Administratoreinstellungen – Dashboards für Systemaktivitäten

Im Bereich Systemaktivität des Menüs Verwaltung finden Sie vordefinierte Dashboards mit Nutzungs- und Leistungsinformationen zu Ihrer Looker-Instanz. Wie bei jedem anderen Dashboard können Sie Messwerte und Elemente herunterladen, planen, Benachrichtigungen aktivieren und aufschlüsseln. Die Daten in den Systemaktivitäts-Dashboards werden alle 12 Stunden aktualisiert und im Cache gespeichert.

Bevor Sie „Systemaktivität“ in einer vom Kunden gehosteten Looker-Bereitstellung mit MySQL-Backend aktivieren, prüfen Sie, ob Sie den Nutzer für die Backend-Datenbank richtig eingerichtet haben. Du musst insbesondere den Schritt grant all on looker_tmp.* to '<DB_username>'@'%'; ausführen, bevor du die Funktion „Systemaktivität“ aktivierst. Eine Anleitung finden Sie auf der Dokumentationsseite Looker-Backend-Datenbank zu MySQL migrieren.

Da die Berechtigung zum Senden von Inhalten an E-Mail-Ziele modellspezifisch ist, müssen Nutzer, die Dashboards für die Systemaktivität an E-Mail-Ziele senden oder planen möchten, in der Modellgruppe, die für ihre Rolle festgelegt ist, die Option Alle auswählen.

Die Systemaktivitäts-Dashboards stellen eine Verbindung zur zugrunde liegenden Anwendungsdatenbank Ihrer Looker-Instanz her. Sie enthalten Informationen zu Ihrer Instanz, einschließlich Looks und Dashboards, Nutzerinformationen, Informationen zu bisherigen Abfragen und Leistungsstatistiken. Sowohl die Detaillierung als auch die Aufbewahrungsdauer von Daten zu Systemaktivitäten unterliegen Systemeinschränkungen. „Systemaktivität“ ist für die Erfassung großer Datenmengen konzipiert. Die Daten können aggregiert werden, um Ihre Geschäftsprotokolle zu ergänzen.

Diese Daten können zur Ergänzung von Monitoring- und Audit-Aktivitäten hilfreich sein, sind aber nicht dazu gedacht, Ihre aktuelle Compliance-Strategie zu ersetzen.

Standardmäßig werden Daten zur Systemaktivität in der internen Datenbank Ihrer Looker-Instanz gespeichert. In dieser Konfiguration speichert Looker Verlaufs- und Ereignisdaten von maximal 90 Tagen.

Der Text in von Nutzern ausgeführten Filtern ist in „Systemaktivität“ verfügbar und kann von allen Nutzern aufgerufen werden, die die Berechtigung zum Aufrufen des Modells „Systemaktivität“ haben.

Aktion ausführen: Ändern Sie, wer Lesezugriff auf das Modell „Systemaktivität“ hat. Administratoren haben standardmäßig Zugriff auf dieses Modell. Nutzern, die keine Administratoren sind, kann Zugriff auf das Modell „Systemaktivität“ gewährt werden, wenn sie die Berechtigung see_system_activity haben.

Die Anzahl der gleichzeitig ausführbaren Abfragen ist für Dashboards und Explores zur Systemaktivität begrenzt. Diese Einschränkung kann die Ladezeiten für Systemaktivitäts-Dashboards verlängern.

Tipp für das Chat-Team: Zeitbasierte Daten in der Systemaktivität werden in der Systemzeitzone gespeichert. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite Zeitzoneneinstellungen verwenden.

Systemaktivitäts-Dashboards

Dies sind die Systemaktivitäts-Dashboards:

Dashboard „Nutzeraktivität“

Im Dashboard Nutzeraktivität werden Informationen zu den Nutzern und deren Nutzung der Looker-Instanz angezeigt.

Das Dashboard Nutzeraktivität enthält Kacheln mit den folgenden Informationen:

  • Die Gesamtzahl der Nutzer in Ihrer Looker-Instanz

  • Die Anzahl der Nutzer verschiedener Typen in Ihrer Looker-Instanz, darunter:

  • Die Gesamtzahl der Nutzer Ihrer Looker-Instanz im Zeitverlauf

  • Der Prozentsatz der Nutzer, die in den letzten 7 Tagen mindestens eine Abfrage auf Ihrer Looker-Instanz gestellt haben

  • Eine Übersicht über die Anmeldeaktivitäten der Nutzer in den letzten 90 Tagen

  • Die durchschnittliche Aktivität in Minuten und die durchschnittliche Anzahl der Abfragen pro Nutzer pro Woche in den letzten 6 Wochen

