Visualizzare i report basati sul piano di backup in Data Studio

Questa pagina spiega come visualizzare i report predefiniti del servizio di Backup e DR in Data Studio per i backup protetti.

Dopo aver configurato i report predefiniti in BigQuery, puoi visualizzarli in Data Studio. Data Studio è uno strumento di business intelligence e visualizzazione dei dati basato su cloud che ti consente di visualizzare, modificare e creare report e dashboard.

Puoi utilizzare il modello Data Studio per connetterti al tuo set di dati BigQuery e visualizzare i report predefiniti per i backup protetti utilizzando piani di backup. Il modello Data Studio è un report o una dashboard predefiniti che ti consentono di iniziare subito a visualizzare i dati.

Prerequisito

Visualizzare i report predefiniti del servizio di Backup e DR in Data Studio

Per visualizzare i report in Data Studio per i backup protetti, devi utilizzare lo stesso ID progetto in cui i log vengono indirizzati a BigQuery.

Utilizza le seguenti istruzioni per visualizzare i report del servizio di Backup e DR in Data Studio per i backup protetti.

  1. Copia il seguente URL in un editor di testo e sostituisci PROJECT_ID con il nome del tuo progetto.

  2. Copia e incolla l'URL aggiornato nella barra degli indirizzi di un browser web dopo aver sostituito l'ID progetto.

            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. Fai clic su Autorizza.

  4. Accedi con il tuo account Google Cloud .

    Viene visualizzata la pagina di Data Studio, dove puoi visualizzare i log dei job di backup e ripristino per i vault di backup, i report sulle risorse protette per i vault di backup e i log sul consumo dei vault di backup. Questi report sono disponibili con accesso di sola visualizzazione. Puoi esportare i report in un file CSV o come singoli fogli. Puoi salvare questo URL per accedere rapidamente ai report predefiniti.

    Data Studio aggiorna automaticamente il report a intervalli regolari. Per modificare la frequenza di aggiornamento predefinita dei dati, consulta Gestire l'aggiornamento dei dati.

Per casi d'uso avanzati, come pianificazione, invio via email, personalizzazione e condivisione, puoi creare una tua copia del report utilizzando il pulsante Modifica e condividi.

Prezzi

Data Studio è disponibile senza costi aggiuntivi per la visualizzazione e la creazione di report. Tuttavia, BigQuery è un prodotto a pagamento e l'utilizzo comporta costi quando accedi ai set di dati BigQuery tramite Data Studio. Non sono previsti costi per il primo TiB di dati BigQuery elaborati al mese. Per informazioni più dettagliate sui prezzi, consulta le sezioni Prezzi di BigQuery e Prezzi di Data Studio.

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