- Schéma :
Vue ANOMALIES_IN_CURRENCY_DAILY¶
La vue Utilisation de l’organisation permet de savoir si des anomalies de coût se sont produites dans les comptes de l’organisation.
Chaque ligne fournit la consommation d’un compte un jour donné et indique si cette consommation constitue une anomalie de coût.
Colonnes¶
Nom de la colonne |
Type de données |
Description |
---|---|---|
DATE |
DATE |
Jour en UTC où la consommation a eu lieu. |
ANOMALY_ID |
VARCHAR |
Identificateur généré par le système. |
IS_ANOMALY |
BOOLEAN |
Si c’est le cas, la consommation a été identifiée comme une anomalie de coût parce qu’elle est sortie de la fourchette des limites supérieure et inférieure. |
ORGANIZATION_NAME |
VARCHAR |
Nom de l’organisation. |
ACCOUNT_NAME |
VARCHAR |
Nom du compte où la consommation a eu lieu. |
ACCOUNT_LOCATOR |
VARCHAR |
Emplacement du compte où la consommation a eu lieu. |
REGION |
VARCHAR |
La région Snowflake où se trouve le compte. |
ACTUAL_VALUE |
NUMBER |
Montant de la consommation mesuré en CURRENCY. |
CURRENCY |
VARCHAR |
Unité de mesure de la consommation. |
UPPER_BOUND |
NUMBER |
Niveau de consommation le plus élevé prédit par l’algorithme de détection des anomalies, mesuré en CURRENCY. Les niveaux de consommation supérieurs à cette valeur sont considérés comme une anomalie. |
LOWER_BOUND |
NUMBER |
Niveau de consommation le plus bas prédit sur la base de l’algorithme de détection des anomalies, mesuré en CURRENCY. Les niveaux de consommation inférieurs à cette valeur sont considérés comme une anomalie. |
FORECASTED_VALUE |
NUMBER |
Consommation prévue sur la base de l’algorithme de détection des anomalies, mesurée en CURRENCY. |
Notes sur l’utilisation¶
La latence de la vue peut atteindre jusqu’à 8 heures.