Tidsserievisualisering av strömmande telemetri (dvs. kartläggning av nyckelmått såsom serverbelastning över tid) blir allt vanligare i moderna dataplattformar och applikationer. Många befintliga system plottar dock helt enkelt de råa dataströmmarna när de anländer, vilket ofta döljer storskaliga trender på grund av småskaligt buller. Vi föreslår ett alternativ: att bättre prioritera slutanvändarnas uppmärksamhet, smidiga tidsserier visualiseringar så mycket som möjligt för att ta bort buller, samtidigt som storskalig struktur bibehålls för att belysa betydande avvikelser. Vi utvecklar en ny analys operatör kallas ASAP som automatiskt jämnar streaming tidsserier genom att adaptivt optimera avvägningen mellan bullerreduktion (dvs. varians) och trend retention (dvs., kurtos). Vi introducerar mätvärden för att kvantitativt bedöma kvaliteten på släta tomter och ger en effektiv sökstrategi för optimering av dessa mätvärden som kombinerar tekniker från stream processing, användargränssnitt design och signalbehandling via autokorrelation-baserad beskärning, pixel-aware preaggregering, och ondemand uppdatering. Vi visar att ASAP kan förbättra användarnas noggrannhet när det gäller att identifiera långsiktiga avvikelser i tidsserier med upp till 38,4% och samtidigt minska svarstiderna med upp till 44,3%. Dessutom ger ASAP dessa resultat flera storleksordningar snabbare än alternativa sökstrategier.
Tekniker för tidsserieutjämning har också föreslagits för att prioritera slutanvändarnas uppmärksamhet: REF föreslår att tidsseriernas visualiseringar ska jämnas ut så mycket som möjligt för att avlägsna buller, samtidigt som man behåller en storskalig struktur för att belysa betydande avvikelser, och utvecklar ASAP-analysoperatören som automatiskt jämnar ut streamingtidsserier genom att adaptivt optimera avvägningen mellan bullerreduktion (dvs. varians) och trendretention (dvs. kurtos).
ASAP: Prioritizing Attention via Time Series Smoothing
{'venue': 'Proc. VLDB Endow. Vol. 10, No. 11 pages 1358-1369, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}