应用错误收集

我有多个传感器将测量事件发送到流。事件由 {parameter，value，timestamp} 组成。我希望在几天的时间窗口内观察这些值，并检查趋势并对这些不同传感器监控的设备进行诊断。

按参数划分流。

    from inputStream[parameter='A']
    select *
    insert into Astream;

依此类推每个参数。

对于时间窗口，比如60秒，计算线性回归以找到变化。

    from Astream#timeseries:lengthTimeRegress(60000, value, timestamp)
    select beta1 * 100 as AChange 
    insert into AChangeStream;

我为每个度量标准流做了这个。 3.一旦我有每个流的趋势，我收集每个流的更改值并检查它们是否符合条件。

    from every e1=AChangeStream[e1.AChangeStream > 0.5], e2=BChangeStream[e2.BChangeStream  0.15]
    select 'condition 1 alarm' as message
    insert into alertStream;

上面的siddhi ql会在时间窗口中检测出6个参数的变化吗？

您提供的查询的要点是正确的，除了您遗漏的一些小事。当你说6个参数时，我相信你有类似于参数A，B，C，D，E和F的东西。最终你似乎想找到一个与给定条件相匹配的事件序列[1]。

仅考虑2个参数A和B，您可以按照以下方式用Siddhi语言编写查询，以达到您的要求。


@Import('input:1.0.0')
define stream inputStream (parameter string, value double, timestamp long);    


from inputStream[parameter=='A']
select *
insert into Astream;    

from inputStream[parameter=='B']
select *
insert into Bstream;    

from Astream#timeseries:lengthTimeRegress(60000, 10000, value, timestamp)
select beta1*100 as AChange 
insert into AChangeStream;    

from Bstream#timeseries:lengthTimeRegress(60000, 10000, value, timestamp)
select beta1*100 as BChange 
insert into BChangeStream;    

from every e1=AChangeStream[e1.AChange > 0.5], e2=BChangeStream[e2.BChange > 0.15]
select 'condition 1 alarm' as message
insert into alertStream;

请注意以下事项。

在lengthTimeRegress函数中，您需要提供4个必需参数，如[2]中所述。您已经错过了您编写的查询中的批量大小。用于回归计算的最大事件数由批处理大小指定。
在序列条件中，您需要使用参数。不是流名称。您错误地写为e1.AChangeStream＆gt; 0.5必须改变为e1.AChange＆gt; 0.5

[1] https://docs.wso2.com/display/CEP420/SiddhiQL+Guide+3.1#SiddhiQLGuide3.1-Sequence
[2] https://docs.wso2.com/display/SIDDHIEXTENSIONS/Regression

wso2 cep Siddhiql

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