  • Die Anzahl der Nutzer, die in den letzten 7 Tagen mindestens eine Suchanfrage gestellt haben, gruppiert nach Suchanfragequelle

  • Eine Liste der Nutzer, die Ihre Looker-Instanz in den letzten sieben Tagen am längsten verwendet haben

  • Eine Liste der Benutzer, die in den letzten 7 Tagen die meisten neuen Dashboards auf Ihrer Looker-Instanz erstellt haben

  • Eine Liste der Benutzer, die in der gesamten Zeit die meisten Git-Ereignisse von Ihrer Looker-Instanz ausgelöst haben

  • Eine Liste der Nutzer, die sich in den letzten 90 Tagen nicht in Ihrer Looker-Instanz angemeldet haben

  • Eine Textkachel mit Links zu Looker-Schulungs- und Schulungsressourcen

Dashboard „Inhaltsaktivität“

Im Dashboard Inhaltsaktivität finden Sie Informationen dazu, welche Dashboards, Looks und Explores in Ihrer Looker-Instanz aufgerufen und geplant werden.

Das Dashboard Inhaltsaktivität enthält Kacheln mit den folgenden Daten:

  • Die Anzahl der Dashboards, die nicht gelöscht wurden
  • Die Anzahl der Looks, die nicht gelöscht wurden
  • Die Anzahl der geplanten Pläne
  • Der Prozentsatz der Dashboards, die in den letzten 30 Tagen abgefragt wurden
  • Der Prozentsatz der Looks, die in den letzten 30 Tagen abgefragt wurden
  • Die Anzahl der geplanten Jobs für jeden Tag in den letzten 7 Tagen
  • Die Anzahl der explorativen Abfragen, die in den letzten 30 Tagen gestellt wurden
  • Eine Liste aller Dashboards und Looks, auf die in den letzten 30 Tagen zugegriffen wurde. Die Liste kann nach der Anzahl der Aufrufe in der Looker-Benutzeroberfläche, der Anzahl der Aufrufe in einem eingebetteten Dashboard, der Anzahl der Aufrufe über die API, der Anzahl der Favoritenzuweisungen und der Anzahl der Übermittlungen über einen geplanten Job sortiert werden.
  • Eine Liste der explorativen Datenanalysen, die in den letzten 30 Tagen erstellt wurden, mit Angaben zur Häufigkeit der Ausführung und zur Anzahl der Nutzer, die die explorative Datenanalyse ausgeführt haben
  • Eine Liste von Dashboards und Looks, auf die in den letzten 30 Tagen nicht zugegriffen wurde. Sie zeigt die Anzahl der Aufrufe des Inhalts in den letzten 90 Tagen in der Looker-Benutzeroberfläche, in einer Einbettung und über die API an. und wie oft Inhalte in den letzten 90 Tagen als Favoriten markiert und wie oft sie über einen geplanten Auftrag bereitgestellt wurden
  • Eine Liste der in den letzten 90 Tagen erstellten Explores, die in den letzten 30 Tagen nicht abgefragt wurden. Sie enthält die seit der letzten Ausführung des Explores vergangene Zeit, die Häufigkeit, mit der das Explore in den letzten 90 Tagen ausgeführt wurde, das Datum der letzten Ausführung sowie das Datum, an dem das Explore zum ersten Mal ausgeführt wurde.

Dashboard zur Datenbankleistung

Das Dashboard Datenbankleistung enthält Informationen zur Leistung von Inhalten und PDTs in Ihrer Looker-Instanz, einschließlich der Gesamt- und durchschnittlichen Laufzeiten von Abfragen und PDTs. Außerdem wird die Anzahl der Abfragefehler und Fehler beim Erstellen von PDTs aufgeführt.

Das Dashboard Datenbankleistung enthält Kacheln mit den folgenden Daten:

  • Der Prozentsatz der Abfragen, die aus dem Cache zurückgegeben wurden
  • Alle Abfragen, die in den letzten 30 Tagen ausgeführt wurden, nach Abfragequelle gruppiert, Abfragelaufzeiten in Stufen zusammengefasst und jede Laufzeitstufe als Prozentsatz aller Abfragen dargestellt
  • Eine Tabelle mit den 15 wichtigsten Nutzern, die die Anzahl der Abfragen in den letzten 7 Tagen enthält
  • Eine Tabelle mit den Top-10-Abfragequellen, die die Anzahl der Abfragen zeigt, die in den letzten 7 Tagen ausgeführt wurden
  • Die Anzahl der ausgeführten Abfragen, die Anzahl der aktiven Nutzer und der Prozentsatz der Abfragen, die für jede Stunde des Tages aus dem Looker-Cache zurückgegeben wurden
  • Die Anzahl der geplanten Aufträge und Pläne für jede Stunde des Tages
  • Die Anzahl der PDT-Builds für jede Verbindung und jede Stunde des Tages
  • Die durchschnittliche Laufzeit für jedes Explore in den letzten 7 Tagen, sortiert nach der längsten Laufzeit
  • Die durchschnittliche Laufzeit für jeden Look in den letzten 7 Tagen, sortiert nach der längsten Laufzeit
  • Die durchschnittliche Laufzeit für jedes Dashboard in den letzten 7 Tagen, sortiert nach der längsten Laufzeit
  • Eine Liste jeder PDT, die in den letzten 7 Tagen erstellt wurde, mit der Anzahl der Trigger-, Erstellungsfehler und erfolgreichen Builds
  • Die durchschnittliche Buildzeit für jede PDT in den letzten sieben Tagen, sortiert nach der längsten durchschnittlichen Buildzeit

Dashboard zur Instanzleistung

Das Dashboard Instanzleistung enthält Informationen zur Last und Leistung des Planers sowie zu leistungsintensiven Inhalten.

Das Dashboard Instanzleistung enthält Kacheln mit den folgenden Daten:

  • Eine Heatmap mit der Anzahl der geplanten Jobs und ihrer durchschnittlichen Wartezeit in der Warteschlange für jede Stunde eines jeden Wochentags, aus der hervorgeht, welche Stunden oder Tage die größte Auswirkung auf den Scheduler haben
  • Die Anzahl der Abfragen und die durchschnittliche Abfragelaufzeit für Tage, an denen die durchschnittliche Laufzeit das 1,5-fache der Standardabweichung für alle Tage übersteigt. So sehen Sie, welche Tage einen besonders großen Einfluss auf den Scheduler haben.
  • Die Anzahl der geplanten Jobs für jeden Explore
  • Eine Liste aller Dashboards mit aktivierter automatischer Aktualisierung, mit der Anzahl der Nicht-Text-Tiles im Dashboard
  • Die am häufigsten geplanten Inhalte der letzten 14 Tage mit der Anzahl der Tage, an denen die einzelnen Inhaltselemente geplant wurden
  • Eine Liste der Abfragen, die mit der Option Alle Ergebnisse heruntergeladen oder geplant wurden
  • Eine Liste von Dashboards mit mehr als 25 Kacheln, die die Anzahl der Look-Tiles, der Tiles ohne Look, der Merge-Abfrage-Tiles, der Gesamtzahl der Tiles, der generierten Abfragen insgesamt und der Abfrage-Tiles insgesamt für jedes Dashboard enthält
  • Eine Textkachel mit Links zu Best Practices-Seiten und Dokumentationsseiten zur Optimierung von Looker

Dashboard mit Leistungsempfehlungen

Auf dem Dashboard Leistungsempfehlungen werden Möglichkeiten zur Leistungssteigerung Ihrer Looker-Instanz angezeigt.

Das Dashboard Leistungsempfehlungen enthält Kacheln mit den folgenden Informationen:

  • Dashboard-Empfehlungen: Eine Liste mit Dashboards mit möglicherweise unzureichender Leistung und Empfehlungen zur Leistungsverbesserung
  • Empfehlungen ansehen: Eine Liste möglicherweise nicht leistungsstarker Explores und Empfehlungen zur Verbesserung der Leistung

In den folgenden Abschnitten werden die Kacheln genauer erläutert.

Dashboard-Empfehlungen

Auf der Kachel Dashboard-Empfehlungen werden Dashboards angezeigt, die die Leistung Ihrer Looker-Instanz oder Datenbank beeinträchtigen können. Die Kachel enthält Empfehlungen von der Best Practices-Seite Hinweise zum Erstellen leistungsstarker Looker-Dashboards. Sie können diese Empfehlungen auf Dashboardebene anwenden, um die Leistung zu verbessern. Mögliche Warnungen:

Warnung Empfehlung
The number of queries generated by this dashboard is <X>, which is higher than recommended (<25). Reduzieren Sie die Anzahl der Abfrage-Tiles oder erstellen Sie ein zweites Dashboard.
The number of merge queries generated by this dashboard is <X>, which is higher than recommended (<=4). Reduzieren Sie die Anzahl der Kacheln mit zusammengeführten Ergebnissen.
The auto-refresh interval of this dashboard is <X>, which is lower than recommended (>=15 min). Erhöhen oder deaktivieren Sie das Intervall für die automatische Aktualisierung, um eine Überlastung der Datenbank zu vermeiden.

