Superset ダッシュボードの構築#

#目的

このページは、IoT フリート監視パイプライン チュートリアルのステップ7の詳細な補足です。このページでは、フリート監視ダッシュボードの各パネルの仮想データセットと正確なチャート構成を提供します。

Superset は Trino を通じて Lakehouse にクエリを実行します。このページのすべての SQL は Trino 方言 です。Superset をまだデプロイしていない場合は、まず Deploy Apache Superset に従ってください。

構築する完成したダッシュボード:

#セットアップ

1. Trino をデータベースとして接続 します。Superset の Settings > Database Connections > + で行います。SQLAlchemy URI は trino://<user>@<trino-host>:<port>/<catalog> の形式です。続行する前に接続をテストしてください。
2. 物理データセット iot_readings を Datasets > + で追加します。カタログ、スキーマ、テーブルを選択します。
3. 以下の仮想データセット を SQL Lab で作成します（クエリを実行し、Save > Save dataset を選択）。「デバイスごとの現在の状態」ロジックは複数のチャートで再利用されるため、一度 iot_current_state として保存します。

#iot_current_state 仮想データセット

このデータセットは、各デバイスの最新行を返します。複数のパネルでこのデータセットを基にしています。iot_current_state として保存します。

SELECT *
FROM (
  SELECT
    device_id, site, region, device_type,
    temperature, humidity, co2, pm25,
    battery_pct, status, error_code,
    ts_parsed AS ts,
    row_number() OVER (
      PARTITION BY device_id
      ORDER BY ts_parsed DESC
    ) AS rn
  FROM (
    SELECT *, try(from_iso8601_timestamp(ts)) AS ts_parsed
    FROM iot_readings
  )
  WHERE ts_parsed IS NOT NULL
)
WHERE rn = 1

内部の try() に WHERE ts_parsed IS NOT NULL を追加することで、解析不能な行を削除します。これにより、悪い行が row_number() の順序に勝つことがなく、デバイスの現在の状態として扱われるのを防ぎます。

#パネル1: KPI 行

ダッシュボードの上部に4つのヘッドラインの Big Number チャート。

デバイスオンライン 仮想データセットを保存します:

SELECT count(DISTINCT device_id) AS devices_online
FROM iot_readings
WHERE try(from_iso8601_timestamp(ts)) >= current_timestamp - interval '2' minute

#パネル2: フリートヘルスドーナツ

フリート全体の現在のステータス分布、デバイスごとのスライスではなく行ごとのスライス。

• チャートタイプ: Pie / Donut
• データセット: iot_current_state
• 次元: status。メトリック: COUNT(DISTINCT device_id)
• 推奨カラー: OKは緑、DEGRADEDはアンバー、FAULTは赤。OFFLINE はここにはほとんど表示されません。オフラインデバイスは発信を停止するため、現在の状態から外れます。パネル5 を参照してください。

#パネル3: バッテリーレベル

「予測できたはずの」チャート、最もリスクの高いデバイスを最初にソートします。

• チャートタイプ: Bar Chart。カスタマイズで Bar Orientation を Horizontal に設定します。
• データセット: iot_current_state
• X軸: device_id。メトリック: MAX(battery_pct)。次元は空のままにします。
• MAX(battery_pct) で昇順にソートし、行の制限を15に設定します。

#パネル4: 読み取り値のトレンド

ヘッドラインのトレンド: 時間を通じた平均メトリック、サイトまたは地域でスライス可能。

• チャートタイプ: Line Chart（時系列）
• データセット: 解析された ts が時刻列であるデータセット（トップの解析メモを参照）。try(from_iso8601_timestamp(ts)) AS ts を公開する仮想データセットを作成し、主要な時刻列としてマークします。
• 時間粒度: 1分（または30秒）
• X軸: ts。メトリック: AVG(co2), AVG(pm25), AVG(temperature)。次元: site を1つのサイトごとに1つの行にします。
• region と device_type にダッシュボードフィルタを追加します。

デバイスごとの異常値のクローズアップを表示するには、このチャートを複製し、シリーズ次元を device_id に設定し、スクリプト化されたデバイスのいずれかにフィルタリングします:

SELECT
  try(from_iso8601_timestamp(ts)) AS ts,
  device_id, pm25, status
FROM iot_readings
WHERE device_id = 'paris-dc1-sensor-01'
ORDER BY ts

#パネル5: ダウンタイムテーブル

真のダウンタイムを検出します: 発信を停止したため、最新の読み取り値が古いデバイス。

• チャートタイプ: Table
• データセット: 以下の仮想データセット

このデータセットを保存します。このデータセットは、各デバイスの最後の読み取りからの時間を返すため、パネルは空になりません:

SELECT
  device_id,
  site,
  region,
  max(try(from_iso8601_timestamp(ts)))                                  AS last_seen,
  date_diff('second', max(try(from_iso8601_timestamp(ts))), current_timestamp) AS seconds_since_last
FROM iot_readings
WHERE device_id <> 'local-test'
GROUP BY device_id, site, region
ORDER BY seconds_since_last DESC

その後、Table チャートで Customize > Conditional formatting を使用して、seconds_since_last が30を超える場合に赤に着色します。

#パネル6: エラーコードの内訳

ウィンドウ内で発生する種類の故障。

• チャートタイプ: Bar Chart
• データセット: iot_readings
• X軸: error_code。メトリック: COUNT(*)。次元は空のままにします。
• フィルタ: error_code <> 'NONE' および時間範囲を過去15分に設定します。

#パネル7: サイト別の読み取り値

フリート全体の環境読み取り値を比較します。

• チャートタイプ: Bar Chart
• データセット: iot_current_state
• X軸: site（またはregion）。メトリック: AVG(co2), AVG(pm25)。次元は空のままにします。

#ダッシュボードのレイアウト

7つのパネルの実用的な配置:

+-----------------------------------------------------------------+
|  Devices online | Fleet size | Devices in alert | Avg CO2 (now) |   KPI row
+------------------------------+----------------------------------+
|  Fleet health donut          |  Battery levels                  |
+------------------------------+----------------------------------+
|  Readings trend over time, by site                              |
+------------------------------+----------------------------------+
|  Downtime table              |  Error-code breakdown            |
+------------------------------+----------------------------------+

region、site、device_type、および時間範囲のダッシュボードフィルターを追加します。ダッシュボードの自動更新間隔を30秒に設定してください（ダッシュボードの編集の下）リアルタイムの感覚を得るためです。

スクリプトによる障害が進行するにつれて、ダッシュボードは全体のストーリーを通過します: 健全なフリート、デバイスの劣化と故障、ダウンタイムテーブルに現れ、トレンドのギャップとして現れるダウンタイムのウィンドウ、そして最後に、デバイスを通常状態に戻す修理です。

#さらに詳しく

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