Os objetos de logs guardam dados sobre as execuções de integrações e modelos. Com este endpoint, você pode consultar quando suas integrações e modelos foram executados pela última vez e, então, disparar outros processos do seu stack de analytics.
Caso você utilize a Kondado para criar uma tabela de features que alimenta um ML, por exemplo, você pode consultar se já recebeu novos dados que permitem um novo treinamento. Um outro exemplo é, caso você utilize a Kondado para alimentar um banco de dados de staging para um banco em produção, você pode consultar os logs de integrações para verificar se já há novos dados a serem consumidos.
Este endpoint utiliza o conceito de scrolling, onde os dados são disponibilizados em blocos de 50 registros em order ascendente, sendo necessário informar o parâmetro que indica o id de registro mais antigo que se deseja obter
Obviamente, você pode também obter os dados de logs diretamente com o nosso conector gratuito de logs, que consome os dados desta API
Listar logs de integrações
Descrição
Lista os logs das integrações que o usuário tem acesso. Apenas os últimos 90 dias de dados estão disponíveis
Método
GET
Endpoint
/pipeline_logs
Parâmetros da URL
client_id
- Descrição: Parâmetro que indica o id da conta que se deseja buscar os logs. Caso não seja informado, são disponibilizados dados de todas as contas que o token possui acesso
- Obrigatório: não
- Formato: número inteiro
start_element_id
- Descrição: Parâmetro que indica o id do elemento mais antigo que se deseja obter
- Obrigatório: sim
- Formato: número inteiro
Exemplo de resposta
{
"success": true,
"data": {
"success": true,
"data": [
{
"id": 5181910,
"client_id": 1,
"pipeline_id": 702,
"execution_time_seconds": "0.486988",
"has_deltas": false,
"pipeline_name": "Kondado - Blog - wp_options",
"row_count": "256",
"createdAt": "2020-09-17T00:03:48.108Z",
"updatedAt": "2020-09-17T00:03:48.108Z",
"initial_savepoint": null,
"new_savepoint": null,
"external_ip": "3.220.239.218",
"is_billable": true,
"raw_row_count": "123",
"mb_estimate": "0.00231"
}
],
"pagination": {
"next_start_element_id": 5181910
}
}
}
Descrição do retorno
O objeto data irá retornar um array de JSON com os 50 registros de logs posteriores ao start_element_id informado
O objeto pagination irá retornar o parâmetro next_start_element_id que pode ser utilizado em uma chamada posterior para obter a próxima página de resultados. Caso seja nulo, não há mais logs posteriores ao start_element_id informado (fim da paginação)
O JSON do objeto data conterá os seguintes campos:
id
ID do registro de log
createdAt
Data de criação do registro de log (em UTC) - indica quando a integração terminou de executar.
updatedAt
Data de atualização do registro de log (em UTC). Geralmente é o mesmo que "createdAt", mas pode ser diferente caso o log seja alterado após sua criação.
pipeline_id
ID da integração a qual o log pertence
pipeline_name
Nome da integração no momento em que o log foi criado
client_id
ID do cliente a qual a integração pertence
has_deltas
Booleano que indica se a integração guardou deltas no momento da criação do log.
execution_time_seconds
Tempo em segundos que a integração demorou para executar neste registro de log - não considerando o tempo de setup inicial da integração (que envolve coisas como leitura de metadados sobre a integração, conector e destino).
row_count
Número de registros integrados
is_billable
Booleano que indica se as linhas integradas em row_count contaram das linhas do seu plano ou se foram gratuitas
initial_savepoint
Caso a integração seja incremental, indica o savepoint a partir de qual os dados foram lidos. NULL para integrações integrais
new_savepoint
Caso a integração seja incremental, indica o novo savepoint gerado após a execução da integração. NULL para integrações integrais
external_ip
Indica o IP do servidor da Kondado que executou a integração.
raw_row_count
Número de linhas integradas. Este campo estará preenchido a partir de 12 de junho de 2025, para datas anteriores o campo row_count é equivalente
mb_estimate
Tamanho em MB dos dados inseridos pela execução
Listar logs de modelos
Descrição
Lista os logs dos modelos que o usuário tem acesso.
