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Vergleichskurve in Grafana mit influx Daten

Geplant Angeheftet Gesperrt Verschoben Off Topic
29 Beiträge 4 Kommentatoren 2.2k Aufrufe 6 Watching
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  • ? Ein ehemaliger Benutzer

    @maximal1981 sagte in Vergleichskurve in Grafana mit influx Daten:

    negative Erzeugung gibt es ja nicht u

    Moin,
    doch, nach meinem Verständnis, bekommst Du negativ Werte, da Du ja zum Vortag berechnest, sagen wir mal Du hast 10, dann am nachfolgenden 12, dann ist das +2, wenn Du dann aber am dritten Tag 8 hast, dann ist das -4.

    Bei meinem Beispiel mit dem Stromverbrauch, der ist annähernd linear, somit immer nur +.

    Deine Werte sehen bei mir auch so aus:
    39b777ee-8f95-4419-864a-342e0645a131-grafik.png

    maximal1981M Offline
    maximal1981M Offline
    maximal1981
    schrieb am zuletzt editiert von
    #16

    @dp20eic
    ok, so wollte ich das gar nicht :joy:
    bin das vermutlich falsch angegangen.

    Ich wollte eine Darstellung jeden Tages mit der Gesamterzeugung ohne Differenz im vergleich zur Vorwoche (damit ich optisch die Differenz sehe) :wink:

    Nur mal die aktuelle Woche und das macht aggregiert keinen Sinn, oder?


    Unbenannt6.PNG
    Unbenannt7.PNG

    from(bucket: "iobroker")
      |> range(start: -7d, stop: now())
      |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
      |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
      |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
      |> drop(columns:["from","ack", "q"])
      |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
    

    1 Antwort Letzte Antwort
    0
    • ? Offline
      ? Offline
      Ein ehemaliger Benutzer
      schrieb am zuletzt editiert von
      #17

      @maximal1981

      Moin,
      wie ermittelst Du?
      SourceAnalytix Adapter?
      Skript?

      Wenn, dann brauchst Du erst einmal einen echten totalen Wert, der nur größer werden kann. Dann kannst Du auch mit der ursprünglichen Abfrage arbeiten.

      Ich habe mal bei Deinen Tageswerten, in die Abfrage ein cumulativeSum hinzugefügt.

      import "timezone"
      option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
      from(bucket: "test_bucket")
        |> range(start: -7d, stop: now())
        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
        |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
        |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
        |> drop(columns:["from","ack", "q"])
        |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
        //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
      

      Dann sieht das für die Woche so aus:
      a4d5cf50-b4a5-4f58-bde6-008d92780c68-grafik.png

      Wenn ich dann die Vorwoche noch dazu hole, dann passt natürlich die X-Achse nicht mehr

      Query A:
      import "timezone"
      option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
      from(bucket: "test_bucket")
        |> range(start: -7d, stop: now())
        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
        |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
        |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
        |> drop(columns:["from","ack", "q"])
        |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
        //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
      
      Query B:
      import "timezone"
      option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
      from(bucket: "test_bucket")
        |> range(start: -14d, stop: -7d)
        |> timeShift(duration: 7d)
        |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
        |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
        |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
        |> set(key: "_field", value: "letzte Woche")
        |> drop(columns:["from","ack", "q"])
        |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
        //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
      

      7ac2062c-107c-4eb9-8232-e3107978a612-grafik.png

      Ich schaue gerade wie ich die Zeitwerte aus Deinen Daten in Wochentag Namen ummodeln kann, dann würde man auf der X-Achse nur noch der Wochenname stehen

      VG
      Bernd

      maximal1981M 2 Antworten Letzte Antwort
      0
      • ? Ein ehemaliger Benutzer

        @maximal1981

        Moin,
        wie ermittelst Du?
        SourceAnalytix Adapter?
        Skript?

        Wenn, dann brauchst Du erst einmal einen echten totalen Wert, der nur größer werden kann. Dann kannst Du auch mit der ursprünglichen Abfrage arbeiten.

