データの編成
データ編成階層
Nexthinkデータモデルは、ネームスペースを含むテーブルによる階層的な編成に従っています。 これらのテーブルは、フィールド内に情報を保存します。
ネームスペース
ネームスペースは、デバイス、キャンペーン、リモートアクション、セッションのような特定の機能やカテゴリーに情報をまとめ、一貫性と明確さを保証します。
テーブル
ネームスペースには、オブジェクトやイベントのセットとその特徴がフィールドに保存されたテーブルが含まれています。
フィールド
フィールドは、オブジェクトやイベントに付随するプロパティやメトリックです。 フィールドは、テーブル内で独立して保存されるか、トピックごとにグループ化されます。
フィールドは次のように示すことができます：
プロパティ: 名前、サイズ、時間 などの特性を記述します。
メトリック: 実行中のプロセスに関連する cpu_time、メモリ使用量、または_流量_のような数値です。 イベントテーブルのフィールドのみがメトリックである可能性があります。 システムがメトリクスをどのように集計するかについては、収集および保存されるデータページを参照してください。
フィールドには以下の属性があります：
名前: NQLクエリにおいて_スネークケース_で表示される名称。
ラベル: 名称の自然な言語バージョン。
説明: 値の詳細な説明とその計算方法。
データ型: フィールドに格納される値の属性。 これにより、フィールドが保持できるデータの種類が決まります。 データ型の詳細については、NQLデータ型のドキュメントを参照してください。
例
以下に示す device ネームスペースの視覚的な表現を参照してください。 それにはdevicesという名前のテーブルが含まれており、デバイスと呼ばれるオブジェクトのリストがあります。 一部のデバイスプロパティは、_名前、ローカル管理者、ファイアウォール_のように、どのグループにも属しません。 他の一緒に属するプロパティは、コレクタ、ハードウェア、オペレーティングシステム、パブリックIP、_仮想化_としてグループ化されます。
この階層は、NQLクエリに反映されています。 例えば、それぞれのデバイスに対してCPUとオペレーティングシステムの名前を取得するために、デバイスをNQLでクエリすることができます。 これらのNQLクエリのルートでは、devicesはdevice.devicesの別名です。ネームスペースは暗黙です。 この構造は他のテーブルにも適用されます。
以下のクエリ結果では、テーブルの列はフィールドを表しています。
ネームスペース、テーブル、フィールドの完全な概要については、NQLデータモデルページを参照してください。
テーブルの関連付け
テーブルは関連付けられており、1つのテーブルと別のテーブルのデータを組み合わせて、IT環境や社員のデジタルエクスペリエンスに関する有意義な情報や結論を得ることができます。 NQLデータモデルを用いて、クエリするテーブルと関連付けられたテーブルの両方のフィールドを含むクエリを作成します。
テーブル関連付けガイドライン
イベントテーブルは、それに関連する1つ以上のインベントリオブジェクトに関連付けられています。 例えば、_device_performance.events_テーブルは、_devices_テーブルと関連付けられています。
構成オブジェクトは同じネームスペースのイベントと関連付けられています。 例えば、monitors 構成オブジェクトテーブルは alerts イベントテーブルと関連付けられています。
実行、ソフトウェア計測、ウェブネームスペースのイベントテーブルは、アプリケーションネームスペースの関連テーブルと関連付けられています。 例えば、web.errors テーブルは application.applications と関連付けられており、web.page_views は application.pages と関連付けられています。
デバイスネームスペースのインベントリオブジェクトテーブルは、デバイステーブルと関連付けられています。 例えば、_アンチウイルス、CPUs、またはディスク_は_devices_と関連付けられています。
コンテキスト
イベントのコンテキストには、イベント発生時の関連オブジェクトのいくつかのプロパティが含まれています。
たとえば、所在地に基づく遅延を発見するために、状態ごとの平均起動時間の内訳を以下に示します。
カナダ
アルバータ
26秒 634ミリ秒
カナダ
オンタリオ
29秒 518ミリ秒
カナダ
ケベック
43秒 672ミリ秒
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