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云监控服务 CES-批量查询监控数据:请求消息

云监控服务 CES-批量查询监控数据:请求消息

时间：2024-10-10 14:45:53
云监控服务 CES 监控数据管理

请求消息

  1. 单次POST请求消息体大小不能超过512KB，否则请求会被服务端拒绝。
  2. 对于不同的period取值和查询的指标数量，其对应的默认最大查询区间(to - from)也不同，计算规则为“指标数量 * (to - from) / 监控周期 ≤ 3000”。

    指标数量：请求参数metrics属性对应元素的个数。

    监控周期：请求参数period属性对应的值，需要转为毫秒值。

    3000：响应体中的所有datapoints（指标数据列表）总和。

    • 当period值为“1”时，监控周期为60*1000ms=60000ms。
    • 当period值为"300" 时，监控周期为300*1000ms=300000ms。
    • 当period值为"1200" 时，监控周期为1200*1000ms=1200000ms。
    • 当period值为"3600" 时，监控周期为3600*1000ms=3600000ms。
    • 当period值为"14400" 时，监控周期为14400*1000ms=14400000ms。
    • 当period值为"86400" 时，监控周期为86400*1000ms=86400000ms。

    例如批量查询300个指标，监控周期为60000ms，可算出(to - from)最大值为"600000"，若设定的请求参数使(to - from)超出最大值，from值会自动调整为"to-600000"。

  • 请求参数
    表2 请求参数

    名称

    是否必选

    参数类型

    说明

    metrics

    是

    Arrays of objects

    指标数据。数组长度最大500。

    详细参数请参见表3。

    from

    是

    Long

    查询数据起始时间，UNIX时间戳，单位毫秒。建议from的值相对于当前时间向前偏移至少1个周期。由于聚合运算的过程是将一个聚合周期范围内的数据点聚合到周期起始边界上，如果将from和to的范围设置在聚合周期内，会因为聚合未完成而造成查询数据为空，所以建议from参数相对于当前时间向前偏移至少1个周期。以5分钟聚合周期为例：假设当前时间点为10:35，10:30~10:35之间的原始数据会被聚合到10:30这个点上，所以查询5分钟数据点时from参数应为10:30。

    说明：

    云监控 会根据所选择的聚合粒度向前取整from参数。

    to

    是

    Long

    查询数据截止时间UNIX时间戳，单位毫秒。from必须小于to。

    period

    是

    String

    监控数据粒度。

    枚举值，取值范围：

    • "1"，原始数据
    • "300"，5分钟粒度
    • "1200"，20分钟粒度
    • "3600"，1小时粒度
    • "14400"，4小时粒度
    • "86400"，1天粒度

    filter

    是

    String

    数据聚合方式，支持的聚合方式如下:

    • average：聚合周期内指标数据的平均值。
    • max：聚合周期内指标数据的最大值。
    • min：聚合周期内指标数据的最小值。
    • sum：聚合周期内指标数据的求和值。
    • variance：聚合周期内指标数据的方差。

    filter参数的值不会影响原始数据（period为1）的查询结果。
    表3 metrics字段数据结构说明

    名称

    是否必选

    参数类型

    说明

    namespace

    是

    String

    查询服务的命名空间，各服务命名空间请参考支持监控的服务列表。

    格式为service.item；service和item必须是字符串，必须以字母开头，只能包含0-9/a-z/A-Z/_，service.item总长度最短为3，最大为32。

    metric_name

    是

    String

    指标ID，例如弹性云服务器的监控指标CPU使用率，对应的metric_name为cpu_util。各服务监控指标请参考支持监控的服务列表 中的监控指标参考文档列。

    字符格式必须以字母开头，只能包含0-9/a-z/A-Z/_-，字符长度最短为1，最大为64。

    dimensions

    是

    Arrays of objects

    指标维度列表。数组最大长度为4。

    单个维度为json对象，结构说明如下：

    {

    "name": "instance_id",

    "value": "33328f02-3814-422e-b688-bfdba93d4050"

    }

    详细说明请参见表4。
    表4 dimensions字段数据结构说明

    名称

    是否必选

    参数类型

    说明

    name

    是

    String

    监控维度名称，例如弹性云服务器的维度为instance_id。各服务维度请参考支持监控的服务列表，可参考维度中key字段。

    必须以字母开头，只能包含0-9/a-z/A-Z/_/-，长度最短为1，最大为32。

    value

    是

    String

    维度取值，例如弹性云服务器的ID。可通过调用查询指标列表接口，在其响应体的相关指标数据中获取

    必须以字母或数字开头，只能包含0-9/a-z/A-Z/_/-，长度最短为1，最大为256。
    • 对于dimensions字段里value的值，可通过调用查询指标列表接口，在其响应体的相关指标数据中获取。
    • 对于OBS相关指标数据，当进行了相关OBS接口操作时可查询到相关指标数据，否则查询结果为空。
    • 对于EVS相关指标数据，disk_name维度下，它的返回值有云服务器实例ID-盘符名和云服务器实例ID-volume-卷ID两种。
      • 云服务器实例ID-盘符名，例如：6f3c6f91-4b24-4e1b-b7d1-a94ac1cb011d-vda(vda为盘符名)。
      • 云服务器实例ID-volume-卷ID，例如：6f3c6f91-4b24-4e1b-b7d1-a94ac1cb011d-volume-31f45764-38b3-44ad-aaca-4015c83371e6。
  • 请求样例

