Aturan verifikasi untuk templat bawaan di Data Quality DataWorks - DataWorks

Kualitas Data di DataWorks menyediakan berbagai templat pemantauan bawaan. Topik ini menjelaskan logika verifikasi Kualitas Data dan deskripsi templat aturan pemantauan bawaan yang tersedia.

Deskripsi templat aturan bawaan

Gunakan templat aturan bawaan untuk dengan cepat menetapkan aturan pemantauan untuk satu atau beberapa tabel. Untuk detail lebih lanjut, lihat dokumen yang dirujuk atau dokumen yang dirujuk.

Klasifikasi Templat	Nama Templat	Deskripsi
Jumlah Baris	Nilai Tetap	Jumlah baris.
	Tabel Tidak Kosong	Memverifikasi bahwa tabel berisi lebih dari nol baris.
	Selisih 1 Hari	Perubahan harian pada jumlah baris tabel. Catatan Baseline adalah jumlah baris partisi hari sebelumnya.
	Change in table row count since the previous epoch	Membandingkan jumlah baris hari saat ini dengan partisi siklus terakhir untuk mendeteksi fluktuasi, yang kemudian dibandingkan dengan ambang batas yang ditetapkan.
	Volatilitas 1, 7, 30 Hari dan Hari Pertama Bulan	Membandingkan jumlah baris hari saat ini dengan jumlah dari hari sebelumnya, tujuh hari lalu, 30 hari lalu, dan hari pertama bulan saat ini untuk mendeteksi fluktuasi, yang kemudian dibandingkan dengan ambang batas yang ditetapkan. Peringatan dikeluarkan untuk pelanggaran ambang batas apa pun.
	Volatilitas 1, 7, 30 Hari	Membandingkan jumlah baris hari saat ini dengan jumlah dari hari sebelumnya, tujuh hari lalu, dan 30 hari lalu untuk mendeteksi fluktuasi. Catatan Fluktuasi dibandingkan dengan ambang batas yang ditetapkan, dengan peringatan dikeluarkan untuk pelanggaran ambang batas apa pun.
	Volatilitas 1 Hari	Membandingkan jumlah baris hari saat ini dengan hari sebelumnya untuk mendeteksi fluktuasi, yang kemudian dibandingkan dengan ambang batas yang ditetapkan. Peringatan dikeluarkan untuk pelanggaran ambang batas apa pun.
	Volatilitas 30 Hari	Membandingkan jumlah baris hari saat ini dengan jumlah dari 30 hari sebelumnya untuk mendeteksi fluktuasi, yang kemudian dibandingkan dengan ambang batas yang ditetapkan. Peringatan dikeluarkan untuk pelanggaran ambang batas apa pun.
	Volatilitas 7 Hari	Membandingkan jumlah baris hari saat ini dengan jumlah dari tujuh hari sebelumnya untuk mendeteksi fluktuasi, yang kemudian dibandingkan dengan ambang batas yang ditetapkan. Peringatan dikeluarkan untuk pelanggaran ambang batas apa pun.
	Baris Tabel	Ketika parameter Metode Perbandingan disetel ke Ambang Batas Dinamis Cerdas, sistem secara otomatis menentukan ambang batas fluktuasi menggunakan algoritma cerdas, memicu peringatan atau blokir saat mendeteksi anomali.
	Volatilitas Rata-Rata 30 Hari	Memantau fluktuasi jumlah baris tabel terhadap rata-rata 30 hari, yang dihitung dengan membagi total jumlah baris 30 hari terakhir dengan 30.
	Volatilitas Rata-Rata 7 Hari	Memantau fluktuasi jumlah baris tabel terhadap rata-rata 7 hari, yang dihitung dengan membagi total jumlah baris tujuh hari terakhir dengan tujuh.
	Volatilitas Siklus Atas	Membandingkan jumlah baris hari saat ini dengan partisi siklus terakhir untuk mendeteksi fluktuasi.
	Custom range of table rows	Mengizinkan penyesuaian metode perbandingan dan rentang ambang batas untuk jumlah baris tabel sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Persentase pada Kondisi	Persentase kondisi yang sesuai dan rentang kustom	Mengizinkan penyesuaian metode perbandingan dan rentang ambang batas untuk tingkat kecocokan kondisi filter sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Ukuran Tabel	Nilai tetap untuk ukuran tabel.	Ukuran tabel dalam byte.
