使用API接口查询监控数据
大型企业内部通常有自建的运维监控系统,在将系统迁移到华为云平台过程中会面临如何将云资源监控数据与已有系统集成的问题。下面本文将为您介绍如何通过云监控接口查询各产品监控数据,从而将华为云的监控数据与现有系统进行集成。
前提条件
确保账号下云资源的监控数据已上报到CES云监控服务。
指标类监控数据查询的接口
云监控服务提供如下两类指标监控数据的API接口查询:
- 单点查询:查询指定时间范围指定指标的指定粒度的监控数据,详情请参见查询监控数据。
- 批量查询:批量查询指定时间范围内指定指标的指定粒度的监控数据,目前最多支持10个指标的批量查询,详情请参见批量查询监控数据。
注意事项:
- 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。
- 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。
查询单条监控数据
通过Demo演示,为您介绍如何查看弹性云服务器ID为6f3c6f91-4b24-4e1b-b7d1-a94ac1cb011d的CPU使用率在2019-04-30 20:00:00到2019-04-30 22:00:00时间内,周期为20分钟的监控数据。
GET https://{云监控的endpoint}/V1.0/{project_id}/metric-data?namespace=SYS.ECS&metric_name=cpu_util&dim.0=instance_id,6f3c6f91-4b24-4e1b-b7d1-a94ac1cb011d&from=1556625600000&to=1556632800000&period=1200&filter=min
批量查询监控数据
通过Demo演示,为您介绍如何看维度是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" }