Funções de transformação - Amazon Managed Grafana

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Funções de transformação

Este tópico de documentação foi desenvolvido para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 10.x.

Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 9.x, consulte Trabalhar no Grafana versão 9.

Para espaços de trabalho do Grafana compatíveis com o Grafana versão 8.x, consulte Trabalhar no Grafana versão 8.

Você pode executar as transformações a seguir nos dados.

Adicionar campo do cálculo

Use esta transformação para adicionar um novo campo calculado de dois outros campos. Cada transformação permite que você adicione um novo campo.

  • Modo: selecione um modo:

    • Reduzir linha: aplique o cálculo selecionado em cada linha dos campos selecionados de forma independente.

    • Operação binária: aplique operações binárias básicas (por exemplo, soma ou multiplicação) em valores em uma única linha de dois campos selecionados.

    • Operação unária: aplique operações unárias básicas em valores em uma única linha de um campo selecionado. As operações disponíveis são:

      • Valor absoluto (abs): retorna o valor absoluto de uma determinada expressão. Ele representa a distância de zero como um número positivo.

      • Exponencial natural (exp): retorna e elevado à potência de uma determinada expressão.

      • Logarítmo natural (In): retorna o logarítmo natural de uma determinada expressão.

      • Base (floor): retorna o maior número inteiro menor ou igual a uma determinada expressão.

      • Teto (ceil): retorna o menor número inteiro maior ou igual a uma determinada expressão.

    • Funções cumulativas: aplique funções na linha atual e em todas as linhas anteriores.

      • Total: calcula o total cumulativo até e incluindo a linha atual.

      • Média: calcula a média até e incluindo a linha atual.

    • Funções da janela: aplique as funções da janela. A janela pode estar à direita ou centralizada. Com uma janela à direita, a linha atual será a última linha na janela. Com uma janela centralizada, a janela será centralizada na linha atual. Para tamanhos de janelas uniformes, a janela será centralizada entre a linha atual e a linha anterior.

      • Média: calcula a média móvel ou média cumulativa.

      • : calcula o desvio padrão móvel.

      • Variância: calcule a variância móvel.

    • Índice da linha: insira um campo com o índice da linha.

  • Nome do campo: selecione os nomes dos campos que você deseja usar no cálculo do novo campo.

  • Cálculo: se você selecionar o modo Reduzir linha, o campo Cálculo será exibido. Selecione o campo para ver uma lista das opções de cálculo que você pode usar para criar o novo campo. Para obter informações sobre os cálculos disponíveis, consulte Tipos de cálculos.

  • Operação: se você selecionar o modo Operação binária ou Operação unária, os campos Operação aparecerão. Esses campos permitem que você faça operações matemáticas básicas em valores em uma única linha de dois campos selecionados. Você também pode usar valores numéricos para operações binárias.

  • Como percentil: se você selecionar o modo Índice da linha, a opção Como percentil será exibida. Esta opção permite transformar o índice da linha em uma porcentagem do número total de linhas.

  • Alias: (opcional) insira o nome do novo campo. Se deixar em branco, o campo será nomeado de acordo com o cálculo.

  • Substituir todos os campos: (opcional) selecione esta opção se quiser ocultar todos os outros campos e exibir somente o campo calculado na visualização.

nota

Funções cumulativas e Funções da janela estão atualmente em pré-visualização pública. A Grafana Labs oferece suporte limitado, e mudanças significativas poderão ocorrer antes que o recurso seja disponibilizado ao público em geral.

Concatenar campos

Concatenar campos

Use esta transformação para combinar todos os campos de todos os quadros em um único resultado.

Por exemplo, se você tiver consultas separadas recuperando dados de temperatura e tempo de atividade (consulta A) e informações de índice de qualidade do ar e de erro (consulta B), a aplicação da transformação concatenada produzirá um quadro de dados consolidado com todas as informações relevantes em uma única visualização.

Considere as duas a seguir.

Consulta A:

Temporário Tempo de atividade

15,4

1230233

Consulta B:

AQI Erros

3.2

5

Depois de concatenar os campos, o quadro de dados seria:

Temporário Tempo de atividade AQI Erros

15,4

1230233

3.2

5

Esta transformação simplifica o processo de mesclar dados de diferentes fontes, fornecendo uma visão abrangente para análise e visualização.

Configurar com base nos resultados da consulta

Configurar com base nos resultados da consulta

Use esta transformação para selecionar uma consulta e extrair opções padrão, como Mín., Máx., Unidade e Limites, e aplicá-las em outros resultados da consulta. Isso permite a configuração dinâmica da visualização, com base nos dados retornados de uma consulta específica.

Opções

  • Configurar consulta: selecione a consulta que retorna os dados que você deseja usar como configuração.

  • Aplicar a: selecione os campos ou as séries aos quais a configuração deverá ser aplicada.

  • Aplicar às opções: especifique um tipo de campo ou use um regex do nome de campo, dependendo da opção selecionada em Aplicar a.

Tabela de mapeamento de campos

Abaixo das opções de configuração, você encontrará a tabela de mapeamento de campos. Essa tabela lista todos os campos encontrados nos dados retornados pela consulta de configuração, junto com as opções Usar como e Selecionar. Ela permite controlar os campos de mapeamento para propriedades de configuração e, para várias linhas, permite que você escolha qual valor selecionar.

O exemplo a seguir mostra uma consulta de entrada e uma consulta usada como configuração de campo.

Consulta de entrada

Tempo Valor

1626178119127

10

1626178119129

30

Consulta de configuração

Tempo Valor

1626178119127

100

1626178119129

100

Consulta de saída (igual à de entrada, mas agora com configuração no campo de valor)

Tempo Valor (configuração: Máx. = 100)

1626178119127

10

1626178119129

30

Cada campo agora tem uma opção máxima de configuração definida. Opções como Mín., Máx., Unidade e Limites fazem parte da configuração do campo. Se definidas, elas serão usadas pela visualização em vez de qualquer opção configurada manualmente no painel de opções do editor de painéis.

Mapeamentos de valores

Você também pode transformar o resultado de uma consulta em mapeamentos de valores. Com essa opção, cada linha no resultado da consulta de configuração define uma única linha de mapeamento de valores. Veja o exemplo a seguir.