	Ukuran Tabel: Selisih Periodik	Perubahan ukuran penyimpanan tabel dalam 24 jam terakhir (dalam byte).
	Ukuran Tabel: Selisih Periodik	Perubahan ukuran tabel sejak epoch sebelumnya (byte).
	Ukuran Tabel: Volatilitas 1 Hari	Templat ini memantau fluktuasi ukuran tabel dengan membandingkan ukuran tabel hari saat ini dengan hari sebelumnya. Kualitas Data menghitung fluktuasi dan membandingkannya dengan ambang batas yang telah ditentukan. Peringatan dihasilkan jika fluktuasi melebihi ambang batas ini. Sebagai contoh, Anda dapat menetapkan ambang batas peringatan pada 5% dan ambang batas kesalahan pada 10%. Peringatan peringatan dikeluarkan jika fluktuasi melebihi 5% tetapi 10% atau kurang. Peringatan kesalahan dikeluarkan jika fluktuasi melebihi 10%.
	Ukuran Tabel: Volatilitas 30 Hari	Templat pemantauan ini melacak perubahan dalam ukuran tabel selama periode 30 hari. Kualitas Data mengukur ukuran tabel hari saat ini terhadap ukuran 30 hari sebelumnya untuk menentukan fluktuasi. Kemudian membandingkan fluktuasi ini dengan ambang batas yang telah ditentukan, dan jika terlampaui, Kualitas Data memicu peringatan.
	Ukuran Tabel: Volatilitas 7 Hari	Templat pemantauan ini melacak perubahan dalam ukuran tabel dengan membandingkan ukuran tabel hari saat ini dengan ukuran dari tujuh hari sebelumnya. Kualitas Data menghitung fluktuasi dan membandingkannya dengan ambang batas yang telah ditentukan. Peringatan dikeluarkan jika fluktuasi melebihi ambang batas ini.
	Ukuran Tabel	Ketika parameter Metode Perbandingan disetel ke Ambang Batas Dinamis Cerdas, konfigurasi manual ambang batas fluktuasi atau nilai yang diharapkan tidak diperlukan. Algoritma cerdas memungkinkan sistem untuk secara otomatis menentukan ambang batas. Dalam hal anomali data, sistem segera memicu peringatan atau menerapkan blokir.
Jumlah Nilai Null	Jumlah nilai null: nilai tetap	Kualitas Data menilai jumlah nilai null dalam bidang terhadap nilai tetap yang telah ditentukan. Catatan Nilai dianggap null jika diidentifikasi oleh operator SQL `IS NULL`.
Jumlah Nilai Null	Tidak Ada Nilai Null dalam Satu Bidang	Memverifikasi bahwa bidang tidak mengandung nilai null.
Jumlah Nilai Null / Jumlah Tabel	Jumlah nilai null / jumlah total baris: nilai tetap	Kualitas Data mengukur rasio jumlah nilai null dalam bidang terhadap jumlah total baris, menggunakan nilai desimal tetap. Catatan Nilai tetap dinyatakan sebagai desimal.
Verifikasi Format	Verifikasi Ekspresi Reguler	Memverifikasi bahwa bidang sesuai dengan ekspresi reguler yang ditentukan.
	Verifikasi Format Tanggal	Memverifikasi bahwa bidang sesuai dengan format tanggal yang ditentukan.
	Verifikasi Format Email	Memverifikasi bahwa bidang sesuai dengan format email.
	Verifikasi Format Kartu Identitas	Memverifikasi bahwa bidang sesuai dengan format kartu identitas.
	Verifikasi Format Nomor Ponsel	Memverifikasi bahwa bidang sesuai dengan format nomor ponsel.
	Verifikasi Format Mata Uang	Memverifikasi bahwa bidang sesuai dengan format mata uang.
	Verifikasi Format Numerik	Memverifikasi bahwa bidang sesuai dengan format numerik.
