下载中心 - 云产品性能
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所有报表
本部分用于下载与任何程序相关的报表。 在用户与数据交互的方式方面,它高度灵活。 下面是此区域的主要功能:
- 收藏夹:作为收藏夹添加的所有模板都会出现在本节中。
- 报告:可在此处找到可供下载的所有报表,以及列表中计划或运行的报表。 报表表为每个报表具有以下详细信息:
- 报表名称: 根据报表的唯一标识的报表类型,向用户显示定义的名称或默认名称。
- 报表类型: 显示在创建报表期间选择的数据源。
- 状态/操作:显示下载的状态。 这些状态可以运行、准备下载,也可以在报表准备好下载时下载链接。
- 包含的列: 显示选择要下载的列的列表。
- 应用的筛选器: 显示应用筛选器的列。
- 时间范围: 显示生成报表的时间范围。 如果未选择预定义格式,此字段将显示自定义格式。
- 生成时间戳(UTC): 显示生成报表时的确切时间和日期(以 UTC 为单位)。
新建报表
可以创建、下载或计划可下载报表。 可以选择以下路径:
- 基本:可以使用在经典下载报表视图中熟悉的步骤生成报表。
- 基本路径是程序 > 报表名称 > 选择列(可选) > 选择时间范围 > 更新文件名 > 选择文件类型 > 预览报表并选择下载。
- 高级:借助高级路径,你可以创建模板、应用筛选器、计划报表并访问区域和模板的特选列表,这有助于报表发现和可用性。
常见元素
程序选择器:需要选择要为其下载报表的程序。
报表名称:默认向报表添加泛型名称。 可以将此名称更新为任何字符串,下载的文件名具有相同的名称。
预览数据:选择任何模板(或列和筛选器)后,可以预览数据。 根据前 15 行的数据选择显示。 这是报表生成当前工作方式的变化。
基本下载选项
列选择器:选择可用于报表的列的功能。
高级下载选项
区域:报表的各种格式的段或逻辑分组。 这有助于反映熟悉的业务用例。 区域是可选的,并且仅对存储区域的任何数据源可见。 这适用于较少数量的数据源。
模板:模板是预选的列和筛选器组,在下载之前应用于报表。
- 默认模板 - 特选模板,可应用于任何泛型用例。
- 自定义模板 - 可以使用任意一组列和筛选器创建模板。
列选择器 - 能够选择可用于报表的列。 你可能或不需要报表中提供的所有列,对于 Azure 使用情况等报表,该列大约包含 40 列。
筛选器选择:能够对所选列应用筛选器。 对于 Power 用户而言,这一点非常重要,能够清楚地了解数据并在任何分析工具中创建目的驱动报表。
计划报表:能够计划具有所需频率的报表(每日、每月或可能的频率的日期的任意组合)。
添加到收藏夹:常用模板可以另存为收藏夹,可在下载报表登陆页上访问这些模板。 用户最多可以有五个收藏夹。 任何新收藏夹都提示用户替换现有收藏夹,以便为新收藏夹腾出空间。
- 只能将用户定义的模板添加到收藏夹。
重置报表创建:如果出错,可以重置所选内容,这会删除区域、模板、列和筛选器中所做的所有选择。
计划的报告
可以在“报表计划”部分下找到计划的所有报表。
本节显示了以下详细信息:
- 报表名称: 根据报表类型显示用户定义的名称或默认名称,以便对计划报表进行唯一标识。
- 事件计数: 显示按用户计划发生的次数。
- 程序详细信息: 显示报表所属的程序名称。
- 列和筛选器详细信息: 显示应用的所选列和筛选器的计数。
- 时间范围: 显示计划报表的时间范围。
要考虑的限制
- 收藏夹:每个程序 30 个
- 模板:每个程序 200 个
- 下载中的五个报表现在可以在 60 分钟内完成
报表计划限制
由于报表的日程安排导致准备报表以供下载,因此有机会安排被滥用的报告。 为了避免此类情况,报告计划存在两级限制:
计划级别计划报告总数:
- 级别 1: 每个程序:每个用户有 40 个计划报告
- 级别 2: 选择计划报表时允许的最大时间范围限制
计划频率 | 允许的月份时间范围 |
---|---|
每日 | 最近 30 天 |
每周 | 最近 30 天 |
每月 | 过去 2 年 |
每年 | 生存期或去年(适用) |
用户无法创建超过计划的报表允许计数,并且时间范围必须符合,如计划频率所示。
计划的报表执行限制
- 每日:六个月(180次处决)
- 每周:一年(52次处决)
- 当每日选择时间超过 7 天时
- 每月:两年(24次处决)
- 每年:五年(五次处决)
注意
一次可以下载两年的报表,日期选择不能超过前三年。
例如,如果要从 2020 年 1 月下载到 2023 年 1 月的数据,则不能一次性下载三年报表。 必须下载具有不同时间线的两个报表,并在之后合并数据。 一份报告可以是 2020 年 1 月至 2021 年 1 月,第二份报告可以是 2021 年 1 月到 2023 年 1 月(两年时间范围是最大值)。
注意
计划的下载报告将在所选时间开始。 请注意,这些报告可供下载的可用性可能需要一些时间,具体取决于数据量。