批量查询监控数据
功能介绍
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指标的批量查询。
URI
POST /V1.0/{project_id}/batch-query-metric-data
- 参数说明
表1 参数说明 名称
是否必选
说明
project_id
是
项目ID。
获取方式请参见获取项目ID。
请求消息
- 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。
- 不同的period，默认的最大查询区间(to - from)也不同。
当period为“1”时，from与to的间隔最大为4小时；若from与to间隔大于4小时，则调整from值为to- 4*3600*1000。
当period为"300" 时，from与to的间隔最大为1天；若from与to间隔大于1天，则调整from值为to- 24*3600*1000。
当period为"1200" 时，from与to的间隔最大为3天；若from与to间隔大于3天，则调整from值为to- 3*24*3600*1000。
当period为"3600" 时，from与to的间隔最大为10天；若from与to间隔大于10天，则调整from值为to- 10*24*3600*1000。
当period为"14400" 时，from与to的间隔最大为30天；若from与to间隔大于30天，则调整from值为to- 30*24*3600*1000。
当period为"86400" 时，from与to的间隔最大为180天；若from与to间隔大于180天，则调整from值为to- 180*24*3600*1000。
- 请求参数
表2 请求参数 名称
是否必选
参数类型
说明
metrics
是
Array of objects
指标数据。数组长度最大10。
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
指标命名空间，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。
dimensions
是
Array 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"
}
详细参数请参见表4。
metric_name
是
String
指标名称，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64。
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instance_id，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ID。
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。
- 请求样例
请求样例一：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" }请求样例二：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" }请求样例三：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" }
响应消息
- 响应参数
表5 响应参数 名称
参数类型
说明
metrics
Array of objects
指标数据。
详细参数请参见表6。
表6 metrics字段数据结构说明 名称
参数类型
说明
unit
String
指标单位。
datapoints
Array of objects
指标数据列表。由于查询数据时，云监控会根据所选择的聚合粒度向前取整from参数，所以datapoints中包含的数据点有可能会多于预期，最多返回3000个数据点。
详细参数请参见表8。
namespace
String
指标命名空间，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。
dimensions
Array of objects
指标维度列表。
单个维度为json对象，结构说明如下：
{
"name": "instance_id",
"value": "33328f02-3814-422e-b688-bfdba93d4050"
}
详细参数请参见表7。
metric_name
String
指标名称，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64。
表7 dimensions字段数据结构说明 名称
参数类型
说明
name
String
监控维度名称，例如弹性云服务器的维度instance_id，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
String
维度取值，例如弹性云服务器ID。
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。
- 响应样例
响应样例一：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的平均值和维度是instance_id为06b4020f-461a-4a52-84da-53fa71c2f42b的弹性云服务器的监控数据network_vm_connections的平均值。
{ "metrics": [ { "namespace": "SYS.ECS", "metric_name": "cpu_util", "dimensions": [ { "name": "instance_id", "value": "faea5b75-e390-4e2b-8733-9226a9026070" } ], "datapoints": [ { "average": 0.69, "timestamp": 1556625610000 }, { "average": 0.7, "timestamp": 1556625715000 } ], "unit": "%" }, { "namespace": "SYS.ECS", "metric_name": "network_vm_connections", "dimensions": [ { "name": "instance_id", "value": "06b4020f-461a-4a52-84da-53fa71c2f42b" } ], "datapoints": [ { "average": 1, "timestamp": 1556625612000 }, { "average": 3, "timestamp": 1556625717000 } ], "unit": "count" } ] }响应样例二：维度是rds_cluster_id为3c8cc15614ab46f5b8743317555e0de2in01的关系性数据库和维度是rds_cluster_id为3b2fa8b55a9b4adca3713962a9d31884in01的关系性数据库的监控数据rds021_myisam_buf_usage的求和值。{ "metrics": [ { "unit": "Ratio", "datapoints": [ { "sum": 0.07, "timestamp": 1556625628000 }, { "sum": 0.07, "timestamp": 1556625688000 } ], "namespace": "SYS.RDS", "dimensions": [ { "name": "rds_cluster_id", "value": "3c8cc15614ab46f5b8743317555e0de2in01" } ], "metric_name": "rds021_myisam_buf_usage" }, { "unit": "Ratio", "datapoints": [ { "sum": 0.06, "timestamp": 1556625614000 }, { "sum": 0.07, "timestamp": 1556625674000 } ], "namespace": "SYS.RDS", "dimensions": [ { "name": "rds_cluster_id", "value": "3b2fa8b55a9b4adca3713962a9d31884in01" } ], "metric_name": "rds021_myisam_buf_usage" } ] }响应样例三：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rds021_myisam_buf_usage的最小值。{ "metrics": [ { "unit": "Ratio", "datapoints": [ { "min": 0, "timestamp": 1556625612000 }, { "min": 0, "timestamp": 1556625672000 } ], "namespace": "AGT.ECS", "dimensions": [ { "name": "instance_id", "value": "cd841102-f6b1-407d-a31f-235db796dcbb" }, { "name": "proc", "value": "b28354b543375bfa94dabaeda722927f" } ], "metric_name": "rds021_myisam_buf_usage" } ] }
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