In diesem Dokument wird erläutert, wie Sie Messwertdaten, auch Zeitachsendaten genannt, mit der Methode timeSeries.list
in der Monitoring API lesen.
In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Clientbibliotheken verwenden, um die Methode timeSeries.list
aufzurufen.
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, gibt der Messwerttyp compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time
für jede Ihrer VM-Instanzen eine separate Zeitachse aus.
Eine Einführung zu Messwerten und Zeitachsen finden Sie unter Messwerte, Zeitachsen und Ressourcen.
Mit diesen Informationen geben Sie an, welche Zeitachsendaten Sie verwenden möchten:timeSeries.list
- 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
Durch die Übergabe eines Zeitachsenfilters an die Methode timeSeries.list
geben Sie an, welche Zeitachsen abgerufen werden sollen.
Im Folgenden sind die gängigen Filterkomponenten aufgeführt:
Der Filter muss einen einzelnen Messwerttyp angeben. Beispiel:
metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time"
Ändern Sie zum Abrufen benutzerdefinierter Messwerte das Präfix „metric.type“ im Filter in
custom.googleapis.com
oder ggf. in ein anderes Präfix. Häufig wirdexternal.googleapis.com
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
label
korrekt, obwohl das tatsächliche Messwertobjektlabels
als Schlüssel verwendet.Mit dem Filter können nur Zeitachsen ausgewählt werden, die einen bestimmten Typ überwachter Ressource enthalten:
resource.type = "gce_instance"
Die Filterkomponenten lassen sich zu einem einzigen Zeitachsenfilter zusammenfassen. Beispiel:
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 festlegen, gibt die Methode list
für jede Kombination von Werten in den nicht festgelegten Labels eine Zeitachse 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 Endzeit festlegen.
Die API ruft Daten aus dem Intervall (start, end]
ab, d. h. vom Zeitpunkt nach der Startzeit bis zur Endzeit.
Die Startzeit darf nicht nach der Endzeit liegen. Wenn Sie eine Startzeit angeben, die nach der Endzeit 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
lassen sich sowohl einfache Rohdaten als auch stark verarbeitete Daten abrufen. In diesem Abschnitt wird veranschaulicht, 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 Abschnitt Fehlerbehebung bei der Monitoring API.
Beispiel: Zeitachsendaten 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 Samplingrate des Messwerts ab. Da die CPU-Auslastung jede Minute erfasst wird, enthält das Ergebnis dieser Abfrage etwa 20 Datenpunkte. Wenn mehrere Datenpunkte für eine Zeitachse zurückgegeben werden, liefert die API die Datenpunkte in jeder Zeitachse in umgekehrter Zeitreihenfolge. Diese Einstellung kann nicht geändert werden.
C#
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Go
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Java
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Ruby
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Wenn Probleme auftreten, lesen Sie den Abschnitt Fehlerbehebung bei der Monitoring API.
Daten aggregieren
Die Methode timeSeries.list
kann statistische Aggregationen und Reduzierungen der zurückgegebenen Zeitachsendaten liefern. 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 individuellen Auslastungsmesswerte in jeder Zeitachse auf zwei Messwerte reduziert, nämlich die durchschnittliche Auslastung in den beiden 10-Minuten-Zeiträumen des 20-Minuten-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.
Dieser Vorgang hat zwei Vorteile: Neben der Glättung der Daten aus allen Zeitachsen werden diese auch auf exakte 10-Minuten-Grenzen ausgerichtet. Die ausgerichteten Daten können dann weiter verarbeitet werden.
C#
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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 Abschnitt Fehlerbehebung bei der Monitoring API.
Beispiel: Zeitachsen reduzieren
Dieses Beispiel ist eine Erweiterung des vorangegangenen Beispiels. Darin werden die ausgerichteten Zeitachsen der drei VM-Instanzen zu einer einzigen Zeitachse zusammengefasst. Diese gibt die durchschnittliche Auslastung aller Instanzen an.
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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Nächste Schritte
- Weitere Informationen zur Aufbewahrung und Latenz von Messwertdaten
- Filtern und Aggregieren: Zeitachsen bearbeiten