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    4. 24h-Verteilung des Verbrauchs über 1 Jahr in Grafana

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    24h-Verteilung des Verbrauchs über 1 Jahr in Grafana

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    • U
      UlliJ @WasserStrom last edited by

      @wasserstrom
      Hi, das Histogramm sollte das sein was Du suchst. Leider gerade keine Zeit für ein Beispiel
      VG UlliJ

      Lucifor1976 1 Reply Last reply Reply Quote 0
      • Lucifor1976
        Lucifor1976 @UlliJ last edited by

        Das brauchst du garnicht so kompliziert zu tun.
        Das kann Grafana direkt.

        Ein Hochzähler reicht, also ein Wert der permanent größer wird und keine negativen Werte bekommen kann.

        In Grafana dann Bar, im Query last und difference einstellen, Timezone auf Europe/Berlin stellen und ralative Zeit auf 1d oder was immer du willst.

        U 1 Reply Last reply Reply Quote 0
        • U
          UlliJ @Lucifor1976 last edited by

          @lucifor1976
          das würde dann in etwa so etwas ergeben
          ad83564c-dee7-4846-a4c9-6f28044c15f3-grafik.png

          die Abfrage dazu in InfluxQL (für meinen DP)

          SELECT non_negative_difference(last(cumulative_sum)) FROM(
          SELECT cumulative_sum(non_negative_difference(last("value"))) FROM "0_userdata.0.4000_EnergieErzeugung.Zaehler.NetzbezugTotal" WHERE $timeFilter GROUP BY time(5m)
          ) WHERE $timeFilter GROUP BY time(1h) 
          

          sieht aber nur für 24h so aus. Wenn mehr als ein Tag ausgewählt wird sieht das anders aus
          a7133359-fc1e-414f-8a84-d0724b6eead2-grafik.png

          Glaube @WasserStrom möchte so etwas haben
          6d52fd6d-fbf4-4c42-8565-1c60147a0805-grafik.png
          aber mit der Uhrzeit auf der X-Achse und den Bezug summiert auf der Y-Achse.
          Das habe ich aber bislang nicht hinbekommen. Vielleicht sind da ja andere die helfen können.

          1 Reply Last reply Reply Quote 0
          • W
            WasserStrom last edited by

            @ullij , @Lucifor1976

            Wow, das sind ja super Funktionen. Aber genau: ich suche eine Funktion, die alle Mittelwerte für zB. 1 Uhr über die letzten 365 Tage addiert. Was jetzt $timeFilter macht habe ich auch nach Recherche im Internet nicht ganz verstanden.

            Ich könnte natürlich auch mein Skript für die Analyse laufen lassen und dann mit falschen Zeitwerten (ein Wert für 1 Uhr, einen für 2 Uhr und so weiter) abspeichern. Kann man überhaupt die Zeitstempel der Datenwerte manipulieren?

            Xsev U 2 Replies Last reply Reply Quote 0
            • Xsev
              Xsev @WasserStrom last edited by

              Das ist ja eine super Übersicht, kann mir zufällig jemand den Abfrage Code für eine Maria DB geben um das Diagramm wie oben abgebildet mit dem stündlichen Verbrauch darzustellen?

              U 1 Reply Last reply Reply Quote 0
              • U
                UlliJ @WasserStrom last edited by

                @wasserstrom sagte in 24h-Verteilung des Verbrauchs über 1 Jahr in Grafana:

                Ich könnte natürlich auch mein Skript für die Analyse laufen lassen und dann mit falschen Zeitwerten (ein Wert für 1 Uhr, einen für 2 Uhr und so weiter) abspeichern. Kann man überhaupt die Zeitstempel der Datenwerte manipulieren?