Empfehlungen ansehen

Die Kachel Empfehlungen auswerten zeigt Explores an, die die Leistung Ihrer Looker-Instanz oder Ihrer Datenbank beeinträchtigen können.

In der Kachel werden die Durchschnittswerte der Abfrageleistungsmesswerte in jedem Explore mit den Benchmarks für die Leistung fehlerfreier Instanzen verglichen. Der neben jedem Explore aufgeführte Schweregrad gibt an, wie weit die Messwerte des Explores diese Benchmarks übersteigen.

Je nachdem, welche Messwerte die Benchmarks übersteigen, bietet die Kachel gezielte Strategien zur Fehlerbehebung zur Verbesserung der Leistung. Im Folgenden finden Sie einige Warnungen und Empfehlungen, die Sie möglicherweise sehen.

Abfrageschritt Warnung Empfehlungen
Model Init: Computed The average model init: computed time is <X>, which is above the recommended benchmark. Entfernen Sie unnötige Ansichten aus dem Parameter include des LookML-Modells. Achten Sie darauf, dass LookML-Produktionscode nur selten geändert wird, idealerweise dann, wenn die Benutzer nicht viele Abfragen ausführen.
Explore Init: From Cache The average explore init: from cache (marshalled cache load) time is <X>, which is above the recommended benchmark. Verschieben Sie nach Möglichkeit benutzerdefinierte Felder und Tabellenkalkulationen in LookML.
Explore Init: Computed The average explore init: computed time is <X>, which is above the recommended benchmark. Entfernen Sie unnötige joins aus der LookML-Datei explore. Verwenden Sie den LookML-Parameter fields, um unnötige Felder aus dem Explore auszuschließen. Achten Sie darauf, dass LookML-Produktionscode nur selten geändert wird, idealerweise dann, wenn die Benutzer nicht viele Abfragen ausführen.
Prepare The average prepare time is <X>, which is above the recommended benchmark. Aktivieren Sie die Funktion New LookML Runtime, um die Vorbereitungszeit zu verkürzen. Verschieben Sie benutzerdefinierte Felder und Tabellenberechnungen nach Möglichkeit in LookML.
Acquire Connection The average connection acquisition time is <X>, which is above the recommended benchmark. Konfigurieren Sie das maximale Verbindungslimit in den Verbindungseinstellungen. Legen Sie einen Grenzwert fest, der mindestens der maximalen Anzahl von Abfragen entspricht, die für gleichzeitige Ausführung zu Spitzenlasten erforderlich sind.
Execute Main Query The average main query execution time is <X>, which is above the recommended benchmark. Vermeiden Sie komplexe SQL-Logik wie Fensterfunktionen, CTEs, Join-Bedingungen für Datumsfelder oder große Join-Ketten. Komplexe SQL-Logik in persistente abgeleitete Tabellen (PDTs) einfügen, um die Abfragezeit zu verkürzen. Verwenden Sie nach Möglichkeit die Aggregatfunktion.
Postprocessing The average postprocessing time is <X>, which is above the recommended benchmark. Vereinfachen Sie Tabellenkalkulationen und verschieben Sie sie nach Möglichkeit in LookML. Entfernen Sie komplexe Drehpunkte, Sortierungen oder Wertformatierungen.
Stream to Cache The average stream to cache time is <X>, which is above the recommended benchmark. Vereinfachen Sie Tabellenkalkulationen und verschieben Sie sie nach Möglichkeit in LookML. Entfernen Sie komplexe Pivot-Tabellen, Sortierungen oder Wertformatierungen.

Dashboard für Fehler und fehlerhafte Inhalte

Das Dashboard Fehler und fehlerhafte Inhalte zeigt die Dashboards, Looks, Zeitpläne und PDTs, die Abfragefehler erzeugen, sowie die Anzahl der Fehler für jede Abfragequelle.

In diesem Dashboard werden nur Fehler angezeigt, die während der Abfragelaufzeit auftreten. Wenn Sie beispielsweise ein LookML-Feld aus einer Ansicht entfernen, werden in allen Looks und Dashboards, in denen dieses Feld verwendet wird, Warnungen angezeigt. Im Dashboard Fehler und fehlerhafte Inhalte werden diese Warnungen jedoch nicht angezeigt. Verwenden Sie den Content Validator, um in Ihren Looks und Dashboards nach LookML-Referenzproblemen zu suchen.

