システム アクティビティは、Looker の基盤となるアプリケーション データベースに接続する LookML モデルです。このモデル上に構築された System Activity の Explore とダッシュボードには、Looker インスタンスに関する情報が表示されます。これには、次のものが含まれます。
- インスタンスに保存されているすべての Look とダッシュボード
- ユーザーと過去のクエリ情報
- インスタンスのパフォーマンス統計
System Activity データの粒度と保持には、システムの制約が適用されます。System Activity は大量のデータを収集して集計するよう設計されており、これを使用してビジネスログを補完できます。
このデータは、モニタリング活動や監査活動を補うために役立ちますが、現在のコンプライアンス戦略に代わるものではありません。
ユーザーが実行するフィルタ内のテキストは、System Activity でアクセスでき、System Activity モデルを表示する権限を持つユーザーが表示できます。
実践: System Activity モデルの閲覧権限を持つユーザーを変更します。Looker 管理者は、デフォルトで System Activity にアクセスできます。Looker 管理者は、管理者以外のユーザーに
see_system_activity権限を付与することで、System Activity へのアクセス権を付与できます。
System Activity には、次の要素が含まれます。
System Activity ダッシュボード: Looker インスタンスの使用状況とパフォーマンスに関する情報を表示する、Looker が作成したダッシュボード。他のダッシュボードと同様に、指標と要素のダウンロード、スケジュール、アラート設定、ドリルダウンを行うことができます。システム アクティビティ ダッシュボードのデータは、12 時間ごとに更新されてキャッシュに保存されます。
System Activity Explores: System Activity Explores を使用すると、独自の Look とダッシュボードを作成して、Looker インスタンスのモニタリングや分析が可能 Explore とそのキャッシュ ルールの一覧については、[System Activity Explores] ページをご覧ください。
Looker レポートのシステム アクティビティ: Looker インスタンスで Looker レポート機能が有効になっている場合、システム アクティビティ ダッシュボードと Explore には、Looker インスタンスに保存されている Looker レポートに関する情報が含まれます。
Elite System Activity: System Activity のパフォーマンスとストレージ上限を向上させるオプションの分析ストア。 エリート システム アクティビティは Looker（オリジナル）の有料機能であり、Looker（Google Cloud コア）の Enterprise エディションおよび Embed エディションの標準機能です。
リードレプリカ オプション: この方法では、ホスト型インスタンスのみについて、System Activity のパフォーマンスが向上し、System Activity データの保持期間が長くなります。
PDT ログアクションについて: [PDT イベントログ] Explore を使用して、PDT ログアクションとそれに対応するアクション データを表示して理解します。
Looker のイベント: Looker が生成するイベントとそれらを表示する方法。
埋め込み環境でのシステム アクティビティ
埋め込み環境では、シングル サインオン（SSO）認証中に see_system_activity 権限を付与しても、埋め込みユーザーが基盤となるシステムデータをレンダリングできないように厳格な制限が適用されます。一般的な埋め込みユーザー向けにシステム アクティビティ ダッシュボードを直接埋め込むことはサポートされていません。
システム アクティビティの分析情報を埋め込みユーザーと共有するには、データを抽出して、お客様が管理するモデルから提供する必要があります。次の代替手段を使用できます。
- Looker API スクリプト: Python SDK などの Looker API クライアント SDK を使用して、
system__activityモデルに対してクエリをプログラムで実行します。スクリプトをスケジュールして、日次結果を取得し、外部データベースに直接書き込む。 - スケジュール設定された配信: システム アクティビティに基づいて Look を作成し、CSV ファイルまたは JSON ファイルとして Amazon S3 バケットまたは SFTP サーバーに毎日配信するようスケジュールします。次に、抽出、変換、読み込み（ETL）パイプラインを使用してデータを取り込みます。
- カスタムモデルとダッシュボード: Looker API スクリプト、スケジュール設定された配信、Elite System Activity を使用してデータを抽出し、BigQuery などの独自のデータベースに読み込みます。次に、そのデータの上に標準の LookML モデルを作成し、新しいモデルから作成したダッシュボードを埋め込みます。