V12.1 Features: VARA-To-Chart

Vor einigen Monaten erschien die Automation Engine Version 12.1. Gleichzeitig wurden wir aber auch mit einem Major Release für die Analytics beglückt.

Die AE 12.1 verwendet jetzt Analytics 2.0.

In dieser neuen Version hat Analytics zwei neue Komponenten bekommen: die Streaming Plattform und die Event Engine (manchmal auch Rules Engine genannt).

Damit besteht Analytics jetzt aus insgesamt fünf Komponenten:

AWI Analytics Plugin
Das AWI Analytics Plugin wird benötigt, damit das AWI mit Analytics kommunizieren kann.

Analytics Backend
Das Analytics Backend ist das zentrale Java-Programm der Analytics Plattform. Seine Aufgaben:

  • Daten aus AE und ARA Datenbanken holen, um sie in den Analytics Datastore zu kopieren
  • Berechnungen erledigen
  • Mittels eingebettetem Tomcat ein Rest-API zur Kommunikation mit der Analytics Plattform zur Verfügung stellen
  • Seit V12.1 kann es auch als Agent direkt mit der AE sprechen, sofern eine entsprechende Lizenz dafür vorhanden ist

Datastore
Eine PostgreSQL Datenbank in der sowohl Konfigurationsdaten der Plattform (z.B. Zugriffsschlüssel für das Analytics Backend) als auch Daten für die Datenanalyse gespeichert werden. Letzteres sind derzeit Ausführungen von Jobs und Workflows, Serviceerfüllungen und -verletzungen sowie einige ARA-Daten.

Streaming Platform
Apache Kafka dient als Streaming Platform.

Event Engine / Rules Engine
Apache Flink dient als Event Engine.

Die Streaming Platform und die Event Engine werden für Intelligent Automation benötigt. Dazu werde ich ein anderes Mal noch ausführlicher schreiben.

Alle Komponenten der Analytics 2.0 Plattform in Orange

Neue Features in den Analytics 2.0

Neue Komponenten ohne neue Features wären nicht sonderlich spannend. Aber natürlich gab es auch einige Änderungen am Funktionsumfang.

Das alte Feature Analytics and Reporting wurde nicht erweitert, aber gleich drei neue kamen dafür hinzu:

  • Analytics Reporting for External Data
  • Event Engine
  • Data Collection Service

Mit der Event Engine und dem Data Collection Service werde ich mich in einem anderen Artikel beschäftigen, heute geht es um Analytics Reporting for External Data.

Allen, die schon ein wenig mehr über die anderen Funktionen erfahren wollen, kann in ich mal wieder die Automics Dokumentation empfehlen. Dort findet man eine gute Einführung in die Analytics 2.0.

Analytics und Reporting für externe Daten

Kurz zur Info vorneweg: Dieses Feature ist lizenzpflichtig. Um es nutzen zu können, benötigt man die Lizenz ADD.VaraChart. Diese bekommt man kostenlos, wenn man über eine Lizenz für das Produkt Automic Predictive Analytics verfügt.

Diese Lizenz braucht man, um Analytics and Reporting for External Data zu nutzen.

Diese Lizenz schaltet einen neuen Widget-Typ für Analytics frei: Das Widget VARA als Diagramm beziehungsweise VARA to Chart im Englischen.

Die Widget-Auswahl mit VARA to Chart.

Obwohl VARA to Chart unter den Analytics-Widgets gelistet ist, unterscheidet es sich doch signifikant von den anderen Widgets dieser Liste.

Normalerweise wird bei Analytics Widgets die Datenquelle Dashboard-weit eingestellt und basiert immer auf den Daten aus dem Analytics Datastore. Wie der Name schon verrät, ist das bei VARA to Chart anders.

Hier kommen die Daten für das Diagramm aus einem Variablen-Objekt, also aus einer VARA. Das können statische VARAs sein oder dynamische VARAs, wie beispielsweise SQL-Variablen oder EXEC-Variablen.

