Paramètres Admin – Tableaux de bord "Activité du système"

La section Activité du système du menu Admin affiche des tableaux de bord intégrés qui présentent des informations sur l'utilisation et les performances de votre instance Looker. Vous pouvez télécharger, planifier, définir des alertes et explorer les métriques et les éléments comme sur n'importe quel autre tableau de bord. Les données des tableaux de bord des activités du système sont mises à jour et mises en cache toutes les 12 heures.

Avant d'activer l'activité du système sur un déploiement Looker hébergé par le client avec un backend MySQL, vérifiez que vous avez correctement configuré l'utilisateur pour la base de données backend. Plus précisément, vous devez effectuer l'étape grant all on looker_tmp.* to '<DB_username>'@'%'; avant d'activer la fonctionnalité "Activité du système". Consultez la procédure sur la page de documentation Migrer la base de données backend Looker vers MySQL.

Étant donné que l'autorisation de diffuser du contenu vers des destinations de messagerie est spécifique au modèle, pour envoyer ou planifier des tableaux de bord des activités du système vers des destinations de messagerie, les utilisateurs doivent avoir sélectionné Tous les modèles dans l'ensemble de modèles spécifié pour leur rôle.

Les tableaux de bord des activités du système se connectent à la base de données d'application sous-jacente de votre instance Looker. Ils affichent des informations sur votre instance, y compris les Looks et les tableaux de bord, les informations utilisateur, l'historique des requêtes et les statistiques de performances. La précision et la conservation des données d'activité du système sont soumises à des contraintes système. L'activité du système est conçue pour collecter des données à volume élevé, et l'agrégation de ces données peut être utilisée pour compléter vos journaux d'activité.

Ces données peuvent être utiles pour compléter les activités de surveillance et d'audit, mais elles ne sont pas destinées à remplacer votre stratégie de conformité actuelle.

Par défaut, les données d'activité du système sont stockées dans la base de données interne de votre instance Looker. Dans cette configuration, Looker stocke au maximum 90 jours de données d'historique des requêtes et des données d'événement.

Le texte des filtres exécutés par les utilisateurs est accessible dans l'activité du système et peut être consulté par tout utilisateur autorisé à afficher le modèle d'activité du système.

Prenez des mesures : modifiez les personnes autorisées à afficher le modèle System Activity. Les administrateurs ont accès à ce modèle par défaut. Les non-administrateurs peuvent accéder au modèle d'activité du système s'ils disposent de l'autorisation see_system_activity.

Dans un environnement intégré, des restrictions strictes empêchent les utilisateurs intégrés d'afficher les données du système sous-jacent, même si vous accordez l'autorisation see_system_activity lors de l'authentification unique (SSO). L'intégration directe des tableaux de bord de l'activité du système pour les utilisateurs intégrés standards n'est pas possible. Pour découvrir d'autres façons de partager ces données, consultez Activité du système dans les environnements intégrés.

Le nombre de requêtes simultanées pouvant être exécutées dans les tableaux de bord et les explorations de l'activité du système est limité. Cette restriction peut augmenter les temps de chargement des tableaux de bord de l'activité du système.

Conseil de l'équipe Chat : Les données temporelles de l'activité du système sont stockées à l'aide du fuseau horaire du système. Pour en savoir plus, consultez la page de documentation Utiliser les paramètres de fuseau horaire.

Tableaux de bord Activité du système

Voici les tableaux de bord de l'activité du système :

Tableau de bord des activités de l'utilisateur

Le tableau de bord Activité des utilisateurs affiche des informations sur vos utilisateurs et leur utilisation de votre instance Looker.

Le tableau de bord Activité des utilisateurs inclut des vignettes qui affichent les informations suivantes :

  • Nombre total d'utilisateurs sur votre instance Looker.

  • Le nombre d'utilisateurs de chaque type sur votre instance Looker, y compris :

  • Nombre total d'utilisateurs sur votre instance Looker au fil du temps.