Resultado da consulta de configuração

Valor Texto Cor

L

Baixo

azul

M

Médio

verde

H

Alta

vermelho

No mapeamento de campos, especifique:

Campo Usar como Selecionar

Valor

Valor e mapeamentos de valores

Todos os valores

Texto

Texto e mapeamentos de valores

Todos os valores

Cor

Cor e mapeamentos de valores

Todos os valores

O Grafana cria mapeamentos de valores do resultado da consulta e os aplica aos resultados reais da consulta de dados. Você deve ver os valores sendo mapeados e coloridos de acordo com os resultados da consulta de configuração.

Converter tipo de campo

Use esta transformação para modificar o tipo de campo do campo especificado.

Essa transformação tem as seguintes opções:

  • Campo: selecione entre os campos disponíveis.

  • as: selecione o FieldType para o qual converter.

    • Numérico: tenta transformar os valores em números.

    • String: fará com que os valores sejam strings.

    • Tempo: tenta analisar os valores como tempo.

      • Mostrará uma opção para especificar um DateFormat como entrada por uma string, como yyyy-mm-dd ou DD MM YYYY hh:mm:ss.

    • Booleano: tornará os valores booleanos.

    • Enumerar: fará com que os valores sejam enumerados.

      • Mostrará uma tabela para gerenciar as enumerações.

    • Outro: tenta analisar os valores como json.

Por exemplo, considere a consulta a seguir, que pode ser modificada selecionando o campo de tempo, como Tempo, e o Formato de data como YYYY.

Tempo Marca Valor

1/7/2017

acima

25

2/8/2018

abaixo

22

2/9/2019

abaixo

29

4/10/2020

acima

22

O resultado:

Tempo Marca Valor

1/1/2017 00:00:00

acima

25

1/1/2018 00:00:00

abaixo

22

1/1/2019 00:00:00

abaixo

29

1/1/2020 00:00:00

acima

22

Esta transformação permite que você adapte com flexibilidade os tipos de dados, garantindo compatibilidade e consistência nas visualizações.

Extrair campos

Use esta transformação para selecionar uma fonte de dados e extrair conteúdo dela em diferentes formatos. Esta transformação tem os seguintes campos:

  • Fonte: selecione o campo para a fonte dos dados.

  • Formato: escolha uma das seguintes opções:

    • JSON: analise o conteúdo JSON da fonte.

    • Pares de chave/valor: analise o conteúdo no formato a=b ou c:d da fonte.

    • Automático: descubra campos automaticamente.

  • Substituir todos os campos: (opcional) selecione esta opção para ocultar todos os outros campos e exibir somente o campo calculado na visualização.

  • Manter o tempo: (opcional) disponível somente se a opção Substituir todos os campos for true. Mantém o campo de tempo na saída.

Considere o seguinte conjunto de dados:

Exemplo de conjunto de dados

Timestamp json_data

1636678740000000000

{"value": 1}

1636678680000000000

{"value": 5}

1636678620000000000

{"value": 12}

Você pode preparar os dados para serem usados por um Painel de séries temporais com esta configuração:

  • Fonte: json_data

  • Formato: JSON

    • Campo: valor

    • Alias: my_value

  • Substituir todos os campos: true

  • Manter o tempo: true

Isso vai gerar a seguinte saída:

Dados transformados

Timestamp my_value

1636678740000000000

1

1636678680000000000

5

1636678620000000000

12

Com esta transformação, você pode extrair e formatar dados de várias maneiras. Você pode personalizar o formato de extração com base em suas necessidades específicas de dados.

Campos de pesquisa do recurso

Use essa transformação para enriquecer um valor de campo pesquisando campos adicionais de uma fonte externa.

Esta transformação tem os seguintes campos:

  • Campo: selecione um campo de texto do conjunto de dados.

  • Pesquisa: escolha em Países, Estados dos EUA e Aeroportos.

nota

Esta transformação é compatível apenas com dados espaciais.

Por exemplo, se tiver estes dados:

Exemplo de conjunto de dados

Local Valores

AL

0

AK

10

Arizona

5

Arkansas

1

Em algum lugar

5

Com esta configuração:

  • Campo: localização

  • Pesquisa: estados dos EUA

Você receberá a seguinte saída:

Dados transformados

Local ID Nome Long. Lat. Valores
AL AL Alabama -80,891064 12,448457 0
AK AK Arkansas -100,891064 24,448457 10
Arizona 5
Arkansas 1
Em algum lugar 5

Esta transformação permite que você aumente os dados buscando informações adicionais de fontes externas, fornecendo um conjunto de dados mais abrangente para análise e visualização.

Filtrar dados por ID de referência de consulta

Use esta transformação para ocultar uma ou mais consultas em painéis com várias consultas.

O Grafana exibe as letras de identificação da consulta em texto na cor cinza escuro. Escolha um identificador de consulta para alternar a filtragem. Se a letra da consulta estiver na cor branca, os resultados serão exibidos. Se a letra da consulta estiver em uma cor escura, os resultados serão ocultados.

nota

Esta transformação não está disponível para o Graphite porque essa fonte de dados não é compatível com a correlação de dados retornados com consultas.

Filtrar dados por valores

Use esta transformação para filtrar de forma seletiva os pontos de dados diretamente na sua visualização. Ela fornece opções para incluir ou excluir dados com base em uma ou mais condições aplicadas a um campo selecionado.

E será muito útil se a fonte de dados não for filtrada nativamente por valores. Você também pode usá-la para restringir os valores a serem exibidos se estiver usando uma consulta compartilhada.

As condições disponíveis para todos os campos são:

  • Regex: corresponde a uma expressão regex.

  • É nulo: corresponde se o valor for nulo.

  • Não é nulo: corresponde se o valor não for nulo.

  • Igual: corresponde se o valor for igual ao valor especificado.

  • Diferente: corresponde se o valor for diferente do valor especificado.

As condições adicionais disponíveis para campos numéricos são:

  • Maior: corresponde se o valor for maior que o valor especificado.

  • Inferior: corresponde se o valor for menor que o valor especificado.

  • Maior ou igual: corresponde se o valor for maior ou igual.

  • Menor ou igual: corresponde se o valor for menor ou igual.

  • Intervalo: corresponde um intervalo entre um mínimo e um máximo especificados, incluindo o mínimo e o máximo.

