Afficher les rapports basés sur les plans de sauvegarde dans Data Studio

Cette page explique comment afficher les rapports prédéfinis du service Backup and DR dans Data Studio pour les sauvegardes mises en coffre.

Une fois que vous avez configuré les rapports prédéfinis dans BigQuery, vous pouvez les afficher dans Data Studio. Data Studio est un outil d'informatique décisionnelle et de visualisation de données dans le cloud qui vous permet d'afficher, de modifier et de créer des rapports et des tableaux de bord.

Vous pouvez utiliser le modèle Data Studio pour vous connecter à votre ensemble de données BigQuery et afficher les rapports prédéfinis pour les sauvegardes mises en coffre qui sont protégées à l'aide de plans de sauvegarde. Le modèle Data Studio est un rapport ou un tableau de bord prédéfini qui vous permet de visualiser vos données plus rapidement.

Conditions préalables

Afficher les rapports prédéfinis du service Backup and DR dans Data Studio

Pour afficher les rapports dans Data Studio pour les sauvegardes mises en coffre, vous devez utiliser le même ID de projet que celui dans lequel les journaux sont acheminés vers BigQuery.

Suivez les instructions ci-dessous pour afficher les rapports du service Backup and DR dans Data Studio pour les sauvegardes mises en coffre.