	Verifikasi Format Nomor Telepon	Memverifikasi bahwa bidang sesuai dengan format nomor telepon.
Jumlah Nilai Duplikat	Nilai berulang, nilai tetap	Kualitas Data menilai jumlah nilai duplikat bidang terhadap nilai tetap yang telah ditentukan.
Jumlah Nilai Duplikat	Tidak ada nilai duplikat dalam satu bidang	Memverifikasi bahwa bidang tidak mengandung nilai duplikat.
Jumlah Unik di Beberapa Bidang	Tidak Ada Nilai Duplikat di Beberapa Bidang	Memverifikasi bahwa tidak ada kasus nilai duplikat di beberapa bidang.
Rasio nilai duplikat terhadap total baris	Rasio nilai berulang terhadap total baris, nilai tetap	Kualitas Data menilai rasio nilai duplikat bidang terhadap jumlah total baris, membandingkannya dengan nilai tetap.
Jumlah Unik	Nilai unik, nilai tetap	Kualitas Data menilai jumlah nilai unik dalam bidang setelah deduplikasi terhadap nilai yang telah ditentukan.
	Jumlah nilai unik: volatilitas harian, 7 hari, dan 30 hari	Kualitas Data menilai volatilitas nilai unik bidang dengan membandingkan jumlah setelah deduplikasi pada hari saat ini dengan jumlah dari hari sebelumnya, tujuh hari sebelumnya, dan tiga puluh hari sebelumnya. Kemudian mengevaluasi fluktuasi ini terhadap ambang batas yang telah ditentukan.
	Nilai unik	Ketika parameter Metode Perbandingan disetel ke Ambang Batas Dinamis Cerdas, konfigurasi manual ambang batas fluktuasi atau nilai yang diharapkan tidak diperlukan. Algoritma cerdas memungkinkan sistem untuk menetapkan ambang batas secara mandiri. Saat mendeteksi anomali data, sistem segera memicu peringatan atau blokir.
Rasio nilai unik terhadap total baris	Rasio nilai unik terhadap total baris, nilai tetap	Kualitas Data menilai proporsi nilai unik dalam bidang terhadap jumlah baris keseluruhan, menggunakan nilai yang telah ditentukan.
Nilai Minimum	Minimum: volatilitas 1, 7, 30 hari	Kualitas Data menilai nilai minimum bidang untuk hari saat ini terhadap nilai rata-rata dari hari sebelumnya, tujuh hari, dan tiga puluh hari sebelumnya untuk mendeteksi fluktuasi. Kemudian membandingkan fluktuasi ini terhadap ambang batas yang telah ditentukan. Jika fluktuasi melebihi ambang batas ini, Kualitas Data memicu peringatan.
	Minimum value for a dynamic threshold.	Ketika parameter Metode Perbandingan disetel ke Ambang Batas Dinamis Cerdas, konfigurasi manual ambang batas fluktuasi atau nilai yang diharapkan tidak diperlukan. Algoritma cerdas memungkinkan sistem untuk menetapkan ambang batas secara mandiri. Saat mendeteksi anomali data, sistem segera memicu peringatan atau blokir.
	Nilai minimum: volatilitas 1 hari	Kualitas Data menilai nilai minimum bidang dengan membandingkan angka hari saat ini dengan hari sebelumnya, untuk menghitung fluktuasi. Kemudian mengevaluasi fluktuasi ini terhadap ambang batas yang telah ditentukan.
	Minimum value of the volatility from the previous epoch	Kualitas Data mengevaluasi nilai minimum bidang untuk hari saat ini terhadap periode sebelumnya untuk menentukan fluktuasi. Kemudian membandingkan fluktuasi ini dengan ambang batas yang telah ditentukan, dan jika fluktuasi melebihi ambang batas apa pun, peringatan dipicu.
	Kondisi Nilai Minimum yang Ditentukan Pengguna	Anda dapat menentukan metode perbandingan dan rentang ambang batas untuk nilai minimum bidang untuk memenuhi kebutuhan bisnis tertentu.