  • Pourcentage d'utilisateurs ayant émis au moins une requête sur votre instance Looker au cours des sept derniers jours.

  • Instantané de l'activité de connexion des utilisateurs au cours des 90 derniers jours.

  • Nombre moyen de minutes d'activité et nombre moyen de requêtes par utilisateur chaque semaine au cours des six semaines précédentes.

  • Nombre d'utilisateurs ayant envoyé au moins une requête au cours des sept derniers jours, regroupés par source de requête.

  • Liste des utilisateurs qui ont passé le plus de temps à utiliser votre instance Looker au cours des sept derniers jours.

  • Liste des utilisateurs qui ont créé le plus de tableaux de bord sur votre instance Looker au cours des sept derniers jours.

  • Liste des utilisateurs ayant déclenché le plus d'événements Git depuis votre instance Looker, toutes périodes confondues.

  • Liste des utilisateurs qui ne se sont pas connectés à votre instance Looker au cours des 90 derniers jours.

  • Une vignette de texte contenant des liens vers les ressources de formation et d'éducation Looker.

  • Liste des échecs de connexion les plus récents, avec les informations suivantes pour chaque échec :

    • Heure de la tentative de connexion.
    • ID utilisateur.
    • Méthode d'authentification utilisée.
    • Les messages d'erreur renvoyés.

Tableau de bord de l'activité du contenu

Le tableau de bord Activité du contenu affiche des informations sur les tableaux de bord, les présentations et les explorations qui sont consultés et planifiés sur votre instance Looker.

Le tableau de bord Activité du contenu inclut des vignettes qui affichent les données suivantes :

  • Nombre de tableaux de bord qui n'ont pas été supprimés.
  • Nombre de présentations qui n'ont pas été supprimées.
  • Nombre de planifications.
  • Pourcentage de tableaux de bord interrogés au cours des 30 derniers jours.
  • Pourcentage de Looks interrogés au cours des 30 derniers jours.
  • Nombre de jobs planifiés pour chaque jour au cours des sept derniers jours.
  • Nombre de requêtes d'exploration émises au cours des 30 derniers jours.
  • Liste de tous les tableaux de bord et Looks consultés au cours des 30 derniers jours, triable par nombre de vues dans l'interface utilisateur de Looker, nombre de vues dans une intégration, nombre de vues via l'API, nombre de fois où le contenu a été ajouté aux favoris et nombre de fois où le contenu a été livré via une tâche planifiée.
  • Liste des explorations créées au cours des 30 derniers jours, indiquant le nombre de fois où l'exploration a été exécutée et le nombre d'utilisateurs l'ayant exécutée.
  • Liste des tableaux de bord et des Looks qui n'ont pas été consultés au cours des 30 derniers jours, indiquant le nombre de vues du contenu au cours des 90 derniers jours dans l'interface utilisateur de Looker, dans une intégration et via l'API, ainsi que le nombre de fois où le contenu a été ajouté aux favoris et le nombre de fois où il a été diffusé via une tâche planifiée au cours des 90 derniers jours.
  • Liste des explorations créées au cours des 90 derniers jours qui n'ont pas été interrogées au cours des 30 derniers jours, indiquant le temps écoulé depuis la dernière exécution de l'exploration, le nombre d'exécutions de l'exploration au cours des 90 derniers jours, la date de la dernière exécution de l'exploration et la date de la première exécution de l'exploration.

Tableau de bord des performances des bases de données

Le tableau de bord Database Performance (Performances de la base de données) affiche des informations sur les performances du contenu et des tables de données dérivées persistantes sur votre instance Looker. Vous pouvez filtrer l'ensemble du tableau de bord par nom de connexion. Le tableau de bord inclut des insights sur les temps d'exécution des requêtes, la simultanéité et les compilations de PDT, et liste le nombre d'erreurs de requête et d'échecs de compilation de PDT.

