簡介

在今年2月初，SLS?已經發布針對新冠病毒肺炎疫情國內動態展示分析 APP，目前該能力全面開放給政府、社區、第三方平臺和開放者進行廣泛應用，完全免費開放。還沒有關注過的同學可以通過以下鏈接了解背景：

• 新冠病毒疫情分析 APP 官方文檔
• 云棲博文、直播

最近，隨著新冠病毒肺炎疫情在全球爆發，SLS?又推出了跟蹤關注全球范圍疫情動態的分析大盤。與國內大盤主要關注國內疫情（數據來源于央視新聞、人民日報、各省市衛健委公告）相比，國際疫情大盤則是跟蹤關注全球范圍的疫情動態，數據來源是被國際上廣泛引用的約翰·霍普金斯大學開源數據集。

SLS

阿里云日志服務（SLS）是針對日志類數據的一站式服務，無需開發就能快捷完成海量日志數據的采集、消費、投遞以及查詢分析等功能，提升運維、運營效率。日志服務主要包括實時采集與消費、數據投遞、查詢與實時分析等功能，適用于從實時監控到數據倉庫的各種開發、運維、運營與安全場景。

作為日志分析中臺，日志服務提供了一站式的數據采集、加工、查詢分析、AI計算、可視化，并支持互聯互通。

亮點

1. 提供規整的疫情數據，并每天定時同步更新

SLS 已經將疫情相關數據進行收集和規整，每天定時更新，并形成可視化平臺覆蓋全球各個國家/地區、省份/州的疫情信息。你只需要專注在數據的分析和展示，其它繁瑣的細節 SLS 都已經處理好。

2. 預定義豐富數據大盤、并支持自定義

內置多份數據大盤并支持自定義提供全球各個國家/地區、省份/州疫情態勢。支持交互式查詢分析、自定義報表、深鉆與告警等。

全球疫情態勢概覽

各國家/地區的疫情詳情

3. 數據平臺開放，互聯互通

數據平臺開放，互聯互通日志服務是開放的，可以和大量其他環境的系統、三方應用或開源進行對接。提供易擴展的數據分析、存儲、可視化平臺能力，如DataV、Blink、OSS、流計算、Grafana、SOC等。

4. 完全免費

完全免費疫情服務應用以及相關資源數據，包括儀表盤、告警等功能完全免費。

數據

導入和規整

可能有一些同學只關注對 COVID-19 疫情的數據分析，也想要上手試一試，但是對于如何從各個數據源獲取并處理數據不了解，又或者對 SLS 的 SQL 不是很熟練。為了幫助這部分同學方便快捷的實現數據分析，SLS 已經將疫情相關數據進行收集和規整，并且每天定時更新。你只需要專注在數據的分析和展示，其它繁瑣的細節 SLS 都已經處理好。

數據樣例

type: Country/Region Cases version: v2020-04-17T11:55:36 Last Update: 2020-04-09 01:12:20 Country/Region: China Country/Region (ch): 中國 LatLng: 35.000074,104.999927 Confirmed: 83798 Confirmed Hist: [644, 923, 1409, 2079, 2882] Confirmed Trend: {"2020-01-23": 644, "2020-01-24": 923, "2020-01-25": 1409, "2020-01-26": 2079, "2020-01-27": 2882} New Confirmed Hist: [95, 279, 486, 670, 803] New Confirmed Trend: {"2020-01-23": 95, "2020-01-24": 279, "2020-01-25": 486, "2020-01-26": 670, "2020-01-27": 803} Deaths: 3352 Deaths Hist: [18, 26, 42, 56, 82] Deaths Trend: {"2020-01-23": 18, "2020-01-24": 26, "2020-01-25": 42, "2020-01-26": 56, "2020-01-27": 82} Recovered: 78556 Recovered Hist: [30, 36, 39, 49, 58] Recovered Trend: {"2020-01-23": 30, "2020-01-24": 36, "2020-01-25": 39, "2020-01-26": 49, "2020-01-27": 58}

數據格式

各種疫情相關數據均放在一個日志庫 ncp 中，通過字段 type 作為類型區分：Global Cases, Country/Region Cases and Province/State Cases。通過 version 字段來標記數據版本，每一個版本都會包含完整的數據，用來實現數據的修正。
數據字段列表如下：