Considere o seguinte conjunto de dados:

Tempo Temperatura Altitude
7/7/2020 11:34:23 32 101
7/7/2020 11:34:22 28 125
7/7/2020 11:34:21 26 110
2020-07-07 11:34:20 23 98
7/7/2020 10:32:24 31 95
7/7/2020 10:31:22 20 85
7/7/2020 9:30:57 19 101

Se você incluir os pontos de dados que têm uma temperatura abaixo de 30 °C, a configuração será da seguinte forma:

  • Tipo de filtro: “Incluir”

  • Condição: linhas em que a “Temperatura” corresponde a “Menor que” “30”

E você obterá o seguinte resultado, em que somente as temperaturas abaixo de 30 °C estão incluídas:

Dados transformados

Tempo Temperatura Altitude
7/7/2020 11:34:22 28 125
7/7/2020 11:34:21 26 110
2020-07-07 11:34:20 23 98
7/7/2020 10:31:22 20 85
7/7/2020 9:30:57 19 101

Você pode adicionar mais de uma condição ao filtro. Por exemplo, talvez você queira incluir os dados somente se a altitude for maior que 100. Para fazê-lo, adicione essa condição à seguinte configuração:

  • Tipo de filtro: “Incluir” linhas que “Correspondem a todas” as condições

  • Condição 1: linhas em que a “Temperatura” corresponde a “Menor” que “30”

  • Condição 2: linhas em que “Altitude” corresponde a “Maior” que “100”

Quando você tem mais de uma condição, pode escolher se deseja que a ação (incluir e excluir) seja aplicada em linhas que Correspondem a todas as condições ou Correspondem a qualquer uma das condições adicionadas.

No exemplo acima, escolhemos Correspondem a todas porque queríamos incluir as linhas que têm uma temperatura inferior a 30 °C E uma altitude superior a 100. Se, em vez disso, quiséssemos incluir as linhas que têm uma temperatura inferior a 30 °C OU uma altitude superior a 100, selecionaríamos Correspondem a qualquer uma. Isso incluiria a primeira linha nos dados originais, que tem uma temperatura de 32 °C (não corresponde à primeira condição), mas uma altitude de 101 (que corresponde à segunda condição), portanto, está incluída.

As condições inválidas ou configuradas de forma incompleta são ignoradas.

Esta transformação versátil de filtragem de dados permite que você inclua ou exclua pontos de dados seletivamente com base em condições específicas. Personalize os critérios para adaptar a apresentação de dados para atender às suas necessidades analíticas exclusivas.

Filtrar campos por nome

Use esta transformação para remover partes dos resultados da consulta. Há três maneiras de filtrar nomes de campos:

  • Insira uma expressão regular.

  • Selecione manualmente os campos incluídos.

  • Use uma variável do dashboard.

Usar uma expressão regular

Quando você filtra usando uma expressão regular, os nomes de campo que correspondem à expressão regular são incluídos. Por exemplo, usar a expressão regular 'prod.*' retornaria somente os campos que começam com prod.

A expressão regular pode incluir uma variável de dashboard interpolada usando a sintaxe ${variableName}.

Selecionar manualmente os campos incluídos

Selecione ou desmarque os nomes dos campos para removê-los do resultado. Se uma expressão regular também for incluída, os campos que corresponderem à expressão serão incluídos, mesmo que não estejam marcados.

Usar uma variável do dashboard

Selecione Da variável para permitir que você selecione uma variável do dashboard usada para incluir campos. Ao configurar uma variável de dashboard com várias opções, os mesmos campos poderão ser exibidos em várias visualizações.

Esta transformação fornece flexibilidade na adaptação dos resultados da consulta para se concentrar nos campos específicos de que você precisa para uma análise e visualização eficazes.

Formatar string

Use esta transformação para personalizar a saída de um campo de string. Esta transformação tem os seguintes campos:

  • Maiúsculas: formata a string inteira em caracteres maiúsculos.

  • Minúsculas: formata a string inteira em caracteres minúsculos.

  • Capitalização de frase: formata o primeiro caractere da string em maiúsculas.

  • Capitalização de título: formata o primeiro caractere de cada palavra na string em maiúsculas.

  • Pascal case: formata o primeiro caractere de cada palavra na string em maiúsculas e não inclui espaços entre as palavras.

  • Camel case: formata o primeiro caractere de cada palavra na string em maiúsculas, exceto a primeira palavra, e não inclui espaços entre as palavras.

  • Snake case: formata todos os caracteres da string em minúsculas e usa sublinhados em vez de espaços entre as palavras.

  • Kebab case: formata todos os caracteres da string em minúsculas e usa traços em vez de espaços entre as palavras.

  • Aparar: remove todos os espaços à esquerda e à direita da string.

  • Substring: retorna uma substring da string, usando as posições inicial e final especificadas.

Esta transformação fornece uma maneira conveniente de padronizar e adaptar a apresentação de dados da string para melhor visualização e análise.

nota

No momento, essa transformação está em pré-visualização pública. A Grafana Labs oferece suporte limitado, e mudanças significativas poderão ocorrer antes que o recurso seja disponibilizado ao público em geral.

Formato de tempo

Use esta transformação para personalizar a saída de um campo de tempo. A saída pode ser formatada usando strings no formato Moment.js. Por exemplo, se você quiser exibir somente o ano de um campo de tempo, a string de formato “AAAA” pode ser usada para mostrar o ano (por exemplo, 1999 ou 2012).

Antes da transformação:

Timestamp Evento
1636678740000000000 Início do sistema
1636678680000000000 Login de usuário
1636678620000000000 Atualização de dados

Depois de aplicar “AAAA-MM-DD HH:mm:ss”:

Timestamp Evento
12/11/2021 14:25:40 Início do sistema
12/11/2021 14:24:40 Login de usuário
12/11/2021 14:23:40 Atualização de dados

Esta transformação permite que você personalize a representação do tempo nas visualizações, fornecendo flexibilidade e precisão na exibição de dados temporais.

nota

Esta transformação está disponível em espaços de trabalho compatíveis com o Grafana v10 como um recurso alfa.

Agrupar por

Esta transformação agrupa os dados por um valor de campo (coluna) especificado e processa os cálculos em cada grupo. Selecione para ver uma lista de opções de cálculo.