        Ich habe mal bei Deinen Tageswerten, in die Abfrage ein cumulativeSum hinzugefügt.

        import "timezone"
        option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
        from(bucket: "test_bucket")
          |> range(start: -7d, stop: now())
          |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
          |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
          |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
          |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
          |> drop(columns:["from","ack", "q"])
          |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
          //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
        

        Dann sieht das für die Woche so aus:
        a4d5cf50-b4a5-4f58-bde6-008d92780c68-grafik.png

        Wenn ich dann die Vorwoche noch dazu hole, dann passt natürlich die X-Achse nicht mehr

        Query A:
        import "timezone"
        option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
        from(bucket: "test_bucket")
          |> range(start: -7d, stop: now())
          |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
          |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
          |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
          |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
          |> drop(columns:["from","ack", "q"])
          |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
          //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
        
        Query B:
        import "timezone"
        option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
        from(bucket: "test_bucket")
          |> range(start: -14d, stop: -7d)
          |> timeShift(duration: 7d)
          |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
          |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
          |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
          |> set(key: "_field", value: "letzte Woche")
          |> drop(columns:["from","ack", "q"])
          |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
          //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
        

        7ac2062c-107c-4eb9-8232-e3107978a612-grafik.png

        Ich schaue gerade wie ich die Zeitwerte aus Deinen Daten in Wochentag Namen ummodeln kann, dann würde man auf der X-Achse nur noch der Wochenname stehen

        VG
        Bernd

        maximal1981M Offline
        maximal1981M Offline
        maximal1981
        schrieb am zuletzt editiert von
        #18

        @dp20eic
        achso, der wird täglich auf 0 gesetzt.
        also muss ich mir nur einen anderen Datenpunkt holen, das war mir nicht bewusst.

        1 Antwort Letzte Antwort
        0
        • ? Ein ehemaliger Benutzer

          @maximal1981

          Moin,
          wie ermittelst Du?
          SourceAnalytix Adapter?
          Skript?

          Wenn, dann brauchst Du erst einmal einen echten totalen Wert, der nur größer werden kann. Dann kannst Du auch mit der ursprünglichen Abfrage arbeiten.

          Ich habe mal bei Deinen Tageswerten, in die Abfrage ein cumulativeSum hinzugefügt.

          import "timezone"
          option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
          from(bucket: "test_bucket")
            |> range(start: -7d, stop: now())
            |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
            |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
            |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
            |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
            |> drop(columns:["from","ack", "q"])
            |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
            //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
          

          Dann sieht das für die Woche so aus:
          a4d5cf50-b4a5-4f58-bde6-008d92780c68-grafik.png

          Wenn ich dann die Vorwoche noch dazu hole, dann passt natürlich die X-Achse nicht mehr

          Query A:
          import "timezone"
          option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
          from(bucket: "test_bucket")
            |> range(start: -7d, stop: now())
            |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
            |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
            |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
            |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
            |> drop(columns:["from","ack", "q"])
            |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
            //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
          
          Query B:
          import "timezone"
          option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
          from(bucket: "test_bucket")
            |> range(start: -14d, stop: -7d)
            |> timeShift(duration: 7d)
            |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
            |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
            |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
            |> set(key: "_field", value: "letzte Woche")
            |> drop(columns:["from","ack", "q"])
            |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
            //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
          

          7ac2062c-107c-4eb9-8232-e3107978a612-grafik.png

          Ich schaue gerade wie ich die Zeitwerte aus Deinen Daten in Wochentag Namen ummodeln kann, dann würde man auf der X-Achse nur noch der Wochenname stehen

          VG
          Bernd

          maximal1981M Offline
          maximal1981M Offline
          maximal1981
          schrieb am zuletzt editiert von
          #19

          @dp20eic
          jetzt geht zumindest A. B mag mich jedoch trotzdem nicht.

          Unbenannt.PNG
          eine neue csv falls benötigt

          from(bucket: "iobroker")
           |> range(start: -7d, stop: now())
           |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.06_Year.Energy.EnergyProductionTotal")
           |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
           |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
           |> drop(columns:["from","ack", "q"])
           |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
           |> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
          
          from(bucket: "iobroker")
          |> range(start: -14d, stop: -7d)
          |> timeShift(duration: 7d)
          |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.06_Year.Energy.EnergyProductionTotal")
          |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
          |> set(key: "_field", value: "letzte Woche")
          |> drop(columns:["from","ack", "q"])
          |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
          |> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
          

          2023-03-05_16_31_influxdb_data.csv

          ? 1 Antwort Letzte Antwort
          0
          • maximal1981M maximal1981

            @dp20eic
            jetzt geht zumindest A. B mag mich jedoch trotzdem nicht.

