データ集計の概要
Paragon Insightsは、サマリー化プロファイルを使用して生データを保存する方法を提供し、ディスク容量を削減し、時系列データベース(TSDB)のパフォーマンスを向上させます。
Paragon Insightは、プッシュまたはプルデータ収集のインジェスト方法を使用して、デバイスからデータを収集します。ルールを作成するか、使用可能な事前定義されたルールを使用して、データを収集する方法とタイミングを決定できます。テレメトリ データは、時間の関数として、または変更が発生したときに要約できます。
時間ベースのデータ要約の場合、生のデータポイントはユーザー定義の期間にグループ化され、データポイントの各グループは集計関数を使用して1つのデータポイントに要約されます。
Paragon Insightsでは、データ ロールアップの要約もサポートされています。データ ロールアップ集計は、フィールド レベルのデータを集計するのに役立ちます。フィールド・レベル・データは、ネットワーク・デバイスとそのコンポーネントに関する情報を提供する処理済みデータであり、TSDB のフィールドに保管されます。フィールドは、データベース内のレコードを形成する単一の情報です。TSDB では、処理されたデータの複数のフィールドがレコードを作成します。データ ロールアップの概要作成により、効率的なデータ ストレージが可能になり、データを長期間保持することもできます。
表 1 に、サポートされているデータ要約アルゴリズムの一覧と、その出力の説明を示します。
アルゴリズム |
出力の説明 |
---|---|
最新 |
期間内に収集された最後のデータポイントの値。 |
カウント |
期間内に収集されたデータポイントの合計数。 |
意味 |
期間内に収集されたデータ ポイントの平均値。 |
分 |
期間内に収集されたデータポイントの最小値。 |
最大 |
期間内のデータ ポイントの最大値。 |
変更時 |
値が前のデータポイントと異なる場合のデータポイントの値(ユーザー定義の期間とは独立して発生する場合)。 |
標準偏差 |
期間内に収集されたデータポイントの標準偏差。 |
合計 |
期間内に収集されたデータ ポイントの合計。 |
データに集計アルゴリズムが関連付けられていない場合は、既定で次のアルゴリズムが使用されます。
データ型 |
データ集約アルゴリズム |
---|---|
浮動小数点数、整数、符号なし |
意味 |
ブール値、文字列 |
変更時 |
データ要約プロファイルを使用して、特定のデバイスグループについてParagon Insightsによって収集された生データおよびフィールドレベルのデータに特定の要約アルゴリズムを適用できます。
これらのトピックでは、データ集計プロファイルを作成する方法について説明します。
生データ要約プロファイルの作成。 生データ集約プロファイルの追加を参照してください。
データ要約プロファイルをデバイスグループに適用します。 データ集計プロファイルの適用を参照してください。
データ ロールアップ概要作成プロファイルを作成します。「 データ ロールアップ概要作成プロファイルの追加」を参照してください。