    请求样例一：查看维度是instance_id为07d878a9-2243-4e84-aeef-c47747d18024和mount_point为012bec14bc176310c19f40e384fd629b的弹性云服务器中操作系统的磁盘使用率，在2019-04-30 20:00:00到2019-04-30 22:00:00时间内，原始数据的平均值。

    {
	"from": 1556625600000,
	"to": 1556632800000,
	"period": "1",
	"filter": "average",
	"metrics": [{
		"dimensions": [{
			"name": "instance_id",
			"value": "07d878a9-2243-4e84-aeef-c47747d18024"
		}, {
			"name": "mount_point",
			"value": "012bec14bc176310c19f40e384fd629b"
		}],
		"metric_name": "disk_usedPercent",
		"namespace": "AGT.E CS "
	}]
}

    请求样例二：查看维度是instance_id为238764d4-c4e1-4274-88a1-5956b057766b的弹性云服务器中操作系统的内存使用率，在2019-04-30 20:00:00到2019-04-30 22:00:00时间内，原始数据的平均值。

    {
	"from": 1556625600000,
	"to": 1556632800000,
	"period": "1",
	"filter": "average",
	"metrics": [{
		"dimensions": [{
			"name": "instance_id",
			"value": "238764d4-c4e1-4274-88a1-5956b057766b"
		}],
		"metric_name": "mem_usedPercent",
		"namespace": "AGT.ECS"
	}]
}

    请求样例三：查看维度是instance_id为faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026070,faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026071,faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026072,faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026073,faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026074的弹性云服务器的监控数据cpu_util，在2024-08-21 00:00:00到2024-08-21 23:59:59时间内，原始数据的平均值。查询5个指标，监控周期为60000ms，可算出(to - from)最大值为"36000000"，设定的请求参数to - from=86399000超出最大值36000000。根据公式：“指标数量 * (to - from) / 监控周期 ≤ 3000”。请求参数的from值会自动调整为to-36000000=1724219999000。

    {
    "metrics": [
       {
            "namespace": "SYS.ECS",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "instance_id",
                    "value": "faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026070"
                }
            ],
            "metric_name": "cpu_util"
        },
       {
            "namespace": "SYS.ECS",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "instance_id",
                    "value": "faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026071"
                }
            ],
            "metric_name": "cpu_util"
        },
		       {
            "namespace": "SYS.ECS",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "instance_id",
                    "value": "faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026072"
                }
            ],
            "metric_name": "cpu_util"
        },
		       {
            "namespace": "SYS.ECS",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "instance_id",
                    "value": "faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026073"
                }
            ],
            "metric_name": "cpu_util"
        },
		       {
            "namespace": "SYS.ECS",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "instance_id",
                    "value": "faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026074"
                }
            ],
            "metric_name": "cpu_util"
        },
    ], 
    "from": 1724169600000,
    "to": 1724255999000,
    "period": "1",
    "filter": "average"
}
    请求样例四：查看维度是instance_id为faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026070的弹性云服务器的监控数据cpu_util和维度instance_id为06b4020f-461a-4a52-84da-53fa71c2f42b的弹性云服务器的监控数据network_vm_connections，在2019-04-30 20:00:00到2019-04-30 22:00:00时间内，原始数据的平均值。 
    {
    "metrics": [
       {
            "namespace": "SYS.ECS",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "instance_id",
                    "value": "faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026070"
                }
            ],
            "metric_name": "cpu_util"
        },
        {
            "namespace": "SYS.ECS",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "instance_id",
                    "value": "06b4020f-461a-4a52-84da-53fa71c2f42b"
                }
            ],
            "metric_name": "network_vm_connections"
        }
    ],
    "from": 1556625600000,
    "to": 1556632800000,
    "period": "1",
    "filter": "average"
}
    请求样例五：查看维度是rds_cluster_id为3c8cc15614ab46f5b8743317555e0de2in01的关系性数据库的监控数据rds021_myisam_buf_usage和维度是rds_cluster_id为3b2fa8b55a9b4adca3713962a9d31884in01的关系性数据库的监控数据rds021_myisam_buf_usage，在2019-04-30 20:00:00到2019-04-30 22:00:00时间内，原始数据的求和值。 
    {
    "metrics": [
        {
            "namespace": "SYS.RDS",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "rds_cluster_id",
                    "value": "3c8cc15614ab46f5b8743317555e0de2in01"
                }
            ],
            "metric_name": "rds021_myisam_buf_usage"
        },
        {
            "namespace": "SYS.RDS",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "rds_cluster_id",
                    "value": "3b2fa8b55a9b4adca3713962a9d31884in01"
                }
            ],
            "metric_name": "rds021_myisam_buf_usage"
        }
    ],
    "from": 1556625600000,
    "to": 1556632800000,
    "period": "1",
    "filter": "sum"
}
    请求样例六：查看维度是instance_id为cd841102-f6b1-407d-a31f-235db796dcbb和proc为b28354b543375bfa94dabaeda722927f的主机监控的监控数据proc_specified_count，在2019-04-30 20:00:00到2019-04-30 22:00:00时间内，周期为20分钟时，指标数据的最小值。 
    {
    "metrics": [
        {
            "namespace": "AGT.ECS",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "instance_id",
                    "value": "cd841102-f6b1-407d-a31f-235db796dcbb"
                },
                {
                    "name": "proc",
                    "value": "b28354b543375bfa94dabaeda722927"
                }
            ],
            "metric_name": "proc_specified_count"
        }
    ],
    "from": 1556625600000,
    "to": 1556632800000,
    "period": "1200",
    "filter": "min"
}
support.huaweicloud.com/api-ces/ces_03_0034.html

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