Le tableau de bord Performances de la base de données inclut des tuiles qui affichent les données suivantes :

  • Latence des requêtes : répartition du temps moyen nécessaire à l'exécution d'une requête sur la base de données. Cela permet de distinguer la latence causée par Looker de celle causée par la base de données elle-même. Si vous constatez que les métriques "Temps moyen passé à exécuter des requêtes" ou "Temps moyen passé à initialiser et à se connecter" sont constamment élevées, cela peut indiquer que votre base de données est sous-provisionnée et que l'augmentation de ses ressources pourrait entraîner des améliorations significatives.
  • Simultanéité des requêtes : vue du nombre moyen de requêtes simultanées, classées par source. Pour une analyse efficace, vous pouvez filtrer par connexion unique et afficher la série Nombre maximal de connexions afin de comparer votre charge de requêtes à la limite de la connexion. Si la simultanéité est constamment élevée, vous pouvez ajuster le paramètre Nombre maximal de connexions sur la page d'administration "Connexions" pour éviter de surcharger votre base de données.
  • Pourcentage de requêtes renvoyées à partir du cache.
  • Toutes les requêtes exécutées au cours des 30 derniers jours, regroupées par source de requête, avec les durées d'exécution des requêtes agrégées en niveaux, et chaque niveau de durée d'exécution affiché en pourcentage de toutes les requêtes.
  • Un tableau des 15 principaux utilisateurs, qui indique le nombre de requêtes exécutées au cours des sept derniers jours.
  • Un tableau des 10 principales sources de requêtes, qui indique le nombre de requêtes exécutées au cours des sept derniers jours.
  • Nombre de requêtes exécutées, nombre d'utilisateurs actifs et pourcentage de requêtes renvoyées à partir du cache pour chaque heure de la journée.
  • Nombre de jobs et de planifications programmés pour chaque heure de la journée.
  • Nombre de compilations de PDT pour chaque connexion pour chaque heure de la journée.
  • Durée d'exécution moyenne de chaque exploration au cours des sept derniers jours, triée par durée d'exécution la plus longue.
  • Durée d'exécution moyenne de chaque Look au cours des sept derniers jours, triée par durée d'exécution la plus longue.
  • Durée d'exécution moyenne de chaque tableau de bord au cours des sept derniers jours, triée par durée d'exécution la plus longue.
  • Liste de toutes les PDT créées au cours des sept derniers jours, indiquant le nombre d'échecs de déclenchement, d'échecs de création et de créations réussies.
  • Temps de compilation moyen pour chaque PDT au cours des sept derniers jours, trié par temps de compilation moyen le plus long.

Tableau de bord des performances des instances

Le tableau de bord Performances de l'instance affiche des informations sur la charge et les performances du planificateur et des contenus gourmands en ressources.

Le tableau de bord Performances de l'instance inclut des tuiles qui affichent les données suivantes :

  • Examen des tableaux de bord : la vignette Tableaux de bord exigeants permet d'identifier les tableaux de bord susceptibles de surcharger votre instance. Vous pouvez trier le tableau pour voir quels tableaux de bord ont les intervalles d'actualisation les plus courts, le plus grand nombre de vignettes ou un nombre élevé de requêtes de fusion. Pour en savoir plus sur ces paramètres, accédez à la page Limites de contenu afin de gérer le contenu de manière proactive et d'améliorer les performances de l'instance.
  • Une carte de densité qui indique le nombre de jobs planifiés et leur temps moyen dans la file d'attente pour chaque heure de chaque jour de la semaine, ce qui vous permet de voir quelles heures ou quels jours ont le plus d'impact sur le planificateur.
  • Le nombre de requêtes et la durée d'exécution moyenne des requêtes pour les jours où la durée d'exécution moyenne dépasse 1,5 fois l'écart-type pour tous les jours, ce qui vous indique les jours qui ont un impact exceptionnellement lourd sur le planificateur.
  • Nombre de jobs planifiés pour chaque exploration.
  • Contenu le plus fréquemment programmé au cours des 14 derniers jours, indiquant le nombre de fois où chaque élément de contenu a été programmé chaque jour.
  • Liste des requêtes qui ont été téléchargées ou planifiées avec l'option Tous les résultats.
  • Ressources d'optimisation : ensemble de boutons qui renvoient vers des pages de bonnes pratiques et de la documentation sur l'optimisation de votre instance.

