Puoi creare un avviso per inviare un'email o una notifica Slack ogni volta che i risultati di un riquadro della dashboard basato su query o collegato a Look soddisfano o superano una soglia specificata. L'impostazione di un avviso basato su dati di serie temporali è diversa da quella di un avviso basato su altri tipi di dati.
Per i dati delle serie temporali, la condizione dell'avviso si basa sul confronto di righe specifiche della serie anziché sull'insieme di risultati completo. Questo tipo di utilizzo con i dati delle serie temporali consente agli utenti di eseguire operazioni aggiuntive che confrontano i dati di due righe della serie utilizzando opzioni aggiuntive per le condizioni degli avvisi che non sono disponibili per altri tipi di dati, ad esempio modifiche per, aumenta del e diminuzione del.
Quando utilizzi queste condizioni di confronto con i dati di serie temporali, la query dell'avviso confronta l'ultima riga di dati con la riga precedente. Per tenere traccia della tua posizione all'interno della serie temporale, in modo da basare le condizioni di avviso solo su dati che non erano presenti al momento dell'esecuzione precedente della query di avviso, Looker deve mantenere il valore dei dati delle serie temporali più recenti ogni volta che esegue la query di avviso.
In questa pagina vengono descritti due casi importanti da considerare quando scegli condizioni di avviso che utilizzano i dati delle serie temporali:
- Le condizioni di avviso indicano a Looker di verificare la presenza di aggiornamenti con una frequenza minore rispetto a quella di aggiornamento dei dati.
- Ad esempio, l'intervallo delle serie temporali è su base oraria (i dati vengono aggregati per ora), ma viene impostato un avviso per una frequenza giornaliera.
-
Le condizioni di avviso indicano a Looker di verificare la presenza di aggiornamenti sui dati con maggiore frequenza rispetto a quella di aggiornamento dei dati.
- Ad esempio, l'intervallo delle serie temporali è giornaliero (i dati vengono aggregati per giorno), ma viene impostato un avviso per una frequenza oraria.
Idealmente, l'intervallo della serie temporale e la frequenza sono uguali, ma non è sempre così. Se un job ETL è configurato per caricare dati orari ogni notte o se una query non riesce per qualche motivo, è importante capire come funzionano le query di avviso quando questi intervalli non sono sincronizzati.
Controllo degli avvisi
Le query di avviso controlleranno l'ultima riga di dati delle serie temporali per determinare se una delle seguenti affermazioni è vera:
- Se il valore della serie temporale corrente è più recente del valore della serie temporale più recente nel controllo degli avvisi precedente
- Se il valore della serie temporale corrente è il valore della serie temporale più recente, anche se ha lo stesso valore della serie temporale del controllo degli avvisi precedente
La prima volta che viene eseguita una query di avviso, Looker non valuterà più l'intero set di risultati. Looker considera invece questi risultati come dati storici e cerca solo le modifiche che si verificano dopo la creazione dell'avviso e l'esecuzione della query di avviso iniziale.
Caso 1: l'intervallo della serie temporale è più breve della frequenza
In questo esempio, un utente vuole verificare ogni giorno se le vendite orarie sono maggiori dell'obiettivo:
Intervallo di serie temporali = ora Frequenza = giornaliera
Questo approccio prevede il controllo dei dati orari con una frequenza maggiore di un'ora. L'avviso controllerà ogni nuova riga della serie temporale che non è stata verificata nell'intervallo di avviso precedente. Se disponi di dati orari e di un controllo degli avvisi giornaliero, l'avviso controllerà 24 righe ogni giorno. Ogni riga viene confrontata con la condizione di avviso specificata e se qualsiasi riga soddisfa la condizione, viene inviata un'email.
Corsa 25/05/19 09:00
| Valore serie temporale | Misurare il valore | |
| 25/05/19 08:00 | 200 | < controllo avvisi |
| 25/05/19 09:00 | 250 | < controllo avvisi |
Corsa 25/05/19 11:00
| Valore serie temporale | Misurare il valore | |
| 25/05/19 08:00 | 200 | |
| 25/05/19 09:00 | 250 | < avviso precedente |
| 25/05/19 10:00 | 300 | < controllo avvisi |
| 25/05/19 11:00 | 300 | < controllo avvisi |
Esecuzione il 25/05/19 alle 12:00 (nessun nuovo dato)
| Valore serie temporale | Misurare il valore | |
| 25/05/19 08:00 | 200 | |
| 25/05/19 09:00 | 250 | |
| 25/05/19 10:00 | 300 | < avviso precedente |
| 25/05/19 11:00 | 300 | < controllo avvisi |
Caso 2: l'intervallo della serie temporale è più lungo della frequenza
In questo esempio, un utente vuole verificare ogni ora se i totali delle vendite cumulative odierne sono maggiori dell'obiettivo:
Intervallo di serie temporali = giornaliero Frequenza = oraria
Questo approccio prevede il controllo dei dati aggregati per data più volte nel corso della giornata. Supponiamo che tu abbia configurato un avviso per ricevere una notifica se il totale delle vendite giornaliere è uguale o superiore a 200. Il totale delle vendite aumenta durante ogni controllo degli avvisi mentre si accumula nel corso della giornata, quindi Looker ricontrolla continuamente il valore dell'ultima serie temporale in base al valore che ha attivato l'avviso precedente.
Corsa 25/05/19 09:00
| Valore serie temporale | Misurare il valore | |
| 5/24/19 | 200 | < avviso precedente |
| 25/05/19 | 50 | < controllo degli avvisi (nessuna notifica) |
Corsa 25/05/19 10:00
| Valore serie temporale | Misurare il valore | |
| 5/24/19 | 200 | < avviso precedente |
| 25/05/19 | 100 | < controllo degli avvisi (nessuna notifica) |
Corsa 25/05/19 11:00
| Valore serie temporale | Misurare il valore | |
| 5/24/19 | 200 | < avviso precedente |
| 25/05/19 | 150 | < controllo degli avvisi (nessuna notifica) |