Maksimum	Maksimum: volatilitas 1, 7, 30 hari	Kualitas Data menilai nilai maksimum bidang untuk hari saat ini terhadap nilai rata-rata dari hari sebelumnya, tujuh hari, dan 30 hari sebelumnya untuk menentukan volatilitas. Kemudian membandingkan volatilitas ini terhadap ambang batas yang telah ditentukan. Jika volatilitas melebihi ambang batas apa pun, Kualitas Data memicu peringatan.
	Maximum value and dynamic threshold	Ketika parameter Metode Perbandingan disetel ke Ambang Batas Dinamis Cerdas, konfigurasi manual ambang batas fluktuasi atau nilai yang diharapkan tidak diperlukan. Algoritma cerdas memungkinkan sistem untuk menentukan ambang batas secara mandiri. Saat mendeteksi anomali data, sistem segera memicu peringatan atau menerapkan blokir.
	Volatilitas Harian Maksimum	Kualitas Data menilai fluktuasi nilai maksimum bidang dengan membandingkan nilai hari saat ini dengan hari sebelumnya. Kemudian mengevaluasi fluktuasi ini terhadap ambang batas yang telah ditentukan.
	Maximum value and the volatility of the previous epoch	Kualitas Data mengevaluasi nilai maksimum bidang untuk hari saat ini terhadap maksimum periode sebelumnya untuk menentukan fluktuasi. Kemudian mengevaluasi fluktuasi ini terhadap ambang batas yang telah ditentukan. Jika fluktuasi melebihi ambang batas apa pun, Kualitas Data memicu peringatan.
	Nilai Maksimum dengan Kondisi yang Ditentukan Pengguna	Anda dapat menentukan metode perbandingan dan menetapkan rentang ambang batas untuk nilai maksimum bidang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.
Rata-Rata	Rata-Rata 1, 7, 30 hari volatilitas	Kualitas Data menghitung nilai rata-rata bidang untuk hari saat ini dan membandingkannya dengan rata-rata dari hari sebelumnya, tujuh hari sebelumnya, dan tiga puluh hari sebelumnya untuk mengevaluasi fluktuasi. Kemudian membandingkan fluktuasi ini terhadap ambang batas yang telah ditentukan. Jika fluktuasi melebihi ambang batas apa pun, Kualitas Data akan mengeluarkan peringatan. Catatan Kualitas Data menghitung nilai rata-rata bidang untuk hari saat ini dan membandingkannya dengan nilai dari hari sebelumnya, tujuh hari sebelumnya, dan tiga puluh hari sebelumnya.
	Average-Value Dynamic Threshold	Ketika parameter Metode Perbandingan disetel ke Ambang Batas Dinamis Cerdas, konfigurasi manual ambang batas fluktuasi atau nilai yang diharapkan tidak diperlukan. Algoritma cerdas digunakan oleh sistem untuk menentukan ambang batas ini secara otomatis. Saat mendeteksi anomali data, sistem segera memicu peringatan atau mengambil tindakan pencegahan.
	Volatilitas Harian Rata-Rata	Kualitas Data menghitung fluktuasi harian rata-rata bidang dengan membandingkan nilai rata-rata hari saat ini dengan hari sebelumnya. Kemudian mengevaluasi fluktuasi ini terhadap ambang batas yang telah ditentukan.
	Nilai Rata-Rata dengan Kondisi yang Ditentukan Pengguna	Anda dapat menentukan metode perbandingan dan menetapkan rentang ambang batas untuk nilai rata-rata bidang untuk memenuhi kebutuhan bisnis Anda.
Jumlah	Nilai Ringkasan: Volatilitas 1, 7, 30 Hari	Kualitas Data menilai jumlah nilai bidang untuk hari saat ini dan membandingkannya dengan nilai rata-rata dari hari sebelumnya, tujuh hari, dan 30 hari sebelumnya untuk mendeteksi fluktuasi. Fluktuasi ini kemudian dibandingkan dengan ambang batas yang telah ditentukan. Jika fluktuasi melebihi salah satu dari ambang batas ini, Kualitas Data memicu peringatan.