Veja a seguir um exemplo de dados originais.

Tempo ID do servidor Temperatura da CPU Status do servidor

7/7/2020 11:34:20

servidor 1

80

Desligamento

7/7/2020 11:34:20

servidor 3

62

OK

7/7/2020 10:32:20

servidor 2

90

Sobrecarregado

7/7/2020 10:31:22

servidor 3

55

OK

7/7/2020 9:30:57

servidor 3

62

Rebooting

7/7/2020 9:30:05

servidor 2

88

OK

7/7/2020 9:28:06

servidor 1

80

OK

7/7/2020 9:25:05

servidor 2

88

OK

7/7/2020 9:23:07

servidor 1

86

OK

Esta transformação ocorre em duas etapas. Primeiro, você especifica um ou vários campos pelos quais agrupar os dados. Isso agrupará todos os mesmos valores desses campos, como se você os tivesse classificado. Por exemplo, se agruparmos pelo campo ID do servidor, os dados serão agrupados desta forma:

Tempo ID do servidor Temperatura da CPU Status do servidor

7/7/2020 11:34:20

servidor 1

80

Desligamento

7/7/2020 9:28:06

servidor 1

80

OK

7/7/2020 9:23:07

servidor 1

86

OK

7/7/2020 10:32:20

servidor 2

90

Sobrecarregado

7/7/2020 9:30:05

servidor 2

88

OK

7/7/2020 9:25:05

servidor 2

88

OK

7/7/2020 11:34:20

servidor 3

62

OK

7/7/2020 10:31:22

servidor 3

55

OK

7/7/2020 9:30:57

servidor 3

62

Rebooting

Todas as linhas com o mesmo valor de ID do servidor são agrupadas.

Depois de escolher o campo pelo qual deseja agrupar os dados, você pode adicionar vários cálculos nos outros campos e aplicar o cálculo a cada grupo de linhas. Por exemplo, podemos querer calcular a temperatura média da CPU para cada um desses servidores. Dessa forma, podemos adicionar o cálculo da média aplicado no campo Temperatura da CPU para obter o seguinte:

ID do servidor Temperatura da CPU (média)

servidor 1

82

servidor 2

88,6

servidor 3

59,6

E podemos adicionar mais de um cálculo. Por exemplo:

  • Para o campo Tempo, podemos calcular o último valor, para saber quando o último ponto de dados foi recebido para cada servidor

  • Para o campo Status do servidor, podemos calcular o último valor para saber qual foi o último valor de estado para cada servidor

  • Para o campo Temperatura, também podemos calcular o último valor para saber qual foi a última temperatura monitorada para cada servidor

Então obteríamos:

ID do servidor Temperatura da CPU (média) Temperatura da CPU (última) Tempo (último) Status do servidor (último)

servidor 1

82

80

7/7/2020 11:34:20

Desligamento

servidor 2

88,6

90

7/7/2020 10:32:20

Sobrecarregado

servidor 3

59,6

62

7/7/2020 11:34:20

OK

Esta transformação permite que você extraia informações importantes de sua série temporal e as exiba de uma forma conveniente.

Agrupar para matriz

Use esta transformação para combinar três campos, que são usados como entrada para os campos Coluna, Linha e Valor de célula da saída da consulta, e gerar uma matriz. A matriz é calculada da seguinte forma:

Dados originais

ID do servidor Temperatura da CPU Status do servidor
servidor 1 82 OK
servidor 2 88,6 OK
servidor 3 59,6 Desligamento

Podemos gerar uma matriz usando os valores de Server Status como nomes de colunas, os valores de Server ID como nomes de linhas e a CPU Temperature como conteúdo de cada célula. O conteúdo de cada célula aparecerá para a combinação existente de coluna (Server Status) e linha (Server ID). Para o resto das células, você pode selecionar qual valor exibir entre: Nulo, True, False ou Vazio.

Saída

ID do servidor Status do servidor OK Desligamento
servidor 1 82
servidor 2 88,6
servidor 3 59,6

Use esta transformação para criar uma matriz especificando os campos dos resultados da consulta. A saída da matriz reflete as relações entre os valores exclusivos nesses campos. Isso ajuda você a apresentar relações complexas em um formato de matriz claro e estruturado.

Agrupar para tabela aninhada

Use esta transformação para agrupar os dados por um valor de campo (coluna) especificado e processar o cálculo em cada grupo. São gerados registros que compartilham o mesmo valor de campo agrupado para serem exibidos em uma tabela aninhada.

Para calcular uma estatística para um campo, selecione a caixa ao lado do campo e escolha a opção Calcular. Isso adicionará outra caixa de seleção com estatísticas a serem selecionadas.

A tabela a seguir exibe os dados de exemplo.

Tempo ID do servidor Temperatura da CPU Status do servidor

7/7/2020 11:34:20

servidor 1

80

Desligamento

7/7/2020 11:34:20

servidor 3

62

OK

7/7/2020 10:32:20

servidor 2

90

Sobrecarregado

7/7/2020 10:31:22

servidor 3

55

OK

7/7/2020 9:30:57

servidor 3

62

Rebooting

7/7/2020 9:30:05

servidor 2

88

OK

7/7/2020 9:28:06

servidor 1

80

OK

7/7/2020 9:25:05

servidor 2

88

OK

7/7/2020 9:23:07

servidor 1

86

OK

Esta transformação tem duas etapas. Primeiro, especifique um ou mais campos pelos quais agrupar os dados. Isso agrupa todos os mesmos valores desses campos, como se você os classificasse. Por exemplo, se você agrupar pelo campo Server ID, o Grafana agrupará os dados desta forma:

ID do servidor Dados

servidor 1

Tempo Temperatura da CPU Status do servidor

7/7/2020 11:34:20

80

Desligamento

7/7/2020 9:28:06

80

OK

7/7/2020 9:23:07

86

OK

servidor 2

Tempo Temperatura da CPU Status do servidor

7/7/2020 10:32:20

90

Sobrecarregado

7/7/2020 9:30:05

88

OK

7/7/2020 9:25:05

88

OK

servidor 3

Tempo Temperatura da CPU Status do servidor

7/7/2020 11:34:20

62

OK

7/7/2020 10:31:22

55

OK

7/7/2020 9:30:57

62

Rebooting

Depois de escolher o campo pelo qual você deseja agrupar os dados, você pode adicionar vários cálculos nos outros campos e aplicar o cálculo em cada grupo de linhas. Por exemplo, convém calcular a temperatura média da CPU para cada um desses servidores. Para fazer isso, adicione o cálculo médio aplicado no campo Temperatura da CPU para obter o seguinte resultado:

