Data Studio: Übersicht

Inhalt

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Data Studio - Leitfaden zur Konfiguration von Mapping-Regeln

Das Data Studio-Tool in der Plattform ermöglicht es Nutzer:innen, Mapping-Regeln zu definieren, die rohe Datenströme aus externen Systemen (z. B. FTP, API) mit strukturierten internen Geräte- und Messwertmodellen verbinden. Es erlaubt die automatisierte Erstellung von Geräten, die Zuordnung von Messwerten sowie den Aufbau von Gerätehierarchien – alles basierend auf der Interpretation von Schlüsselmustern innerhalb der Datenströme.

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Mapping Regeln

Eine Mapping-Regel definiert, wie ein oder mehrere Rohdatenströme – in der Regel von Datenlogger-Geräten – in interne Gerätetypen sowie zugehörige Messwerttypen, Metadaten und Statuscodes innerhalb der Plattform überführt werden.

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Quellgeräte

• Im Quellgeräte-Auswahlfeld sollten ausschließlich Datenlogger ausgewählt werden.
• Sie sind die einzigen gültigen Eingangsquellen für Rohdatenströme.
• Alle anderen Gerätetypen sollten in diesem Schritt ignoriert werden.

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Regelstruktur & Verhalten

Jede Mapping-Regel ermöglicht Folgendes:

• Zuweisung eines oder mehrerer Geräte eines Zielgerätetyps
• Erstellung dieser Geräte sowie Zuweisung relevanter Messwerte und Metadaten
• Definition, wie Rohdaten-Schlüssel per Regex-/String-Ausdrücken interpretiert werden
• Set hierarchical relationships between components (e.g. MPPT → Inverter).

Wenn Geräte später gelöscht werden und die Regel erneut ausgeführt werden soll, müssen neue, eindeutige interne Kennungen verwendet und alle Referenzen zu übergeordneten Geräten entsprechend aktualisiert werden.

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Vorschau vor dem Anwenden – Der Simulationsmodus

Die Schaltfläche „Simulieren“ ermöglicht es Nutzer:innen, das Ergebnis einer Mapping-Regel vor der tatsächlichen Ausführung als Vorschau zu sehen:

• Zeigt, welche Geräte erstellt würden
• Listet die zugeordneten Messwerttypen, Metadatenfelder und Statuscodes aus den Rohdatenströmen auf
• Unterstützt dabei, die Korrektheit der Regel vor dem Anwenden zu überprüfen

Beispiel für eine Simulationsausgabe

WR-ES20A0000421

Readings:
- ES20A0000421/P_AC → Active Power (÷1000)
- ES20A0000421/I_AC1 → AC Current L1
- ...

Metadata:
- WR1 → Name
- ES20A0000421 → Serial Number
- SUN2000-100KTL-M1 → Model

Status Codes:
- ES20A0000421/STATE1 → Prefix: S1
- ES20A0000421/ERROR1 → Prefix: E1

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Regel-Editor Benutzeroberfläche

Beim Erstellen einer neuen Regel zeigt die Benutzeroberfläche folgende Elemente:

• Auswahlfeld für Quellgeräte (Source Devices Selector)
• Eingabefeld für Ausdrücke (Expression Input Field)
• Liste der Rohdatenströme mit Typ und letztem Wert
• Dropdown-Menü zur Auswahl des Gerätetyps (Device Type)
• Felder für Gerätename, interne Kennung und übergeordnete Kennung (Device Name, Internal Identifier, Parent Identifier)
• Schaltfläche „+ Mapping hinzufügen“ („+ Add Mapping“), um Folgendes zu definieren:
  
  • Messwerttyp (Reading Type)
  • Metadaten (Metadata)
  • Statuscode (Status Code)

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Verwendung interner Kennungen für die Hierarchie

Interne Kennungen unterstützen Querverweise zwischen Regeln, um strukturierte Komponenten-Hierarchien aufzubauen.

Beispiel:

• INV$1 → Inverter (Wechselrichter)
• MPP$2 → MPPT (with Parent Identifier: INV$1)

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Ausdrücke und erfasste Gruppen

Ausdrücke verwenden Regex- oder String-Muster, um Gruppen aus Rohdatenstrom-Schlüsseln zu extrahieren. Diese sind entscheidend, um dynamische und wiederverwendbare Mapping-Regeln zu erstellen.

Erfasste Gruppen (z. B. $1, $2) können im gesamten Regelwerk für Folgendes wiederverwendet werden:

• deviceIdentifier
• parentIdentifier
• readingTypes
• metadataValues

Beispielausdruck:

(6T.+)\\/

Erfasst  $1:

6T20A9033051

Übereinstimmende Datenströme:

6T20A9033051/E_DAY
6T20A9033051/I_AC1
...

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Regex mit ChatGPT schreiben

Falls Sie unsicher sind, wie Sie einen Regex erstellen, um die gewünschten Daten zu extrahieren, kann ChatGPT Ihnen dabei helfen. Beschreiben Sie einfach das Muster Ihres Datenstroms und was Sie extrahieren möchten.

