x13_arima
常见的异常包括时序差分diff后不稳定、训练没有收敛、方差为0等，您可以在logview中查看单独节点的stderr文件，获取具体的异常信息。参数非常多，如何设置?x13_arima组件需要设置p、d、q、sp、sd和sq等参数，如果不确定如何配置，建议使用 ...
x13_auto_arima
常见的异常包括时序差分diff后不稳定、训练没有收敛、方差为0等，您可以在logview中查看单独节点的stderr文件，获取具体的异常信息。参数非常多，如何设置?x13_arima组件需要设置p、d、q、sp、sd和sq等参数，如果不确定如何配置，建议使用 ...
按使用功能计费模式计费项
说明 日志服务按使用功能计费模式支持采集日志和时序数据，时序数据的存储空间、构建索引单独定价，与日志定价不同。加工费用、投递费用、读写流量费用、请求次数费用等与日志定价相同。您可以在 日志服务控制台 查看前一天的写入流量、...
概览
产品优势 智能阈值与单指标或多指标报警规则相比，优势如下：报警降噪 智能阈值会采集每个实例的指标数据，利用鲁棒性时序分解和预测等模型适配，适应不同实例指标的数据水位和业务变化，并基于历史报警聚类和相似度匹配，进一步过滤异常...
DAS Auto Scaling弹性能力
因此，在什么条件下选择哪种扩容方式也需要依据当前实例的具体流量来进行确定。如何扩容，规格该如何选择？在数据库场景下，实例变更一次规格涉及多项管控运维操作。以物理机部署的数据库变更规格为例，一次规格变更操作通常会涉及数据文件...
时序异常检测的常见问题
时序异常检测对数据有什么要求？若待检测数据包含了过多时间线，在进行异常检测时需较长的等待时间，建议您设置 WHERE 条件，先过滤出少量时间线进行测试，获取符合预期的算法与参数后再逐步增加时间线。若原始数据的时间间隔不规则，建议...
SELECT
推理任务共两类：时序类和非时序类，不同任务类型的语法及参数要求不同。引擎与版本 SELECT语法适用于时序引擎和AI引擎。时序引擎3.4.26及以上版本支持SELECT语法。AI引擎无版本限制。重要 要求Lindorm SQL为 2.6.1及以上版本。如何查看...
MetricStore HTTP API详情
日志服务提供多个用于查询时序指标或写入指标数据到MetricStore的API，这些API兼容Prometheus开源协议。本文介绍这些API的使用详情。概述 Prometheus 所提供的接口都在/api/v1目录下，MetricStore相关的API同样遵循此规则，其完整的URL为...
常见疑问点
已写入时序数据，使用PromQL为什么查不到数据？首先确认下述两种场景是否存在问题。场景一：PromQL语法是否正确，时序库的查询框中会自动提示语法解析情况，若存在问题请按照提示修改；场景二：参见下面的截图进入时序库的“自定义分析”...
账单和用量查询
如果看到产品明细显示为 时间序列数据库TSDB 或时序数据库InfluxDB®版，说明费用是由 时间序列数据库TSDB 或时序数据库InfluxDB®版产品。为什么账单详情中Lindorm的费用比购买时显示的价格高？原因：账单详情中，产品 云原生多模数据库...
基本概念
S 时序引擎 面向海量时序数据设计的分布式时序引擎，支持SQL查询和压缩算法、支持海量多维的时间线查询和时间线聚合、降采样、弹性扩展等功能。更多信息，请参见 时序引擎介绍。搜索引擎 负责多模数据的检索分析加速，基于列存、倒排等核心...
数据转发到云原生多模数据库Lindorm
时序引擎和宽表引擎的对比，请参见 引擎类型 和 什么是云原生多模数据库Lindorm。Lindorm实例 选择数据转发目的为您已创建的专有网络（VPC）下的Lindorm实例。数据库 输入Lindorm实例下接收数据的目标数据库名称。表名 输入目标数据库下...
基本概念
同一规则条件下的告警，都将会被收敛、抑制为一个事件/报警。更多请查看 什么是流转规则 时间窗口 时间窗口是多个规则条件“同时”执行的有效时间范围。仅当规规则条件中存在2个及以上监控源时，才需要设置时间窗口。举例：A监控源配置了a...