ID do servidor Temperatura da CPU (média)

servidor 1

82

Tempo Status do servidor

7/7/2020 11:34:20

Desligamento

7/7/2020 9:28:06

OK

7/7/2020 9:23:07

OK

servidor 2

88,6

Tempo Status do servidor

7/7/2020 10:32:20

Sobrecarregado

7/7/2020 9:30:05

OK

7/7/2020 9:25:05

OK

servidor 3

59,6

Tempo Status do servidor

7/7/2020 11:34:20

OK

7/7/2020 10:31:22

OK

7/7/2020 9:30:57

Rebooting

Criar mapa de calor

Use esta transformação para preparar dados do histograma para visualizar tendências ao longo do tempo. Semelhante à visualização do mapa de calor, esta transformação converte as métricas do histograma em buckets temporais.

Bucket X

Esta configuração determina como o eixo x é dividido em buckets.

  • Tamanho: especifique um intervalo de tempo no campo de entrada. Por exemplo, um intervalo de tempo de 1h cria células com uma hora de largura no eixo x.

  • Contagem: para séries não relacionadas ao tempo, use esta opção para definir o número de elementos em um bucket.

Bucket Y

Esta configuração determina como o eixo y é dividido em buckets.

  • Linear

  • Logarítmico: escolha entre log base 2 ou log base 10.

  • Symlog: usa uma escala logarítmica simétrica. Escolha entre log base 2 ou log base 10, permitindo valores negativos.

Suponha que você tenha o seguinte conjunto de dados:

Timestamp Valor
1/1/2023 12:00:00 5
1/1/2023 12:15:00 10
1/1/2023 12:30:00 15
1/1/2023 12:45:00 8
  • Com o bucket X definido como Size: 15m e o bucket Y comoLinear, o histograma organiza os valores em intervalos de tempo de 15 minutos no eixo x e linearmente no eixo y.

  • Para o bucket X como Count: 2 e o bucket Y como Logarithmic (base 10), o histograma agrupa valores em buckets de dois no eixo x e usa uma escala logarítmica no eixo y.

Histograma

Use esta transformação para gerar um histograma com base nos dados de entrada, permitindo que você visualize a distribuição dos valores.

  • Tamanho do bucket: o intervalo entre os itens mais baixos e mais altos em um bucket (xMín. a xMáx.).

  • Deslocamento do bucket: o deslocamento para buckets que não são baseados em zero.

  • Combinar séries: crie um histograma unificado usando todas as séries disponíveis.

Dados originais

Série 1:

A B C
1 3 5
2 4 6
3 5 7
4 6 8
5 7 9

Série 2:

C
5
6
7
8
9

Saída

xMín. xMáx. A B C C
1 2 1 0 0 0
2 3 1 0 0 0
3 4 1 1 0 0
4 5 1 1 0 0
5 6 1 1 1 1
6 7 0 1 1 1
7 8 0 1 1 1
8 9 0 0 1 1
9 10 0 0 1 1

Visualize a distribuição dos valores usando o histograma gerado, fornecendo insights sobre a dispersão e a densidade dos dados.

Unir por campo

Use esta transformação para mesclar vários resultados em uma única tabela, permitindo a consolidação de dados de diferentes consultas.

É especialmente útil para converter vários resultados de séries temporais em uma única tabela ampla com um campo de tempo compartilhado.

Junção interna

Uma junção interna mescla dados de várias tabelas em que todas as tabelas compartilham o mesmo valor do campo selecionado. Esse tipo de junção exclui dados em que os valores não coincidem em todos os resultados.

Use esta transformação para combinar os resultados de várias consultas (combinando em um campo de junção passado ou na coluna da primeira vez) em um resultado e descartar linhas em que uma junção com êxito não pode ocorrer.

No exemplo a seguir, duas consultas retornam dados de tabela. Elas são visualizadas como duas tabelas separadas antes de aplicar a transformação da junção interna.

Consulta A:

Tempo Trabalho Tempo de atividade

7/7/2020 11:34:20

25260122

7/7/2020 11:24:20

postgre

123001233

7/7/2020 11:14:20

postgre

345001233

Consulta B:

Tempo Servidor Erros

7/7/2020 11:34:20

servidor 1

15

7/7/2020 11:24:20

servidor 2

5

7/7/2020 11:04:20

servidor 3

10

O resultado depois de aplicar a transformação da junção interna fica da seguinte forma:

Tempo Trabalho Tempo de atividade Servidor Erros

7/7/2020 11:34:20

25260122

servidor 1

15

7/7/2020 11:24:20

postgre

123001233

servidor 2

5

Junção externa

Uma junção externa inclui todos os dados de uma junção interna e linhas em que os valores não coincidem em todas as entradas. Enquanto a junção interna une a Consulta A e a Consulta B no campo de tempo, a junção externa inclui todas as linhas que não correspondem no campo de tempo.

No exemplo a seguir, duas consultas retornam dados de tabela. Elas são visualizadas como duas tabelas antes de aplicar a transformação da junção externa.

Consulta A:

Tempo Trabalho Tempo de atividade

7/7/2020 11:34:20

25260122

7/7/2020 11:24:20

postgre

123001233

7/7/2020 11:14:20

postgre

345001233

Consulta B:

Tempo Servidor Erros

7/7/2020 11:34:20

servidor 1

15

7/7/2020 11:24:20

servidor 2

5

7/7/2020 11:04:20

servidor 3

10

O resultado após aplicar a transformação da junção externa fica como abaixo:

Tempo Trabalho Tempo de atividade Servidor Erros

7/7/2020 11:04:20

servidor 3

10

7/7/2020 11:14:20

postgre

345001233

7/7/2020 11:34:20

25260122

servidor 1

15

7/7/2020 11:24:20

postgre

123001233

servidor 2

5

Unir por rótulos

Use esta transformação para unir vários resultados em uma única tabela.

