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Vergleichskurve in Grafana mit influx Daten

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  • ? A Former User

    @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
    wrote on last edited by
    #18

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

    1 Reply Last reply
    0
    • ? A Former User

      @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
      wrote on last edited by
      #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 Reply Last reply
      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
        A Former User
        wrote on last edited by A Former User
        #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 Reply Last reply
        0
        • ? A Former User

          @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
          maximal1981M Offline
          maximal1981
          wrote on last edited by
          #21

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

          ? 1 Reply Last reply
          0
          • maximal1981M maximal1981

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

            ? Offline
            ? Offline
            A Former User
            wrote on last edited by
            #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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              maximal1981
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              #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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                wrote on last edited by
                #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

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                • ? A Former User

                  @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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                  #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.

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                  • 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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                    #26

                    @maximal1981

                    Moin,

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

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

                    VG
                    Bernd

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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
                      Bernd

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                      #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

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                        @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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                        #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

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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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                          #29

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

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