Explorateur de données

ServicePilot donne accès aux données qu’il collecte sous forme de graphiques, de tableaux et de résumés ainsi qu’aux données brutes stockées dans ses bases de données. Tout cela est filtré et catégorisé pour produire des statistiques utiles.

Lors du déploiement des ressources, les modèles de packages sont fournis avec des tableaux de bord prédéfinis pour afficher les informations relatives à ces ressources. Ces tableaux de bord peuvent déjà afficher les informations dont vous avez besoin, mais il est possible d’affiner ces recherches ou de créer des requêtes entièrement nouvelles.

Types de données

Il existe deux principaux types de données pour les informations stockées par ServicePilot dans ses bases de données. Les indicateurs String contiennent du texte. Les indicateurs Integer enregistrent des données numériques.

Seuils d’indicateur

Lors du test des seuils, les indicateurs String ne peuvent utiliser que les opérateurs = et <> tandis que les indicateurs Integer peuvent également être vérifiés avec < et > pour voir si la valeur est supérieure ou inférieure à une limite.

En plus des seuils fixes, les indicateurs Integer peuvent également avoir des seuils définis par rapport à l’analyse des séries de données. Si des alertes Spikes ou cluster d’alertes sont détectées, celles-ci peuvent également définir le statut de l’indicateur. Vous trouverez plus d’informations sur les anomalies de données sous Qu’est ce qu’un seuil ?

Opérateurs de requêtes de base de données

Lors de l’extraction des données de la base de données ServicePilot, un certain nombre de séries de données sont collectées pour être présentées. Chaque série est collectée dans le même délai spécifié. Soit un champ est spécifié et un opérateur statistique du champ ou une formule est appliquée aux données.

Statistiques du champ

Les statistiques de champ sont limitées par le type de données interrogées.

Tableau statistiques du champ

Type de donnée	Statistique du champ	Utilisation
String & Integer	Décompte	Compter le nombre d’enregistrements dans la base de données qui contiennent ce champ dans la période spécifiée. Tous les enregistrements de la base de données ne contiennent pas tous les champs. Si un compte de tous les records est nécessaire, comptez avec le champ d’index id qui est présent dans tous les records.
	Première valeur	Obtenir la première valeur du champ sélectionnée dans le délai spécifié.
	Dernière valeur	Obtenir la dernière valeur du champ sélectionné dans le délai spécifié.
	Données manquantes	Compter le nombre d’entrées dans la base de données qui ne contiennent pas ce champ dans la période spécifiée.
	Unique	Compter le nombre de valeurs différentes que le champ sélectionné prend dans la période de temps spécifiée.
Integer uniquement	Somme	Somme de toutes les valeurs du champ spécifié dans la période spécifiée.
	Moyenne	Trouver la moyenne pour toutes les valeurs du champ spécifié dans la période spécifiée.
	Min	Trouver la plus petite valeur parmi toutes les valeurs du champ spécifié dans la période spécifiée.
	Max	Trouver la plus grosse valeur parmi toutes les valeurs du champ spécifié dans la période spécifiée.
	Somme2	La somme au carré de toutes les valeurs du champ spécifié dans la période spécifiée.
	Percentile	Valeur estimée pour le percentile spécifié à partir de toutes les valeurs du champ spécifié dans la période spécifiée. Par exemple : le 20ème percentile est la valeur en dessous de laquelle on peut trouver 20 % des observations.
	Pic	Compter le nombre de valeurs qui commencent à se situer en dehors d’une plage calculée dynamiquement autour du tracé des valeurs du champ spécifié.
	Trend1	Tendance glissante sur 24h exprimée en pourcentage pour le champ spécifié.
	Trend30	Tendance glissante sur 30 jours exprimée en pourcentage pour le champ spécifié.
	Prediction	Prévision temporelle indiquant quand ce champ dépassera le seuil critique associé à cet indicateur.

