機器學習文法與函數 - Simple Log Service

時序聚類函數針對輸入的多條時序資料進行聚類，自動聚類出不同的曲線形態，進而快速找到相應的聚類中心和異於聚類中的其它形態曲線。

函數列表

函數	說明
`ts_density_cluster`	使用密度聚類方法對多條時序資料進行聚類。
`ts_hierarchical_cluster`	使用層次聚類方法對多條時序資料進行聚類。
`ts_similar_instance`	尋找到指定曲線名稱的相似曲線。

ts_density_cluster

函數格式如下所示：

select ts_density_cluster(x, y, z)

參數說明如下所示：

參數	說明	取值
x	時間列，從小到大排列。	Unixtime時間戳記，單位為秒。
y	數值列，對應某時刻的資料。	無
z	某個時刻資料對應的曲線名稱。	字串類型，例如machine01.cpu_usr。

樣本：

查詢分析語句如下所示：

* and (h: "machine_01" OR h: "machine_02" OR h : "machine_03") | select ts_density_cluster(stamp, metric_value,metric_name ) from ( select '("__time__" - ("__time__" % 600))' as stamp, avg(v) as metric_value, h as metric_name from log GROUP BY stamp, metric_name order BY metric_name, stamp )

輸出結果如下所示：

顯示項目如下所示：

顯示項目	說明
cluster_id	聚類的類別，其中-1表示未能劃分到某一聚類中心。
rate	該聚類中的instance佔比。
time_series	該聚類中心的時間戳記序列。
data_series	該聚類中心的資料序列。
instance_names	該聚類中心包含的instance的集合。
sim_instance	該類中的某一個instance名稱。

ts_hierarchical_cluster

函數格式如下所示：

select ts_hierarchical_cluster(x, y, z)

參數說明如下所示：

參數	說明	取值
x	時間列，從小到大排列。	格式為Unixtime時間戳記，單位為秒。
y	數值列，對應某時刻的資料。	無
z	某個時刻資料對應的曲線名稱。	字串類型，例如machine01.cpu_usr。

樣本：

查詢分析語句如下所示：

* and (h: "machine_01" OR h: "machine_02" OR h : "machine_03") | select ts_hierarchical_cluster(stamp, metric_value, metric_name) from ( select '("__time__" - ("__time__" % 600))' as stamp, avg(v) as metric_value, h as metric_name from log GROUP BY stamp, metric_name order BY metric_name, stamp )

輸出結果如下所示：

顯示項目如下所示：

顯示項目	說明
cluster_id	聚類的類別，其中-1表示未能劃分到某一聚類中心。
rate	該聚類中的instance佔比。
time_series	該聚類中心的時間戳記序列。
data_series	該聚類中心的資料序列。
instance_names	該聚類中心包含的instance的集合。
sim_instance	該類中的某一個instance名稱。

ts_similar_instance

函數格式如下所示：

select ts_similar_instance(x, y, z，instance_name，topK，metricType)

參數說明如下所示：

參數	說明	取值
x	時間列，從小到大排列。	格式為Unixtime時間戳記，單位為秒。
y	數值列，對應某時刻的資料。	無
z	某個時刻資料對應的曲線名稱。	字串類型，例如machine01.cpu_usr。
instance_name	指定某個待尋找的曲線名稱。	集合中某個曲線名稱，字串類型，例如machine01.cpu_usr。說明必須是已建立的曲線。
topK	最多返回K個與給定曲線相似的曲線。	無
metricType	`{'shape', 'manhattan', 'euclidean'}`，衡量時序曲線之間的相似性指標。	無

查詢分析語句如下所示：

* and m: NET and m: Tcp and (h: "nu4e01524.nu8" OR  h: "nu2i10267.nu8" OR  h : "nu4q10466.nu8") | select ts_similar_instance(stamp, metric_value, metric_name, 'nu4e01524.nu8' ) from ( select '("__time__" - ("__time__" % 600))' as stamp, sum(v) as metric_value, h as metric_name from log GROUP BY stamp, metric_name order BY  metric_name, stamp )

顯示項目如下所示：

顯示項目	說明
instance_name	與指定指標相近的結果清單。
time_series	該曲線的時間戳記序列。
data_series	該曲線的資料序列。