            Unbenannt.PNG
            eine neue csv falls benötigt

            from(bucket: "iobroker")
             |> range(start: -7d, stop: now())
             |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.06_Year.Energy.EnergyProductionTotal")
             |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
             |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
             |> drop(columns:["from","ack", "q"])
             |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
             |> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
            
            from(bucket: "iobroker")
            |> range(start: -14d, stop: -7d)
            |> timeShift(duration: 7d)
            |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.06_Year.Energy.EnergyProductionTotal")
            |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
            |> set(key: "_field", value: "letzte Woche")
            |> drop(columns:["from","ack", "q"])
            |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
            |> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
            

            2023-03-05_16_31_influxdb_data.csv

            ? Offline
            ? Offline
            Ein ehemaliger Benutzer
            schrieb am zuletzt editiert von Ein ehemaliger Benutzer
            #20

            @maximal1981

            Moin,

            wenn Du jetzt aus einem Jahreswert aufbaust, dann ja, kannst mir da noch mal einen Abzug manchen.

            2487b36b-b906-42c0-9b1f-41bac4df111b-grafik.png

            Query A:
            import "experimental/date/boundaries"
            thisWeek = boundaries.week()
            //lastWeek = boundaries.week(week_offset: -1)
            
            from(bucket: "test_bucket")
              |> range(start: thisWeek.start, stop: thisWeek.stop)
              //|> range(start: lastWeek.start, stop: lastWeek.stop)
              //|> range(start: -7d, stop: now())
              |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
              |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
              |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
              |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
              |> drop(columns:["from","ack", "q"])
              |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
              //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
            
            Query B:
            import "experimental/date/boundaries"
            //thisWeek = boundaries.week()
            lastWeek = boundaries.week(week_offset: -1)
            
            from(bucket: "test_bucket")
              //|> range(start: thisWeek.start, stop: thisWeek.stop)
              |> range(start: lastWeek.start, stop: lastWeek.stop)
              //|> range(start: -14d, stop: -7d)
              |> timeShift(duration: 7d)
              |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
              |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
              |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
              |> set(key: "_field", value: "letzte Woche")
              |> drop(columns:["from","ack", "q"])
              |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
              //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
            

            VG
            Bernd

            Edit
            Hab die Datei gesehen, hat sich etwas versteckt :)

            maximal1981M 1 Antwort Letzte Antwort
            0
            • ? Ein ehemaliger Benutzer

              @maximal1981

              Moin,

              wenn Du jetzt aus einem Jahreswert aufbaust, dann ja, kannst mir da noch mal einen Abzug manchen.

              2487b36b-b906-42c0-9b1f-41bac4df111b-grafik.png

              Query A:
              import "experimental/date/boundaries"
              thisWeek = boundaries.week()
              //lastWeek = boundaries.week(week_offset: -1)
              
              from(bucket: "test_bucket")
                |> range(start: thisWeek.start, stop: thisWeek.stop)
                //|> range(start: lastWeek.start, stop: lastWeek.stop)
                //|> range(start: -7d, stop: now())
                |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
                |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
                |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
                |> drop(columns:["from","ack", "q"])
                |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
                //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
              
              Query B:
              import "experimental/date/boundaries"
              //thisWeek = boundaries.week()
              lastWeek = boundaries.week(week_offset: -1)
              
              from(bucket: "test_bucket")
                //|> range(start: thisWeek.start, stop: thisWeek.stop)
                |> range(start: lastWeek.start, stop: lastWeek.stop)
                //|> range(start: -14d, stop: -7d)
                |> timeShift(duration: 7d)
                |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.01_Day.Energy.EnergyProductionTotal")
                |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                |> cumulativeSum(columns: ["_value"])
                |> set(key: "_field", value: "letzte Woche")
                |> drop(columns:["from","ack", "q"])
                |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
                //|> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
              

              VG
              Bernd

              Edit
              Hab die Datei gesehen, hat sich etwas versteckt :)

              maximal1981M Offline
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              maximal1981
              schrieb am zuletzt editiert von
              #21

              @dp20eic
              wenn ich das richtig gelesen habe, sind die Wochentage Settings in den Grundeinstellungen, somit muss man damit leben

              ? 1 Antwort Letzte Antwort
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              • maximal1981M maximal1981

                @dp20eic
                wenn ich das richtig gelesen habe, sind die Wochentage Settings in den Grundeinstellungen, somit muss man damit leben