Tableau de bord des recommandations concernant les performances

Le tableau de bord Recommandations de performances présente des opportunités d'améliorer les performances de votre instance Looker.

Le tableau de bord Recommandations de performances inclut des tuiles qui affichent les informations suivantes :

Les sections suivantes décrivent les tuiles plus en détail.

Recommandations du tableau de bord

La vignette Recommandations pour les tableaux de bord affiche les tableaux de bord susceptibles de dégrader les performances de votre instance Looker ou de votre base de données. La vignette fournit des recommandations issues de la page de bonnes pratiques Points à prendre en compte lors de la création de tableaux de bord Looker performants. Vous pouvez appliquer ces recommandations au niveau du tableau de bord pour améliorer les performances. Voici les avertissements que vous pouvez voir :

Avertissement Recommandation
The number of queries generated by this dashboard is <X>, which is higher than recommended (<25). Réduisez le nombre de tuiles de requête ou créez un deuxième tableau de bord.
The number of merge queries generated by this dashboard is <X>, which is higher than recommended (<=4). Réduisez le nombre de vignettes de fusion de résultats.
The auto-refresh interval of this dashboard is <X>, which is lower than recommended (>=15 min). Augmentez ou désactivez le paramètre d'intervalle d'actualisation automatique pour éviter de surcharger la base de données.

Explorer les recommandations

La vignette Recommandations d'exploration affiche les explorations susceptibles de dégrader les performances de votre instance Looker ou de votre base de données.

La vignette compare les valeurs moyennes des métriques de performances des requêtes de chaque exploration aux benchmarks de performances d'une instance saine. La gravité indiquée à côté de chaque exploration indique dans quelle mesure les métriques de l'exploration dépassent ces benchmarks.

En fonction des métriques qui dépassent les benchmarks, la carte fournit des stratégies de dépannage ciblées pour vous aider à améliorer les performances. Voici les avertissements et les recommandations que vous pouvez voir.

Étape de requête Avertissement Recommandations
Model Init: Computed The average model init: computed time is <X>, which is above the recommended benchmark. Supprimez les vues inutiles du paramètre include du modèle LookML. Assurez-vous que le code de production LookML n'est pas modifié fréquemment, idéalement lorsque les utilisateurs n'exécutent pas beaucoup de requêtes.
Explore Init: From Cache The average explore init: from cache (marshalled cache load) time is <X>, which is above the recommended benchmark. Déplacez les champs personnalisés et les calculs de table vers LookML dans la mesure du possible.
Explore Init: Computed The average explore init: computed time is <X>, which is above the recommended benchmark. Supprimer les jointures inutiles du fichier LookML explore. Utilisez le paramètre LookML fields pour exclure les champs inutiles de l'exploration. Assurez-vous que le code de production LookML n'est pas modifié fréquemment, idéalement lorsque les utilisateurs n'exécutent pas beaucoup de requêtes.
Prepare The average prepare time is <X>, which is above the recommended benchmark. Activez la fonctionnalité New LookML Runtime pour réduire le temps de préparation. Déplacez les champs personnalisés et les calculs de table vers LookML dans la mesure du possible.
Acquire Connection The average connection acquisition time is <X>, which is above the recommended benchmark. Configurez la limite maximale de connexions dans le panneau des paramètres de connexion. Définissez une limite au moins égale au nombre maximal de requêtes devant être exécutées simultanément en période de pointe.
Execute Main Query The average main query execution time is <X>, which is above the recommended benchmark. Évitez d'utiliser une logique SQL complexe, comme les fonctions de fenêtrage, les CTE, les conditions de jointure sur les champs de date ou les longues chaînes de jointure. Placez la logique SQL complexe dans des tables dérivées persistantes (PDT) pour réduire les temps de requête. Utilisez la reconnaissance d'agrégats lorsque cela est possible.
Postprocessing The average postprocessing time is <X>, which is above the recommended benchmark. Simplifiez les calculs de table et déplacez-les vers LookML lorsque cela est possible. Supprimez les tableaux croisés, les tris ou les formats de valeur complexes.
Stream to Cache The average stream to cache time is <X>, which is above the recommended benchmark. Simplifiez les calculs de table et déplacez-les vers LookML lorsque cela est possible. Supprimez les tableaux croisés, les tris ou les formats de valeur complexes.

