Usamos um pequeno conjunto de dados fornecido pelo Kalev Leetaru para ilustrar as séries temporais API Insights. O conjunto de dados é derivado O projeto GDELT, um projeto global de acompanhamento de banco de dados eventos mundiais e cobertura na mídia. Este conjunto de dados contém referências a entidades URLs de notícias em abril de 2019.
Objetivos
- Conheça o formato de dados da API Timeseries Insights.
- Saiba como criar, consultar, atualizar e excluir conjuntos de dados.
Antes de começar
Configure um projeto do Cloud e ative a API Timeseries Insights seguindo a Configuração para acesso total.
Conjunto de dados do tutorial
O conjunto de dados inclui anotações de entidade de locais, organizações, pessoas, entre outros.
A API Timeseries Insights aceita entradas no formato JSON. Um exemplo de evento para esse conjunto de dados é
{
"groupId":"-6180929807044612746",
"dimensions":[{"name":"EntityORGANIZATION","stringVal":"Medina Gazette"}],
"eventTime":"2019-04-05T08:00:00+00:00"
}
Cada evento precisa ter um campo eventTime
para o carimbo de data/hora. É preferível
cada evento também tem um groupId
de valor longo para marcar eventos relacionados. As propriedades
do evento são incluídas como dimensions
, cada uma com um name
e um dos
stringVal
, boolVal
, longVal
ou doubleVal
.
{"groupId":"-6180929807044612746","dimensions":[{"name":"EntityORGANIZATION","stringVal":"Medina Gazette"}],"eventTime":"2019-04-05T08:00:00+00:00"}
Listar conjuntos de dados
projects.locations.datasets.list
mostra todos os conjuntos de dados em ${PROJECT_ID}
. gcurl
é um alias e
PROJECT_ID
é uma variável de ambiente configurada
Como começar.
gcurl https://timeseriesinsights.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/datasets
O resultado é uma string JSON como esta:
{
"datasets": [
{
"name": "example",
"state": "LOADED",
...
},
{
"name": "dataset_tutorial",
"state": "LOADING",
...
}
]
}
Os resultados mostram os conjuntos de dados que estão no projeto. O campo state
indica se o conjunto de dados está pronto para uso. Quando um conjunto de dados está
criado, ele fica no estado LOADING
até que a indexação seja concluída e, em seguida, faz a transição.
para o estado LOADED
. Se ocorrer algum erro durante a criação e a indexação, o estado será
FAILED
. Os resultados também incluem as informações completas do conjunto de dados
da solicitação de criação original.
Criar conjunto de dados
projects.locations.datasets.create adiciona um novo conjunto de dados ao projeto.
gcurl -X POST -d @create.json https://timeseriesinsights.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/datasets
em que create.json
contém:
{
name: "dataset_tutorial",
dataNames: [
"EntityCONSUMER_GOOD",
"EntityEVENT",
"EntityLOCATION",
"EntityORGANIZATION",
"EntityOTHER",
"EntityPERSON",
"EntityUNKNOWN",
"EntityWORK_OF_ART",
],
dataSources: [
{uri: "gs://data.gdeltproject.org/blog/2021-timeseries-insights-api/datasets/webnlp-201904.json"}
]
}
Esta solicitação cria um conjunto de dados chamado dataset_tutorial
no GCS
dataSources
, que contém dados de eventos no formato JSON. Somente as dimensões listadas
em dataNames
são indexadas e usadas pelo sistema.
A solicitação de criação retornará sucesso se for aceita pelo servidor da API. O
O conjunto de dados ficará no estado LOADING
até que a indexação seja concluída, então o estado
se torna LOADED
, depois do qual o conjunto de dados pode começar a aceitar consultas e
atualizações, se houver.
Consultar conjunto de dados
projects.locations.datasets.query executa consultas de detecção de anomalias.
gcurl -X POST -d @query.json https://timeseriesinsights.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/datasets/dataset_tutorial:query
em que query.json
contém:
{
"detectionTime": "2019-04-15T00:00:00Z",
"numReturnedSlices": 5,
"slicingParams": {
"dimensionNames": ["EntityLOCATION"]
},
"timeseriesParams": {
"forecastHistory": "1209600s",
"granularity": "86400s"
},
"forecastParams": {
"noiseThreshold": 100.0
},
}
O resultado da consulta será semelhante a este:
{
"name": "projects/timeseries-staging/locations/us-central1/datasets/webnlp-201901-202104-dragosd",
"slices": [
{
"dimensions": [
{
"name": "EntityLOCATION",
"stringVal": "Notre Dame"
}
],
"detectionPointActual": 1514,
"detectionPointForecast": 15.5,
"expectedDeviation": 5.5,
"anomalyScore": 14.203791469194313,
"status": {}
},
{
"dimensions": [
{
"name": "EntityLOCATION",
"stringVal": "Seine"
}
],
"detectionPointActual": 1113,
"detectionPointForecast": 14,
"expectedDeviation": 15,
"anomalyScore": 9.5565217391304351,
"status": {}
},
{
"dimensions": [
{
"name": "EntityLOCATION",
"stringVal": "Ile de la Cite"
}
],
"detectionPointActual": 852,
"detectionPointForecast": 0,
"expectedDeviation": 1,
"anomalyScore": 8.435643564356436,
"status": {}
},
{
"dimensions": [
{
"name": "EntityLOCATION",
"stringVal": "Paris"
}
],
"detectionPointActual": 1461,
"detectionPointForecast": 857,
"expectedDeviation": 441,
"anomalyScore": 1.1164510166358594,
"status": {}
},
{
"dimensions": [
{
"name": "EntityLOCATION",
"stringVal": "France"
}
],
"detectionPointActual": 1098,
"detectionPointForecast": 950.5,
"expectedDeviation": 476.5,
"anomalyScore": 0.25585429314830876,
"status": {}
}
]
}
Atualização de streaming
projects.locations.datasets.appendEvents adiciona registros de evento de modo streaming.
gcurl -X POST -d @append.json https://timeseriesinsights.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/datasets/dataset_tutorial:appendEvents
em que append.json
contém (substitua eventTime
por um carimbo de data/hora próximo ao momento atual):
{
events: [
{
"groupId":"1324354349507023708",
"dimensions":[{"name":"EntityPERSON","stringVal":"Jason Marsalis"}],
"eventTime":"2022-02-16T15:45:00+00:00"
},{
"groupId":"1324354349507023708",
"dimensions":[{"name":"EntityORGANIZATION","stringVal":"WAFA"}],
"eventTime":"2022-02-16T04:00:00+00:00"
}
]
}
As atualizações transmitidas são indexadas quase em tempo real para que as alterações possam responder rapidamente em
resultados da consulta. Todos os eventos enviados por um único
projects.locations.datasets.appendEvents
solicitação precisam ter o mesmo groupdId
.
Excluir conjunto de dados
projects.locations.datasets.delete marca o conjunto de dados para exclusão.
gcurl -X DELETE https://timeseriesinsights.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/datasets/dataset_tutorial
A solicitação é retornada imediatamente, e o conjunto de dados não aceita outras consultas ou atualizações. Pode levar algum tempo até que os dados sejam completamente removidos do serviço. Depois disso, Listar conjuntos de dados não retornará esse conjunto de dados.
A seguir
Outros exemplos podem ser encontrados na no site do GDELT pesquisando "Timeseries API Insights".