在聚合到 DataDog "query_value" 可视化上的数字之前过滤值

Question

我在 DataDog 中有一个计数指标，它有正数和负数。当使用“时间序列”可视化仅显示正计数时，我只需应用 clamp_min(query1, 0)，它就起作用了。

基本上，JSON 看起来像下面的“时间序列”

{
    "viz": "timeseries",
    "requests": [
        {
            "style": {
                "palette": "dog_classic",
                "type": "solid",
                "width": "normal"
            },
            "type": "line",
            "formulas": [
                {
                    "formula": "clamp_min(query1, 0)"
                }
            ],
            "response_format": "timeseries",
            "queries": [
                {
                    "query": "sum:my_counting_metric.as_count()",
                    "data_source": "metrics",
                    "name": "query1"
                }
            ]
        }
    ]
}

当我尝试做同样的事情，并将我过滤的所有这些正数汇总到“query_value”即，我找不到单一的方法来做类似的事情，因为在可以应用像上面的 clamp_min 这样的过滤器之前，它会将所有计数相加为一个数字。理想情况下，如果可能的话，我想做如下的事情。

{
    "viz": "query_value",
    "requests": [
        {
            "response_format": "scalar",
            "formulas": [
                {
                    "formula": "query1"
                }
            ],
            "queries": [
                {
                    "query": "sum:clamp_min(my_counting_metric.as_count(), 0)",
                    "data_source": "metrics",
                    "name": "query1",
                    "aggregator": "avg"
                }
            ]
        }
    ],
    "precision": 2,
    "autoscale": true
}

有什么办法吗？我感觉很困难，非常感谢任何帮助！

Answer 1

我能够就这个问题与 DataDog 取得联系。

他们基本上告诉我，我的 post 中提到的这种行为是预料之中的，因为“query_value”可视化运行一个称为点减少的过程。这就是 clamp_min 函数无效的原因。简而言之，在对“query_value”即.

执行初始聚合函数之前，没有办法filter/map

在聚合到 DataDog "query_value" 可视化上的数字之前过滤值

Filter values before aggregating to a number on DataDog "query_value" visualization

datadog