Beispiel-Prompt, um ChatGPT zu fragen:

Ich habe Datenstrom-Schlüssel wie:
"6T20A9033051/E_DAY"
"ES3400921001/I_AC1"
"2INV002/PAC"

Ich möchte die Gerätekennung vor dem ersten Schrägstrich erfassen. Können Sie mir einen Regex geben, der diese als Gruppe extrahiert?

ChatGPT könnte Folgendes vorschlagen:

(.+)/

Dies erfasst den Teil vor dem erste/ als Gruppe$1.

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Verfeinern oder Debuggen von Ausdrücken

Manchmal verhält sich Ihr Regex nicht wie erwartet – er erfasst vielleicht den falschen Teil, überspringt einige Streams oder ist zu allgemein. ChatGPT kann Ihnen helfen, ihn zu korrigieren.

Beispiel-Prompt zum Debuggen eines Ausdrucks:

Ich benutze diesen Regex:  (^2.+|6T.+|ES.+)/
Er funktioniert für einige Schlüssel wie „6T20A9033051/E_DAY“, aber nicht für andere wie „2INV002/PAC“.
Ich möchte nur die Geräte-ID vor dem Schrägstrich erfassen, und zwar nur für Geräte-IDs, die mit 2, 6T oder ES beginnen.
Kannst du mir helfen, den Ausdruck zu korrigieren oder zu vereinfachen?

ChatGPT könnte mit einer präziseren Version antworten:

^(2[^/]+|6T[^/]+|ES[^/]+)/

Oder Ihnen helfen, das Problem Schritt für Schritt zu lösen.

Sie können auch einige Beispiel-Stream-Keys einfügen und ChatGPT fragen:

„Welches Regex-Muster extrahiert diesen speziellen Teil bei all diesen Keys?“

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Zuordnung der Lesetypen (Reading Type Mappings)

Jede Lesetyp-Zuordnung enthält folgende Felder:

Feld	Beschreibung
Ausdruck	Teilstring im Schlüssel, die übereinstimmen soll (z.B. P_AC)
Zuordnung zu	Interner Lesetyp (z.B. Active Power, Energy (Daily))
Division durch	Optionaler Skalierungsfaktor (1000, -1, usw..)

Beispiel:

• Ausdruck: E_DAY
• Zuordnung zu: Energy (Daily)
• Division durch: 1000
• Ergebnis:
  
  • 6T20A9033051/E_DAY → Inverter-$1-Energy (Daily)

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Metadaten-Zuordnungen

Metadaten-Zuordnungen definieren Hilfseigenschaften für das/die erstellten Geräte.

Feld	Beschreibung
Ausdruck	Teilstring, die im Datenstrom-Schlüssel übereinstimmen soll
Ziel-Feld	Feld, das befüllt werden soll (z. B. Name, Modell, Seriennummer usw.)
Wert	Optionale Überschreibung mit erfassten Gruppen (z.B. $1, $PARENTNAME)
Division durch	Optionaler Skalierungsfaktor

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Statuscode Zuordnungen

Statuscode Zuordnungen ermöglichen die Überwachung von Alarm- oder Fehlerzuständen.

Feld	Beschreibung
Ausdruck	Teilstring, der im Schlüssel gesucht wird
Präfix	Präfix, das an den Statuscode angehängt wird (z.B. E1, S1)
Quelle	Herkunft des Statuscodes: "name" oder "value"
Status Typ	Entweder "number" oder "bitmask"

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Zusammenfassung

• Erstellen Sie Zuordnungsregeln pro Gerätetyp basierend auf Rohdatenströmen von Datenloggern.
• Verwenden Sie Ausdrücke (Regex), um Gerätekennungen zu extrahieren und Messwerte, Metadaten oder Statuscodes zuzuordnen.
• Nutzen Sie den Simulationsmodus, um Ergebnisse vor dem Anwenden der Regel zu visualisieren.
• Achten Sie auf eindeutige interne Kennungen, wenn Geräte gelöscht und neu erstellt werden.
• Verwenden Sie Gruppenerfassungen ($1, $2, ...) und Platzhalter in Werten, Namen und Verknüpfungen. links.

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Einhaltung der Standards ist zwingend erforderlich

Um die Stabilität der Plattform, langfristige Wartbarkeit und Konsistenz über Projekte hinweg zu gewährleisten, müssen die in der folgenden Seite definierten Standards strikt eingehalten werden:

Data Studio Mapping Rule Standards

Diese Standards betreffen u. a.:

• Namenskonventionen

• Hierarchie-Regeln

• Kennzeichnungsformate

• Strukturelle Anforderungen

Sie sind entscheidend für:

• Korrekte Simulation und Regel-Ausführung
• Saubere Datenaggregation und Geräteverknüpfungen
• Wiederverwendbarkeit zwischen Systemen
• Vermeidung von Plattformfehlern und inkorrektem Monitoring

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Weitere Hilfe benötigt?

Falls Sie weitere Unterstützung benötigen, stehen Ihnen folgende Möglichkeiten zur Verfügung:

Kontaktieren Sie den Support:

• E-Mail: Senden Sie eine E-Mail an support@amperecloud.com und geben Sie Details zu Ihrem Problem an.
• Formular ausfüllen: Füllen Sie unser Online-Support-Formular aus. Geben Sie dort bitte alle relevanten Informationen zu Ihrem Anliegen an, und unser Team wird sich schnellstmöglich bei Ihnen melden.

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