Fonctions

Plutôt que d’obtenir une statistique directement à partir des données, une fonction peut être appliquée pour créer une nouvelle série à partir des séries existantes.

Par exemple : une série est définie en obtenant la somme du trafic réseau entrant et une deuxième série est définie en obtenant la somme du trafic sortant. Une troisième série est alors définie comme la somme des deux premières séries pour que le trafic total puisse être visualisé.

Liste des fonctions

Comptage

Fonction	Utilisation	Exemple
termfreq	Renvoie le nombre de fois que le terme apparaît dans la série.	termfreq(fieldname,term)

Info

Fonction	Utilisation	Exemple
viewpath	Renvoie le chemin de la vue d’un objet, d’une vue ou d’une ressource définie dans une série.	viewpath(s0)
status	Renvoie l’état en temps réel d’un objet ou d’une ressource défini dans une série.	status(s0)
url	Crée un raccourci URL. Des variables peuvent être utilisées, par exemple url(‘/appmap?application={s0}’,‘_blank’). {value} peut être utilisé pour récupérer la valeur groupby.	url('url{value|s0}','_blank')

Statistiques

Fonction	Utilisation	Exemple
describe.N	Renvoie le nombre d’éléments dans une série.	describe.N(s0)
describe.min	Renvoie le minimum (la plus petite valeur) d’une série.	describe.min(s0)
describe.max	Renvoie le maximum (la plus grande valeur) d’une série.	describe.max(s0)
describe.sum	Renvoie la somme des valeurs d’une série.	describe.sum(s0)
describe.sumsq	Renvoie la somme des carrés des valeurs d’une série.	describe.sumsq(s0)
describe.mean	Renvoie la moyenne des valeurs d’une série.	describe.mean(s0)
describe.var	Renvoie la variance des valeurs d’une série.	describe.var(s0)
describe.stdev	Renvoie l’écart-type des valeurs d’une série.	describe.stdev(s0)
describe.geometricMean	Renvoie la moyenne géométrique d’une série ne contenant que des valeurs positives.	describe.geometricMean(s0)
describe.popVar	Renvoie la variance de la population des valeurs d’une série.	describe.popVar(s0)
describe.skewness	Renvoie l’asymétrie des valeurs d’une série.	describe.skewness(s0)
describe.kurtosis	Renvoie l’aplatissement des valeurs d’une série.	describe.kurtosis(s0)
corr	Corrélation de 2 séries numériques de tailles égales. Les valeurs de corrélation proches de 0 indiquent une faible corrélation et les valeurs de corrélation proches de ±1 indiquent une forte corrélation. Les valeurs positives indiquent une corrélation directe et les valeurs négatives une corrélation inverse.	corr(s0,s1)
finddelay	Finddelay utilise la mathématique convolutionnelle pour calculer le vecteur de corrélation croisée et calcule ensuite le délai entre les deux séries.	finddelay(s0,s1)
sub-groupby-filter	Renvoie une valeur dans une série groupée par la groupbyserie. Sous-groupe par filtre : min, max, premier, dernier. Limite : un sous-groupe par filtre par widget.	sub-groupby-filter(s0,groupbyserie)

Mathématiques

Fonction	Utilisation	Exemple
sum	Renvoie la somme de valeurs : séries ou nombres.	sum(series0,series1,...)
sub	Renvoie la soustraction de valeurs : séries ou nombres.	sub(series0,series1,...)
product	Renvoie le produit de valeurs : séries ou nombres.	product(series0,series1,...)
div	Divise une valeur ou une série par une autre valeur ou série.	div(series0,series1)
abs	Renvoie la valeur absolue d’une série.	abs(s0)
cos	Renvoie le cosinus trigonométrique d’une série.	cos(s0)
sequence	Génère une liste de nombres séquentiels où length est le nombre d’éléments, start est la première valeur et stride est l’incrément entre chaque élément de la séquence.	sequence(length,start,stride)