                Da Du doch ohnehin schon ein script hast:
                erweitere das um ein Json in einen DP zu schreiben und nimm das JSON-Chart Widget von material design. Kategorien 1-23 mit jeweils einem Verbrauchswert. Die Daten kannst Du ja weiter in der InfluxDB halten und für andere Dinge verwenden. Das Chart habe ich selbst nicht in Gebrauch und kann da nicht wirklich helfen...nur als Idee

                W 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                • U
                  UlliJ @Xsev last edited by

                  @xsev
                  da bei mir seit 3 Jahren Influx läuft..habe ich vergessen wie das damals so war. Aber hier der Thread sieht ganz gut aus
                  https://forum.iobroker.net/topic/10735/grafana-abfragen-von-iobroker-mysql

                  Xsev 1 Reply Last reply Reply Quote 1
                  • Xsev
                    Xsev @UlliJ last edited by

                    @ullij Super danke, schau ich mir an.

                    1 Reply Last reply Reply Quote 0
                    • W
                      WasserStrom @UlliJ last edited by

                      @ullij

                      Sorry, ich musste die letzten Tage meine Iobroker-Installation reparieren, weil sie extrem langsam geworden war.

                      Super Idee mit dem JSON und dann im Widget anzeigen. So sollte es gehen.

                      Aber ich habe bei mir aus Performance-Gründen (ich habe einen Raspberry 1b) VIS ausgeschaltet und lasse alles auf Grafana anzeigen.

                      Wie kann ich also ein Array/Liste (zB. {0.1;0.5;0.3;0.1}) oder von mir aus JSON in Grafana anzeigen lassen?
                      Mit dem Histogramm statt Timeseries vielleicht?
                      Gibt es eine Transformation, die aus einer Liste eine Wertefolge machen kann?

                      Bisher habe beim probieren in Grafana noch keine Idee gefunden.

                      U 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                      • U
                        UlliJ @WasserStrom last edited by

                        @wasserstrom
                        Hi, hatte die letzten Tage auch keine Zeit.

                        Json in Grafana sollte wie folgt gehen
                        Datasource JSON in Grafana einrichten (IP ist die vom Iobroker)
                        bf9b67ed-7e0b-4dae-9a6b-dd2edb391af5-grafik.png

                        Dann neues Panel anlegen mit Datenquelle "JSON" und dann bei Metric den Datenpunkt wählen
                        3296fca7-5a46-4e6c-97ff-7ea4cc9e67c8-grafik.png
                        Danach kannst Du ja mit den Charttypen spielen wie Du willst
                        Hoffe das hilft
                        VG

                        W 1 Reply Last reply Reply Quote 0
                        • W
                          WasserStrom @UlliJ last edited by

                          @ullij
                          Hi, das war es nicht wonach ich suchte. Ich habe es jetzt herausgefunden.

                          Ich habe es jetzt so gelöst, dass ich

                          • einen Datenpunkt im Format number angelegt habe und in InfluxDB speichern lasse
                          • im Skript bei jedem Aufruf alle historischen Daten lösche
                          • im Skript 24 Daten (prozentualer Verbrauch zu dieser Tageszeit) speichere (und das "from" des Datenpunkts missbrauche um meinen eigenen Text/Beschreibung zu dem entsprechenden Wert/Verbrauch zu speichern)
                          • in Grafana sowohl das "from" als auch "value" in einem Table anzeigen lasse (und die echte Zeit ausblende)

                          So siehts jetzt in Grafana aus:
                          33fb0238-980e-4184-8c43-78926abfa18f-grafik.png

                          Das ist das Skript (JS-export vom blockly):

                          var wert, ende, anfang, wert_prozentual, stundenanalyse, anzahl_datensaetze, i, result, zeit, stunde, j, zeitstempel, ursprung;
                          
                          function listsRepeat(value, n) {
                           var array = [];
                           for (var i = 0; i < n; i++) {
                             array[i] = value;
                           }
                           return array;
                          }
                          
