MinMax Ouliter¶

支持对数据进行阈值判断，其主要功能包括：

基于用户设置的最大值或最小值的阈值判断，属于异常识别(Outlier Detection)中的基于大小值判断方法的实现。
该算子针对流入数据的record.measurepoint.value字段，会根据用户设置的最大值和最小值阈值范围(从8种开闭区间之一+用户填的min,max值)，来对每个数据(StreamSet中的单个Record)进行是否在min,max区间的判断：
- 如果不在阈值区间内，则判断为异常,，输出字段/attr/ isOutlier的值为true
- 如果record.value在阈值范围内,则/attr/ isOutlier的值为false
另外，还会将这次判断设计的大小值，开闭区间等参数，封装进/attr/ outlierAttr字段中。

配置详情¶

该算子的配置包括General，BasicConfig，OutlierConfig的详细信息，各字段的配置如下：

名称	是否必须	描述
Name	Yes	算子名称
Description	No	算子描述
Required Fields	No	数据必须包含的字段，如果未包含指定字段，则record将被过滤掉
Preconditions	No	数据必须满足的前提条件，如果不满足指定条件，则record将被过滤掉
On Record Error	Yes	对错误数据的处理方式： Discard：直接丢弃 Send to Error：发送至错误中心 Stop Pipeline：停止流任务运行

名称	是否必须	描述
QualityControl Level	No	数据质量位选择，表示该算子可以支持或需要处理哪些类型的数据质量。

名称	是否必须	描述
Rules	Yes	策略集合，可对策略进行增、删、改等操作
Model Point	Yes	数据输入点，格式为：{模型标识}::{测点标识}
OpenClose	Yes	输入点阈值区间格式，包括（x,y）、（x,y]、[x,y）、[x,y]、（-∞,x）、（-∞,x]、（x,+∞）、[x,+∞）这8个选项
Min-Max	Yes	具体阈值区间参数取值，有2个参数时，需用逗号进行分隔，比如(x,y)选项的取值为”2,10”，则表示为实际阈值区间为（2,10）
Output PointId	Yes	数据输出点，格式为：{模型标识}::{测点标识}。当对输入点进行阈值判断后，Streaming会为超出了上下限的record打上越限标签，并输出打标结果，数据输出点是承载输出结果的测点

该算子的输出结果包含在Attribute结构体中，各字段的描述如下：