Mit der Methode timeSeries.list in der Monitoring API können Sie Roh- oder verarbeitete Zeitachsendaten über ein bestimmtes Zeitintervall abrufen, filtern und aggregieren. Sie können timeSeries.list mithilfe einer sprachspezifischen Clientbibliothek aufrufen.
Übersicht
Bei jedem Aufruf der timeSeries.list-Methode kann eine beliebige Anzahl von Zeitachsen eines einzelnen Messwerttyps zurückgegeben werden. Wenn Sie beispielsweise Compute Engine verwenden, hat der Messwerttyp compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time für jede Ihrer VM-Instanzen eine separate Zeitreihe.
Eine Einführung in Messwerte und Zeitreihen finden Sie unter Messwerte, Zeitreihen und Ressourcen.
Sie geben die gewünschten Zeitreihendaten an, indem Sie der Methode timeSeries.list die folgenden Informationen zur Verfügung stellen:
- Einen Filterausdruck, der den Messwerttyp festlegt. Mit dem Filter können Sie optional eine Teilmenge der Zeitachsen des Messwerts auswählen. Geben Sie hierfür die zum Erstellen der Zeitachsen verwendeten Ressourcen oder Werte für bestimmte Labels der Zeitachsen an.
- Ein Zeitintervall, das den Umfang der zurückgegebenen Daten einschränkt.
- Eine optionale Spezifikation dazu, wie mehrere Zeitachsen für eine aggregierte Zusammenfassung der Daten kombiniert werden sollen. Weitere Informationen und Beispiele finden Sie unter Daten aggregieren.
Zeitachsenfilter
Sie geben an, welche Zeitreihe abgerufen werden soll, indem Sie einen Zeitreihenfilter an die Methode timeSeries.list übergeben.
Im Folgenden sind die gängigen Filterkomponenten aufgeführt:
Der Filter muss einen einzelnen Messwerttyp angeben. Beispiel:
metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time"Wenn Sie benutzerdefinierte Messwerte abrufen möchten, ändern Sie das Präfix
metric.typeim Filter incustom.googleapis.comoder ein anderes Präfix, falls verwendet.external.googleapis.comwird häufig verwendet.Der Filter kann Werte für die Dimensionslabels des Messwerts angeben. Welche Labels verfügbar sind, richtet sich nach dem Messwerttyp. Beispiel:
(metric.label.instance_name = "your-instance-id" OR metric.label.instance_name = "your-other-instance-id")Im vorherigen Ausdruck ist
labelkorrekt, obwohl das tatsächliche Messwertobjektlabelsals Schlüssel verwendet.Mit dem Filter können nur Zeitachsen ausgewählt werden, die einen bestimmten Typ überwachter Ressource enthalten:
resource.type = "gce_instance"
Die Filterkomponenten können zu einem einzelnen Zeitreihenfilter kombiniert werden, z. B.:
metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time" AND
(metric.label.instance_name = "your-instance-id" OR
metric.label.instance_name = "your-other-instance-id")
Wenn Sie nicht für alle Messwertlabels Werte angeben, gibt die Methode list eine Zeitreihe für jede Kombination von Werten in den nicht angegebenen Labels zurück. Die Methode gibt nur Zeitachsen zurück, die Daten enthalten.
Zeitintervalle
Wenn Sie die API zum Lesen von Daten verwenden, geben Sie das Zeitintervall an, für das Sie Daten abrufen möchten, indem Sie Start- und Endzeiten festlegen.
Die API ruft Daten aus dem Intervall (start, end] ab, d. h. nach dem Beginn bis zum Ende.
Die Startzeit darf nicht nach der Endzeit liegen. Wenn Sie einen Beginn angeben, der nach dem Ende liegt, gibt die API einen Fehler zurück.
Wenn Sie nur Daten mit einem bestimmten Zeitstempel abrufen möchten, legen Sie die Startzeit auf die Endzeit fest oder geben keine Startzeit an.
Zeitformat
Die Start- und Endzeit muss als Zeichenfolge im Format RFC 3339 angegeben werden. Beispiel:
2024-03-01T12:34:56+04:00 2024-03-01T12:34:56.992Z
Mit dem Befehl date -Iseconds kann man unter Linux Zeitstempel erzeugen lassen.
Grundlegende Listenoperationen
Mit der Methode timeSeries.list können Rohdaten oder stark verarbeitete Daten zurückgegeben werden. In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie die verfügbaren Zeitreihen auflisten und die Werte in einer bestimmten Zeitreihe abrufen.
Beispiel: Verfügbare Zeitachsen auflisten
In diesem Beispiel wird gezeigt, wie man nur die Namen und Beschreibungen der Zeitachsen auflisten kann, die einer Filterbedingung entsprechen, statt alle verfügbaren Daten zurückzugeben:
C#
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Go
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Java
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Node.js
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PHP
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Python
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Ruby
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Wenn Probleme auftreten, lesen Sie den Hilfeartikel Fehlerbehebung bei der Monitoring API.
Beispiel: Zeitreihendaten abrufen
In diesem Beispiel werden die CPU-Auslastungsmessungen zurückgegeben, die über einen Zeitraum von 20 Minuten für eine bestimmte Compute Engine-Instanz aufgezeichnet wurden. Die Menge der zurückgegebenen Daten hängt von der Abtastrate des Messwerts ab. Da die CPU-Auslastung jede Minute erfasst wird, enthält das Ergebnis dieser Abfrage etwa 20 Datenpunkte. Wenn für eine Zeitreihe mehrere Datenpunkte zurückgegeben werden, gibt die API die Datenpunkte in jeder Zeitreihe in umgekehrter zeitlicher Reihenfolge zurück. Diese Reihenfolge kann nicht überschrieben werden.
C#
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Go
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Java
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Node.js
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PHP
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Python
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Daten aggregieren
Mit der Methode timeSeries.list können statistische Aggregationen und Reduzierungen für die zurückgegebenen Zeitreihendaten durchgeführt werden. In den folgenden Abschnitten werden zwei Beispiele gezeigt.
Weitere Informationen finden Sie unter Filtern und Aggregation: Zeitachsen bearbeiten.
Beispiel: Zeitreihen ausrichten
In diesem Beispiel werden die 20 einzelnen Auslastungsmessungen in jeder Zeitreihe auf 2 Messungen reduziert: die durchschnittliche Auslastung für die beiden 10-minütigen Zeiträume innerhalb des 20-minütigen Intervalls. Die Daten aus jeder Zeitreihe werden zuerst in Perioden von 10 Minuten angeordnet und dann werden die Werte in jedem 10-Minuten-Zeitraum gemittelt.
Der Ausrichtungsvorgang hat zwei Vorteile: Er glättet die Daten und richtet die Daten aus allen Zeitreihen auf genaue 10-Minuten-Grenzen aus. Die abgeglichenen Daten können dann weiterverarbeitet werden.
C#
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Java
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Node.js
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PHP
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Ruby
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Wenn Probleme auftreten, lesen Sie den Hilfeartikel Fehlerbehebung bei der Monitoring API.
Beispiel: Zeitachsen reduzieren
In diesem Beispiel wird das vorherige Beispiel erweitert. Die ausgerichteten Zeitreihen der drei VM-Instanzen werden zu einer einzigen Zeitreihe kombiniert, die die durchschnittliche Auslastung aller Instanzen misst.
C#
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Go
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Node.js
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