Isso é especialmente útil para converter vários resultados de séries temporais em uma única tabela ampla com um campo Rótulo compartilhado.

  • Unir: selecione o rótulo para unir pelos rótulos disponíveis ou comuns em todas as séries temporais.

  • Valor: o nome do resultado de saída.

Exemplo

Entrada 1: series1{what='Temp', cluster='A', job='J1'}

Tempo Valor
1 10
2 200

Entrada 2: series2{what='Temp', cluster='B', job='J1'}

Tempo Valor
1 10
2 200

Entrada 3: series3{what='Speed', cluster='B', job='J1'}

Tempo Valor
22 22
28 77

Configuração:

value: 'what'

Saída:

cluster trabalho Temporário Velocidade
A J1 10
A J1 200
B J1 10 22
B J1 200 77

Combine e organize dados de séries temporais de forma eficaz com essa transformação para obter insights abrangentes.

Rótulos para campos

Use esta transformação para converter resultados de séries temporais com rótulos ou tags em uma tabela, incluindo as chaves e os valores de cada rótulo no resultado. Exiba rótulos como valores de colunas ou linhas para melhorar a visualização de dados.

Tendo em conta um resultado de consulta de duas séries temporais:

  • Série 1: rótulos Server=Server A, Datacenter=EU

  • Série 2: rótulos Server=Server B, Datacenter=EU

No modo Colunas, o resultado fica assim:

Tempo Servidor Datacenter Valor

7/7/2020 11:34:20

Servidor A

UE

1

7/7/2020 11:34:20

Servidor B

UE

2

No modo “Linhas”, o resultado tem uma tabela para cada série e mostra o valor de cada rótulo da seguinte forma:

rótulo valor

Servidor

Servidor A

Datacenter

UE

rótulo valor

Servidor

Servidor B

Datacenter

UE

Nome do campo de valor

Se você selecionou Servidor como nome do campo Valor, então vai obter um campo para cada valor do rótulo Servidor.

Tempo Datacenter Servidor A Servidor B

7/7/2020 11:34:20

UE

1

2

Comportamento de mesclagem

O transformador de rótulos para campos é, internamente, duas transformações separadas. A primeira atua em uma única série e extrai rótulos para campos. A segunda é a transformação de mesclagem que une todos os resultados em uma única tabela. A transformação de mesclagem tenta unir todos os campos correspondentes. Essa etapa de mesclagem é obrigatória e não pode ser desativada.

Para fins de ilustração, veja um exemplo em que você tem duas consultas que retornam séries temporais sem rótulos sobrepostos.

  • Série 1: rótulos Server=ServerA

  • Série 2: rótulos Datacenter=EU

Isso resultará primeiro nestas duas tabelas:

Tempo Servidor Valor

7/7/2020 11:34:20

ServidorA

10

Tempo Datacenter Valor

7/7/2020 11:34:20

UE

20

Depois da mesclagem:

Tempo Servidor Valor Datacenter

7/7/2020 11:34:20

ServidorA

10

7/7/2020 11:34:20

20

UE

Limite

Use esta transformação para restringir o número de linhas exibidas, fornecendo uma visão mais focada dos dados. Isso é útil especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados.

Veja a seguir um exemplo que ilustra o impacto da transformação de Limite em uma resposta de uma fonte de dados:

Tempo Métrica Valor

7/7/2020 11:34:20

Temperatura

25

7/7/2020 11:34:20

Umidade

22

7/7/2020 10:32:20

Umidade

29

7/7/2020 10:31:22

Temperatura

22

7/7/2020 9:30:57

Umidade

33

7/7/2020 9:30:05

Temperatura

19

Veja abaixo o resultado depois de adicionar uma transformação de limite com um valor de “3”:

Tempo Métrica Valor

7/7/2020 11:34:20

Temperatura

25

7/7/2020 11:34:20

Umidade

22

7/7/2020 10:32:20

Umidade

29

Esta transformação ajuda você a personalizar a apresentação visual dos dados para se concentrar nos dados mais relevantes.

Mesclar séries e tabelas

Use esta transformação para combinar o resultado de várias consultas em um único resultado, o que é particularmente útil ao usar a visualização do painel de tabela. A transformação mesclará valores na mesma linha se os campos compartilhados contiverem os mesmos dados.

Veja abaixo uma ilustração do impacto da transformação de Mesclar séries e tabelas em duas consultas que retornam dados da tabela:

Consulta A:

Tempo Trabalho Tempo de atividade

7/7/2020 11:34:20

25260122

7/7/2020 11:24:20

postgre

123001233

Consulta B:

Tempo Trabalho Erros

7/7/2020 11:34:20

15

7/7/2020 11:24:20

postgre

5

Veja abaixo o resultado depois de aplicar a transformação de mesclagem:

Tempo Trabalho Erros Tempo de atividade

7/7/2020 11:34:20

15

25260122

7/7/2020 11:24:20

postgre

5

123001233

Esta transformação combina valores da Consulta A e da Consulta B em uma tabela unificada, aprimorando a apresentação para obter melhores insights.

Organizar campos por nome

Use esta transformação para renomear, reordenar ou ocultar campos retornados por uma única consulta em seu painel. Esta transformação só funciona em painéis com uma única consulta. Se o painel tiver várias consultas, você deverá aplicar uma transformação de Junção externa ou remover as consultas extras.

Transformar campos

O Grafana exibe uma lista de campos retornados pela consulta. É possível:

  • Alterar a ordem dos campos: arraste um campo para um novo local na lista.

  • Ocultar ou mostrar um campo: use o ícone de olho ao lado do nome do campo para alternar a visibilidade de um campo.

  • Renomear campos: digite um novo nome na caixa Renomear.

Exemplo

Com este resultado inicial da consulta:

Tempo Métrica Valor
2020-07-07 11:34:20 Temperatura 25
2020-07-07 11:34:20 Umidade 22
7/7/2020 10:32:20 Umidade 29

Você pode aplicar uma substituição de campo de renomeação para criar:

Tempo Sensor Leitura
2020-07-07 11:34:20 Temperatura 25
2020-07-07 11:34:20 Umidade 22
7/7/2020 10:32:20 Umidade 29

Esta transformação permite personalizar a exibição dos resultados da consulta, garantindo uma representação clara e criteriosa dos dados no Grafana.

