Zeitreihendaten abrufen

In diesem Dokument wird erläutert, wie Messwertdaten, auch als Zeitreihendaten bezeichnet, mithilfe der Methode timeSeries.list in der Monitoring API gelesen werden. Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Methode timeSeries.list aufzurufen:

• Auf den Tabs Protokoll auf dieser Seite können Sie den formularbasierten APIs Explorer verwenden.

• Sie können eine sprachspezifische Clientbibliothek verwenden.

• Sie können den Metrics Explorer verwenden.

Eine weitere Möglichkeit zum Lesen von Messwertdaten besteht darin, einen Befehl an die Methode timeSeries.query zu senden, für die Monitoring Query Language (MQL) erforderlich ist. In diesem Dokument wird weder MQL noch die Methode timeSeries.query beschrieben. Informationen zu diesen Themen finden Sie unter Daten mit timeSeries.query abrufen.

Überblick

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 Zeitachse. Eine Einführung in Messwerte und Zeitachsen finden Sie unter Messwerte, Zeitachsen und Ressourcen.

Zum Angeben der gewünschten Zeitachsendaten stellen Sie die folgenden Informationen für die Methode timeSeries.list bereit:

• 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 Zeitachse abgerufen werden soll. Im Folgenden sind die gängigen Filterkomponenten aufgeführt:

• Der Filter muss einen einzelnen Messwerttyp angeben. Beispiel:

  metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time"
  

  Um benutzerdefinierte Messwerte abzurufen, ändern Sie das Präfix „metric.type“ im Filter in custom.googleapis.com oder, falls verwendet, ein anderes Präfix. Häufig wird external.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 Messwertobjekt labels 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 angeben, 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 Endzeiten festlegen. Die API ruft Daten aus dem Intervall (start, end] ab, also von der Startzeit bis zum Ende.

Der Beginn darf nicht nach dem Ende 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 einfache Rohdaten oder stark verarbeitete Daten zurückgegeben werden. In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie Sie die verfügbaren Zeitachsen auflisten und die Werte in einer bestimmten Zeitachse 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:

Protokoll

1. Öffnen Sie die Referenzseite für timeSeries.list.

2. Geben Sie im Bereich Testen Sie diese Methode Folgendes ein:

   • Name: Geben Sie den Pfad zu Ihrem Projekt ein.

     projects/PROJECT_ID
     

   • filter: Geben Sie den Messwerttyp an.

     metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
     

   • interval.endTime: Geben Sie die Endzeit ein.
   • interval.startTime: Geben Sie die Startzeit ein und achten Sie darauf, dass sie 20 Minuten vor dem Ende liegt.

   • Klicken Sie auf Standardparameter anzeigen und geben Sie in den Feldern Folgendes ein:

     timeSeries.metric
     

3. Klicken Sie auf Execute.

Das Ausgabebeispiel zeigt Zeitachsen für zwei verschiedene VM-Instanzen:

{
  "timeSeries": [
    {
      "metric": {
        "labels": {
          "instance_name": "your-first-instance"
        },
        "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
      },
    },
    {
      "metric": {
        "labels": {
          "instance_name": "your-second-instance"
        },
        "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
      },
    }
  ]
}

Wenn Sie die Anfrage als curl-Befehl, HTTP-Anfrage oder in JavaScript ansehen möchten, klicken Sie in APIs Explorer auf Vollbild.

C#

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

public static object ReadTimeSeriesFields(string projectId,
    string metricType = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization")
{
    Console.WriteLine($"metricType{ metricType}");
    // Create client.
    MetricServiceClient metricServiceClient = MetricServiceClient.Create();
    // Initialize request argument(s).
    string filter = $"metric.type=\"{metricType}\"";
    ListTimeSeriesRequest request = new ListTimeSeriesRequest
    {
        ProjectName = new ProjectName(projectId),
        Filter = filter,
        Interval = new TimeInterval(),
        View = ListTimeSeriesRequest.Types.TimeSeriesView.Headers,
    };
    // Create timestamp for current time formatted in seconds.
    long timeStamp = (long)(DateTime.UtcNow - s_unixEpoch).TotalSeconds;
    Timestamp startTimeStamp = new Timestamp();
    // Set startTime to limit results to the last 20 minutes.
    startTimeStamp.Seconds = timeStamp - (60 * 20);
    Timestamp endTimeStamp = new Timestamp();
    // Set endTime to current time.
    endTimeStamp.Seconds = timeStamp;
    TimeInterval interval = new TimeInterval();
    interval.StartTime = startTimeStamp;
    interval.EndTime = endTimeStamp;
    request.Interval = interval;
    // Make the request.
    PagedEnumerable<ListTimeSeriesResponse, TimeSeries> response =
        metricServiceClient.ListTimeSeries(request);
    // Iterate over all response items, lazily performing RPCs as required.
    Console.Write("Found data points for the following instances:");
    foreach (var item in response)
    {
        Console.WriteLine(JObject.Parse($"{item}").ToString());
    }
    return 0;
}

Go

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	monitoring "cloud.google.com/go/monitoring/apiv3"
	"cloud.google.com/go/monitoring/apiv3/v2/monitoringpb"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/timestamp"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// readTimeSeriesFields reads the last 20 minutes of the given metric, aligns
// everything on 10 minute intervals, and combines values from different
// instances.
func readTimeSeriesFields(w io.Writer, projectID string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := monitoring.NewMetricClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewMetricClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()
	startTime := time.Now().UTC().Add(time.Minute * -20)
	endTime := time.Now().UTC()
	req := &monitoringpb.ListTimeSeriesRequest{
		Name:   "projects/" + projectID,
		Filter: `metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"`,
		Interval: &monitoringpb.TimeInterval{
			StartTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: startTime.Unix(),
			},
			EndTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: endTime.Unix(),
			},
		},
		View: monitoringpb.ListTimeSeriesRequest_HEADERS,
	}
	fmt.Fprintln(w, "Found data points for the following instances:")
	it := client.ListTimeSeries(ctx, req)
	for {
		resp, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("could not read time series value: %w", err)
		}
		fmt.Fprintf(w, "\t%v\n", resp.GetMetric().GetLabels()["instance_name"])
	}
	fmt.Fprintln(w, "Done")
	return nil
}