Tableau de bord "Errors and Broken Content" (Erreurs et contenu corrompu)

Le tableau de bord Errors and Broken Content (Erreurs et contenu défectueux) affiche les tableaux de bord, les Looks, les planifications et les TPD qui génèrent des erreurs de requête, ainsi que le nombre d'erreurs pour chaque source de requête.

Ce tableau de bord n'affiche que les erreurs qui se produisent lors de l'exécution de la requête. Par exemple, si vous supprimez un champ LookML d'une vue, tous les Looks et tableaux de bord qui utilisent ce champ afficheront des avertissements, mais le tableau de bord Errors and Broken Content (Erreurs et contenu défectueux) n'affichera pas ces avertissements. Utilisez la validation de contenu pour vérifier les problèmes de référence LookML dans vos Looks et tableaux de bord.

Le tableau de bord Errors and Broken Content (Erreurs et contenu corrompu) inclut des vignettes qui affichent les données suivantes :

  • Liste des tableaux de bord qui génèrent des erreurs, y compris les erreurs indiquées, l'émetteur de chaque requête de tableau de bord et le nombre d'utilisateurs ayant exécuté des requêtes à l'aide de chaque tableau de bord.
  • Une liste des jobs planifiés qui génèrent des erreurs, y compris les erreurs indiquées et le créateur de chaque planification.
  • Liste des jobs planifiés qui comportent des avertissements concernant la livraison partielle des données. Pour chaque tâche, la liste inclut le nom du tableau de bord, des détails sur l'état expliquant pourquoi l'envoi est incomplet, le créateur et la date de création de la planification, ainsi que des liens vers le contenu et le dossier.
  • Une liste des Looks qui produisent des erreurs, y compris les erreurs données et l'émetteur de chaque requête de Look.
  • Liste des tables PDT qui produisent des erreurs, y compris les actions de table PDT qui ont créé l'entrée de journal d'erreur, toutes les données liées à l'action de table PDT, le nombre de fois où la table PDT a produit une action "create cancelled error" (erreur de création annulée) et le nombre de fois où la table PDT a produit une erreur "trigger value error" (erreur de valeur de déclencheur).
  • Nombre d'erreurs pour chaque source de requête au cours des 10 derniers jours.

Diagnostic du tableau de bord

Le tableau de bord Diagnostics du tableau de bord présente des opportunités d'améliorer les performances d'un tableau de bord individuel.

Vous pouvez accéder au tableau de bord Diagnostic du tableau de bord depuis n'importe quel tableau de bord en cliquant sur le menu à trois points Actions sur le tableau de bord, puis en sélectionnant Résumé des performances du tableau de bord.

Certaines tuiles, telles que Query Runtime by Hour (Durée d'exécution des requêtes par heure) et Query Runtime by Tile (Durée d'exécution des requêtes par tuile), décomposent la durée d'exécution des requêtes par étape. Les étapes de la requête sont les suivantes :

