Live DashboardsのNQL例

このNQLクエリの例のリストは、Live Dashboardsのウィジェットを作成するのに役立つように設計されています。以下のクエリを見て、作成したいウィジェットと表示したい情報に最も近いものを選んでください。クエリをコピーして、ご自身のユースケースに合わせて調整してください。

KPIウィジェット

NQLの構造

...
要約 <kpi> = <sum() | count() | avg() | max() | min()>

例

過去7日間の全webアプリケーションエラーを表示します。

web.errors 過去7日間
| 要約 total_errors = number_of_errors.sum()

過去7日間のバックエンドページロード時間の比率を表示します。

web.page_views 過去7日間
| 要約 
  backend_dur_ratio = page_load_time.backend.sum() /
  page_load_time.overall.sum()

リモートアクションの修正による推定節約額(USD)を表示します。

remote_action.executions 過去30日間
| where status == success
| where purpose == remediation
| 要約 amt_saved = (number_of_executions.sum()) * (20)
| list amt_saved.as(format = currency,code = usd)

折れ線グラフ

NQLの構造

<event table> <time_duration>
...
要約 <kpi1>, <kpi2>, ... by <time_duration_granularity>
(list <time>, <kpi1>, <kpi2>, ...)

例

過去7日間の平均日次バックエンドページロード時間、クライアントページロード時間、ネットワーク時間を表示します。リスト行は指定しません。

web.page_views 過去7日間
| 要約 
    backend_duration = page_load_time.backend.avg() , 
    client_duration = page_load_time.client.avg() , 
    network_duration = page_load_time.network.avg() by 1d

過去7日間の平均日次バックエンドページロード時間、クライアントページロード時間、ネットワーク時間を表示します。リスト行を使用して含めるパラメータを指定します。

web.page_views 過去7日間
| 要約 
    backend_duration = page_load_time.backend.avg() , 
    client_duration = page_load_time.client.avg() , 
    network_duration = page_load_time.network.avg() by 1d
| list end_time, backend_duration, client_duration, network_duration

推定日次総エネルギー消費量（kWh）を表示します。

execution.events 過去15日間
| where device.operating_system.name != "*server*"
| where 
  (device.hardware.type == laptop 
  or device.hardware.type == desktop)
| where binary.name in ["nxtsvc.exe", "nxtsvc"]
| 要約 
  Total_energy_consumption = 
  (((execution_duration.sum()) ^ (1)) / (3600)) * (30) 
  by 1d
| list 
  start_time, 
  Total_energy_consumption.as(format = energy)

棒グラフ

NQLの構造

...
要約 <kpi1>, <kpi2>, ... by <segmentation1>, <segmentation2>, ...

例

過去7日間の設置プラットフォーム、ハードウェアの製造元、モデルごとのデバイスのハードリセット数の比率を表示します。

device_performance.hard_resets  過去7日間
| 要約
    num_hard_resets = number_of_hard_resets.sum() ,
    num_devices = device.count()
   by
    device.operating_system.platform ,
    device.hardware.manufacturer ,
    device.hardware.model
| sort num_hard_resets desc

アプリケーションごとのwebトランザクション数を表示します。

web.transactions 
| 要約 nb_transactions = number_of_transactions.sum() 
   by application.name 
| sort nb_transactions desc

不明なISPを除くInternet Service Provider (ISP)の数を表示します。

devices
| where device.public_ip.isp != null
| 要約 
  devices = device.name.count() 
  by device.public_ip.isp
| sort devices desc

各トリガーメソッドによるワークフローを通じて達成されたUSDの推定節約額を表示します。

workflow.executions 過去30日間
| where status == success
| 要約 amt_saved = (number_of_executions.sum()) * (100) 
  by trigger_method
| list trigger_method, amt_saved.as(format = currency,code = usd)
| sort amt_saved desc

単一指標ゲージチャート

悪いイベントが発生した場合のデバイスまたはユーザーの比率&#x20

クラッシュのような悪いイベントが発生した場合のデバイスまたはユーザーの比率を表示する単一指標ゲージチャートを作成します。これにより、問題がデバイスやユーザーにどのように影響するかを確認できます。

NQLの構造

<devices|users>
| include <event table>
| compute temp_bad_number = <device|user>.count()
| 要約 
   <metric> = temp_bad_number.sum(), 
   <total> = count()

