[comment]: # translation:outdated [comment]: # ({6d19b71a-4b66eb43}) # 5 トレンド関数 トレンド関数は、[履歴関数](/manual/appendix/functions/history) とは対照的に、[トレンド](/manual/config/items/history_and_trends#Keeping-trends)データを計算に使用します。 トレンドは時間ごとの集計値を保存します。 トレンド関数はこれらの時間平均を使用するため、長期的な分析に役立ちます。 トレンド関数の結果はキャッシュされるため、同じパラメーターを使用して同じ関数を複数回呼び出しても、データベースから情報が取得されるのは 1 回だけです。 トレンド機能のキャッシュは[TrendFunctionCacheSize](/manual/appendix/config/zabbix_server) サーバー パラメータによって制御されます。 トレンド関数 **のみ** を参照するトリガーは、式の最小期間ごとに 1 回評価されます。 たとえば次のようなトリガー は trendavg(/host/key,1d:now/d) > 1 or trendavg(/host/key2,1w:now/w) > 2 1日1回評価されます。 トリガーにトレンドと履歴 (または時間ベース) の両方の関数が含まれている場合は[通常の原則](/manual/config/triggers#calculation-time) に従って計算されます。 ここにリストされているすべての機能は、次でサポートされています。 - [トリガー式](/manual/config/triggers/expression) - [計算項目](/manual/config/items/itemtypes/calculated) 関数パラメーターに関する一般的な注意事項: - 関数パラメータはコンマで区切られます - オプションの関数パラメーター (またはパラメーター部分) は `<` `>` で示されます - 機能固有のパラメーターは、各機能で説明されています - `/host/key` および `time period:time shift` パラメータは引用符で囲んではいけません [comment]: # ({/6d19b71a-4b66eb43}) [comment]: # ({2a63633f-f32fad35}) ##### 共通パラメータ - `/host/key` は一般的な必須の最初のパラメータです - `time period:time shift` は一般的な 2 番目のパラメーターです。 - **time period** - 期間 (最小 '1h')、\\<時間単位> として定義、'N' - 時間単位の数、'時間単位' - h (時間) d (日)、w (週)、M (月)、または y (年)。 - **time shift** - 期間のオフセット (関数の例を参照) [comment]: # ({/2a63633f-f32fad35}) [comment]: # ({dc039e52-7b557310}) #### トレンド関数 |関数|<|<| |--|--|--| |**説明**|**関数固有のパラメータ**|**コメント**| |**baselinedev** (/host/key,data period:time shift,season_unit,num_seasons)|<|<| |最後のデータ期間と前のシーズンの同じデータ期間との間の偏差の数を (stddevpop アルゴリズムによって) 返します |**data period** - \\<時間単位> として定義される、シーズン内のデータ収集期間
`N` - 時間単位数
`time unit` - h (時), d (日), w (週), M (月) y (年), シーズン以下である必要があります

[Time shift](/manual/config/triggers/expression#function-specific_parameters) - 期間オフセット(例を参照)

**season_unit** - 1シーズンの期間 (h, d, w, M, y)。 データ期間より小さくすることはできません

**num_seasons** - 評価するシーズン数| 例:
=> **baselinedev**(/host/key,1d:now/d,"M",6) → 前日と過去 6 か月間の同じ日の標準偏差 (母集団) の数を計算します。 日付が前の月に存在しない場合は、その月の最終日が使用されます (7 月 31 日は、1 月 31 日、2 月 28 日、... 6 月 30 日に対して分析されます)。
=> **baselinedev**(/host/key,1h:now/h,"d",10) → 昨日から 10 日前までの 1 時間前と同じ時間との間の標準偏差 (母集団) の数を計算します。| |**baselinewma** (/host/key,data period:time shift,season_unit,num_seasons)|<|<| |加重移動平均アルゴリズムを使用して、複数の等しい期間 ('シーズン') の同じ時間枠からのデータを平均することにより、ベースラインを計算します。|**data period** - \\<時間単位> として定義される、シーズン内のデータ収集期間
`N` - 時間単位数
`time unit` - h (時), d (日), w (週), M (月), y (年), シーズン以下である必要があります

[Time shift](/manual/config/triggers/expression#function-specific_parameters) - 期間オフセットは、シーズンのデータ収集時間枠の終了を定義します (例を参照)