	Aggregated Value and Dynamic Threshold	Ketika parameter Metode Perbandingan disetel ke Ambang Batas Dinamis Cerdas, konfigurasi manual ambang batas fluktuasi atau nilai yang diharapkan tidak diperlukan. Sistem menggunakan algoritma cerdas untuk menetapkan ambang batas dan, saat mendeteksi anomali data, segera memicu peringatan atau blokir.
	Nilai Ringkasan: Volatilitas 1 Hari	Kualitas Data menghitung fluktuasi harian dengan membandingkan jumlah nilai bidang untuk hari saat ini terhadap hari sebelumnya. Kemudian mengevaluasi fluktuasi ini terhadap ambang batas yang telah ditentukan.
	Ringkasan: Volatilitas Periode Nilai	Kualitas Data menghitung jumlah nilai bidang untuk hari saat ini dan membandingkannya dengan jumlah dari periode sebelumnya untuk menentukan fluktuasi. Kemudian membandingkan fluktuasi ini terhadap ambang batas yang telah ditentukan. Jika fluktuasi melebihi ambang batas apa pun, Kualitas Data memicu peringatan.
	Nilai Jumlah dengan Kondisi yang Ditentukan Pengguna	Anda dapat menentukan metode perbandingan dan menetapkan rentang ambang batas untuk nilai bidang agregat sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.
Enumerasi	Nilai enumerasi tidak sesuai dengan jumlah nilai unik yang diharapkan.	Kualitas Data memeriksa apakah jumlah item enumerasi yang tidak cocok sesuai dengan nilai yang telah ditentukan.
	Nilai enumerasi tidak sesuai dengan jumlah baris; ini adalah nilai tetap.	Kualitas Data memeriksa kejadian baris dengan item enumerasi yang tidak cocok terhadap nilai tetap yang telah ditentukan.
	Nilai enumerasi tidak cocok saat jumlah baris adalah 0	Status normal yang diharapkan: Nilai tetap dan metode perbandingan harus disetel ke =0. Peringatan dipicu jika jumlah baris dengan nilai enumerasi yang tidak cocok melebihi 0.
	Nilai enumerasi: kustom, nilai tetap.	Anda dapat menyesuaikan jumlah item enumerasi, nomor baris, metode perbandingan, ambang batas, dan metrik statistik tambahan.
Nilai Diskrit	Nilai diskrit (nilai status), nilai tetap	Kualitas Data menilai jumlah nilai dalam setiap grup bidang terhadap nilai tetap yang telah ditentukan.
	Nilai Diskrit (Jumlah Grup): Nilai Tetap	Jumlah kelompok yang dikembalikan oleh operasi `group by` dibandingkan dengan bidang statis.
	Nilai Diskrit (Jumlah Grup)	Ketika parameter Metode Perbandingan disetel ke Ambang Batas Dinamis Cerdas, konfigurasi manual ambang batas fluktuasi atau nilai yang diharapkan tidak diperlukan. Algoritma cerdas digunakan oleh sistem untuk menentukan ambang batas. Saat mendeteksi anomali data, sistem segera memicu peringatan atau menerapkan blokir.
	Nilai Diskrit (Nilai Status)	Ketika parameter Metode Perbandingan disetel ke Ambang Batas Dinamis Cerdas, konfigurasi manual ambang batas fluktuasi atau nilai yang diharapkan tidak diperlukan. Algoritma cerdas menentukan ambang batas, dan sistem segera memicu peringatan atau blokir saat mendeteksi anomali data.
	Nilai diskrit (jumlah grup): volatilitas 1 hari	Tingkat fluktuasi dihitung dengan membandingkan jumlah kelompok setelah operasi `group by` dengan jumlah kelompok dari sampel hari sebelumnya.
	Nilai diskrit (jumlah grup dan nilai status): volatilitas 1 hari, 7 hari, dan 30 hari	Tingkat volatilitas dihitung dengan membandingkan jumlah kelompok dan jumlah untuk setiap kelompok dari operasi `group by` dengan metrik yang sama dari 1, 7, dan 30 hari lalu.