Man kann damit also alle externen Daten visualisieren, die sich per VARA bereitstellen lassen. Daher nennt sich das Feature auch Reporting für externe Daten (beziehungsweise External Data Reporting).

Beispiele zur Nutzung des Features

Eigentlich hatte ich vor, VARA to Chart anhand einiger Beispiele genauer vorzustellen – aber Automic ist mir schon zuvorgekommen. Die Automic Dokumentation zu Vara to Chart enthält bereits drei exzellente Beispiele, so dass ich mir die zusätzliche Arbeit auch einfach sparen kann.

V12.1 hat in der Tat die beste und vollständigste Dokumentation, die Automic je geliefert hat.

Ein paar kleine Anmerkungen zu den Beispielen will ich aber trotzdem noch machen.

Doku-Beispiel 1: Verwendung einer statischen VARA

Das erste Beispiel in der Doku zeigt, wie man eine statische VARA benutzen kann. Mit der statischen VARA ALPHA_SPORTS_SALES_EMEA wird zuerst ein Tortendiagramm und dann ein mehrreihiges Balkendiagramm erstellt.

Dabei sollte man noch die folgenden Dinge beachten:

  • Torten- und Ringdiagramme können nur einreihige Daten visualisieren, alle anderen Diagrammtypen schaffen auch mehrreihige Daten.
  • Bei mehrreihigen Daten ist das VARA to Chart Widget auf die ersten 5 Wertespalten limitiert. Zusammen mit der Label-Spalte hat man also 6 Spalten.
  • Der Screenshot beim mehrreihigen Balkendiagramm im Beispiel zeigt, wie die Bezeichnungen für die einzelnen Datenreihen (Q1, Q2, Q3 und Q4) hardcodiert werden.
    Momentan muss man das beim VARA to Chart Widget tatsächlich so machen. Gleiches gilt auch, wenn man dynamische VARAs als Datenquelle benutzt. Die Spaltentitel gehen verloren und man muss die Bezeichnungen händisch eintragen.

Alle Bezeichnungen für Datenreihen müssen hardcodiert werden.

  • Am Ende des Beispiels wird das Dashboard geteilt. Dabei wird ein Hinweis eingeblendet: „Diese Funktion ist im aktuellen Release nicht verfügbar.“
    Deshalb vermute ich, dass man in Zukunft VARA to Chart Widgets freigeben kann, so wie es für die anderen Analytics-Widgets jetzt bereits funktioniert. Ich bin gespannt, ob ich damit richtig liege.

Doku-Beispiel 2: SQLI Variablen

Im zweiten Beispiel werden SQL-Abfragen in SQLI-Variablen angelegt, die danach als Datenbasis für die Visualisierung dienen.

Wieder habe ich einige Hinweise dazu:

  • Die verwendeten SQLs funktionieren nur auf Microsoft SQL Server.
  • Die Logins pro Stunde (VARA.USER_LOGINS_LAST_FULL_24H.INCL_UNIQUE) berücksichtigen keine Zeitzonen, es werden also die Logins je Stunde in der Zeitzone UTC ausgewertet, da alle Zeitstempel in der Automic DB in UTC gespeichert sind.
  • Bei allen drei Beispielen sieht man schön, dass die Daten bereits in der SQL-Abfrage aggregiert werden (GROUP BY Funktionen). Das ist auch nötig, denn im Gegensatz zu den Analytics-Widgets kann das VARA to Chart Widget selbst keine Datenaggregierung vornehmen. Die Daten müssen vom VARA schon fertig aggregiert bereitgestellt werden.

Doku-Beispiel 3: VARA.EXEC

Im dritten Beispiel der Doku wird eine VARA.EXEC in Kombination mit einem Rest Webservice Job verwendet, um Wetterdaten (die Wettervorhersage für Wien) zu visualisieren.

