É possível criar um alerta para enviar um e-mail ou uma notificação do Slack sempre que os resultados de um bloco do dashboard baseado em consultas ou vinculado ao Look atingirem ou ultrapassarem um limite. A configuração de alertas com base em dados de série temporal é diferente da configuração de alertas com base em outros tipos de dados.
Para dados de série temporal, a condição de alerta é baseada na comparação de linhas específicas na série, e não no conjunto completo de resultados. Assim, os usuários podem realizar operações adicionais que comparam dados de duas linhas na série usando outras opções de condição de alerta que não estão disponíveis para outros tipos de dados, como alterações em, aumenta em e diminui em.
Ao usar essas condições de comparação com dados de série temporal, a consulta de alerta compara a linha de dados mais recente com a linha anterior. Para acompanhar onde você está na série temporal, para basear as condições de alerta apenas nos dados que não estavam lá na última vez em que a consulta de alerta foi executada, o Looker precisa manter o valor dos dados mais recentes da série temporal sempre que executar a consulta de alerta.
Nesta página, descrevemos dois casos importantes a serem considerados ao escolher condições de alerta que usam dados de série temporal:
- As condições de alerta pedem ao Looker para verificar se há atualizações nos dados com menos frequência do que os dados.
- Por exemplo, o intervalo da série temporal é de hora em hora (os dados são agregados por hora), mas um alerta é definido para uma frequência diária.
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As condições de alerta dizem ao Looker para verificar se há atualizações dos dados com mais frequência do que os dados.
- Por exemplo, o intervalo da série temporal é diário (os dados são agregados por dia), mas um alerta é definido para uma frequência por hora.
O ideal é que o intervalo e a frequência da série temporal sejam os mesmos, mas isso nem sempre é o caso. Se um job de ETL estiver configurado para carregar dados por hora todas as noites ou uma consulta falhar por algum motivo, é importante entender como as consultas de alerta funcionam quando esses intervalos não são sincronizados.
Verificação de alertas
As consultas de alerta vão verificar a última linha de dados de série temporal para determinar se uma das seguintes opções é verdadeira:
- Se o valor da série temporal atual for mais recente do que o mais recente da verificação de alerta anterior
- Se o valor atual da série temporal for o mais recente na série temporal, mesmo que ele tenha o mesmo valor da verificação de alerta anterior
Na primeira vez que uma consulta de alerta for executada, o Looker não avaliará mais todo o conjunto de resultados. Em vez disso, o Looker considera esses resultados como dados históricos e procura apenas as mudanças que ocorrem depois que o alerta é criado e a consulta do alerta inicial é executada.
Caso 1: o intervalo da série temporal é menor que a frequência
Neste exemplo, um usuário deseja verificar diariamente se as vendas por hora são maiores que a meta:
Intervalo da série temporal = por hora Frequência = diária
Essa abordagem envolve a verificação dos dados por hora com uma frequência maior que uma hora. O alerta vai verificar cada nova linha da série temporal que não foi marcada no intervalo de alerta anterior. Se você tiver dados por hora e uma verificação de alerta diária, o alerta vai verificar 24 linhas por dia. Cada linha é comparada com a condição de alerta especificada e, se qualquer linha atender à condição, um e-mail será enviado.
Executar em 25/05/19 às 9h
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 25/05/19 às 8h | 200 | < verificação de alerta |
| 25/05/19 às 9h | 250 | < verificação de alerta |
Executar 25/05/19 às 11h
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 25/05/19 às 8h | 200 | |
| 25/05/19 às 9h | 250 | < alerta anterior |
| 25/05/19 às 10h | 300 | < verificação de alerta |
| 25/05/19 às 11h | 300 | < verificação de alerta |
Executar 25/05/19 às 12h (sem dados novos)
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 25/05/19 às 8h | 200 | |
| 25/05/19 às 9h | 250 | |
| 25/05/19 às 10h | 300 | < alerta anterior |
| 25/05/19 às 11h | 300 | < verificação de alerta |
Caso 2: o intervalo da série temporal é maior que a frequência
Neste exemplo, um usuário quer verificar por hora se os totais de vendas cumulativas de hoje são maiores que a meta:
Intervalo da série temporal = por dia Frequência = por hora
Essa abordagem envolve a verificação dos dados agregados por date muitas vezes ao longo do dia. Digamos que você configurou um alerta para notificar se o total de vendas diárias for igual ou maior que 200. O total de vendas aumenta durante cada verificação de alerta conforme ele se acumula ao longo do dia. Portanto, o Looker compara continuamente o valor mais recente da série temporal com o valor que acionou o alerta anterior.
Executar em 25/05/19 às 9h
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 5/24/19 | 200 | < alerta anterior |
| 25/05/19 | 50 | < verificação de alerta (sem notificação) |
Executar 25/05/19 às 10h
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 5/24/19 | 200 | < alerta anterior |
| 25/05/19 | 100 | < verificação de alerta (sem notificação) |
Executar 25/05/19 às 11h
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 5/24/19 | 200 | < alerta anterior |
| 25/05/19 | 150 | < verificação de alerta (sem notificação) |