Pode criar um alerta para enviar um email ou uma notificação do Slack sempre que os resultados de um mosaico do painel de controlo baseado em consultas ou associado ao Look cumprem ou excedem um limite especificado. A definição de um alerta com base em dados de séries cronológicas difere da definição de um alerta com base noutros tipos de dados.
Para dados de séries cronológicas, a condição de alerta baseia-se na comparação de linhas específicas na série, em vez de se basear no conjunto de resultados completo. Trabalhar desta forma com dados de intervalos temporais permite aos utilizadores realizar operações adicionais que comparam dados de duas linhas na série através de opções de condições de alerta adicionais que não estão disponíveis para outros tipos de dados, como alterações por, aumentos por e diminuições por.
Quando usa estas condições de comparação com dados de séries cronológicas, a consulta de alerta compara a linha de dados mais recente com a linha anterior. Para acompanhar a sua posição na série cronológica, de modo a basear as condições de alerta apenas em dados que não existiam na última vez que a consulta de alerta foi executada, o Looker tem de manter o valor dos dados da série cronológica mais recentes sempre que executa a consulta de alerta.
Esta página descreve dois casos importantes a ter em consideração quando escolhe condições de alerta que usam dados de séries temporais:
- As condições de alerta indicam ao Looker para verificar se existem atualizações nos dados com menos frequência do que a frequência com que os dados são atualizados.
- Por exemplo, o intervalo da série cronológica é por hora (os dados são agregados por hora), mas é definido um alerta para uma frequência diária.
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As condições de alerta indicam ao Looker que verifique as atualizações dos dados com mais frequência do que a frequência de atualização dos dados.
- Por exemplo, o intervalo da série cronológica é diário (os dados são agregados por dia), mas é definido um alerta para uma frequência por hora.
Idealmente, o intervalo e a frequência da série cronológica são os mesmos. No entanto, nem sempre é esse o caso. Se uma tarefa de ETL estiver configurada para carregar dados por hora todas as noites ou uma consulta falhar por algum motivo, é importante compreender como funcionam as consultas de alerta quando estes intervalos não estão sincronizados.
Verificação de alertas
As consultas de alertas verificam a linha mais recente de dados de séries cronológicas para determinar se alguma das seguintes situações é verdadeira:
- Se o valor da série cronológica atual for mais recente do que o valor da série cronológica mais recente da verificação de alerta anterior
- Se o valor da série cronológica atual for o valor da série cronológica mais recente na série cronológica, mesmo que tenha o mesmo valor da série cronológica que na verificação de alerta anterior
Na primeira vez que uma consulta de alerta é executada, o Looker deixa de avaliar o conjunto de resultados completo. Em vez disso, o Looker considera esses resultados como dados do histórico e procura apenas alterações que ocorram após a criação do alerta e a execução da consulta de alerta inicial.
Caso 1: o intervalo da série cronológica é mais curto do que a frequência
Neste exemplo, um utilizador quer verificar diariamente se as vendas por hora são superiores ao objetivo:
Intervalo de intervalos temporais = por hora Frequência = diariamente
Esta abordagem envolve a verificação de dados por hora com uma frequência superior a uma hora. O alerta verifica todas as novas linhas de séries cronológicas que não foram verificadas no intervalo de alerta anterior. No caso de ter dados por hora e uma verificação de alertas diária, o alerta verifica 24 linhas todos os dias. Cada linha é verificada em relação à condição de alerta especificada e, se qualquer linha cumprir a condição, é enviado um email.
Executar 05/25/19 às 09:00
| Valor de intervalos temporais | Valor da medida | |
| 25/05/19 08:00 | 200 | < alert check |
| 25/05/19 às 09:00 | 250 | < alert check |
Execução 25/05/19 às 11:00
| Valor de intervalos temporais | Valor da medida | |
| 25/05/19 08:00 | 200 | |
| 25/05/19 às 09:00 | 250 | < alerta anterior |
| 25/05/19 às 10:00 | 300 | < alert check |
| 25/05/19 11:00 | 300 | < alert check |
Execução de 25/05/19 às 12:00 (sem novos dados)
| Valor de intervalos temporais | Valor da medida | |
| 25/05/19 08:00 | 200 | |
| 25/05/19 às 09:00 | 250 | |
| 25/05/19 às 10:00 | 300 | < alerta anterior |
| 25/05/19 11:00 | 300 | < alert check |
Caso 2: o intervalo da série cronológica é mais longo do que a frequência
Neste exemplo, um utilizador quer verificar de hora a hora se os totais de vendas cumulativos de hoje são superiores ao objetivo:
Intervalo de intervalos temporais = diariamente Frequência = por hora
Esta abordagem envolve a verificação dos dados agregados por data várias vezes ao longo do dia. Suponhamos que configurou um alerta para receber uma notificação se o total de vendas diárias for igual ou superior a 200. O total de vendas aumenta durante cada verificação de alerta à medida que se acumula ao longo do dia. Por isso, o Looker volta a verificar continuamente o valor da série cronológica mais recente em comparação com o valor que acionou o alerta anterior.
Executar 05/25/19 às 09:00
| Valor de intervalos temporais | Valor da medida | |
| 24/05/19 | 200 | < alerta anterior |
| 25/05/19 | 50 | < alerta de verificação (sem notificação) |
Execução 25/05/19 às 10:00
| Valor de intervalos temporais | Valor da medida | |
| 24/05/19 | 200 | < alerta anterior |
| 25/05/19 | 100 | < alerta de verificação (sem notificação) |
Execução 25/05/19 às 11:00
| Valor de intervalos temporais | Valor da medida | |
| 24/05/19 | 200 | < alerta anterior |
| 25/05/19 | 150 | < alerta de verificação (sem notificação) |