Die Daten kommen vom RestAPI von openweathermap.org, werden per Webservice Job abgefragt und in der VARA.EXEC visualisiert.

Dafür wird eine Besonderheit der VARA.EXEC genutzt, die seit V12.1 (endlich!) auch in der Dokumentation beschrieben wird: Greift man mit der VARA.EXEC auf den Rückgabewert einer SAVE_PROCESS Anweisung zu, dann erhält man die gespeicherte Datensequenz als VARA .

Ein sehr cooles Feature!

Vergleich sonstiger Analytics Widgets mit VARA to Chart

VARA-to-Chart Sonstige Analytics Widgets
Verwendet Dashboard-weite Datenquelle aus der Analytics DB x
Eigenes Widget pro Diagramm-Typ x
Kann geteilt werden, d.h. über öffentlichen Link zugänglich gemacht werden x
Kann Aggregatfunktionen auf Datenquelle ausführen x
Eigene Lizenz nötig  x
Widget hat eigene Datenquelle  x
Diagramm-Typ im Widget auswählbar  x
Unterstützt mehrreihige Diagramme  x

Wie man an diesen Beispielen schon sehen kann, bietet Analytics in der neuen Version noch einmal deutlich mehr Möglichkeiten. Die alten Features sind aber natürlich alle erhalten geblieben und ich kann jedem nur raten, sich damit auseinanderzusetzen.

Eine Möglichkeit dafür ist mein kostenloses E-Learning, in dem zwar bisher noch nicht VARA to Chart behandelt wird, ansonsten aber alles, was man über die Analytics Widgets und ihre Verwendung wissen muss.

Von |2018-04-11T10:52:24+02:0011. April 2018|Kategorien: AutomicBlog|Kommentare deaktiviert für V12.1 Features: VARA-To-Chart

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A few months ago, Automation Engine version 12.1 was released. At the same time we also got a major release for Automic Analytics.

AE 12.1 now uses Analytics 2.0.

In this new version, Analytics has gotten two new components: the Streaming Platform and the Event Engine (sometimes called Rules Engine).

Now, Analytics consists of five components:

AWI Analytics Plugin
The AWI Analytics Plugin is necessary for the AWI to communicate with Analytics.

Analytics Backend
The Analytics Backend is the central Java program of the Analytics Platform. Its tasks:

  • Get data from AE and ARA databases to copy them to Analytics Datastore
  • Do calculations
  • Use an embedded Tomcat to provide a Rest-API for communication with the Analytics Platform
  • Since V12.1, as an agent, it can communicate directly with the AE, if a corresponding license exists

Datastore
A PostgreSQL database that stores both platform configuration data (such as access keys for the Analytics Backend) and data for analysis. The latter currently consists of executions of jobs and workflows, service fulfillments and violations, as well as some ARA data.

Streaming Platform
Apache Kafka is used as Streaming Platform.

Event Engine / Rules Engine
Apache Flink is used as Event Engine.

Streaming Platform and Event Engine are used for Intelligent Automation. I will talk about that in more detail at another time.

All components of Analytics 2.0 are highlighted in orange.

New Features in Analytics 2.0

New components without new features would not be very exciting. But of course there were also some changes in functionality.

The old feature Analytics and Reporting was not extended, but three new ones were added:

  • Analytics Reporting for External Data
  • Event Engine
  • Data Collection Service

I will talk about the Event Engine and the Data Collection Service in a separate article, today’s post is all about Analytics Reporting for External Data.

To anyone who wants to know a little more about the other features I recommend the Automics documentation. There you will find a good introduction to Analytics 2.0.

Analytics and Reporting for External Data

Short info up front: This feature is subject to a license. To use it, you need the license ADD.VaraChart. You can get it for free if you own a license for the product Automic Predictive Analytics.

You need this license to use Analytics and Reporting for External Data.

This license unlocks a new widget type for Analytics: the widget VARA to Chart.

Widget List with VARA to Chart.

