時間枠ピッカー

このページでは、Nexthink が期間選択ツールと時間の粒度を NQL クエリに実装し、ダッシュボードのビジュアライゼーションをフィルタリングおよび調整する方法を詳しく説明しています。

すべてのダッシュボードには、すべてのダッシュボードタブに適用できる既定の期間とカスタム期間のオプションがあります。 さらに、折れ線グラフの時間の粒度を選択して変更します。

ライブダッシュボードの使用 のドキュメントを参照し、期間を選択する方法を学びましょう。

予め設定された期間

利用可能な予め設定された期間：

• 直近1時間

• Last 6 hours

• Last 24 hours

• Last 48 hours

• Last 72 hours

• Last 7 days

• Last 30 days

• Last 90 days

• Last 6 months

• Last 1 year

選択した予め設定された期間に応じて、パターンを特定し問題をトラブルシュートするために、異なる時間の粒度を設定します。詳細は、このページのサポートされている粒度を参照してください。 カスタム日付と時間範囲 セクションでは、カスタム期間および NQL クエリに実装されたデフォルトの粒度について詳しく説明しています。

直近1時間

ダッシュボードは、クエリに対して次のNQL時間指定を適用します。

during past 60min
...
(by 15 min)

The NQL query takes into account four 15-minute time buckets. The amount of data that the last 15-minute bucket contains depends on what time the user loads the dashboard. This means that for the last hour, the user will see anywhere from 45 minutes of data to 59 minutes of data.

表示時間 = 18:39

	開始時間	終了時間	データ量
1	17:45	18:00	Full 15 minutes of data
2	18:00	18:15	Full 15 minutes of data
3	18:15	18:30	Full 15 minutes of data
4	18:30	18:45	9 minutes of data (from 18:30 - 18:39 current time)

During past 1h does not equal During past 60 min

NQL currently interprets during past 1h differently from during past 60min. To ensure consistency between the results in Investigations and in Live Dashboards, use during past 60min in widget queries.

• Examples of during past 1h.

execution.events during past 1h
| summarize num_freezes = number_of_freezes.sum() by 15min

データは、最後の完全な時間の先頭から始まります。

表示時間 = 18:39

	開始時間	終了時間	データ量
1	18:00	18:15	Full 15 minutes of data
2	18:15	18:30	Full 15 minutes of data
3	18:30	18:45	9 minutes of data (from 18:30 - 18:39 current time)

Last 6 hours

ダッシュボードは、クエリに対して次のNQL時間指定を適用します。

during past 360min
...
(by 15min | 1h)

The NQL query takes into account twenty-four, 15-minute time buckets. 最後の 15 分のバケットに含まれるデータ量は、ユーザーがダッシュボードを読み込む時間に依存します。 This means that for the last 6 hours, the user can see anywhere from 5 hours 45 minutes of data to 5 hours 59 minutes of data.

• Example of during past 360min

表示時間 = 18:39

	開始時間	終了時間	データ量
1	12:45	13:00	Full 15 minutes of data
2	13:00	13:15	Full 15 minutes of data
3	13:15	13:30	Full 15 minutes of data
	...
21	17:45	18:00	Full 15 minutes of data
22	18:00	18:15	Full 15 minutes of data
23	18:15	18:30	Full 15 minutes of data
24	18:30	18:45	9 minutes of data (from 18:30 - 18:39 current time)

Last 24 hours

ダッシュボードは、クエリに対して次のNQL時間指定を適用します。

during past 24h
...
(by 1h | 15min)

The NQL query takes into account twenty-four 1-hour time buckets. The amount of data that the last 1-hour bucket contains depends on what time the user loads the dashboard. つまり、直近 24 時間の場合、ユーザーは 23 時間から 23 時間 59 分までのデータを見ることができます。

• Example of during past 24h

表示時間 = 18:39

	開始時間	終了時間	データ量
1	19:00	20:00	データの完全な1時間
2	20:00	21:00	データの完全な1時間
	...
23	17:00	18:00	データの完全な1時間
24	18:00	19:00	39 分間のデータ (現時点の18:00から18:39まで)