前端监控常见问题
使用相关 为什么有些监控页面或API名称中出现了星号（*）？为什么页面访问量列表和页面访问速度列表不一致？为什么API日志中没有生成TraceId，导致无法跳转至对应的应用监控？为什么在诊断JS错误时，会显示Source Map文件错误？用户控制台...
资源包介绍
时序存储（每GB/天）0.0035 CU 0.00665 CU 数据加工（每GB）0.15 CU 0.285 CU 投递数据到OSS基础版（JSON或CSV格式）（每GB）0.05 CU 0.095 CU 投递数据到OSS高级版（Parquet或ORC格式）（每GB）0.2 CU 0.38 CU 投递数据到MaxCompute（每GB...
常见问题
时序模型 针对时间序列数据的特点进行设计的模型，可应用于物联网设备监控、设备采集数据、机器监控数据等场景，支持自动构建时序元数据索引、丰富的时序查询能力等功能。更多信息，请参见 时序模型。消息模型 针对消息数据场景设计的模型...
时序模型
表格存储 的Java SDK为时序模型提供了时序表、时序数据、分析存储 级别的多种操作。说明 表格存储 时序模型是针对时间序列数据的特点进行设计，适用于物联网设备监控、设备采集数据、机器监控数据等场景。关于时序模型的更多信息，请参见 ...
时序模型
表格存储 的Go SDK为时序模型提供了时序表、时序数据、分析存储 级别的多种操作。说明 表格存储 时序模型是针对时间序列数据的特点进行设计，适用于物联网设备监控、设备采集数据、机器监控数据等场景。关于时序模型的更多信息，请参见 ...
基础数据操作
创建时序表后，您可以通过PutTimeseriesData接口或者时序Writer工具写入时序数据，您还可以迁移 MySQL或 Kafka数据源的数据到表格存储时序表。时序数据写入到时序表后，您可以使用QueryTimeseriesMeta接口检索时间线以及使用...
时序表操作
时序模型通过时序表存储时间序列数据，单表能提供高并发写入和查询以及PB级海量数据的低成本存储。创建时序表时，您可以配置数据生命周期 和为时序表创建分析存储。创建时序表后，您可以根据实际管理时序表，例如获取实例中的所有时序表...
Kafka数据接入
更多信息，请参见 什么是云消息队列 Kafka 版？说明 基于Tablestore Sink Connector，您也可以将Apache Kafka中的数据批量导入到 表格存储 的数据表或者时序表中。更多信息，请参见 将Kafka数据同步到表格存储。注意事项 仅支持在同地域内...
时序模型介绍
表格存储的时序模型是针对时间序列数据的特点进行设计，适用于物联网设备监控、设备采集数据、机器监控数据等场景，支持自动构建时序元数据索引、丰富的时序查询能力等功能。时序模型通过时序表存储时间序列数据，能提供高并发写入和查询...
创建时序预测作业
日志服务提供时序预测功能，用于对时序数据进行自动化、智能化的预测。您可以根据预测结果判断时序数据未来的走势，提前感知系统或者业务关键指标的状态。本文介绍创建时序预测作业的操作步骤。前提条件 已采集数据到Logstore或MetricStore...
写入时序数据
表格存储 提供了PutTimeseriesData接口用于批量写入时序数据。时序数据由时间线元数据和时序表数据组成。如果未预先新建时间线元数据，当写入时序数据时，系统会自动提取该时间线的元数据信息并自动构建索引。说明 在表格存储的时序模型中...
创建时序表
当使用表格存储时序模型时，您需要使用CreateTimeseriesTable接口创建时序表用于存储时序数据。创建时序表时支持配置数据生命周期、时序时间线表的配置信息 和创建分析存储。分析存储可用于快速分析时序数据。前提条件 已通过控制台创建...
引擎简介
云原生多模数据库 Lindorm 时序引擎是一款 高性能、低成本、稳定可靠 的在线时序数据库引擎服务，提供高效读写、高压缩比存储、时序数据聚合计算、数据库内机器学习等能力。核心能力 高性能：时序引擎支持高写入吞吐，通过自研的时序引擎，...
时序数据存储概述
您可使用物联网平台中数据服务提供的数据存储功能，存储设备时序数据。设备时序数据包括设备上报的物模型（属性、服务和事件）数据和通过时序数据存储规则配置的自定义Topic数据。本文介绍时序数据存储的相关概念和使用。相关概念 名词 ...
