Historique et graphiques de tendance

Choisissez la méthode selon le besoin : quelques données brutes détaillées pour diagnostiquer, des tendances par intervalles pour observer les variations, un export asynchrone pour les volumes importants.

Méthodes de consultation

Besoin	Méthode	Description
Consulter les échantillons bruts	Historique détaillé	Requête paginée par point et plage temporelle
Comparer les tendances	Requête graphique	Choix automatique des intervalles temporels et limitation du nombre de points renvoyés
Définir des statistiques	Requête d’agrégation	Méthode statistique et granularité définies séparément pour plusieurs points
Enregistrer beaucoup de détails	Export de l’historique	Génération CSV ou ZIP en arrière-plan

L’historique acquis, agrégé et partagé permet d’analyser les tendances. Pour un point partagé, spécifiez le code de l’équipement et dataKey afin de ne pas mélanger des points homonymes de plusieurs équipements.

Traitement des données dans les graphiques

• Granularité automatique ou unité et intervalle définis manuellement.
• Moyenne, maximum, minimum, nombre, première ou dernière valeur, selon le type de données.
• Alignement des intervalles sur le fuseau horaire spécifié pour comparer les variations quotidiennes ou horaires.
• Les intervalles sans échantillon restent nuls ; le graphique doit montrer une interruption, et non un zéro.
• Les données non numériques ne conviennent pas à une moyenne ; utilisez plutôt nombre, première ou dernière valeur. L’API renvoie des avertissements à afficher avec le graphique.

Pour une énergie cumulée, analysez la différence entre valeurs initiale et finale en tenant compte des remises à zéro du compteur ; n’additionnez pas directement les relevés cumulés.

Exemple d’API

POST /ems-data/chart/query, avec le token de connexion dans les en-têtes :

{
  "series": [{"dataKey": "demo_temperature", "statistics": ["AVG", "MAX"]}],
  "startTime": "2026-10-01T00:00:00+08:00",
  "endTime": "2026-10-02T00:00:00+08:00",
  "bucketMode": "AUTO",
  "targetPoints": 200,
  "timezone": "Asia/Shanghai"
}

series[].statistics contient les différentes courbes statistiques ; la réponse fournit aussi l’intervalle réellement utilisé et warnings. Remplacez les points d’exemple par ceux de l’équipement.

L’historique détaillé utilise POST /ems-data/history ; l’agrégation personnalisée utilise POST /ems-data/aggregate/query. Cette dernière renvoie un résultat de réussite ou d’échec pour chaque data.items[], distinct de la structure de réponse de l’API graphique.

Le Skill de graphiques historiques permet également la consultation et l’analyse. Configurez l’archivage périodique pour une conservation durable.