**season_unit** - 1シーズンの期間 (h, d, w, M, y), データ期間より小さくすることはできません。

**num_seasons** - 評価するシーズン数| 例:
=> **baselinewma**(/host/key,1h:now/h,"d",3) → 昨日までの 3 日間の最後の 1 時間に基づいてベースラインを計算します。"今"が月曜日の 13:30 の場合、金、土、日の 12:00 から 12:59 までのデータが分析対象になります。
=> **baselinemwa**(/host/key,2h:now/h,"d",3) → 昨日までの 3 日間の過去 2 時間に基づいてベースラインを計算します。"今"が月曜日の 13:30 の場合、金、土、日の 10:00 から 11:59 までのデータが分析対象になります。
=> **baselinewma**(/host/key,1d:now/d,"M",4) → 最後の丸 1 か月間の'昨日'と過去4か月の同じ日に基づいてベースラインを計算します。必要な日付が存在しない場合は、月の最終日が取得されます。今日が 9 月 1 日の場合、7 月 31 日、6 月 30 日、5 月 31 日、4 月 30 日のデータが分析されます。| |**trendavg** (/host/key,time period:time shift)|<|<| |定義された期間内のトレンド値の平均|[共通パラメータ](#common-parameters)参照|例:
=> **trendavg**(/host/key,**1h:now/h**) → 1 時間前の平均 (例:12:00-13:00)
=> **trendavg**(/host/key,**1h:now/h-1h**) → 2 時間前の平均 (11:00-12:00)
=> **trendavg**(/host/key,**1h:now/h-2h**) → 3時間前の平均 (10:00-11:00)
=> **trendavg**(/host/key,**1M:now/M-1y**) → 1年前の前月の平均| |**trendcount** (/host/key,time period:time shift)|<|<| |定義された期間内に正常に取得されたトレンド値の数|[共通パラメータ](#common-parameters)参照|例:
=> **trendcount**(/host/key,**1h:now/h**) → 1時間前のカウント (例: 12:00-13:00)
=> **trendcount**(/host/key,**1h:now/h-1h**) → 2時間前のカウント(11:00-12:00)
=> **trendcount**(/host/key,**1h:now/h-2h**) → 3時間前のカウント(10:00-11:00)
=> **trendcount**(/host/key,**1M:now/M-1y**) → 1 年前の前月のカウント| |**trendmax** (/host/key,time period:time shift)|<|<| |定義された期間内のトレンド値の最大値|[共通パラメータ](#common-parameters)参照|例:
=> **trendmax**(/host/key,**1h:now/h**) → 1時間前の最大値(例: 12:00-13:00)
=> **trendmax**(/host/key,**1h:now/h**) - **trendmin**(/host/key,**1h:now/h**) → 前の 1 時間 (12:00 ～ 13:00) の最大値と最小値の差 (トレンド デルタ) を計算します。
=> **trendmax**(/host/key,**1h:now/h-1h**) → 2 時間前の最大値(11:00-12:00)
=> **trendmax**(/host/key,**1h:now/h-2h**) → 3時間前の最大値 (10:00-11:00)
=> **trendmax**(/host/key,**1M:now/M-1y**) → 1年前の前月の最大値| |**trendmin** (/host/key,time period:time shift)|<|<| |定義された期間内のトレンド値の最小値|[共通パラメータ](#common-parameters)参照|例:
=> **trendmin**(/host/key,**1h:now/h**) → 1 時間前の最小値(例: 12:00-13:00)
=> **trendmin**(/host/key,**1h:now/h**) - **trendmin**(/host/key,**1h:now/h**) → 前の 1 時間の最大値と最小値の差 (トレンド デルタ) を計算する。 (12:00-13:00)
=> **trendmin**(/host/key,**1h:now/h-1h**) → 2時間前の最小値(11:00-12:00)
=> **trendmin**(/host/key,**1h:now/h-2h**) → 3時間前の最小値(10:00-11:00)
=> **trendmin**(/host/key,**1M:now/M-1y**) → 1 年前の前月の最小値| |**trendstl** (/host/key,eval period:time shift,detection period,season,\,\,\)|<|<| |検出期間中の異常の割合を返します - 0から1までの10進数値つまり`((異常値の数)/(値の総数))`|**eval period** - \\