                          
                          // Statistik nach Tageszeit sortiert
                          // Timeshift in Tagen [0]
                          ende = parseFloat((new Date().getTime())) - parseFloat(0) * 86400000;
                          // Dauer in Tage [7]
                          anfang = parseFloat(ende) - parseFloat(7) * 86400000;
                          wert_prozentual = listsRepeat(0, 24);
                          sendTo("influxdb.0", "getHistory", {
                            "id": 'javascript.0.energycounter.ec_pulses',
                            "options": {start: anfang, end: ende, aggregate: "none"}
                          }, async function (result) {
                             stundenanalyse = listsRepeat(0, 24);
                           anzahl_datensaetze = getAttr(result, 'result').length;
                           var i_end = parseFloat(anzahl_datensaetze) - 1;
                           var i_inc = 1;
                           if (0 > i_end) {
                             i_inc = -i_inc;
                           }
                           for (i = 0; i_inc >= 0 ? i <= i_end : i >= i_end; i += i_inc) {
                             // .val=value       .ts=timestamp
                             zeit = getAttr(result, (['result.',i,'.ts'].join('')));
                             stunde = getDateObject(zeit).getHours();
                             // Analyse in welcher Stunde des Tages der Energiepuls kam
                             stundenanalyse[((parseFloat(stunde) + 1) - 1)] = parseFloat(stundenanalyse[((parseFloat(stunde) + 1) - 1)]) + 1;
                           }
                           console.log((['Tagesstatistik vom ',formatDate(getDateObject(anfang), "JJJJ.MM.TT SS:mm:ss.sss"),' bis ',formatDate(getDateObject(ende), "JJJJ.MM.TT SS:mm:ss.sss")].join('')));
                           for (i = 0; i <= 23; i++) {
                             wert = stundenanalyse[((parseFloat(i) + 1) - 1)];
                             wert_prozentual[((parseFloat(i) + 1) - 1)] = Math.round((parseFloat((parseFloat(wert) / anzahl_datensaetze)) * 100)*10)/10;
                             console.log(([i,' Uhr: ',wert_prozentual[((parseFloat(i) + 1) - 1)],' %'].join('')));
                           }
                           // Jetzt wird die Statistik in InfluxDB geschrieben
                           sendTo("influxdb.0", "deleteAll", {
                              "id": 'javascript.0.test.statistiker'
                           });
                           for (j = 0; j <= 23; j++) {
                             zeitstempel = parseFloat(1685311202800) + parseFloat(j) * 60000;
                             wert = wert_prozentual[((parseFloat(j) + 1) - 1)];
                             console.log(('Ergebnis der Anbfrage: ' + String(wert)));
                             ursprung = String(('' + j)) + ' Uhr';
                             sendTo("influxdb.0", "storeState", {
                                "id": 'javascript.0.test.statistiker',
                                "state": {ts: zeitstempel, val: wert, ack: false, from: ursprung}
                             }, async function (result) {
                                 // Rückmeldung von influxDB ausgeben:
                               });
                           }
                           });
                          

                          Die zwei Queries in Grafana:

                          SELECT "from" FROM "autogen"."javascript.0.test.statistiker" WHERE $timeFilter
                          SELECT "value" FROM "autogen"."javascript.0.test.statistiker" WHERE $timeFilter
                          

                          Und hier die anderen Einstellungen (overrides und transformations) in Grafana:
                          ea635dd2-270a-4690-8e64-e19f069e4483-grafik.png

                          Wieso schreibe ich das so ausführlich? Vielleicht ist es ja auch für andere Leute interessant:

                          • Grafana zur Visualisierung der Iobroker-Daten zu nutzen -> Grafana kann man auf dem PC installieren und so Ressourcen beim Iobroker-Rechner (zB Raspberry 1b bei mir) sparen
                          • Beliebigen Text (zB. der letzte Emailabsender, die letzte Zeile der Iobroker-Log-Datei oder einen Zufallstext zur Begrüßung) im Grafana-Dashboard anzuzeigen (ist im Skript die Kategorie zB. "7 Uhr")

                          Viel Spass damit! 🙂

                          1 Reply Last reply Reply Quote 0
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