我有多个传感器向流发送测量事件。事件由｛parameter，value，timestamp｝组成。我想在几天的时间窗口内观察这些值，检查趋势，并对这些不同传感器监测的设备进行诊断。
- 按参数划分流
来自inputStream[参数='A']选择*插入Astream
等等。
- 对于时间窗口，例如60秒，计算线性回归以找到变化
来自Astream#时间序列：lengthTimeRegress(60000，value，timestamp)选择beta1*100作为AChange插入AChangeStream
我对每个度量流都这样做。3.一旦我有了每个流的趋势，我就会收集每个流的变化值，并检查它们是否符合条件。
从每个e1=AChangeStream[e1.AChangeStream>0.5]，e2=BChangeStream[e2.BChangeStream 0.15]选择"条件1报警"作为信息插入alertStream
上面的siddhi-ql会在时间窗口中检测到6个参数的变化吗？
您提供的查询的要点是正确的，除了遗漏了一些小东西。当你说6个参数时，我相信你有类似于参数A、B、C、D、E和F的东西。最终，你似乎想找到一个符合给定条件的事件序列[1]。
只考虑2个参数A和B，您可以用Siddhi语言编写如下查询，以满足您的需求。
@导入('input:1.0.0')定义流inputStream(参数字符串，值双，时间戳长)；来自inputStream[参数=='A']选择*插入Astream；来自inputStream[参数=='B']选择*插入Bstream；来自Astream#时间序列：lengthTimeRegress(60000，10000，value，timestamp)选择beta1*100作为AChange插入AChangeStream；来自Bstream#时间序列：lengthTimeRegress(60000，10000，value，timestamp)选择beta1*100作为BChange插入BChangeStream；从每个e1=AChangeStream[e1.AChange>0.5]，e2=BChangeStream[e2.BChange>0.15]选择"条件1报警"作为信息插入alertStream
请注意以下内容。
- 在lengthTimeRegress函数中，您需要提供4个强制性参数，如[2]中所述。您在编写的查询中遗漏了批次大小。用于回归计算的最大事件数由批处理大小指定
- 在序列条件中，您需要使用一个参数。不是流名称。您错误地写为e1.AChangeStream>0.5的内容必须更改为e1.AChange>0.5
[1]https://docs.wso2.com/display/CEP420/SiddhiQL+Guide+3.1#SiddhiQLGuide3.1-Sequence
[2]https://docs.wso2.com/display/SIDDHIEXTENSIONS/Regression