Java

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

String projectId = System.getProperty("projectId");
ProjectName name = ProjectName.of(projectId);

// Restrict time to last 20 minutes
long startMillis = System.currentTimeMillis() - ((60 * 20) * 1000);
TimeInterval interval =
    TimeInterval.newBuilder()
        .setStartTime(Timestamps.fromMillis(startMillis))
        .setEndTime(Timestamps.fromMillis(System.currentTimeMillis()))
        .build();

ListTimeSeriesRequest.Builder requestBuilder =
    ListTimeSeriesRequest.newBuilder()
        .setName(name.toString())
        .setFilter("metric.type=\"compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization\"")
        .setInterval(interval)
        .setView(ListTimeSeriesRequest.TimeSeriesView.HEADERS);

ListTimeSeriesRequest request = requestBuilder.build();

try (final MetricServiceClient client = MetricServiceClient.create();) {
  ListTimeSeriesPagedResponse response = client.listTimeSeries(request);
  System.out.println("Got timeseries headers: ");
  for (TimeSeries ts : response.iterateAll()) {
    System.out.println(ts);
  }
}

Node.js

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// Imports the Google Cloud client library
const monitoring = require('@google-cloud/monitoring');

// Creates a client
const client = new monitoring.MetricServiceClient();

async function readTimeSeriesFields() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment and edit the following lines of code.
   */
  // const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';

  const request = {
    name: client.projectPath(projectId),
    filter: 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
    interval: {
      startTime: {
        // Limit results to the last 20 minutes
        seconds: Date.now() / 1000 - 60 * 20,
      },
      endTime: {
        seconds: Date.now() / 1000,
      },
    },
    // Don't return time series data, instead just return information about
    // the metrics that match the filter
    view: 'HEADERS',
  };

  // Writes time series data
  const [timeSeries] = await client.listTimeSeries(request);
  console.log('Found data points for the following instances:');
  timeSeries.forEach(data => {
    console.log(data.metric.labels.instance_name);
  });
}
readTimeSeriesFields();

PHP

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

use Google\Cloud\Monitoring\V3\Client\MetricServiceClient;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest\TimeSeriesView;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\TimeInterval;
use Google\Protobuf\Timestamp;

/**
 * Example:
 * ```
 * read_timeseries_fields($projectId);
 * ```
 *
 * @param string $projectId Your project ID
 */
function read_timeseries_fields(string $projectId, int $minutesAgo = 20): void
{
    $metrics = new MetricServiceClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    $projectName = 'projects/' . $projectId;
    $filter = 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"';

    $startTime = new Timestamp();
    $startTime->setSeconds(time() - (60 * $minutesAgo));
    $endTime = new Timestamp();
    $endTime->setSeconds(time());

    $interval = new TimeInterval();
    $interval->setStartTime($startTime);
    $interval->setEndTime($endTime);

    $view = TimeSeriesView::HEADERS;
    $listTimeSeriesRequest = (new ListTimeSeriesRequest())
        ->setName($projectName)
        ->setFilter($filter)
        ->setInterval($interval)
        ->setView($view);

    $result = $metrics->listTimeSeries($listTimeSeriesRequest);

    printf('Found data points for the following instances:' . PHP_EOL);
    foreach ($result->iterateAllElements() as $timeSeries) {
        printf($timeSeries->getMetric()->getLabels()['instance_name'] . PHP_EOL);
    }
}

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import monitoring_v3

client = monitoring_v3.MetricServiceClient()
project_name = f"projects/{project_id}"
now = time.time()
seconds = int(now)
nanos = int((now - seconds) * 10**9)
interval = monitoring_v3.TimeInterval(
    {
        "end_time": {"seconds": seconds, "nanos": nanos},
        "start_time": {"seconds": (seconds - 1200), "nanos": nanos},
    }
)
results = client.list_time_series(
    request={
        "name": project_name,
        "filter": 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
        "interval": interval,
        "view": monitoring_v3.ListTimeSeriesRequest.TimeSeriesView.HEADERS,
    }
)
for result in results:
    print(result)

Ruby

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

# Your Google Cloud Platform project ID
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = Google::Cloud::Monitoring.metric_service
project_name = client.project_path project: project_id

interval = Google::Cloud::Monitoring::V3::TimeInterval.new
now = Time.now
interval.end_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i,
                                                    nanos:   now.nsec
interval.start_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i - 1200,
                                                      nanos:   now.nsec
filter = 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"'
view = Google::Cloud::Monitoring::V3::ListTimeSeriesRequest::TimeSeriesView::HEADERS

results = client.list_time_series name:     project_name,
                                  filter:   filter,
                                  interval: interval,
                                  view:     view
results.each do |result|
  p result
end

Informationen zur Behebung von Problemen finden Sie unter Fehlerbehebung bei der Monitoring API.

Beispiel: Zeitachsendaten abrufen

Dieses Beispiel gibt die CPU-Auslastungsmessungen zurück, die über ein 20-Minuten-Intervall 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, ergeben sich aus dieser Abfrage etwa 20 Datenpunkte. Werden für eine Zeitreihe mehrere Datenpunkte zurückgegeben, gibt die API die Datenpunkte in jeder Zeitachse in umgekehrter Zeitreihenfolge zurück. Diese Punktreihenfolge kann nicht überschrieben werden.

Protokoll

Im Protokollbeispiel wird die Ausgabe weiter eingeschränkt, um die zurückgegebenen Daten im Antwortfeld übersichtlicher zu gestalten:

• Der Wert filter begrenzt die Zeitreihe auf eine einzelne VM-Instanz.
• Der Wert fields legt nur die Zeit und den Wert der Messwerte fest.