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                Ein ehemaliger Benutzer
                schrieb am zuletzt editiert von
                #22

                @maximal1981

                Moin,

                Mit den Jahreswerten:
                9c94fc1f-3a94-4899-9ba3-537e941221b7-grafik.png

                Query A = aktuelle Woche
                import "timezone"
                option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                from(bucket: "test_bucket")
                  |> range(start: -7d, stop: now())
                  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.06_Year.Energy.EnergyProductionTotal")
                  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                  |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
                  |> drop(columns:["from","ack", "q"])
                  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
                  |> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
                
                Query B = letzte Woche
                import "timezone"
                option location = timezone.location(name: "Europe/Berlin")
                from(bucket: "test_bucket")
                  |> range(start: -14d, stop: -7d)
                  |> timeShift(duration: 7d)
                  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.06_Year.Energy.EnergyProductionTotal")
                  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                  |> set(key: "_field", value: "letzte Woche")
                  |> drop(columns:["from","ack", "q"])
                  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
                  |> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
                

                So wenn ich auf die Woche schaue, also von Montag - Sonntag
                286cdb9c-fb8f-424b-8c51-b56f7a62b691-grafik.png

                Query A
                import "experimental/date/boundaries"
                thisWeek = boundaries.week()
                //lastWeek = boundaries.week(week_offset: -1)
                
                from(bucket: "test_bucket")
                  |> range(start: thisWeek.start, stop: thisWeek.stop)
                  //|> range(start: lastWeek.start, stop: lastWeek.stop)
                  //|> range(start: -7d, stop: now())
                  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.06_Year.Energy.EnergyProductionTotal")
                  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                  //|> cumulativeSum(columns: ["_value"])
                  |> set(key: "_field", value: "aktuelle Woche")
                  |> drop(columns:["from","ack", "q"])
                  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
                  |> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
                
                
                Query B
                import "experimental/date/boundaries"
                //thisWeek = boundaries.week()
                lastWeek = boundaries.week(week_offset: -1)
                
                from(bucket: "test_bucket")
                  //|> range(start: thisWeek.start, stop: thisWeek.stop)
                  |> range(start: lastWeek.start, stop: lastWeek.stop)
                  //|> range(start: -14d, stop: -7d)
                  |> timeShift(duration: 7d)
                  |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "0_userdata.0.Solarweb.Current.06_Year.Energy.EnergyProductionTotal")
                  |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "value")
                  //|> cumulativeSum(columns: ["_value"])
                  |> set(key: "_field", value: "letzte Woche")
                  |> drop(columns:["from","ack", "q"])
                  |> aggregateWindow(every: 1d, fn: last, timeSrc: "_start", createEmpty: false)
                  |> difference(nonNegative: false, columns: ["_value"])
                

                Das mit der X-Achse bekomme ich auch noch hin, muss nur ab und an andere Dinge machen und bin dann von Mittwoch im Urlaub, etwas Sonne tanken :)

                VG
                Bernd

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                • maximal1981M Offline
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                  maximal1981
                  schrieb am zuletzt editiert von
                  #23

                  @dp20eic
                  dann flott Koffer richten, bei dem was ich dich bereits gequält habe, hast du dir das redlich verdient

                  ich glaube bei mir liegt irgendwas anderes quer.
                  Jedes Mal beim Teil B mit dem Versatz um 7 Tage rödelt der Aktualisierungskreis eine gefüllte Ewigkeit und dann wieder die tolle Meldung:

                  Post "http://xyz:8086/api/v2/query?org=my-org": net/http: timeout awaiting response headers (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)

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                  • maximal1981M maximal1981

                    @dp20eic
                    dann flott Koffer richten, bei dem was ich dich bereits gequält habe, hast du dir das redlich verdient

                    ich glaube bei mir liegt irgendwas anderes quer.
                    Jedes Mal beim Teil B mit dem Versatz um 7 Tage rödelt der Aktualisierungskreis eine gefüllte Ewigkeit und dann wieder die tolle Meldung:

                    Post "http://xyz:8086/api/v2/query?org=my-org": net/http: timeout awaiting response headers (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)

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                    schrieb am zuletzt editiert von
                    #24

                    @maximal1981 sagte in Vergleichskurve in Grafana mit influx Daten:

                    Post "http://xyz:8086/api/v2/query?org=my-org": net/http: timeout awaiting response headers (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)

                    Moin,

                    habe den Überblick verloren, wie bist Du unterwegs?

