sfmc // Automation HealthPROJETO
Regressão de Runtime de Automation — Atual vs Média de 30 Dias
Compare a duração mais recente de cada automation com a média recente para encontrar fluxos que ainda completam, mas estão degradando.
sqlautomationruntimeregression
Trust & provenancePROJECT
Nível de evidênciaPROJECTFontes oficiais1Outras fontes0Última verificação2026-10-05
O nível de evidência descreve minha experiência com o conteúdo. Fonte oficial descreve contrato/documentação da plataforma. Observação de produção não deve ser tratada automaticamente como limite oficial.
Monitoramento proativo em torno de migrações ou crescimento de dados.
SELECT
latest.AutomationCustomerKey,
latest.LatestMinutes,
hist.AvgMinutes30D
FROM (
SELECT AutomationCustomerKey,
DATEDIFF(minute,AutomationInstanceStartTime_UTC,AutomationInstanceEndTime_UTC) AS LatestMinutes
FROM (
SELECT
AutomationCustomerKey,
AutomationInstanceStartTime_UTC,
AutomationInstanceEndTime_UTC,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY AutomationCustomerKey
ORDER BY AutomationInstanceEndTime_UTC DESC
) AS rn
FROM _AutomationInstance
WHERE AutomationInstanceStatus = 'Complete'
) x
WHERE rn = 1
) latest
INNER JOIN (
SELECT AutomationCustomerKey,
AVG(DATEDIFF(minute,AutomationInstanceStartTime_UTC,AutomationInstanceEndTime_UTC)) AS AvgMinutes30D
FROM _AutomationInstance
WHERE AutomationInstanceStatus = 'Complete'
AND AutomationInstanceEndTime_UTC >= DATEADD(day,-30,GETUTCDATE())
GROUP BY AutomationCustomerKey
) hist
ON latest.AutomationCustomerKey = hist.AutomationCustomerKeyStatus Complete informa apenas o resultado; a tendência de duração antecipa overlap de schedule/timeout.
Um dashboard pode sinalizar razões como latest > 1.5x baseline, mas escolha thresholds com base no seu próprio workload.