Die Menge der im Ergebnis zurückgegebenen Zeitachsendaten wird durch diese Einstellungen begrenzt

1. Öffnen Sie die Referenzseite für timeSeries.list.

2. Geben Sie im Bereich Testen Sie diese Methode Folgendes ein:

   • Name: Geben Sie den Pfad zu Ihrem Projekt ein.

     projects/PROJECT_ID
     

   • filter: Geben Sie den Messwerttyp an.

     metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization" AND metric.label.instance_name = "INSTANCE_NAME"
     

   • interval.endTime: Geben Sie die Endzeit ein.

   • interval.startTime: Geben Sie die Startzeit ein und achten Sie darauf, dass sie 20 Minuten vor dem Ende liegt.

   • Klicken Sie auf Standardparameter anzeigen und geben Sie in den Feldern Folgendes ein:

     timeSeries.points.interval.endTime,timeSeries.points.value
     

3. Klicken Sie auf Execute.

Die Anfrage liefert ein Ergebnis wie dieses:

{
 "timeSeries": [
  {
   "points": [
    {
     "interval": {
      "endTime": "2024-03-01T00:19:01Z"
     },
     "value": {
      "doubleValue": 0.06763074536575005
     }
    },
    {
     "interval": {
      "endTime": "2024-03-01T00:18:01Z"
     },
     "value": {
      "doubleValue": 0.06886174467702706
     }
    },
    ...
    {
     "interval": {
      "endTime": "2024-03-01T00:17:01Z"
     },
     "value": {
      "doubleValue": 0.06929610064253211
     }
    }
   ]
  }
 ]
}

Wenn Sie die Anfrage als curl-Befehl, HTTP-Anfrage oder in JavaScript ansehen möchten, klicken Sie in APIs Explorer auf Vollbild.

C#

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

public static object ReadTimeSeriesData(string projectId,
    string metricType = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization")
{
    // Create client.
    MetricServiceClient metricServiceClient = MetricServiceClient.Create();
    // Initialize request argument(s).
    string filter = $"metric.type=\"{metricType}\"";
    ListTimeSeriesRequest request = new ListTimeSeriesRequest
    {
        ProjectName = new ProjectName(projectId),
        Filter = filter,
        Interval = new TimeInterval(),
        View = ListTimeSeriesRequest.Types.TimeSeriesView.Full,
    };
    // Create timestamp for current time formatted in seconds.
    long timeStamp = (long)(DateTime.UtcNow - s_unixEpoch).TotalSeconds;
    Timestamp startTimeStamp = new Timestamp();
    // Set startTime to limit results to the last 20 minutes.
    startTimeStamp.Seconds = timeStamp - (60 * 20);
    Timestamp endTimeStamp = new Timestamp();
    // Set endTime to current time.
    endTimeStamp.Seconds = timeStamp;
    TimeInterval interval = new TimeInterval();
    interval.StartTime = startTimeStamp;
    interval.EndTime = endTimeStamp;
    request.Interval = interval;
    // Make the request.
    PagedEnumerable<ListTimeSeriesResponse, TimeSeries> response =
        metricServiceClient.ListTimeSeries(request);
    // Iterate over all response items, lazily performing RPCs as required.
    foreach (TimeSeries item in response)
    {
        Console.WriteLine(JObject.Parse($"{item}").ToString());
    }
    return 0;
}

Go

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// readTimeSeriesValue reads the TimeSeries for the value specified by metric type in a time window from the last 20 minutes.
func readTimeSeriesValue(projectID, metricType string) error {
	ctx := context.Background()
	c, err := monitoring.NewMetricClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer c.Close()
	startTime := time.Now().UTC().Add(time.Minute * -20).Unix()
	endTime := time.Now().UTC().Unix()

	req := &monitoringpb.ListTimeSeriesRequest{
		Name:   "projects/" + projectID,
		Filter: fmt.Sprintf("metric.type=\"%s\"", metricType),
		Interval: &monitoringpb.TimeInterval{
			StartTime: &timestamp.Timestamp{Seconds: startTime},
			EndTime:   &timestamp.Timestamp{Seconds: endTime},
		},
	}
	iter := c.ListTimeSeries(ctx, req)

	for {
		resp, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("could not read time series value, %w ", err)
		}
		log.Printf("%+v\n", resp)
	}

	return nil
}

Java

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

String projectId = System.getProperty("projectId");
ProjectName name = ProjectName.of(projectId);

// Restrict time to last 20 minutes
long startMillis = System.currentTimeMillis() - ((60 * 20) * 1000);
TimeInterval interval =
    TimeInterval.newBuilder()
        .setStartTime(Timestamps.fromMillis(startMillis))
        .setEndTime(Timestamps.fromMillis(System.currentTimeMillis()))
        .build();

ListTimeSeriesRequest.Builder requestBuilder =
    ListTimeSeriesRequest.newBuilder()
        .setName(name.toString())
        .setFilter(filter)
        .setInterval(interval);

ListTimeSeriesRequest request = requestBuilder.build();

try (final MetricServiceClient client = MetricServiceClient.create();) {
  ListTimeSeriesPagedResponse response = client.listTimeSeries(request);

  System.out.println("Got timeseries: ");
  for (TimeSeries ts : response.iterateAll()) {
    System.out.println(ts);
  }
}

Node.js

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// Imports the Google Cloud client library
const monitoring = require('@google-cloud/monitoring');

// Creates a client
const client = new monitoring.MetricServiceClient();

async function readTimeSeriesData() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment and edit the following lines of code.
   */
  // const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
  // const filter = 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"';

  const request = {
    name: client.projectPath(projectId),
    filter: filter,
    interval: {
      startTime: {
        // Limit results to the last 20 minutes
        seconds: Date.now() / 1000 - 60 * 20,
      },
      endTime: {
        seconds: Date.now() / 1000,
      },
    },
  };

  // Writes time series data
  const [timeSeries] = await client.listTimeSeries(request);
  timeSeries.forEach(data => {
    console.log(`${data.metric.labels.instance_name}:`);
    data.points.forEach(point => {
      console.log(JSON.stringify(point.value));
    });
  });
}
readTimeSeriesData();