  • En file d'attente : temps, en secondes, que la requête a passé dans la file d'attente Looker. Looker met les requêtes en file d'attente lorsque la limite de connexions maximales par nœud de la connexion est atteinte, ou lorsque la limite par utilisateur (qui est de 15 requêtes simultanées par défaut) est atteinte.
  • Initialisation de la requête : temps (en secondes) que Looker a passé à créer la requête à partir du code LookML source et à se connecter à la base de données. Si cette étape prend beaucoup de temps, cela peut indiquer que la complexité du modèle LookML ou la connectivité de la base de données ont un impact sur l'exécution de la requête.
  • Exécution de la requête : temps (en secondes) que Looker a passé à attendre les résultats de la requête pendant son exécution sur la base de données. Cela inclut la requête principale et toutes les requêtes supplémentaires nécessaires, y compris le calcul des totaux et la création de tables de données dérivées persistantes. Il s'agit de la cause la plus courante de temps d'exécution longs des tableaux de bord. Vous pouvez l'améliorer en optimisant les performances des requêtes.
  • Processing Results (Traitement des résultats) : temps, en secondes, que Looker a passé à mettre en forme les résultats, à effectuer les calculs de table et à mettre en cache l'ensemble de résultats.

Le tableau de bord Diagnostics du tableau de bord comprend des tuiles qui affichent les informations suivantes :

  • Titre du tableau de bord.
  • Nombre d'utilisateurs ayant exécuté ce tableau de bord au cours de la période sélectionnée.
  • Nombre de fois où ce tableau de bord a été exécuté au cours de la période sélectionnée.
  • Pourcentage de requêtes de ce tableau de bord qui ont été exécutées à partir du cache.
  • Temps de requête moyen par tuile.
  • Utilisateurs ayant exécuté le plus fréquemment ce tableau de bord.
  • Temps de requête moyen par heure.
    • Si vous constatez des pics dans cette vignette, assurez-vous que plusieurs plans planifiés ne sont pas envoyés en même temps.
  • Nombre de tuiles comportant au moins une requête de fusion de résultats.
  • Nombre de requêtes de fusion de résultats dans le tableau de bord.
  • Recommandations pour le tableau de bord : liste des problèmes de performances possibles et recommandations pour améliorer les performances de ce tableau de bord.

Conversational Analytics

Le tableau de bord Conversational Analytics affiche les données d'utilisation et de télémétrie pour les fonctionnalités Conversational Analytics dans Looker. Ce tableau de bord est actualisé toutes les 24 heures.

Le tableau de bord Conversational Analytics est organisé en plusieurs onglets :

Si la fonctionnalité en preview Examen des requêtes Conversational Analytics des utilisateurs finaux est activée, le tableau de bord Conversational Analytics affiche des informations supplémentaires sur les requêtes Conversational Analytics des utilisateurs. Le tableau de bord Conversational Analytics est organisé en plusieurs onglets :

Les commentaires et les réponses aux requêtes sont collectés à partir du moment où cette fonctionnalité est activée.

Engagement Conversational Analytics

Les données d'utilisation de Conversational Analytics s'affichent dans l'onglet Engagement.

La section sur les utilisateurs et les conversations affiche les données suivantes :

  • Nombre total d'utilisateurs : nombre d'utilisateurs ayant posé des questions à l'aide de Conversational Analytics.
  • % d'utilisateurs actifs par rapport au nombre total d'utilisateurs (7 derniers jours) : pourcentage d'utilisateurs actifs ayant posé des questions à l'aide de l'Analyse conversationnelle.
  • Nombre total d'agents : nombre d'agents de données utilisés dans les conversations.
  • Nombre total de conversations : nombre de conversations dans lesquelles un utilisateur a posé au moins une question.
  • Utilisateurs par type : comparaison des utilisateurs par type d'utilisateur, en fonction de leur type de licence Looker.
  • Conversations par type : comparaison du nombre de conversations avec les agents de données et avec les explorations.
  • Utilisateurs hebdomadaires : nombre d'utilisateurs hebdomadaires.
  • Conversations hebdomadaires : répartition hebdomadaire du nombre de conversations avec un agent de données ou une exploration Looker.
  • Utilisateurs actifs au cours des 7 derniers jours : nombre d'utilisateurs actifs au cours des 7 derniers jours.
  • Moyenne hebdomadaire des requêtes par utilisateur : moyenne hebdomadaire des requêtes par utilisateur.

