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查询监控数据 功能介绍 该接口用于查询指定时间范围内指标的监控数据，可以通过参数指定需要查询的数据维度，数据周期等。（该接口已不再演进，建议使用 （推荐）POST方法查询区间数据接口。） 调用方法 请参见如何调用API。
添加监控数据 功能介绍 该接口用于向服务端添加一条或多条监控数据。 调用方法 请参见如何调用API。
数据订阅 AOM支持用户订阅指标或者告警信息，订阅后可以将数据转发到用户配置的kafka或DMS的Topic中，供消费者消费转发的订阅的信息。 数据订阅功能当前受限开放，如有需求可以通过提交工单，联系工程师为您开放此功能。 最多可创建10个数据订阅规则。
元数据查询 功能介绍 该接口用于查询指标的元数据。 调用方法 请参见如何调用API。
查询监控数据（即将下线） 功能介绍 该接口用于查询指定时间范围内指标的监控数据，可以通过参数指定需要查询的数据维度，数据周期等。 URI POST /v1/{project_id}/ams/metricdata?fillValue=xx 替换接口请参考查询监控数据。
构造请求 数据冗余存储 指标、告警、配置等数据以多副本方式存储，保障数据可靠性。 / 数据订阅 AOM支持客户配置数据订阅，把客户的指标和告警数据发送到客户指定的DMS实例中，客户可以自由处理转储出来的这部分数据。 数据订阅 父主题： 安全
订阅AOM指标或告警数据 AOM支持用户订阅指标或者告警信息。订阅后可以将数据转发到用户配置的DMS或Webhook的Topic中，供消费者消费转发订阅的信息。 约束与限制 最多可创建10个数据订阅规则。
查询时序数据 功能介绍 该接口用于查询指定时间范围内的监控时序数据，可以通过参数指定需要查询的数据维度，数据周期等。（该接口已不再演进，建议使用 （推荐）POST方法查询区间数据接口。） 调用方法 请参见如何调用API。
构造请求 数据冗余存储 指标、告警、配置等数据以多副本方式存储，保障数据可靠性。 / 数据订阅 AOM支持客户配置数据订阅，把客户的指标和告警数据发送到客户指定的DMS实例中，客户可以自由处理转储出来的这部分数据。 数据订阅 父主题： 安全
GET方法查询瞬时数据 功能介绍 该接口使用GET方法查询PromQL(Prometheus Query Language)在特定时间点下的计算结果。 调用方法 请参见如何调用API。
查询时序数据 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时序数据为例。 涉及的基本信息 查询时序数据前，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。
（推荐）POST方法查询瞬时数据 功能介绍 该接口使用POST方法查询PromQL(Prometheus Query Language) 在特定时间点下的计算结果。 调用方法 请参见如何调用API。
step参数需要与数据采集的频率相匹配，以确保数据的准确性和一致性。如果step设置得太小，可能会导致查询性能下降；如果设置得太大，则可能错过某些细节。
（推荐）POST方法查询区间数据 功能介绍 该接口使用POST方法查询PromQL(Prometheus Query Language)在一段时间返回内的计算结果。 调用方法 请参见如何调用API。
ECS类型Prometheus实例的指标数据不支持展示资源类型。 指标量（最近10分钟） 最近十分钟新存储的指标量。 云服务类型Prometheus实例的指标数据不支持展示最近十分钟新存储的指标量。 占比 该指标数量在所有指标中的占比。
查询分析设置 X轴数据 支持数字或字符串数据。 Y轴数据 支持数字或字符串数据，可以选择多个数据。 维度列 请从下拉列表中选择，一般为有序数据类别。 趋势对比 当X轴为时间数据时，且不设置维度列时，可开启该按钮。 开启后，设置比较对象时间，时间小于等于24小时。
迁移AOM 1.0数据至AOM 2.0 访问AOM 2.0 手动迁移AOM 1.0数据至AOM 2.0 一键迁移AOM 1.0数据至AOM 2.0
图1 查看规则状态 可能的原因如下： 数据上报延迟过大（曲线图最新数据上报时间和当前时间的时间差大于一个周期，阈值上报周期设定中可选1分钟和5分钟），上报周期内获取不到数据会报数据不足。 指标删除或指标所在的宿主已不存在，而阈值规则仍在，此时会报数据不足。 父主题： 常见使用问题
实例监控 指标存储7天 500实例，指标存储时长1年 1000实例，指标存储时长1年 秒级监控指标数量 首月免费10个 无 2000个 自定义指标 10个 100个 500个 查询指标数据API调用 50万次/月 100万次/月 500万次/月 事件和告警总条数 5万条/月，存储时长
获取基础数据时间范围如下： 基于应用3小时内的历史数据，形成动态上界，以比对近10分钟的数据是否有异常。
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