PHP

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

use Google\Cloud\Monitoring\V3\Client\MetricServiceClient;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest\TimeSeriesView;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\TimeInterval;
use Google\Protobuf\Timestamp;

/**
 * Example:
 * ```
 * read_timeseries_simple($projectId);
 * ```
 *
 * @param string $projectId Your project ID
 */
function read_timeseries_simple(string $projectId, int $minutesAgo = 20): void
{
    $metrics = new MetricServiceClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    $projectName = 'projects/' . $projectId;
    $filter = 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"';

    // Limit results to the last 20 minutes
    $startTime = new Timestamp();
    $startTime->setSeconds(time() - (60 * $minutesAgo));
    $endTime = new Timestamp();
    $endTime->setSeconds(time());

    $interval = new TimeInterval();
    $interval->setStartTime($startTime);
    $interval->setEndTime($endTime);

    $view = TimeSeriesView::FULL;
    $listTimeSeriesRequest = (new ListTimeSeriesRequest())
        ->setName($projectName)
        ->setFilter($filter)
        ->setInterval($interval)
        ->setView($view);

    $result = $metrics->listTimeSeries($listTimeSeriesRequest);

    printf('CPU utilization:' . PHP_EOL);
    foreach ($result->iterateAllElements() as $timeSeries) {
        $instanceName = $timeSeries->getMetric()->getLabels()['instance_name'];
        printf($instanceName . ':' . PHP_EOL);
        foreach ($timeSeries->getPoints() as $point) {
            printf('  ' . $point->getValue()->getDoubleValue() . PHP_EOL);
        }
    }
}

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import monitoring_v3

client = monitoring_v3.MetricServiceClient()
project_name = f"projects/{project_id}"

now = time.time()
seconds = int(now)
nanos = int((now - seconds) * 10**9)
interval = monitoring_v3.TimeInterval(
    {
        "end_time": {"seconds": seconds, "nanos": nanos},
        "start_time": {"seconds": (seconds - 1200), "nanos": nanos},
    }
)

results = client.list_time_series(
    request={
        "name": project_name,
        "filter": 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
        "interval": interval,
        "view": monitoring_v3.ListTimeSeriesRequest.TimeSeriesView.FULL,
    }
)
for result in results:
    print(result)

Ruby

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

# Your Google Cloud Platform project ID
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = Google::Cloud::Monitoring.metric_service
project_name = client.project_path project: project_id

interval = Google::Cloud::Monitoring::V3::TimeInterval.new
now = Time.now
interval.end_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i,
                                                    nanos:   now.nsec
interval.start_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i - 1200,
                                                      nanos:   now.nsec
filter = 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"'
view = Google::Cloud::Monitoring::V3::ListTimeSeriesRequest::TimeSeriesView::FULL

results = client.list_time_series name:     project_name,
                                  filter:   filter,
                                  interval: interval,
                                  view:     view
results.each do |result|
  p result
end

Informationen zur Behebung von Problemen finden Sie unter 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: Zeitreihen bearbeiten.

Beispiel: Zeitreihen ausrichten

In diesem Beispiel werden die 20 individuellen Auslastungsmessungen in jeder Zeitachse auf 2 Messungen reduziert: die durchschnittliche Auslastung für die beiden 10-Minuten-Zeiträume innerhalb 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.

Der Ausrichtungsvorgang bietet zwei Vorteile: Die Daten werden geglättet und die Daten aus allen Zeitreihendaten werden an exakten 10-Minuten-Grenzen ausgerichtet. Die ausgerichteten Daten können dann weiter verarbeitet werden.

Protokoll

1. Öffnen Sie die Referenzseite für timeSeries.list.

2. Geben Sie im Bereich Testen Sie diese Methode Folgendes ein:

   • Name: Geben Sie den Pfad zu Ihrem Projekt ein.

     projects/PROJECT_ID
     

   • aggregation.alignmentPeriod: Geben Sie 600s ein.
   • aggregation.perSeriesAligner Wählen Sie ALIGN_MEAN aus.
   • filter: Geben Sie den Messwerttyp an.

     metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
     

   • interval.endTime: Geben Sie die Endzeit ein.
   • interval.startTime: Geben Sie die Startzeit ein und achten Sie darauf, dass sie 20 Minuten vor dem Ende liegt.
   • Klicken Sie auf Standardparameter anzeigen und geben Sie in den Feldern Folgendes ein:

     timeSeries.metric,timeSeries.points
     

3. Klicken Sie auf Execute.

Der Filter für eine einzelne Instanz aus dem vorherigen Beispiel wird entfernt. Diese Abfrage gibt viel weniger Daten zurück, sodass weniger die Notwendigkeit besteht, sie auf eine VM-Instanz einzuschränken.

Das folgende Beispielergebnis enthält für jede der drei VM-Instanzen eine Zeitachse. Jede Zeitachse hat zwei Datenpunkte, die durchschnittliche Auslastung für die 10-minütigen Ausrichtungszeiträume:

{
 "timeSeries": [
  {
   "metric": {
    "labels": {"instance_name": "your-first-instance"},
    "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
   },
   "points": [
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z"
     },
     "value": { "doubleValue": 0.06688481346044381 }
    },
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z"
     },
     "value": {"doubleValue": 0.06786652821310177 }
    }
   ]
  },
  {
   "metric": {
    "labels": { "instance_name": "your-second-instance" },
    "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
   },
   "points": [
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z"
     },
     "value": { "doubleValue": 0.04144239874207415 }
    },
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z"
     },
     "value": { "doubleValue": 0.04045793689050091 }
    }
   ]
  },
  {
   "metric": {
    "labels": { "instance_name": "your-third-instance" },
    "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
   },
   "points": [
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z"
     },
     "value": { "doubleValue": 0.029650046587339607 }
    },
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z"
     },
     "value": { "doubleValue": 0.03053874224715402 }
    }
   ]
  }
 ]
}

Wenn Sie die Anfrage als curl-Befehl, HTTP-Anfrage oder in JavaScript ansehen möchten, klicken Sie in APIs Explorer auf Vollbild.