  1. Copiez l'URL suivante dans un éditeur de texte et remplacez PROJECT_ID par le nom de votre projet.

  2. Copiez et collez l'URL mise à jour dans la barre d'adresse d'un navigateur Web après avoir remplacé l'ID du projet.

            https://lookerstudio.google.com/c/reporting/create
        ?c.reportId=2ccd44e7-5c1e-4858-9111-2594d785ea58
        &r.reportName=Backup%20and%20DR%20Reports
        &ds.ds4.datasourceName=successful_backup_jobs
        &ds.ds4.billingProjectId=PROJECT_ID
        &ds.ds4.projectId=PROJECT_ID
        &ds.ds4.type=CUSTOM_QUERY
        &ds.ds4.datasetId=bdr_reports
        &ds.ds4.sql=SELECT%20*%20FROM%20%60PROJECT_ID.bdr_reports.successful_backup_jobs%60(@DS_START_DATE,%20@DS_END_DATE);
        &ds.ds2.datasourceName=backup_jobs_summary
        &ds.ds2.billingProjectId=PROJECT_ID
        &ds.ds2.projectId=PROJECT_ID
        &ds.ds2.type=CUSTOM_QUERY
        &ds.ds2.datasetId=bdr_reports
        &ds.ds2.sql=SELECT%20*%20FROM%20%60PROJECT_ID.bdr_reports.backup_jobs_summary%60(@DS_START_DATE,%20@DS_END_DATE);
        &ds.ds10.datasourceName=protected_resource_details
        &ds.ds10.billingProjectId=PROJECT_ID
        &ds.ds10.projectId=PROJECT_ID
        &ds.ds10.type=CUSTOM_QUERY
        &ds.ds10.datasetId=bdr_reports
        &ds.ds10.sql=SELECT%20*%20FROM%20%60PROJECT_ID.bdr_reports.protected_resource_details%60(@DS_START_DATE,%20@DS_END_DATE);
        &ds.ds11.datasourceName=backup_vault_consumption
        &ds.ds11.billingProjectId=PROJECT_ID
        &ds.ds11.projectId=PROJECT_ID
        &ds.ds11.type=CUSTOM_QUERY
        &ds.ds11.datasetId=bdr_reports
        &ds.ds11.sql=SELECT%20*%20FROM%20%60PROJECT_ID.bdr_reports.backup_vault_consumption%60(@DS_START_DATE,%20@DS_END_DATE);
        &ds.ds9.datasourceName=restore_jobs_details
        &ds.ds9.billingProjectId=PROJECT_ID
        &ds.ds9.projectId=PROJECT_ID
        &ds.ds9.type=CUSTOM_QUERY
        &ds.ds9.datasetId=bdr_reports
        &ds.ds9.sql=SELECT%20*%20FROM%20%60PROJECT_ID.bdr_reports.restore_jobs_details%60(@DS_START_DATE,%20@DS_END_DATE);
        &ds.ds7.datasourceName=skipped_backup_jobs
        &ds.ds7.billingProjectId=PROJECT_ID
        &ds.ds7.projectId=PROJECT_ID
        &ds.ds7.type=CUSTOM_QUERY
        &ds.ds7.datasetId=bdr_reports
        &ds.ds7.datasetId=bdr_reports
        &ds.ds7.sql=SELECT%20*%20FROM%20%60PROJECT_ID.bdr_reports.skipped_backup_jobs%60(@DS_START_DATE,%20@DS_END_DATE);
        &ds.ds8.datasourceName=restore_jobs_summary
        &ds.ds8.billingProjectId=PROJECT_ID
        &ds.ds8.projectId=PROJECT_ID
        &ds.ds8.type=CUSTOM_QUERY
        &ds.ds8.sql=SELECT%20*%20FROM%20%60PROJECT_ID.bdr_reports.restore_jobs_summary%60(@DS_START_DATE,%20@DS_END_DATE);
        &ds.ds12.datasourceName=daily_scheduled_compliance
        &ds.ds12.billingProjectId=PROJECT_ID
        &ds.ds12.projectId=PROJECT_ID
        &ds.ds12.type=CUSTOM_QUERY
        &ds.ds12.datasetId=bdr_reports
        &ds.ds12.sql=SELECT%20*%20FROM%20%60PROJECT_ID.bdr_reports.daily_scheduled_compliance%60(@DS_START_DATE,%20@DS_END_DATE);
        &ds.ds6.datasourceName=failed_backup_jobs
        &ds.ds6.billingProjectId=PROJECT_ID
        &ds.ds6.projectId=PROJECT_ID
        &ds.ds6.type=CUSTOM_QUERY
        &ds.ds6.datasetId=bdr_reports
        &ds.ds6.sql=SELECT%20*%20FROM%20%60PROJECT_ID.bdr_reports.failed_backup_jobs%60(@DS_START_DATE,%20@DS_END_DATE);
        &ds.ds42.datasourceName=backup_jobs_details
        &ds.ds42.billingProjectId=PROJECT_ID
        &ds.ds42.projectId=PROJECT_ID
        &ds.ds42.type=CUSTOM_QUERY
        &ds.ds42.datasetId=bdr_reports
        &ds.ds42.sql=SELECT%20*%20FROM%20%60PROJECT_ID.bdr_reports.backup_jobs_details%60(@DS_START_DATE,%20@DS_END_DATE);
        &ds.ds5.datasourceName=backup_plan_details
        &ds.ds5.billingProjectId=PROJECT_ID
        &ds.ds5.projectId=PROJECT_ID
        &ds.ds5.type=CUSTOM_QUERY
        &ds.ds5.datasetId=bdr_reports
        &ds.ds5.sql=SELECT%20*%20FROM%20%60PROJECT_ID.bdr_reports.backup_plan_details%60(@DS_START_DATE,%20@DS_END_DATE);

  3. Cliquez sur Autoriser.

  4. Connectez-vous à votre Google Cloud compte.

    Vous êtes redirigé vers Data Studio, où vous pouvez afficher les journaux des tâches de sauvegarde et de restauration pour les sauvegardes mises en coffre, les rapports sur les ressources protégées pour les sauvegardes mises en coffre, et les journaux de consommation des coffres de sauvegarde pour les sauvegardes mises en coffre. Ces rapports sont disponibles en accès en lecture seule. Vous pouvez exporter des rapports dans un fichier CSV ou sous forme de feuilles individuelles. Vous pouvez enregistrer cette URL pour accéder rapidement aux rapports prédéfinis.

    Data Studio actualise automatiquement votre rapport à intervalles réguliers. Pour modifier la fréquence d'actualisation des données par défaut, consultez Gérer la fraîcheur des données.

Pour les cas d'utilisation avancés, tels que la planification, l'envoi par e-mail, la personnalisation et le partage, vous pouvez créer votre propre copie du rapport à l'aide du bouton Modifier et partager.

Tarifs

Data Studio est disponible sans frais pour l'affichage et la création de rapports. Toutefois, BigQuery est un produit payant, et son utilisation vous sera facturée lorsque vous accéderez à des ensembles de données BigQuery via Data Studio. Les 1024 premiers Gio de données BigQuery traitées par mois ne sont pas facturés. Pour obtenir des informations détaillées sur les tarifs, consultez Tarifs de BigQuery et Tarifs de Data Studio.

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