Das Dashboard Fehler und defekte Inhalte enthält Kacheln mit den folgenden Daten:

  • Eine Liste der Dashboards, die Fehler verursachen, einschließlich der Fehler, des Ausstellers der jeweiligen Dashboardabfrage und der Anzahl der Nutzer, die Abfragen mit dem jeweiligen Dashboard ausgeführt haben
  • Eine Liste der geplanten Jobs, die Fehler verursachen, einschließlich der angegebenen Fehler und des Erstellers jedes Zeitplans
  • Eine Liste der Looks, die Fehler verursachen, einschließlich der angegebenen Fehler und des Ausstellers jeder Look-Abfrage
  • Eine Liste der PDTs, die Fehler verursachen, einschließlich der PDT-Aktionen, die den Fehlerlogeintrag erstellt haben, aller Daten im Zusammenhang mit der PDT-Aktion, der Häufigkeit, mit der die PDT einen Fehler „Create stornierter Fehler“ erzeugt hat Aktion und die Häufigkeit, mit der die PDT einen „Triggerwertfehler“ erzeugt hat
  • Die Anzahl der Fehler aus jeder Abfragequelle in den letzten 10 Tagen

Dashboard-Diagnose

Das Dashboard Dashboard-Diagnose zeigt Möglichkeiten zur Verbesserung der Leistung auf einem einzelnen Dashboard an.

Sie können über jedes Dashboard auf das Dashboard Dashboard-Diagnose zugreifen, indem Sie auf das Dreipunkt-Menü unter Dashboard-Aktionen klicken und Dashboard-Leistungsübersicht auswählen.

Einige Kacheln, z. B. Abfragelaufzeit nach Stunde und Abfragelaufzeit nach Kachel, unterteilen die Abfragelaufzeit nach Abfragephase. Die Abfragephasen:

  • In Queue:Dies ist die Zeit in Sekunden, die die Abfrage in der Looker-Warteschlange verbracht hat. Looker stellt Abfragen in die Warteschlange, wenn das Limit für die maximale Anzahl von Verbindungen pro Knoten oder das Limit pro Nutzer (Standardwert von 15 gleichzeitigen Abfragen) erreicht wurde.
  • Initialisierung der Abfrage: Dies ist die Zeit in Sekunden, die Looker zum Erstellen der Abfrage aus der Quell-LookML und zum Herstellen der Verbindung zur Datenbank aufgewendet hat. Wenn diese Phase lange dauert, kann das darauf hindeuten, dass die Komplexität des LookML-Modells oder die Datenbankverbindung die Abfragelaufzeit beeinträchtigen.
  • Laufende Abfrage: Dies ist die Zeit in Sekunden, die Looker mit dem Warten auf Abfrageergebnisse verbracht hat, während die Abfrage in der Datenbank ausgeführt wird. Dazu gehören die Hauptabfrage und alle erforderlichen zusätzlichen Abfragen, einschließlich der Berechnung von Summen und der Erstellung von PDTs. Dies ist die häufigste Ursache für eine lange Dashboardlaufzeit und kann durch Optimieren der Abfrageleistung verbessert werden.
  • Ergebnisse verarbeiten: Dies ist die Zeit in Sekunden, die Looker damit verbracht hat, die Ergebnisse zu formatieren, Tabellenkalkulationen zu berechnen und den Ergebnissatz im Cache zu speichern.

Das Dashboard Dashboard-Diagnose enthält Tiles mit den folgenden Informationen:

  • Der Titel des Dashboards
  • Die Anzahl der Nutzer, die dieses Dashboard im ausgewählten Zeitraum ausgeführt haben
  • Die Häufigkeit, mit der dieses Dashboard im ausgewählten Zeitraum ausgeführt wurde
  • Der Prozentsatz der Abfragen aus diesem Dashboard, die aus dem Cache ausgeführt wurden
    • Wenn der Cache-Prozentsatz niedrig ist, verwenden Sie Caching-Strategien, um die Datenbanklast zu reduzieren.
  • Die durchschnittliche Abfragezeit pro Kachel
  • Die Nutzer, die dieses Dashboard am häufigsten ausgeführt haben
  • Die durchschnittliche Abfragezeit pro Stunde
    • Wenn es in dieser Kachel Spitzen gibt, sollten Sie darauf achten, dass nicht mehrere geplante Pläne gleichzeitig gesendet werden.
  • Die Anzahl der Kacheln mit mindestens einer Abfrage mit zusammengeführten Ergebnissen
  • Die Anzahl der Abfragen für zusammengeführte Ergebnisse im Dashboard
  • Dashboard-Empfehlungen: Eine Liste möglicher Leistungsprobleme und Empfehlungen zur Leistungsverbesserung für dieses Dashboard