C#

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

public static object ReadTimeSeriesAggregate(string projectId,
    string metricType = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization")
{
    // Create client.
    MetricServiceClient metricServiceClient = MetricServiceClient.Create();
    // Initialize request argument(s).
    string filter = $"metric.type=\"{metricType}\"";
    ListTimeSeriesRequest request = new ListTimeSeriesRequest
    {
        ProjectName = new ProjectName(projectId),
        Filter = filter,
        Interval = new TimeInterval(),
    };
    // Create timestamp for current time formatted in seconds.
    long timeStamp = (long)(DateTime.UtcNow - s_unixEpoch).TotalSeconds;
    Timestamp startTimeStamp = new Timestamp();
    // Set startTime to limit results to the last 20 minutes.
    startTimeStamp.Seconds = timeStamp - (60 * 20);
    Timestamp endTimeStamp = new Timestamp();
    // Set endTime to current time.
    endTimeStamp.Seconds = timeStamp;
    TimeInterval interval = new TimeInterval();
    interval.StartTime = startTimeStamp;
    interval.EndTime = endTimeStamp;
    request.Interval = interval;
    // Aggregate results per matching instance
    Aggregation aggregation = new Aggregation();
    Duration alignmentPeriod = new Duration();
    alignmentPeriod.Seconds = 600;
    aggregation.AlignmentPeriod = alignmentPeriod;
    aggregation.PerSeriesAligner = Aggregation.Types.Aligner.AlignMean;
    // Add the aggregation to the request.
    request.Aggregation = aggregation;
    // Make the request.
    PagedEnumerable<ListTimeSeriesResponse, TimeSeries> response =
        metricServiceClient.ListTimeSeries(request);
    // Iterate over all response items, lazily performing RPCs as required.
    Console.WriteLine($"{projectId} CPU utilization:");
    foreach (var item in response)
    {
        var points = item.Points;
        var labels = item.Metric.Labels;
        Console.WriteLine($"{labels.Values.FirstOrDefault()}");
        if (points.Count > 0)
        {
            Console.WriteLine($"  Now: {points[0].Value.DoubleValue}");
        }
        if (points.Count > 1)
        {
            Console.WriteLine($"  10 min ago: {points[1].Value.DoubleValue}");
        }
    }
    return 0;
}

Go

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	monitoring "cloud.google.com/go/monitoring/apiv3"
	"cloud.google.com/go/monitoring/apiv3/v2/monitoringpb"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/duration"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/timestamp"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// readTimeSeriesAlign reads the last 20 minutes of the given metric and aligns
// everything on 10 minute intervals.
func readTimeSeriesAlign(w io.Writer, projectID string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := monitoring.NewMetricClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewMetricClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()
	startTime := time.Now().UTC().Add(time.Minute * -20)
	endTime := time.Now().UTC()
	req := &monitoringpb.ListTimeSeriesRequest{
		Name:   "projects/" + projectID,
		Filter: `metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"`,
		Interval: &monitoringpb.TimeInterval{
			StartTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: startTime.Unix(),
			},
			EndTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: endTime.Unix(),
			},
		},
		Aggregation: &monitoringpb.Aggregation{
			PerSeriesAligner: monitoringpb.Aggregation_ALIGN_MEAN,
			AlignmentPeriod: &duration.Duration{
				Seconds: 600,
			},
		},
	}
	it := client.ListTimeSeries(ctx, req)
	for {
		resp, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("could not read time series value: %w", err)
		}
		fmt.Fprintln(w, resp.GetMetric().GetLabels()["instance_name"])
		fmt.Fprintf(w, "\tNow: %.4f\n", resp.GetPoints()[0].GetValue().GetDoubleValue())
		if len(resp.GetPoints()) > 1 {
			fmt.Fprintf(w, "\t10 minutes ago: %.4f\n", resp.GetPoints()[1].GetValue().GetDoubleValue())
		}
	}
	fmt.Fprintln(w, "Done")
	return nil
}

Java

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

String projectId = System.getProperty("projectId");
ProjectName name = ProjectName.of(projectId);

// Restrict time to last 20 minutes
long startMillis = System.currentTimeMillis() - ((60 * 20) * 1000);
TimeInterval interval =
    TimeInterval.newBuilder()
        .setStartTime(Timestamps.fromMillis(startMillis))
        .setEndTime(Timestamps.fromMillis(System.currentTimeMillis()))
        .build();

Aggregation aggregation =
    Aggregation.newBuilder()
        .setAlignmentPeriod(Duration.newBuilder().setSeconds(600).build())
        .setPerSeriesAligner(Aggregation.Aligner.ALIGN_MEAN)
        .build();

ListTimeSeriesRequest.Builder requestBuilder =
    ListTimeSeriesRequest.newBuilder()
        .setName(name.toString())
        .setFilter("metric.type=\"compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization\"")
        .setInterval(interval)
        .setAggregation(aggregation);

ListTimeSeriesRequest request = requestBuilder.build();

try (final MetricServiceClient client = MetricServiceClient.create();) {
  ListTimeSeriesPagedResponse response = client.listTimeSeries(request);

  System.out.println("Got timeseries: ");
  for (TimeSeries ts : response.iterateAll()) {
    System.out.println(ts);
  }
}

Node.js

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// Imports the Google Cloud client library
const monitoring = require('@google-cloud/monitoring');

// Creates a client
const client = new monitoring.MetricServiceClient();

async function readTimeSeriesAggregate() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment and edit the following lines of code.
   */
  // const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';

  const request = {
    name: client.projectPath(projectId),
    filter: 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
    interval: {
      startTime: {
        // Limit results to the last 20 minutes
        seconds: Date.now() / 1000 - 60 * 20,
      },
      endTime: {
        seconds: Date.now() / 1000,
      },
    },
    // Aggregate results per matching instance
    aggregation: {
      alignmentPeriod: {
        seconds: 600,
      },
      perSeriesAligner: 'ALIGN_MEAN',
    },
  };