Partição por valores

Use esta transformação para simplificar o processo de representação gráfica de várias séries sem a necessidade de várias consultas com diversas cláusulas WHERE.

nota

Esta função está disponível em espaços de trabalho compatíveis com o Grafana versão 9 ou superior.

Isso é particularmente útil ao usar uma tabela SQL de métricas, como neste exemplo:

Tempo Região Valor

20/10/2022 12:00:00

EUA

1520

20/10/2022 12:00:00

UE

2936

20/10/2022 1:00:00

EUA

1327

20/10/2022 1:00:00

UE

912

Com o transformador Partição por valores, você pode emitir uma única consulta e dividir os resultados por valores exclusivos em uma ou mais colunas (campos) de sua escolha. O exemplo a seguir usa Region.

SELECT Time, Region, Value FROM metrics WHERE Time > '2022-10-20'
Tempo Região Valor

20/10/2022 12:00:00

EUA

1520

20/10/2022 1:00:00

EUA

1327

Tempo Região Valor

20/10/2022 12:00:00

UE

2936

20/10/2022 1:00:00

UE

912

Esta transformação simplifica o processo e aumenta a flexibilidade de visualizar várias séries na mesma visualização de séries temporais.

Preparar séries temporais

Use esta transformação para resolver problemas quando uma fonte de dados retorna dados de séries temporais em um formato que não é compatível com a visualização desejada. Esta transformação permite converter dados de séries temporais entre formatos amplos e longos.

Séries temporais de vários quadros

Use esta opção para transformar o quadro de dados de séries temporais do formato amplo para o formato longo. Isso é particularmente útil quando a fonte de dados fornece informações de séries temporais em um formato que precisa ser remodelado para uma compatibilidade ideal com a visualização.

Exemplo

Esta entrada:

Timestamp Value1 Value2

1/1/2023 00:00:00

10

20

1/1/2023 1:00:00

15

25

Pode ser transformada em:

Timestamp Variável Valor

1/1/2023 00:00:00

Value1

10

1/1/2023 00:00:00

Value2

20

1/1/2023 1:00:00

Value1

15

1/1/2023 1:00:00

Value2

25

Séries temporais amplas

Use esta opção para transformar o quadro de dados de séries temporais do formato longo para o formato amplo. Isso é particularmente útil quando a fonte de dados fornece dados de séries temporais em um formato longo e a visualização exige um formato amplo.

Exemplo

Esta entrada:

Timestamp Variável Valor

1/1/2023 00:00:00

Value1

10

1/1/2023 00:00:00

Value2

20

1/1/2023 1:00:00

Value1

15

1/1/2023 1:00:00

Value2

25

Pode ser transformada em:

Timestamp Value1 Value2

1/1/2023 00:00:00

10

20

1/1/2023 1:00:00

15

25

Reduzir

O uso desta transformação aplica um cálculo a cada campo no quadro de dados e retorna um único valor. Ela é particularmente útil para consolidar dados de várias séries temporais em um formato mais compacto e resumido. Os campos de tempo são removidos ao aplicar essa transformação.

Considere a entrada:

Consulta A:

Tempo Temporário Tempo de atividade

2020-07-07 11:34:20

12.3

256122

7/7/2020 11:24:20

15,4

1230233

Consulta B:

Tempo AQI Erros

2020-07-07 11:34:20

6.5

15

7/7/2020 11:24:20

3.2

5

O transformador de redução tem dois modos:

  • Séries para linhas: cria uma linha para cada campo e uma coluna para cada cálculo.

  • Reduzir campos: mantém a estrutura de quadros existente, mas reduz cada campo em um único valor.

Por exemplo, se você usasse o Primeiro e o Último cálculo com uma transformação de Séries para linhas, o resultado seria:

Campo First Last

Temporário

12.3

15,4

Tempo de atividade

256122

1230233

AQI

6.5

3.2

Erros

15

5

Os campos Reduzir com o último cálculo resultam em dois quadros, cada um com uma linha:

Consulta A:

Temporário Tempo de atividade

15,4

1230233

Consulta B:

AQI Erros

3.2

5

Renomear por regex

Use esta transformação para renomear partes dos resultados da consulta usando uma expressão regular e um padrão de substituição.

Você pode especificar uma expressão regular, que só será aplicada às correspondências, junto com um padrão de substituição que seja compatível com referências anteriores. Por exemplo, vamos supor que você esteja visualizando o uso da CPU por host e queira remover o nome do domínio. Você pode definir o regex como ([^\.]+)\..+ e o padrão de substituição como $1, e web-01.example.com ficaria web-01.

Essa transformação permite que você personalize os dados para atender às suas necessidades de visualização, tornando os dashboards mais informativos e fáceis de usar.

Linhas para campos

Use esta transformação para converter linhas em campos separados. Isso pode ser útil porque os campos podem ser estilizados e configurados individualmente. Ela também pode usar campos adicionais como fontes para configuração dinâmica de campos ou mapeá-los para rótulos de campo. Os rótulos adicionais podem então ser usados para definir melhores nomes de exibição para os campos resultantes.

Essa transformação inclui uma tabela de campos que lista todos os campos nos dados retornados pela consulta de configuração. Essa tabela fornece controle sobre qual campo deve ser mapeado para cada propriedade de configuração (a opção Usar como). Você também pode escolher qual valor selecionar se houver várias linhas nos dados retornados.

Essa transformação requer:

  • Um campo para usar como fonte dos nomes dos campos.

    Por padrão, a transformação usa o primeiro campo de string como fonte. Você pode substituir essa configuração padrão selecionando Nome do campo na coluna Usar como do campo que você deseja usar.

  • Um campo para usar como fonte de valores.

    Por padrão, a transformação usa o primeiro campo numérico como fonte. Mas você pode substituir essa configuração padrão selecionando Valor do campo na coluna Usar como do campo que você deseja usar.

Útil ao visualizar dados em:

  • Medidor

  • Stat

  • Gráfico de pizza

Mapear campos extras para rótulos

Se um campo não for mapeado para a propriedade de configuração, o Grafana o usará automaticamente como fonte para um rótulo no campo de saída.