Catatan

Tabel E-MapReduce (EMR) tidak mendukung aturan pemantauan berbasis ukuran tabel.

Deskripsi rumus perhitungan

Tingkat fluktuasi dihitung menggunakan rumus berikut: (Current Value - Baseline Value) / Baseline Value. Current Value adalah nilai metrik aktual untuk pemeriksaan saat ini. Baseline Value ditentukan oleh templat yang dipilih. Sebagai contoh:

Untuk templat N-day fluctuation rate, nilai garis dasar adalah nilai metrik dari N hari lalu.
Untuk templat N-day average fluctuation rate, nilai garis dasar adalah rata-rata nilai metrik selama N hari terakhir.
Untuk templat previous-cycle fluctuation rate, nilai garis dasar adalah nilai metrik dari siklus penjadwalan sebelumnya.

Logika verifikasi

Data Quality mendukung tiga metode verifikasi: perbandingan dengan nilai tetap, perbandingan fluktuasi, dan ambang dinamis.

Metode verifikasi	Logika verifikasi
Comparison with a fixed value	Menghitung ekspresi verifikasi dan mengembalikan nilai Boolean. Operator perbandingan berikut didukung: `>`, `<`, `>=`, `<=`, dan `!=`. Jika hasilnya `true`, statusnya Normal. Jika tidak, peringatan kesalahan dipicu.
Fluctuation comparison	Metode ini memantau besarnya perubahan suatu metrik. Metode ini mendukung tiga jenis perbandingan: Absolute value: Memantau besarnya perubahan, terlepas dari kenaikan atau penurunan. Misalnya, peringatan dipicu jika jumlah baris berfluktuasi lebih dari 10%. Increase: Hanya memantau kenaikan abnormal pada metrik. Misalnya, saat memantau biaya, Anda hanya khawatir jika biaya naik secara signifikan. Decrease: Hanya memantau penurunan abnormal pada metrik. Misalnya, saat memantau volume pesanan, kekhawatiran utama adalah penurunan mendadak. Sistem menentukan tingkat peringatan berdasarkan ambang peringatan dan ambang kesalahan yang Anda tetapkan.
Dynamic threshold	Anda tidak perlu menetapkan ambang batas. Sistem secara otomatis memeriksa metrik secara real-time berdasarkan model algoritma. Jika nilai metrik berada di luar rentang yang wajar, peringatan dilaporkan.

Lampiran 1: Deskripsi periode atas

Tugas siklus terakhir dapat berfungsi sebagai baseline, tidak termasuk yang memiliki cap waktu data yang sama. Tugas diurutkan berdasarkan cap waktu data secara menurun, dengan tugas yang paling awal dieksekusi sebagai baseline. Untuk informasi lebih lanjut, lihat tabel di bawah ini:

Jenis penjadwalan

Cap waktu data

Metode perbandingan baseline

Pertanyaan Umum

Penjadwalan harian

Cap waktu data historis:

2024-06-01
2024-06-02
2024-06-03
2024-06-04
2024-06-05

Saat instance dengan cap waktu data 6 Juni 2024 mulai diperiksa berdasarkan aturan pemantauan, instance dengan cap waktu data 5 Juni 2024 digunakan sebagai baseline.