  // Writes time series data
  const [timeSeries] = await client.listTimeSeries(request);
  console.log('CPU utilization:');
  timeSeries.forEach(data => {
    console.log(data.metric.labels.instance_name);
    console.log(`  Now: ${data.points[0].value.doubleValue}`);
    if (data.points.length > 1) {
      console.log(`  10 min ago: ${data.points[1].value.doubleValue}`);
    }
    console.log('=====');
  });
}
readTimeSeriesAggregate();

PHP

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

use Google\Cloud\Monitoring\V3\Aggregation;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\Aggregation\Aligner;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\Client\MetricServiceClient;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest\TimeSeriesView;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\TimeInterval;
use Google\Protobuf\Duration;
use Google\Protobuf\Timestamp;

/**
 * Example:
 * ```
 * read_timeseries_align($projectId);
 * ```
 *
 * @param string $projectId Your project ID
 */
function read_timeseries_align(string $projectId, int $minutesAgo = 20): void
{
    $metrics = new MetricServiceClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    $projectName = 'projects/' . $projectId;
    $filter = 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"';

    $startTime = new Timestamp();
    $startTime->setSeconds(time() - (60 * $minutesAgo));
    $endTime = new Timestamp();
    $endTime->setSeconds(time());

    $interval = new TimeInterval();
    $interval->setStartTime($startTime);
    $interval->setEndTime($endTime);

    $alignmentPeriod = new Duration();
    $alignmentPeriod->setSeconds(600);
    $aggregation = new Aggregation();
    $aggregation->setAlignmentPeriod($alignmentPeriod);
    $aggregation->setPerSeriesAligner(Aligner::ALIGN_MEAN);

    $view = TimeSeriesView::FULL;
    $listTimeSeriesRequest = (new ListTimeSeriesRequest())
        ->setName($projectName)
        ->setFilter($filter)
        ->setInterval($interval)
        ->setView($view)
        ->setAggregation($aggregation);

    $result = $metrics->listTimeSeries($listTimeSeriesRequest);

    printf('CPU utilization:' . PHP_EOL);
    foreach ($result->iterateAllElements() as $timeSeries) {
        printf($timeSeries->getMetric()->getLabels()['instance_name'] . PHP_EOL);
        printf('  Now: ');
        printf($timeSeries->getPoints()[0]->getValue()->getDoubleValue() . PHP_EOL);
        if (count($timeSeries->getPoints()) > 1) {
            printf('  10 minutes ago: ');
            printf($timeSeries->getPoints()[1]->getValue()->getDoubleValue() . PHP_EOL);
        }
    }
}

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import monitoring_v3

client = monitoring_v3.MetricServiceClient()
project_name = f"projects/{project_id}"

now = time.time()
seconds = int(now)
nanos = int((now - seconds) * 10**9)
interval = monitoring_v3.TimeInterval(
    {
        "end_time": {"seconds": seconds, "nanos": nanos},
        "start_time": {"seconds": (seconds - 3600), "nanos": nanos},
    }
)
aggregation = monitoring_v3.Aggregation(
    {
        "alignment_period": {"seconds": 1200},  # 20 minutes
        "per_series_aligner": monitoring_v3.Aggregation.Aligner.ALIGN_MEAN,
    }
)

results = client.list_time_series(
    request={
        "name": project_name,
        "filter": 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
        "interval": interval,
        "view": monitoring_v3.ListTimeSeriesRequest.TimeSeriesView.FULL,
        "aggregation": aggregation,
    }
)
for result in results:
    print(result)

Ruby

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

# Your Google Cloud Platform project ID
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = Google::Cloud::Monitoring.metric_service
project_name = client.project_path project: project_id

interval = Google::Cloud::Monitoring::V3::TimeInterval.new
now = Time.now
interval.end_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i,
                                                    nanos:   now.nsec
interval.start_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i - 1200,
                                                      nanos:   now.nsec
filter = 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"'
view = Google::Cloud::Monitoring::V3::ListTimeSeriesRequest::TimeSeriesView::FULL
aggregation = Google::Cloud::Monitoring::V3::Aggregation.new(
  alignment_period:   { seconds: 1200 },
  per_series_aligner: Google::Cloud::Monitoring::V3::Aggregation::Aligner::ALIGN_MEAN
)

results = client.list_time_series name:        project_name,
                                  filter:      filter,
                                  interval:    interval,
                                  view:        view,
                                  aggregation: aggregation
results.each do |result|
  p result
end

Informationen zur Behebung von Problemen finden Sie unter Fehlerbehebung bei der Monitoring API.

Beispiel: Zeitachsen reduzieren

Dieses Beispiel erweitert das vorherige Beispiel, indem die ausgerichteten Zeitachsen der drei VM-Instanzen in einer einzigen Zeitachse kombiniert werden, die die durchschnittliche Auslastung aller Instanzen misst.

Protokoll

1. Öffnen Sie die Referenzseite für timeSeries.list.

2. Geben Sie im Bereich Testen Sie diese Methode Folgendes ein:

   • Name: Geben Sie den Pfad zu Ihrem Projekt ein.

     projects/PROJECT_ID
     

   • aggregation.alignmentPeriod: Geben Sie 600s ein.
   • aggregation.perSeriesAligner Wählen Sie ALIGN_MEAN aus.
   • aggregation.crossSeriesReducer: Wählen Sie REDUCE_MEAN aus.
   • filter: Geben Sie den Messwerttyp an.

     metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
     

   • interval.endTime: Geben Sie die Endzeit ein.
   • interval.startTime: Geben Sie die Startzeit ein und achten Sie darauf, dass sie 20 Minuten vor dem Ende liegt.
   • Klicken Sie auf Standardparameter anzeigen und geben Sie in den Feldern Folgendes ein:

     timeSeries.metric,timeSeries.points
     

3. Klicken Sie auf Execute.

Das folgende Beispielergebnis hat nur eine Zeitreihe und zwei Datenpunkte. Jeder Punkt gibt die durchschnittliche Auslastung aller drei VM-Instanzen innerhalb des Zeitraums an:

{
 "timeSeries": [
  {
   "metric": {
    "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
   },
   "points": [
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z"
     },
     "value": {
      "doubleValue": 0.045992419596619184
     }
    },
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z"
     },
     "value": {
      "doubleValue": 0.04628773578358556
     }
    }
   ]
  }
 ]
}

Wenn Sie die Anfrage als curl-Befehl, HTTP-Anfrage oder in JavaScript ansehen möchten, klicken Sie in APIs Explorer auf Vollbild.