La section Principaux agents, explorations et utilisateurs affiche les données suivantes :

  • Explorations les plus utilisées : explorations les plus utilisées, triées par explorations comptant le plus d'utilisateurs, le plus de conversations et le plus de requêtes.
  • Agents non utilisés au cours des 30 derniers jours : ID des agents qui n'ont pas été utilisés au cours des 30 derniers jours.
  • Principaux utilisateurs : utilisateurs les plus actifs, triés par nombre de conversations et de requêtes.

La section Présentation détaillée des agents du tableau de bord affiche les données suivantes :

  • Nombre total de conversations (agents de tableau de bord) : nombre de conversations au cours desquelles un utilisateur a posé au moins une question à un agent de données à partir d'un tableau de bord.
  • Nombre total d'utilisateurs (agents de tableau de bord) : nombre d'utilisateurs ayant posé des questions à un agent de données à partir d'un tableau de bord.
  • Tableaux de bord avec des questions : nombre de tableaux de bord avec un agent de données auxquels les utilisateurs ont posé au moins une question.
  • Vues du tableau de bord par rapport aux questions (semaine dernière) : comparaison entre les vues d'un tableau de bord et le nombre de questions posées aux agents de données associés à ce tableau de bord.
  • Chronologie des questions du tableau de bord : graphique indiquant le nombre de questions posées à l'agent de données d'un tableau de bord au fil du temps.
  • Principaux agents : agents de données les plus utilisés, triés par agents ayant le plus d'utilisateurs, le plus de conversations et le plus de requêtes.

La section Requêtes affiche les données suivantes :

  • Requêtes dont l'exécution prend le plus de temps : requêtes dont l'exécution prend le plus de temps, triées par durée d'exécution.
  • Requêtes par niveau d'exécution : requêtes réparties par niveau d'exécution en secondes.

Utilisation des jetons Conversational Analytics

L'utilisation des jetons Conversational Analytics s'affiche dans l'onglet Utilisation des jetons. L'utilisation est mesurée en jetons de données, qui sont des unités de base de texte et de données traitées par un grand modèle de langage (LLM). Toutes les interactions avec Conversational Analytics dans Looker sont mesurées en jetons de données. Cela inclut les questions posées, le contexte fourni au modèle et les réponses renvoyées. Ces interactions sont divisées en deux types : les jetons de données d'entrée et les jetons de données de sortie.

Les jetons de données d'entrée sont les jetons de données envoyés au modèle pour traitement. Les jetons de données d'entrée peuvent inclure le texte ou les données suivants :

  • Question saisie dans le chat.
  • Historique des conversations d'une session.
  • Tout contexte de données pertinent, comme les métadonnées et les instructions de l'agent.

Les jetons de données de sortie sont les jetons de données que le modèle génère et renvoie dans le cadre d'une réponse. Les jetons de données de sortie peuvent inclure le texte ou les données suivants :

  • Réponse en langage naturel à une question.
  • Appel d'API ou requête SQL générée pour récupérer les données.
  • Tout autre texte généré par le modèle dans le cadre de la réponse.
  • Visualisation créée par le modèle.

L'onglet Utilisation des jetons affiche les données suivantes :

  • Nombre total estimé de jetons d'entrée : nombre total de jetons de données d'entrée qui devraient être utilisés dans Conversational Analytics.
  • Nombre total de jetons de sortie estimé : nombre total de jetons de données de sortie qui devraient être utilisés dans Conversational Analytics.
  • Utilisation quotidienne estimée des jetons : visualisation montrant l'utilisation quotidienne estimée des jetons d'entrée et de sortie au fil du temps.
  • Utilisation quotidienne des jetons : visualisation montrant l'utilisation quotidienne estimée des jetons au fil du temps.
  • Principaux agents par utilisation de jetons : visualisation montrant les jetons d'entrée envoyés par l'agent et les réponses des jetons de sortie. La colonne Surface de conversation indique le type d'agent de données et inclut les options suivantes :
  • Principaux utilisateurs par utilisation de jetons : tableau qui affiche les utilisateurs qui utilisent le plus de jetons.
  • Principales conversations par utilisation de jetons : tableau qui affiche les conversations avec l'utilisation de jetons la plus élevée.