直近48時間

ダッシュボードは、クエリに対して次のNQL時間指定を適用します。

過去 48 時間
...
(1 時間| 15 分ごと)

NQL クエリは、48 の 1 時間バケットを考慮に入れます。 最後の1時間のバケットに含まれるデータ量は、ユーザーがダッシュボードを読み込む時間に依存します。 つまり、直近 48 時間の場合、ユーザーは 47 時間から 47 時間 59 分までのデータを見ることができます。

• 過去 48 時間 の例

表示時間 = 4月13日 18:39

	開始時間	終了時間	データ量
1	4月13日 19:00	4月13日 20:00	データの完全な1時間
2	4月13日 20:00	4月13日 21:00	データの完全な1時間
	...
47	4月14日 17:00	4月14日 18:00	データの完全な1時間
48	4月14日 18:00	4月14日,19:00	39 分間のデータ (現時点の18:00から18:39まで)

直近72時間

dashboardでは、クエリに次のNQL時間指定が適用されます：

過去72時間 
... 
（1時間ごと | 15分ごと）

NQLクエリは、72個の1時間時間バケットを考慮に入れています。 最後の1時間バケットに含まれるデータの量は、ユーザーがdashboardをロードした時間によって異なります。 これは、過去72時間において、ユーザーは71時間から72時間59分までのデータを見ることができることを意味します。

• 過去72時間の例

ビューアーの時間 = 4月13日, 18:39

	開始時間	終了時間	データの量
1	4月13日, 19:00	4月13日, 20:00	1時間分の完全なデータ
2	4月13日, 20:00	4月13日, 21:00	1時間分の完全なデータ
	...
71	4月15日, 17:00	4月15日, 18:00	1時間分の完全なデータ
72	4月15日, 18:00	4月15日, 19:00	39分間のデータ（18:00 - 18:39現在時間）

直近7日間

dashboardでは、クエリに次のNQL時間指定が適用されます：

過去7日間
...
（1日ごと）

NQLクエリは、7個の1日時間バケットを考慮に入れています。 最後の1日バケットに含まれるデータの量は、ユーザーがdashboardをロードした時間によって異なります。 これは、過去7日間において、ユーザーは6日間から6日間23時間59分までのデータを見ることができることを意味します。 &#x20

1日の開始は、serverのあるタイムゾーンによって定義されます。

• サーバーのタイムゾーンがビューアーのタイムゾーンと一致している例:

ビューアーの時間 = 4月13日, 18:39 東部標準時 (GMT-4)\サーバーの時間 = 4月13日, 18:39 東部標準時 (GMT-4)

	開始時間	終了時間	データ量
1	2022-04-07, 00:00	2022-04-08, 00:00	1日分のデータ
2	2022-04-08, 00:00	2022-04-09, 00:00	データの一日分
3	2022-04-09, 00:00	2022-04-10, 00:00	1日分のデータ
4	2022-04-10, 00:00	2022-04-11, 00:00	1日分のデータ
5	2022-04-11, 00:00	2022-04-12, 00:00	データの一日分
6	2022-04-12, 00:00	2022-04-13, 00:00	データの一日分
7	2022-04-13, 00:00	2022-04-14, 00:00	18時間39分のデータ

• ビューアのタイムゾーンがサーバーのタイムゾーンと一致しない例：

ビューアの時間 = 4月13日、18:39 イースタンタイム (GMT-4) サーバーの時間 = 4月13日、15:39 パシフィックタイム (GMT-7)

	開始時間	終了時間	データの量
1	2022-04-07, 03:00	2022-04-08, 03:00	データの一日分
2	2022-04-08, 03:00	2022-04-09, 03:00	データの一日分
3	2022-04-09, 03:00	2022-04-10, 03:00	データの一日分
4	2022-04-10, 03:00	2022-04-11, 03:00	データの一日分
5	2022-04-11, 03:00	2022-04-12, 03:00	データの一日分
6	2022-04-12, 03:00	2022-04-13, 03:00	データの一日分
7	2022-04-13, 03:00	2022-04-14, 03:00	15時間39分のデータ

