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timeSeriesPredictLinearToGrid

Introduzida em: v25.6.0 Função de agregação que recebe dados de séries temporais como pares de timestamps e valores e calcula uma previsão linear no estilo do PromQL, com um deslocamento de timestamp de previsão especificado, em uma grade temporal regular definida pelo timestamp inicial, pelo timestamp final e pelo passo. Para cada ponto da grade, são consideradas as amostras dentro da janela de tempo especificada para calcular predict_linear. As amostras podem ser passadas de uma destas três formas:
  • como dois argumentos, timestamp e value, em que cada linha contém uma única amostra;
  • como dois arrays de timestamps e valores, em que cada linha contém uma série temporal completa;
  • como um único array de tuplas (timestamp, value), em que cada linha contém uma série temporal completa.
Se várias amostras tiverem o mesmo timestamp, apenas uma delas será usada: a amostra com o maior valor. Um valor NaN perde para qualquer outro valor, portanto, um valor NaN é usado somente se todas as amostras nesse timestamp forem NaN.
Esta função está em prévia privada. Para habilitá-la, defina enable_time_series_aggregate_functions=true.
Sintaxe
Parâmetros
  • start_timestamp — Especifica o início da grade. Também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou texto de data e hora. UInt32 ou DateTime ou DateTime64 ou Float* ou Decimal* ou String
  • end_timestamp — Especifica o fim da grade. Também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou texto de data e hora. UInt32 ou DateTime ou DateTime64 ou Float* ou Decimal* ou String
  • grid_step — Especifica o passo da grade em segundos. Também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou uma duração como ’15s’ ou ‘1m’. UInt32 ou Float* ou Decimal* ou String
  • staleness — Especifica a defasagem máxima, em segundos, das amostras consideradas. A janela de defasagem é um intervalo aberto à esquerda e fechado à direita. Também pode ser um número fracionário ou uma string que contenha um número ou uma duração como ’15s’ ou ‘1m’. UInt32 ou Float* ou Decimal* ou String
  • predict_offset — Especifica o número de segundos de deslocamento a adicionar ao instante da previsão. UInt32 ou Float* ou Decimal* ou String
Argumentos
  • timestamp — Timestamp da amostra. Pode ser um valor individual ou um array. UInt32 ou DateTime ou DateTime64 ou Array(UInt32) ou Array(DateTime) ou Array(DateTime64)
  • value — Valor da série temporal correspondente ao timestamp. Pode ser um valor individual ou um array. Float* ou Array(Float*)
  • samples — Amostras da série temporal, passadas como um array de tuplas (timestamp, value), em que os elementos da tupla têm os tipos de timestamp e de valor listados acima. É uma alternativa a passar os timestamps e os valores como dois argumentos separados. Array(Tuple(T1, T2))
Valor retornado Valores de predict_linear na grade especificada como um Array(Nullable(Float64)). O array retornado contém um valor para cada ponto da grade temporal. O valor será NULL se não houver amostras suficientes dentro da janela para calcular o valor da taxa para determinado ponto da grade. Exemplos Calcule valores de predict_linear na grade [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210] com um deslocamento de 60 segundos
Query
Response
Mesma consulta com argumentos de array
Query
Response