C#

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

public static object ReadTimeSeriesReduce(string projectId,
    string metricType = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization")
{
    // Create client.
    MetricServiceClient metricServiceClient = MetricServiceClient.Create();
    // Initialize request argument(s).
    string filter = $"metric.type=\"{metricType}\"";
    ListTimeSeriesRequest request = new ListTimeSeriesRequest
    {
        ProjectName = new ProjectName(projectId),
        Filter = filter,
        Interval = new TimeInterval(),
    };
    // Create timestamp for current time formatted in seconds.
    long timeStamp = (long)(DateTime.UtcNow - s_unixEpoch).TotalSeconds;
    Timestamp startTimeStamp = new Timestamp();
    // Set startTime to limit results to the last 20 minutes.
    startTimeStamp.Seconds = timeStamp - (60 * 20);
    Timestamp endTimeStamp = new Timestamp();
    // Set endTime to current time.
    endTimeStamp.Seconds = timeStamp;
    TimeInterval interval = new TimeInterval();
    interval.StartTime = startTimeStamp;
    interval.EndTime = endTimeStamp;
    request.Interval = interval;
    // Aggregate results per matching instance.
    Aggregation aggregation = new Aggregation();
    Duration alignmentPeriod = new Duration();
    alignmentPeriod.Seconds = 600;
    aggregation.AlignmentPeriod = alignmentPeriod;
    aggregation.CrossSeriesReducer = Aggregation.Types.Reducer.ReduceMean;
    aggregation.PerSeriesAligner = Aggregation.Types.Aligner.AlignMean;
    // Add the aggregation to the request.
    request.Aggregation = aggregation;
    // Make the request.
    PagedEnumerable<ListTimeSeriesResponse, TimeSeries> response =
        metricServiceClient.ListTimeSeries(request);
    // Iterate over all response items, lazily performing RPCs as required.
    Console.WriteLine("CPU utilization:");
    foreach (var item in response)
    {
        var points = item.Points;
        Console.WriteLine("Average CPU utilization across all GCE instances:");
        Console.WriteLine($"  Last 10 min: {points[0].Value.DoubleValue}");
        Console.WriteLine($"  Last 10-20 min ago: {points[1].Value.DoubleValue}");
    }
    return 0;
}

Go

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	monitoring "cloud.google.com/go/monitoring/apiv3"
	"cloud.google.com/go/monitoring/apiv3/v2/monitoringpb"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/duration"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/timestamp"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// readTimeSeriesReduce reads the last 20 minutes of the given metric, aligns
// everything on 10 minute intervals, and combines values from different
// instances.
func readTimeSeriesReduce(w io.Writer, projectID string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := monitoring.NewMetricClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewMetricClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()
	startTime := time.Now().UTC().Add(time.Minute * -20)
	endTime := time.Now().UTC()
	req := &monitoringpb.ListTimeSeriesRequest{
		Name:   "projects/" + projectID,
		Filter: `metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"`,
		Interval: &monitoringpb.TimeInterval{
			StartTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: startTime.Unix(),
			},
			EndTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: endTime.Unix(),
			},
		},
		Aggregation: &monitoringpb.Aggregation{
			CrossSeriesReducer: monitoringpb.Aggregation_REDUCE_MEAN,
			PerSeriesAligner:   monitoringpb.Aggregation_ALIGN_MEAN,
			AlignmentPeriod: &duration.Duration{
				Seconds: 600,
			},
		},
	}
	it := client.ListTimeSeries(ctx, req)
	for {
		resp, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("could not read time series value: %w", err)
		}
		fmt.Fprintln(w, "Average CPU utilization across all GCE instances:")
		fmt.Fprintf(w, "\tNow: %.4f\n", resp.GetPoints()[0].GetValue().GetDoubleValue())
		if len(resp.GetPoints()) > 1 {
			fmt.Fprintf(w, "\t10 minutes ago: %.4f\n", resp.GetPoints()[1].GetValue().GetDoubleValue())
		}
	}
	fmt.Fprintln(w, "Done")
	return nil
}

Java

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

String projectId = System.getProperty("projectId");
ProjectName name = ProjectName.of(projectId);

// Restrict time to last 20 minutes
long startMillis = System.currentTimeMillis() - ((60 * 20) * 1000);
TimeInterval interval =
    TimeInterval.newBuilder()
        .setStartTime(Timestamps.fromMillis(startMillis))
        .setEndTime(Timestamps.fromMillis(System.currentTimeMillis()))
        .build();

Aggregation aggregation =
    Aggregation.newBuilder()
        .setAlignmentPeriod(Duration.newBuilder().setSeconds(600).build())
        .setPerSeriesAligner(Aggregation.Aligner.ALIGN_MEAN)
        .setCrossSeriesReducer(Aggregation.Reducer.REDUCE_MEAN)
        .build();

ListTimeSeriesRequest.Builder requestBuilder =
    ListTimeSeriesRequest.newBuilder()
        .setName(name.toString())
        .setFilter("metric.type=\"compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization\"")
        .setInterval(interval)
        .setAggregation(aggregation);

ListTimeSeriesRequest request = requestBuilder.build();

try (final MetricServiceClient client = MetricServiceClient.create();) {
  ListTimeSeriesPagedResponse response = client.listTimeSeries(request);