                    Getrennte Docker, LXC Container, VMs?

                    Lass mal ein ping nebenher laufen vom Grafana zur influxDb und Stress das System mal.

                    Du siehst dann, wenn Du den ping stoppst

                    --- influxdb-v2-prod.fritz.box ping statistics ---
                    26 packets transmitted, 26 received, 0% packet loss, time 25035ms
                    rtt min/avg/max/mdev = 0.038/0.059/0.078/0.009 ms
                    

                    Und schau mal ob Du packete verlierst.

                    VG
                    Bernd

                    maximal1981M 1 Antwort Letzte Antwort
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                    • ? Ein ehemaliger Benutzer

                      @maximal1981 sagte in Vergleichskurve in Grafana mit influx Daten:

                      Post "http://xyz:8086/api/v2/query?org=my-org": net/http: timeout awaiting response headers (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)

                      Moin,

                      habe den Überblick verloren, wie bist Du unterwegs?

                      Getrennte Docker, LXC Container, VMs?

                      Lass mal ein ping nebenher laufen vom Grafana zur influxDb und Stress das System mal.

                      Du siehst dann, wenn Du den ping stoppst

                      --- influxdb-v2-prod.fritz.box ping statistics ---
                      26 packets transmitted, 26 received, 0% packet loss, time 25035ms
                      rtt min/avg/max/mdev = 0.038/0.059/0.078/0.009 ms
                      

                      Und schau mal ob Du packete verlierst.

                      VG
                      Bernd

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                      schrieb am zuletzt editiert von maximal1981
                      #25

                      @dp20eic
                      ich hab mal ein grafana update gemacht.

                      War ein großer Fehler, da meine dashboards nicht mehr angezeigt wurden, da die settings auf default gesetzt werden.

                      Ist aber leicht zu fixen wenn man eine Ahnung hat warum (hatte ich aber nicht^^), deswegen hier gleich mal die nötigen Schritte:

                      • die grafana setting Datei ausfindig machen
                      • und folgende Werte darin anpassen:
                      [auth.anonymous]
                      # enable anonymous access
                      enabled = true
                      
                      # specify organization name that should be used for unauthenticated users
                      org_name = Main Org.  <-- egal welche Org ihr habt nicht ändern
                      
                      # specify role for unauthenticated users
                      org_role = Viewer
                      
                      # mask the Grafana version number for unauthenticated users
                      # Geschmacksache entscheidet selbst
                      hide_version = true
                      
                      #################################### Security ############################
                      [security]
                      /* ein wenig runter, ist für iobroker notwendig; direkt geht es aber natürlich nicht eingebettet sagt auch der Schalter
                       
                      set to true if you want to allow browsers to render Grafana in a <frame>, <iframe>, <embed> or <object>. default is false. */
                      allow_embedding = true
                      

                      jetzt aber zurück zum Grundproblem.
                      läuft aktuell alles auf einem Lenovo X1 mit einem i5 und Win 10 ohne Virtualisierung also alles direkt installiert.
                      Habe mich via rdp drauf geschmissen und das panel neu berechnen lassen und musste mir selbst das tolle Bild reinziehen
                      Unbenannt7.PNG Unbenannt6.PNG

                      influx war kurzfristig über 2 GB RAM und geht dann idle wieder auf ca. 250 MB zurück. Jedich bekomme ich dort keinen Fehler angezeigt, aber auch nicht den Teil B.

                      Nächste Möglichkeit wäre influx Update, hoffe nur das geht besser von der Hand und ich zerschieße mir nichts.

                      ? 1 Antwort Letzte Antwort
                      0
                      • maximal1981M maximal1981

                        @dp20eic
                        ich hab mal ein grafana update gemacht.

                        War ein großer Fehler, da meine dashboards nicht mehr angezeigt wurden, da die settings auf default gesetzt werden.