過去30日

dashboardはクエリに次のNQL時間仕様を適用します:

過去30日の間に
...
(1日単位 | 7日単位)

NQLクエリは、三十の1日タイムバケットを考慮します。 最後の1日バケットに含まれるデータ量は、ユーザーがdashboardを読み込む時間に依存します。 これは、過去30日間でユーザーが29日分のデータから29日と23時間59分のデータまで見ることができることを意味します。 &#x20

1日の開始は、serverが位置するタイムゾーンによって定義されます。 &#x20

• viewerのタイムゾーンがserverのタイムゾーンと一致する場合の例:

viewerの時間 = 4月13日、18:39 東部時間 (GMT-4) serverの時間 = 4月13日、18:39 東部時間 (GMT-4)

	開始時間	終了時間	データ量
1	2022-03-15, 00:00	2022-03-16, 00:00	1日のデータ
2	2022-03-16, 00:00	2022-03-17, 00:00	1日のデータ
3	2022-03-17, 00:00	2022-03-18, 00:00	1日のデータ
…	…	…	…
29	2022-04-12, 00:00	2022-04-13, 00:00	1日のデータ
30	2022-04-13, 00:00	2022-04-14, 00:00	18時間39分のデータ

• viewerのタイムゾーンがserverのタイムゾーンと一致しない場合の例:

viewerの時間 = 4月13日、18:39 東部時間 (GMT-4) serverの時間 = 4月13日、15:39 太平洋時間 (GMT-7)

	開始時間	終了時間	データ量
1	2022-03-15, 03:00	2022-03-16, 03:00	1日のデータ
2	2022-03-16, 03:00	2022-03-17, 03:00	1日のデータ
3	2022-03-17, 03:00	2022-03-18, 03:00	1日のデータ
…	…	…	…
29	2022-04-12, 03:00	2022-04-13, 03:00	1日のデータ
30	2022-04-13, 03:00	2022-04-14, 03:00	15時間39分のデータ

過去90日間

dashboardはクエリに次のNQL時間指定を適用します:

過去90日\n...\n(30日ごと | 7日ごと | 1日ごと)

NQLクエリは、90個の1日ごとの時間バケットを考慮に入れます。 最後の7日間のバケットが含むデータの量は、ユーザーがdashboardをロードする時間によって異なります。 つまり、過去90日間では、ユーザーは89日分のデータから89日23時間59分のデータまでを確認できます。 &#x20

1日の開始は、serverが位置するタイムゾーンによって定義されます。 &#x20

過去6ヶ月

dashboardはクエリに次のNQL時間指定を適用します:

過去180日\n...\n(30日ごと | 7日ごと | 1日ごと)

NQLクエリは、180個の1日ごとの時間バケットを考慮に入れます。 最後の30日間のバケットが含むデータの量は、ユーザーがdashboardをロードする時間によって異なります。 つまり、過去180日間では、ユーザーは179日分のデータから179日23時間59分のデータまでを確認できます。 &#x20

1日の開始は、serverが位置するタイムゾーンによって定義されます。 &#x20

過去1年

dashboardはクエリに次のNQL時間指定を適用します:

過去365日\n...\n(30日ごと | 7日ごと | 1日ごと)

NQLクエリは、365個の1日ごとの時間バケットを考慮に入れます。 最後の30日間のバケットが含むデータの量は、ユーザーがdashboardをロードする時間によって異なります。 つまり、過去365日間では、ユーザーは364日分のデータから364日23時間59分のデータまでを確認できます。 &#x20

1日の開始は、serverが位置するタイムゾーンによって定義されます。 &#x20

カスタム日付と時間範囲

timeframeピッカーはカスタムな日付範囲と時間範囲を選択することを可能にします。 合計時間範囲が72時間未満の場合は、開始と終了の時間を指定してください。 timeframeが72時間を超える場合、選択は開始日から終了日の翌日までの0時から0時までの日時範囲にデフォルト設定されます。

粒度セレクタのオプションは選択した時間範囲の長さに依存します。

カスタム日付範囲

時間を指定せずに日付のみを選択した場合、dashboardはクエリに次のNQL時間指定を適用します:

NQL時間指定:

<開始日>から<終了日+1日>まで\n...\n(1日ごと | 7日ごと | 30日ごと)

これは基礎データとユーザーのタイムゾーンとserverのタイムゾーンのいかなる違いに応じて異なる時間範囲に変換されます。

バケット化されたイベント

バケット化されたイベントデータの場合、クエリは直近の7日間の完全な日と現日を返します。 各日はserverのタイムゾーンの0時から0時までと定義されます。 もしserverのタイムゾーンがユーザーのタイムゾーンと異なる場合、0時server時間はユーザーのタイムゾーンに変換されます。

開始時間	終了時間
2022-04-01, 02:00	2022-04-02, 02:00
…	…
2022-04-03, 02:00	2022-04-04, 02:00

選択範囲 = 4月1日から4月3日 viewerの時間 = 4月13日、18:39 東部時間 (GMT-4) serverの時間 = 4月13日、16:39 山岳時間 (GMT-6)

ポイントイベント

ポイントイベントデータの場合、クエリは直近の7日間の完全な日と現日を返します。 各日はユーザーのタイムゾーンの0時から0時までと定義されます。

開始時間	終了時間
2022-04-01, 00:00	2022-04-02, 00:00
…	…
2022-04-03, 00:00	2022-04-04, 00:00

選択範囲 = 4月1日から4月3日 viewerの時間 = 4月13日、18:39 東部時間 (GMT-4) serverの時間 = 4月13日、16:39 山岳時間 (GMT-6)

カスタム時間範囲

8日以内の日付範囲を選択すると、開始と終了時間を指定することもできます。

時間範囲は次のNQLに翻訳されます:

<開始日、開始時間>から<終了日、終了時間>まで\n...\n(1時間ごと | 15分ごと)

サポートされている粒度

利用可能な時間の粒度は選択したtimeframeに依存します。

時間粒度のドロップダウンはラインチャートのみを更新します。

時間枠	15分ごと	1時間ごと	1日ごと	1週間ごと	1か月ごと
過去1時間	はい (デフォルト)
過去6時間	はい (デフォルト)	はい
過去24時間	はい	はい (デフォルト)
過去48時間	はい	はい (デフォルト)
過去72時間	はい	はい (デフォルト)
過去7日間			はい (デフォルト)
過去30日間			はい (デフォルト)	はい
過去90日間			はい	はい (デフォルト)
過去6ヶ月			はい	はい	はい (デフォルト)
過去1年			はい	はい	はい (既定)
カスタム時間の選択
< 2 時間	はい (既定)
2 - 6 時間	はい (既定)	はい
6 時間 - 8 日間	はい	はい (既定)
カスタム日の選択
1 - 8 日間	はい	はい	はい (既定)
9 - 30 日間			はい (既定)	はい
31 - 90 日間			はい	はい (既定)
91+ 日間			はい	はい	はい (既定)

NQL 翻訳

期間オプション	NQL 同等
15 分単位	15分ごと
時間ごと	1時間ごと
日ごと	1日ごと
週ごと	7日ごと
月ごと	30日ごと

週ごとの注意

週ごとの詳細は、カレンダー週の開始とは一致しません。 たとえば、アメリカでは通常、週は日曜日から始まるため、各データポイントが日曜日に一貫して始まると思うかもしれません。 しかし、これは当てはまりません。 代わりに、システムは選択された期間の開始から7日間の間隔を考慮します。

例:

• 現在の日付と時刻: 6月14日、金曜日、10:00

• 期間: 過去30日間

• 詳細: 週ごと

開始時間	終了時間	データ量
5月16日、木 00:00	5月22日、水 11:59	7日間
5月23日、木 00:00	5月29日、水 11:59	7日間
5月30日、木 00:00	6月5日、水 11:59	7日間
6月6日、木曜 00:00	6月12日、水曜 11:59	7日間
6月13日、木曜 00:00	6月14日、金曜 11:59	1日と10時間

月別注記

「月別」粒度はカレンダー月の開始と一致しません。 このデータポイントを、1月1日、2月1日、3月1日など、月の初日に一貫して開始すると予想するかもしれません。 しかし、実際はそうではありません。 代わりに、システムは選択された期間の開始から30日間隔を考慮します。

例

• 現在の日付と時刻: 金曜日、6月14日、10:00

• 期間: 過去6ヶ月

• 粒度: 月別

開始時間	終了時間	データ量
12月18日、00:00	1月16日、11:59	30日間
1月17日、00:00	2月15日、11:59	30日間
2月16日、00:00	3月16日、11:59	30日間
3月17日、00:00	4月15日、11:59	30日間
4月16日、00:00	5月15日、11:59	30日間
5月16日、00:00	6月14日、11:59	30日間

ウィジェットNQLクエリへの期間適用

ダッシュボードは、可能な場合にNQLクエリ全てに時間範囲ピッカーの期間と粒度を適用します。

以下のシナリオは、期間と粒度の組み合わせに基づいたクエリの変更を例示します。

時間指定なしのイベントテーブル

ウィジェット内の元のクエリ:

execution.crashes
| summarize num_crashes = number_of_crashes.sum()

修正されたクエリ:

execution.crashes <timepicker period>
| summarize num_crashes = number_of_crashes.sum()

時間指定ありのイベントテーブル

ウィジェット内の元のクエリ:

execution.crashes during past 1h
| summarize c1 = number_of_crashes.sum() by 15min
| asc start_time

修正されたクエリ:

execution.crashes <timepicker period>
| summarize c1 = number_of_crashes.sum() by <timepicker granularity>
| asc start_time

「with」または「include」句を含むオブジェクトテーブル

ウィジェット内の元のクエリ:

binaries
| with execution.crashes during past 1h
| summarize total = number_of_crashes.sum()

修正されたクエリ:

binaries
| with execution.crashes <timepicker period>
| summarize total = number_of_crashes.sum()

devices、users、およびbinaries テーブル

ウィジェット内の元のクエリ:

devices
| summarize c1 = count()

修正されたクエリ:

devices <timepicker period>
| summarize c1 = count()

ラインチャートNQLクエリへの粒度適用

上記の通り、時間の粒度はラインチャートに表示される間隔にのみ影響を与えます。 他のすべてのチャートタイプに対して、粒度設定はクエリ結果に影響を与えません。 例えば、次のウィジェットを含むダッシュボードを考えてみてください。

• 平均CPU使用率を表示するKPI:

device_performance.events
| summarize c1 = cpu_usage.avg()

• 日々の平均CPU使用率を示すラインチャート:

device_performance.events
| summarize c1 = cpu_usage.avg() by 15min

時間範囲ピッカーで「過去24時間」オプションを選択し、粒度を「時間別」に設定すると、更新されたクエリは次のようになります。

• KPI:

device_performance.events during past 24h
| summarize c1 = cpu_usage.avg()

• ラインチャート:

device_performance.events during past 24h
| summarize c1 = cpu_usage.avg() by 1h

ラインチャートは時間ごとにデータポイントを表示しているにもかかわらず、KPIクエリは15分バケツ平均に基づいて平均を返し続けます。

NQL例

詳細については、Live Dashboards NQL例ドキュメントを参照してください。

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関連トピック

• KPI

• ラインチャート

• バーチャート

• 単一メトリックゲージチャート

• 複数メトリックゲージチャート

• テーブル

• 見出し

• フィルターウィジェット