調査のNQLサンプル

このクエリ例のリストは、Nexthinkのウェブインターフェースで効果的な調査を行うために設計されています。 以下に示す調査を確認し、ご自身が行おうとしている調査に最も似ているものを選んでください。 クエリをコピーし、ご自身のユースケースに合わせて調整してください。

デバイス テーブルを照会する

過去7日間における、すべてのデバイスでのOutlookの総受信トラフィックを取得します。
デバイス
| 実行イベントを過去7日間に含める
| binary.name == "outlook.exe"に基づき絞り込み
| total_incoming_traffic = incoming_traffic.sum() を計算
| デバイス名、デバイスエンティティ、total_incoming_trafficをリスト
過去1時間に頻繁なシステムクラッシュがあったかを確認します。例えば、過去24時間で2%以上のデバイスがクラッシュした場合
過去24時間のデバイス
| device_performance.system_crashesを含める
| system_crash_count= number_of_system_crashes.sum()、crashing_devices= device.count() を計算
| ratio_of_devices_crashing= crashing_devices.sum() * 100 / count() 、total_system_crashes= system_crash_count.sum()を要約
メモリアップグレードが必要な全てのデバイスをリストします。
過去7日間のデバイス
| 過去7日間のdevice_performanceイベントを含める
| used_memory_= event.used_memory.avg()、used_memory_percentage= event.used_memory.avg()*100/device.hardware.memory.avg()を計算
| used_memory_percentage> 75を基準に絞り込み
| デバイス名、デバイスエンティティ、デバイスモデル、デバイスタイプ、OS名、ハードウェアメモリ、used_memory_、used_memory_percentageをリスト
メモリアップグレードが必要なデバイスの数を計算し、ハードウェアメーカーごとにデバイスを分類します。
過去7日間のデバイス
| 過去7日間のdevice_performance.eventsを含む
| used_memory_ = event.used_memory.avg() ,  used_memory_percentage = event.used_memory.avg() * 100 / device.hardware.memory.avg() を計算する
| used_memory_percentage > 75 を含む
| hardware.manufacturer で c1 = count() を要約する
ディスク空き容量の少ないデバイスのリスト。
デバイス
| device_performance.eventsを過去124時間に含める
| free_space_on_system_drive = system_drive_free_space.avg()を計算
| free_space_on_system_drive < 2000MBを基準に絞り込み
デバイスを取得します。

Nexthink Collectorパッケージがインストールされているすべてのデバイスをリストします。

デバイスを取得する。

Nexthink Collectorパッケージがインストールされていないすべてのデバイスを一覧表示します。

他のテーブルを照会する

インストール イベントを取得します。

すべてのデバイスにわたる特定のパッケージのアンインストールを一覧表示します。

パッケージを取得します。

最も多くのデバイスにインストールされているものから始めてすべてのパッケージを一覧表示します。

パッケージを取得します。

最も少ないデバイスにインストールされているものから始めてすべてのパッケージを一覧表示します。

パッケージを取得します。

少なくとも1台のデバイスにインストールされているが、5台未満のデバイスにインストールされているパッケージを一覧表示します。

クラッシュごとにエラー ラベルでグループ化されたシステム クラッシュの数を一覧表示します。
過去7日間のアクティブ デバイスの数をカウントします。
ディスク空き容量の少ないデバイス数の履歴 (14 日間) を取得します。
バイナリごとのクラッシュ統計を取得します。
選択されたバイナリのタイムライン上のクラッシュ統計を取得します。
部門ごとのユーザー 1 日あたりのアプリケーションの平均使用時間を計算します。
キャンペーンの進捗を把握するために、キャンペーンおよび州ごとにキャンペーンの応答数をカウントします。
過去7日間のバイナリを取得します。

カテゴリとサブカテゴリごとに要約します。

過去7日間のバイナリを取得します。

アクセシビリティのカテゴリとビジョンアクセシビリティのサブカテゴリに従って要約します。

過去7日間のユーザーを取得します。

開発ツールのカテゴリおよびコードエディタとIDEのサブカテゴリの下のバイナリについて、使用時間が30 分以上であるユーザーを一覧表示します。

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