                        Ist aber leicht zu fixen wenn man eine Ahnung hat warum (hatte ich aber nicht^^), deswegen hier gleich mal die nötigen Schritte:

                        • die grafana setting Datei ausfindig machen
                        • und folgende Werte darin anpassen:
                        [auth.anonymous]
                        # enable anonymous access
                        enabled = true
                        
                        # specify organization name that should be used for unauthenticated users
                        org_name = Main Org.  <-- egal welche Org ihr habt nicht ändern
                        
                        # specify role for unauthenticated users
                        org_role = Viewer
                        
                        # mask the Grafana version number for unauthenticated users
                        # Geschmacksache entscheidet selbst
                        hide_version = true
                        
                        #################################### Security ############################
                        [security]
                        /* ein wenig runter, ist für iobroker notwendig; direkt geht es aber natürlich nicht eingebettet sagt auch der Schalter
                         
                        set to true if you want to allow browsers to render Grafana in a <frame>, <iframe>, <embed> or <object>. default is false. */
                        allow_embedding = true
                        

                        jetzt aber zurück zum Grundproblem.
                        läuft aktuell alles auf einem Lenovo X1 mit einem i5 und Win 10 ohne Virtualisierung also alles direkt installiert.
                        Habe mich via rdp drauf geschmissen und das panel neu berechnen lassen und musste mir selbst das tolle Bild reinziehen
                        Unbenannt7.PNG Unbenannt6.PNG

                        influx war kurzfristig über 2 GB RAM und geht dann idle wieder auf ca. 250 MB zurück. Jedich bekomme ich dort keinen Fehler angezeigt, aber auch nicht den Teil B.

                        Nächste Möglichkeit wäre influx Update, hoffe nur das geht besser von der Hand und ich zerschieße mir nichts.

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                        schrieb am zuletzt editiert von
                        #26

                        @maximal1981

                        Moin,

                        Backup, ist besser zu haben, als zu brauchen :)

                        Leider bin ich bei Windows raus, ist definitiv nicht meine Baustelle.

                        VG
                        Bernd

                        maximal1981M 1 Antwort Letzte Antwort
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                          @maximal1981

                          Moin,

                          Backup, ist besser zu haben, als zu brauchen :)

                          Leider bin ich bei Windows raus, ist definitiv nicht meine Baustelle.

                          VG
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                          schrieb am zuletzt editiert von
                          #27

                          @dp20eic
                          backup hatte ich, nur die ini hatte ich übersehen.

                          ich hoffe, dass es ein Win 10 Problem ist, bin wegen Leistungsproblemen von einem Raspi 4 auf Win 10 umgestiegen. Warte noch auf einen günstigen und vernünftigen NUC um mit Proxmox zu starten, sofern mir keiner was besseres erzählt.

                          vor der DB Update hab ich aber ein wenig Respekt. würdest du das aktuelle Verhalten echt auf Windows schieben?
                          Recht viel bleibt nicht mehr über außer DB Version

                          ? 1 Antwort Letzte Antwort
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                          • maximal1981M maximal1981

                            @dp20eic
                            backup hatte ich, nur die ini hatte ich übersehen.

                            ich hoffe, dass es ein Win 10 Problem ist, bin wegen Leistungsproblemen von einem Raspi 4 auf Win 10 umgestiegen. Warte noch auf einen günstigen und vernünftigen NUC um mit Proxmox zu starten, sofern mir keiner was besseres erzählt.

                            vor der DB Update hab ich aber ein wenig Respekt. würdest du das aktuelle Verhalten echt auf Windows schieben?
                            Recht viel bleibt nicht mehr über außer DB Version

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                            Ein ehemaliger Benutzer
                            schrieb am zuletzt editiert von
                            #28

                            @maximal1981

                            Moin,
                            kann ich wirklich nicht einschätzen, dazu kenne ich mich mit Win zu wenig aus.

                            Die Abfragen kann man ja abschalten
                            2638ea78-18b2-4ccd-9973-0356c005e74a-grafik.png

                            Knips mal A aus und nur B und dann mal andersherum.

                            VG
                            Bernd

                            maximal1981M 1 Antwort Letzte Antwort
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                              @maximal1981

                              Moin,
                              kann ich wirklich nicht einschätzen, dazu kenne ich mich mit Win zu wenig aus.

                              Die Abfragen kann man ja abschalten
                              2638ea78-18b2-4ccd-9973-0356c005e74a-grafik.png

                              Knips mal A aus und nur B und dann mal andersherum.

                              VG
                              Bernd

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                              schrieb am zuletzt editiert von
                              #29

                              @dp20eic
                              A geht sofort, bei B kommt jetzt aber auch erst nach einer Weile:
                              Bar charts requires a string or time field

                              1 Antwort Letzte Antwort
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