配置时间窗口数据聚合任务¶
创建流数据处理任务时，选择 时间窗口聚合模板，即可配置对单设备单测点数值类型数据的聚合处理任务。
设置窗口策略¶
EnOS流数据处理引擎基于时间窗口对AI数据进行聚合处理。
从 窗口类型 下拉菜单中，选择时间窗口的类型（目前仅支持滚动窗口）。
从 延迟设置 下拉菜单中，选择允许数据延迟到达的时间（0 second表示不支持处理延迟到达的数据）。
配置数据处理策略¶
在 数据处理 一栏中，点击 新增策略，增加一条数据处理策略。对同一模型的资产数据采用相同的处理策略。每条策略都包含输入点、输出点、阈值限定、插补策略、窗口大小、聚合算法。
点击 输入点 下的输入框，选择需要处理的模型和对应的测点。输入点数据类型必须为数值型。
点击 阈值限定 下的输入框，选择对输入点数据有效性进行限定的方式和阈值上下限。超出阈值的数据可使用插补策略进行订正。
备注
当输入点为非原始数据点（计算输出点），且插补策略为 “Ignore” 时，阈值范围将不起作用。
点击 插补策略 下的输入框，选择对超出阈值范围的数据的处理方法。目前插补策略仅支持丢弃（Ignore），超出阈值范围的数据不参与计算。
点击 聚合算法 下的输入框，选择处理数据的算法函数，该函数将包含要应用于窗口数据的计算。目前EnOS流数据处理系统支持的聚合函数包括：max、min、avg、sum、cnt。
max: 比较同一个时间窗口内的所有有效记录的值，将最大值作为输出记录的值
min: 比较同一个时间窗口内的所有有效记录的值，将最小值作为输出记录的值
avg: 对同一个时间窗口内的所有有效记录的值求平均，将平均值作为输出记录的值
sum: 对同一个时间窗口内的所有有效记录的值求和，将求和结果作为输出记录的值
cnt: 对同一个时间窗口内的所有有效记录求计数，将计数结果作为输出记录的值
点击 窗口大小 下的输入框，选择时间窗口的持续时间。窗口大小确定了一次窗口分析中需要处理的数据量。
当出现 a -> b -> c 这种连续聚合处理时，由于有窗口延时时，a -> b 会输出中间结果（当下个时间窗口产生时，上一个时间窗口会输出一个中间值），b -> c 的窗口大小应尽量与 a -> b 保持一致。
点击 输出点 下的输入框，选择将处理结果输出至某一个输出点上，并产生一条输出记录。输出记录的时间戳是每个时间窗口的起始时间，输出记录的值对应输入点的值的聚合结果。
点击 操作 列中的 保存 图标，保存数据处理策略。
备注
输出点数据类型必须为数值型
为保证任务的正确运行，确保输入点和输出点属于同一个模型
要避免在整个流数据处理系统中出现环状设计，比如 a -> b -> c -> a
示例¶
典型的时间窗口数据聚合任务配置，如下图所示：
管理数据处理策略¶
一条数据处理策略配置完成后，可继续进行以下常规操作：
添加处理策略：点击 新增策略，可在策略列表上新增一条记录，当所有数据处理策略都保存之后，可保存整个流数据处理任务。
复制：当新纪录与某条记录的配置项出现类似时，点击处理策略后的 复制 图标，可复制记录并修改不同项来进行快速配置。
编辑：点击处理策略后的 编辑 图标，可随时编辑数据处理策略。
删除：点击处理策略后的 删除 图标，可删除数据处理策略。