Lissage

Fonction	Utilisation	Exemple
movingAvg	Calcule une moyenne mobile simple sur une fenêtre glissante de données définie par la taille de la fenêtre.	movingAvg(s0,window size)
movingMedian	Calcule la médiane mobile de la fenêtre glissante de données définie par la taille de la fenêtre.	movingMedian(s0,window size)

Transformation

Fonction	Utilisation	Exemple
minMaxScale	Met à l’échelle une série numérique à l’intérieur d’une valeur minimale et d’une valeur maximale. Les valeurs Min et Max sont facultatives, la valeur par défaut est de 0 à 1.	minMaxScale(s0,min,max)
regress	Renvoie la régression linéaire des valeurs d’une série.	regress(s0)
predict	Utilise le modèle de régression pour calculer les prédictions pour les p périodes suivantes (p=1 par défaut), par exemple predict(s0,2), où s0 est une série de valeurs d’indicateurs collectées sur une période de 30 minutes, calculera les valeurs d’indicateurs prédites pour les 2 prochaines périodes de 30 minutes, c’est-à-dire les 60 prochaines minutes.	predict(s0,p)
cov	Calcule la covariance de deux séries numériques de tailles égales.	cov(s0,s1)
distance	Calcule la distance totale de deux séries numériques de tailles égales.	distance(s0,s1)
diff	Calcule les différences entre les valeurs consécutives d’une série en fonction du décalage. La valeur du décalage est facultative et vaut par défaut 1.	diff(s0,lag)

Série temporelle

Fonction	Utilisation	Exemple
per_second	La métrique change par seconde.	per_second(s0)
per_minute	La métrique change par minute.	per_minute(s0)
per_hour	La métrique change par heure.	per_hour(s0)

Expression

Fonction	Utilisation	Exemple
variables	Les fonctions ne peuvent pas être utilisées comme expressions imbriquées, par exemple ‘abs(cos(s0))’. Les variables doivent être utilisées à la place, par exemple : ‘a=cos(s0),abs(a)’.	s1=array(1,2,3), s2=array(4,5,6), sub(s2,s1)

Requêtes de base de données personnalisées

Outre les widgets qui interrogent la base de données ServicePilot dans des tableaux de bord et des rapports PDF, des requêtes ad hoc peuvent être exécutées à partir du menu Explorateur de données. Ces requêtes peuvent être affinées pour créer de nouveaux widgets si nécessaire. Les données renvoyées seront toujours filtrées automatiquement en fonction de ce qu’un utilisateur particulier est autorisé à superviser.

Les requêtes peuvent être effectuées de deux manières.

• Widget - Syntaxe Lucene
• Requête - Syntaxe SQL simple

Les requêtes Lucene utilisent la syntaxe de requête de Apache Lucene. Les données peuvent ensuite être présentées sous de nombreuses formes. La requête et la forme de présentation sont représentées ensemble comme des définitions de widget.

Les requêtes SQL simples permettent d’extraire une série unique de données à partir d’une base de données avec un critère de sélection, un opérateur de regroupement et un filtre. Les données sont présentées sous la forme d’un tableau de données exportable au format csv.

Effectuer une requête SQL

Pour effectuer une simple requête SQL dans l’une des bases de données de ServicePilot, allez à la page Explorateur de données.

Les recherches personnalisées peuvent être sauvegardées à l’aide du bouton Enregistrer. Elles peuvent ensuite être récupérées et supprimées dans la section Query enregistrée des exemples de requêtes.

Lorsqu’un groupe de données est sélectionné dans la réponse présentée, il est possible de Copier le résultat ou de l’Exporter au format csv.

Effectuer une requête Lucene

Pour effectuer des requêtes Lucene, utilisez la page Widget pour définir à la fois votre requête et la présentation des données sous la forme d’un widget. Voir la section Créer des widgets personnalisés ci-dessous.

Créer des widgets personnalisés

Si les tableaux de bord existants ne présentent pas les données sous la forme que vous souhaitez, de nouvelles requêtes personnalisées peuvent être créées et stockées pour être utilisées dans des tableaux de bord et rapports PDF personnalisés. Voir la rubrique Tableaux de bord pour plus de détails.

