スムーシング
Dash が新機能を発表!インシデントマネジメント、Continuous Profiler など多数の機能が追加されました! Dash イベントで発表された新機能!

スムーシング

自動スムーズ

関数説明
autosmooth()メトリクスのトレンドを維持しつつ自動的にノイズを除去します。autosmooth(<METRIC_NAME>{*})

autosmooth() 関数は、自動的に選択されたスパンで移動平均を適用し、トレンドを維持しつつ時系列を滑らかにします。この例では、関数が最適なスパンを選択して時系列を滑らかにしています。

group by クエリ (例: avg by) で使用すると、すべての時系列で同じスパンが適用されます。同じグラフ内の複数のメトリクスで使用された場合、メトリクスの時系列それぞれが最適に滑らかになるように、異なるスパンを選択できます。

アルゴリズムは、ASAP アルゴリズムの派生型です。詳細については、このブログ記事を参照してください。

autosmooth() 関数はモニターでは使用できません。スパンは動的に選択されるため、関数を適用した結果が分刻みで変化し、しきい値設定が困難になり、不規則なアラート動作につながる可能性があります。

指数加重移動平均 (EWMA)

EWMA 3

関数説明
ewma_3()3 スパンの指数加重移動平均を計算します。ewma_3(<METRIC_NAME>{*})

注: スパン値はデータポイントの数です。したがって、ewma_3() は、最後の 3 つのデータポイントを使用して平均を計算します。

例:

メトリクス 10 + x%10 {*} は、10 から 1 ずつ増え、データポイントが 10 個になると 10 に戻ります。これに対して、ewma3(10 + x%10 {*}) は次のようなグラフになります。

EWMA 5

関数説明
ewma_5()5 スパンの指数加重移動平均を計算します。ewma_5(<METRIC_NAME>{*})

注: スパン値はデータポイントの数です。したがって、ewma_5() は、最後の 5 つのデータポイントを使用して平均を計算します。

例:

メトリクス 10 + x%10 {*} は、10 から 1 ずつ増え、データポイントが 10 個になると 10 に戻ります。これに対して、ewma5(10 + x%10 {*}) は次のようなグラフになります。

EWMA 10

関数説明
ewma_10()10 スパンの指数加重移動平均を計算します。ewma_10(<METRIC_NAME>{*})

注: スパン値はデータポイントの数です。したがって、ewma_10() は、最後の 10 つのデータポイントを使用して平均を計算します。

例:

メトリクス 10 + x%10 {*} は、10 から 1 ずつ増え、データポイントが 10 個になると 10 に戻ります。これに対して、ewma10(10 + x%10 {*}) は次のようなグラフになります。

EWMA 20

関数説明
ewma_20()20 スパンの指数加重移動平均を計算します。ewma_20(<METRIC_NAME>{*})

注: スパン値はデータポイントの数です。したがって、ewma_20() は、最後の 20 つのデータポイントを使用して平均を計算します。

例:

メトリクス 10 + x%10 {*} は、10 から 1 ずつ増え、データポイントが 10 個になると 10 に戻ります。これに対して、ewma20(10 + x%10 {*}) は次のようなグラフになります。

中央値

中央値 3

関数説明
median_3()スパン 3 のローリング中央値。median_3(<METRIC_NAME>{*})

注: スパン値はデータポイントの数です。したがって、median_3() は、最後の 3 つのデータポイントを使用して中央値を計算します。

中央値 5

関数説明
median_5()スパン 5 のローリング中央値。median_5(<METRIC_NAME>{*})

注: スパン値はデータポイントの数です。したがって、median_5() は、最後の 5 つのデータポイントを使用して中央値を計算します。

中央値 7

関数説明
median_7()スパン 7 のローリング中央値。median_7(<METRIC_NAME>{*})

注: スパン値はデータポイントの数です。したがって、median_7() は、最後の 7 つのデータポイントを使用して中央値を計算します。

中央値 9

関数説明
median_9()スパン 9 のローリング中央値。median_9(<メトリクス名>{*})

注: スパン値はデータポイントの数です。したがって、median_9() は、最後の 9 つのデータポイントを使用して中央値を計算します。

その他の関数