Vous pouvez créer une alerte pour envoyer un e-mail ou une notification Slack chaque fois que les résultats d'une vignette de tableau de bord basée sur une requête ou liée à une présentation atteignent ou dépassent un seuil spécifié. La définition d'une alerte basée sur les données d'une série temporelle diffère de celle basée sur d'autres types de données.
Pour les données de séries temporelles, la condition d'alerte est basée sur la comparaison de lignes spécifiques de la série, et non sur l'ensemble de résultats complet. Cette approche permet aux utilisateurs d'effectuer des opérations supplémentaires qui comparent les données de deux lignes de la série à l'aide d'options de condition d'alerte supplémentaires qui ne sont pas disponibles pour les autres types de données, telles que modifications de, augmentation de et diminution de.
Lorsque vous utilisez ces conditions de comparaison avec des données de séries temporelles, la requête d'alerte compare la dernière ligne de données à la précédente. Pour garder une trace de votre position dans la série temporelle (afin de baser les conditions d'alerte uniquement sur des données qui n'étaient pas présentes lors de l'exécution précédente de la requête d'alerte), Looker doit conserver la valeur des dernières données de séries temporelles chaque fois qu'il exécute la requête d'alerte.
Cette page décrit deux cas importants dont il faut tenir compte lorsque vous choisissez des conditions d'alerte qui utilisent des données de séries temporelles:
- Les conditions d'alerte indiquent à Looker de vérifier les données à la recherche de mises à jour moins souvent que les données sont mises à jour.
- Par exemple, l'intervalle de séries temporelles est horaire (les données sont agrégées par heure), mais une alerte est définie pour une fréquence quotidienne.
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Les conditions d'alerte indiquent à Looker de rechercher des mises à jour dans les données plus souvent que les données.
- Par exemple, l'intervalle d'une série temporelle est quotidien (les données sont agrégées par jour), mais une alerte est définie pour une fréquence horaire.
Dans l'idéal, l'intervalle et la fréquence des séries temporelles sont les mêmes, mais ce n'est pas toujours le cas. Si un job ETL est configuré pour charger des données horaires toutes les nuits ou si une requête échoue pour une raison quelconque, il est important de comprendre le fonctionnement des requêtes d'alerte lorsque ces intervalles ne sont pas synchronisés.
Vérification des alertes
Les requêtes d'alerte examinent la dernière ligne de données de séries temporelles pour déterminer si l'une des conditions suivantes est vraie:
- Si la valeur de la série temporelle actuelle est plus récente que la valeur de la série temporelle la plus récente issue de la précédente vérification d'alerte
- Si la valeur de la série temporelle actuelle est la valeur la plus récente de la série temporelle, même si elle est identique à celle de la vérification d'alerte précédente
La première fois qu'une requête d'alerte est exécutée, Looker n'évalue plus l'ensemble de résultats. Looker considère alors ces résultats comme des données historiques et recherche uniquement les modifications qui se produisent après la création de l'alerte et l'exécution de la requête d'alerte initiale.
Cas 1: l'intervalle de la série temporelle est plus court que la fréquence
Dans cet exemple, un utilisateur souhaite vérifier quotidiennement si les ventes à l'heure sont supérieures à l'objectif:
Intervalle de série temporelle = horaire Fréquence = tous les jours
Cette approche implique la vérification des données horaires à une fréquence supérieure à une heure. L'alerte vérifiera chaque nouvelle ligne de série temporelle qui n'a pas été vérifiée dans l'intervalle précédent. Si vous disposez de données horaires et d'une vérification quotidienne des alertes, l'alerte vérifie 24 lignes par jour. Chaque ligne est vérifiée par rapport à la condition d'alerte spécifiée. Si une ligne remplit la condition, un e-mail est envoyé.
Course 25/05/19 9h
| Valeur de série temporelle | Mesurer la valeur | |
| 25/05/19 8:00 | 200 | < vérification des alertes |
| 25/05/19 9:00 | 250 | < vérification des alertes |
Courir 25/05/19 11:00
| Valeur de série temporelle | Mesurer la valeur | |
| 25/05/19 8:00 | 200 | |
| 25/05/19 9:00 | 250 | < alerte précédente |
| 25/05/19 10:00 | 300 | < vérification des alertes |
| 25/05/19 11:00 | 300 | < vérification des alertes |
Courir le 25/05/19 à 12h (aucune nouvelle donnée)
| Valeur de série temporelle | Mesurer la valeur | |
| 25/05/19 8:00 | 200 | |
| 25/05/19 9:00 | 250 | |
| 25/05/19 10:00 | 300 | < alerte précédente |
| 25/05/19 11:00 | 300 | < vérification des alertes |
Cas 2: l'intervalle de série temporelle est plus long que la fréquence
Dans cet exemple, un utilisateur souhaite vérifier, par heure, si les totaux des ventes cumulées d'aujourd'hui sont supérieurs à l'objectif:
Intervalle de série temporelle = quotidien Fréquence = toutes les heures
Cette approche implique de vérifier les données agrégées par date plusieurs fois au cours de la journée. Supposons que vous ayez configuré une alerte pour vous avertir si le total des ventes quotidiennes est égal ou supérieur à 200. Le total des ventes augmente lors de chaque vérification d'alerte, à mesure qu'il s'accumule tout au long de la journée. Looker revérifie donc en permanence la dernière valeur de la série temporelle par rapport à la valeur qui a déclenché l'alerte précédente.
Course 25/05/19 9h
| Valeur de série temporelle | Mesurer la valeur | |
| 5/24/19 | 200 | < alerte précédente |
| 25/05/19 | 50 | < vérification d'alerte (aucune notification) |
Course 25/05/19 10h
| Valeur de série temporelle | Mesurer la valeur | |
| 5/24/19 | 200 | < alerte précédente |
| 25/05/19 | 100 | < vérification d'alerte (aucune notification) |
Courir 25/05/19 11:00
| Valeur de série temporelle | Mesurer la valeur | |
| 5/24/19 | 200 | < alerte précédente |
| 25/05/19 | 150 | < vérification d'alerte (aucune notification) |