host/key,1h:now/h-2h) # 3時間前 (10:00-11:00) の最大値
trendmax(/host/key,1M:now/M-1y) # 1年前の先月の最大値

trendmin(/host/key,time period:time shift)

定義された期間内のトレンド値の最小値

パラメータ:

• 共通パラメータ を参照してください。

例:

trendmin(/host/key,1h:now/h) # 過去1時間の最小値 (例: 12:00-13:00)
trendmax(/host/key,1h:now/h) - trendmin(/host/key,1h:now/h) → 過去1時間 (12:00-13:00) の最大値と最小値の差 (トレンドデルタ) を計算します
trendmin(/host/key,1h:now/h-1h) # 2時間前 (11:00-12:00) の最小値
trendmin(/host/key,1h:now/h-2h) # 3時間前 (10:00-11:00) の最小値
trendmin(/host/key,1M:now/M-1y) # 1年前の先月の最小値

trendstl(/host/key,評価期間:時間シフト,検出期間,季節,<偏差>,<偏差>,<秒間隔>)

検出期間中の異常発生率を返します。これは 0 から 1 までの小数値で、((異常値の数)/(値の総数)) で表されます。

パラメータ:

• 共通パラメータ を参照してください。
  
• 評価期間 - 分解する期間（最小値'1時間'）<N><時間単位> で定義されます。
  N - 時間単位の数
  時間単位 - h (時間)、d (日)、w (週)、M (月)、または y (年)
  
• 検出期間 - 異常値を計算する評価期間の終了前の期間（最小値'1時間'、評価期間より長くはできません）<N><時間単位> で定義されます。
  N - 時間単位の数
  時間単位 - h (時間)、d (日)、w (週)
  
• シーズン - 繰り返しパターン（「シーズン」）が予想される最短期間（最小値'2時間'、評価期間より長くはできません。評価期間内のエントリ数は、結果として得られる頻度（季節/時間）の2倍よりも大きくなければなりません。<N><時間単位> で定義されます。
  N - 時間単位の数
  時間単位 - h（時間）、d（日）、w（週）
• deviations - 異常としてカウントする偏差数（devalg によって計算）（小数も可）（1以上でなければならず、デフォルトは3）
• devalg（二重引用符で囲む必要があります） - 偏差アルゴリズム。stddevpop、stddevsamp、または mad（デフォルト）のいずれかです。
• s window - 季節抽出のためのLoessウィンドウの範囲（ラグ単位）（デフォルトは10 * 評価期間のエントリ数 + 1）

例：

trendstl(/host/key,100h:now/h,10h,2h) # 過去100時間のトレンドデータを分析し、その期間の過去10時間の異常率を求めます。周期は2時間を想定しています。評価期間の残りの系列値は、その残りの系列のMADの偏差3に達した場合に異常とみなされます。
trendstl(/host/key,100h:now/h-10h,100h,2h,2.1,"mad") # 10時間前までの100時間のトレンドデータを分析し、その期間全体の異常率を求めます。周期は2時間を想定しています。評価期間の残りの系列値は、評価期間の残りの系列のMAD偏差が2.1に達した場合、異常とみなされます。
trendstl(/host/key,100d:now/d-1d,10d,1d,4,,10) # 1日前までの100日間のトレンドデータを分析し、その期間の最後の10日間の異常率を求めます。周期は1日と想定し、評価期間の残りの系列の値は、その残りの系列のMAD偏差が4に達した場合に異常とみなされます。季節抽出のLoessウィンドウのデフォルト範囲「10 * 評価期間のエントリ数 + 1」を10ラグの範囲で上書きします。
trendstl(/host/key,1M:now/M-1y,1d,2h,,"stddevsamp") # 1年前の前月を分析し、その期間の最終日の異常率を求めます。周期が2時間であると想定すると、評価期間の残りの系列の値は、その残りの系列のサンプル標準偏差の3偏差の値に達した場合に異常とみなされます。

trendsum(/host/key,time period:time shift)

指定された期間内のトレンド値の合計

パラメータ:

• 共通パラメータ を参照してください。

例:

trendsum(/host/key,1h:now/h) # 過去1時間の合計 (例: 12:00-13:00)
trendsum(/host/key,1h:now/h-1h) # 2時間前の合計 (11:00-12:00)
trendsum(/host/key,1h:now/h-2h) # 3時間前の合計 (10:00-11:00)
trendsum(/host/key,1M:now/M-1y) # 1年前の前月の合計

サポートされているすべての関数を参照してください。