Você pode criar um alerta para enviar um e-mail ou uma notificação do Slack sempre que os resultados de um bloco do painel baseado em consulta ou com link vinculado atenderem ou excederem um limite especificado. Definir um alerta com base nos dados de série temporal é diferente de configurar um alerta com base em outros tipos de dados.
Nos dados de série temporal, a condição do alerta é baseada na comparação de linhas específicas da série em vez de no conjunto de resultados completo. Dessa forma, os usuários realizam 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, aumentos e reduções por.
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 em dados que não estavam lá na última vez que a consulta de alerta foi executada, o Looker precisa persistir o valor dos dados da série temporal mais recente sempre que executar a consulta de alerta.
Esta página descreve dois casos importantes a serem considerados ao escolher condições de alerta que usam dados de séries temporais:
- As condições do alerta orientam o Looker a verificar a existência de atualizações com menos frequência do que a atualização dos 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 do alerta informam ao Looker que é preciso verificar se há atualizações de dados com mais frequência do que as atualizações de dados.
- Por exemplo, o intervalo da série temporal é diário (os dados são agregados por dia), mas um alerta é definido para uma frequência horária.
O ideal é que o intervalo e a frequência da série temporal sejam iguais. No entanto, esse 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 verificam a última linha de dados de série temporal para determinar se uma das seguintes condições é verdadeira:
- Se o valor atual da série temporal for mais recente do que o da série de alertas anterior.
- Se o valor atual da série temporal for o valor mais recente da série temporal, mesmo que ele tenha o mesmo valor de série temporal da verificação de alerta anterior.
Na primeira vez que uma consulta de alerta for executada, o Looker não avaliará mais o conjunto de resultados inteiro. Em vez disso, o Looker considera esses resultados como dados históricos e procura apenas as alterações ocorridas após a criação do alerta e a execução da consulta de alerta inicial.
Caso 1: o intervalo da série temporal é menor que a frequência
Neste exemplo, o usuário quer verificar diariamente se as vendas por hora são maiores que a meta:
Intervalo da série temporal = por hora Frequência = diariamente
Essa abordagem envolve a verificação dos dados por hora com uma frequência maior que uma hora. O alerta verifica todas as novas linhas de série temporal que não foram verificadas no intervalo de alerta anterior. Se você tiver dados por hora e uma verificação de alerta diária, o alerta verificará 24 linhas por dia. Cada linha é verificada em relação à condição de alerta especificada, e se qualquer linha atender à condição, um e-mail será enviado.
Corrida 25/05/19 9:00
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 25/05/19 8h | 200 | < verificação de alertas |
| 25/05/19 9:00 | 250 | < verificação de alertas |
Corrida 25/05/19 11h
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 25/05/19 8h | 200 | |
| 25/05/19 9:00 | 250 | < alerta anterior |
| 25/05/19 10h | 300 | < verificação de alertas |
| 25/05/19 11h | 300 | < verificação de alertas |
Execução 25/05/19 às 12h (sem dados novos)
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 25/05/19 8h | 200 | |
| 25/05/19 9:00 | 250 | |
| 25/05/19 10h | 300 | < alerta anterior |
| 25/05/19 11h | 300 | < verificação de alertas |
Caso 2: o intervalo da série temporal é maior que a frequência
Neste exemplo, um usuário quer verificar a cada hora se os totais cumulativos das vendas de hoje são maiores que a meta:
Intervalo da série temporal = diariamente Frequência = por hora
Essa abordagem envolve a verificação de dados agregados por date várias vezes ao longo do dia. Digamos que você tenha criado um alerta para notificar se o total de vendas diárias for igual ou superior a 200. O total de vendas está aumentando durante cada verificação de alerta conforme acumula ao longo do dia. Portanto, o Looker verifica novamente o valor da série temporal mais recente em relação ao valor que acionou o alerta anterior.
Corrida 25/05/19 9:00
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 24/05/19 | 200 | < alerta anterior |
| 25/05/19 | 50 | < verificação de alertas (sem notificação) |
Corrida 25/05/19 10:00
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 24/05/19 | 200 | < alerta anterior |
| 25/05/19 | 100 | < verificação de alertas (sem notificação) |
Corrida 25/05/19 11h
| Valor da série temporal | Medir o valor | |
| 24/05/19 | 200 | < alerta anterior |
| 25/05/19 | 150 | < verificação de alertas (sem notificação) |