Método
GET
Endpoint
/model_logs
Parâmetros da URL
client_id
- Descrição: Parâmetro que indica o id da conta que se deseja buscar os logs. Caso não seja informado, são disponibilizados dados de todas as contas que o token possui acesso
- Obrigatório: não
- Formato: número inteiro
start_element_id
- Descrição: Parâmetro que indica o id do elemento mais antigo que se deseja obter
- Obrigatório: sim
- Formato: número inteiro
Exemplo de resposta
{
"success": true,
"data": {
"success": true,
"data": [
{
"id": 5219430,
"client_id": 1,
"model_id": 162,
"execution_time_seconds": 0.201923,
"model_name": "Kondado - Leads",
"row_count": 4915,
"createdAt": "2020-09-17T00:05:00.892Z",
"updatedAt": "2020-09-17T00:05:00.892Z"
}
],
"pagination": {
"next_start_element_id": 5219430
}
}
}
Descrição do retorno
O objeto data irá retornar um array de JSON com os 50 registros de logs posteriores ao start_element_id informado
O objeto pagination irá retornar o parâmetro next_start_element_id que pode ser utilizado em uma chamada posterior para obter a próxima página de resultados. Caso seja nulo, não há mais logs posteriores ao start_element_id informado (fim da paginação)
O JSON do objeto data conterá os seguintes campos:
id
ID do registro de log
createdAt
Data de criação do registro de log (em UTC) - indica quando o modelo terminou de executar.
updatedAt
Data de atualização do registro de log (em UTC). Geralmente é o mesmo que "createdAt", mas pode ser diferente caso o log seja alterado após sua criação.
model_id
ID da modelo a qual o log pertence
model_name
Nome da modelo no momento em que o log foi criado
client_id
ID do cliente a qual o modelo pertence
execution_time_seconds
Tempo em segundos que o modelo demorou para executar neste registro de log - não considerando o tempo de setup inicial da integração (que envolve coisas como leitura de metadados sobre a integração, conector e destino).
row_count
Número de linhas existentes na tabela gerada pelo modelo
Consultar logs de integrações e modelos via API Kondado
Aprenda a usar o endpoint de Logs da API Kondado para monitorar execuções de integrações e modelos, com paginação por scrolling.
Obtenha suas credenciais de API
Antes de começar, certifique-se de ter um token de acesso válido para autenticar suas requisições à API da Kondado. Se ainda não tem uma conta, você pode criar conta gratuita na plataforma.
Consulte logs de integrações com GET /pipeline_logs
Faça uma requisição GET para o endpoint /pipeline_logs informando obrigatoriamente o parâmetro start_element_id. Você pode filtrar por conta específica usando client_id. Os dados retornam em blocos de 50 registros com histórico dos últimos 90 dias.
Interprete os campos de resposta das integrações
Analise campos como has_deltas (indica se houve novos dados), row_count (registros integrados), execution_time_seconds (tempo de execução) e os savepoints para integrações incrementais. Use raw_row_count para dados a partir de 12/06/2025.
Consulte logs de modelos com GET /model_logs
Para monitorar execuções de transformações SQL, utilize o endpoint /model_logs com os mesmos parâmetros de paginação. O retorno inclui model_id, model_name e row_count da tabela gerada.
Implemente a paginação por scrolling
Utilize o valor de next_start_element_id do objeto pagination como próximo start_element_id em chamadas subsequentes. Quando este campo for nulo, você atingiu o fim dos registros disponíveis.
Automatize disparos do seu stack de analytics
Com base nos logs consultados, programe gatilhos para outros processos — como treinamento de ML quando has_deltas=true ou atualização de bancos de produção quando novos dados estiverem disponíveis. Você também pode usar o conector gratuito de logs da Kondado como alternativa à API direta.