  System.out.println("Got timeseries: ");
  for (TimeSeries ts : response.iterateAll()) {
    System.out.println(ts);
  }
}

Node.js

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// Imports the Google Cloud client library
const monitoring = require('@google-cloud/monitoring');

// Creates a client
const client = new monitoring.MetricServiceClient();

async function readTimeSeriesReduce() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment and edit the following lines of code.
   */
  // const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';

  const request = {
    name: client.projectPath(projectId),
    filter: 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
    interval: {
      startTime: {
        // Limit results to the last 20 minutes
        seconds: Date.now() / 1000 - 60 * 20,
      },
      endTime: {
        seconds: Date.now() / 1000,
      },
    },
    // Aggregate results per matching instance
    aggregation: {
      alignmentPeriod: {
        seconds: 600,
      },
      crossSeriesReducer: 'REDUCE_MEAN',
      perSeriesAligner: 'ALIGN_MEAN',
    },
  };

  // Writes time series data
  const [result] = await client.listTimeSeries(request);
  if (result.length === 0) {
    console.log('No data');
    return;
  }
  const reductions = result[0].points;

  console.log('Average CPU utilization across all GCE instances:');
  console.log(`  Last 10 min: ${reductions[0].value.doubleValue}`);
  console.log(`  10-20 min ago: ${reductions[0].value.doubleValue}`);
}
readTimeSeriesReduce();

PHP

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use Google\Cloud\Monitoring\V3\Aggregation;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\Client\MetricServiceClient;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest\TimeSeriesView;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\TimeInterval;
use Google\Protobuf\Duration;
use Google\Protobuf\Timestamp;

/**
 * Example:
 * ```
 * read_timeseries_reduce($projectId);
 * ```
 *
 * @param string $projectId Your project ID
 */
function read_timeseries_reduce(string $projectId, int $minutesAgo = 20): void
{
    $metrics = new MetricServiceClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    $projectName = 'projects/' . $projectId;
    $filter = 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"';

    $startTime = new Timestamp();
    $startTime->setSeconds(time() - (60 * $minutesAgo));
    $endTime = new Timestamp();
    $endTime->setSeconds(time());

    $interval = new TimeInterval();
    $interval->setStartTime($startTime);
    $interval->setEndTime($endTime);

    $alignmentPeriod = new Duration();
    $alignmentPeriod->setSeconds(600);
    $aggregation = new Aggregation();
    $aggregation->setAlignmentPeriod($alignmentPeriod);
    $aggregation->setCrossSeriesReducer(Aggregation\Reducer::REDUCE_MEAN);
    $aggregation->setPerSeriesAligner(Aggregation\Aligner::ALIGN_MEAN);

    $view = TimeSeriesView::FULL;
    $listTimeSeriesRequest = (new ListTimeSeriesRequest())
        ->setName($projectName)
        ->setFilter($filter)
        ->setInterval($interval)
        ->setView($view)
        ->setAggregation($aggregation);

    $result = $metrics->listTimeSeries($listTimeSeriesRequest);

    printf('Average CPU utilization across all GCE instances:' . PHP_EOL);
    if ($timeSeries = $result->iterateAllElements()->current()) {
        $reductions = $timeSeries->getPoints();
        printf('  Last 10 minutes: ');
        printf($reductions[0]->getValue()->getDoubleValue() . PHP_EOL);
        if (count($reductions) > 1) {
            printf('  10-20 minutes ago: ');
            printf($reductions[1]->getValue()->getDoubleValue() . PHP_EOL);
        }
    }
}

Python

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from google.cloud import monitoring_v3

client = monitoring_v3.MetricServiceClient()
project_name = f"projects/{project_id}"

now = time.time()
seconds = int(now)
nanos = int((now - seconds) * 10**9)
interval = monitoring_v3.TimeInterval(
    {
        "end_time": {"seconds": seconds, "nanos": nanos},
        "start_time": {"seconds": (seconds - 3600), "nanos": nanos},
    }
)
aggregation = monitoring_v3.Aggregation(
    {
        "alignment_period": {"seconds": 1200},  # 20 minutes
        "per_series_aligner": monitoring_v3.Aggregation.Aligner.ALIGN_MEAN,
        "cross_series_reducer": monitoring_v3.Aggregation.Reducer.REDUCE_MEAN,
        "group_by_fields": ["resource.zone"],
    }
)

results = client.list_time_series(
    request={
        "name": project_name,
        "filter": 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
        "interval": interval,
        "view": monitoring_v3.ListTimeSeriesRequest.TimeSeriesView.FULL,
        "aggregation": aggregation,
    }
)
for result in results:
    print(result)

Ruby

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

# Your Google Cloud Platform project ID
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = Google::Cloud::Monitoring.metric_service
project_name = client.project_path project: project_id

interval = Google::Cloud::Monitoring::V3::TimeInterval.new
now = Time.now
interval.end_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i,
                                                    nanos:   now.nsec
interval.start_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i - 1200,
                                                      nanos:   now.nsec
filter = 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"'
view = Google::Cloud::Monitoring::V3::ListTimeSeriesRequest::TimeSeriesView::FULL
aggregation = Google::Cloud::Monitoring::V3::Aggregation.new(
  alignment_period:     { seconds: 1200 },
  per_series_aligner:   Google::Cloud::Monitoring::V3::Aggregation::Aligner::ALIGN_MEAN,
  cross_series_reducer: Google::Cloud::Monitoring::V3::Aggregation::Reducer::REDUCE_MEAN,
  group_by_fields:      ["resource.zone"]
)

results = client.list_time_series name:        project_name,
                                  filter:      filter,
                                  interval:    interval,
                                  view:        view,
                                  aggregation: aggregation
results.each do |result|
  p result
end

Informationen zur Behebung von Problemen finden Sie unter Fehlerbehebung bei der Monitoring API.

Nächste Schritte

• Aufbewahrung und Latenz von Messwertdaten
• Filter und Aggregation: Zeitachsen bearbeiten