Exemplo:

Nome Data center Valor

ServidorA

EUA

100

ServidorB

UE

200

Saída:

ServidorA (rótulos: Data center: EUA) ServidorB (rótulos: DataCenter: UE)

100

200

Agora, os rótulos extras podem ser usados no nome de exibição do campo para fornecer nomes de campo mais completos.

Se você quiser extrair a configuração de uma consulta e aplicá-la em outra, use a transformação Configurar dos resultados da consulta.

Exemplo

Entrada:

Nome Valor Máx

ServidorA

10

100

ServidorB

20

200

ServidorC

30

300

Saída:

ServidorA (configuração: máx.=100) ServidorB (configuração: máx.=200) ServidorC (configuração: máx.=300)

10

20

30

Como você pode ver, cada linha nos dados de origem vira um campo separado. Cada campo agora também tem uma opção de configuração máxima definida. Opções como Mín., Máx., Unidade e Limites fazem parte da configuração do campo e, se definidas dessa forma, serão usadas pela visualização em vez de qualquer opção configurada manualmente no painel de opções do editor de painéis.

Essa transformação permite a conversão de linhas em campos individuais, facilita a configuração dinâmica do campo e mapeia campos adicionais para rótulos.

Séries para linhas

Use esta transformação para combinar o resultado de várias consultas de dados de séries temporais em um único resultado. Isso é útil ao usar a visualização do painel de tabela.

O resultado dessa transformação conterá três colunas: Tempo, Métrica e Valor. A coluna Métrica é adicionada para que você possa ver facilmente de qual consulta a métrica se origina. Personalize esse valor definindo Rótulo na consulta de origem.

No exemplo abaixo, temos duas consultas retornando dados de séries temporais. Elas são visualizadas como duas tabelas separadas antes de aplicar a transformação.

Consulta A:

Tempo Temperatura

2020-07-07 11:34:20

25

7/7/2020 10:31:22

22

7/7/2020 9:30:05

19

Consulta B:

Tempo Umidade

2020-07-07 11:34:20

24

7/7/2020 10:32:20

29

7/7/2020 9:30:57

33

Veja abaixo o resultado depois de aplicar a transformação de séries para linhas.

Tempo Métrica Valor

2020-07-07 11:34:20

Temperatura

25

2020-07-07 11:34:20

Umidade

22

7/7/2020 10:32:20

Umidade

29

7/7/2020 10:31:22

Temperatura

22

7/7/2020 9:30:57

Umidade

33

7/7/2020 9:30:05

Temperatura

19

Esta transformação facilita a consolidação dos resultados de várias consultas de séries temporais, fornecendo um conjunto de dados simplificado e unificado para análise e visualização eficientes em um formato tabular.

Classificar por

Use esta transformação para classificar cada quadro em um resultado de consulta com base em um campo especificado, facilitando a compreensão e a análise dos dados. Ao configurar o campo desejado para classificação, você pode controlar a ordem na qual os dados serão apresentados na tabela ou na visualização.

Use a opção Inverter para ordenar de forma inversa os valores no campo especificado. Essa funcionalidade é particularmente útil quando você deseja alternar rapidamente entre a ordem crescente e decrescente para atender às suas necessidades analíticas.

Por exemplo, em um cenário em que dados de séries temporais são recuperados de uma fonte de dados, a transformação Classificar por pode ser aplicada para organizar os quadros de dados com base no carimbo de data e hora, em ordem crescente ou decrescente, dependendo dos requisitos analíticos. Esse recurso garante que você possa navegar e interpretar facilmente dados de séries temporais, obtendo insights valiosos da apresentação organizada e visualmente coerente.

Espacial

Use esta transformação para aplicar operações espaciais aos resultados da consulta.

  • Ação: selecione uma ação:

    • Preparar campo espacial: defina um campo de geometria com base nos resultados de outros campos.

      • Modo de localização: selecione um modo de localização (estas opções são compartilhadas pelos modos Calcular valor e Transformar):

        • Automático: identifica automaticamente os dados de localização com base nos nomes de campo padrão.

        • Coordenadas: especifique os campos de latitude e longitude.

        • Geohash: especifique um campo de geohash.

        • Pesquisa: especifique os campos de localização do dicionário geográfico.

    • Calcular valor: use a geometria para definir um novo campo (cabeçalho, distância e área).

      • Função: escolha uma operação matemática para aplicar à geometria:

        • Título: calcule o rumo (direção) entre dois pontos.

        • Área: calcule a área delimitada por um polígono definido pela geometria.

        • Distância: calcule a distância entre dois pontos.

    • Transformar: aplique operações espaciais à geometria.

      • Operação: escolha uma operação para aplicar à geometria:

        • Como linha: crie um único recurso de linha com um vértice em cada linha.

        • Construtor de linhas: crie uma linha entre dois pontos.

Esta transformação permite manipular e analisar dados geoespaciais, possibilitando operações como criar linhas entre pontos, calcular propriedades espaciais e muito mais.

Transformação de séries temporais em tabela

Use esta transformação para converter resultados de séries temporais em uma tabela, transformando um quadro de dados de séries temporais em um campo Tendência. O campo Tendência pode então ser renderizado usando o tipo de célula sparkline, gerando um sparkline em linha para cada linha da tabela. Se houver várias consultas de séries temporais, cada uma resultará em um quadro de dados de tabela separado. Elas podem ser unidas usando transformações de junção ou mesclagem para produzir uma única tabela com vários sparklines por linha.

Para cada valor do campo Tendência gerado, uma função de cálculo pode ser selecionada. O padrão é Último valor não nulo. Esse valor é exibido ao lado do sparkline e é usado para classificar as linhas da tabela.

Análise de regressão

Use esta transformação para criar um quadro de dados contendo valores previstos por um modelo estatístico. Isso é útil para encontrar uma tendência em dados caóticos. Ela funciona ajustando uma função matemática aos dados, usando regressão linear ou polinomial. O quadro de dados pode então ser usado em uma visualização para exibir uma linha de tendência.

Há dois modelos diferentes:

  • Regressão linear: ajusta uma função linear aos dados.

  • Regressão polinomial: ajusta uma função polinomial aos dados.

nota

No momento, essa transformação está em pré-visualização pública. A Grafana Labs oferece suporte limitado, e mudanças significativas poderão ocorrer antes que o recurso seja disponibilizado ao público em geral.