Sélectionner les données source du widget

Il est possible de présenter ces données directement sous forme de tableau d’enregistrements, mais il est presque toujours plus utile de filtrer, résumer, trier et représenter graphiquement les données.

Définir les séries de données du widget

Les séries peuvent être ajoutées, modifiées et supprimées de la liste des séries au dessus du widget.

Un certain nombre de séries différentes peuvent être définies et affichées dans le même widget. Chaque série comporte trois paramètres critiques : Champ ou formule, Statistique du champ et Titre.

Les autres paramètres de la série dépendent de ces réglages initiaux. Notez que les onglets Tableau et Heat map de la boîte de dialogue des paramètres de la série contiennent des paramètres supplémentaires pour la présentation des données de cette série.

Présentation des données du widget

Une fois les données sélectionnées et filtrées, elles peuvent être présentées de nombreuses façons différentes. Utilisez le menu Display pour sélectionner la façon dont les données doivent être visualisées.

Présentation des données du widget : détail

Type d’affichage	Utilisation
Table	Visualisation de chacune des séries sous forme de colonne dans le tableau. Les lignes du tableau sont définies par le filtre Group by.
Histo_bar	Affichage d’un graphique à barres dans le temps. Les séries sont empilées les unes sur les autres.
Histo_line	Affichage d’une ligne par série et superposition de celles-ci dans un graphique dans le temps.
Histo_area	Semblable au Graphique en barre, le Graphique en aires affiche des séries empilées dans le temps, sauf s’il s’agit de graphiques de zone.
Histo_trend	Affichage des lignes de tendance pour chaque série dans le temps.
Hits_pie	Affichage graphique circulaire dont chaque tranche représente la valeur d’une série. La taille de chaque tranche sera un pourcentage relatif de toutes les valeurs de la série.
Hits_donut	Affichage d’un graphique en anneau dont chaque section représente la valeur d’une série. La taille de chaque section sera un pourcentage relatif de toutes les valeurs de la série.
Hits_Counters	Affichage d’une seule valeur pour chaque série à partir de toutes les données de l’intervalle de temps spécifié.
Hits_bar	Affichage d’un graphique des données de la série. Chaque série produira une barre verticale sur le graphique.
Documents	Affichage de la liste brute des enregistrements dans la base de données, un par ligne. Un diagramme à barres des données peut également être inclus.
Geo Map	Affichage d’une carte géographique avec des épingles géolocalisées regroupant les enregistrements de chaque adresse IP.
Flow Map	Affichage d’une carte géographique avec des épingles géolocalisées regroupant les enregistrements de chaque adresse IP.
Country Map	Affichage d’une carte géographique regroupant les enregistrements par pays sur la base des adresses IP.
Capacity	Affichage des changements de tendance d’une série dans un tableau avec une indication du moment où un élément devrait franchir le seuil critique s’il est défini.
Heat map	Affichage des valeurs d’une série dans le temps sous la forme d’un certain nombre de carrés colorés, la nuance du carré représentant la valeur.
Chartscatter	Nuage de points comparant une série à une seconde série. Chaque point du graphique est défini par le filtre Group by.
AvailPerf	Affichage de la disponibilité et de la performance des vues ou des objets dans le temps. Les lignes du tableau sont définies par le filtre Group by.
Mapping	Affichage d’une carte mettant en relation différents éléments. Les valeurs sont présentées pour chaque série dans une relation entre deux éléments. Chaque série produira un graphique selon le type de graphique sélectionné.

Gérer les boutons des widgets

Les modèles de widgets peuvent être copiés, clonés, modifiés, enregistrés et supprimés à l’aide des boutons situés en haut à droite de la page Widget. Une fois enregistrés, les widgets personnalisés peuvent ensuite être utilisés pour créer des modèles de tableaux de bord et de rapports PDF.