Ver relatórios baseados em planos de backup no Data Studio

Nesta página, explicamos como visualizar relatórios pré-criados do serviço de Backup e DR no Data Studio para backups em vault.

Depois de configurar relatórios pré-criados no BigQuery, você pode visualizá-los no Data Studio. O Data Studio é uma ferramenta de Business Intelligence e visualização de dados baseada na nuvem que permite visualizar, modificar e criar relatórios e painéis.

Você pode usar o modelo do Data Studio para se conectar ao conjunto de dados do BigQuery e visualizar os relatórios pré-criados para backups em vault protegidos usando planos de backup. O modelo do Data Studio é um relatório ou painel pré-projetado que oferece um bom começo para visualizar seus dados.

Pré-requisito

Visualizar relatórios pré-criados do serviço de Backup e DR no Data Studio

Para visualizar relatórios no Data Studio para backups em vault, use o mesmo ID do projeto em que os registros são enviados ao BigQuery.

Siga estas instruções para visualizar relatórios do serviço de Backup e DR no Data Studio para backups em vault.

  1. Copie o URL a seguir em um editor de texto e substitua PROJECT_ID pelo nome do seu projeto.

  2. Copie e cole o URL atualizado na barra de endereço de um navegador da Web depois de substituir o ID do projeto.

            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. Clique em Autorizar.

  4. Faça login com sua Google Cloud conta do.

    Você será direcionado ao Data Studio, onde poderá visualizar registros de jobs de backup e restauração para backups em vault, relatórios de recursos protegidos para backups em vault, e registros de consumo de backup vault para backups em vault. Esses relatórios estão disponíveis com acesso de visualização. Você pode exportar relatórios para um arquivo CSV ou como planilhas individuais. Salve esse URL para acesso rápido a relatórios pré-criados.

    O Data Studio atualiza automaticamente seu relatório em determinados intervalos. Para mudar a taxa de atualização de dados padrão, consulte Gerenciar a atualização de dados.

Para casos de uso avançados, como agendamento, envio por e-mail, personalização e compartilhamento, faça sua própria cópia do relatório usando o botão Editar e compartilhar.

Preços

O Data Studio está disponível sem custos financeiros para visualização e criação de relatórios. No entanto, o BigQuery é um produto pago, e você terá custos ao usá-lo quando acessar conjuntos de dados do BigQuery pelo Data Studio. Não há custos para o primeiro TiB de dados do BigQuery processados por mês. Para informações detalhadas sobre preços, consulte Preços do BigQuery e Preços do Data Studio.

A seguir