字段名說明樣例

type	數據類型	Global Cases, Country/Region Cases 或者 Province/State Cases
version	數據版本	v2020-01-26T12:30:00
Last Update	最新來源新聞發布時間	2020-01-26 18:23
Confirmed	最新確診病例累計數據	1058
Confirmed Hist	確診病例累計數據（從2020.01.23到當前的歷史數據數組）	[270, 444, 444, 549, 729, 1058]
Confirmed Trend	確診病例累計數據（從2020.01.23到當前的歷史趨勢數據字典）	{"2020-01-21": 1, "2020-01-22": 1, "2020-01-23": 1, "2020-01-24": 2, "2020-01-25": 2, "2020-01-26": 3}
Recovered	最新治愈病例累計數據	42
Recovered Hist	治愈病例累計數據（從2020.01.23到當前的歷史數據數組）	[0, 28, 28, 31, 32, 42]
Recovered Trend	治愈病例累計數據（從2020.01.23到當前的歷史趨勢數據字典）	{"2020-01-21": 1, "2020-01-22": 1, "2020-01-23": 1, "2020-01-24": 2, "2020-01-25": 2, "2020-01-26": 3}
Deaths	最新死亡病例累計數據	52
Deaths Hist	死亡病例累計數據（從2020.01.23到當前的歷史數據數組）	[3, 17, 17, 24, 39, 52]
Deaths Trend	死亡病例累計數據（從2020.01.23到當前的歷史趨勢數據字典）	{"2020-01-21": 1, "2020-01-22": 1, "2020-01-23": 1, "2020-01-24": 2, "2020-01-25": 2, "2020-01-26": 3}
New Confirmed Hist	疑似病例現有數據（從2020.01.23到當前的歷史數據數組）	[11, 0, 41, 0, 56, 127]
New Confirmed Trend	疑似病例現有數據（從2020.01.23到當前的歷史趨勢數據字典）	{"2020-01-21": 1, "2020-01-22": 1, "2020-01-23": 1, "2020-01-24": 2, "2020-01-25": 2, "2020-01-26": 7}

分析展示

SLS 提供大規模日志實時查詢與分析能力，其擁有以下優勢：

• 實時：寫入后可以立即被分析。
• 快速：一秒內，查詢（5個條件）可處理10億級數據，分析（5個維度聚合+GroupBy）可聚合億級別數據。
• 靈活：可以改變任意查詢和分析條件，實時獲取結果。
• 生態豐富：除控制臺提供的報表、儀表盤、快速分析等功能外，還可以與Grafana、DataV、Jaeger等產品無縫對接，并支持Restful API，JDBC等協議。

如上文所說，SLS 提供的疫情數據通過 version 字段來標記數據版本。為了查詢出最新版本的數據，可以通過以下 SQL：

type : "Province/State Cases" | select .... from log l right join (select max(version) as version from log) r on l.version = r.version

在預定義的疫情大盤中，每一個儀表盤對應的都是一個 SQL 分析。以 Global Cases Trend（全球疫情趨勢）為例，為了分析全球累計確診、死亡、治愈，以及現存病例發展趨勢，我們可以通過以下 SQL 查詢，并將結果圖標保存為儀表盤即可，方便快捷。

type : "Global Cases" | select date_format(date_parse(l.a, '%Y-%m-%d'), '%b %e') as "Date", l.b as "Confirmed", l.b - r2.b - r6.b as "Active Confirmed", r2.b as "Deaths", r6.b as "Recovered" from (select a,b from log l right join (select max(version) as version from log) r on l.version = r.version, unnest( cast( json_parse("Confirmed Trend") as map(varchar, bigint) ) ) as t(a,b)) l left join (select a,b from log l right join (select max(version) as version from log) r on l.version = r.version, unnest( cast( json_parse("New Confirmed Trend") as map(varchar, bigint) ) ) as t(a,b)) r on l.a = r.a left join (select a, b from log l right join (select max(version) as version from log) r on l.version = r.version, unnest( cast( json_parse("Deaths Trend") as map(varchar, bigint) ) ) as t(a, b)) r2 on l.a = r2.a left join (select a, b from log l right join (select max(version) as version from log) r on l.version = r.version, unnest( cast( json_parse("Recovered Trend") as map(varchar, bigint) ) ) as t(a, b)) r6 on l.a = r6.a order by l.a

使用方法

登錄阿里云日志服務控制臺,可以看到疫情分析的應用：

點擊進入進行首次配置（一次性，后續數據會自動同步），之后即可直接使用日志服務提供的多份數據大盤，開啟交互式分析、可視化之旅。

原文鏈接
本文為云棲社區原創內容，未經允許不得轉載。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的国际免费版 新冠疫情数据分析APP正式发布！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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