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Date de sortie : 18/09/2024 Quoi de neuf ? Valeur de départ personnalisable pour les lectures incrémentielles Les lectures incrémentie

Mis à jour il y a plus d’une semaine

Date de sortie : 18/09/2024

Quoi de neuf ?

Valeur de départ personnalisable pour les relevés incrémentiels

Les relevés incrémentiels sont très courants lors de l'enregistrement des données de consommation d'utilités, comme l'électricité ou l'eau, grâce à leur capacité à gérer les interruptions de données. Ils commencent généralement à zéro et peuvent être périodiquement réinitialisés après avoir atteint une valeur maximale.

Nous avons récemment été confrontés à un cas intéressant d'un équipement de mesure utilisant un entier signé de 32 bits : le compteur va de -2147483648 à 2147483647.

Pour gérer des cas similaires, EMIS propose désormais une nouvelle option, permettant aux utilisateurs de définir les valeurs minimales et maximales attendues pour le compteur lors de la création d'une nouvelle variable automatique avec un type de données "Incrémentiel". Cela garantit des calculs de consommation corrects même lorsque le compteur se réinitialise à des valeurs non nulles, évitant ainsi des interprétations erronées des données.

Scénario d'exemple :

  • Compteurs précédents : 102, 104, 105, -2147483640, -2147483630…

  • Avant la mise à jour : Le système calculait incorrectement la consommation entre 105 et -2147483640.

  • Maintenant : En définissant les valeurs minimales et maximales, EMIS peut calculer correctement la consommation, assurant l'intégrité des données pour tous les types d'équipements.

Cette amélioration augmentera la fiabilité du suivi de la consommation, en particulier pour les clients utilisant du matériel ancien.

Messages d'erreur plus informatifs pour la suppression de variables

Lors de la suppression d'une variable liée à d'autres ressources, les utilisateurs verront désormais un message clair avec des liens cliquables vers ces ressources, les dirigeant vers les pages pertinentes.

Système d'alerte amélioré pour les données manquantes

Nous avons corrigé un problème où le système d'alerte générait incorrectement des exceptions lorsque les données cibles ou variables étaient manquantes. Cela modifie la façon dont les alertes sont détectées :

  • Pour les données cibles :
    Lorsque les données cibles sont manquantes, le système ne les traitera plus comme 0. Aucune donnée ne sera utilisée, évitant ainsi des exceptions et alertes inutiles.

  • Pour les données de variables :
    De même, lorsque les données de variables virtuelles sont manquantes, le système ne les traitera pas comme 0. Aucune donnée ne sera utilisée, et aucune exception ne sera générée.

Autres améliorations

- Nous avons amélioré la validation du champ de formulaire pour l'URL du webhook Microsoft Teams afin d'empêcher l'enregistrement d'URL invalides et d'aider les utilisateurs à configurer leur intégration.

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