Skenario pengisian ulang data:

Latar Belakang:

Node penjadwalan dijalankan sesuai harapan dari 1 Juni 2024 hingga 5 Juni 2024. Setelah instance dengan cap waktu data 5 Juni 2024 selesai dijalankan, operasi pengisian ulang data dilakukan untuk mengisi ulang data pada 1 Juli 2024 ke node penjadwalan. Dalam hal ini, apa baseline yang dapat digunakan untuk perbandingan saat instance dengan cap waktu data 6 Juni 2024 mulai diperiksa berdasarkan aturan pemantauan?

Kesimpulan:

Instance dengan cap waktu data 6 Juni 2024 menggunakan instance dengan cap waktu data 1 Juli 2024 sebagai baseline. Instance dengan cap waktu data 1 Juli 2024 digunakan sebagai baseline sebelum instance dengan cap waktu data 2 Juli 2024 selesai dijalankan.

Penjadwalan per jam

Cap waktu data historis:

2024-06-01
2024-06-02
2024-06-03

Tugas dijadwalkan per jam dan dijalankan tiga kali sehari.

Saat instance dengan cap waktu data 4 Juni 2024 mulai diperiksa berdasarkan aturan pemantauan, instance terakhir dengan cap waktu data 3 Juni 2024 digunakan sebagai baseline.

Skenario penjadwalan per jam:

Latar Belakang:

Tiga instance dihasilkan untuk setiap hari dari 1 Juni 2024 hingga 3 Juni 2024 dan dijalankan sesuai harapan, dan instance pertama dengan cap waktu data 4 Juni 2024 juga dijalankan sesuai harapan. Dalam hal ini, apa baseline yang dapat digunakan untuk perbandingan saat instance kedua dengan cap waktu data 4 Juni 2024 mulai diperiksa berdasarkan aturan pemantauan?

Kesimpulan:

Instance pertama dengan cap waktu data 4 Juni 2024 dikecualikan. Instance terakhir dengan cap waktu data 3 Juni 2024 digunakan sebagai baseline.

Lampiran 2: Deskripsi nilai sampel yang dikumpulkan N hari lalu untuk tugas per jam

Untuk tugas per jam, nilai sampel dari N hari lalu ditentukan dengan mengurutkan tugas berdasarkan waktu jalannya (bukan waktu yang dijadwalkan) pada hari ke-N. Data hasil dari instance pertama digunakan sebagai sampel untuk perbandingan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat tabel di bawah ini:

Jenis penjadwalan

Cap waktu data

Metode perbandingan fluktuasi

Pertanyaan Umum

Penjadwalan per jam

Cap waktu data historis:

2024-06-01
2024-06-02
……
2024-06-08

Tugas dijadwalkan per jam dan dijalankan tiga kali sehari.

Jika Anda ingin mendapatkan fluktuasi tujuh hari, nilai sampel diambil dari data keluaran instance terakhir yang waktu jalannya adalah 1 Juni 2024 saat instance yang waktu jalannya adalah 8 Juni 2024 mulai diperiksa berdasarkan aturan pemantauan.

Skenario penjadwalan per jam:

Latar Belakang:

Tiga instance dihasilkan untuk setiap hari dari 1 Juni 2024 hingga 8 Juni 2024. Dalam hal ini, apa nilai sampel yang dapat digunakan untuk perbandingan untuk mendapatkan fluktuasi tujuh hari saat instance kedua yang waktu jalannya adalah 8 Juni 2024 mulai diperiksa berdasarkan aturan pemantauan?

Kesimpulan:

Saat instance kedua yang waktu jalannya adalah 8 Juni 2024 mulai diperiksa berdasarkan aturan pemantauan, data keluaran instance terakhir yang waktu jalannya adalah 1 Juni 2024 digunakan sebagai nilai sampel untuk perbandingan untuk mendapatkan fluktuasi tujuh hari.