Les administrateurs peuvent utiliser des filtres au niveau de la page dans l'onglet Utilisation des jetons pour filtrer le nombre de jetons utilisés en fonction des attributs suivants :

  • Date de création
  • ID de l'agent
  • Surface de conversation
  • ID utilisateur
  • ID de la conversation

Pour en savoir plus sur la tarification basée sur l'utilisation des jetons, consultez la page Tarifs de Looker.

Réponses et commentaires

L'onglet Réponses et commentaires fournit des informations sur le comportement des utilisateurs de l'Analyse conversationnelle qui ont accepté de révéler leurs données de requête à leurs administrateurs Looker.

L'onglet Réponses et commentaires affiche les données suivantes :

  • Réponses réussies globales : graphique indiquant le pourcentage de requêtes utilisateur ayant abouti à une réponse réussie (Réussite), à une erreur (Erreur) ou à un délai d'expiration (Délai d'expiration). Vous pouvez explorer un type de résultat pour afficher, télécharger ou explorer les requêtes qui ont renvoyé ce résultat.
  • Répartition des notes : graphique indiquant le nombre de notes attribuées par les utilisateurs pour évaluer la qualité des réponses de Conversational Analytics à leurs questions. Les notes des utilisateurs incluent J'aime, Je n'aime pas, Non évalué et Note supprimée. Vous pouvez explorer un type de note pour afficher, télécharger et examiner les requêtes pour lesquelles les utilisateurs ont attribué cette note.

  • Commentaires des utilisateurs : tableau listant les notes et les commentaires écrits facultatifs envoyés par les utilisateurs concernant la qualité des réponses qu'ils ont reçues. Il affiche les informations suivantes :

    • Question : requête telle qu'elle a été écrite par l'utilisateur, tronquée si nécessaire. Lorsque vous cliquez sur la question, la conversation de l'utilisateur s'ouvre dans un panneau distinct.
    • Agent : identifiant unique de l'agent d'analyse conversationnelle.
    • Tableau de bord : pour les agents de données de tableau de bord, tableau de bord contenant les données que l'agent interroge.
    • Modèle : pour les agents de données d'exploration, modèle sous-jacent de l'exploration que l'agent interroge.
    • Exploration : pour les agents de données d'exploration, l'exploration que l'agent interroge.
    • Note : note attribuée par l'utilisateur à la réponse.
    • Réponse réussie : résultat de la réponse réussie.
    • Latence : durée de bout en bout, en secondes, d'un seul tour de conversation, du moment où un utilisateur envoie une requête à celui où la réponse finale est fournie.
    • Utilisateur : nom de l'utilisateur qui discute avec l'agent.
    • Code temporel : code temporel au format AAAA-MM-JJ HH:MM:SS indiquant le moment où l'utilisateur a envoyé la requête.

Historique des requêtes

Le tableau de bord Historique des requêtes est disponible dans le panneau Performances de l'exploration. Il affiche les données sur les performances actuelles et l'historique des performances de la requête et de l'exploration utilisée pour la créer.

Le tableau de bord Historique des requêtes comprend des vignettes qui affichent les données suivantes :

  • Temps moyen nécessaire pour exécuter la requête et renvoyer les résultats.
  • Nombre total de fois où la requête a été exécutée.
  • Temps moyen passé par la requête dans chacune des trois phases de requête.
  • Métriques détaillées sur la requête.
  • Nombre de requêtes exécutées à partir de l'exploration utilisée pour créer la requête initiale, ventilé par incréments de cinq secondes d'exécution.
  • Nombre total de requêtes exécutées basées sur l'exploration utilisée pour créer la requête initiale.
  • Temps moyen nécessaire pour exécuter les requêtes basées sur l'exploration utilisée pour créer la requête initiale et renvoyer les résultats.