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로컬 Function 함수¶

기업 시스템에서는 다양한 데이터가 서로 얽혀 있습니다. 이러한 데이터를 효과적으로 관리하려면,上报된 데이터에 명확한 업무 책임 범위를 설정해야 합니다. 업무 데이터는 항상 동적으로 변화하므로, 최신 업무 관리 범위에 따라 관련 데이터 결과를 조회하고 획득하는 것이 특히 중요합니다.

Guance에서 제공하는 로컬 Function 함수 기능을 통해 서드파티 사용자는 Function의 로컬 캐시 및 로컬 파일 관리 서비스 인터페이스를 최대한 활용하고, 관련 담당자의 업무 관계와 결합하여 워크스페이스 내에서 데이터 분석 쿼리를 수행한 후, 최종적으로 업무 관계와 관련된 인터페이스耗时 등 성능 분석 데이터를 손쉽게 얻을 수 있습니다.

설정 단계¶

로컬 Function 함수 편집¶

Function 로컬 캐시/로컬 파일을 통해 업무 대응 관계를 입력합니다.
Category=함수 스크립트를 생성하고, 업무 매개변수 범위를 정의하며, 데이터 쿼리문(DQL + 업무 관계표)을 작성합니다.
함수 스크립트를 게시합니다.

편집 예시¶

import time

@DFF.API('데이터 조회 함수', category='dataPlatform.dataQueryFunc')
def query_fake_data(time_range=None, tier=None):
    # Guance 커넥터
    dataPlatform = DFF.CONN('dataPlatform')

    # 시간 범위가 지정되지 않은 경우, 최근 1분 데이터로 강제 제한 가능
    if not time_range:
        now = int(time.time())
        time_range = [
            (now - 60) * 1000,
            (now -  0) * 1000,
        ]

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

    # 추가 매개변수 tier에 따라 조건 추가
    conditions = None
    if tier == 't1':
        conditions = 'tag in ["value-1", "value-3"]'
    elif tier == 't2':
        conditions = 'tag = "value-2"'

    # 쿼리 및 원시 형태로 데이터 반환
    status_code, result = dataPlatform.dataway.query(dql=dql, conditions=conditions, time_range=time_range, raw=True)
    return result

함수를 사용하여 쿼리 결과 얻기¶

콘솔 > 시나리오 > 차트 조회로 이동하여 데이터 소스 추가를 선택합니다.
이미 편집된 Function 함수를 선택하고 매개변수 내용을 입력합니다.
조회 결과가 표시됩니다: