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Jeff Tao 2024-11-16 14:34:00 +08:00 committed by GitHub
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@ -15,6 +15,7 @@ TDgpt 运行在集群中的 AI Node (Anode)中，集群中可以部署若干个
在查询处理过程中，Vnode中运行的查询引擎会根据查询处理物理执行计划，按需向 Anode 请求高级时序数据分析服务。因此用户可通过 SQL 语句与 Anode 节点交互并使用其提供的全部分析服务。需要注意的是 Anode 不直接接受用户的数据分析请求。同时 Anode 具备分析算法动态注册机制，其算法扩展过程完全不影响 TDengine 集群的服务，仅在非常小的（秒级）时间窗口内影响涉及高级分析的查询服务。 在查询处理过程中，Vnode中运行的查询引擎会根据查询处理物理执行计划，按需向 Anode 请求高级时序数据分析服务。因此用户可通过 SQL 语句与 Anode 节点交互并使用其提供的全部分析服务。需要注意的是 Anode 不直接接受用户的数据分析请求。同时 Anode 具备分析算法动态注册机制，其算法扩展过程完全不影响 TDengine 集群的服务，仅在非常小的（秒级）时间窗口内影响涉及高级分析的查询服务。
目前 TDgpt 提供如下的高级分析服务：
- 时序数据异常检测。TDengine 中定义了新的时间窗口——异常（状态）窗口——来提供异常检测服务。异常窗口可以视为一种特殊的**事件窗口（Event Window）**，即异常检测算法确定的连续异常时间序列数据所在的时间窗口。与普通事件窗口区别在于——时间窗口的起始时间和结束时间均是分析算法确定，不是用户指定的表达式判定。异常窗口使用方式与其他类型的时间窗口（例如状态窗口、会话窗口等）类似。因此时间窗口内可使用的查询操作均可应用在异常窗口上。 - 时序数据异常检测。TDengine 中定义了新的时间窗口——异常（状态）窗口——来提供异常检测服务。异常窗口可以视为一种特殊的**事件窗口（Event Window）**，即异常检测算法确定的连续异常时间序列数据所在的时间窗口。与普通事件窗口区别在于——时间窗口的起始时间和结束时间均是分析算法确定，不是用户指定的表达式判定。异常窗口使用方式与其他类型的时间窗口（例如状态窗口、会话窗口等）类似。因此时间窗口内可使用的查询操作均可应用在异常窗口上。
- 时序数据预测。定义了一个新函数`FORECAST`，基于输入的（历史）时间序列数据调用指定（或默认）预测算法给出输入时序数据后续时间序列的**预测**数据。 - 时序数据预测。定义了一个新函数`FORECAST`，基于输入的（历史）时间序列数据调用指定（或默认）预测算法给出输入时序数据后续时间序列的**预测**数据。