Although VARA to Chart is listed under Analytics widgets, it is significantly different from the other widgets on this list.

Typically, Analytics Widgets sets the data source to Dashboard-wide and always relies on the data from the Analytics Datastore. As the name suggests, this is different with VARA to Chart.

Here, the data for the diagram comes from a variable object, a VARA. These can be static VARAs or dynamic VARAs, such as SQL variables or EXEC variables.

This means, you can visualize all external data that can be deployed via VARA. Therefore, the feature is also called External Data Reporting.

How to Use VARA to Chart

Initially, I had planned to introduce VARA to Chart using some examples – but Automic has already done that. The Automic documentation on Vara to Chart contains three excellent examples, so I can save myself the extra work.

V12.1 has indeed the best and most complete documentation that Automic has ever delivered.

I still want to make a few small comments on the examples.

Documentation Example 1: Using a Static VARA

The first example in the documentation shows how to use a static VARA. The static VARA ALPHA_SPORTS_SALES_EMEA is used to first create a pie chart and then a multi-row bar chart.

You should note the following things:

  • Pie and doughnut diagrams can only visualize single-row data, all other diagram types also visualize multi-row data.
  • For multi-row data, the VARA-to-Chart widget is limited to the first 5 value columns. Together with the label column you have 6 columns.
  • The screenshot of the multi-row bar chart in the example shows that the labels for the individual data series (Q1, Q2, Q3 and Q4) are hard-coded.
    At the moment, this is the only way for VARA to Chart widgets. The same applies if dynamic VARAs are used as the data source. The column titles are lost and you have to enter the names manually.

All titles for data series must be hard-coded.

  • At the end of the example, the dashboard is shared. A message appears: “This
    feature is not available for the current release.”
    Therefore, I suspect that you can release VARA-to-Chart widgets in the future, as it already works for the other Analytics widgets. I’m curious whether I’m right.

Documentation Example 2: SQLI Variablen

In the second example, SQL queries are created in SQLI variables, which then serve as the data base for the visualization.

Again, I have some remarks:

  • The SQLs used only work on Microsoft SQL Server.
  • The logins per hour (VARA.USER_LOGINS_LAST_FULL_24H.INCL_UNIQUE) do not consider time zones, so the logins are evaluated per hour in the time zone UTC, because all timestamps in the Automic DB are stored in UTC.
  • All three examples show that the data is already aggregated in the SQL query (GROUP BY functions). This is necessary because unlike the analytics widgets, the VARA toChart widget itself can not perform data aggregation. The VARA must already provide aggregated data.

Documentation Example 3: VARA.EXEC

In the third example of the documentation, a VARA.EXEC is used in combination with a rest webservice job to visualize weather data (the weather forecast for Vienna).

The data come from the RestAPI of openweathermap.org, are queried via web service job, and visualized in the VARA.EXEC.

For this, a special feature of VARA.EXEC is used, which since V12.1 is (finally!) described in the documentation: If you access the return value of a SAVE_PROCESS instruction with VARA.EXEC, the saved data sequence is obtained as VARA.

A very cool Feature!

Comparison of other Analytics Widgets with VARA to Chart

VARA-to-Chart Other Analytics Widgets
Uses dashboard-wide data source from the Analytics DB x
Separate widget per diagram type x
Can be shared, is accessible via public link x
Can perform aggregate functions on data source x
Separate license required  x
Widget has its own data source  x
Chart type selectable in the widget  x
Supports multi-row charts  x

As you can see from these examples, Analytics offers even more options in the new version. The old features are of course all preserved and I can only advise anyone to spend some time to learn them.

One way to do that is my free e-learning, which does not yet cover VARA-to-Chart, but everything else you need to know about the Analytics widgets and how to use them.

Von |2022-06-30T13:06:51+02:0011. April 2018|Kategorien: AutomicBlog|Kommentare deaktiviert für V12.1 Features: VARA-To-Chart

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