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ローカル Function 関数¶

企業システムでは、複数のデータが相互に絡み合っています。これらのデータを効果的に管理するためには、報告されたデータに対して明確な業務の責務範囲を設定する必要があります。業務データは常に動的に変化するため、最新の業務管理範囲に基づいて関連するデータ結果をクエリし取得することが非常に重要です。

Guance が提供するローカル Function 関数機能を使用すると、サードパーティユーザーは Function のローカルキャッシュおよびローカルファイル管理サービスインターフェースを活用し、関連する責任者の業務関係と組み合わせて、ワークスペース内でデータ分析クエリを実行できます。最終的に、業務関係に関連する API 応答時間などのパフォーマンス分析データを簡単に取得できます。

設定手順¶

ローカル Function 関数を編集する¶

Function のローカルキャッシュ/ローカルファイルを使用して、業務の対応関係を入力します。
新たに Category=関数スクリプトを作成し、業務パラメータの範囲を定義し、データクエリ文（DQL + 業務関係テーブル）を作成します。
関数スクリプトを公開します。

編集例¶

import time

@DFF.API('データクエリ関数', category='dataPlatform.dataQueryFunc')
def query_fake_data(time_range=None, tier=None):
    # Guance コネクタ
    dataPlatform = DFF.CONN('dataPlatform')

    # 時間範囲が指定されていない場合、直近1分のデータに強制的に制限できます
    if not time_range:
        now = int(time.time())
        time_range = [
            (now - 60) * 1000,
            (now -  0) * 1000,
        ]

    # DQL 文
    dql = 'M::`fake_data_for_test`:(avg(`field_int`)) BY `tag`'

    # 追加パラメータ tier に基づいて条件を追加
    conditions = None
    if tier == 't1':
        conditions = 'tag in ["value-1", "value-3"]'
    elif tier == 't2':
        conditions = 'tag = "value-2"'

    # クエリを実行し、元の形式でデータを返す
    status_code, result = dataPlatform.dataway.query(dql=dql, conditions=conditions, time_range=time_range, raw=True)
    return result

この関数を使用してクエリ結果を取得する¶

コンソール > シーン > チャートクエリに進み、データソースを追加を選択します。
編集済みの Function 関数を選択し、パラメータの内容を入力します。
クエリ結果が表示されます。