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- - PAAS.CONTAINER：应用时间序列命名空间； PAAS.NODE：节点时间序列命名空间； PAAS.SLA：SLA时间序列命名空间； PAAS.AGGR：集群时间序列命名空间； CUSTOMMETRICS：自定义时间序列命名空间。 或用户自定义命名空间 可通过查询标签值接口查询所有命名空间的值
查询时间序列 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时间序列为例。 涉及的基本信息 查询时间序列前，需要确定节点的ID和集群ID的值，节点ID值可以在ECS的dimensions中查看，集群ID值可以在CCE的“集群管理”页面，基本信息的dimensions中查看。 CPU使
可通过调用查询时间序列接口，查询当前监控的时间序列名称的时间序列维度列表。 metric_name 是 String 时间序列名称。名称长度取值范围为1~255个字符。取值范围：AOM提供的基础时间序列名称，cpuUsage、cpuCoreUsed等，或用户上报的自定义时间序列名称。 通过查询标签值查询所有时间序列名称
基本信息的dimensions中查看。 因指标格式统一，部分指标被重命名。本场景的CPU使用率metric_name入参值来自于调用查询时间序列接口（该接口metric_name入参需传入主机指标中查询到的重命名后的主机指标aom_node_cpu_usage），返回的metri
String 极限条件。 dimensions Array of Dimension objects 时间序列维度列表。可通过调用查询时间序列接口中，查询当前监控的时间序列名称的时间序列维度列表。 evaluation_periods Integer 间隔周期。 id_turn_on
< > <= >= dimensions 是 Array of Dimension objects 时间序列维度列表。可通过调用查询时间序列接口中，查询当前监控的时间序列名称的时间序列维度列表。 evaluation_periods 是 Integer 间隔周期。 最小值：1 最大值：5
String 极限条件。 dimensions Array of Dimension objects 时间序列维度列表。可通过调用查询时间序列接口中，查询当前监控的时间序列名称的时间序列维度列表。 evaluation_periods Integer 间隔周期。 id_turn_on
< > <= >= dimensions 是 Array of Dimension objects 时间序列维度列表。可通过调用查询时间序列接口，查询当前监控的时间序列名称的时间序列维度列表。 evaluation_periods 是 Integer 间隔周期。 is_turn_on
对象。 编辑变量 单击变量列表操作列的，详细操作请参见表1。 删除变量 单击变量列表操作列的，在弹框中单击“确定”。 通过变量填充仪表盘图表标题 仪表盘支持通过变量拼接填充图表标题。新增变量后，在仪表盘配置图表标题处使用“${变量名称}”进行拼接填充，即可基于该变量的过滤器下拉列表值，动态展示图表标题信息。
应用示例 查询时间序列 查询时序数据 查询指定告警行动规则详细信息
发送告警通知的模板。通知模板可以使用变量的方式，变量即维度变量，填写方式${维度}。单击“插入变量符号”，可以新增一个“${}”。 当前仅在华东-上海一创建应用性能告警规则时，支持设置此参数。 置入变量：鼠标悬浮在“变量预览”下的变量上，单击“置入”，可以在“通知模板”中插入变量。 复制变量：鼠标悬浮在
在“事件列表”页面中查看事件。 设置时间范围，查看已设时间范围内产生的事件。可通过如下两种方式设置时间范围： 方式一：使用AOM预定义好的时间标签，例如，近1小时、近6小时、近一天等，您可根据实际需要选择不同的时间粒度。 方式二：通过开始时间和结束时间，自定义时间范围，您最长可设置为31天。
您可以进入AOM的容器监控页面，在工作负载的监控视图里查看服务在各个时间的状态值，0代表正常，非0代表异常。 父主题： 常见使用问题
是否必选 参数类型 描述 dimensions 是 Array of Dimension objects 时间序列维度列表。可通过调用查询时间序列接口，查询当前监控的时间序列名称的时间序列维度列表。取值范围：数组不能为空，同时数组中任何一个dimension对象name和value属性的值也不能为空。
是否必选 参数类型 描述 dimensions 否 Array of Dimension objects 时间序列维度列表。可通过调用查询时间序列接口，查询当前监控的时间序列名称的时间序列维度列表。 metricName 否 String 指标名称。名称长度取值范围为1~255个字符。取
也转向云上的运维服务。对于云上应用的运维也提出了新的挑战。 图1 运维现有问题 运维人员技能要求高，配置繁杂，同时需要维护多套系统。对于分布式追踪系统，学习和使用成本高，并且稳定性差。 云化场景下的分布式应用问题分析困难主要表现在如何可视化微服务间的依赖关系、如何提高应用性能体验
监控 查询时间序列 查询时序数据 查询指标 查询监控数据 添加监控数据 添加或修改服务发现规则 删除服务发现规则 查询系统中已有服务发现规则 添加阈值规则 查询阈值规则列表 修改阈值规则 删除阈值规则 查询单条阈值规则 批量删除阈值规则 父主题： API
自定义指标上报量即采样点数量，采样点数量计算方式遵循开源Prometheus的数据模型。一条采样点数据包含指标名称、Label集合、采样时间时间戳及取值这几个部分，采样点以时间线的方式在逻辑上组织起来。例如，kube_node_status_allocatable_cpu_cores指标监控了K
Prometheus监控的查询语言。支持瞬时查询和时间跨度查询，内置多种函数和操作符。可以对原始数据进行聚合、切片、预测和联合。 Sample 一条时间线在某个时间点对应的数值。在Prometheus监控服务中，每个Sample由一个float64数据类型的值和一个毫秒精度的时间戳构成。 告警规则 Prometheus监控Alerting
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