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Como conectar Google Cloud BigQuery (REST) e Tempo de transmissão
Crie um novo cenário para conectar Google Cloud BigQuery (REST) e Tempo de transmissão
No espaço de trabalho, clique no botão “Criar novo cenário”.
Adicione o primeiro passo
Adicione o primeiro nó – um gatilho que iniciará o cenário quando receber o evento necessário. Os gatilhos podem ser agendados, chamados por um Google Cloud BigQuery (REST), acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Google Cloud BigQuery (REST) or Tempo de transmissão será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google Cloud BigQuery (REST) or Tempo de transmissãoe selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o Google Cloud BigQuery (REST) Node
Selecione os Google Cloud BigQuery (REST) nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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Google Cloud BigQuery (REST)
Configure o Google Cloud BigQuery (REST)
Clique no Google Cloud BigQuery (REST) nó para configurá-lo. Você pode modificar o Google Cloud BigQuery (REST) URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.
Adicionar o Tempo de transmissão Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Google Cloud BigQuery (REST) nó, selecione Tempo de transmissão da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Tempo de transmissão.
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Google Cloud BigQuery (REST)
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Tempo de transmissão
Autenticar Tempo de transmissão
Agora, clique no Tempo de transmissão nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Tempo de transmissão configurações. A autenticação permite que você use Tempo de transmissão através do Latenode.
Configure o Google Cloud BigQuery (REST) e Tempo de transmissão Nodes
Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.
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Google Cloud BigQuery (REST)
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Tempo de transmissão
Configure o Google Cloud BigQuery (REST) e Tempo de transmissão Integração
Use vários nós Latenode para transformar dados e aprimorar sua integração:
- Ramificação: Crie várias ramificações dentro do cenário para lidar com lógica complexa.
- Mesclando: Combine diferentes ramos de nós em um, passando dados por ele.
- Nós Plug n Play: Use nós que não exijam credenciais de conta.
- Pergunte à IA: use a opção com tecnologia GPT para adicionar recursos de IA a qualquer nó.
- Espera: defina tempos de espera, seja para intervalos ou até datas específicas.
- Subcenários (nódulos): crie subcenários encapsulados em um único nó.
- Iteração: processe matrizes de dados quando necessário.
- Código: escreva um código personalizado ou peça ao nosso assistente de IA para fazer isso por você.
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JavaScript
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IA Antrópico Claude 3
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Tempo de transmissão
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Google Cloud BigQuery (REST)
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Google Cloud BigQuery (REST), Tempo de transmissão, e quaisquer nós adicionais, não se esqueça de salvar o cenário e clicar em "Deploy". A ativação do cenário garante que ele será executado automaticamente sempre que o nó de gatilho receber entrada ou uma condição for atendida. Por padrão, todos os cenários recém-criados são desativados.
Teste o cenário
Execute o cenário clicando em “Executar uma vez” e disparando um evento para verificar se o Google Cloud BigQuery (REST) e Tempo de transmissão a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google Cloud BigQuery (REST) e Tempo de transmissão (ou vice-versa). Solucione facilmente o cenário revisando o histórico de execução para identificar e corrigir quaisquer problemas.
As formas mais poderosas de se conectar Google Cloud BigQuery (REST) e Tempo de transmissão
Streamtime + Google Cloud BigQuery (REST) + Planilhas Google: Quando um trabalho é concluído no Streamtime, seus dados são enviados ao Google Cloud BigQuery para análise. Os resultados da análise, especificamente as horas do projeto e os custos calculados, são então reportados no Planilhas Google.
Streamtime + Google Cloud BigQuery (REST) + Slack: Quando um projeto é atualizado no Streamtime, o BigQuery analisa os dados para verificar se o projeto está acima do orçamento. Se o projeto exceder o orçamento, uma notificação será enviada ao gerente do projeto no Slack.
Google Cloud BigQuery (REST) e Tempo de transmissão alternativas de integração
Sobre Google Cloud BigQuery (REST)
Automatize os fluxos de trabalho de dados do BigQuery no Latenode. Consulte e analise conjuntos de dados enormes diretamente em seus cenários de automação, dispensando o uso de SQL manual. Agende consultas, transforme resultados com JavaScript e direcione dados para outros aplicativos. Escale seu processamento de dados sem codificação complexa ou altas taxas por operação. Perfeito para relatórios, análises e automação de data warehouse.
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Sobre Tempo de transmissão
Gerenciamento de projetos do Streamtime dentro do Latenode: automatize tarefas como a criação de faturas com base no status do projeto ou sincronize registros de horas com a contabilidade. Conecte o Streamtime a outros aplicativos por meio do editor visual e das ferramentas de IA do Latenode. Personalize ainda mais com JavaScript para fluxos de trabalho complexos. Gerencie projetos e dados automaticamente.
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Veja como o Latenode funciona
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Perguntas frequentes Google Cloud BigQuery (REST) e Tempo de transmissão
Como posso conectar minha conta do Google Cloud BigQuery (REST) ao Streamtime usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Cloud BigQuery (REST) ao Streamtime no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione Google Cloud BigQuery (REST) e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas do Google Cloud BigQuery (REST) e do Streamtime fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso analisar a lucratividade do projeto usando dados do BigQuery no Streamtime?
Sim, você pode. O Latenode permite extrair dados do BigQuery, transformá-los com JavaScript ou IA e, em seguida, enviar relatórios de lucratividade otimizados para o Streamtime. Isso proporciona uma visão clara do desempenho do projeto.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Cloud BigQuery (REST) com o Streamtime?
A integração do Google Cloud BigQuery (REST) com o Streamtime permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Atualização automática de projetos do Streamtime com base na análise de dados do BigQuery.
- Criação de relatórios financeiros personalizados no Streamtime usando conjuntos de dados do BigQuery.
- Acionando tarefas do Streamtime com base nos limites de dados atingidos no BigQuery.
- Sincronizando dados do cliente entre o Google Cloud BigQuery (REST) e o Streamtime.
- Gerando alertas no Streamtime com base em anomalias detectadas nos dados do BigQuery.
Quão segura é a transferência de dados do Google Cloud BigQuery (REST) no Latenode?
O Latenode usa conexões seguras e criptografia para proteger seus dados durante a transferência entre o Google Cloud BigQuery (REST) e outros aplicativos.
Há alguma limitação na integração do Google Cloud BigQuery (REST) e do Streamtime no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- A sincronização inicial de dados pode levar algum tempo, dependendo do tamanho do conjunto de dados.
- Transformações complexas de dados podem exigir conhecimento de JavaScript.
- Os limites de taxa da API do Streamtime podem afetar atualizações de dados de alto volume.