例

会社内の全デバイス中で、実行クラッシュが発生しているデバイスの比率を表示します。

devices
| include execution.crashes
| compute crash_cnt = device.count()
| 要約 
   devices_with_crashes = crash_cnt.sum(), 
   total_devices = count()

イベントの比率

クラッシュ、フリーズ、ハードリセット、システムリセットなどのイベント発生時のイベントの比率を表示します。

NQLの構造

<devices|users>
| include <bad event table>
| compute temp_metric_number = count()
| include <total event table>
| compute temp_total_number = count()
| 要約 
    <metric> = temp_metric_number.sum(), 
    <total> = temp_total_number.sum()

例

全セッション中で低品質のコラボレーションセッションの比率を表示します。

devices 
| include collaboration.sessions 
| where video.quality == poor or audio.quality == poor 
| compute num_poor_quality_sessions = id.count() 
| include collaboration.sessions 
| compute num_total_sessions = id.count() 
| 要約
    poor_quality = num_poor_quality_sessions.sum(), 
    acceptable_quality = num_total_sessions.sum()

スコアメトリック

DEXスコアメトリックを表示します。

NQLの構造

<score table>
| 要約 <metric> = <score_field>.avg(), <total> = <total>

例

DEXスコアメトリックを表示します

dex.scores
| 要約 score = value.avg() , total = 100

複数指標ゲージチャート

悪いイベントが発生しているオブジェクトに対し、正常な状態のオブジェクトのデバイスまたはユーザーの比率

NQLの構造

<devices|users>
| include <event table>
| compute temp_bad_number = <device|user>.count()
| 要約 
   <good_label> = count() - temp_bad_number.sum(), 
   <bad_label> = temp_bad_number.sum()

例

クラッシュしているデバイスに対する、クラッシュしていないデバイスの比率を表示します。

devices
| include execution.crashes
| compute crash_cnt = device.count()
| 要約 
    without_crashes = count() - crash_cnt.sum(), 
    with_crashes = crash_cnt.sum()

悪い出来事を持つデバイスに対する、持たないデバイスの比率

NQLの構造

devices
| include <bad event table>
| compute temp_bad_number = count()
| include <total event table>
| compute temp_total_number = count()
| 要約 
   <good_label> = temp_total_number.sum() - temp_bad_number.sum(), 
   <bad_label> = temp_bad_number.sum()

例

ハードリセットを持っているデバイスと持っていないデバイスの比率を表示します。

devices
| include device_performance.hard_resets
| compute hard_reset_cnt = number_of_hard_resets.sum()
| include device_performance.events
| compute total_cnt = count()
| 要約 
   no_hard_resets = total_cnt.sum() - hard_reset_cnt.sum(), 
   hard_resets = hard_reset_cnt.sum()

良い状態のユーザーまたはデバイスと悪い状態のユーザーまたはデバイスの比率

NQLの構造

<devices|users>
| include <event table>
| where <condition is bad>
| compute temp_bad_number = <device|user>.count()
| include <event table>
| where <condition is good>
| compute temp_good_number = <device|user>.count()
| 要約 
   <good_label> = temp_good_number.sum(), 
   <bad_label> = temp_bad_number.sum()

例

良好なページビュー体験を持つユーザーと不満のある体験を持つユーザーの比率を表示します。

users
| include web.page_views
| where experience_level == frustrating
| compute frustrating_cnt = user.count()
| include web.page_views
| where experience_level == good 
| compute good_cnt = user.count()
| 要約 
   good = good_cnt.sum(), 
   frustrating = frustrating_cnt.sum()

良い状態のイベントと悪い状態のイベントの比率&#x20

NQLの構造

<devices|users>
| include <event table>
| where <condition is bad>
| compute temp_bad_number = <sum|count>
| include <event table>
| where <condition is good>
| compute temp_good_number = <sum|count>
| 要約 
   <good_label> = temp_good_number.sum(), 
  <bad_label> = temp_bad_number.sum()

例

良好な体験を持つページビューと不満のある体験を持つページビューの比率を表示します。

users
| include web.page_views
| where experience_level == frustrating
| compute frustrating_cnt = number_of_page_views.sum() 
| include web.page_views
| where experience_level == good 
| compute good_cnt = number_of_page_views.sum() 
| 要約 
   good = good_cnt.sum(), 
   frustrating = frustrating_cnt.sum()