概述
针对时序数据分析场景，日志服务提供了丰富的时序分析算法，可以帮助您快速解决时序预测、时序异常检测、序列分解、多时序聚类等场景问题，兼容SQL标准接口，大大降低了您使用算法的门槛，提高分析问题和解决问题的效率。功能特点 支持单...
时序分析存储概述
使用分析存储（Analytical Store）功能，您可以低成本存储时序数据以及快速查询和分析时序数据。分析存储功能主要用于时序数据长期存储和分析场景。背景信息 分析存储是 表格存储 针对时序场景进行定制优化的低成本存储引擎。分析存储不仅...
时序数据生命周期
当要实现自动清理时序表中的历史数据时，您可以使用数据生命周期（TTL）功能有效地管理时序数据，减少数据存储空间，降低存储成本。配置TTL后，如果希望延长数据保存时间，您可以修改TTL。注意事项 数据清理后无法恢复，请谨慎操作。通过...
创建时序表
当使用表格存储时序模型时，您需要使用CreateTimeseriesTable接口创建时序表用于存储时序数据。创建时序表时支持配置数据生命周期、时序时间线表的配置信息 和创建分析存储。分析存储可用于快速分析时序数据。前提条件 已通过控制台创建...
通过控制台使用时序模型
通过控制台使用时序模型（TimeSeries）时，您需要开通表格存储服务，然后使用控制台进行创建实例、创建时序表、读写时序表中数据以及使用SQL查询数据的操作。前提条件 已获取用于操作表格存储的阿里云账号或者RAM用户的登录信息。如果未...
通过SDK使用时序模型
通过SDK创建时序表后，您可以写入时序数据并对时间线进行检索以及查询时序数据。前提条件 已创建时序模型实例。具体操作，请参见 创建时序模型实例。已初始化TimeseriesClient。具体操作，请参见 初始化OTSClient。注意事项 时序模型功能将...
通过控制台使用分析存储
在 表格存储 控制台创建时序模型实例后，您可以在实例下创建分析存储并使用SQL查询时序数据。注意事项 时序分析存储功能将从2023年12月20日正式开始收费。目前支持使用时序分析存储功能的地域有华东1（杭州）、华东2（上海）、华北2（北京...
时序表操作
创建时序表后，您可以使用表、查询表信息、列出表名称、更新表以及删除表。说明 关于时序模型的更多信息，请参见 时序模型概述。创建表 创建一张时序表，同时指定时序表的数据生命周期（TimeToLive）。命令格式 create-m mode-t tableName-...
算法说明
时间单位将影响预测的时序中的时间点数量，例如预测未来2个小时的时序数据，如果设置 待测序列长度 为 2小时，那么预测的时序中仅包含2个数据点，即每小时一个数据点；如果设置 待测序列长度 为 120分钟，那么预测的时序中将包含120个数...
时序引擎应用开发简介
本文面向应用开发者概要介绍了如何基于Lindorm时序引擎开发应用程序。应用开发步骤 一般来说，开发者需要按照如下步骤进行开发。1.选择SDK Lindorm提供了以SQL为主的多种形态接口，方便开发者编写访问时序引擎的应用程序。Java语言开发的...
SDK数据接入
通过SDK创建时序表后，您可以将时序数据写入表格存储。本文介绍如何通过表格存储SDK创建时序表以及将时序数据写入时序表。背景信息 表格存储的时序模型针对时间序列数据的特点进行设计，适用于物联网设备监控、设备采集数据、机器监控数据...
入门概览
本文介绍 云原生多模数据库 Lindorm 时序引擎的使用流程，帮助您快速连接使用Lindorm时序引擎。操作流程 从创建Lindorm实例到Lindorm时序引擎的应用开发，您需要完成以下操作：创建Lindorm实例，创建时选择数据引擎为时序引擎，具体操作请...
时序模型介绍
通过时序模型，您可以对时间序列进行存储、查询和分析。时序模型提供了数据生命周期、时间线索引、冷热存储、数据压缩等功能以满足时序数据的低成本存储以及高性能查询分析的需求。时序模型在车联网场景中主要用于车辆轨迹数据的存储、查询...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您